手把手教你Tableau高级数据分析功能附数据集

1、手把手教你Tableau高级数据分析功能（附数据集）原文标题:A Step-by-Step Guide to learn AdvancedTableau - for Data Science and Business Intelligence Professionals作者：Pavleen Kaur翻译：清扬校对:卢苗苗 本文共4000字，建议阅读8分钟。本文借助高级图表创建计算深入研究数据以提取对数据的 分析，并了解R如何与Tableau相互集成和使用。简介“查看数据。显示图表。讲故事。吸引观众。”Tableau是当今数据科学和商业智能专业人员使用的最流行 的数据可视化工具之一。它使您能够以

2、交互和多彩的方式 创建具有洞察力和影响力的可视化效果图。它的用途不仅 仅是创建传统的图表和图表。您可以使用它来挖掘可操作 的数据解析，这要归功于它提供的大量功能和自定义。以 其易用性和简单的功能而闻名，制作如下所示的富有洞察力 的仪表盘只需点击几下鼠标：在本文中，我们将看到一些超 越拖放功能的高级图表。我们将创建计算以深入研究数据 以提取对数据的分析。我们还将看看R如何与Tableau相互 集成和使用。本文假定您掌握丰富的使用Tableau的知识， 例如基本图表形成，计算，参数等。如果您不这样做，我会 建议先参考以下文章，然后再返回此处：贞脚.Tableau for Beginners -简化

3、数据可视化 https:/.analyticsvidhya./blog/2017/07/data-visualisation-made-e asy/中级Tableau指南适用于数据科学和商业智能专业人 员 https:/.analyticsvidhya./blog/2018/01/tableau-for-intermediate- data-science/目录1.高级图形可视化超越“显示我”运 动图凹凸图甜甜圈图表瀑布图帕累托图2.在Tableau中引入 R编程1.高级图形可视化超越-Show Me*几乎所有的 Tableau用户都知道各种基本图形，例如介绍仪表板中显示的 那些图形。这些图表

4、可以使用Tableau的“Show Me”功能 轻松完成。但由于这是一篇面向高级用户的文章，因此我 们将超越“Show Me”并探索需要额外计算的图表。首先， 让我们快速浏览一下我们将在接下来的几节中做什么。以 下是我们超市的销售额和利润的一些基本分析。简单的图 表可以达到与主板中的相同的目的，但我认为您会对这些图 表的宏伟感到兴奋和激动。(https:/github./pavleenkaur/TableauTutorial-On-AnalyticsVidhy a/blob/master/Sample-Superstore.xls/)l动态图表 在开始之 前，先看看Hans Rosling的世

5、界经济图表展示 (https:/.gapminde 匚 o rg/tools/#_chart-type=bubbles) o 点击播放 键，看到魔法在你面前展开。有兴趣自己做一个类似的图 表展示吗？不要担心如何做这些动画！你所看到的被称为贞脚. 动态图表。使用此功能，您可以实时查看数据中的变化。因 此，我们首先下载可在此处找到的Superstore数据集 （https:/github./pavleenkaur/TableauTutorial-On-AnalyticsVidhy a/blob/master/Sample-Superstore.xls）o 现在让趋势线如下图 所示对你来说应该很容易

6、：但是本节我们首先要学习的是如 何使下而的趋势线运动（gif动图）：https:/s3-ap-south-1 .amazonaws./av-blog-media/wp-content/upl oads/2017/08/23131759/2.gif所以让我们开始吧！导入您的数据集，并创建上述趋势图。我们的X轴是订单 日期（月份格式），销售额和利润是度量值。您只需将“订 单日期”拖到“页面”功能区，然后再次更改格式以与X轴 匹配。将标记类型从自动更改变更为圆形。转到“显示历史 记录”，然后选择“追踪”以查看趋势变化。瞧！您的动 态图表已准备好启动。按箭头按钮查看动作，更改“显示历 史”定制项，速度

7、项等：1.2凹凸图假设你想探索Superstore各个部门的销售额（整 整一年）。其中一种方法是：然而备选方案如下：虽然折线图能够显示每个细分部门之间的销售差异，但凹凸 图（上图）给出了更清晰和简明的相同结果图。这些图表 通常用于了解多年来特定产品的受欢迎程度如何变化。贞脚.现在让我们尝试自己创建一个：1）首先，我们需要考虑度量单位，根据这些度量单位我们对 我们的测量维度进行排名。这里我们采取的度量单位是销 售量，测量维度是部门。2）您需要计算模块的帮助才能制作凹凸图表。所以快速创建 一个如下所示的计算。我们将对每个细分部门的销售总额 进行排名：3）现在将“订单日期”拖到列中并将格式更改为 月

8、。在标记窗格中将“Segment”拖动到Marks Pane里的颜 色。最后将“Rank”拖到行。4）在你现在可以看到的图表中，排名是根据月份数量分配的。 但是，我们需要他们在细分部门的基础上。因此，右键单 击行中的排名，然后转到编辑表格计算。5）由于我们希望使用细分部门计算，请将配置更改为：您将获得的图表看起来不像仪表板中的图表，因为它缺少标 签。让我们在双轴（Dual Axis）的帮助下快速修复：6）再次 将排名拖到行上并重复步骤4）和5）以得到：您在Marks Pane中看到了 Rank和Rank吗？我们将使用这 些来创建带圆圈的标签。7）要将上述容转换为双轴图表，请右键单击第二个图表的

9、 Rank轴并选择双轴。8）在Marks Pane中，Rank或Rank（2）,然后将标记类型更改贞脚. 为圆形而不是自动。9）这里的排名按降序排列。要将其更改为升序，请右键单击 左侧的Rank轴 编辑轴反向比例。对右边的Rank轴 重复同样的操作。10）最后，将“销售额”拖放到标签快速表计算总计 百分比上，以获得我们期望的凹凸图。1.3甜甜圈图圆环 图是初级图的另一种表现形式。坦率地说，它是一个中间 有一个洞的饼图，但它有助于更加强调各个细分市场，如下 所示：让我们了解这个区别的不同之处。1）我们将从一个简单的饼图开始描绘每个细分部门的利润：2）要创建饼图的双轴，将measure的numbe

10、r of records拖动 到rows两次。通过右键点击它们并选择最小值代替默认总 和来更改每个绿色药丸的度量：3）选择Marks Pane中的第二个饼图，并将其中的每个度量/ 维度拖岀。减小图表的大小，并将颜色更改为白色（尽管 此处未显示）：4）要创建双轴，右键单击第二个饼图的Y轴，然后选择双轴, 以获得图表。现在你必须明白，以上所有图表虽然在最终外观上都不相贞脚. 同，但都是从“显示我”功能的核心图表中获得的。但是 等一下，它还没有结束。我有更多要展示给你。1.4瀑布图瀑布图的名称来自于其类似的方向和流动。在这 里，我们绘制了 Superstore多年来的运行销售情况，您可以 在2013

11、年中和2014年初看到两个小红色区域，表明销售额 实际下降了，并且还有多少。这意味着这些图表被用来分析一个度量的累积效应，并且看 它是如何作为一个整体增加和减少的。为了更好地理解这 一点，让我们想象它。瀑布图是折线图的衍生物，因此我们将从该图开始：注意：这里的X轴是订单日期（以月年格式并转换为离 散型），丫轴是利润1）右键单击绿色的Profit Pill,然后选择Quick TableCalculation - Running Total o2）将标记类型从自动更改为甘特条：3）创建一个名为NegProfit*的计算字段：4）将这个NegProfit拖到Marks框架中的Size上,得到： 计

12、算的字段用于填写甘特图中的空间。利润中的负值将向 下延伸，而正值则会向上延伸。图表中每个小条的长度表示利润从一个月到下一个月的变 化量。5）最后，将利润拖到颜色：贞脚. 6）您可以继续前进，将颜色更改为两步变化，并清楚地查看 上升和下降：您将获得的图表也可以非常容易地以条形图的 形式表示。请注意，我在这里将颜色分置，以使其凸显出 来：但我相信你会同意使用瀑布图是一种更直观的表示数据的 方式，特别是看看多年来度量的变化，例如销售和利润。1.5帕累托图下面我已经将一个流行的80-20数据分析原理可视化岀来。 如果你还没有听说过它，让我试着用例子来解释它。我们会 经常观察到超市的大部分销售来自少数几

13、种产品。人们不能指望面包和鸡蛋与蛋糕有相同的销售数字，对吧？ 这正式被称为80-20原则，这意味着80%的销售额来自20% 的产品。在我们的超市里，这个原则可以在下面的图表中 看到，其部分销售是由和椅子生成的：这是一种相当流行的可视化，帕累托图通常用于风险管理， 以确定对项目造成最大负面影响的最常见问题；但正如我们 将看到的，它也可以有其他应用程序。让我们看看它是如何完成的：1）我们将从下面的图表开始。这具有作为X轴的子类别和 作为Y轴的销售。图表按降序排列：2）接下来，将销售额拖放到图表上，直到您看到绿色突出显 示的条形和最右边的虚线轴：贞脚.3）在此处下降销售以创建双轴。将第一个图表的标记

14、类型更 改为条形图，将第二个图表更改为直线，最终得到：4）右键单击第二个绿色销售药丸，并为其添加运行总计算：5）剩下的只是改变配色方案，并且您的帕累托图表已准备就 绪！2.在Tableau中引入R编程我喜欢Tableau的一个原因是，它不仅仅是一个工具，而且 意味着只需拖放操作即可创建漂亮的图形。随着2013年 Tableau 8.1的发布，出现了许多新的功能。R编程的引入使得更丰富和动态的可视化得以实现，这是主 要特征之一。R编程可与Tableau -起用于聚类、预测等技 术。我想通过Clustering开始对R和Tableau的探索，所以我使 用了超流行的Iris Dataset（http

15、s:/github./pavleenkaur/TableauTutorial-On-AnalyticsVid hya/blob/master/iris.csv）o它包含不同的功能来区分3种类 型的 flowers,即 Virginica, Setosa 和 Versicoloro 正如你在 下面的图片中看到的那样，R编程整合很容易创建这三种物 种的集群：如果你有兴趣，可进行一下操作。首先，深入了解基础知识 和安装过程，然后深入研究可视化问题！以下描述了 Tableau和R之间的控制流程，以实现此集成：贞脚.R脚本作为表计算写入Tableau,并发送到R的R服务包。 在此模块执行必要的计算并将结

16、果返回给Tableauo注意：为了正确理解并使用此功能，您必须具备R及其各种 语法的一些知识。对于相同的你可以参考以下教程：Learn Data Science in R fromscratch:https:/.analyticsvidhya./blog/2016/02/complete-tutorial- learn-data-science-scratch/现在让我们看看这个集成的步骤：1）安装 R （）2）安装Rserve软件包在R命令行中运行以下命令：3）配置Tableau以在R中运行打开Tableau帮助设置和性能管理R/外部连接。

17、使用以下默认信息填写字段并选择测试连接：所以，现在你已经准备好了适当的配料，让我们开始吧！ 如上图所示，您可以使用Tableau的表计算与R进行通信： 如果您向下滚动功能列表，您将遇到以下四种情况： 当计算区域中包含这些函数时,Tableau会自动理解该脚本适 用于R我希望你最初兴奋的制作集群仍然存在！我们继续。1）从这里下载Iris数据集。https:/github./pavleenkaur/TableauTutorial-On-AnalyticsVidhy贞脚.a/blob/master/iris.csv2）在Tableau中导入数据集，并制作下图：3）在这里，您可以通过不同的度量获得总和

18、。要获得离散值, 请转至分析，并取消选中聚合度量，以获取：4）最后，要形成群集，请在标记窗格中将类维度拖到颜色上: 我们上面有一个散点图，它显示了分为3个不同群集的数据 点群集。现在让我们尝试与R样，并比较我们将得到的两个可视化。 我们将使用最常见的聚类算法K-Means：1）从与上面第2点相同的散点图开始。2）创建一个新的计算字段并填写以下容：为了清楚起见，上述计算是：3）最后,将新形成的Field Cluster拖放到Marks Pane中的Color,以使您的集群准备就绪！虽然有一些重叠，但这两个可视化确实看起来相当准确。 这是将R与Tableau集成的潜力的一个小要点。它的应用程 序是无限的，我相信你一定已经开始考虑可以与之交互的不 同方式。结束笔记如果我说这就是T“ble“u的全部，这可能稍显幼稚。随着新 版本的推出，新功能也将随之推出。不仅如此，人们总是在试验和探索Tableau,并提岀