大数据BI工具学习第二期：带你领略tableau 的页面风采

Posted 2021-05-16 张心情

文章目录

• • 前言
  • 初入tableau 环境
  • • 连接连接🎗
    • 打开
    • 探索
    • 数据源界面
  • tableau 工作区
  • tableau 工具栏按钮参考
  • • 维度和度量
    • 拓展
    • • 何谓指标、维度、度量？
    • tableau 中可能的字段组合
    • • quantity（数量）字段连续和离散对比

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🎗

1，连接到数据，miscrosoft excel 文件，文本文件，tableau提取文件和统计文件（SAS,SPSS,和R），也可以是数据库文件（mysql，oracle）。
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🔒在第一个的，当然只要你喜欢，可以更改其空间位置。
也可以选择不在显示工作簿，下面有一些工作示例，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，帮助手册和资源（博客，社区，他人分享案例）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（部分空间容器）

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：显示连接数据源以及相关详细信息
2.画布：逻辑层，创建表之间关系
3.数据网格：显示包含前默认前一千行的数据信息
4.元数据网格：数据源字段展示
5.指示栏：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：实时连接将查询发送到数据库，并根据结果更新视图。但是，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：实时连接将查询发送到数据库，并根据结果更新视图。但是，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：连接到发布的数据源时，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，则所有数据提取刷新都由 Tableau Server 管理，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，偶尔不同需熟悉
前篇万律汇总归一，一些技巧要注意

按钮	说明
	tableau图标：导航开始页面，仅限于tableau desktop
	撤销和重做对应ctrl+z，ctrl+y
	保存
	新建数据源
	暂停自动更新
	运行更新（运行手动数据查询，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，或只使用筛选器）
	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，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，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，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（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。

拓展

何谓指标、维度、度量？

先看这样一个指标：

上海男性互联网从业人数

如果是对数据敏感的分析师，立马就可以看出，数据中有三个维度。 分别是：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？

从最终效果来看，维度和度量有助于我们发现问题真相，找到一些难以解释（异常）现象的原因。

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

公司希望App新用户数量相比上个月再增长一倍，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：

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

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

度量转化为维度

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

eg：并不是数字就一定是度量，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”，但我们在 Tableau 帮助文档中将其称为“字段”。

quantity（数量）字段连续和离散对比

连续

离散