由於我的電腦屏被我大侄子給弄碎了，所以這個實戰篇擱置了一周才發出來。

在這裡對我大侄子表示強烈的譴責。

好的，下面讓我們開始Tableau實戰之旅吧！

今天我們學習了Tableau的一些基礎知識，如果您忘了，可以戳這

在上一篇文章的時候，我其實有開了一個頭，但是覺得有些沒有條理性，所以在這裡我就重新通過導圖的方式來表示一下

可能各位看官看到此處覺得有些突兀，各位看官可能在心裡嘀咕，你憑什麼採用這些維度？

我覺得有必要介紹一下這個數據集，這個數據集是Tableau自帶的一個某超市的數據集，主要收集了2014-2017，這四年的數據。這個數據都有哪些字段呢？

好的，字段訊息現在我們也知道了。接下來讓我們開始實戰之旅吧！

1 客戶分析

客戶細分是為了能夠深度分析客戶需求，更好的應對客戶需求的變化。通過合理，系統的分析，企業可以知道客戶有哪些需求，分析客戶的消費特徵，更好的為運營提供可供選擇的運營策略以及未來規劃。

我們將從各省市的交易次數，各省市利潤額，客戶散點圖，客戶交易量排名等四個維度來分析

1.1 各省市交易次數

購買次數即購買頻率，指一定時間內購買某種或某類商品的次數。在一段時間內消費者的購買行為是有規律可循的。而購買次數是度量購買行為的一項比較重要的指標。

作圖如下

1.2 各省市利潤

利潤對於一個企業的重要性我覺得不必過多說什麼。

在這個案例中，該超市不同類別的商品在每個省市的銷售利潤存在較大差異。某些省市可能還是負值。

圖形如下

這個圖看起來就很像是excel中的色階很像

1. 3 客戶散點圖

以客戶為中心的個性化服務，現在越來越受到重視，研究客戶的個性化需求，分析不同客戶對企業效益的影響，以便做出決策。

1.4 客戶交易量排名客戶交易量是指在某段時間內購買的數量，可以挖掘的客戶價值。一般交易量越大的客戶價值越大。

好的到這裡就把客戶分析這四個維度的圖做出來了。下邊我要把客戶分析做成一個儀錶盤

儀錶盤的用處在於把儀錶盤上面的數據關聯起來，能夠通過點擊某一個元素的同時，其他圖形隨之變動。

2 配送分析

我們知道現代的物流配送在區域範圍內，根據客戶的要求對物品進行挑選，包裝，組配等。

這裡我主要從各省市配送情況，配送準確性，商品發貨天數，配送延遲商品等四個維度來分析。

2.1 各省市配送情況

我們都知道配送情況應該首先包含訂單確定以後到出單的這一過程，但是原有的數據集沒有配送天數這一字段，因此需要新建一個配送天數字段

配送天數= 發貨日期-訂單日期

在Tableau上的展示是如下圖

創建好以後可以完成各省市配送分析

能夠看到最長的發貨時間是8天，這個對於現在的物流來說可以說是相當長了。我們要具體探索一下，在那個地區配送發貨時間會超過一周呢？

能夠看到這個量是很少的。

2.2 配送準時性

配送準時性是能否快速滿足用戶需求的一個必要條件。

由於數據集中沒有申明超過幾天就算沒有及時配送，所以我自己新建了兩個新的字段

預計發貨時間= 3

是否按時發貨= IF [發貨天數]>3 THEN '發貨延遲' ELSEIF [發貨天數]=3 THEN '發貨正常' ELSE '提前發貨' END

這裡我使用了一個函數，其實有點基礎的都能看得懂這個函數，我就不詳細展開了

能夠看到絕大多數訂單都沒能即時的配送

2.3 商品發貨天數

發貨時間是指物流公司把物流訊息錄入到系統的時間，並不是給客戶發送的時間，一般來講真正的發貨時間都會早於錄入系統的時間

2.4 配送延遲商品分析

就像標題顯示的樣子，就是要分析一下配送延遲商品

好的上面四個維度以及結束了，接下來就是把幾個維度坐在一個儀錶盤上

3 銷售分析

應該來說，銷售分析是非常有說服力的，這一次，我主要圍繞各省市銷售額，區域銷售額，產品細分和客戶細分

3.1 各省市銷售分析

首先看一下各省市近幾年的銷售狀況

3.2 區域銷售額

根據不同區域的銷售額的對比找到相關的銷售變化訊息

3.3 產品細分

所謂產品細分是指行銷者通過市場調研依據消費者的需要和慾望，購買行為和購買習慣等的差異，把某一個時長整體劃分為若干消費者的一個過程

這裡再加上一個排序的過程，能夠更加清晰的對比出每個產品近幾年的變化趨勢

3.4 客戶細分

客戶細分是指依據客戶屬性劃分的不同客戶集合

這個數據集把客戶細分為公司，消費者和小型企業

同樣的創建一個新的儀錶盤：銷售分析

4 利潤分析

企業一切著陸點都應該是利潤，所以接下來我們要對利潤做幾個方面的分析

產品利潤分析，區域利潤分析，省市利潤分析

4.1 產品利潤分析

每個省市的客戶，消費習慣，消費水平，以及競爭對手的市場佔有率等等都不同。因此產品的利潤也應該不相同

我們就來看一下吧

4.2 區域利潤分析

主要是探索分析不同區域的銷售利潤，這個和區域銷售的情況還是很接近的

接下來就是區域經理的業績了

4.3 省市利潤分析

這裡我把利潤按照從小到大的順序排列的

我突然心血來潮想做一個按照地圖來的，能做成什麼樣呢？

接下來就是見證xx的時刻

說明其中的原諒色代表的是利潤為負的，而隨著顏色的加深，逐漸到紅色，表示的是利潤逐漸在增加。怎麼樣是不是Tableau在這一方面的優勢很明顯呢？

老樣子做成利潤分析儀錶盤

好的，接下來就是最後一個預測分析了

5 預測分析

數據存在的意義就是希望能夠通過過去的數據，來為未來的運營做準備。

由於這個數據集是從2014-2017年的數據，所以我們希望在現有的數據的基礎上來預測2018年的總體銷售額以及各個地區的銷售額和利潤情況

為了盡可能增加精度，這裡採用季度或者月份來做頻度

5.1 銷售額預測

能夠看到上圖中多了一列2018年，這個就是Tableau預測的2018年的銷售額。至於使用的是什麼方法預測，我覺得可以去搜一下相關的文檔。

5.2 區域預測分析

台灣地大物博，且各個地區的地理，文化，政治，語言，風俗等等各不一樣，所以就很有必要重視這些天然的差異，實事求是

同樣這裡使用Tableau自帶的預測分析。

最后區域利潤預測分析

5.3 區域利潤預測分析

最後做成一個預測的儀錶盤

好的到這裡這一篇實戰就算是結束了。

通過上面的整個圖形的繪製以及使用過程，我覺得我對Tableau'有了一個更好的認識，

我覺得這裡有必要在介紹一下下圖中幾個圈出來的地方

我覺得如果有數據透視表基礎的人都能可以很快的入門Tableau，因為Tableau在繪圖的時候和Excel在很多方面都是很像的。

就比如：列和行，就可以簡單的理解成是Excel中的列和行，而至於篩選器就和excel更像了，有圖有真相

Tableau中的標記有顏色，大小，文本，詳細訊息，這裡的顏色可以和Python繪圖的時候的那個hue參數一致，就是用拖到此處唯一的值作為顏色的區分。而大小則是用來數值的大小

至於文本就是把原有的數據展示出來。最後的詳細訊息對於各個地市就很通用了。

總之一句話：多看多練，你也可以很快入門的！