tableau:使用参数制作环比图

本文介绍如何使用Tableau进行数据可视化实践,包括建立Excel数据源、创建计算字段及分层结构,并通过调整参数来动态展示销售数据的变化。

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说明:使用附件中的某公司的销售数据
1.建立到excel的数据源,在工作表中可以看到如下信息
这里写图片描述
2.创建一些计算字段,分层结构和参数
(1)选中产品类别、产品子类别和产品名称,邮件创建分层结构,取名“销售产品”,或者将子类别和产品名称拖入产品类别中再修改名字
(2)选中销售额,右键创建参数
这里写图片描述
(3)创建计算字段
这里写图片描述

3.开始创建工作表
双击订单日期、变化后销售额、销售额,显示如下图所示
这里写图片描述
这里,将度量名称拖入颜色,将度量值拖入行,效果变为
这里写图片描述

在参数的销售额增长率上右击,显示参数控件,这样就可以调整,增长率来查看对应的调整后的销售额了
这里写图片描述

数据采用《Tableau:数据可视化之极速BI》书中数据,可自行搜索下载

### 使用Tableau搭建仪表板的最佳实践与示例 #### 一、概述 Tableau 是一款强大的数据可视化工具,其核心优势在于能够快速创建交互式的仪表板并支持复杂的数据分析需求。通过仪表板的构建,用户可以将多个工作表组合在一起,形成一个综合视以便于决策者更好地理解业务状况[^1]。 #### 二、最佳实践 以下是使用 Tableau 构建高效仪表板的一些关键原则: ##### 数据准备阶段 - **数据源管理**:确保数据质量高且结构清晰,在连接到 Tableau 前完成必要的清洗和预处理工作。如果涉及多张表,则需定义好它们之间的关系,例如基于共键值(如门店 ID 和日期)进行关联[^3]。 ##### 设计布局阶段 - **简洁明了的设计风格**:避免过多的颜色和复杂的表叠加,保持界面干净整洁有助于提升用户体验。合理安排各个组件的位置使其逻辑连贯易于解读。 - **响应式设计考虑移动设备访问情况下的显示效果调整字体大小按钮位置等参数以适应不屏幕尺寸的要求** ##### 功能实现方面 - 利用过滤器让读者可以根据自己的兴趣筛选特定部分的信息而不是呈现全部内容给所有人看这不仅提高了加载速度也增强了互动体验感. - 添加动作控件(Action Controls),比如点击某个条形中的柱子就可以跳转查看更详细的对应记录列表或者切换其他维度展示形式. #### 三、具体实例说明 下面给出几个常见的应用场景及其解决方案作为参考: 1. 销售业绩追踪面板 - 显示每日/每周销售额趋势曲线加上环比增长率指标卡; - 地区分布热力地标注各区域贡献度百分比数值标签; - 商品类别构成饼状分割比例圆环形化表达占比关系. 2. 库存状态监控中心 - 实时更新仓库剩余数量统计汇总表格配合预警阈值颜色编码区分正常异常区间范围; - 不供应商交货周期对比箱型揭示潜在延迟风险因素所在; - 物流运输路线优化路径规划矢量箭头指示方向流动方向动态变化过程动画演示. ```python # Python 示例代码片段用于模拟生成随机销售数据供测试用途 import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(0) dates = pd.date_range('20230101', periods=100).tolist() sales_data = { 'Date': dates, 'Sales': np.random.randint(low=100, high=500, size=len(dates)), } df_sales = pd.DataFrame(sales_data) print(df_sales.head()) ``` 以上仅列举了一些基础框架思路实际操作过程中还需要结合具体的行业背景特点灵活运用各种高级特性来满足个性化定制需求。
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