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数创学院 | Tableau 微课堂(11):查询数据「Explorer」
▶ 今天,我们一起来学习 Explorer 角色的第 2 课:查询数据,带你了解如何使用自然语言分析数据。
为便于大家更好地跟随操作,接下来,小 C 把视频的内容用图文形式进行拆解。
一、查询数据
Ask Data 是一种简单、强大、智能的新方式,可以让我们使用自然语言与数据进行交互。只要输入问题,就能看到结果。
Ask Data 适用于我们在 Tableau Server 和 Tableau Online 中发布的所有数据源。Ask Data 适用于所有可以直接访问数据源的用户角色:Creators,Explorers 和 Interactors。
1、基础知识
使用 Ask Data,首先导航到你有疑问的数据源。
我们的自然语言问题应该基于数据的可用维度和度量。将鼠标悬停在维度和度量上,将显示相关信息,如最常用值、角色、类型、列名、最小值、最大值和平均值。
比如,让我们输入第一个问题:“我们赚了多少钱?”按 Enter 键时,答案就会显示出来。就是这么简单!
2、分析短语
Ask Data 已经将我们的自然语言问题转换为一个简短的分析短语。如果我们在分析短语的右侧输入“按季度”,就会添加第二个分析短语,利润就会按季度细分。添加分析短语允许你进行特别分析。
3、聚合和分组
只包含维度的问题通常会计算值的数量。例如,当我们问:“我们有多少客户?”,结果显示执行了不同的计数。这样可以确保每个回头客只被计算一次。如果我们单击分析短语,我们可以将聚合修改为“Count”(包括重复)或“Group by”(查看客户列表)。
度量也有聚合类型。当我们问:“每年的平均利润是多少?”“我们看到的数字相对较小,因为利润是根据每个客户、订单和销售的产品平均计算的。要查看每年的总利润,我们单击我们度量的分析短语,并将聚合类型更改为 sum。
二、过 滤
1、维
我们可以通过问这样的问题来筛选,比如“我们在公司部门的销售额是多少?”为了节省时间,你可以问“我们公司的销售额是多少?”Ask Data 自动理解“公司”一词指的是细分,并添加了一个过滤器,只显示公司细分。要修改过滤器,请单击当前选择的标准,并选择特定的值或应用通配符。
2、日期
我们通过在诸如“2018年我们的月销售额是多少?”等问题中加入特定的时间段来过滤日期。或者,我们可以使用与今天日期相关的时间段来提问,例如“我们前一年的月销售额是多少?”
额外的时间表达式包括“last”、“next”、“following”、“start at”、“ending at”和“between”。
3、措施
通过询问诸如“哪些订单利润高?”之类的问题来筛选我们的衡量标准。为了改进我们的筛选,点击“high”,并指定“至少”、“介于”或“最多”的标准。其他可以尝试的单词包括“low”、“cheap”和“expensive”。
三、排 序
Ask Data 自动排序我们的结果。我们还可以使用“升序”、“降序”和“按字母顺序”等词指定排序顺序。例如,我们可以问“按字母顺序排序客户名称”。
四、限 制
通过询问诸如“销售额排名前 5 的城市是什么?”这样的问题来指定结果的数量。我们可以点击“顶部”来修改我们的顶部或底部选择。
五、指定 Viz 类型
Ask Data 会根据我们的问题自动选择一个合适的视觉。例如,当我们问:“每个州的销售额是多少?”,结果将自动显示为地图。要指定一个 Viz 类型,我们从 Viz 下拉列表中选择一个。
或者,我们可以指定一个 Viz 类型作为问题的一部分。例如,“每个州的销售情况如何?”
六、同义词
我们可以为维度和度量分配多个名称。例如,我们可能希望将 Sales 度量称为“收入”或“收入”。让我们点击销售的下拉菜单,然后选择“编辑同义词”。我们将输入用逗号分隔的所需同义词。现在,当我们将鼠标悬停在 Sales 上时,我们会看到分配的同义词。
当我们问一个问题,比如“收入是多少?”时,同义词“revenue”解析为 Sales 度量。请记住,使用相同数据源的其他人可以看到和使用同义词。
七、问更复杂的问题
我们可以把目前所学到的知识结合起来,创造出更复杂的问题。当我们问:“在加州,2018 年销售额排名前 10 位的城市是哪些?”,我们指定要显示的州、年份和城市数量。
当我们问“将每个类别和子类别的收入和利润率作为树状图进行比较”时,我们使用收入作为销售的同义词,同时指定了 Viz 类型。结果显示,桌子的销售额很高(基于矩形尺寸),但利润率很低(基于颜色)。
八、其 他
1、保存
我们可以将我们的 Ask Data vizzes 保存为工作簿。单击 save 图标并选择 save as。
2、数据源管理
如果要管理和发布数据源,请根据预期的用户问题准备数据源。另外,一定要让 Ask Data 用户访问已发布的数据源。
以上就是关于「查询数据」的全部内容。感谢观看本视频,更多 Tableau 学习资源,请持续关注 DCC 数创院。
更多相关信息,请访问专题页: Tableau使用入门教程
SUMMARY
▶ 今天,我们一起来学习 Explorer 角色的第 2 课:查询数据,带你了解如何使用自然语言分析数据。 为便于大家更好地跟随操作,接下来,小 C 把视频的内容用图文形式进行拆解。 一、查询数据 Ask Data 是一种简单、强大、智能的新方式,可以让我们使用自然语言与数据进行交互。只要输入问题,就能看到结果。 Ask Data 适用于我们在 Tableau Server 和 Tableau