相信大家都知道數據的呈現，圖比表來得更直觀，更能引人注目，我們的數據分析工具幾乎都具有數據可視化功能，比如Excel有圖表功能，SPSS也有各種專業的統計分析圖表，當然這些都是基於某些數據所呈現的單個圖表，要想呈現一組相關數據圖表，還需要用到專業的可視化工具，國內的FineBI做的也不錯，國外的Tableau也很好，二者其實都很好用，那本文呢，就基於Tableau來講講如何進行數據可視化。
內容目錄
- Tableau界面介紹
- Tableau基本操作
- Tableau繪制基本圖表
- Tableau繪制高階圖表
1 Tableau界面介紹
1.1 數據導入界面
本地文件導入-以Excel為例
服務器數據導入-以MySQL數據庫為例
1.2 數據源界面
1.3 工作表界面
2 Tableau基本操作
2.1 數據類型
# 代表是數字類型
Abc是字符串類型
日歷形狀的是 日期格式
日歷上有個鬧鍾 是日期時間格式
T| F 是布爾型
一般用的就是以上幾種，跟我們學習的數據類型是一樣的，只是展示方式不一樣而已
下面簡單演示一下
2.2 顯示隱藏字段
我們有時候需要對一張表的某些字段進行隱藏，但當你拿到一個別人的表時，不知道是否存在隱藏字段時，可以同時此操作，來查看一下源表的所有字段
2.3 智能分列
需求1：【電影名】字段內容是由 電影中文名+上映年份+英文名組成，現要求把拆分成三列
其實操作特別簡單，只要你的表格拆分規則統一，則右擊--拆分即可實現，跟Ctrl+E如出一轍
需求2：把累計票房中的金額提取出來
這個一個拆分也能解決，看動畫
不僅把金額提取出來了，而且數據類型還自動調整為小數類型，是不是很好用，拆分功能我還是很喜歡的。
3 Tableau繪制基本圖表
3.1 柱狀圖
介紹：在豎直方向比較不同類型的數據
適用場景：用於二維數據集，對於不同類型的數據進行對比，也可用於同一類型的數據在不同的時間維度的數據對比，通過柱子的高度來反應數據的差異
需求：各地區酒店的數量對比分析
分析：該表是記錄每家酒店信息的表，因此，每條記錄代表一個酒店，各地區酒店數量，直接根據地區字段進行組分即可。
展示效果：
排序后
注：記錄數相當於對每行進行計數，一行即為1,10行數據即為10
3.2 條形圖
介紹：水平方向比較不同類型的數據，更直觀
適用場景：跟柱狀圖功能類似，只是展示形式不一樣，更直觀一些，如果類別名稱很長，可以選擇條形圖
需求1：各地區的酒店均價對比分析
需求2：價格等級堆積圖
分析：要計算各地區酒店的均價，也就是根據地區進行分組，對價格進行求平均；要實現堆積圖即把價格等級拖至顏色，即可使用不同的顏色顯示不同的等級的酒店數量分布情況。
動圖如下：
3.3 直方圖
介紹：觀察數據分布特征
適用場景：主要用於統計分析過程中，對數據整體情況的描述，說實話這里的直方圖的基本思想是：先根據某個字段的數據間隔建立數據桶也就是多個分段組，然后利用每組的頻數進行條形圖的展示，所以這里的直方圖並不是特別專業，知道就可以了。
需求：對酒店的評價創建直方圖
建立直方圖，需要先對數據進行分組，在Tableau中叫創建數據桶，創建數據桶規則可以按照默認指定的，也可以自己單獨設置，一般默認的就可以了。
然后根據數據桶進行條形圖展示即為直方圖，需要注意的是：數據桶只能放在列，數值只能是記錄數。
注：這里的間隔只顯示了開頭，其實應該是個區間，並且各柱狀圖之間是沒有空格的，因為數據是連續的。
3.4 折線圖
介紹：按類別顯示一段時間內數據的變化趨勢，主要用於時間序列的數據
適用場景：折線圖適合二維的大數據集，還適合多個二維數據集的比較
需求1：繪制2010年后電影數量變化的折線圖
需求2：不同國家在2010年后的電影數量對比
分析：這里涉及到的內容的篩選，因此需要用到篩選器的功能
注：如果是日期數據類型，在進行圖表設計時會靈活轉換成年/月等分組計算
效果圖：
3.5 餅圖
介紹：主要描述的部分與整體的關系
適用場景：一個整體的各個組成部分之間的占比情況，例如全國各地區的銷售額占比
需求：分析酒店等級的的占比情況
分析：做餅圖跟其他的圖形不太一樣，是把要分類的數據拖至顏色框中，然后再把記錄數拖至角度。
環形圖
環形圖是餅圖的一種擴展，操作起來稍微有點麻煩，可以作為了解內容
它巧妙的利用兩個餅圖合並的特殊情況（雙軸），然后利用每條記錄的最大值和最小值都是1的特點，去繪制的
效果圖
3.6 基本表&凸顯表
其實這個是我們日常生活中所說的表格，只是我們可以根據單元格的數值大小進行特殊顯示
數值大小可以通過顏色深淺進行判斷
效果圖
3.7 氣泡圖
介紹：展示分類數據的多方面的度量。
適用場景：維度定義各個氣泡，度量定義各個圓的大小和顏色。
需求：不同類型電影數量與票房
分析：氣泡圖其實跟樹形圖有類似地方，氣泡圖可以設置氣泡大小和顏色，大小可以表示電影數量，顏色表示票房金額
效果圖
3.8 詞雲圖
介紹：主要是根據某個字段維度作為詞，然后度量通過大小和顏色表示
需求：制作電影類型的數量對比詞雲圖
分析：制作詞雲圖，要先做成氣泡圖，然后圖表類型選擇文本即可，文字越大，代表電影數量越多
效果圖
3.9 樹狀圖
介紹：可在嵌套的矩形中顯示數據
適用場景：可使用維度定義樹狀圖的結構，使用度量定義各個矩形的大小或顏色。樹狀圖是一種相對簡單的數據可視化形式，可通過具有視覺吸引力的格式提供見解。
需求：對比分析不同類型的電影票房和電影數量
分析：使用樹狀圖，可以把電影類型作為維度，構造樹狀結構，把電影票房作為顏色對比大小，把電影數量作為矩形面積來對比大小
效果圖
4 Tableau 高階圖表
4.1 甘特圖
介紹：通過條狀圖來顯示項目，進度，和其他時間相關的系統進展的內在關系隨着時間進展的情況。
適用場景：主要用於計划與實際完成情況的對比
需求：供應商的交貨情況（是否存在大量的延遲交貨）
步驟：
1 添加計算字段：天數 實際交貨時間 - 計划開始時間
2 行方向：【供貨商名稱】【物資類別】
3 列方向：【計划交貨時間】--精確到月
4 把計算好的字段【天數】 拖到【顏色和大小】
效果圖
注：條形越長，代表計划時間與實際時間差異越大，顏色偏藍色越深，代表延遲交貨時間越長，顏色偏橘色代表提前交貨。
4.2 瀑布圖
介紹：
適用場景：瀑布圖確實在表現數據變化因素或過程上有着得天獨厚的優勢
需求：繪制產品數據中不同類型的利潤對比
分析：在體現總分結構的功能上，組成瀑布圖比餅圖和樹圖更具優勢。在運用餅圖時，由於人眼對角度不夠敏感，當各部分數據之間差異不大時，讀者很難對數據進行有效排序。在運用分類樹圖時，數據量難以表示。而組成瀑布圖通過柱體垂直高度展示數據，直觀易辨，可以很好地規避以上的缺點。
然后，利用柱狀圖對利潤進行累計求和，借用甘特圖進行不同類別的差異化展示
步驟：
1 子類別拖到列，利潤拖到行，制作條形圖，選擇升序排列
2 利潤計算下拉選擇--快速表計算--匯總，得到累計利潤累計求和圖
3 把利潤拖到【顏色】按照不同顏色顯示利潤
4 把圖形選擇為 甘特條形圖
5 添加字段【差異】--【-利潤】 --拖到【大小】
6 不同類別的利潤差異明顯
效果圖
4.3 帕累托圖
介紹：帕累托圖以意大利經濟學家帕累托（Vilfredo Pareto）的名字命名。帕累托圖與帕累托法則一脈相承，帕累托法則又稱二八法則或80/20法則，即80%的問題是20%的原因所造成的；百分之80%的利潤是由20%的客戶帶來的。
適用場景：帕累托圖是一種查找問題原因的分析方法，在質量管理中，我們常用帕累托圖來分析質量問題產生的主要因素，從而有重點的采取糾正措施。
需求：繪制帕累托圖，分析各產品的銷售情況。
步驟:
1 客戶ID拖至列，利潤拖至行，按照降序排列
2 計算字段【累計客戶占比，輸入公式：index()/size()】--拖至行，替換掉客戶ID
3 客戶ID拖至【詳細信息】--條形圖--根據利潤，降序排列
4 設置x軸為百分比格式
5 利潤--添加表計算
6 添加常規線，查看百分之20客戶是否帶來80利潤
4.4 盒須圖
介紹：也叫箱線圖，主要用於查看數據的分布，類似於箱線圖，主要用到四位數和中位數等統計知識
應用場景：如果你想顯示一組數據的分布情況：例如：一目了然地理解數據，查看數據如何向某一段偏斜，查看數據中的異常值。建議使用盒須圖，它是顯示數據分布情況的重要方式。
需求：不同類型的電影數量在2010以后的分布情況
步驟：
1 上映時間拖至列，記錄數拖至行
2 選擇箱線圖
3 類型 拖至列
4 上映時間拖至篩選器，篩選2010年以后數據
效果圖
4.5 地圖
介紹：顧名思義，就是字段內容是地理位置，分析各所在地理位置的相關數據的度量
4.5.1 符號地圖
需求：分析全球超市的銷售額情況
分析：繪制地圖，首先要在具有地理位置特性的字段上標注上地理角色
效果圖
4.5.2 填充地圖
需求：對中國地區各省的銷售情況分析
分析：填充地圖是不同於符號地圖，它通過對每個省在地圖上的地理位置及面積為基准點，以顏色的深淺來判斷銷售額情況。
效果圖
4.5.3 多維地圖
需求：分析不同類型在不同年份的各省銷售情況
4.5.4 多邊形地圖
效果圖
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