5 loại Filters cần biết để tạo báo cáo Tableau Dashboard tốt hơn

Lượng dữ liệu cần phải xử lý trong mỗi lần Phân tích dữ liệu là khá lớn, mỗi một phần dữ liệu phục vụ cho một mục đích riêng. Vậy thì, làm thế nào để ẩn hoặc hạn chế những dữ liệu B, C khi chúng ta muốn phục vụ cho mục đích A?

Tableau Filters được dùng để thực hiện điều đó, chúng dọn dẹp và lọc dữ liệu không liên quan, nhằm phân tích dữ liệu một cách tối ưu. Sau đây là các loại Filters cần biết trong Tableau!

#1. Extract Filters

Extract Filters được dùng để lọc dữ liệu được trích xuất từ nguồn dữ liệu. Filters này được sử dụng khi người dùng trích xuất dữ liệu từ nguồn dữ liệu.

5 loại Filters cần biết để tạo báo cáo Tableau Dashboard tốt hơn

#2. Data Source Filters

Data Source Filters giúp người dùng có thể thấy khi họ Publish Workbook hoặc Data Source. Khi bạn xuất bản Data Source lên Tableau Server, bạn có thể xác định quyền truy cập để tải xuống hoặc sửa đổi Data Source hoặc chỉ định một người dùng làm điều đó. Ngoài ra, bạn cũng có thể thiết lập quyền truy cập, cho phép người dùng khác truy vấn nhưng không được tải xuống.

Thêm nữa, để tránh bị sửa đổi Data Source Filters bởi các người dùng khác, tính năng này hạn chế quyền. Chỉ cho phép người xuất bản ban đầu sửa, còn những người dùng khác phải tuân theo những thiết lập ban đầu.

5 loại Filters cần biết để tạo báo cáo Tableau Dashboard tốt hơn

#3. Context Filters

Thông thường, các bộ lọc trong Tableau là độc lập với nhau. Điều đó cũng có nghĩa, mỗi bộ lọc đọc tất cả các hàng từ dữ liệu nguồn và đưa ra kết quả riêng biệt. Tuy nhiên, trong một số trường hợp bạn muốn bộ lọc thứ hai làm nhiệm vụ xử lý các bản ghi do bộ lọc thứ nhất trả về. (Tức là lúc này có sự liên kết với bộ lọc 1, chứ không độc lập hoàn toàn).

Trong trường hợp như vậy, bộ lọc thứ hai được gọi là bộ lọc phụ thuộc vì chúng chỉ xử lý dữ liệu đi qua Context Filter (Bộ lọc ngữ cảnh). Context Filter có hai nhiệm vụ chính:

– Cải thiện hiệu suất: Nếu bạn đặt nhiều bộ lọc hoặc có nguồn dữ liệu lớn, các truy vấn có thể bị chậm. Lúc này, Context Filters sẽ thực hiện nhiệm vụ của chúng, khi bạn đặt các Context Filters vào, hiệu suất sẽ được tăng lên.

– Tạo bộ lọc N hàng đầu hoặc một số phụ thuộc: Cũng có thể bạn chỉ muốn đặt Context Filters để bao quát các dữ liệu cần quan tâm, sau đó đặt thêm các bộ lọc số hoặc N hàng đầu.

5 loại Filters cần biết để tạo báo cáo Tableau Dashboard tốt hơn

#4. Dimension Filter

Trong Tableau, Dimensions được coi là các trường độc lập, chứa các dữ liệu phân loại hoặc định tính. Dimension Filters là những Filters được áp dụng riêng cho các Dimension Data. Cho phép người dùng thêm Dimension, Group, Sets hoặc Bins. Một cách ứng dụng thường gặp về loại Filter này là loại trừ các thành phần Dimension ra khỏi một danh sách.

#5. Measure Filter

Measure Filter trong Tableau cho phép người dùng thực hiện nhiều hoạt động và chức năng tổng hợp khác nhau như tính Tổng, Trung bình hoặc Độ lệch chuẩn,…

Xem thêm

 Khóa học Trực quan hóa dữ liệu với Tableau Desktop

6 bước đưa ra quyết định hiệu quả nhờ vào Tableau

Những tính năng hữu ích của Tableau

 

 

 

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

1 + 1 = ? (Nhập Haii để trả lời đúng)

Bài viết liên quan
Phím tắt Excel giúp tiết kiệm 90% thời gian nhập liệu

Trong quá trình xử lý dữ liệu bằng Excel, việc sử dụng các phím tắt không chỉ giúp tối ưu tốc độ làm việc mà còn tăng tính chính xác. Bài

Xem thêm
Ứng dụng hàm TEXTJOIN nâng cao trong Excel

1. Giới thiệu hàm TEXTJOIN và IF  Hàm TEXTJOIN trong Excel giúp nối các giá trị từ một phạm vi hoặc danh sách các ô, sử dụng dấu phân cách tùy

Xem thêm
30 tháng Tư rực rỡ, 01 tháng Năm ưu đãi bất ngờ

Mừng 50 năm thống nhất Đất nước, UniTrain ưu đãi đến 2.500.000 VNĐ trên học phí gốc cho học viên đăng ký các khóa combo. Hình thức online: 🔸Giảm 1.400.000đ trên học

Xem thêm
Nối các mảng dữ liệu trong Python

Trong quá trình xử lý dữ liệu với pandas, việc kết hợp nhiều bảng dữ liệu là thao tác rất phổ biến. Hàm concat() chính là công cụ mạnh mẽ giúp

Xem thêm