Tableau数据可视化与仪表盘搭建

Tableau的主要目的

数据赋能和数据探索。

数据赋能:

1.分析师可以将数据看板发布到线上给其他部门使用

2.自动更新看板

3.自由下载数据

4.线上修改图表

5.邮件发送数据

6.设置数据预警

数据探索:

1.支持亿级数据的连接和处理

2.自由地对字段进行各种计算

3.拖拽就可以轻松制作图表

4.数据可以随意聚合下钻

5.图表类型可以灵活转换

6.内置算法智能建模

跟Excel比:

1.Excel容易上手

2.功能强大

3.国能难以复用和自动化

4.无法处理大量级数据:10w卡、30w彻底跑不了

跟SQL比:

1.SQL功能强大,但只擅长取数和业务查询

2.可以重复执行和自动化

跟python/R比:

1.学习难度高

2.功能强大,数据处理,描述性分析和算法建模都能做

3.可以重复执行和自动化

跟Power BI和FineBI比:

功能:

1.PBI内置功能最全的,但生态内的拓展资源较少,不支持MAC。

2.Tableau功能完全够用,生态内有很多拓展程序可以调用。

3.FineBI属于国内刚刚起步的产品,功能使用不太方便。

易学程度:

1.完全0基础,连Excel图表制作都不熟练的小伙伴,学Tableau,Tableau出图原理遵守可视化,学习Tableau就是在学可视化,并且容易理解。

2.熟练掌握Excel的PBI更容易上手

3.目前FineBI等其他BI学习需要有BI工具的使用基础。

Tableau特点:

1.容易上手

2.美观直接

3.功能强大,尤其在数据探索和可视化绝对是第一名

4.可以重复执行

5.历史悠久

Tableau安装

bash 复制代码
https://www.tableau.com/zh-cn/support/releases

注册,下载对应最新版本即可

连接数据源

看数据源,如果是CSV格式就用文本链接,如果是excel就用回excel,如果是mysql就需要装mysql驱动

数据可映射的图形类型

1.位置,地理图

2.长度,柱状图,条形图

3.角度,饼图

4.方向,折线图

5.形状,又称标记,散点图和折线图中点的形状

6.面积和体积,面积和体积越大表示度量越大,二维平面通常用于圆形和矩形,三维空间一般用立方体或球体。

7.颜色和深浅:热力图,深浅表大小

数据可视化四大金刚:

散点图、柱状图/条形图、饼图、折线图

操作Tableau将数据变成图表

对度量和维度进行拖拽操作,从而完成可视化图表的制作。

列是横轴,行是纵轴。

标记卡可以对图形类型进行转换。

筛选器是指定变量作为筛选条件

可视化原理:

1.度量默认聚合

2.度量值会形成图形标记,图形标记可以切换

3.维度会对度量值进行区分,增加度量值的信息密度

4.图表分为有轴图表和无轴图表

5.离散形成标签,连续形成数轴

基础图表制作

1.对比分析:比大小

1.1 柱状图

1.2 条形图

1.3 创建分级结构,实现数据钻取

1.4 添加筛选器,实现数据选取

1.3 热力图

1.4 气泡图

1.5 词云

2.变化分析:看趋势

2.1 折线图

2.2 基于连续时间序列的折线图预测解析数据走向

2.3 面积图

3.构成分析:看占比

3.1 饼图

3.2 快速表计算

3.3 树地图

3.4 堆积图

4.关系分布:看位置

4.1 散点图

4.2 聚类分析

4.3 直方图

4.4 地图

可视化原则

1.区分用户

2.主次分明,详略得当

3.真实准确

4.符合大众认知和甚美曦光

5.适度原则

6.五秒原则

7.恰到好处的说明

8.少即是多

9.可视化案例

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