Tableau系列其他章節

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前言

本章為【Tableau】的第三章，主要是講解參數使用的內容，會介紹一些參數常見的用法。

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大綱

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內容

參數的使用將從5個方面進行講解，5個小例子會做以後，就基本了解了參數的使用方法。 然後自己在工作中開發的時候就參照這些基本用法進行舉一反三就可以了。

1、參數控制維度

可視化介面消費者，在點擊右邊名稱為「維度」的篩選器，任選一個維度時，工作表中的"選擇參數"會切換到對應的維度，維度對應的銷售額也會隨著發生改變。

上面範例涉及的計算欄位如下：

（1） 建立名為「維度」的參數

【說明】：

由於是維度欄位，所以參數數據類型為字串，將需要進行切換顯示的維度都寫在"值清單"的位置，目前只是創建了一個參數，接下來為了讓這個參數起作用，就需要創建對應的計算字段將這些參數內容映射到維度字段上去。

（2） 建立名為「選擇維度」 的維度欄位

（3） 按照工作表中各維度度量參數的位置放置即可。

2、參數控制度量

參數控制度量和上面的參數控制維度思路是一致的，只不過將創建維度轉變成了創建度量。

上面範例涉及的計算欄位如下：

（1） 建立名為「度量」的參數

（2） 建立名為「選擇度量」 的度量欄位

（3） 按照工作表中各維度度量參數的位置放置即可。

3、參數控制參考線

調整參數"提成比例"，參考線處的"提成金額"也會跟著變化。

上面範例涉及的計算欄位如下：

（1） 建立名為「提成比例」的參數和「提成金額」的度量

【說明】：

"提成比例"可以設置成自定義輸入，但是一般提成比例會有一個浮動範圍，所以這裡設置成值範圍，用最小值、最大值和步長來控制，在篩選器的時候就會是一個滑塊的形式調節步長增減。

（2） 按照工作表展示的，先將"子類別"拖進行，"銷售額"拖進列，"提成比例"參數顯示出來。 然後把"提成金額"拖到標記欄裡面的"詳細訊息"，這樣在設置參考線的時候，"值"那一欄才會有"提成金額"。 然後按照編輯參考線截圖進行選擇操作即可。

4、參數控制排序

3個參數進行排序的控制。 "度量"控制"省/自治區"的度量，即藍色條形顯示的度量，選擇銷售額即是各省/自治區的銷售額，選擇數量即是數量;"排序度量"是選擇哪個字段作為排序的規則，工作表截圖顯示的是銷售額，說明就是按照銷售額排序的，很明顯藍色條形是逐漸變短的排序的，如果按照數量排序，藍色橫條肯定就不會這麼排列，下面會截圖演示;"排序順序"是控制升降序的。

"度量"為銷售額，"排序度量"為數量，"排序順序"為"降序"，演示圖如下：

上面範例涉及的計算欄位如下：

（1） 建立名為「排序度量」的參數

【說明】：

本範例裡面的參數"度量"和第2個範例裡面的是一致的，因此不用重新創建。 值清單根據自己的實際需求添加就可以了。

（2） 建立名為「排序順序」 的參數和為負的度量計算欄位

用參數進行升序降序的控制，需要新建一些計算欄位：

【說明】：

數量和利潤也需要創建2個為負的計算欄位，因為正和負的排序正好相反，可以用來控制排序。

（3） 創建計算欄位選擇排序度量"

現在按照工作表截圖上的欄位拖拉拽，參數依舊不會起作用，因為我們缺少了最重要的一步，對「省/自治區」按照"選擇排序度量"進行排序。

右鍵按下行上面的欄位省/自治區"，選擇"排序"，然後按照"選擇排序度量"進行排序，具體操作如下：

5、參數控制透視表

我們在excel中用透視表的時候，就是對欄位進行行列的拖拽，Tableau也能實現類似的功能，只需要我們把維度度量字段拖到行列上，就會出現類似透視表的表格。 而且可以固定樣式，由消費者自己來選擇哪些欄位。 由於作為參考，我只設置2個行參數，2個列參數，自己根據實際情況添加參數即可。

（1） 創建4個參數"第一行"、"第二行"、"第一列"、"第二列"

【說明】：

這4個參數設置是一模一樣的，只需要改變參數的名字。 因為行列的拖選都是在固定的維度欄位裡面選，因此4個參數的選擇維度範圍是一致的，你可以拖到行作為行字段，同樣也可以拖到列作為列欄位。

另外，在"值清單"的第一個值加了一個"無"，是因為想要在沒有選擇欄位的時候是一張空表，類比excel中的透視表形式。

（2） 創建計算欄位"選擇第一行"、"選擇第二行"、"選擇第一列"、"選擇第二列"

【說明】：

4個計算欄位都是一個思路，只是選擇的參數不一樣，"選擇第一行"計算字段裡面就選擇參數"第一行"，選擇第二行"計算欄位裡面就選擇參數"第二行"，列是一樣的規律。 由於規律相同，我上面只列舉了"選擇第一行"和"選擇第一列"的計算欄位，另外2個照葫蘆畫瓢即可。

（3） 按照工作表中各維度度量參數的位置放置即可。

結束

以上就是第三部分《參數的使用》的所有內容，如有任何錯誤的地方請大家指正，謝謝！

背景

接觸Tableau好幾年了，通過找資料自學以及在工作上的不斷學習及實踐，慢慢的對於Tableau的使用越來越熟練，但是隱約覺得知識點太零散沒有體系框架，因此專門找了課程研究學習，為了便於知識點的掌握及後續的鞏固，我將按照課程及自己在工作中的經驗對知識點進行框架的梳理，並一個板塊一個板塊的在知乎上進行記錄。

首先，接觸Tableau的第一步，也就是對數據源的操作，因為有了數據源，你才能夠根據業務對數據進行處理，然後進行後面的可視化。 所以第一章節就是講解數據源連接及操作。

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大綱

下圖是本次內容的大綱，如果看不太清楚也不要緊，後面我會拆部分依次進行講解。

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內容

數據源部分的內容，主要劃分成了3大部分：

• 可連接的數據
• 數據連接的方式
• 數據源操作

其中第3部分「數據源操作」是本次數據源部分最核心的內容。 我們首先來講第1部分。

1、可連接的數據

（1） 到檔

在工作上主要是用到Microsoft Excel、文本文件和空間檔這3種，Microsoft Excel就是以".xls"，".xlsx"，".xlsm"結尾的檔;常用的".csv"結尾的檔是文本檔，所以在連接選擇的時候要注意，選擇對應的類型即可，不然可能找不到對應文件的情況;空間檔是在畫地圖不用自帶經緯度時用到的檔。 其他用到的不多，需要用到時，百度即可。

（2） 到伺服器

到伺服器這一部分是用的比較多的，因為稍微數據量大點的公司，都會有自己的資料庫，MySQL或是Oracle，有大數據平臺Hadoop的，也是可以通過連接伺服器連接的。 由於我們公司還有三方數據平臺Google Analytics，所以部分數據還需要連接GA。 公司購買了正版的Tableau，那麼還會多一個Tableau Server的伺服器端，提取的數據源可以上傳到Server上，可以反覆調用，伺服器上其他使用者發佈的數據源，也能夠調用。 由於我截圖的是家裡破解版本，所以沒有Tableau Server選項。 Tableau連接支援的伺服器類型是特別特別多的，基本上都是能夠支援的。

（3） 已保存資料來源

是Tableau本身自帶的一些數據源，你自己保存的數據源也會在這裡顯示。

2、數據連接的方式

• 即時
• 數據提取

數據連接的方式可以分為2種，各自都有自己的應用場景

（1） 即時

當在開發介面做的任何一個操作，Tableau都會將它轉換成一個查詢代碼發送到伺服器，執行查詢以後再將結果反回到Tableau進行顯示

【使用場景】：

1. 對數據的準確性要求特別高，以比較短的間隔比如秒級來掌握原始數據發生的變動
2. 對數據的保密性要求很高，不允許將數據拷貝，或是保存在其他地方，只能聯接到指定的伺服器上進行操作
3. IT基礎設施非常好，伺服器的硬體，網路的頻寬等都很強大 ，可以支持即時的操作形式

（2） 資料提取

為了解決現在大數據特別的多，數據會很大，幾億幾十億的情況，大量數據會給開發操作帶來性能上和實效性方面的延遲

【使用場景】：

使用場景和"即時"相反。

【實際工作中數據提取和數據刷新】：

由於數據源本身數據量大，每天需要刷新的數據量很多，而且本身對實效性也沒有那麼敏感，因此我們採用的是N+1的模式進行數據提取刷新的，就是今天提取刷新昨天的數據，時間間隔會有1天，而且因為需要刷新的數據源很多，根據數據源的重要程度及刷新時間的需求，會進行不同時間的自動刷新設置。 比如很重要的流量、銷售數據，就會每天在最核心的時間段刷新，而不需要每天關注的流程數據源，就可以根據業務需求進行頻次的設置，可以隔2天刷新，或者是設置在下班后的時間段刷新。 一定不要同一時間段刷新，這樣會造成伺服器的負擔，也會使得重要數據源一直在排隊沒有刷新。

3、數據源操作

• 聯接
• 並集
• 數據混合
• 其他特殊數據源的操作

這一部分的內容是數據源部分很核心的內容，是在工作中用Tableau進行取數的第一步，數據分析的原數據都錯誤的話，再怎麼進行數據處理可視化都是徒勞。

如果本身很熟悉資料庫MySQL取數，那麼這一部分就很好掌握，聯接和SQL語句的join的思想是完全一致的。 並集也就是MySQL的UNION ALL。

（1） 聯接

1） 4種聯接類型

上圖為Tableau的聯接介面，左表為"訂單"，右表為"退貨"，通過連接條件進行連接，可以是單個，也可以是多個，上圖條件就是"訂單"表裡的"訂單ID"字段和"退貨"表裡的"訂單ID"字段進行匹配，相同的就能匹配上，不相同就匹配不上。

兩個表的聯接方式有4種，分別是：

方式	定義
內聯接	兩個表的交集，兩表匹配不上的部分不返回
左聯接	以左表為準，生成的表將包含左側表中的所有值以及右側表中的對應匹配項，未匹配上的返回null值
右聯接	和左聯接思想一致，只是以右表為準，生成的表將包含右側表中的所有值以及左側表中的對應匹配項，未匹配上的返回null值
完全外部聯接	包含兩個表中的所有值。 當任一表中的值在另一個表中沒有匹配項時，返回null值

聯接的4種方式我在這裡不重點詳細講解，會MySQL中join的部分看到就知道在Tableau中如何操作。 我後面會專門寫一篇MySQL的join部分的詳細篇，舉例展示執行結果，對比結果清楚的知道這幾種join的區別。

2）2種聯接方式

第一種：同資料庫聯接

2個表都來自於同一個資料庫，下圖中的「訂單」和"退貨"表都是來自於"範例 - 超市"這個資料庫。 可以看到2個表和「範例 - 超市」資料庫的顏色都是藍色，說明2個表都是來自「範例 - 超市」資料庫的。

第二種：跨資料庫聯接

下圖中的"user_info"來自Excel"user"，而"operation"來自MySQL資料庫，並不是來與同一源，從顏色就可以看出，源和表的顏色是一致的，這裡出現了2種顏色。

（2） 並集

並集其實就是MySQL中的UNION ALL操作，也就是將格式相同的不同表合併在一起。

有2種：手動合併、通配符合並

第一種：手動合併

如下圖，先連接到excel表「成績表」，然後表中的3個sheet表是格式一致，不同班級的成績，需要合併，就直接把3個表拖到並集框裡面，最後點擊確定就可以了。

第二種：通配符合並

資料夾有這樣3個Excel表，是3個班的成績，需要把這3個Excel表合併

可以看出Excel表名的只有班級的尾綴不一致，因此我們可以加一個"*"代表通配符，這樣把選中的資料夾下，名字以"成績表"為前綴的所有Excel都合併起來。 Tableau提供了更強大的功能，可以將搜索擴展到子資料夾以及父資料夾，符合匹配條件的都可以合併，如果需要的話直接勾選即可。 這個例子不涉及到子資料夾或是父資料夾，所以不勾選。

（3） 數據混合

1）定義

2個數據源進行混合，1個是主數據源，1個是輔助數據源;2個數據源之間至少有1個字段可以進行關聯;主數據源和輔助數據源並不是絕對的，是由工作表決定的。

注意：2個數據源之間的關係是Tableau工作簿級別，誰是主誰是輔是在工作表級別設置的，它是可以互換的。

從上圖可以看出，2個數據源有相同的欄位"產品名稱"，可以混合數據源按照不同維度進行銷售數據的統計。 並且「產品清單」中的「產品型號」和「產品銷售明細」中的「產品編號」其實是統計的同一個字段，只是兩個數據源中的欄位名不一致，可以利用下面要講的編輯關係來手動建立聯繫，從而統計「產品型號」的銷售情況，並知道哪些產品型號是沒有銷售，哪些是有銷售的。

2）編輯關係

關係決定輔助數據源中的數據和主數據源的聯接方式

如上圖，編輯關係有2種，第一種是如果2個數據源的欄位相同，那麼Tableau會自動默認2個字段的關係，比如"產品名稱"這個字段;另一種是可以手動編輯關係，比如"產品清單"中的"產品型號"和"產品銷售明細"中的"產品編號"，就可以點擊"添加"手動編輯關係，步驟如下圖：

備註：如果不需要的關係可以手動刪除，自動默認的關係和自定義的關係都可以手動刪除。

下面我們來進行數據混合的演示：

資料混合說明：

a. "產品清單"是主數據源，數據源為藍色，"產品銷售明細"是輔助數據源，數據源為橙色。 工作表中行位置的欄位名有橙色標識的，表示這些欄位是來自於「產品銷售明細」輔助數據源。 沒有顏色標識的標識這些欄位是來自於「產品清單」主數據源。

b. 輔助數據源「產品銷售明細」的維度欄裡面2個字段「產品名稱」和「產品編號」後面都有一個紅色的連接符，這個說明工作表中的數據統計這2個字段已經和主數據源連接了。 這2個字段就是之前我們建立了關係的2個字段，「產品名稱」是本身與主數據源同名，默認關係，「產品編碼」是自定義建立的與主數據源的關係。

c. 工作表裡面銷售量和銷售額都是根據「產品名稱」和「產品型號」進行了聚合。 其中"產
品型號"=PP，"產品型號"=PP_1的銷售數據為null，說明輔助數據源中並沒有PP_1的銷售記錄。

d. 工作表中「使用者名」有部分是"*"，說明購買這些產品的使用者並不是一個，"使用者名"=C，說明購買 HH_1的使用者只有C一個人，HH_2顯示為"*"，說明購買的人有多個。

3）與左聯接的差異

數據混合看起來有點類似「左聯接」 的操作。 但它只是類似左聯接，和左聯接還是有著本質的差異的。

數據混合：是對2個數據源單獨進行查詢操作，再將結果集聚合到同一粒度，最後類比左聯接得到一個結果集

左聯接：是把關聯操作發送給伺服器，然後進行查詢得到的結果集返回到Tableau，最終以1個數據源的形式保存下來

（4） 其他特殊數據源的操作

這個部分的知識點是在實操時可能會遇到的問題，有一定的小技巧，但是容易被忽視，或是不知道該怎麼操作的情況，我覺得算是比較常見也比較有用的操作技巧。

1）數據提取時按照日期維度聚合

我們在提取數據的時候有這樣的需求：我們的日期維度是以日來統計的，但是我們接下來統計的數據的維度都是以月來統計的。 那麼我們可以在提取數據的時候，就以日期維度「月」來進行數據的聚合，這樣數據源會比較小，可能按日的維度有幾十萬條，但是按照月統計可能就只有幾千條了，所以整個數據體量少了很多。

這個小知識點的操作步驟如下：

2）使用數據解析器

我們在讀取一張Excel表時，是下面這種情況，我們所需要的數據並不是從第一行直接開始。

直接Tableau讀取的話，會出現下圖這種情況，這種格式並不是我們想要的，我們只需要從第3行開始的數據。

這種情況，只需要勾選工作表連接頁面的"已使用數據解析器清理"就可以了，下圖可以清楚看到上面出現的數據提取問題已經處理完成了。

3）數據透視表

我們有時候在讀取Excel數據的時候，很多情況就是左邊表的樣式，會把不同年份的度量值列出好幾列，但其實這幾列值都是同一類數據。 這種在做底層數據處理以及可視化的時候就特別不好操作，我們需要變換成右邊表的格式，將年份作為維度值，就像透視表處理的一樣。

這種情況，只需要按照這個步驟處理即可：「連接」頁面 —>選中要轉換成維度的度量列—>右鍵「數據透視表」—>進行欄位重命名

4）欄位名稱用於第一行中

有的時候在讀取Excel數據表時，欄位名寫的數位形式，預設用Tableau讀取的時候，就會出現下面的右邊圖這樣的形式，不會把第一行直接作為欄位。

這種情況，按照下圖的演示步驟操作即可，處理完后就會變成下面正確的表格。

結束

以上就是第一部分《數據源連接及操作》的所有內容，如有任何錯誤的地方請大家指正，謝謝！