“数据解释”功能的几个用例 - 支撑数据分析的”外骨骼”

商业智能顾问 Patrick McCormick 为您讲解“数据解释”功能的几个用例。

您是否曾在数据中看到过异常值,随即一种恐惧感油然而生?当时的情况可能是这样的:您与同事以数据为中心开展的协作正渐入佳境,却突然注意到有反常的数据,而当前的仪表板又无法完整地提供来龙去脉。您之所以会产生恐惧感,或许是因为您接下来不得不废寝忘食地分析和排查所有相关的数据,也可能是因为您负责依据这些数据采取行动,但因时间所限,已经等不及他人提供更深入的分析了。

我最近就遇到了让我这个分析师感到如虎添翼的一项 Tableau 新功能。这项功能称作“数据解释”,它让我想起了各种外骨骼。它能够提供可快速释疑的解释,从而加快了分析过程,所以才让使用它的用户感到如虎添翼。

过去几个月我一直在探索和体验 Tableau 2019.3 的 Beta 版,这个版本就包含“数据解释”功能。这段时间里,我发现“数据解释”功能可以通过查询数据源和所有相关维度来帮我代劳一些繁忙的工作,让我能够快速运用自己的领域专长和批判性思维来确定我需要采取的行动。我始终认为,如果能够看到一项新功能的实际运用情况,就会更容易了解这项功能。接下来,我们就深入探究一下我作为商业智能顾问在工作中发现的几个用例。

用例 1:揭示导致学科入学率上升的因素

就整个美国而言,数十年来一直都无法清楚透彻地掌握 K-12 公立学校中艺术教育课程的实际状况。于是艺术教育数据项目 (Arts Education Data Project) 应运而生,它旨在从各个不同的数据源获取并整合数据,让学校和政策制定者能够进行基准化分析,并据以优化现有课程。 为了达到这个目标,一定要了解各种纵向变化背后的细节。举例来说,如果某个艺术学科的入读率呈上升态势,那么可能是哪些因素促成了这种上升呢?是否应该进一步推动这种提升?如何从这种上升态势中找出某种规律?鉴于只有十分有限的资源来研究这些问题的答案,必须能快速高效地理解所有纵向数据及相关维度,才能分析出最重要的推动因素。这时“数据解释”功能就派上用场了。

下面这个仪表板显示了加利福尼亚州的纵向数据。在该仪表板的底部,我们可以看到“Other Arts Course”(其他艺术课程)学科的入读率呈上升趋势,但具体是什么因素在推动这种趋势,却并不清楚。


由 Jen Shepherd 提供的仪表板示例

通过对此工作表中最近期的标记使用“数据解释”功能,我们可以看到,这个学科所包含的各门课程及每门课程的入读率趋势。

在这个例子中,“数据解释”功能生成的可视化不够清晰明确,但好处在于,它已经与 Tableau 无缝集成,因而我们可以调出该可视化,在它自己的独立工作表中进一步探索。在这个工作表中,我们可以加点东西;现在,就得出了实用的分析结论:“Intermediate Graphic Design”(中级平面设计)课程是导致入读率上升的最大因素。

用例 2:理解语音情绪数据中的异常值

以往,人们一直认为语音分析只是在联络中心才有用武之地,而且只能提供一些肤浅的指标,比如通话次数和通话时长。但随着现代语音转录技术和开放式体系结构解决方案的问世,如今已可以理解客户的真实语音并将其与其他企业数据整合起来。Tableau 的技术合作伙伴 VoiceBase 让这成为可能。联络中心通过录音得到的音频文件经过处理后,会得到内容更丰富的转录稿,其中不仅包含客户所说的话语,还包含讨论的内容类别、每个人的情绪等其他数据。比如,客户是否在致电时怒气而来,在通话结束时欢颜而去?诸如此类的数据还有很多。这就为在整个企业内进行各种可能的应用打开了大门。尽管这带来了令人兴奋的机会,让企业能够以富于创新的新方式利用数据,但同时也意味着有更多数据和新型数据需要查看和理解。

下面这个仪表板就分析了客户致电联络中心的原因。这些信息提供了有机的反馈,可以应用于很多方面。一种比较基本的应用场景是,根据这些反馈来管理联络中心的人员配备。当然也可以应用于比较复杂的场景,比如了解如何才能提供更为积极主动的解决方案来更好地服务客户。以下可视化图表的数据源是“Thrive Air”,这是一家虚构的航空公司,类似于 Tableau 的 Superstore。


由 Bridget Cogley 提供的仪表板示例

通过深入分析情绪数据,我们很快就会发现行李丢失是一大问题。那么,可能是什么原因导致来电者和呼叫中心客服人员的情绪值都如此低呢?

对此异常值标记运行“数据解释”功能后,系统会查询相应数据源中可用的所有其他相关数据,包括此仪表板中未包含的维度。从下图中,我们可以看到,有一位呼叫中心经理 Tom Taylor 在员工培训方面有待改进,应该让他所管理的员工更清楚如何解决客户来电反映的行李丢失问题。

利用“数据解释”功能提升您的分析能力

正如您所看到的那样,“数据解释”功能可以在您分析过程中为您提供帮助,让您更加顺利地完成分析。

就像 Tableau Desktop 当初那样,“数据解释”功能也能以类似的方式改变工作流程。Tableau Desktop 让更多用户都可以访问和探索数据,而无需等待繁琐的传统报告流程。有了 Tableau Desktop,用户可能都不必编写代码。同样,“数据解释”功能也会让一些新的细分用户群能够深入分析自己的数据。有了“数据解释”功能,用户甚至都不用拖放胶囊,就可以找出其数据背后的原因。

如果想了解更多信息,不妨观看交互式演示;同时,还可报名参加点播式“数据解释”功能网络讲座。“数据解释”功能通过 Tableau Desktop 2019.3 版本免费提供。