Tableau学习链接分享和常见图表类型：饼图/箱线图/柱状图/折线图/环形图等

Tableau常见图表类型和学习链接分享

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Tableau常见图表类型介绍

数据可视化表达应遵循三个原则：

1. 保证图表的可信性
2. 图标设计符合美学原则
3. 能够高效的表达信息

1.饼图

饼图：显示各项的大小与各项总和的比例；适用于简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况下适用。

2.箱线图

用作显示一组数据分散情况，常见于品质管理、快速识别异常值。最大的优点：不受异常值的影响，能够稳定、准确地描绘出数据的离散分布情况，同时也有利于数据清洗。由上四分位数、下四分位数、中位数、上限和下限组成。异常值会出现在上限和下限之外。

① 直观地识别数据中的离群点

② 直观的判断数据分布情况，了解数据分布状态

③ 箱盒图共由五个数值点构成，分别是最小观察值（下边缘），25%分位数（Q1），中位数，75%分位数（Q3），最大观察值（上边缘）

• 中横线：中位数

• 四分位距（IQR）：75%分位数（Q3）- 25%分位数（Q1），即IQR=Q3-Q1

• 最小观察值（下边缘）= Q1-1.5IQR

• 最大观察值（上边缘）= Q3+1.5IQR

④ 查看可能的离群点数据情况

⑤ 非参数检验时查看不同类别X时，Y的分布情况

⑥ 其他涉及查看数据分布或者离群点时

3. 漏斗图：

主要应用于衡量业务与业务之间、上一环节与下一环节之间的比率差异。漏斗图比较适用于具有固定流程的、并且环节比较多的分析，可以非常直观的显示转化率和流失率。

漏斗图可用于用户转化率的可视化，可用于多个行业。漏斗图最主要的一个应用是用在AARRR模型。在Tableau没有现成的模板。一般用Python、Js或其他绘图软件绘画。

4.柱状图

柱状图：用于表示展示多个分类的变化，以及同类别各个变量之间的比较情况，比较适用于分类数据。与条形图比较相像。

柱状图适用于二维数据（每个数据点包括两个值x和y）,但是有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。可以较好地反映数据的差异，但是只适用于规模不太大的数据（100万以内），规模太大的数据可以使用python。

5.堆叠柱状图

堆叠柱状图不仅可以直观地看出每个系列的值，还能反映出系列的总和，尤其当只需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时最适用。堆叠柱状图将每个矩形柱进行了分割，可以比较明显地展示相同类型下，各个数据的大小情况。可以形象的展示一个大分类里包含的小分类的数据，以及每个小分类的占比，显示的是单个项目与整体之间的关系。

6.折线图

由直角坐标系（笛卡尔坐标系）、点和直线构成。通常用于表示数值随时间间隔或有序序列的变化而产生的变化。比较适用于有序的类别。 折线图一般用于描述变化的趋势。注意：横轴一定是有趋势或有顺序的变量，例如时间、日期等。

7.散点图

散点图通常用于显示和比较数值。适用于二维或两个变量的数据。散点图提供了三类很重要的信息：

• ①根据散点图判断两个变量之间是否存在数据关联关系，以及是否有关联趋势；
• ②判断二者之间是线性关系还是非线性关系，进而进行回归的拟合。
• ③分析散点图中是否具有离群值，从而分析这些离群值对于建模的影响。

散点图一般用于描述变量2随着变量1变化而变化的情况。通过对比可以初步得出两者之间的相关性。

8.圆环图/环形图

环形图是饼图的一种可视化变形，可以理解为将饼图的中心挖去一个较小的同心圆后剩下的图形，用于观测各类数据大小，以及占总体数据的比例，显示了各个数据和整体之间的关系。圆环图可以表达比饼图更多的维度。

圆环图的本质也可以理解为将堆叠条形图的“条”拧成一个个圆环，不过一般用于描绘占比情况。使用场景和表达目的与堆叠条形图一致。Tableau中没有圆环图的模板，可以通过饼图绘制，也可以通过可以用Python绘画。

9.条形图

条形图的本质就是将柱状图旋转90度，其原理和目的均与柱状图一致。

补充：AARRR模型

AARRR漏斗模型：也称海盗模型。AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。

• A：Acquisition 用户获取
• A：Activation 用户激活
• R：Retention 用户留存
• R：Revenue 获得收益
• R：Referral 推荐传播