Как решать задачи datamining (машинного обучения) с помощью Tableau?

В Tableau есть инструменты для анализа данных. К ним можно отнести самые базовые виды анализа:

• регрессии,
• предсказание временных рядов с учетом сезонности (по алгоритму тройного экспоненциального сглаживания),
• кластеризация (по методу k средних): этот инструментарий вполне подходит для начального анализа данных.

Для более глубокого анализа возможностей Tableau Online может не хватить.

Но, к счастью, в программе предусмотрен функционал по передаче данных для вычислений в R и Python:

• Tableau генерирует набор данных (после всех фильтраций и агрегаций)
• и передает эту информацию в R или Python (вместе с соответствующими скриптами),
• вычисления происходят со стороны R или Python,
• а результат возвращается в Табло, где и визуализируется.

По сути это похоже на вычислимое поле, но вычисления происходят не в Tableau и не в базе данных, а на стороне R/Python-сервера.

R/Python-сервер – это специальный софт, веб-сервер, который выполняет код над данными, переданными из Tableau. Можно установить сервер на другом компьютере в рамках сети, если вы не хотите загружать локальный компьютер тяжелыми вычислениями.