数据可视化分析：tableau原理与实践（第二章）读书笔记

第2章 数据可视化：理念与基础

2.1  从Excel到Tableau：不同的视角与层次思维

IT分析师关心如何用简洁的架构完整地描述业务，待数据的视角是静态的。业务人员更关心问题和答案，问题通常是一连串问题的组合，寻找答案更像“剥洋葱”。

2.2 数据分析的层次模型

        数据分析的关键是层次，而理解层次的推荐方式是假想有一座“数据冰山”。每当要进行分析时，可以先把数据表中的所有字段想象为冰山底层的颗粒，明细数据是分析的“原料”，而把问题所在的层次比作“海平面”。

2.1.3 层次、聚合度和颗粒度

● 层次的对象是业务问题，数据无高低层次，而问题有高低层次。

● 问题的答案是数据聚合，聚合就是将明细汇总的过程；聚合度越高，对应的问题层次就越高。

● 详细级别（Level Of Detail）即问题对应的维度，简称层次（Level）。

● 聚合度和颗粒度描述问题“详细级别”的高低，二者正好相反。

2.2 数据基础概念：字段、图形与拖曳逻辑

2.2.1 字段的两种分类：维度和度量

维度描述“问题是什么”，度量描述“答案有多少”。

2.2.2 字段的两种特征：连续和离散

连续字段，指字段内的数据有先后顺序。主要有两类连续字段：日期和数字。离散字段，指各个数据之间相互独立，没有先后顺序也不相互依赖。

Tableau中使用颜色来表示不同的字段：绿色代表连续（想象一下红绿灯，绿色代表通行，通行即连续），蓝色代表离散。

连续字段和离散字段不仅影响视图的显示方式，也会影响颜色的使用。

2.2.3 从字段到图形：Tableau Desktop的设计逻辑（重点理解）

维度决定层次，度量默认聚合；

离散生成标题，连续生成坐标轴。

2.3 Tableau Desktop初级可视化：过程与方法

2.3.1 数据连接

        数据连接面板中功能可以分为两类：数据连接类与数据整理类，其中数据整理包括并集、数据解释器和重命名、拆分、组等功能。

2.3.2 数据可视化：基本方法与基本图形

每个可视化图表包含两个部分：决定在哪个层次上生成图表的维度，和在这个层次上展示什么内容的度量。

1、生成可视化图表的快捷方式

● 双击左侧的字段，Tableau Desktop自动把字段加入视图区域对应的位置，加入多个字段后，可以点击“智能显示”调整图表的类型。

● 按下Ctrl键的同时单击鼠标可以选择多个字段，然后点击“智能显示”中的相应图表，一次性把字段加入视图。

牢记：

维度决定层次，度量默认聚合；行列搭建主干，标记调整图形，离散生成标题，连续生成坐标轴。

2、 快速创建可视化图表并修饰

借助于“标记”功能对可视化所做的修饰，以及多种字段处理技术统称为“可视化增强分析”。

几个实用的学习建议：

（1）如果你想生成图表，则先双击度量，再双击维度；而在复杂的分析场景中，通常先用数据交叉表（类似于Excel的数据透视表）验证逻辑，此时先双击维度再双击度量。

（2）“行”和“列”中的字段是可视化图表的主干，“标记”是枝叶果实，因此把最关键的字段放在“行/列”中，之后把其他字段加入“标记”，并调整标记类型。

（3）先思考，再行动，相信你的直觉。想用颜色、大小、文本等显示某个数据，就把它拖到对应的“标记”中。

可视化图表：

2.3.3 数据洞察：组合与互动

        工作表、仪表板和故事构成了Tableau Desktop展示数据及其逻辑关系的主要形式，三者的区别可以概括为如下几点。

● 工作表（Workbook）：展示单一问题的数据关系（从数据到信息）。

● 仪表板（Dashboard）：展示多个工作表之间，即多个层次间的数据关系（信息中包含的数据逻辑）。

● 故事（Story）：展示多个工作表或仪表板之间的先后或者并排关系，通往特定的数据见解（知识）。

2.3.4 分享数据见解

        ableau已经发展成为端到端的大数据可视化分析平台。在Tableau Desktop中创建的可视化分析模型，以及在Tableau Prep Builder中创建的数据整理模型，都可以通过“服务器”菜单的发布功能，发布到企业的Tableau Server平台或者Tableau Online中。然后将数据分享给更多的“数据消费者”——各级领导、业务主管、职能部门，甚至一线的员工。