Tableau中的三组基本/核心概念

最近在系统学习Tableau，B站上也搜了一些视频教程，无论是官方还是非官方，大多都是一上来做什么什么图表，看着酷炫的可视化，总是有一些基本概念萦绕着不解。但似乎没有太多人重视这些基本概念，着实让我惊讶！就像看Tufte的定量数据的可视化，完全跟软件操作没关系，但如果你懂了他在讲图表可视化的基本逻辑，软件工具就都只是将这些概念和原理可操作化，那样你应该会理解更深。但愿吧，在这个浮躁、太看重眼前利益的世界里，庆幸也还有你做个读者，看我写的这些文字。

在Tableau的英文Elearning教程里，在初级课程前，是还有一门基础课的，中文界面里只有初、中和高三个基本课程。正是这个我本来也要忽略的小白课程中谈到了这3组概念。

• Dimensions与Measures数据分类：维度数据通常对应类别数据，与命名或名称量表对应，是定性类数据，通常描述类别，告诉你what, who, when等信息；而顺序、等比和等距量表对应的数字，通常会被Tableau读取为测量数据，是定量数据。维度通常是测量数据的观察视角，可视化中视觉编码通常对应的便是维度（测量也可进行视觉编码，如颜色，但与维度在tableau中呈现方式有差异，表现为渐变）
• Granularity与Aggregation：数据粒度即数据的详细程度，对于Tableau视图中可视化的测量值，通常都以某种聚合方式展示，如默认的SUM。这样你其实是在俯视视角看数据，看不到细节，此时你可以慢慢加入维度作为编码，从而降低观察角度，看到维度代表的这一层数据细节。当然如果你放进的是代表每个值的个体维度，你就看到了数据最底层。
• Discrete与Continuous：离散型、连续型数据与维度和测量并不完全对等，在维度值中也可以有连续值，如时间；测量值也不完全是连续的，如时间。Tableau中通常把离散值对应分类标签，总之是类别，无论坐标轴还是不同颜色、大小等视觉编码都是如此，对应视图区域的蓝色胶囊；而连续值对应坐标轴，或筛选、编码呈现方式中的连续区间，视图区域显示为绿色胶囊。