Accueil›Blog›Test technique Tableau avancé

Guide recrutement data

Test technique Tableau avancé : LOD, calculs de table, Tableau Prep

Les LOD expressions et les calculs de table sont les vrais discriminants en entretien Tableau. Un Data Analyst qui les maîtrise a construit des dashboards en production. Voici ce qu'on teste vraiment.

Data Builder·Juin 2025·9 min de lecture·Data Analyst

Sommaire

LOD expressions
Calculs de table
Tableau Prep
Dashboards dynamiques
Performance Recorder
Gouvernance Tableau Server
Grille par niveau

La plupart des candidats Tableau savent faire des graphiques. Ce qu'on évalue en entretien, c'est la capacité à répondre à des questions analytiques complexes — celles qui nécessitent LOD, calculs de table, et une vraie compréhension du modèle de données.

1LOD expressions : le niveau de détail maîtrisé

Question discriminante

Quelle est la différence entre FIXED, INCLUDE et EXCLUDE ? Donnez un exemple concret pour chacun.

Les Level of Detail (LOD) expressions permettent de calculer des agrégations à un niveau de granularité différent de celui du visuel. C'est la fonctionnalité Tableau la plus testée en entretien Senior.

// FIXED : calcul à un niveau fixe, indépendant du visuel
// Ventes totales par client, quel que soit le filtre de date
{ FIXED [Client] : SUM([Ventes]) }

// INCLUDE : ajoute une dimension au niveau de détail du visuel
// Ventes moyennes par produit dans chaque région
{ INCLUDE [Produit] : AVG([Ventes]) }

// EXCLUDE : retire une dimension du niveau de détail du visuel
// Total des ventes sans la granularité mensuelle (niveau annuel)
{ EXCLUDE [Mois] : SUM([Ventes]) }

FIXED — le plus utilisé, ignore les filtres de dimension (mais pas les filtres de contexte)
INCLUDE — descend à un niveau plus fin que le visuel, puis agrège
EXCLUDE — monte à un niveau plus grossier que le visuel
Ordre des opérations — FIXED s'exécute avant les filtres de dimension, INCLUDE et EXCLUDE après

Cas d'usage classique : "Comparer les ventes d'un client à la moyenne de sa région" → LOD FIXED sur la région pour la moyenne, comparé aux ventes du client dans le visuel.

2Calculs de table : partitionnement et adressage

Question discriminante

Qu'est-ce que le partitionnement et l'adressage dans un calcul de table ? Comment les configurez-vous ?

Les calculs de table (RUNNING_SUM, WINDOW_AVG, RANK, etc.) opèrent sur les données déjà agrégées dans le visuel. Leur résultat dépend de la configuration du partitionnement et de l'adressage.

// Cumul progressif des ventes
RUNNING_SUM(SUM([Ventes]))

// Rang dynamique par région
RANK(SUM([Ventes]))

// Pourcentage du total
SUM([Ventes]) / TOTAL(SUM([Ventes]))

// Différence avec la valeur précédente (période over période)
SUM([Ventes]) - LOOKUP(SUM([Ventes]), -1)

Partitionnement — dimensions qui définissent les "groupes" dans lesquels le calcul se réinitialise
Adressage — dimensions qui définissent la direction du calcul (horizontal, vertical, spécifique)
WINDOW_SUM / WINDOW_AVG — calculs sur une fenêtre glissante
INDEX() / SIZE() — position dans la partition, taille de la partition

Piège classique : un calcul de table "correct" sur un graphique devient faux dès qu'on ajoute ou retire une dimension. Toujours vérifier la configuration du partitionnement après modification du visuel.

3Tableau Prep : préparation de données

Question discriminante

Dans quel cas utilisez-vous Tableau Prep plutôt que SQL ou dbt pour préparer vos données ?

Tableau Prep est l'outil de préparation de données visuel de Tableau. Il est surtout adapté aux cas sans infrastructure ETL dédiée.

Interface flow-based — transformations visuelles et interactives, sans code
Connexions multiples — Excel, CSV, SQL Server, Snowflake, BigQuery, Salesforce, etc.
Opérations disponibles : jointures, unions, pivots, agrégations, nettoyage de champs
Prep Conductor — automatisation et scheduling des flows sur Tableau Server/Cloud
Quand l'utiliser — POC rapide, équipes sans data engineers, sources multiples sans ETL
Quand ne pas l'utiliser — logique complexe, volumes importants, nécessité de versioning (préférer SQL/dbt)

4Dashboards dynamiques : paramètres et visibilité

Question discriminante

Comment créer plusieurs vues sur une seule page sans multiplier les feuilles de calcul ?

Un dashboard bien conçu permet à l'utilisateur de naviguer entre des vues différentes sans quitter la page. La technique repose sur les paramètres et la visibilité conditionnelle des conteneurs.

Paramètres + champs booléens — créer un paramètre texte (nom des vues), un champ calculé booléen par vue, contrôler la visibilité du conteneur
Conteneurs flottants — préférer les tuiles flottantes aux sections fixes pour plus de flexibilité
Signets (Bookmarks) — sauvegarder des états de filtres et naviguer entre eux via des boutons
Actions de feuille — filtres, highlights et URL actions pour l'interactivité croisée
Dimensions et KPI variables — paramètres qui changent dynamiquement la mesure ou la dimension affichée

Bonne pratique : toujours utiliser des tuiles/conteneurs en mode flottant plutôt que des sections fixes. Cela facilite le réagencement et permet de grouper plusieurs feuilles dans un seul conteneur.

5Performance Recorder : diagnostiquer un dashboard lent

Question discriminante

Comment identifiez-vous qu'un visuel spécifique ralentit votre dashboard ? Quel outil utilisez-vous ?

Le Performance Recorder est l'équivalent Tableau de DAX Studio pour Power BI. Tout profil Senior doit savoir l'utiliser.

Accès : Aide → Enregistrer les performances
Ce qu'il mesure : temps de rendu de chaque visuel, temps de requête, temps de calcul
Optimisations classiques : réduire le nombre de visuels par page, limiter les calculs de table imbriqués, utiliser des extraits plutôt que des connexions live sur des sources lentes
Extract vs Live — extract (.hyper) pour les performances, live pour les données temps réel
Filtrage en amont — filtrer dans Tableau Prep ou à la source plutôt qu'avec des filtres visuels

6Gouvernance Tableau Server / Cloud

Question discriminante

Comment gérez-vous les permissions et la certification des datasources dans votre organisation ?

Sources de données certifiées — datasources validées par l'équipe data, distinguées des sources non officielles
Row-Level Security (RLS) — filtres utilisateur via le champ USERNAME() ou les entitlements
Alertes automatiques — envoi programmé d'alertes via Tableau Server quand un seuil est dépassé
Tableau Server Client (Python) — API pour automatiser la gestion des workbooks, datasources, utilisateurs
Lineage — traçabilité des datasources jusqu'aux dashboards consommateurs

7Grille par niveau

Niveau	Maîtrise attendue	Signal GO	NO-GO
Junior	Visuels standards, filtres, calculs simples, joins basiques	Comprend la différence mesure vs dimension, sait utiliser les filtres de contexte	Ne sait pas créer un champ calculé, confond filtre et filter de contexte LOD
Confirmé	LOD FIXED, calculs de table configurés, Tableau Prep, paramètres	Explique FIXED vs INCLUDE vs EXCLUDE, configure le partitionnement des calculs de table	Ne sait pas ce que fait FIXED, n'a jamais utilisé Tableau Prep
Senior	Dashboards dynamiques avancés, Performance Recorder, gouvernance Server	A optimisé des dashboards avec le Performance Recorder, a configuré du RLS	N'a jamais utilisé le Performance Recorder, ne connaît pas la certification des datasources
Lead	Architecture Tableau Server, standards équipe, Tableau Server Client API	A mis en place une gouvernance datasources, utilise l'API Python pour automatiser	Ne peut pas expliquer la stratégie extract vs live de son organisation

Home›Blog›Advanced Tableau technical interview

Data hiring guide

Advanced Tableau technical interview: LOD, table calculations, Tableau Prep

LOD expressions and table calculations are the real differentiators in Tableau interviews. A Data Analyst who masters them has built production dashboards. Here's what we actually test.

Data Builder·June 2025·9 min read·Data Analyst

Contents

LOD expressions
Table calculations
Tableau Prep
Dynamic dashboards
Performance Recorder
Tableau Server governance
Level grid

Most Tableau candidates know how to make charts. What we evaluate in interviews is the ability to answer complex analytical questions — those that require LOD, table calculations, and a true understanding of the data model.

1LOD expressions: mastered level of detail

Key question

What is the difference between FIXED, INCLUDE and EXCLUDE? Give a concrete example for each.

Level of Detail (LOD) expressions allow you to compute aggregations at a different granularity level than the visual. It is the most tested Tableau feature in Senior interviews.

// FIXED: calculation at a fixed level, independent of the visual
// Total sales per customer, regardless of date filter
{ FIXED [Customer] : SUM([Sales]) }

// INCLUDE: adds a dimension to the visual's level of detail
// Average sales per product within each region
{ INCLUDE [Product] : AVG([Sales]) }

// EXCLUDE: removes a dimension from the visual's level of detail
// Total sales without monthly granularity (annual level)
{ EXCLUDE [Month] : SUM([Sales]) }

FIXED — most commonly used, ignores dimension filters (but not context filters)
INCLUDE — drills down to a finer level than the visual, then aggregates
EXCLUDE — rolls up to a coarser level than the visual
Order of operations — FIXED executes before dimension filters, INCLUDE and EXCLUDE after

Classic use case: "Compare a customer's sales to their region's average" → FIXED LOD on the region for the average, compared to the customer's sales in the visual.

2Table calculations: partitioning and addressing

Key question

What are partitioning and addressing in a table calculation? How do you configure them?

Table calculations (RUNNING_SUM, WINDOW_AVG, RANK, etc.) operate on data already aggregated in the visual. Their result depends on the partitioning and addressing configuration.

// Running total of sales
RUNNING_SUM(SUM([Sales]))

// Dynamic rank by region
RANK(SUM([Sales]))

// Percentage of total
SUM([Sales]) / TOTAL(SUM([Sales]))

// Difference from previous value (period over period)
SUM([Sales]) - LOOKUP(SUM([Sales]), -1)

Partitioning — dimensions that define the "groups" within which the calculation resets
Addressing — dimensions that define the direction of the calculation (horizontal, vertical, specific)
WINDOW_SUM / WINDOW_AVG — calculations over a sliding window
INDEX() / SIZE() — position within the partition, size of the partition

Classic pitfall: a "correct" table calculation on a chart becomes wrong as soon as you add or remove a dimension. Always check the partitioning configuration after modifying the visual.

3Tableau Prep: data preparation

Key question

In what cases do you use Tableau Prep rather than SQL or dbt to prepare your data?

Tableau Prep is Tableau's visual data preparation tool. It is best suited for cases without a dedicated ETL infrastructure.

Flow-based interface — visual and interactive transformations, no code required
Multiple connections — Excel, CSV, SQL Server, Snowflake, BigQuery, Salesforce, etc.
Available operations: joins, unions, pivots, aggregations, field cleaning
Prep Conductor — automation and scheduling of flows on Tableau Server/Cloud
When to use it — rapid POC, teams without data engineers, multiple sources without ETL
When not to use it — complex logic, large volumes, versioning requirements (prefer SQL/dbt)

4Dynamic dashboards: parameters and visibility

Key question

How do you create multiple views on a single page without multiplying worksheets?

A well-designed dashboard allows the user to navigate between different views without leaving the page. The technique relies on parameters and conditional visibility of containers.

Parameters + boolean fields — create a text parameter (view names), a boolean calculated field per view, control container visibility
Floating containers — prefer floating tiles over fixed sections for more flexibility
Bookmarks — save filter states and navigate between them via buttons
Sheet actions — filter, highlight and URL actions for cross interactivity
Variable dimensions and KPIs — parameters that dynamically change the displayed measure or dimension

Best practice: always use tiles/containers in floating mode rather than fixed sections. This makes rearranging easier and allows grouping multiple sheets into a single container.

5Performance Recorder: diagnosing a slow dashboard

Key question

How do you identify that a specific visual is slowing down your dashboard? What tool do you use

Test technique Tableau avancé : LOD, calculs de table, Tableau Prep

1LOD expressions : le niveau de détail maîtrisé

2Calculs de table : partitionnement et adressage

3Tableau Prep : préparation de données

4Dashboards dynamiques : paramètres et visibilité

5Performance Recorder : diagnostiquer un dashboard lent

6Gouvernance Tableau Server / Cloud

7Grille par niveau

Advanced Tableau technical interview: LOD, table calculations, Tableau Prep

1LOD expressions: mastered level of detail

2Table calculations: partitioning and addressing

3Tableau Prep: data preparation

4Dynamic dashboards: parameters and visibility

5Performance Recorder: diagnosing a slow dashboard

Vous recrutez un Data Analyst Tableau ?