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学会这项视觉化工具 你离大厂又近了一步

消息来源:baojiabao.com 作者: 发布时间:2026-05-17

报价宝综合消息学会这项视觉化工具 你离大厂又近了一步

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Tableau服务于百度、亚马逊、饿了么、联想、中信银行等公司,Tableau也越来越被公司企业认可,熟练掌握Tableau,让你职场更加顺畅,毕竟机会只留给有准备的同学!

Tableau中国客户

在介绍tableau之前,我们先看一个示例:从网上download一份2016年全年北京市空气质量的资料,做了一个视觉化的图表,看图:

通过上图我们可以清晰的看到2016年全年北京市的空气质量情况,细致观察后我们发现,2016年12月差不多有半个月的时间里北京市处于重度以及严重污染的状况。

以上就是使用tableau花费不到5分钟完成的一份视觉化的资料图表。如果你已经对tableau产生了兴趣,那么我们就来具体聊一下吧。

What is tableau?Tableau Software帮助人们检视并理解资料。帮助你快速分析、视觉化并分享资讯。

Why tableau?当今社会,商户智慧(Business Intelligence,BI)被广泛应用各个行业,并在辅助商业决策方面发挥了重大的作用。但是传统的BI架构在处理企业资料时候有很多的弊端:

1. 开发难度高,上线周期长

2. 架构笨重,无法灵活响应

3. 运维成本高

而tableau是一款定位资料视觉化敏捷开发和实现的商务智慧展现工具,具有以下核心优势:

1. 资料获取极速高效

2. 使用者体验良好且易用的表现形式

3. 易学,不需要技术背景和复杂的统计知识

4. 操作十分简单

中国统计网&爱资料学院,研发了一门“Tableau 轻松做资料视觉化”,讲师持有Tableau Desktop Qualified Associate原厂认证,目前就职于某Tableau代理公司。从资料透视表开始,逐步掌握Tableau资料视觉化,零基础的你也能做出实用又炫酷的视觉化图表了!

What can tableau do ?我们继续来看几组很cool的视觉化资料图表,来深入了解下tableau能为我们展现什么NO1.第 113 届美国国会投票记录-每个Question下投票记录数。

资料下载地址:https://public.tableau.com/zh-cn/s/resources

当然,你也可以使用饼状图来表示:

NO2.1910年美国各个州出生婴儿数

上图的原资料我们可以看一下,资料字段:美国州名、婴儿性别、出生年月、数目

值得一提的是tableau可以自动识别某一些地理位置的编号,以及日期型别的格式:

1910年~2012年各个州出生的男女婴儿数目:在每个州出生的所有婴儿里面,我们用颜色标识了男女性别的婴儿。

接下来,1910年~2012年美国全国男女婴儿出生数目情况:

由上图我们看出,从1920年开始,女性婴儿的数目开始和男性婴儿数目拉开差距,且到1970年左右,差距越来越大。

注意了

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其实tableau可以做的图示形式还有很多很多,以上我简单的列举了几种比较常用的。后面我们说下tableau实践部分:

tableau界面介绍:

资料视窗:展示当前使用的资料来源,以及资料来源包含的所有资料字段。在这里我们看到所有资料字段被分为两类:维度和度量(敲黑板)。

维度和度量是tableau使用过程中最重要的两个概念。

度量:往往是一个数值字段,将其拖放到功能区时,tableau预设会进行聚合运算,同时,试图去会战胜相应的轴;

维度往往是一些分类、时间方面的定性字段,将其拖放到功能区时,tableau不会对其进行字段,而是对检视区进行分割槽,维度的内容显示为歌曲的标题。

离散和联连续:离散和连续是另一种资料角色分类,在tableau中,蓝色是离散字段,绿色是连续字段,离散字段在行列功能区总是在检视中显示为标题,而连续字段则在试图中显示为轴:

连续:

离散:

写到这里,我们来回到文章的最初,讲一下北京市空气质量情况的视觉化图表是如何完成的。

tableau示例详解:先看一下原始资料:

step1:汇入资料

step2:分析下我们想要的最终效果,我们需要在维度上按照季度和月份、以及天分类,而度量则是我们最终需要看的资料:空气质量也就是AQI指数。

step3:于是我们做如下操作

讲日期拖到列标签、行标签(拖两次),将日期单位分别置为:日、季度、月,然后选择智慧显示中的第二个图表型别

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step4:发现和我们最终想要的还有一些差距。我们希望使用颜色来表示不同的污染程度,将AQI指数拖动到颜色上。同时我们不希望AQI对方块的大小起作用,于是我们把形状上的AQI指数去掉。

step5:同时我们不希望AQI对放块儿的大小起作用,于是我们把形状上的AQI指数去掉

step6:这时候我们需要改变方块儿的颜色:

这里根据我们队污染程度区间的定义:优0~50;良50~100;轻度污染100~150.....等

我们需要对AQI空气指数进行分组:

step7:分组完成

step8:我们把AQI在颜色上的标记去掉,把刚刚的AQI分组拖到颜色标记上:

step9:好像差不多了,只是颜色还有点诡异,没关系,我们改一下颜色:

step10:我们给每个组分配上不同的颜色,使其更好区分污染程度。然后点选工作表-复制-影象

完成!

End.

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2020-01-09 02:49:00

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