数据可视化———Tableau

2024-04-24 06:52
文章标签 数据 可视化 tableau

本文主要是介绍数据可视化———Tableau,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

基本认识:

维度:定性—字符串文本,日期和日期时间等等
度量:定量—连续值,一般属于数值

数据类型:
数值
日期/日期时间
字符串
布尔值
地理值

运算符
算数运算符:加减乘除,%取余,^乘方
逻辑运算符:AND OR NOT
比较运算符:==,>,>=,<,<=,!=
优先级:
1,- 求反
2,^ 乘方
3,*,/,%
4,+,-
5,==,>,>=,<,<=,!=
6,与或非

常用函数:
数字函数:
ABS绝对值
CEILING:向上取整
FLOOR:向下取整
ROUND:四舍五入
POWER
DIV:两数相除取整数
SIGN:符号函数,当数字为负时返回为-1,数字为0返回0,数字为正数返回为1
字符串函数:
CONTAINS(string,substring):如果string字符串包含substring,就返回True
FIND(string,substring,[start]): 返回substring在string中的索引位置,如果没有就返回0,如果设置start起始位置,就从start位置开始找
FINDTH(string,substring,occurance): string字符串可能包含多个substring字符串,返回指定的第occurance个字符串的位置
REPLACE(string,substring,replacement):在string字符串中,将substring替换成replacement,如果没有则保持不变
SPLIT(string, delimiter, tokennumber): 在string字符串中,以delimiter分隔符来拆分,并返回拆分后第tokennumber个字符串
LEN(“string”):string的长度
STARTWITH(“Chinese”,“nese”): nese是否包含在Chinese的开始位置
ENDWITH(“Chinese”,‘nese’): nese是否包含在Chinese的结束位置
UPPER(“tableau”):统一将tableau转换成大写TABLEAU
LOWER(): 转换成小写
LTRIM(" tableau"):删除左边空格
RTRIM("tableau “):删除右边空格
TRIM(” tableau "): 删除左边和右边的空格

日期函数:
DATEADD(datepart时间频率,increment时间数量,date日期字段):返回increment和date按照date_part格式相加或减的值
date+ increment*datepart
DATEDIFF(datepart,date1,date2): 返回date1和date2 按照date_part格式的时间差值
DATENAME(‘‘month’’, #2016-06-09#) 返回月份June
DATEPART(“day”,#2016-07-09#, “monday”)=9 返回day,与DATENAME类似
MAKEDATETIME(#2016-02-03#,#07:34:20#) =2016-02-03 07:34:20;
YEAR(date)
MONTH(date)
TODAY() 返回当前系统时间
NOW()

类型转换函数
STR()
INT()
FLOAT()
DATE(“2014-09-10 14:30”)= 2014-09-10
DATEPARSE(“dd.MMMM.yyyy”,“15.April.2004”) = 2004-04-15 12:00:00 AM 换成指定格式

逻辑函数
ISDATE()
ISNULL()
IIF()
IF test THEN value END
CASE 字段 WHEN “a” THEN 1 WHEN “b” THEN 2 ELSE 3 END

聚合函数
COUNT
COUNTD: 去重复值之后的计数
SUM
AVG
MAX
MIN
MEDIAN

结构:向下钻取 粗的维度向细的维度钻取
向上钻取 细的维度向粗的维度钻取

创建组:针对文本型的字段
创建级或数据桶:针对数据型的字段
双击订单进入逻辑表
双击订单进入逻辑表。在逻辑表中叫做创建级,在工作表中叫做数据桶

创建字段:
创建度量:计算利润率,利润率不能求总和,不可以使用字段来计算,需要对利润求和除销售额的总量,我觉得,度量和字段的关系就是,度量需要对字段进行聚合运算,字段只需要对原始数据进行加工计算即可

表计算:做透视统计分析,表计算就是透视后的二次计算
分区字段:将整个表拆分成多个子表,并对每个子表单独执行计算(如果行或者列标签存在多级标签,则父标签就是分区字段)
寻址字段:确定具体的计算方向(从左->右,从上到下)
计算类型:
差异:比较值-基准值 比较值为当前单元格的值,基准值为上一个单元格的值
百分比差异:差异/基准值
百分位:生成百分比的排名序号
移动计算:计算指定范围的数值,比如总计上一个2,下一个2,计算规则:当前单元格的值+前面两个的值+后面两个的值
计算依据:
表 横穿:整张表的每行数据从左到右计算
表 向下:整张表的每列数据从上到下计算
表 横穿,然后向下,z字型计算,第一行从左到右计算完,再从第二行开始从左到右计算
表 向下,然后横穿,N字型计算,第一列从上到下计算完,再从第二列从上到下计算
单元格,每个单元格的数据独立计算
特定维度:按照固定字段的方向计算
LOD公式,Levels of Detail详细级别表达式:
EXCLUDE 维度削弱
FIXED 指定维度
INCLUDE 维度增强

数据可视化

将维度,度量,图表三者结合,实现急速高校地数据分析及可视化
页面: 播放器,播放图标,向前/向后播放,可以选择播放速度
筛选器:做数据筛选的功能

标记:
颜色:针对连续型字段,根据数值大小做一个相应的颜色变化
针对文本型字段,根据颜色来区分不同的文本类型,可以充当图例的作用
大小:根据数值的大小,来决定图形大小
标签:设置图形显示数据标签
详细信息:绘图的最小单位,颗粒度或者分组依据,如绘制散点图或者箱线图,将订单ID字段拖放至详细信息,那么每个订单生成一个坐标点,如果绘制业务地图,将省份字段拖放至详细信息,那么每个省份生成一个地域
工具提示:鼠标悬浮在图形上的提示信息
路径:线条样式(折线图)
角度:根据数值的大小,来决定角度大小,一般针对饼图

散点图:观测两个度量之间的相关性,也就是是否存在线性关系
动态图:页面的时间频率和列的时间频率要相同
盒须图/箱线图:观测一组数据的离散程度和集中趋势
瀑布图:选择甘特条形图

  • 如何在表中添加总计这一列和行: 点击分析(左上角)-> 双击总计
  • 如何将上下两张表 公用一个y轴,右键需要被合并的维度行名称,点击双轴

这篇关于数据可视化———Tableau的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/931046

相关文章

Linux下利用select实现串口数据读取过程

《Linux下利用select实现串口数据读取过程》文章介绍Linux中使用select、poll或epoll实现串口数据读取,通过I/O多路复用机制在数据到达时触发读取,避免持续轮询,示例代码展示设... 目录示例代码(使用select实现)代码解释总结在 linux 系统里,我们可以借助 select、

C#使用iText获取PDF的trailer数据的代码示例

《C#使用iText获取PDF的trailer数据的代码示例》开发程序debug的时候,看到了PDF有个trailer数据,挺有意思,于是考虑用代码把它读出来,那么就用到我们常用的iText框架了,所... 目录引言iText 核心概念C# 代码示例步骤 1: 确保已安装 iText步骤 2: C# 代码程

Pandas处理缺失数据的方式汇总

《Pandas处理缺失数据的方式汇总》许多教程中的数据与现实世界中的数据有很大不同,现实世界中的数据很少是干净且同质的,本文我们将讨论处理缺失数据的一些常规注意事项,了解Pandas如何表示缺失数据,... 目录缺失数据约定的权衡Pandas 中的缺失数据None 作为哨兵值NaN:缺失的数值数据Panda

C++中处理文本数据char与string的终极对比指南

《C++中处理文本数据char与string的终极对比指南》在C++编程中char和string是两种用于处理字符数据的类型,但它们在使用方式和功能上有显著的不同,:本文主要介绍C++中处理文本数... 目录1. 基本定义与本质2. 内存管理3. 操作与功能4. 性能特点5. 使用场景6. 相互转换核心区别

python库pydantic数据验证和设置管理库的用途

《python库pydantic数据验证和设置管理库的用途》pydantic是一个用于数据验证和设置管理的Python库,它主要利用Python类型注解来定义数据模型的结构和验证规则,本文给大家介绍p... 目录主要特点和用途:Field数值验证参数总结pydantic 是一个让你能够 confidentl

JAVA实现亿级千万级数据顺序导出的示例代码

《JAVA实现亿级千万级数据顺序导出的示例代码》本文主要介绍了JAVA实现亿级千万级数据顺序导出的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面... 前提:主要考虑控制内存占用空间,避免出现同时导出,导致主程序OOM问题。实现思路:A.启用线程池

SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式

《SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式》文章介绍如何处理大数据量List批量插入数据库的优化方案:通过拆分List并分配独立线程处理,结合Spring线程池与异步方法提升效率... 目录项目场景解决方案1.实体类2.Mapper3.spring容器注入线程池bejsan对象4.创建

PHP轻松处理千万行数据的方法详解

《PHP轻松处理千万行数据的方法详解》说到处理大数据集,PHP通常不是第一个想到的语言,但如果你曾经需要处理数百万行数据而不让服务器崩溃或内存耗尽,你就会知道PHP用对了工具有多强大,下面小编就... 目录问题的本质php 中的数据流处理:为什么必不可少生成器:内存高效的迭代方式流量控制:避免系统过载一次性

C#实现千万数据秒级导入的代码

《C#实现千万数据秒级导入的代码》在实际开发中excel导入很常见,现代社会中很容易遇到大数据处理业务,所以本文我就给大家分享一下千万数据秒级导入怎么实现,文中有详细的代码示例供大家参考,需要的朋友可... 目录前言一、数据存储二、处理逻辑优化前代码处理逻辑优化后的代码总结前言在实际开发中excel导入很

MyBatis-plus处理存储json数据过程

《MyBatis-plus处理存储json数据过程》文章介绍MyBatis-Plus3.4.21处理对象与集合的差异:对象可用内置Handler配合autoResultMap,集合需自定义处理器继承F... 目录1、如果是对象2、如果需要转换的是List集合总结对象和集合分两种情况处理,目前我用的MP的版本