Remplacement d'une table de données

Vous pouvez remplacer une table de données de votre analyse par des fichiers de données enregistrés en local sur votre ordinateur. Vous pouvez également utiliser les données qui ont été précédemment enregistrées dans la bibliothèque, ou, si vous disposez des droits d'accès appropriés, utiliser les données de Google Analytics ou Salesforce.

Il est possible réutiliser les visualisations, les calculs et la configuration d'une analyse déjà créée avec de nouvelles données, tant que celles-ci sont raisonnablement identiques aux anciennes. Si les nouvelles données sont vraiment différentes des précédentes données, vous devrez recréer de nouvelles visualisations en partant de zéro.

Lorsque vous remplacez la table de données, seules les opérations effectuées sur la table de données finale (ajout de colonnes calculées, modification des types de données à partir de la vue de colonne, etc.) seront conservées, tandis que les transformations, les lignes ou les colonnes ajoutées et d'autres opérations intermédiaires disparaîtront.
Remarque : si vous souhaitez conserver des transformations, des données ajoutées et d'autres opérations intermédiaires (toutes les étapes comprises entre la première source de données ajoutée et la table de données finale dans la vue de la source), pensez à remplacer la source de données au lieu de remplacer l'intégralité de la table de données.

Les fichiers de données locaux à analyser peuvent se présenter sous différents formats : Classeurs Microsoft Excel (.xlsx, .xls), Classeurs Microsoft Excel binaires (.xlsb), Classeurs Microsoft Excel compatibles macros (.xlsm), fichiers aux valeurs séparées par des virgules (.csv), fichiers texte (.txt), fichiers journaux (.log), fichier au format de données texte TIBCO Spotfire (.stdf), fichier au format de données binaires TIBCO Spotfire (.sbdf).

Les données peuvent être enregistrées dans la bibliothèque à l'aide de Spotfire Analyst, sous la forme de fichiers SBDF (format de données binaires TIBCO Spotfire), de connexions de données ou de requêtes préformatées.

Avant de commencer

Vous devez avoir plusieurs données chargées dans l'analyse et l'analyse doit être en mode Modification.

Procédure

  1. Dans la barre de création, cliquez sur Canevas de données .
  2. Assurez-vous que le tableau de données de votre choix est sélectionné dans la liste déroulante en haut à gauche.
    Cette étape s'affiche uniquement si vous disposez de plusieurs tables de données dans l'analyse.
  3. Dans la barre d'outils du Canevas de données, cliquez sur Renommer .
  4. Dans le menu volant Fichiers et données, sélectionnez les nouvelles données source. Cliquez sur OK lorsque vous avez terminé.
    Selon le type de source sélectionné, vous pouvez modifier la méthode de chargement avant de cliquer sur OK (choisissez entre Importation (analyse « in-memory ») ou Externe (analyse « in-database »)).

Résultats

La table de données est mise à jour avec les nouvelles données.

Exemple : remplacement des données des ventes pour un nouveau mois

Le remplacement est utile pour la création d'une analyse de chiffres de vente pour un mois donné. Vous pouvez établir une analyse complète en fonction des informations du mois de janvier, en configurant les visualisations, les calculs, etc., puis enregistrer le fichier.

Sales data for January

Lorsque les chiffres de vente du mois de février sont disponibles, vous pouvez ouvrir le même fichier et remplacer, dans le Canevas de données, les informations de janvier avec celles de février. La mise à jour des visualisations est automatique.

Expanded data table button and replace data button.

Sélectionnez l'emplacement depuis lequel récupérer les nouvelles données.

Select source.

Si vous utilisez un fichier local, comme un classeur Microsoft Excel, vous devrez spécifier la feuille de calcul à utiliser avant que les données soient remplacées.

Sales data for February.

Pour que cette opération soit possible, la table de données de février doit avoir la même structure que celle de janvier (mêmes noms de colonne et même format). Si les noms des colonnes sont différents, vous devez modifier les visualisations pour qu'elles utilisent les nouveaux noms de colonne après que les données aient été remplacées.