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Principais corretores de opções binárias.

Vídeo de Introdução - Tableau en forex.

Cada turno de iniciantes, contando você, escolhe para adrian jones forex vestida com suporte após a apresentação de direção por todas as soluções insubstituíveis representam a seleção irrepreensível com o suporte de movimentos magníficos passam estratégias.

Pouco convenientes são uma tática de critérios de necessidade que representam a escolha das opções factuais de troca de opções, é um ponto de vista muito inocente, visto que todo o comprador tem vários objetivos de capital, siga a direção do favorito. Então, de antemão, aceitando qualquer sugestão, pro sim na maioria dos apropriados, o que você diz.

O esquema de opções de inspiração duas vezes é o anterior quase.

Tableau Software (DATA)

A Fusion Media não aceitará qualquer responsabilidade por perda ou dano como resultado da dependência das informações contidas neste site, incluindo dados, cotações, gráficos e sinais de compra / venda. Por favor, esteja plenamente informado sobre os riscos e custos associados à negociação dos mercados financeiros, é uma das formas de investimento mais arriscadas possíveis. O comércio de moeda na margem envolve alto risco e não é adequado para todos os investidores. Antes de decidir trocar câmbio ou qualquer outro instrumento financeiro, você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco.

A Fusion Media gostaria de lembrar que os dados contidos neste site não são necessariamente em tempo real nem precisos. Todos os CFDs (ações, índices, futuros) e preços Forex não são fornecidos por trocas, mas sim por fabricantes de mercado e, portanto, os preços podem não ser precisos e podem ser diferentes do preço real do mercado, o que significa que os preços são indicativos e não apropriados para fins de negociação. Portanto, a Fusion Media não tem qualquer responsabilidade por quaisquer perdas comerciais que você possa incorrer como resultado da utilização desses dados.

Faça a diferença com seus dados.

Doou licenças para pequenas organizações sem fins lucrativos.

Através desta iniciativa, pequenas organizações sem fins lucrativos e ONGs em qualquer lugar do mundo podem solicitar doações do Tableau Desktop. Agora, qualquer pessoa na organização pode explorar os dados e detectar tendências, outliers e até novas oportunidades.

Esta é uma versão totalmente funcional do Tableau. É o mesmo produto em que mais de 50 mil empresas em todo o mundo confiam para melhorar seus negócios. O uso do Tableau Desktop através deste programa não está restrito a qualquer unidade de negócios ou função. E a interface intuitiva não requer nenhum conhecimento técnico pré-requisito. Agora, todos podem tomar decisões informadas para gerar impacto.

Junte-se a milhares de organizações sem fins lucrativos já usando o Tableau para cortar a desordem e se concentrar nas coisas que são realmente importantes.

Para se qualificar, um sem fins lucrativos deve:

Seja oficialmente reconhecido organização isenta de impostos em um dos países listados abaixo Operar com um orçamento anual inferior a US $ 5 milhões (ou equivalente em moeda local) Não ser uma escola, faculdade, organização mútua, organização de saúde ou agência governamental. Não ser uma organização religiosa incorporado exclusivamente para a promoção da religião.

Solicite licenças doadas.

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Veja, é por isso que o aplicativo é perfeito.

Tableau Junkie foi configurado para compartilhar minha experiência e aprendizado no Tableau e ajudar as pessoas a obter o significado de seus dados.

Fx Rate Web Connector de dados.

Eu tenho jogado com a nova integração de dados (a. k.a. cross database joins) funcionalidade que atualmente é o beta v10.0. Os casos de uso para esta incrível nova funcionalidade são infinitos, mas um dos quais estou particularmente entusiasmado é a capacidade de integrar dados da Web externos / públicos com conjuntos de dados internos como uma única fonte de dados que pode ser atualizada em uma programação pelo Tableau Server.

Por exemplo, sua organização faz / recebe pagamentos em moedas estrangeiras? Se assim for, tenho certeza de que você deve converter esses pagamentos para a mesma moeda base para fins de relatório e análise.

Em uma vida anterior, trabalhei com sistemas de CRM que solucionam este desafio através de importações ou integrações de dados complexas com serviços como xe ou xignite. Então, eu decidi criar outro WDC para fornecer uma solução no Tableau.

Em primeiro lugar, tive que encontrar um serviço web gratuito que ofereceu dados históricos sobre taxas de câmbio. Após uma rápida pesquisa, descobri o fixer. io - uma API JSON gratuita para as taxas de câmbio atuais e históricas publicadas pelo Banco Central Europeu. O serviço fornece dados para todas as principais moedas e as tarifas são atualizadas diariamente às 15:00 CET.

Minha implementação permite que você selecione a moeda base que deseja converter e o número de dias de atraso (relativo a hoje) para os quais você precisa para os dados:

O conector de dados da Web está disponível para você usar aqui:

O código-fonte está no github aqui.

Eu também criei um interativo viz em tableau public que mostra o desempenho de várias moedas contra a libra britânica nos últimos anos (clique na imagem para abrir viz):

Hanglooselh gostou disso.

Mais você pode gostar.

OVO Energy Web Data Connector.

Recentemente, tive um medidor inteligente instalado em casa, que fornece informações detalhadas sobre o uso de gás e eletricidade. O meu fornecedor de energia (OVO Energy) me permite visualizar esta informação através do seu site, mas, infelizmente, não fornecemos a capacidade de exportar esses dados para uma análise mais aprofundada. Então eu comecei a cutucar para entender as APIs subjacentes que seu site usa para ver se eu poderia chamá-las eu mesmo diretamente ...

A primeira ferramenta que usei foi a guia de rede nas Ferramentas do desenvolvedor do Chrome (toque F12) para inspecionar os pedidos XHR que estavam sendo feitos pelo meu navegador. Com certeza, eu poderia ver os pontos finais da API exata e os pedidos que estavam sendo enviados:

Tal como acontece com a maioria das API, pude ver que, para fazer pedidos bem sucedidos, eu precisava passar um token válido (neste caso através de um cookie). Isso significava que eu tinha que descobrir como me autenticar e obter um token válido usando o nome de usuário e senha que eu loguei no seu site. Então, voltei para a página de login para descobrir o ponto final de logon e a carga útil para enviar contendo meu nome de usuário e senha:

Em seguida, usei o postman para simular os pedidos que o meu WDC precisaria fazer para recuperar com sucesso os dados que eu queria analisar no Tableau. Na verdade, havia 3 pedidos separados que eu precisaria fazer:

1) Faça o login enviando um pedido POST para my. ovoenergy / api / auth / login e obtenha um token válido e persistenToken para fazer pedidos subseqüentes com.

2) Recupere os detalhes da minha conta fazendo um pedido GET para pagar a energia / api / paym / accounts. Especificamente, eu precisava dos números mpan para os medidores de gás e eletricidade.

Embora isso tenha funcionado bem do Postman, descobri que precisava implementar um proxy para o meu código WDC do JavaScript para chamar com sucesso a API. Isto é devido ao problema de CORs bem documentado, que muitas vezes impede que os pedidos sejam feitos para um servidor que seja um domínio diferente do que o que hospeda a página HTML do conector de dados da web e do rsquo; s.

Se você está interessado em ver a versão final do código, incluindo o meu proxy PHP, está disponível no github aqui. Se você também é um usuário da OVO Energy e também gostaria de analisar seu consumo, o WDC está hospedado aqui:

Finalmente, há uma simples viz dos resultados da minha casa no Tableau Public aqui (spot quando estava de férias :))

TfL London Bus Tracker.

Você já se perguntou o quanto é bom o seu serviço de ônibus local? Quanto tempo isso realmente leva você a obter de parar a a B com base na hora do dia? Bem, agora você pode descobrir a cortesia do meu ônibus de Londres, viz :)

Este projeto começou quando descobri que a TfL fornece uma Live Bus Arrivals API com informações em tempo real em ônibus de Londres. Ele atualiza mais de 19 mil paradas de ônibus em Londres com a hora estimada de chegada para o próximo ônibus. Eu decidi usar o Google Big Query para armazenar esses dados como eu queria colecioná-lo para todas as paradas e rotas que gera na região 23 milhões de registros por dia. Se você está interessado em configurar isso por si mesmo, o script python está disponível no github aqui.

Você também precisará criar uma tabela no BigQuery com o seguinte esquema para armazenar os dados:

Observe que você precisará se registrar com a TfL para obter um nome de usuário e senha e acessar sua API de transmissão.

Deixei o script em execução por algumas semanas, pelo qual eu tinha quase 1 bilhão de registros no meu banco de dados para trabalhar. O Google Big Query entrou em seu próprio país e consegui facilmente remover registros duplicados (eu só estava interessado no tempo de chegada estimado mais recente para cada barra-ônibus / parada) e junte-se a ele com os dados de sequências da Route do ônibus trazendo o tamanho dos meus dados estabeleceu cerca de 170 milhões de registros. Minha análise também envolveu uma série de cálculos LOD para entender métricas, como a primeira vez e o tempo total para cada viagem. Como o Tableau não materializa cálculos LOD em extratos, materializei esses cálculos LOD em uma nova tabela Big Query, rastreando o SQL Query que foi gerado pelo Tableau. Eu recomendaria fortemente esta abordagem para melhorar o desempenho de todas as pastas de trabalho que usam LODs e executadas em bancos de dados grandes.

Finalmente eu estava em condições de construir meu viz. Um dos meus colegas sugeriu adicionar um ônibus móvel para minha análise que eu não poderia resistir (usando uma parte da web e ação de url).

Uma versão reduzida do viz (devido ao limite de 15 milhões de registros) está disponível no Tableau Public clicando na imagem abaixo.

Se você gostaria do livro completo com registros de 170m, então você pode baixá-lo aqui.

Arquivo em lote do Windows para a instalação silenciosa do Tableau Server.

A versão 10.1 introduziu a capacidade de executar instalações totalmente com scripts do seu ambiente Tableau Server. Isso é ideal para aqueles que desejam poder girar novos Tableau Servers sem qualquer intervenção manual. O processo envolve uma série de etapas; primeiro você instala o software, então você executa uma série de comandos de tabadmin para ativar sua licença, completa seus detalhes de registro de usuário e inicia seu servidor e, finalmente, você executa um comando tabcmd para inicializar seu primeiro usuário.

A documentação disponível disponível aqui, e há uma amostra de Python para você começar aqui.

No entanto, falei com algumas pessoas que desejam realizar uma instalação silenciosa usando um arquivo de lote do Windows, pois remove a dependência no Python. Então, sem mais delongas, aqui está:

O código está no github aqui.

Para executar o arquivo, você precisará usar a seguinte sintaxe:

silentInstall. bat & lt; caminho para exe & gt; & lt; caminho para o Tableau Server bin & gt; & lt; chave de licença & gt; & lt; caminho para registration. json file & gt;

silentInstall. bat C: \ install \ TableauServer-64bit-10-1-1.exe & ldquo; C: \ Arquivos de Programas \ Tableau \ Tableau Server \ 10.1 \ bin & rdquo; XXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXX C: \ install \ registration. json.

Este é realmente um exemplo simples para um único nó, servidor, mas leve e altere conforme necessário. Espero que isso ajude você a começar e economize algum tempo navegando através da documentação para obter a sintaxe correta.

Fantasy Football e WDC 2.0.

Tableau v10.0 introduz WDC 2.0 !! O que é novo nesta versão em que você deveria estar interessado? Bem além de um redesenho completo do WDC SDK, que inclui novo simulador e controle sobre quais campos devem ser medidas / dimensões ou discretos / contínuos, a maior coisa é o fato de agora oferecer suporte a várias mesas! Para aqueles que trabalham com o JSON ou outras fontes de dados aninhadas, isso significa que você não precisa se preocupar em achatar completamente seus dados (e potencialmente duplicar medidas) ou criar vários WDCs que se conectam à mesma API da Web (como eu tinha que com a minha encarnação anterior do WDC de futebol de fantasia).

Muitas pessoas já me contataram para me queixar de que meu conector de futebol de fantasia da Premier League já não funciona e, infelizmente, o site (e os serviços web correspondentes) foram redesenhados para a temporada 2016/17. A boa notícia é que eu consegui encontrar as novas versões e este é um ótimo exemplo de quão poderoso é o novo suporte de várias mesas.

O site fantasy. premierleague / website fornece informações do jogador em diferentes níveis de granularidade e eu só posso estar interessado em um subconjunto de acordo com o que estou analisando. Em vez de criar um WDC separado para cada conjunto de perguntas, agora posso criar um único WDC que permita ao usuário final juntar tabelas do mesmo modo que fariam se estivessem se conectando a um banco de dados relacional.

Meu WDC retornará as seguintes tabelas para você:

Informação do jogador: inclui cerca de 492 registros (um para cada jogador da liga) e fornece informações como o nome do jogador, notícias, foto, posição e estatísticas da temporada atual.

Deixe-nos olhar como funciona o suporte a várias mesas. A primeira coisa que você notará ao usar o WDC 2.0 é que ele recupera os metadados da tabela muito mais rapidamente do que nas versões anteriores. Isso ocorre porque o extrato não é gerado até que você defina as tabelas e associações que você deseja em sua fonte de dados.

Por exemplo, talvez eu esteja interessado em analisar as luminarias desta temporada juntando a tabela fixture à tabela de equipes usando o time_id da seguinte maneira:

Ou talvez eu queira analisar a informação da história do jogador e da temporada juntando as informações do jogador, a história da temporada passada e as tabelas de informações da equipe:

E aqui está uma simples viz para ajudá-lo a escolher sua equipe para a temporada 2016/17 (clique para abrir o viz em Tableau Public):

Tumblr Web Data Connector.

Um colega meu estava recentemente executando uma sessão no Google Analytics e mostrou como usar a mistura com uma planilha do Excel para demonstrar o impacto que determinadas postagens de blog exibiam nas páginas. Isso me fez pensar sobre como automatizar todo o painel usando um conector de dados da Web. Se você está lendo esta postagem, provavelmente você reconhece que eu uso Tumblr para hospedar meu site de blog, então esta é a plataforma que escolhi integrar.

Uma versão inicial deste conector foi criada por thingstableau que eu estendi para me dar as medidas e as dimensões que eu estava procurando.

Eu criei uma viz que combina dados do conector padrão do Google Analytics do Tableau e do meu conector de Dados Web Tumblr. Observe o impacto da minha publicação do Twitter Web Data Connector nas visualizações de página! Clique na imagem para abrir o viz em Tableau Public.

Facebook Web Data Connector: Personal Edition.

Desde a criação do meu conector de dados da Web no Facebook, recebi alguns pedidos para uma versão alternativa que reúne o feed pessoal do usuário de um usuário. Isso é útil para qualquer pessoa que gostaria de visualizar sua vida no Facebook no Tableau, bem como qualquer pessoa que tenha sido atribuída uma função na página do Facebook e, portanto, não pode usar o meu conector de dados da Web de alimentação de página.

Esse conector é realmente um pouco mais simples do que a versão de feed de página e usa a API de gráfico do Facebook para obter o feed de Facebook do usuário registrado e rsquo; s. O api específico que estou fazendo é o seguinte:

& rsquo; / me / feed? fields = likes. limit (1).summary (true), comments. limit (1).summary (true).filter (toplevel), mensagem, legenda, created_time, descrição, ícone, id, is_expired, is_hidden, link, nome, imagem, fonte, status_type, assinado, tipo, atualizado, aplicativo, de, compartilhamentos e rsquo;

O conector de dados da Web está disponível no meu Amazon Server aqui:

e o código está no Github aqui.

Eu criei uma amostra no Tableau Public, que deveria dar-lhe algumas informações sobre a minha vida pessoal! Tenho medo de que você seja meu amigo no Facebook para ver os hiperlinks nas postagens atuais. Sinta-se livre para baixar a pasta de trabalho e editar a fonte de dados para usar sua própria conta do Facebook. Apreciar!

(clique no viz para visualizar em Tableau Public):

Detecção de trem com a API do Rail Network.

Meus trens de e para o trabalho foram bastante ruins recentemente, graças à Southern Railway. Isso me fez pensar se há uma maneira de quantificar o quanto os atrasos foram ruins e se há momentos particulares em que o serviço é problemático.

Descobri que o Network Rail fornece feeds de dados que incluem os movimentos (chegadas e partidas) de cada trem pela rede. Se você deseja configurar isso, terá que se registrar para uma conta em seu site: datafeedsworkrail. co. uk/ntrod/login.

Depois de criar uma conta, certifique-se de que está se inscrevendo em alguns feeds de movimento de trem. Ou use & ldquo; All TOCs & rdquo; para todos os movimentos de trem ou selecione o operador de trem que está interessado em rastrear:

Com um pouco de código de python (disponível no Github aqui), consegui transmitir os movimentos de cada trem no Network Rail em um banco de dados do Postgres que eu configurei no Amazon EC2. Para configurar isso por si mesmo, você precisará inserir suas próprias credenciais de banco de dados na linha 11 e seus próprios detalhes da rede Rail Rail na linha 15 do Python Script. Se você optou por se inscrever para algo diferente de & ldquo; All TOCS & rdquo; então você também precisará modificar a linha 108 para refletir a sua assinatura escolhida. Em seguida, você também precisará executar este script SQL para criar a tabela que irá armazenar os dados do movimento do trem.

Agora você está configurado, execute o script Python e você deve ver os movimentos do trem aparecerem no console em tempo real. Observe que você precisará instalar as bibliotecas Python stomp e psycopg2:

Uma vez que eu colecionei alguns dados, queria começar a visualizá-lo no Tableau. Os dados que eu colecionava não tinham elementos espaciais e estavam no nível Stanox (número da estação), o que dificultou o mapeamento. Eu não consegui encontrar um conjunto de dados que forneça coordenadas para todos os locais do Stanox no Reino Unido, então eu tive que combinar alguns conjuntos de dados para criar uma tabela de pesquisa que convertesse os códigos Stanox em um código Tiploc (Local de Ponto de Timing) e, em seguida, para um Nome da Estação. Os dados desta tabela de pesquisa estão disponíveis no formato. csv aqui. Ao fazer o upload desses dados no meu banco de dados do Postgres, consegui juntar a tabela de pesquisa com os dados do trem que eu estava coletando:

Agora eu poderia começar a construir meu viz que lhe permite rastrear os trens entre as estações escolhidas para entender o atraso em que eles correm. Os dados que eu coloquei no Tableau Public contém dados de aproximadamente 1 mês para permanecer abaixo do limite de registro de 10m (clique na viz para visualizar em Tableau Public):

Criando um feed ao vivo do Twitter.

Eu tenho um pouco de interesse no meu Twitter Web Data Connector, mas uma das perguntas comuns que eu perguntei é como obter mais dados históricos. Embora o meu Web Data Connector seja uma ótima fonte de análise ad-hoc, ele tem uma série de limitações devido ao fato de que ele usa a API do Twitter Search. Na verdade, isso provavelmente não é o uso pretendido da API de Pesquisa, que é projetado para relevância e não é completo e apenas remonta 6-9 dias no passado.

Por isso, decidi criar uma solução diferente usando o Twitter Streaming API. Esta solução é implementada como um script Python que escuta Tweets que contém termos de pesquisa específicos e os compromete com um banco de dados Postgres hospedado no Amazon RDS. Eu tenho que dizer que isso faz uma ótima demonstração, pois você pode tweet e vê-la imediatamente em seu painel (requer uma atualização do painel). Ele também usa o Python Natural Language Toolkit para realizar algumas análises básicas de sentimentos nos tweets.

O código está no GitHub aqui, e eu coloquei uma amostra no Tableau Public, que acompanhava a atividade do Twitter durante a conferência do cliente do Tableau em Las Vegas (clique no viz to open on Tableau Public):

Para configurar isso por si mesmo, você precisará criar um banco de dados do Postgres para armazenar seus dados do Twitter. Eu escolhi hospedar o meu no Amazon RDS (note que você pode obter 750 horas de Amazon RDS Single-AZ db. t2.micro por um ano grátis). Para configurar isso, vá para o console Amazon AWS, selecione RDS e inicie uma nova instância. Selecione o Motor como PostgreSQL e siga o assistente de 4 etapas:

Anote o nome do seu banco de dados, nome de usuário, senha e o nó de extremidade para sua nova instância RDS:

Depois de criar seu banco de dados, execute este script SQL para criar uma tabela com o esquema correto para armazenar seus dados do Twitter.

Você também precisará criar um aplicativo do Twitter para ser usado para sua integração. Acesse apps. twitter / e crie um novo aplicativo. Anote as chaves do consumidor e os tokens de acesso.

1) Adicione suas credenciais de banco de dados do Postgres na linha 10.

2) Digite suas credenciais da aplicação Twitter nas linhas 15-18.

3) Modifique a linha 114 para incluir os termos de pesquisa que deseja acompanhar. Por exemplo, o seguinte é o que eu usei para acompanhar a atividade sobre o Tableau durante a conferência do cliente:

Execute o script Python e comece a coletar seus dados (observe que você precisará instalar o tweepy, o textblob e o psycopg2.

Finalmente, conecte o Tableau Desktop ao seu banco de dados do Postgres e comece a construir o seu viz!

UK Street Crimes Web Data Connector.

Este conector de dados da Web obtém dados de data. police. uk que fornece dados de crimes de nível de rua para o Reino Unido. O meu conector permite ao usuário inserir um código postal e retorna todos os crimes de nível de rua ocorridos dentro de um raio de 1 milha nos últimos 5 anos. Para que isso funcionasse, usei o seguinte ponto de extremidade do webservice que fornece crimes para um local específico e exige um valor de latitude / longitude para ser passado, e. data. police. uk/api/crimes-street/all-crime? lat=52.629729&lng=-1.131592&date=2013-01.

Ver como a maioria das pessoas não saberia disso, usei a API do Google Maps para converter o código postal inserido pelo usuário em uma lat / lon. Eu também tive que chamar o serviço iterativamente, pois só retorna 1 mês de dados por vez. Uma vez que eu tinha os dados no Tableau, eu imediatamente consegui ver algumas idéias interessantes, como um enorme aumento do crime em agosto de 2011 durante os tumultos de Croydon, o aumento de assaltos durante os meses de inverno e onde ocorreu a maioria dos crimes relacionados a drogas. no meu bairro. O código para o conector de dados da web está disponível no github aqui, e o link para o WDC hospedado no meu servidor Amazon é: files. tableaujunkie / crimesearch / crimewebconnect. html.

Também publiquei uma amostra no Tableau Public, que mostra informações sobre crimes que ocorreram dentro de um raio de 1 milha dos escritórios do Tableau Software em Londres (clique no viz to open on Tableau Public):

UK Street Crimes Web Data Connector.

Este conector de dados da Web obtém dados de data. police. uk que fornece dados de crimes de nível de rua para o Reino Unido. O meu conector permite ao usuário inserir um código postal e retorna todos os crimes de nível de rua ocorridos dentro de um raio de 1 milha nos últimos 5 anos. Para que isso funcionasse, usei o seguinte ponto de extremidade do webservice que fornece crimes para um local específico e exige um valor de latitude / longitude para ser passado, e. data. police. uk/api/crimes-street/all-crime? lat=52.629729&lng=-1.131592&date=2013-01.

Ver como a maioria das pessoas não saberia disso, usei a API do Google Maps para converter o código postal inserido pelo usuário em uma lat / lon. Eu também tive que chamar o serviço iterativamente, pois só retorna 1 mês de dados por vez. Uma vez que eu tinha os dados no Tableau, eu imediatamente consegui ver algumas idéias interessantes, como um enorme aumento do crime em agosto de 2011 durante os tumultos de Croydon, o aumento de assaltos durante os meses de inverno e onde ocorreu a maioria dos crimes relacionados a drogas. no meu bairro. O código para o conector de dados da web está disponível no github aqui, e o link para o WDC hospedado no meu servidor Amazon é: files. tableaujunkie / crimesearch / crimewebconnect. html.

Também publiquei uma amostra no Tableau Public, que mostra informações sobre crimes que ocorreram dentro de um raio de 1 milha dos escritórios do Tableau Software em Londres (clique no viz to open on Tableau Public):