tableua实践基本图形绘制
练习数据
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一、条形图
条形图一：各地区酒店数量
注意：每一条记录为一个酒店。
- 拖到维度地区到列
- 拖到度量记录数到行
- 拖到维度地区到标签
怎么理解记录数：统计每一个值出现的总和。
条形图二：各地区酒店均价
- 拖到维度地区到列
- 拖到度量价格到行，默认为聚合，将总和改为平均数。
- 拖到度量价格到标签，改为平均值。
- 点击降序
堆积图：价格等级堆积图
堆积图反映的是整体中，不同分量的占比情况。
下图反映的是一个地区中全部的酒店中，不同等级的占比情况。
- 拖动维度地区到行。
- 拖到记录数到列。
- 拖到价格等级到颜色。
- 点击降序
直方图
- 右击度量评分，设置评分数据桶。
- 拖到维度评分数据桶到列。
- 拖到度量记录数到行。
二、 数据前处理、折线图、饼图
数据前处理
- 字段拆分，可自定义拆分
- 字段隐藏
- 数据类型转换
- 数据筛选
折线图
创建电影数量变化的折线图
1.将维度上映日期拖到列、上映日期字段一定要为日期类型，如果不是需要做类型转换。
2.将度量记录数拖到行，统计总和。
3.拖到度量记录数到标签，进行显示。
注意：保持（行和标签中）记录数统计的是总和。
创建电影票房变化的折线图
1.将维度上映日期拖到列、上映日期字段一定要为日期类型，如果不是需要做类型转换。
2.将维度票房数据改为度量，拖到到行。
3.将票房数据拖到标签。
4.点击第三步中拖到标签，显示再标记下的票房数据，修改数据格式，将数据单位修改为k。
5.点击图表中横坐标为NULL的数值显示，删除。
2015年的电影数量与票房比较分析
1.拖动上映日期到过滤器，只留下2015。
2.拖动上映日期到列，然后点击，选择显示月。
3.拖动度量票房数据到行。
4.拖到度量票房数据到标签。
饼状图与环形图
酒店价格等级饼图
1.将标记中图像显示改为饼图
2.拖到价格等级到标记中的颜色
3.拖到记录数到标记中的角度
4.拖到记录数到标记中的标签
5.点击标记中拖到标签的记录数，选择快速表计算的合计百分比。
环形图
酒店价格环形图
环形图是两个饼状图合并（双轴），一个大，一个小，掏空小的。
1.拖到维度价格等级到标记中的颜色
2.拖到度量记录数到行，再拖到度量记录数到行
3.将两个度量记录数修改为最小值
4.先点击第一个饼图，然后单机标记下面对应第一个饼图的标记块，调整其大小，让其变大。
5.合并两个图，点击行修改其中一个记录数，点击双轴。
6.将标记下面，饼图小那个的价格等级移除。
7.将上一步操作标记块的颜色改为白色。
8.将价格等级与记录数移到饼图大的标记块中的标签，进行显示。
9.修改为百分比。
三、 基本表、树状图、气泡图、词云
基本表
香港酒店数量基本表
1.将维度地区拖到行。
2.将记录数拖到文本。
凸显表的使用
1.将维度地区拖到行。
2.将记录数拖到文本。
3.点击右上角的智能推荐，选择凸显表。
二极图
1.将维度地区拖到行。
2.将记录数拖到文本。
3.将记录数拖到颜色，并将形状改为方形。
4.点击颜色，然后编辑颜色，如图所示：
树状图
香港不同类型酒店与评分之间的关系
1.将维度类型拖到行。
2.将度量记录数拖到列。
3.点击智能推荐，选择树状图。
4.重要点：此时图表有两个维度表现了酒店数量的多少，一个是方块大小，一个是颜色，
我们可以把其中一个表示维度撤下来，用来表示其它维度和度量，我们这里用颜色来表示评分。
所以拖下原来用颜色来表示不同类型酒店数量的总和记录数。
5.将评分拖到颜色，并将统计总和改为平均数。
6.调整颜色为对比色更强的红绿。
7.拖到度量记录数到标签。
8.拖到度量评分到标签。
9.点击标签，修改文本显示。
10.我们可以看到图中有些方块由于酒店数量太少，无法显示，怎么让这些方块不显示
你可以用筛选器做，只显示大于某个值的酒店类型。
快速方法：右击右侧空白处，选择筛选器，选择总和记录数，拖动游标。
气泡图
不同类型电影数量与票房的气泡图。
1.将维度类型拖到行。
2.将度量记录数拖到文本。
3.智能推荐选择气泡图。
4.将度量记录数拖到颜色。
5.将颜色表示维度移除。
6.将度量累计票房移到颜色。
词云
不同类型电音数量的词云。
1.将维度类型拖到行。
2.将度量记录数拖到文本。
3.智能推荐选择气泡图。
4.将维度类型拖到颜色。
5.把显示形状从园改为文本。
四、 标靶图、甘特图、瀑布图
五、 tableau进阶：数据集合并、符号地图、智能显示、插入自定义形状、仪表板
六、 填充地图、多维地图、混合地图
七、 多边形地图和背景地图：设置地理信息（自定义地图码导入、设置地图源）
八、 数据分层、数据分组、数据集
九、 计算字段与表计算：粒度、聚合与比率。
十、 人口金字塔、漏斗图、箱线图
十一、 范围-线图、倾斜图
十二、 网络图与弧线图
十三、 雷达图和凹凸图
十四、 回归分析和时间序列分析
