【Tableau零基础入门】基础图表制作

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文章结构

前言

一、数据连接

二、tableau数据可视化原理

三、基础图表的制作

总结

前言

最近想要系统的学习一个可视化工具，听说Tableau对于小白很友好，并且学生可以申请免费使用一年，这羊毛此时不薅，更待何时！今天学习了一些基础图表的制作，非常非常非常基础，有需要的小伙伴可以跟我一起学习哟！

一、数据连接

（数据到B站戴师兄评论区自行下载）

• 连接类型：对于本地文件，.csv数据连接到文本，.xls/.xlsx连接到Excel；对于数据库，需要下载驱动程序。
• 连接方式：先连接到shop,再拖拽cpc，选择连接字段：门店id=门店ID 日期=日期；继续拖拽orders与shop相连，选择连接字段：门店id=门店ID 日期=下单日期。
• 数据量级：shop表有2385行，从2019年8月21日—2020年9月25日，有空值代表当天没开店；cpc表有1117行，从2019年10月28日—2020年9月25日；orders表中只有一家门店的数据，有4419行。

二、Tableau数据可视化原理

第一概念：区分“度量”和“维度”

对于可视化而言，数据有【度量】和【维度】两种类型。度量是数值型变量，可以进行计算，基于计算结果表示成面积大小、长短、颜色深浅等，是可以量化的视觉元素。维度是类别性变量，是有限的类别或可区分的数组。

Tableau的可视化操作其实就是对【度量】和【维度】进行拖拽操作，可拖拽的区域主要有：行列、标记卡、筛选器。

第二概念：维度会对度量值进行区分

可以将维度放在“颜色”“大小”“详细信息”等标签上，对度量进行区分。

第三概念：区分有轴图和无轴图

Tableau可实现的无轴图主要有词云、气泡图、树地图、饼图四种。都是将“度量”放到“大小”上，“维度”放到颜色、标签、详细信息上，在选择对应的类型。

第四概念：离散形成标签，连续对应数轴

划重点！！这四个概念将会在之后的做图中反复使用，暂时没理解没关系，实践是检验真理的唯一标准！！

三、基本图表的制作

1.柱状图、条形图

把“GMV”拖到“行”，“门店名称”拖到“列”，得到柱状图，可以点击自动排序：

如果想要得到一个条形图，不仅可以查看不同品牌的GMV ，还可以查看不同品牌下不同门店的GMV，或者不同品牌下不同门店在不同平台的GMV，并且可以对日期等进行筛选。我们就需要用到“分层结构”和“筛选器”了。

step1:将柱状图转置。

step2:创建分层结构（以“品牌-门店-平台”为例）。

        右键品牌名称--->分层结构--->输入“品牌-门店-平台”---->将“门店名称”“平台”拖拽到分层结构的目录下

step3：将创建好的分层结构替换掉原来的“门店名称”

step4：将“日期”拖拽到“筛选器”，编辑筛选器，选择日期范围。

 2.热力图

用颜色深浅反映数值大小

3.气泡图、词云

将“门店名称”拖到“标签”，将“GMV”拖到“大小”，将标记卡片中改成“圆”即得到气泡图，改成“文本”即得到词云。（GMV越大，气泡或者词越大）

4.饼图、树地图

将“门店名称”拖到“标签”，“GMV”拖到“大小”、“标签”，“门店名称”复制到“颜色”进行区分。在饼图中，我们常用百分比表示大小。右键GMV--->点击快速表计算--->合计百分比。最后在标记卡中切换到“饼图”或“方形”。

5.堆积图

将“门店名称”拖到“列”，GMV拖到“行”，“平台”放到“颜色”，将"GMV"复制到“标签”

为了更清晰的看出每个平台的GMV和相对百分比，进行如下操作：

右键标记卡中的GMV--->点击“快速表运算”--->合计百分比（但此时的百分比是针对总的GMV）--->点击“编辑表运算”---->点击“表（向下）”--->将计算后的GMV拖到“行”

6.折线图

反映GMV随时间的变化，注意将日期转化成“天”，可以在数据分析栏中添加“预测”和“趋势线”等

7.面积图

可以更值观的反映不同平台上GMV的趋势变化及GMV总和大小。只需在折线图的基础上，将“平台”拖到“颜色”。

8.散点图

反映“cpc”与“GMV”之间的关系。将"GMV"放到“行”，“cpc总费用”放到“列”，这时只有一个点，我们把“日期”放到“详细信息”进行区分，可以在数据分析栏中点“群集”进行聚类。

9.直方图

对“用户实付”做直方图。(直方图可以看作对连续数据离散化，再将其作为维度进行计数)

右键“用户实付”--->创建数据桶--->设置数据桶大小--->将数据桶放入“列”--->计数放入“行”

10.地图

step1：先将“配送坐标”的经纬度转化为地理角色；

step2：将经纬度分别放入行和列。此时发现只有一个点，那是因为我们没有用维度对他进行区分。我们用“用户id”对其进行区分，将"用户id"拖到“详细信息”；

step3：将“距离”拖到“颜色”，“用户实付”拖到“大小”，这样颜色越深代表越远，圆越大代表用户实付越大。但我们发现存在问题，有些中间的点颜色却很深，查看了数据详情后发现，每个用户并不是只下一次单，距离会发生累加。因此，我们需要自定义一些限制，尽量让每个点对应一个单独的订单。

step4：创建“主键”进行区分。创建计算字段--->命名为“主键”--->"订单id"+"用户id"+“日期”--->将主键放入“详细信息”。需要注意，要将这些数据都先转化为字符串。

 文末总结

对任何事物的学习都要从基础的开始，由量变引起质变！多多练习，熟能生巧！

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