手把手教你 Tableau 绘制箱线图（二十二）

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#数据可视化

本文手把手教你使用Tableau绘制箱线图，以展示酒店均价的数据分布。通过步骤指导，包括将'地区'拖至列，'价格'拖至行，取消聚合度量，选择箱线图，筛选出前5大地区的酒店数据，排除异常值。

手把手教你 Tableau 绘制箱线图

箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。

绘制酒店均价箱线图

数据展示

操作步骤

1、拖拽维度「地区」、度量「价格」到列、行功能区；

2、点击分析，取消勾选「聚合度量」；

3、点击「智能显示」选择箱线图；

4、拖拽地区到筛选器，选择顶部，筛选出酒店 数量最多的 5 个地区；

5、排除位置地区数据；

大数据领域描述性分析：提升数据价值的利器
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某电商平台发现“6月GMV同比下降5%”（描述性）→ 分析发现“新用户增长下降15%”（诊断性）→ 预测“若不干预，Q3 GMV将下降8%”（预测性）→ 建议“加大新用户补贴，预算增加20%”（规范性）。：数据的价值不在于“量”，而在于“洞察”。描述性分析是大数据价值的“第一块拼图”，它通过系统化的流程（目标→收集→清洗→EDA→指标→可视化）将原始数据转化为可行动的洞察。：选择一个你熟悉的业务场景（如个人消费记录、工作中的运营数据），按本文流程完成一次描述性分析，从数据中发现第一个“可行动洞察”！
大数据领域数据服务的数据挖掘技巧
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【Tableau 图表大全22】之塔夫特箱型图
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tableau人口金字塔，漏斗图，箱线图绘制 - 13
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【Tableau 图表大全21】之箱型图(盒须图)
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文章目录箱型图样式构建箱形图GIF演示 箱型图样式 箱形图，也称为箱须图，用于显示沿轴的分布。它通常分别在列和行上有一个维度和一个度量。尽管 Tableau 中的"显示我"功能只需单击一下即可创建箱形图，但我将在这篇博客文章中演示如何手动制作。 数据集：示例超市数据集 构建箱形图 打开"超市"数据集 "将"类别移动到列"和"将销售额更改为行 "更改标记"卡，将"拖动区域"环到 “详细信息” "单击"分析"选项卡。"箱形图"选项现在应该可用。单击并将其拖动到画布上，将其放在单元格 上 框图 窗口将弹出如下：
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本文将系统拆解大数据领域数据产品的可视化呈现方案，从需求分析→设计原则→技术选型→核心功能实现→性能优化→用户体验迭代，提供一套可落地的全流程方法论。无论你是数据产品经理、前端开发者，还是数据分析师，都能从中找到适配自身角色的实践指南。需求分析：明确用户角色、核心指标、使用场景；设计原则：遵循清晰性、准确性、效率性、交互性；技术选型：根据需求复杂度和数据量选择可视化库（ECharts/D3.js）；核心实现：图表渲染、大数据优化（采样/虚拟滚动）、交互功能（下钻/联动）；性能与体验。
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链接:https://pan.baidu.com/s/1FzhpyqxMlpzbQGjSSaeZNg?（1）85+原本显示的null ，转换为字符串发现是有效数据，先进行数据处理。（3）复制——同样分别设置为条形图和线——双轴 同步轴——倒序。要设置整个图片的格式，就在工作区空白处单击右键——设置格式。添加表计算：相对于第一个值做百分比（也可以相对于是一个）（2）完成漏斗图的一半了，再复制出另一半就好了。（2）不是所有的地区都适合做箱线图，进行筛选。（1）分析——解除聚合度量——智能显示。
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使用Tableau绘制 一，人口金字塔 二，漏斗图 三，箱型图
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本节书摘来自华章社区《Tableau数据可视化实战》一书中的第2章，第2.10节创建箱线图，作者（美）Ashutosh Nandeshwar，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 2.10　创建箱线图盒须图也就是箱线图，展示的是度量的分布。这个分布包括度量值的25%、50%、75%分位点以及最大最小值。在盒子里显示25%、50%、75%四分...
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Tableau数据分析-Chapter10 人口金字塔、漏斗图、箱线图 人口金字塔、漏斗图、箱线图 人口金字塔 数据处理 创建人口金字塔 漏斗图 漏斗图概念与用途 公众号流量转化漏斗图 箱线图 概念 酒店均价的箱线图 人口金字塔 人口金字塔在本质上是一堆条形图 人口金字塔是一种特殊的旋风图 金字塔在同一行上对称的显示和比较两个类别的统计指标，并且用另一个不同的类来区分行。 数据处理 打开“人口数据.xlsx” 为方便理解，将列名【ESTBASE2010】改为【Counts】。 数据
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主要是对历年苹果股市信息查询信息并绘图，需要使用matplotlib知识 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.filterwarnings('ignore') plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #图中中文字体设置为黑体 data = pd.read_csv('Apple_stock.csv') # 读入数据 # print(data.he
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