1.选择"记录数",拖拽两个记录数放入列中,求总和,选择饼图: 2.选择"大小",调整两个饼图的大小: 3.点击第二个总和(行上的),选择“双轴”: 4.点击坐标轴,选择“同步轴”: 5.修改小饼图的颜色,设置为白色: 6.修改"记录数"运算为求平均值: 7.选择"整个视图",点击"编辑轴",调整坐标范围(根据情况动态调整),使饼图位于合适的位置: 效果如下: 8.添加分类和统计字段(注意:要添加到大饼图中

FineBI和Tableau是比较好的自助式商业智能软件,功能都很强大,是企业数据可视化不可或缺的利器,但两款产品还是有非常大的区别的,例如Tableau的功能全面且深入,更适合专业的数据分析人员,而FineBI则是面向普通的业务人员,数据分析过程更人性化,更简单和易用,并为企业提供了全面的数据管理和用户管理策略.下面对这两款商业智能软件做个对比评测. 一.产品理念 FineBI是帆软公司推出的自助式商业智能软件,通过大数据引擎FineIndex,可以自动建模,傻瓜式操作,用户只需在Dashbo

创建基本变量图表: 1.可以创建表格,条形图,饼图,直方图,线图,堆积条形图,箱线图等. 2.根据自己选择的变量和维度的数量,Tableau中的“智能显示”会相应的提醒,可以绘制哪些图形,可以绘制的一般为高亮,不可以绘制的一般为灰暗. 3.根据自己需要分析的变量维度和度量,选择适合自己的图形绘制,不同的图形具有不同的特点,需要用户自己衡量. 4.坐标轴的行和列可以自由转换,即原来的列上的维度或者度量可以和原来行上的维度或者度量自由互换. 5.一个案例:以树图形式呈现States和Sales之间的

第一部分 第一章 数据可视化 1.1 用数据讲故事 1.2 数据不只是数字 1.3 在数据中寻找什么(关系.模式.异常) 第二章 Tableau概述 2.1 Tableau概述 2.2 产品简介 第三章 Tableau应用优势 “向下钻取”,钻取啥意思. 第四章 功能介绍 4.1 数据连接 4.2 了解工作区 第二部分 新手上路 第五章 开始入门 5.1 排序 5.2 分层与分组 5.3 参数设置 http://mp.weixin.qq.com/s/hV_8BN41NTxSAgGMjn_8CQ

1.地图显示 1．修改地理角色:“省份” 2．双击省份—绘制地图 3．显示销售额和利润额的情况—销售额(大小)+利润额(颜色) 4．修改显示颜色:两种方式 第一种方式:双击右边利润额图例— 第二种方式: 直接在标记下—点击颜色—编辑颜色 5.显示最大/最小值功能: 在标签—点击标签标记(最大/最小)--显示标记标签 6.注意事项: Tableau做地图对地理角色进行修改的时候,原始数据不需要“省”和“市”缀尾,不然不能识别:但是如果是英文,tableau是可以识别. 可以通过地图—编辑位置--进

1.Tableau产品介绍 tableau desktop:桌面端分析工具,分个人版和专业版,可连接几乎所有数据源,速度快 tableau server:一款商业智能应用程序,用于发布和管理tableau desktop制作的仪表盘,同时也可以发布和管理数据源.基于浏览器的分析技术,即用户可以通过浏览器或平板电脑和同事进行协作,实现数据的交互 tableau online:tableau server软件及服务的托管版本,即无论在办公室.家中还是途中,用户可以在世界的任何地方利用Web浏览器或移

主要分析方面:客户合理分群 客户分群实现:使用聚类构建指标,需理解聚类的分析逻辑,需使用软件:tableau 聚类方法:选择3指标分别为购买总金额,客户购买次数.类平均购买价格(四类的平均购买价格,四类字段列进行avg聚合) 类平均购买价格:计算消费数据中所以四级品类消费金额的平均值,等于为每个品类构造了一个数值标签字段,在聚类中使用了按会员计算这个字段的均值,购物品种结构越接近,之间距离越小,越可能聚为1类. tableau提供的聚类功能在分析中设置不同的群集方式,案例中划分了10组.另外案例

随着数据应用程度的加深,用户.尤其是业务部门用户越来越希望能够了解业务表现数据更深层次的原因.导致到越来越多的业务人员参于数据分析.这样传统的BI就面临新模式的挑战了.哪我们即然花大量时间授人以鱼,为什么不授人以渔呢?我们让技术人员与业务人员都分别从事自己所擅长的工作呢? 哪业务人员需要完成领导下发的数据分析任务,如:这种领导驾驶舱呢? 当然还是很简单,在此小编为各位搜寻到了两款简单易上手的数据可视化工具--Smartbi.Tableau.这两款BI数据分析工具操作简单,通过简单拖拉就能制作美观

Tableau绘制K线图.布林线.圆环图.雷达图 本文首发于博客冰山一树Sankey,去博客浏览效果更好.直接右上角搜索该标题即可 一. K线图 1.1 导入数据源 1.2 拖拽字段 将[日期]托到列这一栏,并将其改为年/月/日类型 将[最低]拖到行这一栏.将[日期]拖到筛选,筛选字段设置为日期范围,日期大体设置为2020/6/11~~2010/9/7(参考范围,可自己设置) 1.3 创建计算字段 创建计算字段,名字为高低差,公式为**[最高]-[最低],创建之后将其拖到标记下的大小**,并将将

Tableau绘制漏斗图.甘特图.瀑布图.镶边面积图.阴影坡度图 本文首发于博客冰山一树Sankey,去博客浏览效果更好.直接右上角搜索该标题即可 一. 漏斗图 数据源 1.1 分色直条漏斗图 (1)导入数据 (2)将[数量]拖到行这一栏,将[阶段]拖到标记下的颜色选项卡吗,之后对数量进行降序排列. (3)把[数量]拖到标记下的大小选项卡,视图设置为整个视图 (4)把[阶段],[数量]拖到标签选项卡,并对数量进行快速表计算--合计百分比. (5)下面的图形由于太少而导致无法显示标签,对此可手动的

Tableau绘图一热图.日历图.人口金字塔.标靶图.凹凸图.帕累托图 本文首发于博客冰山一树Sankey,去博客浏览效果更好.直接右上角搜索该标题即可 一.热图 例子:示例超市 可以通过更改颜色来改变颜色的显示情况 二.日历/日历图 数据源:示例超市 按要求修改日期的格式 三.人口金字塔/旋风图 数据源:绘图数据 由于数据源中含有85岁以上的人,不能之间判断.这里可将Age转换为字符串,然后创建计算字段,命名为 年龄=if [Age]='85+' THEN 85 ELSE INT([Age])

Tableau学习Step5一表计算.详细级别表达式.动作.外接python 本文首发于博客冰山一树Sankey,去博客浏览效果更好. ) Tableau学习Step4一数据解释.异常值监测.参数使用.分析结果如何对外发布 一. 表计算 1.1 什么是表计算 是特殊类型的计算字段 根据当前的可视化内容(基于当前内容构建的虚拟表)进行计算,如排名.汇总.差分.定基比/环比- 表计算并不考虑当前可视化内容中被筛选掉的任何度量或维度 表计算的结果并不影响数据源中的数据表 1.2 分区与寻址 分区字段

  近日, Tapdata 实时数据即服务平台(Tapdata Real Time DaaS)与星环 KunDB 完成产品兼容互认证.经深圳钛铂数据有限公司和星环信息科技(上海)股份有限公司共同严格测试,结论表明 Tapdata 实时数据即服务平台与星环分布式在线交易数据库系统(Transwarp KunDB)可以顺利安装.相互良好兼容,安全可靠性能稳定,可为企业级在线交易提供全面保障.   (△ Tapdata 与 星环 KunDB 完成产品兼容性互认)     与 Transwarp Kun

Tableau Server注册安装及配置详细教程 本文讲解的是 Tableau Server 10.0 版本的安装及配置 这里分享的 TableauServer 安装版本为64位的10.0版本Server作为参考,按理也应适用其它版本,详细安装过程如下.开始前先提几 个点,尽可能减少各位在安装过程出错状况: 1.整个安装过程比较漫长,测试过最快在 20-40 分钟左右能搞定, 视电脑配置影响会有快慢,请注意保留足够的耐性:2.安装过程基本是 next 下一步就好,就是后面安装完成需要环 境自动

如今,百度一下商业智能或BI工具,总能看到Tableau的身影.并不是Tableau的营销做得好,而是国内对于商业智能工具的认知和选择似乎都落在了Tableau身上.导致不管业内业外都对商业智能的概念有了偏颇之见,认为就是一个前端展示工具,就是一个做图表的. 这里并不是在否认Tableau.确实,Tableau的可视化,图表制作能力被众人称赞,这点值得国内BI厂商借鉴.但从商业智能的应用来看,企业对于BI的关注,更多的是数据处理的性能(数据量.速度.稳定性).产品的适配性(可开发性.可集成性)以

写出一个双向的循环链表,弄一个计数器,我定义的是到三的时候,自动删除当前节点,很简单. package Com; import java.util.Scanner; /* * 约瑟夫环问题,有n个人组成的圈,数到3的那个人出列,下个人继续从一开始 */ public class Josephus { public static void main(String[] args) { Scanner s = new Scanner(System.in); int n = Integer.parseI

最近做了一个小的mapreduce程序,主要目的是计算环比值最高的前5名,本来打算使用spark计算,可是本人目前spark还只是简单看了下,因此就先改用mapreduce计算了,今天和大家分享下这个例子,也算是对自己写的程序的总结了. 首先解释下环比,例如我们要算本周的环比,那么计算方式就是本周的数据和上周数字的差值除以上周数值就是环比了,如果是月的环比就是本月和上月数据的差值除以上月数字就是本月环比了.不过本mapreduce实例不会直接算出比值,只是简单求出不同时间段数值的差值,最终环比结

有向无环图:无环的有向图,简称 DAG (Directed Acycline Graph) 图. 一个有向图的生成树是一个有向树,一个非连通有向图的若干强连通分量生成若干有向树,这些有向数形成生成森林. 在工程计划和管理方面的应用 除最简单的情况之外,几乎所有的工程都可分为若干个称作“活动”的子工程,并且这些子工程之间通常受着一定条件的约束,例如:其中某些子工程必须在另一些子工 程完成之后才能开始.对整个工程和系统,人们关心的是两方面的问题: 一是工程能否顺利进行,即工程流程是否“合理”: 二是

一.JSON 数据准备 首先准备一份 JSON 数据,这份数据共有 3560 条内容,每条内容结构如下: 本示例主要是以 tz(timezone 时区) 这一字段的值,分析这份数据里时区的分布情况. 二.将 JSON 数据转换成 Python 字典 代码如下: 三.统计 tz 值分布情况,以“时区:总数”的形式生成统计结果 要想达到这一目的,需要先将 records 转换成 DataFrame,DataFrame 是 Pandas 里最重要的数据结构,它可以将数据以表格的形式表示:然后用 val

在上一篇<html+ccs3太阳系行星运转动画>中实现了太阳系八大行星的基本运转动画. 太阳系又何止这些内容,为丰富一下动画,接下来增加“土星环”和“月球”来充盈太阳系动画. 下面是充盈后的动画效果静态图. 一.土星环 修改原来土星的div,在外面放一个包裹层div,class设成saturn-container. 内部放4个div,一个用来显示土星这个圆球,3个用来显示土星环. <div class='saturn-container'> <div class="