Azul = discreto (cabeçalhos) · Verde = contínuo (eixos). Isso explica metade do Tableau

Tableau Essencial

Um checklist dos fundamentos do Tableau: dimensões vs medidas, a ordem de operações dos filtros, campos calculados e LOD, dashboards e publicação. Cada tópico em poucas linhas, com as armadilhas. Se algo soar novo, o ponteiro → aprofunde em… indica a apostila completa.

10 seções + recapdimensões/medidas · LODordem de operaçõesauto-checagem por seçãocross-references
COMO USAR

O formato "Essencial"

Densa, sem rodeios, feita para ser varrida.

01

Conceitos e a interface

O vocabulário mínimo. → aprofunde em Business Intelligence Corporativo

TermoO mínimo
Desktop / Public / Server / CloudDesktop = autoria; Public = grátis, tudo fica público; Server (auto-hospedado) e Cloud (SaaS) = publicação governada para a organização
Dimension vs MeasureDimensão = categórica, "fatia por" (país, categoria, data); Medida = numérica, agregável (vendas, lucro). O Data pane separa os dois
Discreto (azul) vs Contínuo (verde)azul cria cabeçalhos/rótulos distintos; verde cria um eixo contínuo. Vale para dimensões E medidas — e você pode converter
Rows / Columnsprateleiras que definem a estrutura da tabela/gráfico
Marks cardcontrola os "traços": tipo (barra, linha, mapa…), Color, Size, Label/Text, Detail, Tooltip, Shape, Angle, Path
Worksheet → Dashboard → Storyuma viz → várias vizzes juntas + interações → sequência narrada
Workbook.twb (só definição) ou .twbx (empacotado com os dados)
✔️ Auto-checagem

Dimensão vs medida. O que muda entre um campo azul (discreto) e verde (contínuo)? O que o Marks card controla? .twb vs .twbx.

02

Conectar e preparar dados

Relationships são o padrão moderno. → aprofunde em Business Intelligence Corporativo

⚠️ Join que duplica somas

Um join um-para-muitos repete as linhas do lado "um", então SUM([Vendas]) conta o mesmo valor várias vezes. Se você não precisa combinar fisicamente, use Relationships — elas mantêm cada tabela na sua granularidade e agregam antes de juntar.

✔️ Auto-checagem

Live vs Extract — quando cada um? Relationships vs Joins vs Blending. Por que um join pode inflar um SUM? O que o Tableau Prep faz?

03

Montar uma viz

Arraste para Rows/Columns; refine no Marks card. → aprofunde em DataVis Avançada com Python & Web Design

✔️ Auto-checagem

Como o Tableau decide o tipo de gráfico? Como trocar SUM por COUNTD? O que "Detail" no Marks card faz? Por que Synchronize Axis num dual axis?

04

Filtros e ordem de operações

Saber quando cada filtro age evita números que "não fecham". → aprofunde em Business Intelligence Corporativo

ORDEM DE OPERAÇÕES (simplificada)
 1. Extract filters          (no .hyper)
 2. Data source filters      (toda a fonte)
 3. Context filters          ("Add to Context" — vira azul)
 4. Dimension filters        (filtro normal de dimensão; e Top N)
 5. Measure filters          (filtro por valor agregado)
 6. Table calc filters       (não removem dados; escondem marcas)
   → LOD FIXED calcula ANTES de 4 ;  INCLUDE/EXCLUDE calculam DEPOIS de 4
✔️ Auto-checagem

Recite a ordem: extract → data source → context → dimension → measure → table calc. Quando um FIXED é calculado em relação aos filtros de dimensão? Diferença entre parâmetro e filtro. Hide vs Exclude.

05

Campos calculados e LOD

Onde mora o poder — e a confusão row-level vs aggregate. → aprofunde em Business Intelligence Corporativo · Análise de Dados com Python

// Row-level: avaliado linha a linha
[Margem] = [Lucro] / [Vendas]

// Lógica
IF   [Vendas] > 1000 THEN "Alto" ELSEIF [Vendas] > 500 THEN "Médio" ELSE "Baixo" END
CASE [Região] WHEN "Sul" THEN 1 WHEN "Norte" THEN 2 ELSE 0 END

// Agregado: precisa de função de agregação explícita
[Margem Agregada] = SUM([Lucro]) / SUM([Vendas])   // != AVG(Lucro/Vendas)

// LOD — controla a granularidade do cálculo, independente da viz
{ FIXED [Cliente] : SUM([Vendas]) }        // por cliente, ignora a viz
{ INCLUDE [Produto] : SUM([Vendas]) }      // desce a granularidade
{ EXCLUDE [Mês] : SUM([Vendas]) }          // sobe a granularidade
✔️ Auto-checagem

Por que SUM([Lucro])/SUM([Vendas])AVG([Lucro]/[Vendas])? O que FIXED / INCLUDE / EXCLUDE fazem? O que "Compute Using" controla numa table calc? LOD vs table calc.

06

Datas e tempo

A dualidade discreto/contínuo aparece de novo, com força. → aprofunde em Business Intelligence Corporativo

✔️ Auto-checagem

Date part vs date value (discreto vs contínuo) — o que cada um produz num gráfico? O que DATETRUNC faz? Como fazer um filtro "últimos 12 meses"? Como fazer drill down numa hierarquia de data?

07

Formatação e design

Menos ruído, mais mensagem. → aprofunde em DataVis Avançada com Python & Web Design · Acessibilidade Digital & WCAG

✔️ Auto-checagem

Sequencial vs divergente vs categórica — quando usar cada paleta? Por que não depender só da cor? O que "Viz in Tooltip" faz? Onde definir o formato de número de uma vez?

08

Dashboards

Composição, containers e ações. → aprofunde em Business Intelligence Corporativo

✔️ Auto-checagem

Fixed vs Automatic size — qual preferir? Para que servem containers? Cite três dashboard actions. Como investigar um dashboard lento?

09

Publicar e compartilhar

Governança começa na fonte de dados. → aprofunde em Business Intelligence Corporativo

✔️ Auto-checagem

Public vs Server/Cloud. Por que publicar a fonte de dados separada? Como funciona RLS com user filter? O que é um Data-Driven Alert?

10

O resto do essencial

Itens que aparecem sempre.

TópicoO mínimo
Show Meescolhedor de gráficos; ele diz quantas dimensões/medidas cada tipo pede
Mapasdefina geographic role (país, estado, CEP) ou use Latitude/Longitude; camadas de mapa; mapas de densidade; background maps
Sets vs Groups vs BinsSet = subconjunto (pode ser dinâmico, computado) · Group = juntar membros num rótulo (estático) · Bin = faixas de um número
Analytics panearraste: trend line, forecast, cluster, reference line, average line, box plot
Parâmetros dinâmicosvalor default e lista podem vir de um campo (atualizam no refresh)
Ordem de operaçõesrevise sempre que um número "não fecha" (seção 04)
NL / IAAsk Data / Tableau Pulse / Agent dependem de um modelo semântico bem nomeado e organizado — lixo entra, lixo sai
Arquivos.twb (definição) · .twbx (com dados) · .hyper (extract) · .tds/.tdsx (fonte de dados)
Atalhosduplo-clique num campo para jogá-lo na viz; Ctrl+arraste para copiar um pill; F1 ajuda
✔️ Auto-checagem

Set vs Group vs Bin. O que o Analytics pane oferece? Como fazer um mapa a partir de nomes de estado? De que depende o Ask Data / Pulse dar respostas boas?

RECAP

Checklist final do Tableau

Se você marca todos, tem o básico operacional. Onde travar, volte à seção.

✅ Eu sei…
  • dimensão vs medida e discreto (azul) vs contínuo (verde) — e que dá para converter
  • o que o Marks card controla (tipo, Color, Size, Label, Detail, Tooltip, Shape)
  • worksheet → dashboard → story; .twb vs .twbx vs .hyper
  • Live vs Extract e quando usar cada um; agenda de refresh
  • Relationships (default) vs Joins vs Blending; por que um join pode duplicar somas
  • montar uma viz arrastando para Rows/Columns; trocar a agregação (SUM/AVG/COUNTD)
  • dual axis + Synchronize Axis; ordenar
  • a ordem de operações: extract → data source → context → dimension → measure → table calc
  • quando promover um filtro a context; parâmetro vs filtro; Hide vs Exclude; Top N
  • row-level vs agregado (não misturar); SUM(x)/SUM(y)AVG(x/y)
  • LOD FIXED / INCLUDE / EXCLUDE; table calcs + Compute Using; LOD vs table calc
  • date part vs date value (discreto/contínuo); DATETRUNC/DATEDIFF; filtro de data relativa
  • paletas (sequencial/divergente/categórica); não depender só da cor; reference lines; tirar chart junk
  • dashboards: tamanho Fixed, containers, tiled vs floating, actions (Filter/Highlight/URL/Parameter), device layouts
  • performance: menos folhas, Extract, agregar na fonte, Performance Recording
  • publicar: Public vs Server/Cloud, Published Data Source certificada, permissões + RLS, subscriptions & alerts
  • Sets vs Groups vs Bins; Analytics pane; mapas por geographic role

Aprofundamento: Business Intelligence Corporativo · DataVis Avançada com Python & Web Design · Análise de Dados com Python · Acessibilidade Digital & WCAG.