Tableau 入门

综合作品展示

知识架构

认识图表

• 度量
  • 即数值型变量
  • 一般是由数字组成的变量，例如：成交金额、用户数、点击量
  • 数值变量可以进行计算，并基于计算结果的大小表示图表的面积大小、条形长短、颜色深浅等可以量化的视觉元素
• 维度
  • 即类别型变量
  • 类别变量包含有限的类别数或可区分组数（数值变量过多时需要分组），例如：用户ID、性别、来源渠道
  • 类别变量主要用来对数值变量的计算结果进行区分，表现为图表的颜色种类、图形位置、分类方式等难以量化的视觉元素

【度量】映射图形，【维度】负责区分

通过Tableau将数据变为图表

对度量和维度进行拖拽操作，从而完成可视化图表的制作

离散形成标签，连续形成数轴

• 我们常说的度量一般都是连续的，而只有在行或列上的连续性的变量才能形成数轴，是一个有逻辑的连续不可分的参考系
• 而维度一般都是离散的，离散的变量会形成一个个独立的标签，是一个可以改变顺序彼此独立只是排布到一起的参考系

操作注意事项

直接拖拽标签会移动标签位置，若要复制标签到某一位置上，要按住Ctrl键进行拖拽操作

数据可视化原则

• 区分用户

  • 可视化设计的第一步就是判断观众是谁，进而选择分析和展示角度

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• 主次分明、详略得当

  • 强调信息的方式有很多种，用恰当的方式去强调恰当的内容

• 真实准确

  • 刻度要从0开始

  • 如条形图（柱状图） 在制作条形图时需要注意保持图形长度的真实性，如下两个条形图，左边的图形以3000作为纵坐标轴起点，导致蓝色矩形长度变短，看上去蓝色矩形长度只是红色的1/4，扭曲了两个矩形的长度关系。

  • 这显然违背了图形图表追求真实准确的可视化表达本意。需要特别提醒的是，有些文章认为修改坐标轴是一种美化数据的手段，这是错误的理念。

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• 符合大众认知和审美习惯

  • 可视化学科发展已经有很长的历史了，大众已经形成了基本的认知习惯

  • 地理位置用地图、随时间变化用折线图都是基本认知

• 适度原则

  • 颜色一般不要超过8种，不能过分强调，且搭配要合理

  • 排版、字体、大小、形状等都要合适

  • 避免使用3d效果，容易产生错觉

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• 五秒原则

  • 你做的图5秒内其他人看懂了就是成功了，否则就还有优化空间

• 恰到好处的说明

  • 很多时候都需要对图标做出恰当的说明，帮助人们更加直接地理解信息

  • 说明包括：标题、图例、标注、结论等【通过右键数据添加注释】

  • 颜色代表什么要有图例说明

• 少即是多

  • Less is More

  • 超过8种颜色几乎等于没有用颜色区分

• 可视化案例

  • 糟糕的可视化案例

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  • 酷炫的可视化案例【多到Tableau的社区学习】

    • https://public.tableau.com/zh-cn/gallery/?tab=viz-of-the-day&type=viz-of-the-day

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可视化辞典

• 最适合数据的图表是哪种？

  • 对比

    • 绝对值对比——条形图/柱状图

  • 变化

    • 没有累计关系——折线图+柱状图

    • 有累计关系——面积图/堆积图

  • 构成

    • 对象少于3个——环形图

    • 对象大于3个——树地图

  • 分布

    • 单变量分布——直方图

    • 多变量分布——散点图、气泡图