Tableau可视化学习I Tableau可视化学习I

一、界面认识 1、导入数据、数据源处理：

数据合并：多表连接（内、外、左、右连接）
读取非标准数据：手动处理源文件 / Tableau数据解释器
数据透视表读取：长型、宽型数据转换（一般是宽型为标准）
数据库连接：自定义SQL语言
多数据源融合：编辑管理关系

2、数据整理操作：

数据类型设置：数据源在左上角（#、Abc、日期等）
重命名
字符型变量（别名：数据的别称；数值拆分：自定义拆分）
数值型变量（数字分段：比如年龄分段 → 创建级）
创建（计算字段、组）

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创建

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创建计算字段

数据显示设定：元数据视图切换、字段显示排序、切换显示别名

3、工作表绘制

维度：分类变量（
数据桶：分段后的数据桶会被作为维度进行分析
度量名称：代表所有度量变量的集合
度量：大致对应连续变量
记录数：代表符合筛选条件的数量
度量值：代表对应度量的具体汇总数值，一般和度量名称联合使用
度量计算方式：计数、求和、平均...
表格基本框架：
行：形成表格横行的元素
列：形成表格列的元素
层：表格中第三个维度，Tableau使用分页实现分层效果

4、数据分层、分组、数据集

数据分层：数据维度上钻与下钻
创建分层结构：右击 → 分层结构 → 创建
创建分组：右击 → 创建 → 组
数据集：
注意：创建合并集必须是同一纬度

5、图表设置

如何显示行列总计：分析 → 合计 → 显示行、列总计
显示百分比

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显示小数显示百分比：选中数据 → 设置格式
在单元格设置多个统计量：记录数拖至文本（比如显示人数，也显示百分比）
筛选器：筛选条件设置
导出图形数据：工作表 → 复制 → 数据（也可交叉表） / 选择图形 → 查看数据 → 导出

6、分析结果发布
7、统计图分类框架

单个- 分类变量：
简单条图：按照分类区直条，直条高度代表大小
分段条图：按照分类区分颜色，分段大小代表大小或构成比
饼图：饼块大小代表大小或构成比大小
气泡图：气泡大小代表大小
单个- 数值变量：
直方图：对数值进行分组频数汇总，呈现整个取值区间的数据分布特征（先创建数据桶）
箱图：使用百分位数体系刻画整个取值区间（中间粗线50%，方框上下为25%和75%）
数值因变量：
简单条图
线图
散点图：呈现连续自变量的影响
分类因变量：
复式条图
分段条图
百分条图：呈现一个变量不同类别下另一个变量各类别的百分比情况（条形图 → 分析 → 百分比 → 列）
树状图

二、图形设计 1、条形图：

网格线删除：图表内部右击 → 设置格式 → 线 → 无
添加背景色：图表内部右击 → 设置格式 → 阴影 → 工作表
轴坐标设置：选择轴右击 → 设置格式 → 刻度、数字单位设置
设置标题格式：选择标题右击
升序、降序、交换行和列
堆积图：

2、折线图：

图表显示数据：记录数拖至标签处
类别添加颜色区分：将颜色区分的选项拖至颜色处
修改列名称：选择轴右击→ 编辑轴 → 轴标题
修改轴颜色字体大小设置：选择轴右击 → 设置格式
添加注释：右击空白 → 添加注释 → 标记 → 标记格式设置

双折线：同一列坐标，多行数（维度同度量多）（要显示在同一张图，双轴，同步轴）
3、散点图：看数据之间的趋势和分布情况有横轴有纵轴

添加自定义形状：打开文件安装位置 → 找到defaults → Shapes
环形图：：先创建两个相同饼图 → 行选择最小值 → 一个饼图放大，双轴合并成一个图 → 中间小饼图去除颜色标签，显示白色

4、饼图：展示数据占比情况显示百分比：记录数 → 快速表计算 → 合计百分比
5、气泡图： 6、文字云：显示词的频率记录数选择计数，标记改为文本
7、树状图： 8、热图： 9、凸显表、基本表： 10、标靶图：看完成进度 【Tableau可视化学习I】条形图添加参考线

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image.png 11、甘特图： 12、雷达图： 13、瀑布图： 14、地图：

数据转换为地理角色
未知数处理：选中 → 编辑位置/筛选数据
地图 → 地图层 → 样式、冲蚀、国家地区
①符号地图：形状、大小设置（数字拖至大小）
②填充地图：数字拖至颜色
③多维地图：
④多边地图：

⑤背景图地图：
15、其他图形： 1、人口金字塔图（本质是成对条形图）
2、箱线图

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图片发自App
3、漏斗图：
4、范围-线图：将整体数据的部分统计特征（均值、最大值、最小值等）展示在图形中，既可以说明群体特征，还可以展示个体信息，更可以比较个体与整体的相对关系
5、倾斜图：
四、计算字段 1、计算字段：右击 → 创建 → 计算字段

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计算公式 2、表计算常用函数
index()：返回分区当前索引
size()：返回分区行数
rank()：返回当前行的排名，desc降序 asc升序
div(整数1，整数2)：返回整数1除以整数2的除法运算的整数部分
power(number,power)：计算数字的指定次幂。例如，POWER(5,2)=25
六、案例 1、topN练习 topN检测表：

数据提取时处理

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工作表的筛选
参数：用户自定义直接控制的新增变量

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2、 1、已有数据源增加数据：
并集追加：要求是在同一个数据连接下，将其中一张表拖至另一表上变黄松提前后追加：在已进行数据提取下直接从文件追加数据
2、异常值进行检测：
分析里面添加各参考线
3、筛选去掉空值
4、绘制词云和树状图
5、统计分析相关功能
趋势：只能针对日期时间维度进行预测
聚类分析：分析 → 群集
3、图表模板：