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.
O formato "Essencial"
Densa, sem rodeios, feita para ser varrida.
- Leia rápido. Se você já faz, siga. Se travou, é sinal de estudar/praticar.
- → aprofunde em…: Business Intelligence Corporativo, DataVis Avançada com Python & Web Design, Análise de Dados com Python, Acessibilidade Digital & WCAG.
- Tableau é arrastar e soltar campos em prateleiras (shelves); ele decide o gráfico a partir do que você pôs onde.
- Caixas ⚠️: o que dá número errado ou dashboard lento. Checklist final para marcar.
Conceitos e a interface
O vocabulário mínimo. → aprofunde em Business Intelligence Corporativo
| Termo | O mínimo |
|---|---|
| Desktop / Public / Server / Cloud | Desktop = autoria; Public = grátis, tudo fica público; Server (auto-hospedado) e Cloud (SaaS) = publicação governada para a organização |
| Dimension vs Measure | Dimensão = 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 / Columns | prateleiras que definem a estrutura da tabela/gráfico |
| Marks card | controla os "traços": tipo (barra, linha, mapa…), Color, Size, Label/Text, Detail, Tooltip, Shape, Angle, Path |
| Worksheet → Dashboard → Story | uma 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.
Conectar e preparar dados
Relationships são o padrão moderno. → aprofunde em Business Intelligence Corporativo
- Live vs Extract: Live consulta a fonte a cada interação (dados frescos, depende da fonte); Extract (
.hyper) é um snapshot colunar rápido — use para performance, fontes lentas, ou trabalhar offline. Extracts têm agenda de refresh. - Relationships vs Joins vs Blending:
- Relationships (linha laranja "noodle", Tableau 2020.2+) — o default. Tableau escolhe o join certo por viz, respeita a granularidade, evita duplicação de medidas.
- Joins (dentro de uma tabela lógica) — mescla física fixa; risco de inflar linhas e duplicar somas.
- Blending — combina fontes diferentes no nível da viz (fonte primária + secundária); mais limitado.
- Tableau Prep (noção): ferramenta separada para limpar/remodelar (pivot, agrupar, unir) e gerar um fluxo reprodutível.
- Organização: renomeie campos, crie folders, hierarquias (arraste um campo sobre outro), aliases, defina tipo/role geográfico, agrupe valores.
- Data types: string, número, data, data-hora, booleano, geográfico — o ícone antes do campo.
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?
Montar uma viz
Arraste para Rows/Columns; refine no Marks card. → aprofunde em DataVis Avançada com Python & Web Design
- Fluxo básico: uma dimensão em Columns + uma medida em Rows = gráfico de barras. Troque tipos no Marks card ou use Show Me (canto superior direito) para sugestões.
- Agregação: medidas entram agregadas —
SUMpor padrão; troque paraAVG,MIN,MAX,COUNTD(distinct),MEDIAN. O nome no pill mostra:SUM(Vendas). - Detalhe (granularidade): cada dimensão em Rows/Columns/Marks aumenta o nº de marcas. "Detail" no Marks card adiciona granularidade sem criar eixo/cor.
- Color / Size / Label: arraste campos para os botões do Marks card. Dimensão em Color = paleta categórica; medida em Color = gradiente.
- Dual axis: arraste uma 2ª medida para o eixo oposto → botão direito no eixo → Synchronize Axis (senão as escalas mentem).
- Sort: ícone de ordenação no eixo, ou botão direito → Sort por campo/valor.
✔️ 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?
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
- Context filter: promova um filtro a "contexto" quando outro cálculo (Top N, FIXED, percent of total) deve enxergar só o subconjunto.
- Parameters vs Filters: parâmetro = valor único escolhido pelo usuário (entra em cálculos/títulos); filtro = remove/mostra linhas. Parâmetro não filtra sozinho — precisa de um campo calculado que o use.
- Filtro global: "Apply to Worksheets → All Using This Data Source" para um filtro valer no dashboard todo.
- Top N: aba Top do filtro (por medida) — mas é sensível ao contexto (ver acima).
- Hide vs Exclude: Hide só oculta a coluna/linha (mantém no cálculo); Exclude é um filtro (tira do cálculo).
✔️ 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.
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
- Não misture row-level e agregado no mesmo cálculo (
[Lucro] - SUM([Custo])dá erro). Agregue os dois lados ou nenhum. - LOD FIXED: casos clássicos — "1ª compra por cliente", "total do país repetido em cada linha", "% do total sem table calc".
- Table calculations (Quick Table Calc: Running Total, Percent of Total, Difference, Rank, Moving Average): operam sobre o resultado da viz. Configure Compute Using / partition / addressing — a direção (Table Across/Down, Pane, Specific Dimensions) muda tudo.
- LOD vs Table calc: LOD muda o que é agregado (nos dados); table calc pós-processa a tabela exibida.
✔️ 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.
Datas e tempo
A dualidade discreto/contínuo aparece de novo, com força. → aprofunde em Business Intelligence Corporativo
- Date part (discreto, azul):
MONTH([Data])= "Janeiro" agregando todos os anos — cabeçalhos. Date value (contínuo, verde):MONTH([Data])= linha do tempo real (jan/2024, fev/2024…). - Clique com o botão direito no pill de data para escolher a parte (Year/Quarter/Month/Week/Day) e discreto vs contínuo; ou arraste com o botão direito para o menu ao soltar.
- Hierarquia de data: Year → Quarter → Month → Day, com o
+para drill down. - Funções:
DATEPART,DATETRUNC(arredonda ao início do período),DATEDIFF('day', a, b),DATEADD,TODAY(),NOW(). - Filtro de data relativa: "últimos 12 meses", "ano até a data (YTD)" — atualiza sozinho.
- Fiscal year: botão direito no campo de data → Default Properties → Fiscal Year Start.
✔️ 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?
Formatação e design
Menos ruído, mais mensagem. → aprofunde em DataVis Avançada com Python & Web Design · Acessibilidade Digital & WCAG
- Reference lines / bands / distributions: botão direito no eixo → Add Reference Line (média, meta, percentis).
- Paletas de cor: sequencial (uma direção), divergente (com centro), categórica (grupos). Edite em Color → Edit Colors. Acessibilidade: não dependa só da cor (use rótulo/forma); teste contraste e daltonismo (→ apostila WCAG).
- Tooltips: edite o texto; Viz in Tooltip embute um mini-gráfico ao passar o mouse.
- Rótulos: Marks → Label; "Label → Most/Least" para marcar só extremos; alinhe e formate número (botão direito no eixo/pill → Format).
- Annotations: botão direito na viz → Annotate (point/mark/area) para contexto no ponto.
- Chart junk: remova bordas, gridlines redundantes, zebra; formate no painel Format (linhas, sombreamento, fontes). Título e legenda claros.
- Formato de número: defina no campo (Default Properties → Number Format) para valer em todo lugar.
✔️ 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?
Dashboards
Composição, containers e ações. → aprofunde em Business Intelligence Corporativo
- Tamanho: Fixed (recomendado — previsível), Automatic ou Range. Defina antes de montar.
- Tiled vs Floating: tiled encaixa num grid (mais robusto); floating sobrepõe (use com parcimônia). Containers horizontais/vertical agrupam objetos e distribuem espaço → layout responsivo.
- Dashboard actions (Dashboard → Actions): Filter (uma viz filtra as outras), Highlight, Go to URL, Go to Sheet, Change Parameter, Change Set Values. "Use as Filter" é o atalho do Filter action.
- Device layouts: crie layouts Desktop/Tablet/Phone com posições e objetos diferentes.
- Objetos: texto, imagem, web page, botão de navegação, extensão, "Ask Data"/Pulse.
- Performance: menos folhas por dashboard, prefira Extract, agregue na fonte, evite quick filters "Show all values" em campos de alta cardinalidade, use Performance Recording (Help → Settings and Performance) para achar o gargalo.
✔️ Auto-checagem
Fixed vs Automatic size — qual preferir? Para que servem containers? Cite três dashboard actions. Como investigar um dashboard lento?
Publicar e compartilhar
Governança começa na fonte de dados. → aprofunde em Business Intelligence Corporativo
- Onde: Tableau Public (grátis, conteúdo público) vs Server/Cloud (governado: projetos, permissões, autenticação).
- Published Data Source: publique a fonte separada do workbook — uma definição de negócio, "certificada", reutilizada por vários workbooks "magros". Evita cada analista reinventar cálculos.
- Permissões & RLS: permissões por projeto/grupo; Row-Level Security via user filter (
USERNAME()) ou tabela de entitlements ligada por relationship — cada usuário vê só suas linhas. - Refresh: agende a atualização dos extracts (Server/Cloud) ou use live.
- Subscriptions & Data-Driven Alerts: enviar a viz por e-mail no horário; alertar quando uma medida cruza um limite.
- Formatos de saída:
.twbx(empacotado), exportar imagem/PDF/PowerPoint, "Download → Crosstab" para os dados. - Versão: workbook feito numa versão mais nova nem sempre abre numa mais antiga do Desktop.
✔️ 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?
O resto do essencial
Itens que aparecem sempre.
| Tópico | O mínimo |
|---|---|
| Show Me | escolhedor de gráficos; ele diz quantas dimensões/medidas cada tipo pede |
| Mapas | defina geographic role (país, estado, CEP) ou use Latitude/Longitude; camadas de mapa; mapas de densidade; background maps |
| Sets vs Groups vs Bins | Set = subconjunto (pode ser dinâmico, computado) · Group = juntar membros num rótulo (estático) · Bin = faixas de um número |
| Analytics pane | arraste: trend line, forecast, cluster, reference line, average line, box plot |
| Parâmetros dinâmicos | valor default e lista podem vir de um campo (atualizam no refresh) |
| Ordem de operações | revise sempre que um número "não fecha" (seção 04) |
| NL / IA | Ask 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) |
| Atalhos | duplo-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?
Checklist final do Tableau
Se você marca todos, tem o básico operacional. Onde travar, volte à seção.
- 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;
.twbvs.twbxvs.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.