数据可视化-Tableau-连接数据

本文介绍了如何在 Tableau 中连接和操作数据,包括加载 Excel 文件、识别数据类型、拆分列、创建计算字段,以及联合与连结数据的概念。Tableau 提供了数据预览和数据清理功能,使得数据准备更方便。通过数据连结,用户可以选择联合模式堆叠数据或使用连结模式根据共同值合并不同工作表的数据。

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连接数据

开始使用 Tableau。第一步是加载一些数据。
如果尚未启动 Tableau 的话,请先启动。你应该看到如下所示的界面(如果版本是 10):
这里写图片描述
你将在左侧边栏中看到可以连接的数据源。对于文件资源,你可以连接到 Excel 文件、文本文件(例如 CSV)或统计文件(例如来自 SAS、SPSS 和 R 的文件)。

你可以使用 OData 连接到一些远程资源(连接到服务器),还可以连接到 Google 表格(点击更多…)。

开始加载 Global Superstore 数据。点击 “Excel”,然后选择 Global Superstore Excel 文件。
这里写图片描述
当 Tableau 连接到该数据后,你应该能够在左侧边栏中看到该 Excel 文件中的工作表(Orders、People 和 Returns)。大的橘色字体告诉你将工作表拖到此处,所以将 Orders 工作表拖到顶部面板上。
这里写图片描述
你现在应该能够在面板下方看到 Order 表格的数据预览。我还使用了 Data Interpreter(即左侧的复选框)。Data Interpreter 会尝试清理数据并添加格式,使数据更容易在 Tableau 中使用。

Tableau 会自动在标题行中查找列标签。它还会尝试检测每列的数据类型。标题栏里的小图标表示列的数据类型。Row ID 是数值数据,Order I

### 使用 Tableau 创建数据可视化大屏的最佳实践 #### 准备阶段 在准备创建数据可视化大屏之前,确保拥有高质量的数据源至关重要。这不仅限于获取原始数据,还包括对数据进行必要的清洗和预处理工作,以便更好地支持后续的可视化操作[^3]。 #### 导入数据 启动 Tableau 后,通过连接到本地文件(如 Excel 或 CSV)、数据库或其他在线资源来加载所需的数据集。对于复杂或多样的数据源,可以利用 Tableau 的联合功能将多个表关联起来,从而构建更全面的数据视图[^4]。 #### 设计布局 规划好仪表板的整体架构是成功的关键之一。合理安排各个图表的位置与大小,使整个页面既美观又易于理解;同时考虑加入筛选器、参数等功能组件让用户能互动探索更多细节信息[^5]。 #### 构建图表 依据具体业务场景选取合适的图形表达方式,比如柱状图适合比较类别间的差异,折线图则可用于展现时间序列上的变化趋势等。此外,在制作过程中要注重色彩搭配以及标签标注等方面的设计原则,提高可读性和吸引力[^2]。 #### 添加交互元素 为了让观众更加深入地参与到数据分析之中,可以在大屏上设置一些交互式的控件,例如下拉菜单选择不同的维度查看相应结果,或是点击某个区域放大显示特定部分的内容详情。这种动态效果有助于增强用户的参与感并促进有效沟通交流。 #### 发布分享 完成所有编辑之后,可以通过多种途径发布成品:既可以保存为静态图像供报告使用,也能打包成 .twb(x) 文件形式便于他人下载安装体验完整版本;更重要的是还可以上传至 Tableau Server 或 Public 平台实现广泛传播共享。 ```python import pandas as pd from tableauhyperapi import HyperProcess, Connection, CreateMode, Telemetry # 假设有一个名为 'data.csv' 的CSV文件作为输入数据源 df = pd.read_csv('data.csv') with HyperProcess(telemetry=Telemetry.SEND_USAGE_DATA_TO_TABLEAU) as hyper: with Connection(endpoint=hyper.endpoint, database='output.hyper', create_mode=CreateMode.CREATE_AND_REPLACE) as connection: # 将Pandas DataFrame写入Hyper文件中 table_name = "MyTable" df.to_sql(table_name, con=connection, index=False) print("Data has been successfully written into Hyper file.") ```
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