Tableau可视化之多变条形图教程
如何用Tableau进行数据可视化
如何用Tableau进行数据可视化Tableau是一款功能强大的数据可视化工具，可以帮助人们将复杂的数据变得易于理解和分析。
本文将介绍如何使用Tableau进行数据可视化，包括数据准备、创建图表和仪表板、添加交互功能等。
一、数据准备在使用Tableau进行数据可视化之前，首先需要准备好要使用的数据。
可以从各种数据源中获取数据，如Excel、数据库、云端存储等。
确保数据的准确性和完整性，以便后续的数据分析和可视化操作。
二、连接数据源打开Tableau软件后，可以在工具栏或开始界面中找到“连接到数据”选项。
点击该选项后，可以选择要使用的数据源，并进行相应的连接设置。
根据实际情况选择合适的数据源，例如选择Excel文件时，需要指定文件路径和工作表名称等。
三、创建图表连接数据源后，可以开始创建图表。
Tableau提供了丰富的图表类型，如柱状图、折线图、散点图等，可以根据需要选择合适的图表类型。
在创建图表的过程中，可以通过拖拽数据字段到不同的维度和度量区域，来定义图表的维度和度量。
四、调整图表细节创建图表后，可以对图表进行进一步的调整和修饰。
例如可以修改图表的标题、颜色、标签、坐标轴等，以及添加数据筛选器、排序方式等功能。
通过这些调整，可以使图表更加美观、清晰，并能更好地传达数据的含义。
五、创建仪表板在Tableau中，可以将多个图表组合成一个仪表板，以更好地展示和分析数据。
仪表板可以包含多个工作表，并且可以调整不同工作表之间的布局和交互方式。
可以利用仪表板来展示数据的整体情况，以及不同图表之间的关联和趋势。
六、添加交互功能Tableau提供了丰富的交互功能，可以使用户在仪表板上进行数据的探索和交互。
通过添加过滤器、参数控制器、操作按钮等，可以实现用户自定义数据的筛选、排序和比较。
这些交互功能可以使数据可视化更加灵活和个性化，提高数据分析的效率和准确性。
七、分享和发布完成数据可视化后，可以将结果分享给他人或发布到Tableau Server 等平台上。
学习如何使用Tableau进行数据可视化与分析
学习如何使用Tableau进行数据可视化与分析在现代数据驱动的世界中，数据可视化和分析成为了重要的技能。
Tableau作为一种流行的数据可视化工具，为用户提供了高效、直观的方式来探索数据并发现隐藏的洞察。
本文将介绍如何学习和使用Tableau进行数据可视化与分析。
一、了解Tableau的基本概念和界面在开始学习Tableau之前，我们需要了解一些基本概念和界面。
首先，Tableau 由工作簿和工作表组成。
工作簿类似于工作空间，可以包含多个工作表。
工作表是数据可视化的基本单元，可以在其中创建图表和仪表板。
此外，Tableau有一个直观的用户界面，使得用户可以方便地拖放字段和选择可视化类型。
二、连接数据源并准备数据在开始可视化和分析之前，我们首先需要连接数据源并准备好数据。
Tableau 支持多种数据源，包括Excel、CSV、数据库等。
用户可以通过简单的拖放操作将数据源导入到Tableau中。
一旦数据源导入成功，我们还可以对数据进行清洗和转换来满足我们的分析需求。
三、选择合适的可视化类型Tableau提供了丰富的可视化类型，包括条形图、折线图、散点图等。
在选择可视化类型时，我们应该根据数据的特点和所要表达的信息来选择最合适的图表类型。
例如，如果我们想要比较不同类别的数据，可以选择条形图；如果我们想要观察数据的趋势，可以选择折线图。
四、创建交互式的可视化效果Tableau的一个重要特点是可以创建交互式的可视化效果。
通过使用工具栏上的各种按钮和选项，我们可以添加筛选器、参数和操作按钮，使得用户可以与可视化结果进行交互。
这种交互式的功能使得我们可以更好地探索数据，挖掘出更多的洞察。
五、使用Tableau的计算功能除了基本的数据可视化功能，Tableau还提供了强大的计算功能。
通过使用Tableau的计算字段和表达式，我们可以基于现有字段创建新的计算字段，并进行各种数学运算、逻辑判断和聚合操作。
这使得我们能够更灵活地分析和处理数据。
用Tableau进行数据可视化入门指南
用Tableau进行数据可视化入门指南数据可视化是数据分析中非常重要的一环，它能够通过图表、图形等方式将复杂的数据信息转化为直观、易于理解的形式，帮助我们更好地理解数据、发现规律和趋势，以及支持决策制定。
在数据可视化领域，Tableau是一款功能强大、易于上手的工具。
本文将为大家介绍如何利用Tableau进行数据可视化的入门指南。
一、Tableau的基础知识1.1 Tableau的介绍Tableau是一款由Tableau软件公司开发的可视化分析工具，它能够把数据快速转化为直观易懂的图表和图形。
Tableau的特点在于其直观的可视化界面和强大的数据分析功能，能够满足不同数据可视化需求的用户。
1.2 Tableau的安装与配置首先，我们需要下载并安装Tableau软件。
在安装完成后，需要进行一些简单的配置工作，例如设置数据源、调整工作表大小和布局等。
当然，在使用Tableau之前，最好熟悉一下基本的操作界面和常用工具栏。
二、数据准备与导入2.1 数据准备与整理在进行数据可视化之前，需要准备好相应的数据集。
这些数据可以来自于Excel表格、数据库、网站等。
在导入数据之前，需要对数据进行整理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
2.2 数据导入Tableau支持多种数据源的导入，例如CSV文件、Excel文件、数据库等。
可以通过选择数据源文件，或者直接从剪贴板复制数据，快速导入数据到Tableau。
三、创建可视化图表3.1 基本图表Tableau提供了多种常见的图表类型，如柱状图、折线图、散点图等。
可以根据数据的特点选择合适的图表类型，并通过拖拽字段到相应的区域来创建图表。
除此之外，还可以对图表进行格式化、添加标签和注释等。
3.2 高级图表除了基本图表外，Tableau还提供了一些高级的图表类型和功能，如地图、热力图、Treemap等。
这些图表类型可以更直观地展示数据的空间分布、相对大小以及关联关系等，进一步深入分析数据。
数据可视化工具Tableau的高级使用方法
数据可视化工具Tableau的高级使用方法Tableau是一款功能强大的数据可视化工具，它提供了丰富的功能和灵活的操作方式，可以帮助用户更好地理解和分析数据。
在本文中，我将为您介绍Tableau的高级使用方法，帮助您更好地利用这个工具进行数据可视化和分析。
一、数据连接与准备在使用Tableau之前，首先需要将数据导入到Tableau中，并进行必要的数据清洗和转换。
Tableau支持多种数据源，包括Excel、CSV、数据库等，您可以根据数据的来源选择相应的数据连接方式。
一旦连接成功，您可以使用Tableau的数据预览功能来查看导入的数据并进行初步的数据清洗和筛选。
在数据准备过程中，Tableau的高级使用方法包括使用计算字段、参数和集合。
计算字段允许您根据已有字段创建自定义的计算结果，参数允许您动态地调整Dashboard中的数值和指标，集合则使您能够将多个字段或数据聚合为一个单独的对象。
通过这些高级功能，您可以更精确地对数据进行分析，并创建更丰富和有针对性的可视化效果。
二、创建高级可视化效果Tableau拥有丰富的可视化选项和工具，使用户能够创建多种类型的图表和图形。
除了常见的柱状图、折线图和散点图之外，Tableau还支持创建地图、热力图、树状图等多种图表类型，以满足不同数据分析和展示的需求。
在创建可视化效果时，Tableau的高级使用方法包括使用过滤器、参数和动作来增强和改进可视化效果。
过滤器允许您根据特定条件筛选数据，参数可以用于动态调整图表中的数值和指标，动作则允许您创建交互式的图表效果，在用户与可视化结果进行交互时更直观地展示数据和分析结果。
三、设计交互式仪表盘Tableau的仪表盘（Dashboard）功能使用户能够将多个可视化效果组合在一起，并创建交互式的报表和分析工具。
在设计仪表盘时，您可以使用Tableau的布局和样式功能来调整和美化仪表盘的外观和格式，使其更符合您的需求和风格。
学会使用Tableau进行数据可视化与分析
学会使用Tableau进行数据可视化与分析在当今信息爆炸的时代，我们每天都会面临大量的数据。
然而，这些数据对于我们来说可能是一片迷雾，难以理解和应用。
数据可视化和分析工具的出现，为我们解决了这个难题，帮助我们更好地理解数据并做出正确的决策。
Tableau作为一款功能强大，易于使用的数据可视化和分析工具，成为了许多人的首选。
Tableau的使用无需编程或复杂的技术知识，通过简单直观的拖拽操作和自动生成图表，我们可以轻松地将数据转化为图形化的展示形式。
这使得我们能够更直观地理解数据的含义和趋势。
比如，我们可以通过绘制柱状图、折线图或地图来展示销售额的变化情况，帮助我们找出业绩波动的原因。
除了方便的图表生成功能，Tableau还提供了强大的数据分析功能。
通过Tableau，我们可以对数据进行聚类分析、回归分析等操作。
例如，我们可以通过聚类分析将客户分群，找出各个群体的特征和差异，从而有针对性地制定市场营销策略。
而使用Tableau进行回归分析，则可以帮助我们了解不同因素之间的关系，并进行变量预测。
这些分析结果将为企业决策提供有力的依据。
同时，Tableau还具有与其他工具的良好兼容性。
我们可以将Tableau与Excel、SQL等数据源进行连接，以便直接对数据源进行查询和实时更新。
这大大减少了数据传递和处理的阻力，提高了工作效率。
此外，Tableau还支持与PowerPoint和Word等办公软件的集成，我们可以将生成的图表和数据直接插入到演示文稿或报告中，使得数据分析的结果更具说服力。
当然，要想熟练使用Tableau进行数据可视化和分析，我们也需要掌握一定的知识和技巧。
首先，我们需要清楚地了解我们所要处理的数据，包括数据的来源、结构和含义。
只有明确了数据的特点，我们才能选择合适的可视化方式和分析方法。
此外，我们还需要学会数据清洗和转换的技巧，以确保数据的准确性和完整性。
这些技巧包括数据过滤、数据聚合和数据合并等。
学习使用Tableau进行数据可视化
学习使用Tableau进行数据可视化数据可视化是一种通过图表、图形和其他视觉元素来呈现和解释数据的技术。
它能够帮助人们更好地理解和分析数据，从而得出更准确的结论。
在当今的信息时代，数据可视化已经成为了一个非常重要的技能。
而Tableau作为一款强大且易学的数据可视化工具，正逐渐受到越来越多人的欢迎。
首先，我们来了解一下Tableau的基本功能和特点。
Tableau是一款交互式的数据可视化工具，它能够帮助用户从各种不同的数据源中提取数据，并将其转化为易于理解和操作的图表和图形。
Tableau具有很多强大的功能，比如数据连接、数据预处理、图表创建、筛选和排序等。
此外，Tableau还支持实时数据分析和数据共享，可以与其他常用工具（如Excel和PowerPoint）无缝集成。
使用Tableau进行数据可视化有很多好处。
首先，Tableau提供了丰富多样的图表和图形选项，可以满足不同需求的数据展示要求。
无论是制作基础的柱状图、折线图，还是创建复杂的热力图、散点图和地图，Tableau都能轻松应对。
其次，Tableau的操作界面简单直观，几乎不需要编码和脚本，即使是非专业人士也能够快速上手。
用户只需要将数据拖放到工作区即可创建图表，然后通过简单的拖拽和交互操作，就能够修改和调整图表的样式和属性。
此外，Tableau还提供了智能化的指引和建议功能，可以帮助用户更好地完成数据可视化任务。
在实际应用中，Tableau被广泛应用于各个领域。
业界有很多成功案例表明，使用Tableau进行数据可视化可以大大提高工作效率和决策的质量。
比如，在商业分析领域，Tableau可以帮助企业管理者更好地了解销售趋势、产品利润、市场份额等关键指标，从而制定出更合理的业务战略。
在金融行业，Tableau可以帮助分析师和投资者追踪和分析各种金融数据，识别市场趋势和投资机会。
在医疗领域，Tableau可以帮助医生和研究人员分析病人的医疗数据，提高诊断和治疗的准确性。
如何使用Tableau进行数据可视化和分析
如何使用Tableau进行数据可视化和分析Tableau是一款功能强大的数据可视化和分析工具，它可以帮助用户从数据中发现洞察力和见解。
本文将介绍如何使用Tableau进行数据可视化和分析的基本步骤和技巧。
一、Tableau的基本概念和界面介绍Tableau提供了直观易用的图形用户界面，主要由工作区、数据连接、图表构建和工具栏四个主要模块组成。
用户可以按照需要自由调整工作区的布局，以适应数据可视化和分析的需求。
二、数据连接与导入Tableau支持多种数据源的导入，包括Excel、CSV、数据库等。
用户可以选择合适的数据源，并通过简单的拖拽操作将数据导入到Tableau中。
三、图表构建与设计1. 选择合适的图表类型：根据数据的类型和分析目的，选择合适的图表类型，如柱状图、折线图、散点图等。
2. 拖拽字段：将需要分析的字段拖拽到图表的不同位置，如X轴、Y轴、颜色、大小等，以实现不同维度和度量的比较和分析。
3. 格式化和调整图表：通过设置图表的样式、颜色、标签、标题等，使其更具可读性和美观性。
4. 添加筛选和参数控制：通过添加筛选器或参数控制，使用户能够自由地选择感兴趣的数据和参数，以便进一步分析和交互。
四、交互式分析与探索Tableau具有强大的交互式功能，用户可以通过拖拽、筛选、缩放等操作，自由地探索和分析数据。
用户还可以创建交互式的仪表板，将多个图表和视图组合在一起，以便更好地展现数据之间的关系和趋势。
五、数据故事和发布分享Tableau还提供了数据故事和发布分享的功能。
用户可以通过设计数据故事来讲述数据背后的故事和洞察力，并将其发布到Tableau Public等平台上与他人分享。
六、高级功能与扩展除了基本的数据可视化和分析功能外，Tableau还提供了一些高级功能和扩展，如地理位置分析、预测分析、数据集成等。
用户可以根据自己的需要选择合适的功能进行深入探索与研究。
总结：Tableau作为一个强大而灵活的数据可视化和分析工具，可以帮助用户从大量的数据中提取有价值的信息和见解。
《数据可视化》教学课件—项目三 Tableau 初级可视化分析
图3-16
（一）常用基础可视化图表分析
可见，2019年三大类产品的销售额均在400万以上的量级，其中以家居类产品的规模最大。 操作完成■
（一）常用基础可视化图表分析
2. 直方图
直方图又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情 况。 一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。它与条形图类似，主要区别在于条形图的横轴为单个 类别，不用考虑纵轴上的度量值，用条形的长度表示各类别数量的多少；而直方图的横轴为对分析类别的 分组（Tableau中称为分级bin），横轴宽度表示各组的组距，纵轴代表每级样本数量的多少。
（一）常用基础可视化图表分析
1. 条形图 条形图（bar chart）是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。水平方向的条形图即为一
般意义上的条形图，垂直方向的条形图通常称为柱形图，是最常使用的图表类型之一，它通过垂直或水平的 条形展示维度字段的分布情况。条形图最适宜比较不同类别的大小，需注意纵轴应从0开始，否则很容易产 生误导。
注：在对话框的下半部分显示了数据的四个统计指标——最小值、最大值、差异(最大值与最小值的差值)、 计数。方便分析人员确定最优数据桶大小。
（一）常用基础可视化图表分析
效果如图3-22，在维度窗口生成了[销售额（数据桶）]字段，可用于直方图的制作。
图3-22
（一）常用基础可视化图表分析
步骤6 将[销售额（数据桶）]拖到列，如图3-23：
由此看出，条形图用于展示不同类别的数据时，类别是离散的、较少的，而直方图则是对此类别再进 行分组统计。分组的原因可能是因为类别是连续的，或者类别虽然离散但是数量过多，可以视为近似于连 续，当然也可以基于某种业务需要。使用直方图分析的样本数据量最好在50个以上。
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01 基本条形图
以Tableau自带超市数据为例，制作基本条形图操作十分简单，常用于表达某一度量数据随时间或者其他多个维度间的变化情况。
例如，想了解北京一年12个月中各月份的销售额对比情况，那么仅需将月份和销售额分别拖动到行和列坐标轴，在标记区选择条形图并加入颜色和标签设置，即可实现一张基本的条形图。
Tableau中最基本的条形图
在基本条形图的基础上，如果想直观了解各月份销售额的达标情况，那么可选择添加参考线或者参考区间，以直观了解全年中哪些月份达到了平均销售额，哪些还不够。
在基本条形图添加参考区间
上图是添加了参考区间，区间上下限分别是平均值的50%和100%。
易见，全年达到平均销售额的月份仅有5、8、10、11和12五个月，而1、2和4三个月甚至还未达到全年平均值的50%，销售额较低。
02 旋风图
虽然美名其曰"旋风图"，实际上就是两个基本条形图的对比图。
上海和北京销售额旋风图
旋风图常用于对比两个类别多个维度间的度量数据，如要对比北京和上海两个城市各月份销售额情况，则可以制作如上图所示的旋风图。
可以直观发现，上海销售额整体要高于北京销售额，且两个城市的销售额波动情况也不尽相同，其中上海是在8月销售额最高、4月最低，而北京则是在10月最高、2月最低。
实际上，旋风图的制作仅仅是两张基本条形图的组合，以上图为例，其制作流程为：
•分别创建北京和上海的销售额字段
•以月份为行字段、北京和上海销售额分别为列字段制作双条形图
•编辑左图横轴为倒序
•在标记区设置相应的颜色和标签即可
03 瀑布图
如果想直观了解全年各月份销售额的占比情况，且仍然采用条形图样式的话，那么就可用瀑布图（当然，了解占比的最好图表是饼图）。
瀑布图是在Tableau自带甘特图的基础上稍加改变而成的。
甘特图（Gantt chart）又称为横道图、条状图(Bar chart)。
其通过条状图来显示项目，进度，和其他时间相关的系统进展的内在关系随着时间进展的情况。
当然，看了甘特图的文字介绍可能还是无法直观理解何为甘特图，所以先看一张由Tableau制作的基本甘特图例
Tableau制作基本甘特图
严格来说，上面这个甘特图其实算不上是有价值的甘特图，因为各条形的长度和起点是正相关的，而在实际中条形区域则用于表示某个起点时间加上持续时间的长条。
在认识甘特图的基础上，制作瀑布图的步骤其实也比较简单。
首先给出瀑布图效果：
观察瀑布图，实际上就比较容易直观发现各月份销售额在全年业绩的比重和各月累计销售额情况。
其在基本条形图基础上，制作流程为：
•以销售额创建快速表计算为汇总
•以销售额的负值创建条形图长度字段
•仍然以月份和销售额（快速表计算后的汇总）为行列制图，在标记区选择甘特图，设置颜色和标签，并以创建的销售额负值为大小，则可实现瀑布图的制作
04 弧线图
在旋风图中，对北京和上海的各月份销售额情况进行了对比，如果要进行对比的城市不止两个、且仅需对比年度销售总额的话，那么弧线图则具有更强的视觉冲击力，对比效果也更为直观。
四个一线城市销售额对比
弧线图实际上可以看做是弧状条形图，仍然是用于对比不同类别间的度量大小情况。
制作弧线图的步骤稍显麻烦，且需要用制作辅助Excel表格数据。
以上图为例，其实现流程如下：
•统计四个一线城市的销售额占比情况
•制作辅助Excel数据表，大小为101行×4列，101行中，除首行为列标签外，其余100行用于分别对应各子类占比信息；4列分别为城市、半径、角度和数值，其对应含义为：
▪城市，用于在弧线图中显示子类名称标签
▪半径，用于显示在弧线图中外围圈数，如半径为1表示最内圈，半径为4表示最外圈
▪角度，用于显示弧线图跨过角度信息，由相应子类占百分比数值决定，例如广州占比18%，则其角度数值跨度为0—17；
▪数值，用于在弧线图中显示子类数值标签
•在完成辅助Excel数据表的基础上，依据半径和角度信息创建X、Y字段，计算公式为：
计算公式中角度的变换关系需依据弧形显示效果尝试决定，例如选择如下大小的角度变换关系时，制作的弧线图整体偏小、效果一般，故需重新调整X、Y的计算公式
角度变换选择不当，弧线图偏小
•最后，固定坐标轴大小区间（保证行列坐标轴跨度区间一致，保证弧线图是正圆），设置标记区的颜色和标签即可。
需知，弧线图与基本条形图最大的不同在于：各类别度量大小不再与条形长度直接相关，而仅与条形所跨角度成正比；且弧线条形所跨角度大小不严格等于该子类的百分比占比，而仅表示子类间的大小关系。
另外，弧线图也可看做是折线图的一种变形。
05 总结
本文对Tableau中制作条形图进行了介绍，并讲解了几种条形图的变形。
•条形图常用于表达多个维度间的度量大小对比
•添加参考线可直观显示各子类度量的"达标"情况
•旋风图用于显示两个子类多个维度间的度量大小对比
•瀑布图在甘特图基础上完成，显示实时累计和跨度较为方便
•弧线图用于少量子类间单维度的大小对比，制作稍复杂，效果较好。