数据科学之数据可视化——Tableau可视化数据预处理

最新推荐文章于 2025-04-09 21:39:33 发布
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分类专栏： python数据科学 文章标签： 信息可视化
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本文介绍了Tableau在数据可视化中数据预处理的重要性，强调了它对于提高决策质量和性能的关键作用。预处理步骤是知识发现过程不可或缺的一环。

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    大家好！我是大鹏，今天给大家分享Tableau可视化数据预处理。

    数据预处理的必要性：改进数据的质量，有助于提高其后决策过程的精度和性能；高质量的决策必然依赖于高质量的数据，数据预处理是知识发现过程的重要步骤。

    数据预处理的步骤：

 

 

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python机器学习数据预处理之常用的数据可视化方法
weixin_50690285的博客
09-06 439
既然要画图，首先需要生成一张画布，使用内置的subplot方法生成一张画布，其中，返回值有两个，分别是fig和axs。对象，代表整个图表，它是顶级容器。在这个图表中，你可以添加、修改或移除子图，调整图的大小和布局等。对象的二维数组（即具有行和列的网格布局），它代表了图表中的每一个子图。下面，我们在axs[0][0]这个区域用plot画一个图，并设置参数。在axs[0][1]区域用scatter画一个图，并设置参数。在区域axs[1][1]画一个饼图，同时设置图例。pie方法：绘制饼图。
4.Tableau的数据预处理
m0_63953077的博客
10-10 623
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Tableau数据分析笔记-Chapter02数据预处理、折线图、饼图
weixin_46070656的博客
10-22 1498
Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、饼图 绘制折线图 创建电影数量变化折线图 创建电影票房变化折线图 2015年的电影数量与票房比较分析 饼图与环形图 酒店价格等级饼图 酒店价格等凇环形图 数据预览 本小节通过中国电影网数据来分析 数据预处理 对数据的观察可知，数据需要处理 数据拆分 通过观察电影名称包含了：中文+ 年份+ 英文名，点击拆分即可 电影票房数据拆分 排序字段更改 导演拆分 年份拆分，自定义拆分 格式转换 将上映日期改为日期性的数据格式
数据可视化 | Tableau从入门到高手 入门&联接关系&数据预处理
小鱼干儿的博客
11-25 8645
本节并没有涉及到绘图的操做介绍了Tableau的一些基础知识，面板的作用和功能，以及两种数据性质逻辑层物理层，还有关系和联接的区别和优势，最后我们还介绍了一些数据预处理的一些内容，修改字段，创建新字段合并字段等；
数据分析之数据预处理、分析建模、可视化
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若如初见
08-08 10万+
概述：简介、思路、发展历程、应用领域、开发流程； 数据类型：结构化与非结构化、定性与定量、截面数据与时间序列数据； 数据来源：外部来源、内部来源； 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据规约、数据变换； 数据分析模型：对比分析、漏斗分析、留存分析、A/B测试、用户行为路径分析、用户分群、用户画像分析等； 数据分析方法：描述统计、假设检验、信度分析、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、时间序列分析等； 数据可视化：Excel、PowerBI、Tableau、Python；
Tableau地图数据可视化
lonine的博客
03-17 289
值得一提，像国家地区名称，有时候要去掉，因为你手动把国家名称拖入到标签处的话，这里也勾选了，很可能会造成重复出现国家的名称。如果有这种一个个点，然后有不同边形成的数据源地图，要把聚合度量关了，否则不同点和边就会默认求平均，不能正确显示。，要把维度的地理角色选成对应的，比如城市就选地理角色里的城市，省份就选省份。就是除了主体以外的虚化程度，拉的越高，主体外的地图越浅，拉满就是白色。这样一份简易的填充地图就完成了，可以知道浙江，河南等的用电量最多。生成的图，不能第二个，不然会和上面的小圆冲突。
一个案例入门tableau——NBA球队数据可视化实战解析
Eric_data的博客
03-15 5614
前两天在公众号发布了一篇「NBA球队数据可视化」的视频案例，对于本赛季东西部30只球队的得失分，胜负场次，胜率排名等进行了可视化展示，并支持实时交互。可点击下方视频查看。本文来分享一下视频...
Python数据分析与可视化（1）——Python数据分析与可视化
零陵上将军_xdr的博客
11-23 7万+
1、大数据分析框架结构 2、数据、信息与数据分析 数据：是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。 数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。 数据聚焦于数据的采集、清理、预处理、分析和挖掘，图形聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示，可视化聚焦于解决将数据转换成图形，并进行交互处理。 信息：是数据的内涵，信息是加载于数据之上，对数据作具有含义的
数据可视化tableau案例.zip
07-09
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数据可视化课程练习题.docx
06-09
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Tableau：数据可视化之极速BI.zip
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04-09 488
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MDX是专为多维数据库设计的一种查询语言，最早由Microsoft引入，广泛应用于SQL Server Analysis Services (SSAS)。MDX允许用户通过定义维度、度量值和计算成员来进行复杂的数据查询，形成具有多维视角的数据分析报告。维度与层次结构：MDX支持多维数据模型，允许用户定义多个维度及其层级（例如：时间维度可以细分为年、季度、月等）。度量值：度量值是用来进行计算的数据点，通常表现为销售额、利润等重要业务指标。过滤条件：通过实施各种过滤条件，用户可以精准地查询出想要的数据。
Python第八章02：数据可视化Pyecharts包无法使用
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该系统能够整合并处理大量共享单车使用数据，通过直观的可视化手段，展现共享单车的使用情况、工作日假期分析及天气温度等情况，为共享单车运营商提供了精准的市场洞察工具。该系统助力运营商优化车辆调度、制定合理定价策略，并提升用户体验。同时，也为城市交通规划与管理者提供了科学的数据支持，有助于缓解城市交通拥堵，促进绿色出行。其实践价值在于深化数据应用，推动共享单车行业可持续发展。
2025.04.07【数据科学新工具】| dynverse：数据标准化、排序、模拟与可视化的综合解决方案
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基于大数据的美团外卖数据可视化分析系统
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04-06 473
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Tableau数据可视化入门与案例实战指南
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