Tableau自学四部曲_Part3:基础图表制作

文章目录

  • 一、 对比分析:比大小
    • 1. 柱状图
    • 2. 条形图
    • 3. 热力图(突出显示表)
    • 4. 气泡图
    • 5. 词云
  • 二、变化分析:看趋势
    • 1. 折线图
    • 2. 基于连续时间序列的折线图预测接下来的数据走向
    • 3. 面积图
  • 三、构成分析:看占比
    • 1. 饼图
    • 2. 【快速表计算】
    • 3. 树地图
    • 4. 堆积图
  • 四、关系分布:看位置
    • 1. 散点图
    • 2. 【聚类分析】
    • 3. 直方图
    • 4. 地图


一、 对比分析:比大小

1. 柱状图

  • 各个分行/门店/广告计划的成交额 Tableau自学四部曲_Part3:基础图表制作_第1张图片
  • 使用场景
    • 较少变量之间的对比分析
      • 字段=表头,变量=具体值和数据
    • 各大区之间的业绩对比
    • 各大类商品之间的销售额对比
  • 图表逻辑
    • 在一个或多个【维度】下对【度量】进行统计,从而得到该【维度】下不同变量之间的【度量】差异
    • 没有对比就没有伤害
  • 制作流程
    • 一个或多个【维度】至列,一个或多个【度量】至行
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2. 条形图

  • 各个门店的成交额 Tableau自学四部曲_Part3:基础图表制作_第3张图片
  • 使用场景
    • 较多变量之间的对比分析
    • 各人之间的业绩对比
    • 各商品之间的销售额对比
  • 图表逻辑
    • 与柱状图相同,但在水平展示下,多变量之间的对比更易浏览
  • 制作流程
    • 对柱状图进行转置,转置旁边是排序功能
    • 一个或多个【维度】至行,一个或多个【度量】至列
  • 【创建分级结构】实现数据钻取
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  • 【添加筛选器】实现数据选取
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3. 热力图(突出显示表)

  • 门店数据按日期排序,突出显示GMV
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  • 使用场景

    • 多【维度】下多变量的同时对比,并且需要同时查看对比效果和数值
    • 各组/商品类别之间的销售额、利润同时对比
  • 图表逻辑

    • 在文本表上根据度量值大小加上颜色深浅标记
  • 制作流程

    • 先做出文本表
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      • 至少拖拽一个维度至行,然后直接拖拽需要展示的度量到维度后的Abc上
      • 右键度量值内的胶囊设置格式,可设置数据格式
      • 快速表计算——重要知识点
        • 编辑表计算设置计算区域和顺序
        • 总额百分比可以直接计算百分比占比
        • 差异百分比可以计算环比 Tableau自学四部曲_Part3:基础图表制作_第10张图片
  • 最后将需要展现的【度量】或直接将度量值拖拽至颜色

    • 度量值
    • 度量名称
    • 记录数
    • 都是Tableau自动创建的字段,方便批量处理度量及对应名称
  • 然后选择标记下方的图表类型为方形(不选择方形则是数值变色)

4. 气泡图

  • 各个外卖门店的GMV
    • 使用场景
      • 极多变量下在同一度量上的对比分析
      • 一个班或者全公司所有个人的某一度量分析
  • 图表逻辑
    • 用度量代表气泡大小,维度代表气泡颜色
  • 制作流程
    • 【度量】至大小
    • 维度至颜色和标签
    • 图形选为圆形
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示例可见:Tableau自学四部曲_Part2:数据连接&可视化原理—Tableau可视化原理“具体操作”

5. 词云

  • 使用场景
    • 极多变量下在同一度量上的对比分析,同时需要突出变量名称
  • 图表逻辑
    • 用度量代表文本大小,维度代表文本颜色
  • 制作流程
    • 【度量】至大小
    • 维度至颜色和标签
    • 图形选为文本
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示例可见:Tableau自学四部曲_Part2:数据连接&可视化原理—Tableau可视化原理“具体操作”

二、变化分析:看趋势

1. 折线图

  • 全流程转化数据多轴/颜色拆分显示

  • 使用场景

    • 基于时间【维度】分析【度量】的数据变化及趋势
    • 过去三年的成交额变化
  • 图表逻辑

    • 基于时间维度的柱状图,但是将展现形式从条形图变为了折线
  • 制作流程
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    • 拖拽时间【维度】至列,【度量】至行

    • 设置时间类型,下拉列中的胶囊

      • 上方时间选择为离散,以日-周-月为不同类别汇总统计数据,即每一年的一月都视为一个变量 Tableau自学四部曲_Part3:基础图表制作_第14张图片
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      • 下方时间选择为连续,以连续的日-周-月等时间单位为序列统计数据,每一年的一月都是不一样的变量
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        连续日期的折线图可以增加预测趋势,因为时间预测的前提是:时间是连续的(注意:如果预测不出来或者是一天平直的线,说明预测不太对)
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        此时,可以尝试将日期改为“天”,同时缩短“日期” ,这时的预测就有了可信度了Tableau自学四部曲_Part3:基础图表制作_第20张图片
        还可以添加趋势线
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    • 【维度】到颜色可做出多维折线图,一个颜色代表一个类别

    • 不要用折线图来呈现维度的变化
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2. 基于连续时间序列的折线图预测接下来的数据走向

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  • 选择时间单位,下方的年月日天,时间胶囊变为绿色(连续变量)
  • 注:只有连续变量的预测才有意义
  • 选择左侧数据栏右边的分析,拖拽预测至做好的折线图中
  • 右键预测出的数据区域即可设置预测(初学者不建议设置)并查看预测描述
  • 如果数据缺失太多或量级太小,可能无法预测,这个时候需要用筛选区调整一下时间
  • 复制工作表为交叉表即可得到图表数据,工作表-导出交叉表至Excel即可导出数据

3. 面积图

  • 使用场景
    • 有内部累计关系的值随时间变化
    • 不强调趋势,强调绝对值
  • 图表逻辑
    • 在折线图的基础上选择面积作为视觉影射
  • 制作流程
    • 标记卡中把折线改为区域
    • 将对象放在颜色上或冲洗拖拽预测指示器
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三、构成分析:看占比

1. 饼图

  • 品牌GMV占比
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  • 使用场景

    • 一个【维度】下各个变量在某一【度量】下所占比例
    • 性别维度下,男女顾客各占成交金额的百分比
  • 图表逻辑

    • 【维度】代表各扇区的颜色,【度量】代表饼图中各扇区角度的大小
  • 制作流程
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    • 【维度】拖拽至颜色
    • 【度量】拖拽至大小
    • 选择图表类型为饼图
    • 饼图不宜颜色过多
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    • 【度量】和【维度】拖拽至标记显示数值,但饼图一般不标记绝度值,只标记百分比

2. 【快速表计算】

  • 右键标签度量选择快速表计算,合计百分比计算各数值的百分比占比
  • 最后右键标记的数值设置格式,区,第一个,设置为为1位数百分比
  • 帮助右下角可以调整视图的显示方式
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3. 树地图

  • 使用场景
    • 一个度量在多个维度下的占比展现和分析
    • 各组销售贡献度
    • 各用户用户贡献度
  • 图表逻辑
    • 每个方格代表一个该【维度】下的变量,方格的大小代表此变量的在该【维度】下的【度量】占比大小
    • 方格会按顺序排列,占比最大的在最左上方
  • 制作流程
    • 拖拽【度量】至大小
    • 【维度】至标签
    • 树地图是升级版的饼图,按照顺序展示大小,还能增加颜色等维度
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示例可见:Tableau自学四部曲_Part2:数据连接&可视化原理—Tableau可视化原理“具体操作”

4. 堆积图

  • 使用场景
    • 相同【度量】下,比较一个【维度】下另一个【维度】的占比
    • 各地区各品类产品对销售额的贡献
  • 图表逻辑
    • 绝对堆积:在柱状图/条形图的基础上,用颜色区分一个维度在另一个维度下的占比大小
    • 相对堆积:不展示绝对值,使用合集快表计算:合计百分比,只展示百分比
  • 制作流程
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    • 在做完柱状图后,将需要堆积展示占比的【维度】拖拽至颜色即可
    • 拖拽度量值或在轴下添加变量也可堆积

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这里可以对GMV标签进行快速表计算
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此时发现是一个整体的合计百分比,按道理来说上下相加应该是100%,想看到这种怎么办?点击“编辑表计算”,将“表(横穿)”改为“表(向下)”,
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如果对数轴上的GMV进行百分比计算,相当于每个数值都是100%,即相对百分比
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将GMV放旁边,一个相对百分比,一个绝对百分比;绝对百分比是指绝对值是有区分的,内部在进行百分比的展示;相对百分比是说大家都是一百,去看下占比的变化,这种相当于占比变化会更加明显,但是缺点是会忽略绝对值的大小
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一般来说,相对百分比标记占比,绝对百分比标记标签
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四、关系分布:看位置

1. 散点图

  • CPC、下单人数和gmv
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  • 使用场景

    • 分析某一【维度】变量在两个【度量】下的分布和变量之间的相关性
    • 产品的销售额和所得利润之间的关系(正相关、弱相关、不相关)
  • 图表逻辑

    • 横纵轴各代表一个【度量】,【维度】中的变量则作为一个点,根据横纵轴上的度量值大小确认位置
  • 制作流程
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    • 将两个【度量】分别拖拽至行列

    • 将点代表的【维度】拖拽至详细信息

    • 可以将你想区分的【维度】添加到颜色,对该【维度】的变量进行区分

    • 还可以将【维度】拖拽至大小,增加展现维度
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    • 分析-趋势线即可展示分析的两个度量之间的线性关系,也可以直接右键图表-显示趋势线

2. 【聚类分析】

  • 分析-群集即可对变量进行聚类分析,具有相同分布特征的变量会被分为一类,右键群集胶囊即可修改聚类数量
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  • K-means聚类算法,基于欧式距离计算

3. 直方图

  • 订单价格步长
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  • 使用场景

    • 查看单一度量下的数据分布
    • 常见分布
      • 2/8法则
      • 马太效应
      • 40-20-10
        • 如果你想让你的APP保持增长势头,那么你的新用户次日留存率,7天留存率和30天留存率应该分别维持在40%、20%和10%左右
  • 图表逻辑

    • 将度量下数据分组计数
  • 制作流程
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    • 双击一个度量
    • 点击智能显示-直方图
    • 右键度量中被自动创建的数据桶-编辑,设置数据桶的大小,越小统计得越细

4. 地图

  • 送餐地址分布
  • 使用场景
    • 基于地理位置的数据分析
  • 图表逻辑
    • 以地理位置为店,用点大小、颜色展示度量值大小等特征
  • 制作流程
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  • 先设置数据类型为【地理角色】
    • 城市要设置为城市
    • 省要设置为州/省/市/自治区
    • 经纬度要分别设置好,然后双击字段,将经纬度对应的维度拖到详细信息上
      • 课程数据中订单ID做了脱敏
      • 复制下单日期时间,修改为字符串再拖就可以了
  • 将【地理角色】拖拽至详细信息,城市会显示成点图,省份会显示为填色图,标签卡里圆和地图可以切换
  • 将你要在地图上展示的【度量】拖拽至颜色或大小
  • 空值可以忽略或搜索经纬度填充
  • 顶部工具栏中的地图选项可以对地图进行设置


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