tableau数据分析数据（tableau数据分析工具）

本篇目录：

1、Tableau可视化分析实战:超市分析报告之客户分析案例2、作为萌新,怎样较快掌握运用tableau可视化分析典型商务数据的能力?3、【tableau数据分析可视化-专题(4)】-Tableau制作条形图4、Tableau数据处理之快速数据拆分5、通过Excel(VBA)+Tableau对亚马逊商品评论数据进行分析6、【tableau数据分析可视化-专题(5)】-Tableau制作线形图

Tableau可视化分析实战:超市分析报告之客户分析案例

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。

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。

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。

在 Tableau 中，维恩图通常用来展示多个数据集里的重叠部分或特异部分。两个数据集发生交集，我们称之为 两个集合的维恩图。当然，只要可视化效果好，三个、四个甚至五六个集合的维恩图均可应用。

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。

Python&Tableau：商业数据分析与可视化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。

作为萌新,怎样较快掌握运用tableau可视化分析典型商务数据的能力?

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。懂管理。

2、数据处理和管理能力：能够使用常用的数据处理软件，如Excel，MySQL等，并了解数据管理工具的使用。统计学和数据挖掘技能：了解统计学的基本知识和常用的数据挖掘技术，如聚类分析、回归分析、决策树分析等。

3、理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力。还要掌握数据整理、可视化和报表制作等。数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。

4、tableau自带超市数据源 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。

【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。

以超市数据为例，省份拖到列上，行上写一个min(300万)，然后创建一个计算字段 sum([销售额])-300万 把标记改为甘特条形图，将新建的计算字段放入标记大小中即可。

创建条形图 打开 Tableau Desktop，连接“示例-超市”数据源，新建工作表。将维度“子类别”拖放至行，将度量“销售额”拖放至列。

先是连接数据，转到工作表，然后确定维度和度量，然后选择条形图就可以了。

Tableau数据处理之快速数据拆分

1、选择指定列「男女」，右键点击，选择拆分。双击拆分后的列修改列名为「性别男性别女」。右键点击列「男女」，并点击隐藏，隐藏原数据列。

2、选择连续数据名称XX---右键--创建---数据桶，数据桶中可以进行详细定义，定义好数据桶后，拖入数据桶和连续数据XX（计数），进行分析。

3、数据结构转换：将数据的结构进行转换，比如将宽表转换为长表、将多维数组转换为一维数组等。数据合并：将多个数据集合并为一个数据集，以便于进行分析。数据拆分：将一个数据集拆分为多个数据集，以便于进行分析。

4、安装 Python 首先，安装 Python 。因为 TabPy 暂不支持最新版本的 Python，所以安装 Python7 即可（安装步骤不赘述，教程可自行上网搜索）。安装 TabPy（Python 的扩展包），用于 Tableau 与 Python 进行数据交互。

5、首先，选中A2：A8单元格区域，在数据选项卡中的数据工具组中单击分列按键。打开文本分列向导对话框，所有的选项保持默认设置。然后，单击下一步按钮。

6、选中表头A1：E1单元格，然后按CTRL+SHIFT+方向键↓，快速选中数据源。

通过Excel(VBA)+Tableau对亚马逊商品评论数据进行分析

根据我们提出的问题以及对各个字段的理解，我们可以把一些用不到的字段先除去起来，如asin， brand， categories， keys等。然后把留下需要分析的字段作为我们分析的数据子集，这样便于我们之后做分析。

指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。

在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。

【tableau数据分析可视化-专题(5)】-Tableau制作线形图

1、tableau自带超市数据源 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、，首先就是接入我的数据，你可以选择excel文件上传，当然如果你没有自己的数据，也可以直接选择一些公开的数据源，BDP里面的公共数据源还是蛮多的~2，上传完数据就可以制作可视化图表。

3、Tableau 本身是不具备创建网络图形的功能，但是我们可以通过构建数据的方式来间接实现。数据的构建有两种方式，绘制的方式也大同小异，下面用两个例子进行分别展示。

4、Python&Tableau：商业数据分析与可视化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。

到此，以上就是小编对于tableau数据分析工具的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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