Tableau数据可视化与仪表盘搭建

Tableau的主要目的

数据赋能和数据探索。

数据赋能：

1.分析师可以将数据看板发布到线上给其他部门使用
2.自动更新看板
3.自由下载数据
4.线上修改图表
5.邮件发送数据
6.设置数据预警

数据探索：
1.支持亿级数据的连接和处理
2.自由地对字段进行各种计算
3.拖拽就可以轻松制作图表
4.数据可以随意聚合下钻
5.图表类型可以灵活转换
6.内置算法智能建模

跟Excel比：
1.Excel容易上手
2.功能强大
3.国能难以复用和自动化
4.无法处理大量级数据：10w卡、30w彻底跑不了

跟SQL比：
1.SQL功能强大，但只擅长取数和业务查询
2.可以重复执行和自动化

跟python/R比：
1.学习难度高
2.功能强大，数据处理，描述性分析和算法建模都能做
3.可以重复执行和自动化

跟Power BI和FineBI比：
功能：
1.PBI内置功能最全的，但生态内的拓展资源较少，不支持MAC。
2.Tableau功能完全够用，生态内有很多拓展程序可以调用。
3.FineBI属于国内刚刚起步的产品，功能使用不太方便。
易学程度：
1.完全0基础，连Excel图表制作都不熟练的小伙伴，学Tableau，Tableau出图原理遵守可视化，学习Tableau就是在学可视化，并且容易理解。
2.熟练掌握Excel的PBI更容易上手
3.目前FineBI等其他BI学习需要有BI工具的使用基础。

Tableau特点：
1.容易上手
2.美观直接
3.功能强大，尤其在数据探索和可视化绝对是第一名
4.可以重复执行
5.历史悠久

Tableau安装

https://www.tableau.com/zh-cn/support/releases

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连接数据源

看数据源，如果是CSV格式就用文本链接，如果是excel就用回excel，如果是mysql就需要装mysql驱动

数据可映射的图形类型

1.位置，地理图
2.长度，柱状图，条形图
3.角度，饼图
4.方向，折线图
5.形状，又称标记，散点图和折线图中点的形状
6.面积和体积，面积和体积越大表示度量越大，二维平面通常用于圆形和矩形，三维空间一般用立方体或球体。
7.颜色和深浅：热力图，深浅表大小

数据可视化四大金刚：
散点图、柱状图/条形图、饼图、折线图

操作Tableau将数据变成图表

对度量和维度进行拖拽操作，从而完成可视化图表的制作。

列是横轴，行是纵轴。
标记卡可以对图形类型进行转换。
筛选器是指定变量作为筛选条件

可视化原理：
1.度量默认聚合
2.度量值会形成图形标记，图形标记可以切换
3.维度会对度量值进行区分，增加度量值的信息密度
4.图表分为有轴图表和无轴图表
5.离散形成标签，连续形成数轴

基础图表制作

1.对比分析：比大小
1.1 柱状图
1.2 条形图

1.3 创建分级结构，实现数据钻取

1.4 添加筛选器，实现数据选取

1.3 热力图

1.4 气泡图

1.5 词云

2.变化分析：看趋势
2.1 折线图
2.2 基于连续时间序列的折线图预测解析数据走向

2.3 面积图

3.构成分析：看占比
3.1 饼图

3.2 快速表计算
3.3 树地图

3.4 堆积图

4.关系分布：看位置
4.1 散点图
4.2 聚类分析
4.3 直方图

4.4 地图

可视化原则

1.区分用户
2.主次分明，详略得当
3.真实准确
4.符合大众认知和甚美曦光
5.适度原则
6.五秒原则
7.恰到好处的说明
8.少即是多
9.可视化案例