优阅达“优课堂” | 第10课:可视化分析入门
published: 2021-12-20 22:51

欢迎观看由优阅达制作的【优课堂】系列视频。第十节课是:可视化分析入门,你可以下载本视频所用数据集同步实操。


使用标记

可视化分析是通过交互式可视化界面,从数据中获得知识和见解的过程。在 Tableau 中开始分析数据有两种方法:可以直接开始探索;也可以针对数据提出问题,并尝试解答这些问题。

我们先向数据集“示例-超市”提出问题:销售情况如何随时间的变化而变化?

只需双击度量“销售额”和维度“订单日期”,Tableau 将使用可视化最佳做法来创建时间表,可以看到销售额正随着时间的推移而增长。


更改标记类型

请注意,此时的标记类型是“自动”。这是 Tableau 使用数据中的字段,自动匹配最合适的标记类型。

如果理由充分,我们可以将此标记,更改为另一种标记类型。可供使用的标记类型很多,每种类型都有具体的特征。

需要指出的一点是,如果标记类型为自动,那么在修改视图后,标记类型可能更改。


聚合和标记数量

第二个问题:“销售额”与“利润”之间有什么关系? 这一次我们会看到一个散点图。

但是,Tableau 将数据分别聚合成“总和(销售额)” 和 “总和(利润)”, 所以视图中只得到一个标记,横轴为利润总和,纵轴为销售额总和。

如果要看到更多标记,可以对数据进行解除聚合操作。转到“分析”菜单,取消勾选“聚合度量”选项。这样即可看到每行数据都绘制为一个点。

也可以将另一个字段放入视图,以更改标记分类方式。这是 Tableau 中的重要概念。


构建视图

我们再来看这样一个视图,度量自动聚合为视图的粒度。粒度是由维度决定的,维度字段可以放在在行、列功能区作为轴的设置;也可以放在标记卡上,作为交互方式的设置。

例如,如果我们将“类别”拖到“颜色”功能区。则每个类别都将具有唯一的颜色标记,显示此类别的销售总额和利润总和。

如果将另一个字段,如维度“细分”拖到“标记”卡的形状。那么视图则会显示按“类别”和“细分”区分的标记,共 9个标记。维度定义的标记数量,显示在整个 Tableau 窗口的左下角。

如果想改变控制颜色的维度,比如想换成维度“邮寄方式”来作为控制颜色的维度,可将其拖放到带此颜色图标的“类别”胶囊上。

请注意,在将“邮寄方式”添加到“标记”卡的颜色时,我们最终得到了按“邮寄方式”和“细分”区分的标记,共 12 个标记。

“邮寄方式”有4级,而“类别”只有3个,所以在使用“邮寄方式”而不是“类别” 时,我们最终得到更多标记。 重申一次,维度定义了标记的数量,或者说视图的粒度。


详细级别

如果我们要按特定粒度生成标记,且不根据颜色或形状编码,可以将字段拖到“标记”卡的详细级别中。

我们应当熟练掌握将维度添加到标记卡会对视图产生什么影响,这样就能准确地手动构建图形和利用 Tableau 的各项功能。


突出显示

当把鼠标悬停在 “邮寄方式” 图例的“突出显示”图标上方时(请注意此图标显示为阴影),这表示突出显示功能已对“邮寄方式”启用。

如果单击某个邮寄方式(如“标准级”),Tableau 会淡化其他颜色,从视觉上突出“标准级”订单。

“类别”图例未启用突出显示功能,因此如果单击“家具”,则不发生任何变化。

单击“突出显示”图标可启用此功能。现在,再单击“家具”,就会在视图中突出显示标记。

如果维度并不在“标记”卡的颜色或形状中应用,如何使用突出显示功能呢?我们只需启用突出显示工具即可。

右键单击视图中的维度,例如“标记”卡中应用于详细信息的“细分”字段,在弹出菜单中选择“高亮显示”。

此时,视图右侧将出现一个“突出显示”控件,我们可在其下拉菜单中选择要突出显示的部分,例如小型企业,视图将按照我们的操作突出显示所有小型企业的标记。

由此可见,突出显示是让人们注意特定标记的好方法。

在仪表板中,“突出显示操作”可实现交互性。当指定了一个突出显示的字段后,该字段在所有使用它的工作表中都能实现突出显示。在“故事”视图中,也可通过使用突出显示工具,来保留特定突出显示选择项。


智能推荐(智能显示)

可视化分析入门的另一个途径是使用 Tableau 的 “智能推荐”。

按住 Ctrl 键,单击要使用的多个字段。此处,我们使用曾用过的相同字段,即“类别”、“邮寄方式”、“销售额”和“利润”,然后打开工具栏右侧的“智能推荐”。

在“智能推荐”窗口中,可以看到用来呈现选定字段的一键式图形选项。橙色框表示可视化最佳做法。

请注意,“智能推荐”只是 Tableau 中用于创建可视化分析的起点。具有可视化基础模板后, 就可以使用“标记”卡和更多其他功能来修改视图,使其完全符合我们的分析需求。



以上就是关于「可视化分析入门」的全部内容。感谢观看本视频,更多 Tableau 学习资源,请关注微信公众号“优阅达大数据生态”。