一、Tableau可视化原理
1、Tableau的第一概念：
对度量和维度进行拖拽操作，从而实现可视化图表的制作。
度量默认聚合，度量值会形成图形标记，图形标记可以切换。
可拖拽操作区域主要有以下三个：
1、 行列（Y-X）可通过转置交换
2、 标记卡：
用来切换数据对应的视觉影射类型
用来调整图标颜色、标记、大小等细节
3、筛选器：将指定变量作为筛选条件
2、Tableau可视化原理的第二个概念：
维度会对度量值进行区分，增加度量值的信息密度（单个图表传达信息的多少）
1、当点击线时，只有一个点，需要引入维度对点进行拆分。（例如将维度复制，将其格式变为字符串列）
2、将维度放在颜色、标签、详细信息、行、列都可以对度量进行区分，并且形成对应的效果。（维度对度量进行切分，增加信息密度，维度（列），度量（行））
3、词云的制作方法：
将日期（字符串，维度）放到标签，消耗（度量）放到大小上，标记显示格式变为文本
3、Tableau可视化原理的第三个概念：
图表分为有轴图表和无轴图表（极坐标图表）
无轴图表制作方法：
将度量放到大小上，维度放在颜色、标签、详细信息上，然后选择对应的图形标记
饼图：度量的数值大小映射成饼图的角度和面积大小，维度用来区分种类，选择标记显示格式为饼图
树地图：度量的数值大小映射成饼图的角度和面积大小，维度用来区分种类，选择标记显示格式为方形
4、Tableau可视化原理的第四个概念：
离散形成标签，连续形成数轴
1、对于数轴的理解是Tableau在表和图之间切换的关键。
度量（绿色）一般都是连续的——形成数轴(Y)
维度（蓝色）一般都是离散的——形成标签(X)
2、表格就是由离散的维度标签所组成
3、度量变成标签——将度量改为离散即可
二、基础图表的制作
1、柱状图：
列为维度，行为度量
2、条形图：
柱状图转置，即行为维度，列为度量
【创建分级结构】实现数据钻取
【添加筛选器】实现数据选取
3、热力图（突出显示表）：
先做出文本表：至少拖拽一个维度至行，然后直接拖拽需要展示的度量到维度后的Abc上
最后将需要展现的【度量】或直接将度量值拖拽至颜色
然后选择标记下方的图表类型为方形（不选择方形则是数值变色）
4、气泡图：
制作流程：
度量至大小
维度至颜色和标签
图形选为圆形
5、词云：
用度量代表文本大小，维度代表文本颜色
制作流程：
度量至大小
维度至颜色和标签
图形选为文本
6、饼图：
【维度】拖拽至颜色
【度量】拖拽至大小
选择图表类型为饼图
【快速表计算】
右键标签度量选择快速表计算，合计百分比计算各数值的百分比占比
最后右键标记的数值设置格式，区，第一个，设置为为1位数百分比
帮助右下角可以调整视图的显示方式
7、树地图：
【度量】至大小
【维度】至标签、颜色
8、堆积图
绝对堆积：在柱状图/条形图的基础上，用颜色区分一个维度在另一个维度下的占比大小
在做完柱状图后，将需要堆积展示占比的维度拖拽至颜色即可
9、折线图：
拖拽时间【维度】至列，【度量】至行
选择线
设置时间类型，下拉列中的胶囊
上方时间选择为离散，以日-周-月为不同类别汇总统计数据，即每一年的一月都视为一个变量
下方时间选择为连续，以连续的日-周-月等时间单位为序列统计数据，每一年的一月都是不一样的变量
【维度】到颜色可做出多维折线图，一个颜色代表一个类别
基于连续时间序列的折线图预测接下来的数据走向注：只有连续变量的预测才有意义
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「小白学习记录」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/feverfew1/article/details/126144170
网友评论