一、条形图(柱形图)

用于比较不同类别之间的大小

基本步骤

操作步骤:

1. 将表示类别的维度拖入列(行)
2. 将要统计度量拖入行(列)
   注:某些度量值默认的是对该类别进行求和，如果不是求和，须右击该度量进行改变
3. 可通过升序(降序)的操作，使得图形看起来更舒适
4. 可通过调整视图的大小，来调整整体图形的观感
5. 交换行和列可以改变条形图的方向
6. 将统计度量拖入标签，可以显示数据的大小
   注:这里的标签默认也是对类别进行求和的数，须改变度量类型，使得标签显示的数字与统计度量保持一致

实例

实例1：各地区酒店数量

• 数据文件：酒店数据

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实例2：各地区酒店均价

• 数据文件：酒店数据

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实例3：各国家电影数量条形图

• 数据文件：豆瓣电影

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二、堆积柱形图

在条形图基础上，展示每个类别内部构成情况

基本步骤

操作步骤:
前面步骤和柱形图一致

7. 将另一个维度信息拖入颜色中，通过不同的颜色来展示其内部结构

实例

实例1：酒店价格等级堆积图

• 数据文件：酒店数据

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三、直方图

呈现数据的分布情况，分为标准型、锯齿型(间隔太细导致)、偏锋型、陡壁型、双峰型、孤岛型

注：与条形图的区别：
①方向必须竖直
②直方图用于看分布，条形图用于大小比较

基本步骤

操作步骤:

1. 先创建一个数据桶，右击度量中要统计的对象，选择创建->数据桶，设置数据桶的大小
2. 用条形图的方式做直方图，数据桶放入列
3. 记录数放入行（只能用记录数）
4. 可右击维度中的数据桶，点击编辑对数据桶的大小进行调整
5. 可右击坐标轴标签编辑别名
6. 可右击数据桶，改为连续，可使直方图连续

实例

实例1：酒店评分直方图

• 数据文件：酒店数据

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实例2：电影评分直方图

• 数据文件：豆瓣电影

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四、折线图

主要用于随时间的变化的数据

基本步骤

操作步骤:

1. 将表示时间的变量拖入列
2. 将度量值拖入行(如果为字符型，需要先将该数据拖到度量中)
   
3. 可以右击某点-->添加注释-->标记，可继续双击默认的标记，修改内容，右击可对标记的格式进行修改

双轴图
将两个度量值放在同一行
右击轴-->双轴

实例

实例1：电影数量变化折线图

数据文件：中国电影网数据

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实例2：电影票房变化折线图

数据文件：中国电影网数据

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实例3：电影数量与票房比较分析

数据文件：中国电影网数据

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实例4：豆瓣电影数量变化折线图

数据文件：豆瓣电影

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五、饼图

反映总体的构成情况

基本步骤

操作步骤:

1. 维度拖入列
2. 度量拖入行
3. 在智能显示中选择饼图
4. 添加标签，将维度和度量都拖入标签中
   设置占比：右击度量的标签-->快速表计算-->总额百分比
   设置占比显示位数：右击度量的标签-->设置格式-->区-->数字-->百分比-->位数调整

实例

实例1：酒店价格等级饼图

数据文件：酒店数据

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六、环形图

饼图的一个变化，功能与饼图一致

基本步骤

操作步骤:

1. 标记栏选择饼图
2. 维度拖入颜色标签
3. 记录数拖入角度
4. 记录数拖入行，拖两次，都改为最小值（最大值），其目的是让两个饼图保持在同一个圆心
5. 右击选择双轴
6. 将其中一个饼图的颜色标签移除，将颜色改为白色并调整大小
7. 将维度拖入外环的标签，记录数拖入标签，设置占比及占比位数（同饼图中的操作）
8. 内环显示总数：将记录数拖入内环标签

实例

实例1：酒店价格等级环形图

数据文件：酒店数据

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实例2：三种类型电影环形图

数据文件：豆瓣电影

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七、基本表和凸显表

基本步骤

基本表

表格型的数据化表达方式

操作步骤:

1. 将维度拖入行
2. 将度量拖入文本

凸显表

基于基本表，通过颜色凸显数字的大小

操作步骤:
方法一：

1. 先做基本表
   
2. 智能显示-->凸显表

方法二：

1. 先做基本表
   
2. 将度量拖入颜色，并将形状改为方型
   
   

二值凸显表

基于凸显表，通过设置一个分界线，显示两种不同的状态

操作方法：点击颜色-->编辑颜色-->在色板中勾选颜色-->将渐变颜色改为2阶-->高级-->设置中心值

实例

实例1：基本表

数据文件：酒店数据

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实例2：不同地区酒店数量凸显表

数据文件：酒店数据

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实例3：不同地区酒店数量二值凸显表

数据文件：酒店数据

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实例4：各国家(产地)电影数量二值凸显表

数据文件：豆瓣电影

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八、树形图

形如七巧板

基本步骤

操作步骤:

1. 维度拖入行
2. 度量拖入列
3. 智能显示选择树状图
4. 可以点击颜色对显示效果进行修改(类似于二值凸显表中的前3步的操作)
   ps:颜色和大小标签都与数值的大小有关，可将颜色和大小对应两个度量
5. 可将度量拖入标签，将具体数值显示出来
6. 点击标签，可对显示的内容进行调整
7. 有时候，某些数据过少，视图容纳不下，只会显示一些方框，可以通过筛选过滤这部分数据
   方法一：直接将要根据筛选的度量拖入筛选器
   方法一：右击灰色区域-->筛选器-->要筛选的度量-->可滑动筛选或直接输入范围来筛选

实例

实例1：不同类型电影数量与票房

数据文件：中国电影网数据

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实例2：香港不同地区酒店数量与均价

数据文件：酒店数据

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实例3：电影产地与平均评分

数据文件：豆瓣电影

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九、气泡图和词云

基本步骤

气泡图

操作步骤:

1. 维度拖入行
2. 度量拖入列
3. 智能显示选择气泡图
4. 将维度拖入颜色标签，使气泡拥有不同的颜色(一个度量时)
   ps:当有两个度量需要表示大小时，颜色和大小可以分别对应两个度量
5. 点击颜色-->编辑颜色-->在色板中对气泡颜色进行调整

动态气泡图

一般用于展示随时间变化的数据

操作步骤:

1. 将日期型的数据拖入页面
2. 可根据实际情况对数据进行一定的筛选(把要筛选的维度拖入筛选器-->勾选要展示的数据)
3. 将两个度量分别拖入行和列
4. 可在自动里选择标记的类型(形状-->点击形状，可以得到空心的标记)
5. 可在‘大小’中调整标记的大小
6. 最右侧的竖栏的最右下侧可对播放速度进行调整
7. 右击最右侧的竖栏的最右上侧的三角标记，可以选择循环播放
8. 显示动态气泡图轨迹：勾选‘显示历史数据’，点击下三角标记-->显示中调整动态显示格式，并设置轨迹的线型及颜色

词云

操作步骤:

1. 维度拖入行
2. 将度量拖入大小
3. 在智能显示中选择气泡图
4. 将维度拖入颜色(与第一步相同的维度)
5. 点击‘圆’-->文本

实例

实例1：不同类型电影数量与票房气泡图

数据文件：中国电影网

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实例2：动作电影动态气泡图

数据文件：中国电影网

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实例3：电影类型词云图

数据文件：中国电影网

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实例4：不同类型电影数量的气泡图

数据文件：豆瓣电影

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十、标靶图

通常是在基础条形图(横向)上增加一些参考线和参考区间，可以帮助分析人员更加直观地了解两个度量之间的关系，一般用于比较计划值和实际值

基本步骤

操作步骤:

1. 如需筛选数据，先将该度量拖入筛选器，进行筛选
2. 将维度拖入行
3. 将度量拖入列
4. 右击横轴-->点击添加参考线(4种：线(※)、区间、分布(※)、盒须图)
5. 设置范围：
   • 每区：按照区分类来计算统计值
   • 整个表：按照所有表数据计算统计值
   • 每单元格：按照每个单独类别计算统计值
6. 将计划值拖入详细信息
7. ① 设置参考线：点击参考线，编辑，在‘线’选择计划值，范围选择每个单元格，并设置线的格式
   ② 设置参考分布：选择‘分布’-->每区-->设置值的范围，设置格式

实例

实例1：二月份电量销售额完成情况

数据文件：2014年各省市电量

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实例2：2012年各国家电影产量标靶图

数据文件：豆瓣电影

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十一、甘特图

又叫横道图，以图示的方式来表达，通过活动列表和时间刻度，形象地表示出任何特定项目的顺序和持续时间，普遍用于项目管理

基本步骤

操作步骤:

1. 将时间格式的日期拖入列，可右击选择按什么频率(选择最下边代表频率)来制作
   ps:上边表示频率的代表每个月的的第几天，下边表示具体的日期
2. 将维度(可能为多个)拖入行
3. 创建一个计算字段：右击要创建的维度/度量-->创建-->计算字段-->自命名名称，填写计算表达式
4. 将新创建的度量拖入大小中
5. 将新创建的度量拖入颜色中，通过二值来凸显正负

实例

实例1：交货延期情况甘特图

数据文件：物资采购情况

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十二、盈亏瀑布图

基本步骤

操作步骤:

1. 将维度拖入列
2. 将度量拖入行
3. 右击度量-->快速表计算-->汇总(表示所有类别逐步累计情况)
4. 将度量拖入标签，并设置显示格式，这里的标签数据是指单个子类别的数据，与第三步中数据无关
5. 将‘自动’改为‘甘特条形图’
6. 创建一个计算字段(方法和甘特图中创建字段的方法一致)
7. 将新创建的字段拖入大小
8. 将度量拖入颜色--> 快速表计算-->汇总，并进行二值凸显
9. ‘分析’-->合计-->显示行总计(表示全部利润的总计)

实例

实例1：超市不同子类别产品的盈亏瀑布图

数据文件：全球超市订单

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实例2：拉丁美洲各个国家的利润情况

数据文件：全球超市订单

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十三、符号地图

基本步骤

操作步骤:

1. 需要先将表示地理位置的字符串转化为地理信息：右击该维度-->地理角色(城市、国家/地区、省/市/自治区比较常用)，也可根据需要创建依据

2. 方法一： 将表示地理信息的维度直接拖入视图
   方法二：直接双击表示地理信息的维度
   方法三(较为复杂)：对于表示地理信息的数据，会自动生成经纬度的度量信息，将经度拖入列，纬度拖入行，再将表示地理信息的维度拖入详细信息
   方法四(较为复杂)：按住Ctrl，同时选中自动生成经纬度的度量信息，在智能显示中选择地图，再将表示地理信息的维度拖入详细信息

3. 将度量拖入大小，点击大小，可对数据点的大小进行调整

4. 将地理信息的度量拖入标签，可以将地区名字显示

5. 将重复的地区名字去除：地理-->地图层，将国家/地区图层去除

6. 处理右下角未知的数据
   第一种方式：点击-->编辑位置-->匹配相应的位置
   第二种方式(常用)：点击-->筛选数据，将未知数据排除

实例

实例1：超市销售情况符号地图

数据文件：全球超市订单

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实例2：产地电影数量与评分符号地图

数据文件：豆瓣电影

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十四、仪表板

基本步骤

操作步骤:

1. 在页面最下栏选择新建仪表板来创建
   
2. 分为仪表板和布局两个页面，布局针对浮动图
   
3. 自定义大小
4. 可将多个工作表拖入右侧页面中
5. 也可拖入一些图像
6. 点击每个板块右上角的下三角标志可选择显示的方式
7. 也可添加文本、网页链接等
8. 可在某个模块设置url链接，点击该模块会自动跳转网页
9. 可以使用空白来占位
10. 使用浮动的对象不会占用其他显示的位置，相当于图层叠加
    在布局里设置浮动对象的大小格式等

实例

实例：电影数据分析

数据文件：豆瓣电影

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十五、填充地图

基本步骤

操作步骤:

1. 同符号地图前两步
2. 将度量值拖入颜色，根据需要对颜色格式进行调整
3. 处理未知值
4. 添加地理标签，将地理信息的维度拖入标签，对于需要修改名称的，可以在标记-->标签-->在三角下拉框中-编辑别名来修改

实例

实例1：各省售电量填充地图

数据文件：2014年各省市电量

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实例2：各国利润填充地图

数据文件：全球超市订单

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十六、多维地图

一块又一块的地图形成矩阵模式

基本步骤

操作步骤:

1. 先制作一个填充地图
2. 将表示不同类别的维度拖入列的最前面
3. 将表示时间的维度拖入行的最前面，在点击该标签前面的+，会变成按季度统计，在点击季度标签前面的+，会变成按月度统计
4. 对类别调整顺序：右击该标签-->排序-->手动排序，调整显示顺序
5. 右击横纵坐标轴-->设置格式，可对坐标轴标签的格式进行调整
6. 可以将纵坐标的列头标签隐藏掉，右击-->隐藏行字段标签

实例

实例1：各省售电量多维地图

数据文件：2014年各省市电量

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实例2：各市场不同订购年份利润

数据文件：全球超市订单

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十七、混合地图

将地图和一些其他的图混合

基本步骤

操作步骤:

1. 先制作一个填充地图，并设置相关格式
2. 按住Ctrl，拖动维度，右键双轴
3. 将第二个的统计度量移除，将另一个统计度量拖入大小，并调整大小显示，然后将另一个标签内容里的文本标签去除
4. 可以再添加一个度量值，通过颜色标签的深浅来显示数量的大小

实例

实例1：各省市售电量混合地图

数据文件：2014年各省市电量

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十八、多边形地图

多边形地图是对填充地图的一种补充，基于地理编码、数据文件，绘制一个多边形的区域，实现自定义的填充地图

基本步骤

操作步骤:

1. 在数据源页面，将数值型的经纬度转换成地理角色中经纬度
2. 双击纬度，双击经度
3. 功能栏的分析-->将聚合度量取消
4. 将点的标记设置为多边形
5. 将点的id放入路径、将名称放入颜色
6. 对地图的地图层进行一些设置
7. 多边形地图不能对大小及标签进行设置
8. 可以以添加注释的方式来添加标签

实例

实例1：英国国家公园多边形地图

数据文件：国家公园地理数据

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实例2：蒙东多边形地图

数据文件：蒙东地理数据

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十九、背景图地图

主要用于地图相关的交互，一般不常用

基本步骤

操作步骤:

1. 地图-->背景图像-->添加图像，并设置像素参数，并在‘选项’中勾选‘始终显示整个图像’，导入背景图片
2. 将表示位置的数据分别拖入行和列
3. 分别将两个维度拖入颜色和详细信息，并对显示的格式进行调整

实例

实例1：香港地铁背景图地图

数据文件：HongKong MTR Data

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二十、人口金字塔

• 人口金字塔在本质上就是成对条形图，在同一行对称显示并比较两个类别的统计表，且用另一个分类区分不同的行
• 人口金字塔是一种特殊的旋风图

基本步骤

操作步骤:

1. 新建一个计算字段，并将该字段拖入维度
2. 为新创建的字段创建一个数据桶：右击该维度-->创建-->数据桶，设置数据桶参数
3. 将新创建的数据桶拖入行
4. 再为性别新创建两个计算字段：'IF [Gender] = "对应性别" Then [Counts] ELSE 0 END'
5. 新创建的关于性别的计算字段拖入列
6. 双击右侧图的横轴标签，设置倒叙
7. 把性别维度拖入‘全部’的颜色中

实例

实例1：人口金字塔

数据文件：人口数据

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实例2：中国与美国电影数量对比旋风图

数据文件：豆瓣电影数据

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二十一、漏斗图

适用于业务流程的比较，观察规范性、周期性长短以及环节多的流程分析

• 直观的展示业务流程，可以快速发现流程中存在的问题
• 在电商、营销、客户关系管理等领域有广泛应用

基本步骤

操作步骤:

1. 将表示业务流程的维度拖入行，数量拖入列
2. 将维度拖入颜色
3. 在图例中移动图例的位置，使得条形图由大到小向下排列
4. 将数量在行中复制，并将该图变为线
5. 将图设置为双轴，第一张图改为条形图
6. 右击横轴标签，选择同步轴
7. 同时选中行中的两个数量，复制一份
8. 将新创建的两个图和做成与之前一样的双轴图，形成两个一样的图
9. 将第一个图进行翻转，双击第一个图的横轴标签，选择倒叙
10. 将竖轴标签隐藏，将上边的标签也隐藏掉
11. 右击视图区域，点击设置格式，点击‘田’，在行中将行分隔符设置为无，在列中将列分隔符设置为无
12. 点击线，将维度拖入标签中，并调整标签位置
13. 将数量拖入标签：添加表计算-->计算类型(百分比)、相对于(第一个)，设置显示格式
14. 将数量拖入另一个‘线’标签：添加表计算-->计算类型(百分比)、相对于(上一)，并设置格式

实例

实例1：流量转化漏斗图

数据文件：流量转化数据

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实例2：成交量转化漏斗图

数据文件：流量转化数据

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二十二、箱线图

又叫做盒须图，用于显示数据的位置、分散程度、异常值等

• 中位数：数据按降序排列，处于中间位置的数据，总观测值50%的数据
• 四分位数：数据按降序排列，总观测数25%的数据值，是第一四分位数，总观测数75%的数据值，是第三四分位数
• IQR：四分位全距，第三四分位数与第一四分位数的差值
• 上限：第三四分位数加上1.5倍的IQR
• 下限：第一四分位数减去1.5倍的IQR
• 异常值：上下限范围之外的数据
  上限与下限显示了数据的整体跨度，上下限决定了异常值的多少
  第一四分位数与第三四分位数，可以看出数据在正常值范围内的分散程度，越近表示数据越集中，越远表示数据越分散

基本步骤

操作步骤:

1. 将维度拖入列，度量拖入行
2. 将图形改为圆形，在分析中将聚合度量去除
3. 在智能显示中选择盒须图
4. 右击盒须图-->编辑，设置参数

实例

实例1：酒店均价箱线图

数据文件：酒店数据

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实例2：不同产地电影评分盒须图

数据文件：豆瓣电影

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二十三、范围-线图

将整体数据的部分统计特征(均值、最大值、最小值等)展示在图形中，既可以说明群体特征，还可以展示个体信息，更可以比较个体与整体的相对关系

基本步骤

操作步骤:

1. 先绘制个体折线图
2. 创建3个计算字段来表示出(均值、最大值、最小值)：
   • 平均值：‘{FIXED [维度]：AVG([度量])}’
   • 最大值：‘{FIXED [维度]：MAX([度量])}’
   • 最小值：‘{FIXED [维度]：MIN([度量])}’
3. 将新创建的计算字段都拖入详细信息(只有将这些值放入详细信息中，设置参考线时才可以使用这些信息)
4. 在对应轴右击，设置参考线(平均值)：每单元格，值(计算字段中平均值)，标签(无)并调整格式
5. 在对应轴右击，设置参考区间(最小值-最大值)：每单元格，区间开始(计算字段中最小值)，区间结束(计算字段中最大值)，标签都设置为无，并调整格式

实例

实例1：客服接听范围-线图

数据文件：人工座席接听数据

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实例2：接听时长范围-线图

数据文件：人工座席接听数据

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二十四、倾斜图

可以展示单个指标在不同时期的变化，既能展示值的大小变化，又能展示排名的变化

• 要点一：变化量要使用LOOKUP
• 要点二：排名顺序会变成反的，要对其进行重新计算
• 要点三：标签在使用时要重新进行排版，线首和线尾都要显示
• 要点四：使用绝对值来表示变化量的大小，使用颜色来区分增加还是减少

基本步骤

操作步骤:

1. 创建排名的计算字段：‘INDEX()’
2. 将维度放入列，新创建计算字段放入行，选择‘线’
3. 将表示单个维度的指标拖入详细信息，之后对新创建的字段进行编辑表计算：按照特定维度，将两个维度都选上，排序顺序选择自定义排序，升序，重新启动间隔选择另一个维度
   PS: 重新启动间隔选择无，则表示在所有数据中的排序，选择特定维度之后，是按该维度分组后的排序
4. 将计算字段拖入标签，设置与3中保持一致，但改为降序，并将表示单个维度的指标拖入标签，将表示具体数值的度量拖入标签，右击标签，对标签内容进行排版，标签标记选择线末端
5. 创建一个字段来表示线数据的变化量：‘LOOKUP(SUM([度量]),LAST())-LOOKUP(SUM([度量]),FIRST())’
6. 将新创建的字段拖入大小
7. 创建一个计算字段来表示增减状态标志：‘IF [5中创建的字段]>0 THEN "增长" ELSEIF [5中创建的字段]=0 THEN "持平" ELSE "下降" END’，将新创建的字段拖入颜色
8. 创建变化量绝对值：‘ABS([5中创建的字段])’
9. 把变化量拖出大小，再将变化量的绝对值拖入大小
10. 调整当期值和同期值的显示顺序，右击表示该类别的维度，排序，选择手动，并调整顺序

实例

实例1：各省劳动生产率倾斜图

数据文件：劳动生产率指标

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实例2：各省售电量倾斜图

数据文件：各省售电量数据

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二十五、网络图

• 每个网络图都由两部分组成：点与线合成的双轴图
• 点与点之间的表达方式有两种：成对的数字，‘<->’形式

基本步骤

操作步骤:
① 简单网络图(数据点X,Y)：

1. 将表示位置信息的度量分别放入行列，并将分析中的聚合度量去除
2. 将形状改为线
3. 将表示关联信息的度量放入路径
4. 为每个点添加标签(利用双轴图)：将表示纵轴的度量复制，将第二个图的形状改为实心点，并添加点标签并右击选择‘允许标签覆盖其他标签’，设置双轴
5. 将标签移动到合适的位置，但原来的标签还会显示，需要右击该标签，标记标签从不显示

② 复杂网络线路图(经纬度)：

如果是经纬度的信息，一定要设置成地理信息

1. 双击经度，双击纬度，取消分析中的聚合度量，形成一个地图
2. 将形状改为线
3. 将表示关联信息的数据拖入路径
4. 为每个点添加标签(利用双轴图)：将表示纵轴的度量复制，将第二个图的形状改为实心点设置双轴
5. 为不同的点创建不同的颜色:将表示不同点的信息拖入第二个图中颜色
6. 将表示不同点的信息拖入第二个图中标签，选择‘允许标签覆盖其他标签’

③ 对应关系为点对点(形如A<->B)

1. 将表示位置信息的度量分别放入行列，并将分析中的聚合度量去除
   
2. 将形状改为线
   
3. 将表示点与点关系的信息拖入详细信息
   
4. 为每个点添加标签(利用双轴图)：将表示纵轴的度量复制，将第二个图的形状改为实心点设置双轴
   
5. 将表示数据大小的信息放入第一个图中的颜色，根据颜色的深浅来表示大小
6. 为每个站点设置颜色及标签，放在第二个图中

实例

实例1：五点位置关系图

数据文件：五点位置关系

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实例2：各省份关系网络图

数据文件：province_relationship

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实例3：线路关系网络图

数据文件：线路数据

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实例4：NBA关系图

数据文件：NBArelationship

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二十六、弧线图

通过弧线的长度来表示数量的大小

• 创建表格
• 注意：x、y的公式

基本步骤

操作步骤:

1. 将维度拖入列，记录数拖入行，降序排列，排除异常数据
2. 添加标签：将记录数拖入标签
3. 创建一个新的excel表格：包含角度、维度名称、类别、数量信息
   • 角度：先计算总额百分比，根据每个类别的占比创建角度的数量(从0开始到n-1)
   • 类别：用数字对应每个维度中的取值(从1开始)
   • 数量信息：填入每个类别的具体数量信息
4. 创建计算字段(X坐标)：‘-[分类] * COS([角度]*PI()/45)’，45可根据实际情况调整为90、180来调整弧线的长短，如果需要调整起始角度，在括号里加上pi、pi/2
5. 创建计算字段(Y坐标)：‘[分类] * SIN([角度]*PI()/45)’（公式要与4中一致，除了sin和cos）
6. 将x放入列，y放入行，取消聚合度量
7. 将维度放入颜色，将大小调大
8. 双击横坐标轴，将范围固定对称，双击纵坐标轴，将范围固定对称
9. 将角度拖入路径
10. 将维度拖入标签，设置允许覆盖，线末端，线首
11. 将记录数拖入标签，并对标签格式进行调整

实例

实例1：香港地区排前6酒店数量弧形图

数据文件：酒店数据

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实例2：电影数量超1000的国家弧形图

数据文件：豆瓣电影

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二十七、雷达图

实现多个维度比较分析

• 创建路径计算字段
• 创建角度计算字段
• 创建X、Y计算字段
• 添加标签创建计算字段

基本步骤

步骤

1. 先创建计算字段(路径)：‘CASE [维度] WHEN "值1" THEN 1 WHEN "值2" THEN 2 …… ELSE n END’
2. 创建计算字段(角度)：‘IF [路径] = n THEN 0 ELSE -([路径]-1)*PI()/4 END’
3. 通过角度创建X，Y坐标：
   • 创建计算字段(X)：‘[表示大小的度量]*COS([角度])’
   • 创建计算字段(Y)：‘[表示大小的度量]*SIN([角度])’
4. X拖入列，Y拖入行，改为线，分析取消聚合
5. 把表示类别的维度拖入颜色，将‘路径’拖入路径中
6. 创建计算字段为最外层添加标签：‘IF [表示大小的度量]= 最大值 THEN [维度] END’
7. 以双轴图添加标签：将6中创建的字段拖入标签，并设置允许标签覆盖，并隐藏重复的标签
8. 创建计算字段用于显示具体角色的数值：CASE [表示角色维度] WHEN "值1" THEN [表示大小的度量] WHEN "值2" THEN [表示大小的度量] …… END’
9. 将8创建的字段拖入第一个图标签，并设置允许覆盖，并设置数据显示格式

实例

实例1：玩家综合能力雷达图

数据文件：玩家综合能力雷达图数据

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实例2：员工业绩雷达图

数据文件：业务指标衡量

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二十八、凹凸图

• 通常用于不同排名中，连接相同的事物，从而显示出排名之间的变化关系
• 本质是多线图和点的集合

基本步骤

步骤

1. 表示时间的维度拖入列，表示数据的度量拖入行，并对度量进行快速表计算(排序)
2. 将表示子类别的维度拖入颜色
3. 编辑表计算，选择针对特定维度(子类别)
4. 双轴图，同步轴，将第二个形状改为实心圆
5. 右击标签，选择显示标签，对齐方式都选居中
6. 调整坐标轴范围，减少空白区域，隐藏标题，将纵坐标轴进行倒序

实例

实例1：超市各年份利润的凹凸图

数据文件：全球超市订单数据

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实例2：超市各年份运输成本凹凸图

数据文件：全球超市订单数据

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二十九、两种分析方法

基本步骤

1. 回归分析

• 可能存在相关关系的变量拟合成为一条直线或曲线
• 作用：
  • 总结出已有数据的规律和特征
  • 预测数据

① 线性回归模型及参数解释

步骤

1. 将自变量拖入列，应变量拖入行，在分析中取消聚合度量
2. • 方法一：在绘图区右击：添加趋势线
     
   • 方法二：在功能区选择分析，添加趋势线
   • 方法三：在分析栏，将趋势线拖入视图区，选择线性
3. 右击趋势线，选择描述趋势线
4. 可以将描述趋势线的内容添加成注释

参数解释

名称	含义
R平方值	拟合优度，范围：0-1，取值越大越好
P值	系数的可信程度，越小越好，小于0.05

② 构建其他线性回归分析模型

• 对数回归：将自变量取对数，再进行线性回归
• 指数回归：将自变量指数化，再进行线性回归
• 幂回归：以y=c*x^a的形式拟合
• 多项式回归：度一般选择3-5之间

2. 时间序列分析

Tableau内嵌了周期性数据的预测功能，能够自动的拟合预测模型，分析数据的变化规律，也可对模型的预测参数进行调整，并评价模型的预测精度

① 创建人工服务接听量预测曲线

步骤

1. 将要预测的度量拖入行，将表示日期的度量放入列，并转换为具体的天
2. 右键图形选择预测，显示预测
3. 设置预测参数：点击选择预测的预测选项
4. 查看预测的详细信息：点击选择预测的描述预测

② 预测选项设置

• 预测长度：预测多长时间的
• 源数据：
  • 用零来填充缺少值：当数据不连续时，可能需要勾选该项，但这会对原数据产生较大影响，一般会可能选择人工填充一个适合的值
• 预测模型：
  • 自动：一般是一条直线
  • 自定义(常用)：
    • 趋势：图形走向的趋势
    • 季节：表示周期性，累加波动较大，累乘相对较小

③ 预测模型评价

描述预测中的质量

实例

实例1：人工接听量与呼入案头总时长线性关系

数据文件：人工座席接听量数据

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实例2：人工接听量时间序列分析

数据文件：人工座席接听量数据

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其他补充内容

1. 数据前处理

①拆分
方法一(智能)：右击要拆分的列-->拆分
方法二(自定义拆分)：右击要拆分的列-->自定义拆分

②隐藏

数据表中原始的列无法删除，可以将不要的列进行隐藏

方法：右击要隐藏的列-->隐藏

③重命名
方法：右击要重命名的列-->重命名

④数据类型转换
方法：点击该列最上方右侧图标，勾选数据类型

2. 图形可视化页面通用操作

①排除

根据需要排除部分无用的点

方法：右击将某个点-->排除

②编辑坐标轴内容
方法：双击轴可以对轴标签内容进行修改

③标签格式修改
方法：在标记栏中，右击需要修改的标签-->设置格式-->区，设置所需的格式

④添加说明
方法：右击灰***域-->说明，双击弹出的内容，修改说明

3. 导出图像

方法：工作表-->导出-->图像，选择要导出的内容和格式

4. 怎样将两个工作表连起来使用？
方法：先将其中一个工作表拖入，再将另一个工作表拖入，点击连接图标可以设置连接条件

5. 数据集合并
① 内部(类似sql中的inner join)(默认)

② 左侧(类似sql中的left join)

③ 右侧(类似sql中的right join)

④ 完全外部(类似sql中的full join)

6. 智能显示介绍

在拖放数据之前，智能显示中无法选择任何一种图
拖放数据后，智能显示会根据数据内容，高亮一些选项，可点击选择相关图表
将鼠标放置任一图标上，最下角会显示绘制该图形的必要条件
两个橘黄色线框起来的图形，是在当前数据条件下，Tableau最推荐的图形

7. 插入自定义的数据形状
方法：在形状选择自定义形状，再点击形状标签，选择自定义形状/更多形状

如何把png图片做成自定义形状？
在桌面右击Tableau图标-->打开文件位置-->回到上一层文件夹-->defaults-->形状-->新建文件夹并重命名(必须是英文名称)-->将图片放入新建的文件夹中-->重启Tableau软件，才会显示新加入的形状

8. 对地图格式进行设置
① 在功能栏选择地图：
设置地图层格式：常用内容(样式、冲蚀(可以将背景色变淡，一般选择百分百模式)、国家/地区名称(添加标签后，可能会有重复的地理名称，可以将这个不勾选))

② 自定义地理编码：

自定义地理编码只能绘制符号地图，不能绘制填充地图
自定义地理编码的格式为csv格式，要包括新的地理角色对应的经度和纬

自定义地理编码用途：
第一种：扩展现有角色(地图-->地理编码-->导入自定义地理编码，之后使用时，所有的格式要和导入的格式对应上，且需要将所有表示地理位置的维度都变成地理信息)
第二种：添加新地理角色(地图-->地理编码-->导入自定义地理编码)
第三种：添加新的层级结构(地图-->地理编码-->导入自定义地理编码，将层级对应上)

③ 背景地图

Tableau自带背景地图(地图-->背景地图-->多种选择(自带、脱机、地图服务来自定义地图))，设置为默认值，可将选择的模式作为默认值

• Tableau：默认为自动连接Tableau的联机地图源，由开源的地图供应商提供
• 脱机：在联机状态下缓存的地图，会跟随ie浏览器缓存的清除而清除，且缓存的图像仅有30天有效期
• 地图服务：添加wms地图服务器，可以与别人共享地图源，也可以共享别人的地图源
  通过地图层的更改来调整地图风格

9. 数据分层
① 概念与意义

维度之间自上而下的组织形式
tableau有默认的数据分层结构：日期时间(年/季度/月/日)、地理信息
分层结构对于维度之间重新组合具有重要作用，上卷和下钻对于导航分层结构最有效的导航方法
两个分层结构不能相互嵌套

② 创建与使用实例
创建分层结构的两种方式：
方法一：右击要创建分层结构的维度(最上级)-->分层结构-->创建分层结构，并对创建的分层结构命名，然后将其他与该层级相关的维度按照上下关系拖入该层级中(整个层级的顺序是由上到下的) 方法二：直接将一个维度拖入另一个维度(两个维度具有层级关系)，对新创建的层级进行命名，再接着将其他具有层级关系的维度拖入，最终顺序要自上而下

实例1：人工服务接听量柱形图

数据文件：人工座席接听数据

步骤：

1. 右击‘中心’维度-->分层结构-->创建分层结构，重命名
2. 将‘部’‘组’‘班’依次拖入先创建的层级中，最终该层的排序为：‘中心’->‘部’->‘组’->‘班’
3. 将创建好的层级拖入列，‘人工服务接听量’拖入行
4. 添加数据标签，‘人工服务接听量’拖入标签，并设置相应格式
5. 之后通过下钻操作查看各层级的数据

实例2：平均通话时长变化折线图

数据文件：人工座席接听数据

步骤：

1. 将‘日期’拖入列，并选择表示具体日期的‘天’
2. 将实例1创建好的层级拖入行
3. 将‘平均通话时长’拖入行
4. 之后通过下钻操作查看各层级的数据

10. 数据分组
① 创建及使用

组是维度成员或度量离散值组合，通过分组可以实现维度成员的重新组合以及度量值按范围的分类
组的图标是‘回形针’
组不能创建计算字段(组不能出现在公式中)

创建分组的两种方式：
方式一：右击要创建组的对象-->创建-->组
方式二：直接在可视化页面右击要合并的对象的图形(不可以是文字部分)-->组
创建好之后，右击该组-->编辑组，进行组的合并，将要合并的对象全选中，点击分组

实例：各组人工服务接听量条形图

数据文件：人工座席接听数据

步骤：

1. 将‘班’拖入行
2. 将‘人工服务接听量’拖入列
3. 右击‘班’-->创建-->组
4. 右击‘班(组)’-->编辑组，将要合并为一组的组全选中，并点击分组，并对分好的组进行重命名
5. 将班拖出，将‘班(分组)’拖入行
6. 右击班分组-->包含其他去除

② 省市电量销售数据按地理区域分组

数据文件：2014年各省市售电量

实例1：各省市电量销售数据按地理区域显示不同颜色分组

步骤：

1. 将‘省市’改为地理信息数据，双击‘省市’，并设置未知数据
2. 将‘省市’拖入标签
3. 通过地图的框选工具，在地图上框选省市，右击选中的地图标记点，点击回形针的图案
4. 在维度中找到新创建的组，右键-->编辑组，对字段名称进行重命名，并对每个分组进行重命名
5. 将‘当期值’拖入大小

实例2：各地理区域电量销售数据

步骤：

1. 双击实例1中的分组
2. 将当期值拖入颜色，并编辑颜色显示格式
3. 将实例1中的分组拖入标签
4. 将当期值拖入标签，并设置数据显示格式

实例3：各地理区域电量销售标靶图

步骤：

1. 将省市拖入行
2. 将当期值拖入列
3. 再将创建的分组拖入行
4. 将计划值拖入详细信息
5. 右击横轴坐标，添加参考线，选择分布，每区，值：(百分比50,100,计划值)，标签选择无，添加黑色的线，也可对参考线的填充效果进行设置
6. 再将创建的分组拖入分组
7. 将当期值拖入标签，并设置显示的格式

11. 数据集
① 相关概念

定义：集是满足某些条件的数据子集，它是维度的部分成员
集和组的区别：集可以通过多个维度来划分，而组只能通过同一个维度划分

类型

名称	类型	是否会更新	可用维度数量	创建方式
常量集	静态集	否	单个或多个	视图中选择
计算集	动态集	是	单个	数据窗口创建

用途

• 集内外成员的对比分析
• 集内部成员的对比分析

② 创建

数据文件：全球超市订单数据

静态数据集

创建销售利润为负的国家数据集

步骤：

1. 将两个工作表连接
2. 将国家/地区拖入列
3. 将利润拖入行，降序排列
4. 将所有为负的数据都选中，右键-->创建集，并进行命名

动态数据集

创建利润为负的产品集

步骤：

1. 右键产品名称-->创建-->集
2. 通过条件来创建，按字段：利润<=0，点击加载，并对数据集进行重命名
3. 将新创建的数据集拖入行，利润拖入列
4. 右击新创建的集，选择在集内显示成员

创建销量前一百的数据集

步骤：

1. 右键产品名称-->创建-->集
2. 通过顶部来创建，按字段：数量，顶部：100

合并集

将已创建好的集进行合并，且这两个集的对象必须不一致

步骤：

1. 右击已创建好的集-->创建合并集
2. 命名，选择要合并的数据集，以及合并的方式

创建集的另一种方式
通过筛选器来创建：将要筛选的维度拖入筛选器，选择相应的数据，之后右击筛选器中内容-->创建集

作用：

• 通过创建集的方式达到快速筛选
• 数据集也可用于分层的结构
• 进行字段的计算

③ 使用集做对比分析

步骤：

1. 将利润拖入列
2. 将数据集拖入行
3. 右击该集-->集内显示成员

12. 计算字段基础
① 概念

• 根据数据源字段(包括维度、度量以及参数等)，使用函数或运算符构造公式，从而定义计算字段。
  
• 计算字段可以拖放进功能区，也可以创建新的计算字段，返回值可以是字符型、数值型等
• 计算字段会自动加入数据源列表中，但原始数据不会发生改变

② 类型

• 基本型计算字段:针对数值、日期、字符做一些常规的操作
• 详细信息级别的表达式(lod):
• 表计算

③ 创建

数据文件：全球超市订单数据

创建基本型计算字段
实例1：创建成本计算字段

步骤：

1. 点击数据窗口的空白区域-->创建计算字段，并命名新创建的计算字段‘成本’
2. 将销售额拖入-拖入利润

实例2：创建盈利标志计算字段

步骤：

1. 点击数据窗口的空白区域-->创建计算字段，并命名新创建的计算字段‘盈利标志’
2. 在公式区输入‘IF SUM([利润])> 0 THEN "盈利" ELSE "亏损" END’
   PS: 建议表达式中的字母使用大写，可以通过换行增加层次性(类似于SQL语法)
3. 右侧含有函数列表，可通过右侧找到需要的函数以及查看函数的具体信息
4. 右击创建好的计算字段-->编辑，可对创建好的字段进行调整

13. 粒度、聚合与比率

数据文件：全球超市订单数据

① 粒度

源于Tableau散点图，表示数据的颗粒浓度

实例演示： 步骤：

1. 将利润拖入行，销售额拖入列
2. 将市场放入颜色标签，国家拖入详细信息
3. 点击分析，取消聚合度量

② 聚合

• 度量聚合(大部分)
• 维度聚合

实例演示： 步骤：

1. 将利润拖入行，会默认为总计，这个总计就代表一种度量的聚合
2. 将产品id拖入列，右击-->度量，有4种聚合方式：最小值、最大值、计数、计数(不同)
3. 修改默认聚合值，右击对象-->默认属性-->聚合-->选择要设置的聚合

③ 比率

SUM(利润/销售额)与SUM(利润)/SUM(销售额)的区别：

• 在有层级的情况下，上卷时，第一个会将子类别的利润率进行相加汇总，会造成利润率计算错误；第二个是先将子类别利润汇总再除以销售额的汇总这个是正确的计算方式

14. 详细级别表达式

关键字：

• INCLUDE：是在使用其他维度的基础上，使用指定的维度计算
• FIXED：使用指定的维度计算值，不参考视图中的任何维度
• EXCLUDE：忽略指定的维度，即使在视图中使用该维度，也会被忽略

实例：平均每单利润

• 汇总每单的利润
• 再对每单利润求平均值

步骤：

1. 双击国家/地区
2. 创建一个计算字段(订单利润)：{INCLUDE [订单ID] : SUM([利润])}
3. 把新创建的计算字段拖入颜色、标签，都设置为平均值

15. 表计算

数据文件：全球超市订单数据

① 快速表计算

在度量值中，右击某个度量-->快速表计算：

• 汇总：类似于cumsum，逐步累加
• 差异：当前值-前值(默认)，也可以在‘相当于’中选择要减去的值(上一、下一、第一个、最后一个)
• 百分比差异：[当前值-前值(默认)]/前值(默认)，也可以在‘相当于’中选择要减去的值(上一、下一、第一个、最后一个)
• 总额百分比：当期值/所有值的和
• 排序：显示当前值在所有值中的顺序，默认由大到小
• 百分位：最小值为0%，最大值为100%
• 移动平均：默认为3个值的平均值(前两个与当前值的平均数)

② 自定义表计算

实例：利润按月的移动平均值

步骤：

1. 创建一个字段：右击空白部分-->创建计算字段：按月移动平均值
2. ‘WINDOW_AVG(SUM([利润]),-2,0)’，并点击默认表计算，选择‘订购日期’，按月，点击应用、确定
3. 将度量名称拖入筛选器，选择‘利润’、‘按月平均’
4. 将度量名称拖入列，订购日期拖入行，按月
5. 将度量值拖入标签
6. 创建参数来控制移动的距离：右击空白处-->创建参数并命名(N月移动平均)：数据类型(整数)、当前值(2)、值范围(1-12,步长1)
7. 对第一步创建的计算字段进行修改：‘WINDOW_AVG(SUM([利润]),-2,0)’中的-2改为刚刚创建的参数
8. 右击创建的参数-->显示参数控件，即可在右侧对参数进行动态调整

16. 数据透视表 方法：选中除列头以外的所有表，右键选择数据透视表(转置)