tableau系列之在数据视图中生成常用图表类型

本文介绍了如何在Tableau中生成堆叠条形图的合计标签、文本表、折线图、散点图和直方图,包括添加合计、调整格式、创建预测和趋势线等操作。
本节包含的详细练习将引导您完成与在数据视图中生成一些常用图表类型有关的步骤。所

有练习都使用 Tableau Desktop 附带的 “Sample - Superstore” 数据源。

为堆叠条添加合计
将合计添加到图表中条形的顶部有时就像通过在工具栏中单击 “ 显 示 标 记 标签” 图标
一样简单。但是,当按颜色或大小分解条形时,将标记每个单独条形段,而不是标记条
形的合计。只需几步,您就可以向每个条形的顶部添加合计标签,即使这些条形像您
刚刚创建的视图中一样已经细分。从技术上来说,在以下过程中您将添加一条参考

线。但通过以特定方式配置该“参考线”,最终您将得到所需的标签。

1. 从 “分析” 窗格中,将 “参考线” 拖到视图中,并将其放在 “单元格” 上。



2. 在“编辑参考线、参考区间或参考箱”对话框中,将 “SUM(Sales)” 的聚合设置为
“总 和” ,将 “标 签” 设置为 “ 值” ,并将“格式设置”下的 “ 线” 设置为 “ 无” :


然后单击 “确定” 关闭“编辑参考线、参考区间或参考箱”对话框。

视图中每个条形的顶

### Tableau 支持的图表类型 Tableau 提供了丰富的图表类型,涵盖了见的可视化需求以及一些高级定制化选项。以下是详细的图表类型列表: #### 见内置图表 1. **条形图 (Bar Chart)** 条形图是最基础的数据展示方式之一,用于比较不同类别的数值大小[^1]。 2. **饼图 (Pie Chart)** 饼图通过圆弧的比例表示部分与整体的关系,适合简单的占比分析[^1]。 3. **散点图 (Scatter Plot)** 散点图用于探索两个变量之间的关系,尤其适用于大数据集中的趋势发现[^1]。 4. **线图 (Line Chart)** 线图用于时间序列数据的趋势分析,能够清晰展现随时间变化的规律[^1]。 5. **地图 (Map)** 地图可用于地理空间数据分析,支持多种视图模式(如填充地图、符号地图等)。 6. **直方图 (Histogram)** 直方图用于统计某一维度下数据分布的情况,帮助识别频率和集中度[^1]。 7. **甘特图 (Gantt Chart)** 甘特图主要用于项目管理,显示任务的时间跨度和进度安排[^1]。 8. **标靶图 (Bullet Graph)** 标靶图是一种紧凑型仪表盘组件,通用来对比实际值与目标值[^1]。 9. **箱线图 (Box-and-Whisker Plot)** 箱线图展示了数据的五数概括(最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值),非适合异检测。 --- #### 不用但可实现的高级图表 10. **桑基图 (Sankey Diagram)** 桑基图用于表现流量或转移路径,可通过自定义构建完成[^1]。 11. **径向图 (Radial Chart)** 径向图以圆形布局呈现数据,尽管不是默认功能,但仍可以通过参数调整实现。 12. **玫瑰图 (Rose Chart)** 玫瑰图基于极坐标系绘制柱状结构,需结合特定计算字段生成。 13. **热力图 (Heatmap)** 热力图利用颜色深浅表达数值高低,广泛应用于矩阵式数据展示[^2]。 14. **瀑布图 (Waterfall Chart)** 瀑布图分解总量的变化过程,揭示增减因素的影响程度。 15. **树状图 (Treemap)** 树状图将层次化的数据映射为嵌套矩形区域,便于查看比例分配[^2]。 16. **漏斗图 (Funnel Chart)** 漏斗图描述流程阶段间的数量缩减情况,见于销售管道分析[^2]。 17. **词云 (Word Cloud)** 词云突出文本数据中高频词汇的重要性,视觉效果直观生动[^3]。 --- ### 示例代码片段 以下是一个简单示例,演示如何在 Tableau 中创建基本的散点图: ```python import tableauhyperapi as th # 定义连接对象 connection = th.Connection(endpoint="localhost", port=80) # 查询并加载数据至工作簿 query = """ SELECT [X], [Y] FROM Data; """ data = connection.execute_query(query) ``` 此脚本仅为伪代码示意,具体实现依赖于 Tableau Desktop 或 Server 的交互环境。 ---
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