La integración de Tableau con Python es una forma increíblemente versátil de potenciar tus análisis de datos. Usando TabPy (Tableau Python Server), puedes realizar cálculos avanzados y dinámicos que complementan las capacidades de Tableau. Aquí te mostramos cómo configurar esta conexión utilizando Anaconda y Tableau Desktop, junto con ejemplos prácticos que demuestran su utilidad.
El primer paso para aprovechar esta integración es configurar TabPy a través de Anaconda. Esto te permitirá gestionar las dependencias necesarias y evitar conflictos con otros entornos de Python. Para ello, abre la consola de Anaconda y crea un entorno dedicado escribiendo:
conda create --name tabpy_env python=3.7
conda activate tabpy_env
Una vez dentro de tu entorno de trabajo, instala TabPy utilizando el gestor de paquetes pip con el siguiente comando:
pip install tabpy
Para confirmar que la instalación fue exitosa, ejecutando el siguiente comando que debería mostrar la versión instalada de TabPy.
tabpy --version
Esto habilitará la comunicación entre Python y Tableau, estableciendo un servidor local en http://localhost:9004, el cual deberá permanecer activo mientras trabajas.
Con el servidor TabPy en funcionamiento, es momento de conectar Tableau. Para ello, abre Tableau Desktop y accede a la configuración de Conexión de TabPy en el menú Ayuda.
Introduce los parámetros requeridos (host: localhost, puerto: 9004) y establece la conexión.
Si todo ha salido bien, Tableau estará listo para ejecutar scripts de Python directamente desde sus vistas y cálculos.
¡Ya lo tienes todo listo! Ahora, ¿qué mejor forma de explorar el potencial de esta integración que con algunos ejemplos prácticos? Te animo a probar estos ejercicios para descubrir todo lo que puedes lograr.
1. Cálculo del porcentaje de beneficios sobre ventas
Este cálculo te ayudará a analizar qué porcentaje de las ventas corresponde al beneficio. Para implementarlo, crea un campo calculado en Tableau y utiliza el siguiente script:
SCRIPT_REAL("
import numpy as np
profit = np.array(_arg1)
sales = np.array(_arg2)
return (profit / sales * 100).tolist()
", SUM([Profit]), SUM([Sales]))
Con esta fórmula, podrás visualizar los beneficios como un porcentaje de las ventas a nivel de categoría y subcategoría. Esto te permitirá identificar rápidamente qué productos generan el mayor retorno.
2. Clasificación de ventas por percentiles
Otra aplicación interesante es clasificar tus ventas en percentiles (25%, 50%, 75% y superiores al 75%). Para ello, crea un campo calculado y utiliza el siguiente script:
SCRIPT_STR("
import numpy as np
percentile_25 = np.percentile(_arg1, 25)
percentile_50 = np.percentile(_arg1, 50)
percentile_75 = np.percentile(_arg1, 75)
categories = []
for x in _arg1:
if x <= percentile_25:
categories.append('Percentil 25')
elif x <= percentile_50:
categories.append('Percentil 50')
elif x <= percentile_75:
categories.append('Percentil 75')
else:
categories.append('Superior al 75')
return categories
", SUM([Sales]))
Con esta clasificación, puedes identificar fácilmente cuáles de tus categorías de ventas están en los rangos más altos, ayudándote a enfocar esfuerzos en las áreas con mayor potencial de mejora.
Si cierras Tableau o la consola de Anaconda, no olvides reiniciar el entorno y el servidor TabPy antes de retomar tu análisis. Esto implica reactivar tu entorno en Anaconda escribiendo el siguiente código:
conda activate tabpy_env
E iniciar nuevamente TabPy, agregando a la consola:
tabpy.
Luego, verifica que Tableau mantenga los parámetros de conexión configurados (host: localhost, puerto: 9004) y establece la conexión.
Puede ser que te aparezca una venta como la siguiente. Únicamente dale a Si, y ya puedes seguir trabajando en tu Libro con Scripts de Python.
Como puedes ver, la combinación de estas dos herramientas abre un mundo de posibilidades. Ahora que ya sabes cómo configurarla, ¡es el momento de experimentar con nuevos cálculos y visualizaciones!
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