数据可视化 第2版 课件 项目3、4 Tableau 初级可视化分析、Tableau 地图分析.pptx

Tableau初级可视化分析;目录;1;本项目将以常见可视化分析需求为例，介绍基本图表、组合图表以及进阶图表的创建用法。通过本项目，读者可以学习创建各类初级视图的步骤和过程以及根据实际业务案例进行可视化分析的方法。;（一）常用基础可视化图表分析;步骤1导入数据，如图3-1：;步骤2进入工作表，如图3-2：;步骤3修改表名为——条形图，如图3-3：;步骤4将维度[类别]拖到行，如图3-4：;步骤7将度量[销售额]拖到列，如图3-5：;步骤6为图形设置降序排序，如图3-6：;步骤7为了显示数值大小，分别点选标记卡[标签]—[显示标记标签]，如图3-7：;步骤8如需将水平条形图变换为垂直条形图，可进行交换行列操作。如图3-8：;效果如图3-9所示：;步骤9单击标记卡[标签]，点选[对齐]右侧的“﹀”符号，在[方向]中点选“A”，如图3-10：;注1：[方向]中的三个字母A，分别代表标签的顶部向上、顶部向左、顶部向右。

注2：对标签方向设置时，可能出现操作后没有反应的情况，可以多点几次不同的方向图标再调整到所需要的方向。;效果如图3-11：;步骤10将视图尺寸设置为——整个视图，如图3-12：;效果如图3-13：;;步骤12对视图顶部的[类别]，由于在横轴标签中已经得到体现，因此可以加以隐藏，右键单击[类别]所在行区域，点选——隐藏列字段标签。如图3-15：;效果如图3-16所示：;可见，2019年三大类产品的销售额均在400万以上的量级，其中以家居类产品的规模最大。

操作完成■;2.直方图;步骤1导入数据，如图3-17：;步骤2进入工作表，如图3-18：;步骤3修改表名为——直方图1，如图3-19：;步骤4右键单击度量区[销售额]，依次点选[创建]—[数据桶]，如图3-20：;步骤5在弹出的“编辑级[销售额]”对话框内设置新字段名称以及数据桶大小（也就是销售额的分组组距）。设置数据桶大小为8000。点击“确定”，如图3-21：;注：在对话框的下半部分显示了数据的四个统计指标——最小值、最大值、差异(最大值与最小值的差值)、计数。方便分析人员确定最优数据桶大小。;效果如图3-22，在维度窗口生成了[销售额（数据桶）]字段，可用于直方图的制作。;步骤6将[销售额（数据桶）]拖到列，如图3-23：;步骤7将[记录数]拖到行，如图3-24：;步骤8为了显示数值大小，分别点选标记卡[标签]—[显示标记标签]，如图3-25：;效果如图3-26所示，每个柱体对应的轴标签为所在区间的“起点”值。为了便于查看区间起点与终点值，可以手动进行编辑。;步骤9右键点击区间的标签，点选[编辑别名]，如图3-27：;步骤10将第一个区间的名称修改为：0K-8K，如图3-28：;步骤11将视图尺寸调整为——整个视图，如图3-29：;步骤12在标记卡中调整柱体大小，点选[大小]，向左侧移动滑块到合适的位置，如图3-30：;步骤13将视图上方的[销售额(数据桶)]隐藏，右键单击[销售额(数据桶]]所在行区域，点选——隐藏列字段标签。如图3-31：;效果如图3-32所示，可以看出订单金额主要分布在8千元以内。;采用数据桶建立直方图，组距是固定的。若组距过大，则会导致区间数量偏少，对数据分布的刻画不够精细；若组距过小，则会导致区间数量偏高，所反映的分布信息过于“琐碎”。无论偏高还是偏低都不能很好的满足分析需要。为此，可以通过自定义字段的方法创建不等距分组，基于不等距分组的直方图可以更好的适应不同分布的数据。;步骤1新建工作表，如图3-33：;步骤2修改表名为——直方图2，如图3-34：;步骤3右键点击空白处，创建计算字段——不等距分组，公式：

?

?

?

if[销售额]3000then0K-3K

elseif[销售额]6000then3K-6K

elseif[销售额]9000then6K-9K

elseif[销售额]15000then9K-15K

else15K以上

end

?

如图3-35、3-36：;注1：在录入公式过程中，可直接将所涉及的字段名称拖入公式编辑区，如图3-37：;注2：公式录入完成后，如果没有错误则系统会显示：计算有效。如图3-38：;步骤4将[不等距分组]拖到列，如图3-39：;步骤5将[记录数]拖到行，如图3-40：;步骤6为了显示数值大小，分别点选标记卡[标签]—[显示标记标签]，如图3-41：;步骤7将视图尺寸调整为——整个视图，如图3-42：;步骤8在标记卡中调整柱体大小，点选[大小]，向左侧移动滑块到合适的位置，如图3-43：;步骤9将视图上方的[不等距分组]隐藏，右键单击[不等距分组]所在行区域，点选——隐藏列字段标签。如图