开发笔记:大数据BI工具学习第二期：带你领略tableau的页面风采

前言

高版本的tableau 创作的视图和可视化仪表板的工作簿低版本不能打开操作


初入tableau 环境

开始页面
连接→打开→探索

连接连接&＃x1f397;

1&＃xff0c;连接到数据&＃xff0c;miscrosoft excel 文件&＃xff0c;文本文件&＃xff0c;tableau提取文件和统计文件&＃xff08;SAS,SPSS,和R&＃xff09;&＃xff0c;也可以是数据库文件&＃xff08;mysql&＃xff0c;oracle&＃xff09;。
2.可以打开之前保存到“我的tableau 存储库”目录下单数据源。
3.tableau 下面有部分示例数据源。

打开

最近编辑的工作簿是锁定&＃x1f512;在第一个的&＃xff0c;当然只要你喜欢&＃xff0c;可以更改其空间位置。
也可以选择不在显示工作簿&＃xff0c;下面有一些工作示例&＃xff0c;也可以打开更多示例来和其他tableau国外大神交流学习。

探索

这里主要就是培训入门视频&＃xff0c;帮助手册和资源&＃xff08;博客&＃xff0c;社区&＃xff0c;他人分享案例&＃xff09;以前老版本的探索是放在连接数据的下面的一个很小的contain&＃xff08;部分空间容器&＃xff09;

数据源界面

左侧窗格
画布
数据网格
元数据网格展示

tableau 工具栏
状态栏
显示和隐藏侧栏


1.左侧窗格&＃xff1a;显示连接数据源以及相关详细信息
2.画布&＃xff1a;逻辑层&＃xff0c;创建表之间关系
3.数据网格&＃xff1a;显示包含前默认前一千行的数据信息
4.元数据网格&＃xff1a;数据源字段展示
5.指示栏&＃xff1a;提供一些便利操作

一般数据量不大我们选择实时连接
实时连接&＃xff1a;实时连接将查询发送到数据库&＃xff0c;并根据结果更新视图。但是&＃xff0c;所查询的特定字段是在最初创建连接时定义的。刷新数据源将更新任何新的或更改的字段
数据提取&＃xff1a;实时连接将查询发送到数据库&＃xff0c;并根据结果更新视图。但是&＃xff0c;所查询的特定字段是在最初创建连接时定义的。刷新数据源将更新任何新的或更改的字段


发布数据源&＃xff1a;连接到发布的数据源时&＃xff0c;数据源可能为实时连接或数据提取。选择“数据源”选项卡将显示发布的数据源是实时连接还是数据提取。 如果数据源是数据提取&＃xff0c;则所有数据提取刷新都由 Tableau Server 管理&＃xff0c;并且只能由服务器刷新

tableau 工作区

下面是tableau主要的工作页面解释

tableau 工具栏按钮参考

工具图标大同小异&＃xff0c;偶尔不同需熟悉
前篇万律汇总归一&＃xff0c;一些技巧要注意

按钮	说明
	tableau图标&＃xff1a;导航开始页面&＃xff0c;仅限于tableau desktop
	撤销和重做对应ctrl&＃43;z&＃xff0c;ctrl&＃43;y
	保存
	新建数据源
	暂停自动更新
	运行更新&＃xff08;运行手动数据查询&＃xff0c;以便在关闭自动更新后用所做的更改对视图进行更新。使用下拉菜单更新整个工作表&＃xff0c;或只使用筛选器&＃xff09;
	新建工作表的一种方式
	复制
	清除当前工作表。使用下拉菜单清除视图的特定部分&＃xff0c;如筛选器、格式设置、大小调整和轴范围。
	交换行列字段
	升序和降序排序
	突出显示
	组成员
	显示标记标签
	固定轴
	设置工作簿格式
	调整窗口格式
	显示/隐藏卡
	演示模式
	下载
	分享链接
	智能推荐

维度和度量

连接到新数据源时&＃xff0c;Tableau 会将该数据源中的每个字段分配为 “数据”窗格的维度或度量&＃xff0c;具体情况视字段包含的数据类型而定。您使用这些字段来构建数据的视图。

维度包含定性值&＃xff08;例如名称、日期或地理数据&＃xff09;。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&＃xff0c;Tableau&＃xff08;默认情况下&＃xff09;会向该度量应用一个聚合。


拓展

何谓指标、维度、度量&＃xff1f;

先看这样一个指标&＃xff1a;

上海男性互联网从业人数

如果是对数据敏感的分析师&＃xff0c;立马就可以看出&＃xff0c;数据中有三个维度。 分别是&＃xff1a;城市、性别、行业

数据中的度量就是从业人数。

一个数据指标一般由一种或多种维度加上一种度量组成。

为何要维度和度量&＃xff1f;

从最终效果来看&＃xff0c;维度和度量有助于我们发现问题真相&＃xff0c;找到一些难以解释&＃xff08;异常&＃xff09;现象的原因。

假如我们不从维度和度量下手&＃xff0c;容易导致这些问题&＃xff1a;
第一&＃xff0c;思考不知从何下手&＃xff0c;容易导致乱撞。第二&＃xff0c;指标太多&＃xff0c;不知道看哪一个。
维度度量的作用例子&＃xff1a;

公司希望App新用户数量相比上个月再增长一倍&＃xff0c;分析一下那些用户群体最有增长潜力。
可以这样着手展开分析&＃xff1a;

网站用户的指标有哪些&＃xff1f;公司希望的新用户数增长&＃xff1f;那么有哪些度量与用户数相关呢&＃xff1f;
比如UV&＃xff0c;SKU&＃xff0c;新客转化率等&＃xff0c;找到影响整体新用户的度量&＃xff0c;然后针对这些度量&＃xff0c;
拆封不同的维度&＃xff0c;比如来自站内活动&＃xff0f;站内流量&＃xff0f;百度引流&＃xff0f;知乎推广&＃xff0f;网页广告等。 这是先从度量角度看&＃xff0c;再拆分维度逐步分析。

也可以直接从用户数出发&＃xff0c;开始直接拆分维度&＃xff0c; 比如&＃xff0c;用户性别&＃xff0f;用户年龄&＃xff0f;城市&＃xff0f;职业等维度展开&＃xff0c;发现不同维度中的奥秘。

度量转化为维度

比如订单金额&＃xff0c;本来可以看作是一种度量&＃xff0c;因为订单金额从0到10000都有可能&＃xff0c;但为了区分或刻画用户
的消费能力&＃xff0c;于是就会人为的按照订单金额大小将订单分成几类&＃xff0c;比如0-30元&＃xff0c;30-60元&＃xff0c;30-90元等&＃xff0c;
从而将订单按照订单金额分成了高&＃xff0f;中&＃xff0f;低&＃xff08;甚至更多&＃xff09;分类&＃xff0c;那么这些不同类型的订单数&＃xff0c;比如高单
价订单数就成了一个新指标&＃xff0c;其中高客单价就是一种新的维度&＃xff0c;是由订单金额转化而来的。

eg&＃xff1a;并不是数字就一定是度量&＃xff0c;订单编号就特列


tableau 中可能的字段组合

下表显示了不同的字段在视图中的外观示例。人们有时将这些字段称为“胶囊”&＃xff0c;但我们在 Tableau 帮助文档中将其称为“字段”。

quantity&＃xff08;数量&＃xff09;字段连续和离散对比

连续

离散