tableau数据可视化案例,如何利用Tableau对Amazon Redshift数据进行可视化

tableau数据可视化案例,如何利用Tableau对Amazon Redshift数据进行可视化详细介绍

本文目录一览： Tableau可视化分析实战：超市分析报告之客户分析案例

在上一篇文章中我们一起通过超市的数据源简单制作了一个销售情况的图表。这仅仅是Tableau的一些基础入门。如果你忘了怎么操作，可以回到上一篇再回顾一遍。为了方便大家能够清楚小黎子接下来需要做的事情，我们开始使用思维导图绘制本案例最终需要制作的图表内容。

Tableau数据分析可视化操作流程图：

一、连接超市示例数据源

打开Tableau软件，选择左下角已保存数据源。选择示例-超市打开Tableau自带案例，我们通过这个数据源来进行绘制超市分析报告。数据源内容如下：

大家再制作超市分析报告之前，先仔细查看多遍超市数据源示例，确定有哪些字段是我们可以直接使用的。确定数据源中的字段信息后，接下来我们开始创建工作图表。

二、创建客户分析可视化图表

客户进行细分分析可以满足客户的深度分析需要，更好应对客户需求变化。我们可以通过客户分析案例来分析客户的消费特征，以帮助超市选择更合适的运营策略。

客户分析案例将通过四个图表来分析客户：客户交易次数，客户贡献利润额，客户四象限分析，客户交易量排行。最后组合四个图表完成客户分析仪表板。

客户交易次数（地图）：客户交易次数也就是我们通常说的再超市购物了多少次，也是购买频率。通过这个指标，我们可以分析客户在一段时间内客户的购买行为的规律。

客户贡献利润额（条形图）：我们都知道一件事情没有利润就没有客户质量，利润对于一个企业来说十分重要。在这次展示的图表中我们会通过不同的类别以及地区来反映超市的利润差异。

客户四象限分析（散点图）：客户分析对于超市来说非常重要，充分利用客户信息以及客户行为数据。可以准确分析出不同客户对于超市的效益影响，方便后续做出相应的决策依据。

客户交易量排行（条形图）：客户交易量排行是指客户在一定时间内购买的数量，通过这个数据我们可以分析客户的价值，一般情况下交易量越大客户的价值越大。

到这里我们就吧客户分析的四个维度图做好了，我们需要将四个图表组合做成客户分析仪表板。

三、创建客户分析工作仪表板

开始从做出的四个工作表中拖放表到图表布局区域

拖动好图表后我们可以看到右侧Tableau自动给我们生成了切片器。我们点击其他的一个元素，其他图形也会随之变化

未完待续

Tableau可视化分析实战：超市分析报告之配送分析案例

在上一节中和小黎子一起处理了客户分析案例，按照超市分析报告的输出内容思维导图。接下来我们学习处理配送分析案例。

提到配送有没有想到物流。配送主要的问题就是货在物流运输过程中没有按指定时间送达。为了让超市不缺货就需要确保配送周期的合理性，以及不同商品的发货周期也需要精确。本文将以配送周期性，配送准时性，商品发货周期，延迟商品等四个维度来分析配送数据。

1、配送周期性：货品配送周期主要是订单确认到出单的过程。我们看原有数据集市没有配送周期的字段，因此我们需要新建配送周期的计算字段。配送周期是发货日期-订单日期=配送周期。在软件中展示效果如下：

创建好计算字段后，我们开始完成配送周期的图表

2、配送准时性：配送的准时性影响因素很多，这里我们只是判断配送是否按时发货。由于数据集中没有该字段，这里需要新增计算字段-是否按时发货

3、商品发货周期：商品发货周期一般情况下，商品发货周期是指物流公司把物流信息写入到系统的时间。

4、延迟商品分析：主要分析延迟商品。

结束上面四个图的制作后，我们开始制作配送分析的工作仪表板。

配置好单个图表后，我们可以通过工作仪表板组合工作图表

本节处理到这里就结束了，下一节我们一起来处理销售分析案例。

【tableau数据分析可视化-专题（5）】-Tableau制作线形图

线形图也是最为常用的一种统计图表之一。线性图可以将独立的数据点连接起来，通过线形图， 人们可以在大量连续的点之中发现数据变化的趋势。
线性图常用来展示数据随时间的变化趋势，根据数值是连续还是离散做出的图可以是曲线和折线。

现在，我们来分析某公司近四年来的销售额变化趋势，各个类别产品各年的销售趋势又是什么 样的。

tableau自带超市数据源

（1）连接到数据源，按Ctrl键分别选中“订单日期”、“销售额”，点击【智能显示】，选择Tableau 所推荐的线形图；

（2）将“订单日期”格式设置为“月”；

（3）将“产品类别”拖放于行上，并置于“销售额”左方；

（4）将“利润”直接拖放到视图中，然后将颜色调整为“橙色-蓝色发散”，并勾选“使用完 整颜色范围”，单击【确定】；

（5）可以看到，家具产品的利润不是很好，有好几个月都是负的，另外技术产品的销售额波动是比较大的。

（6）我们有三条线，或许用区域图来对比三种产品的销售额与利润情况会更直观一 些。区域图是线形图的一种表现形式，当视图中有两条或以上线条时，就可以考虑用区域图来表示了。点击【智能显示】，在下拉菜单中，找到“区域图”，可以看到Tableau提供两种基本的区域图， 一种是连续的，一种是离散的。点击其中的连续区域图，如下图，从图中，我们可以看到在利润上，家具产品是最少的，而且好多月份都是负的。技术产品不管是在销售额上还是在利润上都是较高的。

（7）如果点击离散的区域图，并将试图调整为全屏视图， 则上图则变为下图所示。可以看到，效果跟上图一样的，我们可以迅速得出 上面的结论。不同的地方是，本图中【列】在日期上的多了个“季度”，因为我们刚选择的是离散区域图，所以Tableau就自动把“季度”钻取出来了。

【数据可视化】Tableau教程（一）TOP N--基础版

基础版本： 动态显示客户销售额TOP N 并降序排列

成品图

制作步骤：

1、将“超市”数据源导入Tableau

2、【度量】下，右键选择创建->参数（注：【维度】下不可以）

3、弹出参数表中，命名为【TOP N】选择范围，设置最大值100、最小值0、步长5，点击确认关闭

4、点击【TOP10】，右键，显示参数控件

5、将【销售额】拖到列【客户名称】拖到行（ctrl选择【销售额】+【客户名称】，点击右侧【智能显示】中选择柱状图）

6、将【客户名称】拖动到【筛选器】，弹出框中选择顶部->按字段->顶部->【TOP N】，点击确定

7、点击列上的【客户名称】的小三角，选择排序，弹框选择“降序”，按销售额排序

8、编辑标题“客户销售额TOP”插入“参数表 TOP N”

9、将【销售额】拖动到标签【颜色】下，制作完成

【tableau数据分析可视化-专题（4）】-Tableau制作条形图

（1）条形图是最常用的一种将数据可视化的统计图表之一。
（2）通过条形图可以快速地对比各信息值的高低，尤其是当我们的数据是分为几个类别时，使用条形图会很有效，我们很容易发现各项目数据间的比较情况。
（3）条形图类别：普通条形图、重叠条形图、多个度量紧挨对比条形图

为了分析某公司各类产品的销量与利润情况，我们用条形图来展示其数据，然后做一个排序， 最后将区域字段也添加到图中来。

tableau自带超市数据源

1.首先连接到数据源，将“类别”、“销售额”分别拖放于行、列轴上，然后点击工具栏中的"降序"图标。

2.将“区域”也拖到行上并置于“类别”右边，这里也可以将“区域”直接拖放到图 中纵轴产品的右边，不过要注意的是不能把“类别”覆盖了。然后再点击一下降序图标，以对 各区域销售额也做一个排序。

3.将“利润”直接拖放于视图区，会发现Tableau自动将“利润”放到了颜色框中，点击”颜色“，然后”编辑“，将颜色设置为【橙色-蓝色发散】。我们立即发现，西南、东北区域销售的家具产品在销售额和利润上都不乐观, 需要进一步分析是什么原因所致。

另外，条形图还有重叠条形图、多个度量紧挨对比的条形图这两种形式。这两种条形图，只需 点击【智能显示】，在下拉菜单中就可以看到。
我们点击“堆叠图”，如下图所示：

点击“并排条”，如下图所示：

数据分析案例（三）——使用Tableau对银行信贷客户进行可视化分析

目标：总结出信贷需求较高人群特征，找到与信用等级相关程度较高的变量。 帮助银行决定是否审批通过该客户并对审批通过的客户设定初始信用额度，有利于银行降低信贷事前风险
综合制作一张图
工作年限、年收入
通过消费行为的数据来评估客户的消费习惯，从而帮助银行决定是否需要调整客户信用等级与额度。
或者树状图

你最欣赏的数据可视化的案例是什么？

首先分享一下数据可视化这个概念，数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种变量和属性。数据化，目前被广泛应用，前段时间我还和我老公商量要去学大数据。因为现在人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。目前大数据是一个很热的行业。
下面分享一个我最近听到最对也最吸引我的案例。
交互数据可视化的实例
为什么会有“巴士群”现象。这里有一个关于复杂数据集的很好的例子，它看起来感觉像一个游戏。在这个例子里，Setosa网站为我们呈现了“巴士群”现象是如何发生的，即，当一辆巴士被延迟，就会导致多辆巴士在同一时间到站。只用数字讲述这个故事是非常困难的，所以取而代之的是，他们把它变成一个互动游戏。当巴士沿着路线旋转时，我们可以点击并按住一个按钮来使巴士延迟。然后，我们所要做的就是观察一个短暂的延迟如何使巴士在一段时间以后聚集起来。
一些人知道大数据的真正含义，然而其他人声称自己懂大数据，只是为了让他们看起来并不低人一等。尽管大数据是一个热门话题，但是对许多企业和数据专业人员来说，它仍然很难理解。不清楚其价值所在，就更谈不上该如何利用了。
目前阿里云在这方面做得比较好检测各种Web应用系统，检测范围支持国际主流的OWASP Top10和WASC分类。实现效果。
根据本人多年的学习经验和自身经历，撰写下这篇东西。只是为了与像我一样对数据可视化有浓厚的兴趣，并且始终在努力奋斗着的同志们交流，希望能够解答您的一些疑惑。那么，我最欣赏的可视化的案例是什么呢？我来介绍一下：
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
我的看法是，想要学习如何应用一个东西，就要先了解这个东西，只有对它的概念与理论有了一定的了解，才能研究更深入的东西。数据可视化是指将数据以视觉的形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。通过观察数字、统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。而人类大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释数据模式、趋势、统计数据和数据相关性，而这些内容在其他呈现方式下可能难以被发现。
我认为，每个人都有自己的想法，对于事情的喜恶带有主观性，所以每个人喜欢的东西也不一样，接下来我来讲一下我在自己看过的所有案例中最欣赏的一个。infomation aesthetics网站曾对目前最大的三个免费在线社交可视化工具Swivel, IBM Many Eyes, 和 Tableau Public都做了一番评述，对tableau public 的评价不低。tableau public gallery是一个将无数使用tableau public制作的交互式可视化案例集结起来的展览馆，考虑到我们已经全面地在学习使用tableau来做一些可视化探索工作了，为此上tableau public gallery调研其他人的案例就非常重要，尤其是学习其交互式案例的设计。不过，tableau public gallery虽名为“public”， 但似乎只共享了tableau公司方面认为的特色工作簿，并不能搜索到我以前用tableau public做的案例，这也许是因为tableau公司想要控制显示的内容。不过就算如此，东西也多到看不完了。
总之，这些都是本人的一些拙见，希望能对您的问题有帮助。我相信，如果您可以了解这些，一定可以对数据可视化有一个新的认知。如果有更好的推荐，希望不吝赐教，万分感谢。

如何利用Tableau对Amazon Redshift数据进行可视化

tableau和finebi一样，都是商业智能领域软件，都是通过图表表单的方式将数据转化为直观的指标。在tableau桌面版的启动页中，于coonect下选择amazon redshift选项，输入redshift信息，而后点击sign in。点击页面顶部的数据源名称，而后输入tableau所将使用的唯一数据源名称。最好按照数据源命名约定选择名称，以帮助其他用户了解tableau当前接入了那个数据源。在schema下拉菜单中选择scherma，或者使用搜索scherma名称后出现的文本框亦可。在table下选择table，而后点击sheet tab以开始分析。

举个栗子！Tableau 技巧（93）：用 热图标记 地图或散点图

在上个月我们分享的《 数据可视化辞典：帮你找到数据的最佳表达图形 》中，有个很 Q 图表：气泡时间表 Circle Timeline 引起数据粉们的关注。

气泡时间表又称圆圈时间轴，通常用来展示不同类别数据的不连续数值（如上图）。

为方便理解，我们来看示例（下图）。图表展示了 2015-2018 年每个季的各地区利润情况：圆点的大小表示利润额的大小、颜色深浅表示销售额的大小。我们可以根据颜色深浅和圆点的大小来比较销售额和利润之间的关系。

那么，如何在 Tableau 中实现这样的气泡时间表呢？今天我们来分享方法。

本期《举个栗子》，阿达要给大家分享的 Tableau 技巧是： 用 气泡时间表 Circle Timeline 比较不同类别数据。

为方便学习，我们使用 Tableau 自带的超市数据源。

具体步骤如下：

1、 创建图表-列胶囊

把订单日期拖到列-点击胶囊上下拉选择以季度显示。

标记处选择线。

重复第一步的操作拖动订单日期到列，标记处选择圆。

2、 创建图表-行胶囊

拖动地区字段到行，并设置第一个订单日期的标记线的格式如图：

3、 设置双轴和标记

点击列的第二个胶囊的下拉三角选择双轴。

把销售额字段拖到颜色；

利润字段拖到第二个订单日期下的大小。

4、 隐藏标题标记

最后，隐藏标题和标记。

如此，就完成了一个气泡时间表咯~

今天的 Tableau 技巧，你 Get 到了吗？ 赶快打开你的 Tableau，试试看吧！

你可能会发现：气泡时间表跟我们之前的栗子 哑铃图 外观很相似。那么，两种图表的区别是什么呢？

观察两个图表，可以发现主要区别在：

横轴：哑铃图的横轴是度量（销售额），而气泡时间表的横轴是维度（时间）；

气泡：哑铃图的气泡一样大，而气泡时间表的气泡大小不一；

颜色：哑铃图的颜色有很多种，而气泡时间表的颜色只有一种。

【总结】 哑铃图 通过不同颜色的气泡所处位置来得出增加或减少的结论； 气泡时间表 则通过气泡大小和颜色深浅，来比较不同类别数据在不同时间点的关系。

Tableau-可视化分析入门

可视化分析是通过交互式可视化界面，从数据中获得知识和见解的过程。 在 Tableau 中开始分析数据有两种方法：
这里选择第二种，我们首先先向数据集“示例-超市”提出第一个问题： 销售情况如何随时间的变化而变化?
Step1：双击度量“销售额”和维度“订单日期”，Tableau 将使用可视化最佳做法来创建时间表，可以看到销售额正随着时间的推移而增长。
此时的标记类型是“自动”。这是 Tableau 使用数据中的字段，自动匹配最合适的标记类型。我们可以根据需求选择合适的标记。
第二个问题： “销售额”与“利润”之间有什么关系?

我们再来看这样一个视图，度量自动聚合为视图的粒度。粒度是由维度决定的，维度字段可以放在在行、列功能区作为轴的设置；也可以放在标记卡上，作为交互方式的设置。
例如，如果我们将“类别”拖到“颜色”功能区。则每个类别都将具有唯一的颜色标记，显示此类别的销售总额和利润总和。如果将“细分”拖到“形状”功能区。那么视图则会显示按“类别”和“细分”区分的标记，共 9个标记。维度定义的标记数量，显示在整个 Tableau 窗口的左下角。
如果想改变控制颜色的维度，比如想换成维度“邮寄方式”来作为控制颜色的维度，可将其拖放到带此颜色图标的“类别”胶囊上。 请注意，在将“邮寄方式”添加到“标记”卡的颜色时，我们最终得到了按“邮寄方式”和“细分”区分的标记，共 12 个标记。
如果我们要按特定粒度生成标记，且不根据颜色或形状编码，可以将字段拖到“标记”卡的详细级别中。
此处标记选择为省、自治区。
当把鼠标悬停在 “邮寄方式” 图例的“突出显示”图标上方时（请注意此图标显示为阴影），这表示突出显示功能已对“邮寄方式”启用。 如果单击某个邮寄方式（如标准级），Tableau 会淡化其他颜色，从视觉上突出“标准级”订单。
若未启用突出显示功能，则不发生任何变化。
如果维度并不在“标记”卡的颜色或形状中应用， 如何使用突出显示功能呢？ 我们只需启用突出显示工具即可。

在仪表板中，“突出显示操作”可实现交互性。当指定了一个突出显示的字段后，该字段在所有使用它的工作表中都能实现突出显示。在“故事”视图中，也可通过使用突出显示工具，来保留特定突出显示选择项。
可视化分析入门的另一个途径是使用 Tableau 的 “智能推荐”。 按住 Ctrl 键，单击要使用的多个字段。此处，我们使用曾用过的相同字段，即“类别”、“邮寄方式”、“销售额”和“利润”，然后打开工具栏右侧的“智能推荐”。 在“智能推荐”窗口中，可以看到用来呈现选定字段的一键式图形选项。橙色框表示可视化最佳做法。
注意：“智能推荐”只是 Tableau 中用于创建可视化分析的起点。 在具有可视化基础模板后， 就可以使用“标记”卡和更多其他功能来修改视图，使其完全符合我们的分析需求。
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