Tableau入门|数据可视化与仪表盘搭建

原视频链接(up:戴戴戴师兄),文章为笔者的自学笔记,用于复习回顾,原视频下方有原up整理的笔记,更加直观便捷。因为视频中间涉及的细节较多,建议一边操作,一边学习。

整体介绍

可视化是基操,数据赋能和数据探索才是Tableau的正确打开方式

数据赋能

让业务一线也可以轻松使用最新数据

  • 分析师直接将数据看板发布到线上
  • 自动更新看板
  • 自由下载数据
  • 线上修改图表
  • 邮箱发送数据
  • 设置数据预警

数据探索

通过统计分析和数据可视化,从数据发现问题,用数据验证假设

  • 支持亿级数据的连接和处理
  • 自由地对字段进行各种计算
  • 拖拽就可以轻松制作图表
  • 数据可以随机聚合下钻
  • 图表类型可以灵活转换
  • 内置算法智能建模

和其他数据工具相比,也有明显优势

Excel过程难以复用和自动化,且无法处理大量级数据:10W卡、30W彻底;

SQL功能强大,虽然可以重复执行和自动化,但只擅长于取数和业务查询;

Python/R则学习难度高,功能强大,数据处理、描述性分析和算法见建模能做,可以重复执行和自动化;

所以相对而言,Tableau的优点主要为:

  • 容易上手
  • 美观直接
  • 功能强大,尤其在数据探索和可视化领域,可以重复执行
  • 历史悠久(从20世纪90年代的美军战地可视化项目演变而来。2003年正式独立成为商业软件,不断迭代进化)

关于Tableau\PowerBI\FineBI

Tableau最好学

熟练掌握Excel的大神,PBI更易上手

同属一个生态,设计理念相同,很多操作类似。推荐PBI教程(孙兴华)

FineBI等其他BI的学习,需要有一定BI工具使用基础,不然真难学

国内大多数BI,包括企业自己开发的都是Tableau换皮,不具备初学和研究的价值;
新型BI刚起步,很多功能还在更新迭代,今年学了,明年可能又更新了

安装下载

官网下载地址

具体使用

数据连接

这一部分建议跟着视频练习会直观一些,此处就不赘述了(数据包,密码:SRof)

相较与实时,提取更有效率

可视化原理及原则

数据变成图表的过程,就是用数据映射到视觉图形的过程

数据可视化原则:

  1. 区分用户。判断观众是谁,进而选中分析和展示角度;
  2. 主次分明。详略得当。用位置、颜色、大小、形状等方式去强调恰当的内容;
  3. 真实准确

刻度从0开始

  1. 符合大众认知和审美习惯;

  2. 适度原则,less is more

  3. 恰到好处的说明

很多时候都需要对图标做出恰当的说明,帮助人们更加直接地理解信息

说明包括:标题、图里、标注、结论等

图例说明颜色代表的含义

BI仪表盘示例参考


附录:一些值得收藏的设计素材库

behance.net

designspiration

muz.li

artstation

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