tableau常规操作

本文详细介绍了Tableau的使用,包括数据源管理、工作表操作如x,y轴设置、分层结构、排序和重分箱,地图绘制,仪表盘创建,故事制作,以及数据处理如创建集、合并集筛选、新字段和参数。内容涵盖了从数据导入到复杂图表的创建全过程。" 133429973,19974268,解决Composer安装包错误:'Your requirements could not be resolved',"['composer', 'php', '依赖管理', '软件安装', '开发工具']

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认识tableau数据源

1、一般保存文件都选择twbx后缀名,twbx是把数据也存在里面的,方便打开。
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1、一般二张表连接都是左侧连接,2、合并的数据可看字段来自那张表,3、#号是可以看到字段是什么类型也可更改类型在这里插入图片描述
4、更改别名:点击下拉箭头–选择别名–在对话框更改字段数据的别名。5、显示隐藏字段:在字段的下拉箭头选择隐藏,需要显示隐藏–勾选显示隐藏字段–在右击选择隐藏的字段–选择取消隐藏。6、在行框里输入100000后,会显现出所以的行。
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工作表界面操作

x,y轴画图,更改画布大小

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创建分层结构关系

创建分层结构::分层结构是一种维度字段之间自上而下的组织形式,在Tableau中日期时间、地理角色等维度变量存在自然 的分层结构,我们可以利用这种分层结构对数据进行分析考察。
**日期分层:**标准格式的日期字段会自动设置好相应的分层结构,不需要手动创建,在tableau中默认分为“年-季-月-周-天”的分层结构。
1、选择要创建的字段–下拉箭头–选择分层结构–选择添加分层结构或者把字段拖到要合并的字段–弹出对话框分层来创建
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排序

1、可以行字段选择下拉箭头选择排序
2、可以直接在图下面的y轴下拉箭头更改排序
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重分箱

重分箱:当数据现有的分箱(数据来自IT或者其他部门)的逻辑和分析逻辑不一
致, 需要重定义现

### Tableau 数据分析教程和功能介绍 Tableau 是一种强大的数据分析工具,能够帮助用户通过直观的界面快速生成可视化图表并进行深入的数据探索。以下是关于 Tableau 的主要功能及其使用方法: #### 1. 销售报表与多维数据展示 在业务场景下,可以通过 Tableau 创建销售报表来综合展现产品信息、会员信息以及按地区划分的销售状况。为了更清晰地表达这些数据,可以利用颜色编码技术优化饼图的表现形式[^1]。 #### 2. 时间序列的趋势分析 对于销售额随时间变化的趋势研究,推荐采用双轴组合图表的方式呈现。具体而言,可将柱状图用于表示交易笔数,而折线图则用来描绘交易金额的变化轨迹。这种设计有助于观察两者是否存在“此消彼长”的关联性。 #### 3. 高级图形构建 - **气泡图** 和 地图 功能允许用户基于地理位置绘制动态分布图像,从而揭示不同区域间的差异或相似之处。 - 利用 参数控件 可以增强交互体验;例如设置阈值参数让用户自行决定哪些条件下的记录应该被高亮显示出来[^3]。 #### 4. 复杂计算支持 除了基本统计外,Tableau 还提供了丰富的高级计算能力,比如创建新的字段来进行复杂的逻辑判断操作。这使得即使面对非常规需求也能轻松应对[^5]。 #### 5. 聚类分析的应用实例 如果希望进一步挖掘隐藏模式,则可以在散点图基础上引入聚类算法。只需简单几步——从菜单栏选择相应选项并将结果拖拽至绘图区即可完成整个过程[^4]。 #### 6. 用户友好型环境搭建指南 无论是初学者还是资深分析师都能迅速掌握如何高效运用该软件开展工作流管理活动。其简洁明了的设计风格加上详尽的帮助文档让学习曲线变得平坦许多。 ```python import pandas as pd data = {'Product': ['A', 'B'], 'Sales': [10, 20]} df = pd.DataFrame(data) def create_tableau_style_chart(df): import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() df.plot(kind='bar', x='Product', y='Sales', color=['blue','red'], legend=False, ax=ax) plt.title('Sample Sales Data Visualization') plt.xlabel('Products') plt.ylabel('Sales Amounts') return fig create_tableau_style_chart(df).show() ``` 上述代码片段展示了如何模仿Tableau样式生成条形图的一个例子。
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