Tableau学习Step3——数据的连接与基本图形的制作

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一. 前言

本教程通过一个案例从浅到深来学习Tableau知识

案例概述

Northwind公司的数据库架构

二. 商业理解

三. Tableau中的数据连接和数据源

3.1 数据连接

3.2 数据源

3.3 数据模型

数据表

  • 数据库中存储数据的具体实现方式,有真实的物理存储空间
  • 可以通过对表的操作来实现用户对数据的操作

数据视图

  • 通过数据表间的逻辑关系,通过代码来将一些表中的数据进行连接整理后形成的一个逻辑表
  • 视图在物理存储上并不存在,所有的数据都来自于对相关表的读取
  • 对视图中数据的改变(如果允许的话)都直接是对源数据表内容的修改
  • 优点:减少冗余数据,节省空间
  • 缺点:功能受限,读写效率度,用不到的数据也必须进行逻辑拼接

在2020年2月，Tableau在数据底层对其数据模型进行了重大的更新，主要分为了物理层和逻辑层

如今Tableau在多表数据时的处理方式

3.4 基于SQL的多表关联

可自定义SQL查询，编写了所需要的数据的SQL语言，大大简化了Tabeau直接对数据处理的方便性。

3.5 多数据源的融合

不同的表可进行相互关联，实现不同表的数据的连接

3.6 远程数据的提取与保存

3.6.1 接口差异

Desktop版和 Public版的数据接口差异

3.6.1 文件类型

Tableau常见的数据类型

四.Top监测表的制作

4.1 数据表汇总方式

分别将公司名称，地区，城市，地址，客户ID拖到行，将total拖入到列

4.2 数据提取汇总方式

实时提取数据当数据源改变后，Tableau里连接的数据也会发生改变

若采用数据提取则当数据源改变后，Tableau里的连接的数据源也不会发生改变

4.3 筛选器

Tableau中的筛选器

4.4 参数

五.近一步的分析需求

需求

  • 对Topn客户的订单情况做历史数据的深入考察
  • 在名单中加入总金额未达到Topn,但总订单数较多的客户，如历史订单数>=15
  • 对上述信息形成动态监测界面,便于分析和观察

细化

5.1 刻度值的编辑操作

5.2 多个汇总值的考查

5.3 维度分层与维度钻取

5.4 集合的使用

5.5 绘制统计地图

5.6 构建仪表板

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