Tableau数据可视化

一、数据连接

1. 数据连接

1.1数据连接

首页中,“连接”一栏的“到文件”中点击“文本文件”,即可导入CSV格式文件

在案例中,首先连接“shop”CSV文件,连接完成后文件夹中其余相同格式的文件也会出现在“数据源”功能区的“文件”栏中,这时拖拽剩余文件与“shop”CSV文件相连。

通过匹配字段创建两个文件之间的关系,在案例中“shop”文件和“cpc”文件的匹配字段是“门店ID”和“日期”字段,分别在“shop”文件和“cpc”文件对应的栏中找出“门店ID”,选择完成后,点击“关闭”,点击“添加更多字段”,再分别找出“日期”,相当于用“门店ID”和“日期”字段将两份数据连接到一起。

“shop”文件和“order”文件的匹配字段也是“门店ID”和“日期”字段,略有不同的是,“shop”文件找出“门店ID”字段,“order”文件找出“下单日期”字段

1.2 数据提取

数据提取方式分为“实时”和“数据提取”,“实时”的方式是每次操作工作表,软件都会从数据库或者连接的数据提取最新的数据(出一次图就提取一次数据),方便查看修改数据后的结果。“数据提取”是指软件提前提取数据,内置到自己的数据库中,加快加载和运算速度,不用每改一遍都要重新提取数据。面对大规模数据,使用“数据提取”更加方便快捷

1.3 数据筛选

如果面对大规模数据并且存在统一的筛选管理,则在筛选其中添加筛选规则,让软件只提取筛选范围内的数据,可加快后面视图的运算

1.4 数据刷新

点击右上角的“刷新”可重新提取数据

2. 数据保存

接下来需要对工作表进行保存,点击“文件”,点击“另存为”,选择twbx格式,该格式保存的工作表内置数据,方便一打开工作表就可以进行查看,点击数据源也有打包好的数据,不必重新连接数据。

3. 数据处理

右下方的工作表中,点击“字段”名称上面的蓝色符号可以更改该字段的数据格式,点击蓝色符号右边的倒三角可以对字段进行重命名、拆分,“描述字段”可以显示该字段中数据的大致信息

二、基础图表制作

字段放置

在软件中“列”放置作为横轴的字段,“行”放置作为纵轴的字段,软件将类别型变量的图标设为蓝色,将数值型变量的图标设为绿色

【对比分析比大小】

1. 柱状图

竖向柱状图的横轴是类别型变量【维度】,纵轴是数值型变量【度量】,因此“行”中放入数值型变量(例如GMV),“列”中放入类别型变量(例如门店名称),柱状图完成。点击红框中的两个图标可以实现从小到大或从大到小的排序

### Tableau 数据可视化教程与示例 #### 1. Tableau 的基本功能介绍 Tableau 是一种强大的数据分析工具,能够帮助用户快速创建交互式的图表和仪表板。其核心在于将复杂的数据转化为易于理解的可视化形式[^1]。 - **熟悉 Tableau Desktop 使用方法** 用户可以通过学习如何导入 Excel 文件或其他数据源,掌握数据连接的基础技能。随后可以利用 Tableau 提供的功能模块(如【度量】和【维度】),通过简单的拖放操作生成各种类型的图表[^2]。 - **主要图表类型** 在数据可视化领域,常用的图表包括但不限于散点图、柱状图/条形图、饼图以及折线图。这些图表可以帮助用户更直观地观察趋势、分布和比例关系。 --- #### 2. 实验案例:外卖平台每日营收分析 以下是一个基于实际场景的应用实例——使用 Tableau 进行外卖平台每日营收分析: ##### (a) 数据准备阶段 假设我们有一份包含订单日期、商品名称、销售数量及单价等字段的 Excel 表格文件。首先需要将其加载至 Tableau 中作为数据源。 ```plaintext | 订单日期 | 商品名称 | 销售数量 | 单价 | |----------|-----------|------------|------| | 2023-09-01 | 餐品A | 5 | $10 | | 2023-09-01 | 餐品B | 8 | $15 | ... ``` ##### (b) 可视化设计过程 1. 将“订单日期”字段拖入列区域,“销售额”计算字段(`销售数量 * 单价`)拖入行区域。 2. 利用聚合函数 SUM() 来汇总每天的总营业额。 3. 添加筛选器以限定时间范围或者特定的商品类别。 4. 调整颜色编码或标记样式突出显示高收入日或低收入日。 最终得到一条清晰反映每日营收变化情况的时间序列曲线图。 --- #### 3. 数据可视化的原则 为了使生成的结果更具说服力并满足不同受众的需求,在构建任何可视化的项目之前都应遵循一些通用的设计准则[^3]: - **区分目标群体**: 明确报告接收者的背景知识水平及其关心的重点事项; - **保持重点突出**: 确保最重要的信息不会被次要细节掩盖掉; - **追求真实性**: 所有呈现出来的数值都应该精确无误,并且避免误导性的表现手法。 --- #### 4. 总结 综上所述,Tableau 不仅简化了从原始数据到洞察结论之间的路径长度,还提供了丰富的自定义选项让用户可以根据具体业务需求定制专属解决方案。无论是初学者还是资深分析师都可以从中受益匪浅。 ---
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