• Tableua学习笔记


     

    Tableua入门教程

    Tableua工作区

    工作表:又称视图,是可视化分析的最基本单元。
    仪表板:是多个工作表和一些对象(图像、文本、网页、空白等组合),可以按照一定方式对其进行组织和布局,以便揭示数据关系和内涵。
    故事:是按照顺序排列的工作表或者仪表板的集合,故事中各个单独的工作表或者仪表板成为“故事点”,可以使用创建的故事,向用户叙述,某些以故事方式揭示各种事实之间的上下文或者事件发展关系,可以想象成PPT。
    工作簿:包含一个或者多个工作表,以及一个或者多个仪表板和故事,是用户在Tableua中工作成果的容器。用户可以把工作成果组织、保存或发布为工作薄,以便分享和存储。

    Tableua连接数据

    Tableua可以连接的数据源
    传统关系数据库:MySQL、Oracle、IBM DB2等
    多维数据源:Oracle Essbase、Microsoft Analysis Services、Teradata OLAP Connector
    Hadoop系统产品中的数据源:Cloudera Hadoop、Hortonworks Hadoop Hive、MapR Hadoop Hive等
    Tableua数据提取
    Web数据源(Google Analysis、Goodle BigQuerySalesforce等)
    常见本地文件(Excel、文本文件等)

    Tableua连接数据的方式:
    连接到存储在文件(例如 Microsoft Excel、PDF、空间文件等)中的数据。
    连接到存储在服务器(例如 Tableau Server、Microsoft SQL Server、Google Analytics 等)上的数据。
    连接到之前已连接到的数据源。
    复制粘贴输入数据。

    数据与数据之间连接

    如果数据来自多张表、或者来自不同服务器,Tableua提供了数据整合功能,对同一数据源的多表联结、多个数据源的数据融合、行列转换。
    多表联结
    多数据源联结

    数据加载

    Tableua提供两种数据加载的基本方式:
    1.实时连接,即Tableua从数据源获取查询结果,本身不存储数据。
    2.数据提取,将数据提取到Tableua的数据引擎中,自身管理数据。

    数据提取方式的数据刷新:
    可以通过刷新数据保持数据得到更新
    有两种方式:
    1.完全数据提取,即将所有的数据替换为基础数据源中的数据。
    2.增量数据提取,仅添加自上次刷新后新增的数据。

    字段类型

    维度和度量
    Tableua连接数据后会将数据显示在工作区的左侧,Tableua会自动对导入数据的字段类型进行分类:维度和度量。
    度量往往是数值类型,标签颜色为绿色。
    维度往往是一些分类,标签颜色为蓝色。
    通常Tableua对字段的分配是正确的,如果出次或者不合理,你也可以转换字段类型。

    离散和连续
    在 Tableau 中,字段可分为连续或离散。
    当您将字段从“度量”区域拖到“列”或“行”时,值默认情况下将是连续的,并且 Tableau 将创建轴;
    将字段从“数据”窗格的“维度”区域拖到“列”或“行”时,值默认情况下将是离散的,并且 Tableau 将创建列或行标题。

    连续字段生成轴
    如果字段包含可以加总、求平均值或以其他方式聚合的数字,则 Tableau 会在您第一次连接到数据源时将该字段分配给“数据”窗格的“度量”区域。Tableau 假定这些值是连续的。
    当您将连续字段放在“行”或“列”上时,Tableau 会显示一个轴。轴是一个显示最小值和最大值之间的值的度量线,标尺和模拟温度计是显示轴的物品的例子。

    离散字段创建标题
    如果某个字段包含的值是名称、日期或地理位置(不是数字的任何内容),Tableau 会在您第一次连接到数据源时将该字段分配给“数据”窗格的“维度”区域,Tableau 将值视为离散。
    当您将离散字段放在“列”或“行”上时,Tableau 会创建标题,离散字段的单独值将成为行或列标题。(由于绝不会对此类值进行聚合,所以在您处理视图时不会创建新字段值,因此就不需要轴。)

    数据类型

    数据源中的所有字段都具有一种数据类型。数据类型反映了该字段中存储的信息的种类,例如整数 (410)、日期 (1/23/2015) 和字符串(“Wisconsin”)。字段的数据类型在“数据”窗格中由以下所示的图标之一来标识。

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/-wenli/p/12594566.html
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