3.1Tableau数据可视化
1. Tableau 简介
Tableau 是⼀款可视化的分析和商业智能软件，可以帮助个⼈或公司组织更善于利⽤数据来做决策
1.1 Tableau 优势
1. 极速⾼效
2. 简单易⽤
3. 功能丰富
4. 灵活扩展
5. ⽆需编程
花样滑冰英文1.2 可视化与 BI
1. 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），指⽤现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进⾏数据分
析以实现商业价值。
2. 可视化（Visualization），是利⽤计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显⽰出来，再进⾏交互处理的理
论、⽅法和技术。
3. Tableau 作为 BI ⼯具的优势
1. 图代替表
2. 动态图代替静态图
3. 多维图代替⼆维图
4. 可交互
5. 可操作
2. 探索 Tableau
2.1 初识 Tableau Desktop
2.1.1 Tableau 家族产品
2.1.2 Tableau 结构
1. 开始页⾯，导⼊数据
2. ⼯作表，可视化 idea 实现的地⽅。从上到下，从左到右依次是：
菜单键，数据 tab，分析 tab，页⾯，筛选器，标记卡，⾏列，画图，智能显⽰
3. 仪表板，是多个⼯作表汇总，依照⼀个主题汇总，表之间可以联动
4. 故事板，就是 prentation，是多个⼯作表、多个仪表板按照⼀定的逻辑串联起来的 PPT：
2.2 Tableau 分析步骤
1. 连接数据
2. 数据源预处理
3. 在⼯作表⾥开展可视化
4. 在新的⼯作表开展可视化
5. 在新的⼯作表⾥再开展可视化
6. …
7. 汇聚成⼀个仪表板
8. 还可以⽣成⼀个故事板
3-6 都是数据探索，不停的探索和发现
3. 连接数据
3.1 ⽀持导⼊的数据类型丰富多样
3.1.1 Excel 导⼊
如果只有⼀个 sheet，默认为该数据；
可以⾃动读取多个 sheet 页；
3.1.2 Csv 导⼊
可以⾃动读取同⽬录源下多个⽂件
3.1.3 Txt 导⼊
可以⾃动读取同⽬录源下多个⽂件，同 csv 格式
3.1.4 MySQL 导⼊
3.1.5 复制粘贴
复制所需数据，进⼊ Tableau 使⽤ Ctrl+V
3.2 数据预处理
3.2.1 规整数据
数据解释器：去除空⾏、标题等，智能识别数据表格；它可以检测并绕过标题、注释、页脚、空单元格等内容，从⽽确定数据集中的实际字段和值
3.2.2 数据格式设置
⽂本转⽇期
⽂本转数字
3.2.3 字段设置
列拆分：对有分隔符的列进⾏拆分，增加数据信息
转置（数据透视表）：*选中同⼀维度的多个标题列，转化为⼀列 —这是个不常⽤但⾮常有⽤的知识点
隐藏：隐藏不需要列
重命名：规范命名（数据源：多列转⼀列）
3.3 数据联接
根据相同列字段、列合并（类似 Excel 的 vlookup，MySQL 的 join，Pandas 的 merge）
3.3.1 联接⽅式（how）
左联接
右联接
外联接
内联接
3.3.2 联接字段（on）
⽤已有的字段联接
*⽤计算字段联接
3.4 数据并集
生日快乐数据列⼀致，对⾏进⾏合并（类似 MySQL 中的 union，Pandas 中的 concat）直接拖拽（对 excel 不适⽤）
新建并集
通配符新建并集：⽂件批量合并—这是个不常⽤但⾮常有⽤的知识点
3.5 数据源管理
3.5.1 数据源的两种读取⽅式
实时连接：和本地数据源联动，随着本地表的更新⽽更新；适⽤于⼩数据，临时数据分析
数据提取：提取成 Tableau 数据库格式，可以按照某字段增加新数据；适⽤于⼤数据，定期数据分析创建数据提取
筛选（类似于 MySQL 中的 where，是最优先级筛选）
聚合
⾏数
数据另存为 hyper 格式数仓
春散文刷新数据提取
3.5.2 数据源维护的 N 种⽅式
查看数据
数据刷新
替换数据
关闭数据源
寸和英寸保存数据
3.6 数据源合并（混合关系）
3.6.1 数据源合并和数据表联接的区别
数据源合并是多个数据源之间的联接
数据表联接是⼀个数据源下表的联接
有两个及以上数据源，两个源之间要通过⼀个或多个字段实现列合并
3.6.2 如何创建混合关系？
顶部菜单栏”数据“ >> 编辑关系
蓝⾊的是主源，黄⾊的辅源，红⾊的纽带代表已成功联接的字段，灰⾊的纽带代表未联接成功的字段
4.初阶可视化
4.1 直接拖拽
合适的图表配合适的数据；合适的数据配合适的图表；没有 low 图，没有⽆⽤的数据。
.
4.2 字段处理，贯穿在可视化⾥的润滑剂
4.2.1 维度和度量
维度包含定量值（例如名称、⽇期或地理数据）。您可以使⽤维度进⾏分类、分段以及揭⽰数据中的详细信息。维度影响视图中的详细级别。
度量包含可以测量的数字定量值。度量可以聚合。将度量拖到视图中时，Tableau（默认情况下）会向该度量应⽤⼀个聚合。
绿⾊度量和维度是连续的。连续字段值被视为⽆限范围。通常，连续字段会向视图中添加轴。
蓝⾊度量 和维度 是离散的。离散值被视为有限。通常，离散字段会向视图中添加标题。
改变度量数据显⽰格式：默认属性-数据格式
4.2.2 聚合和粒度
聚合：可⽤于度量的不同聚合确定单独值的聚集⽅式；对这些值进⾏加总 (SUM)、求平均值(AVG)，或设置为单独⾏值中的最⼤值(MAX) 或最⼩值 (MIN)。
粒度：数据的不同聚合粒度。如果决定要以最详细的粒度级别查看数据，需要解聚；
良好的数据集是明细级别的数据，未聚合的数据，有丰富维度的数据！
4.2.3 基本的字段处理，点击操作即可
数据类型转换：⽂本转数字，数字转⽂本
度量、维度互转： 字段排序：
按照源排序，不要按字母排序 分⽂件夹管理字段：
如果字段过多，可以按类建⽂件夹 数据格式设置：
百分⽐设置；
复制字段：⼀个字段⽤做原始值，复制的字段⽤做衍⽣
⽇期类型转化和⼏种⽇期类型
4.2.4 下钻上卷的字段处理
下钻：数据明细，粗粒度到细粒度的过程，会细化某些维度
上卷：数据的汇总聚合，细粒度到粗粒度的过程，会⽆视某些维度
lect _ from table group by A；
lect _ from table group by A,B；
lect * from table group by A,B,C；
– ⾃上⽽下粒度变细，为下钻；
– ⾃下⽽上粒度变粗，为上卷
下钻上卷都属于细分分析，细分分析分为⾃上⽽下和⾃下⽽上
4.2.5 ⾼级的字段处理，⼿动创建
字段拆分：订单 ID 的信息拆分
分组：地区分组
创建集：
创建数据桶：是直⽅图的基础数据
创建新字段
医院锦旗
#创建参数
4.3 图表的⼏个重要组成
4.3.1 ⾏和列
西安特色菜添加⾏和列
维度字段排序：
老的组词度量指标聚合⽅式：
隐藏⾏和列
4.3.2 视图
**A. 字段标签**-添加到⾏或列功能区的离散字段的标签，⽤于说明该字段的成员。例如，“类别”是⼀个离散字段，它包含以下三个成员：“家具”、“办公⽤品”和“技术”。
B. 标题- ⼯作表、仪表板或故事提供的名称，系统会为⼯作表和故事⾃动显⽰标题。
C. 区/单元格-表⽰视图中所包括的字段（维度和度量）交集的数据。可以⽤线、条、形状、地图、⽂本等来表⽰标记。
学琴之路D. 图例-描述视图中的数据编码⽅式的图例。例如，如果您在视图中使⽤形状或颜⾊，则图例会描述每个形状或颜⾊所代表的项。
E. 坐标轴-是在将度量（包含定量数值信息的字段）添加到视图时创建的。默认情况下，Tableau 会针对此数据⽣成连续的轴。
F. 横坐标-字段名或标签-字段的成员名称。
**G. 说明**- 描述视图中的数据的⽂本。说明可以⾃动⽣成，并且可以打开和关闭。
⼀些必须掌握的交互操作：
突出显⽰
圈选
排除
隐藏和显⽰隐藏
查看数据和详细数据
复制粘贴数据
