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
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