用Tableau制作10种漂亮的柱形图

最新推荐文章于 2024-07-14 17:40:35 发布
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本文介绍了如何使用Tableau制作10种不同类型的柱形图，详细阐述了每种柱形图的制作步骤和技巧，包括颜色、标签、数据源的处理等，旨在提升数据可视化的美感和信息传达效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

作者：Janie

公众号《溜溜笔记说》，纯干货分享

制作该10种折线图所用的数据均来自于以下：

数据源提取

链接：https://pan.baidu.com/s/1NGeZzHuLVN0bpTj33fjPlQ

提取码：6rhv

第1-7种柱形图使用数据源“柱形图-1”，

第8-9种柱形图使用数据源“柱形图-2”，

第10种柱形图使用数据源“柱形图-3”

10种折线图Tableau工作簿下载地址：

https://public.tableau.com/app/profile/.63722048/viz/1_16249384587440/tableau10

第1种柱形图

效果展示：

制作要领：

① 首先将子类别拉入列，销售额拉到行；

② 将销售额拉入颜色与标签

③ 点击颜色，选择橙色蓝色发散

④ 点击标签，选择Arial与匹配标记颜色

第2种柱形图

效果展示：

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使用Tableau绘制柱形图
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### 如何在 Tableau 中制作分类柱状图 在 Tableau 中创建类别型的柱状图是一种常见的数据分析方法。以下是关于如何利用 Tableau 的功能来完成这一目标的具体说明。 #### 数据准备 为了绘制分类柱状图，首先需要准备好数据源。通常情况下，这些数据应该至少包含两个维度：一个是用于分组的类别变量（例如产品种类、地区等），另一个是数值度量（例如销售额、数量等）。如果尚未有合适的数据集，可以参考提供的文章中的数据下载链接获取样例数据[^1]。 #### 创建基本柱状图 进入 Tableau 后加载所需数据，在工作表区域拖拽所需的维度至 **Columns** 轴上，并将对应的数值字段放置于 **Rows** 上。此时，默认生成的是简单的条形图形式。通过调整标记卡上的设置项可以选择具体的图表样式为垂直或者水平方向展示。 #### 制作高级效果——组合/堆叠柱状图 对于更复杂的场景需求，则可以通过进一步操作实现不同类型的增强视觉化表达方式： - **组合柱状图**: 当希望在同一张图表里比较多个指标时适用此模式。具体做法是在已有的基础上再添加额外的一个或几个连续性的衡量标准到行架子上去；然后切换视图类型成“双轴”或者其他多层结构布局即可得到最终效果图。 - **堆积柱状图**: 若要查看各部分占整体的比例关系的话推荐采用这种方式来进行呈现。只需选取相应的离散属性加入颜色编码选项之中便能自动生成相应比例分布情况下的图形表示法。 #### 自定义外观设计 除了上述基础步骤之外还可以根据个人喜好定制更加美观独特的风格特征: - 更改填充图案以及边界线条粗细程度等等细节参数让整个作品看起来更为精致专业； - 导入外部资源比如SVG格式图片作为背景装饰元素增添趣味性和艺术气息[^3]。 另外值得注意的一点就是当涉及到动态交互式的演示版本开发过程中可能还会用到一些特殊的技巧手段像建立计算字段用来控制排序逻辑顺序等功能模块的应用实例介绍可以在特定教程资料里面找到相关内容指导信息[^4]。 ```python # 示例 Python 伪代码片段模拟 Tableau 计算过程 def calculate_rank(data, country_column='Country', value_column='Value'): """ 根据指定列值对国家进行排名 参数: data (pd.DataFrame): 输入 DataFrame 对象 country_column (str): 表示国家名的列名 默认 'Country' value_column (str): 需要参与运算的数值列名 默认 'Value' 返回: pd.Series: 排序后的系列对象 """ ranked_series = ( data[[country_column,value_column]] .groupby(country_column)[value_column].sum() .rank(method="dense", ascending=False) ) return ranked_series.astype(int) example_df['Rank'] = calculate_rank(example_df,'Country','Sales') print(example_df.head()) ``` 以上便是有关如何运用 tableau 工具软件构建属于自己的分类柱状图全流程解析及相关扩展知识点概述。
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