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  • tableau数据可视化案例
    千次阅读
    2021-12-29 10:55:52

    1 从问题到图形

    销售经理想知道整个本季度的业绩如何,了解本季度任意时刻的销售额与上一季度、去年同期的准确对比情况,同时希望了解不同产品类别、细分市场在当前季度的销售业绩。除此之外,销售经理也关注每年各季度的销售业绩。

    对于销售经理的数据可视化需求,我们按“问题细节—>问题层次—>问题类型—>图形”的思路加以分析,以确定可视化图形:

    (1)如何衡量销售业绩?衡量销售业绩的指标有“销售额(Sales)”、“利润(Profit)”和“订单数量(记录数)”。由于公司考核销售经理各季度的销售额,所以销售经理首要关注当前季度的销售额情况,适当关注各年、季度的利润和销售数量。因此,我们选择“销售额”作为销售业绩的首要衡量指标,再辅以各年、季度的利润和销售数量。

    (2)销售经理提出的“当前季度的销售业绩如何”是个什么样的问题?该公司有技术(Technology)、家具(Furniture)和办公用品(Office Supplies)3大类产品,在居家办公(Home Office)、Small Business(小型企业)、企业(Coporate)和消费者(Consumer)4个细分市场均有销售。销售经理实际是想掌握当前季度哪类产品销售额没有起量,以及哪个细分市场的销售额不尽如人意。

           针对此问题,我们确定了两个问题层次:当前季度各产品类别的销售额,当前季度各细分市场的销售额(注:橙色表示在问题分析的范围,蓝色对标Tableau维度字段的颜色表示问题层次&#x

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  • Tableau数据可视化案例

    2022-07-04 20:21:04
    Tableau在制作图表时的功能十分强大,我们如果将基础操作都学好了,在实现数据可视化时,将各种操作进行结合就可实现许多图表制作。本文介绍了例如热力图、气泡图、饼图等许多图表的制作可以让读者了解这些图标的...


    前言

    随着数据时代的到来的不断发展,数据分析这门技术也越来越重要,本文介绍的是一个有关数据分析中数据可视化使用到的图表制作软件Tableau。


    一、数据可视化是什么

    小原理:视觉映射
    可视化就是将数据进行整理分析,形成一幅幅简单易懂的图形,如果给我们一份数据,里面包括许多数据,我们不能从中一眼分辨出所有数据中最大最小,或者数据集中分布区域,但将其转换成图表则更容易分析结果。

    二、Tableau基础图标制作

    1.数据连接

    打开tableau,想要连接数据,直接点击左边列表选中文件类型,选择添加
    进行数据连接。

    • 使用日期作连接键时,后面计算需要改变格式会出现问题,解决方法:
      在创建连接键时点击日期-编辑计算-输入str(日期)-确定,右边的对应的日期也需要改成这样

    2.对比分析

    工作表左边一列显示三张表维度(横线上面)和度量(横线下面),可以通过拖动调节某数据的所属类别,且不会影响数据类型,拖动数据到行列形成图表。
    行处数据如果是绿色(度量),可以视觉映射:标记处设置线、圆……

    • 行列都可以是多个数据,可以单独设置形状,右击行中数据可以设置双轴,双轴后可以在左侧全部设置图形样式或分别设置

    • 双轴点击纵坐标区域设置同步轴或者不同步

    • 降序排列、生序排列在左上角图标

    • 设置标签数据显示:按住ctrl然后拖拽数据到标签处,设置颜色等同理

    • 标记处右击数据-快速表计算-合计百分比可以数据的百分比看图表,设置数值和百分比同时有,则可以将数据在拖拽一份出来到标签


    • 将维度(行)先设置好,然后将需要查看的数据拖拽到Abc处,批量添加度量值:当度量值在左侧形成单独一个框时,可以选中多个数据拖拽到度量值处

    • 热力图
      将某度量数据拖拽到颜色处,就可以自动根据数值大小生成颜色不一的表格,然后点击标记的自选框选择方形

    • 气泡图
      将维度放在详细信息处,将度量值放在大小处(例如gmv),将标记处改成圆形,将门店名称放在标签处变成了气泡图
      在上一行操作后,将标记的自选框改成文字,可以变成词云

    • 折线图
      将日期放在列,GMV放在行,日期自动变成年,可以选择年月日形式,一般选择下面连续性的月/天,将度量值放在标签处,可以设置显示数据

    • 面积图
      在折线图基础上,将标记处改成区域

    • 饼图
      将度量数据放在大小处,然后将维度数据放在颜色处,将标记选中饼图,然后调整为整个视图
      树地图:越左上角数据越大,越右下角数据越小
      在饼图基础上,将标记换成方形,也可以多增加一个详细信息,比如月份,这样每一大块图也会分成同样的树形图表示
      在度量数据中设置某数据的表计算(例如gmv)-选中其倒三角-编辑表计算-维度-选中日期

    • 堆积图
      将度量值和维度值放在合适位置,然后将另一个维度数据放在颜色处
      设置堆积图向下的百分比:选中标签的度量数据-编辑表计算-计算依据设为表(向下)
      进阶如下:
      在行处复制一个gmv——选中下面gmv——度量值处只留下gmv绝对值——标记处改为甘特条形图——双轴——同步轴——第一个GMV图改为条形图

    • 散点图
      列设置gmv,行设置下单人数,日期(天)拖拽到详细信息

    • 实付步长图
      将行或列添加好数据,然后点击智能推荐——直方图——会自动生成一个对应上的数据桶,然后找到左边列表中数据桶编辑可以改变数据桶大小,数据桶在对应行或者列处可以设置离散或者连续

    • 地图
      找到一个地理类型数据——点击其前方的Abc处——地理角色——省市自治区——双击该数据——自动呈现地图——将金额之类的数据放在大小处——可以单击大小调节
      可以讲左侧列表中经度、纬度数据设置地理位置为对应的——双击经纬度数据——将默认的数据点删除——f键可以移动,鼠标滚轮可以设置大小

    总结

    Tableau是一个功能很强大的软件,利用好了它的各种功能可以制作出很多美观且清晰的数据图表。大家如果想要看这篇内容的成果图,可以到我主页找对应文件

    展开全文
  • 数据可视化案例集合,有详细步骤和数据,可以复现。适用于没有基础的新手。tableau以讲故事的方式改变传统数据的枯燥性。
  • tableau数据可视化案例

    2020-12-22 14:33:11
    文中的可视化图均由tableau绘制。1.1 数据展示数据是来自美国纽约2016年5月份包括207个地铁站点在不同时间节点以及不同天气下的4.2649万条人流量数据,共包含21个字段。1.2 数据说明UNIT: Remote unit that collects...

    文中的可视化图均由tableau绘制。

    1.1 数据展示

    数据是来自美国纽约2016年5月份包括207个地铁站点在不同时间节点以及不同天气下的4.2649万条人流量数据,共包含21个字段。

    1.2 数据说明

    UNIT: Remote unit that collects turnstile information. Can collect from multiple banks of turnstiles. Large subway stations can have more than one unit.

    DATEn: Date in “yyyymmdd” (20110521) format.

    TIMEn: Time in “hh:mm:ss” (08:05:02) format.

    ENTRIESn: Raw reading of cummulative turnstile entries from the remote unit.

    EXITSn:Raw reading of cummulative turnstile exits from the remote unit.

    ENTRIESn_hourly:Difference in ENTRIES from the previous REGULAR reading.

    EXITSn_hourly:Difference in EXITS from the previous REGULAR reading.

    datetime: Date and time in “yyyymmdd hh:mm:ss” format (20110501 00:00:00).

    hour: Hour of the timestamp from TIMEn. Truncated rather than rounded.

    day_week: Integer (0 6 Mon Sun) corresponding to the day of the week.

    weekday: Indicator (0 or 1) if the date is a weekday (Mon Fri).

    station: Subway station corresponding to the remote unit.

    latitude:Latitude of the subway station corresponding to the remote unit.

    longitude: Longitude of the subway station corresponding to the remote unit.

    conds: Categorical variable of the weather conditions (Clear, Cloudy etc.) for the time and location.

    fog: Indicator (0 or 1) if there was fog at the time and location. precipi Precipitation in inches at the time and location.

    pressurei:Barometric pressure in inches Hg at the time and location.

    rain: Indicator (0 or 1) if rain occurred within the calendar day at the location.

    tempi: Temperature in ℉ at the time and location.

    wspdi: Wind speed in mph at the time and location.

    1.3 时间&人流量可视化分析

    1.3.1 纽约市2016年5月每个地铁站每天的人流量

    颜色越深,人流量越大。

    • 观察2016年5月的每天每个站点平均人数变化情况,可以直接看出周末两天搭乘地铁的平均人数较少。

    • 发现5月28日——5月30日这三天的平均人数较少。查阅资料发现: 五月份的最后一个星期一为Memorial Day 阵亡将士纪念日,放假一天。

    • 59 St-Columbus,因为这边下地铁之后是中央公园,在这里可以看到海狮表演,小企鹅和北极熊的中央公园动物园。

    1.3.2 是否工作日&人流量关系图

    明显工作日的地铁人流量更大,而且工作日的人流量出现高峰,但是周末的人流量比较均匀,高峰不明显。

    1.4 站点&人流量可视化分析

    将站点的经纬度导入工作表中绘制出站点地图,圈的大小代表人流量的大小,据纽约市相关地铁路线显示,人流量较大的这几个站点主要经过时代广场、第五大道以及中央车站。时代广场:是纽约市曼哈顿的一块繁华街区,被称为“世界的十字路口”,是全球最拥堵的地方之一。根据时代广场的官方网站统计,每天有超过30万人进入“时代广场的中心”,人流量非常大。站点最密集且人流量最多的点都是集中在曼哈顿中城的区域,纽约曼哈形容为整个美国的经济和文化中心,是纽约市中央商务区所在地,世界上摩天大楼最集中的地区,汇集了世界500强中绝大部分公司的总部,也是联合国总部的所在地。曼哈顿的华尔街是世界上最重要的金融中心,有纽约证券交易所和纳斯达克。

    分析每个站点在工作日和周末的进出站的人流量情况。发现无论是工作日还是周末,纽约市地铁站人流量最大的三个站点仍然为34 ST-PENN STA、34 ST-HERALD SQ以及42 ST-TIMES SQ,说明这三个站点处于纽约市繁华地段,是人们工作和娱乐的必经之路。

    分析MAIN ST站点平均进出站的人流量,16-24点和0-4点是出站的人数更多此时很有可能是下班回家,4-16点是进站人数高于出站人数,有可能去上班。推测这个地方居住人数可能大于商业的人流数。

    对MAIN ST在休息日和工作日各时间段的总的进出人流量对比,可以看到休息日出行人数减少,可以知道搭乘地铁的人员当中,工作的人占了很大的比重。在工作日可以看到4-12点是进站的高峰期,16-20点是出站的高峰期。工作日与休息日相比4-12点进站人数明显增加,出站人数变化不大, 16-20点是出站人数明显增加。

    可以看到34St Herald Sq站点,进站高峰期跟前面的点是不一样的。进站高峰期主要出现在16-20点。

    在这个站点可以看到你工作日跟休息日,除了16-20点变化比较明显,其他时间段的变化不像另外的两个点这样。工作日走势整体走势相同,同时区别于之前的站点。

    查阅资料与前面的分析一致,法拉盛存在大量住户,而34St Herald Sq主要为商业区。

    • MAIN ST是属于法拉盛,法拉盛是皇后区一个重要的交通枢纽,是7号地铁的终点站,有24条巴士线路经过法拉盛,并且还能乘坐长岛铁路直通曼哈顿。成为纽约乃至全美最大的华人聚居地。

    • 34St Herald Sq其位于曼哈顿,帝国大厦、梅西百货和

    1.5 天气&人流量可视化分析

    • 从前面6列可以看出总的平均人数较多,但是雨天的平均人数较少,而且大雨天周末平均人数明显少于大雨天工作日的平均人数。

    • 雾霾天气的平均人数比在大雨天气的平均人数影响小。

    • 2016年5月的大雾天气都在工作日,而薄雾天气都在周末。

    1.6 温度&人流量可视化分析https://www.zhihu.com/video/969498573200728064

    观察2016年5月的每天每个站点平均人数随温度变化的情况,平均人流量随温度的升高而增加。(纽约五月份平均气温11-20度)。而且出现城市热效应,越靠近城市中心温度越高。

    总结:

    1、纽约地铁人流量与经济发展有关,从曼哈顿可以看出

    2、纽约地铁人流量与是否是工作日有关

    3、纽约地铁人流量与温度、起雾、雾霾有关

    (2016年5月的大雾天气都在工作日,而薄雾天气都在周末。)

    4、纽约地铁进出口高峰期与上下班时间有关

    5、纽约地铁进出口高峰期与区域有关

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  • 商业智能Tableau数据可视化经验讲解

    千次阅读 2021-12-27 01:12:37
    小飞象·交流会如果你想拥有你从未有过的东西,那么你必须去做你从未做过的事情。内部交流│8期商业智能Tableau数据可视化经验讲解data analysis●●●●分享人:Merry JI...

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    小飞象·交流会

    如果你想拥有你从未有过的东西,那么你必须去做你从未做过的事情。

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    内部交流│8期

    商业智能Tableau

    数据可视化经验讲解

    data analysis

    ●●●●

    分享人:Merry JI

    我们实际的数据分析工作和学习接触中,数据可视化是一个热点话题,其真正的价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示,高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义,发掘数据背后的价值。

    既然如此,什么算是好的可视化图表呢?优秀的数据可视化图表只是罗列、总结数据吗?

    所以今天,小飞象非常荣幸的邀请到了擅长经营分析、数据分析,可视化分析的Merry 老师,主要以商业智能Tableau数据可视化为要点,来给大家做一次系统的Tableau数据可视化分享,来解答大家对于可视化的疑点吧!

    将会为大家分享《商业智能Tableau数据可视化经验讲解的相关内容,分为三部分:

    1、用数据说话

    2、用图表讲故事

    3、商业智能Tableau数据可视化案例

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    (Merry JI个人公众号)

    为了更好的后面做好小飞象内部交流会,需要您帮忙做两件事情:第一,您想想这次为什么想参加这一期的交流会,以及希望在交流会中希望收获到什么?第二,在交流会结束后,请和我说一下您的收获和感受。(可以在公众号留言交流,小飞象内部交流会往期回顾

    做一个对世界充满好奇的人!在分享之前,我们可以先思考几个问题:

    ★你认为/了解过什么是好的可视化图表?

    ★你结合自身经历,是否在工作中也遇到过“用户数据说话”的重要性?

    ★你知道的可视化工具有哪些?你认为的Tableau数据可视化是怎么样的?

    ......

    在分享的过程中,建议全程认真听,带着思考来听(去看),希望通过本次分享,来给大家做一次系统的数据分析可视化分享,来解答大家对于可视化的疑点,并给做数据分析的人员提供一些思路,有任何问题都可以随时交流哦!

    正式分享

    —▼—

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    在进入正题之前,我先和大家分享一副漫画(如下图),从中你会感觉到自己是哪个原始人呢。漫画中有3个原始人,右边的两个原始人带着他们的宠物在运石头。

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    这时候后面的原始人说:嘿哥们,换个圆形的轮胎试试吧。

    第一个原始人说:WE ARE TOO BUSY,忙的不可开交;

    第二个人说:NO thanks,婉拒啦;

    接下来三个人会怎么样呢。。。简单的思考下,可能会扭头就走,可能会继续说服,可能自己留着用。。。也可能大家还有其他的头脑风暴的想法,可以写在留言区。

    在这里想跟大家表达的是,我们每个人不同境况下,都会遇到各种各样的问题,也许是自己能解决但不一定是最好的路径。也许自己的方法是最佳的,但没有分享到其他小伙伴,最终整体效率会进度缓慢。

    回到漫画上:第一个原始人低头看路,第二个原始人看到了问题点,但拒绝了帮助。第三个原始人提出了解决方案。

    在现在看来大家都认为第三个人原始人是对的,因为我们体会到了用圆形车胎的好处。参加这次分享的小伙伴们,每个人都有一定的数据能力和逻辑思维能力,在这里希望大家在聆听的同时也能头脑风暴的去思考,在留言取进行讨论和提问。

    本次分享也会有大量的图片信息。希望大家在此次分享中收获:

    1、用数据说话 2、用图表讲故事 3、学一门技术(Tableau)。

    首先,以可视化的形式做下自我介绍(如下图):大家可以叫我Merry JI,目前从事数据分析相关的工作,曾就职于500强外企、互联网国企。擅长经营分析、数据分析,可视化分析。年龄在...性格自行积极...喜欢周杰伦的音乐等等····(通过此图可以大体了解我)

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    —▼—

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    那么,现在在分享可视化之前,我们梳理下数据分析的思维方式。先以一个相亲对话来引发思考(如上图)。来思考一下关于数字与数据有什么区别

    我们总是能随口说出数字很多:

    ✔我月入过1000

    ✔他8成是个中产阶级

    ✔人家要1000000资产的

    ✔差不多80%都这么说

    而大部分数字没有来源,没有采集方式,没有度量的三无产品。这些三无产品反应的是我们的感受,并非事实。而是我们的主观意识。

    数据三要素:

    数据从哪来——数据来源

    怎么收集的——采集方式

    怎么记录的——记录格式

    我们了解数据和数字的区别,在回到相亲的场景,用分析的思维去思考问题,如收入不知道,但知道在哪上班?可通过以下渠道了解:

    ✔ 招聘网站、薪酬范围

    ✔  猎聘、朋友

    ✔  工资单

    ·····

    但在实际生活以及工作中,真实数据需要很大成本,并且不可能一次性拿全。对于数据分析概念的理解,可以说是一种用技术或者业务手段让你可能接近真相的过程。

    而且网上很多数据分析课程,我们网上搜索数据分析思维多数看到的都是。如下:

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    因此,数据分析的本质就是:事实基础上,通过有逻辑的分析,推出接近真相的答案。总之,数据分析是严谨缜密的思考过程。

    那么,到底怎么分析问题?到底分析出什么结论?到底这个结论有什么用?实践出真知!

    下面我们来看一个例子(Excel怎么做出分析,如下图):

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    实例:经常会有人问到我,我现在有个Excel怎么做出分析。我通常会问她,你的目标是什么?分析出来给谁看。

    A:有的人会明确说我要看这个指标,给部门或领导。

    对于目标清晰明确,实操阶段遇到坑的小伙伴,我会告诉其方法,如果直接告诉她结果,她会缺少思考的过程。

    B:还有一种,咨询的时候她是这样问的,我现在要达到这样的结果,请问这个步骤哪里不对,或者说怎么实现这样的步骤,这是我的数据源。

    问题明确,解决方法明确,需要给出方案,并且还有个优点,具体展示数据源拿数据说话,这样沟通很畅快。

    C:还有一种,描述了我的目标,我的逻辑,我就是不告诉你我的图表样式,不可以给你看数据源,我们权限保密,请给我答案。神仙都救不了,我称之为云沟通,夫妻之间思维都不是无时无刻在一个时段上,跨部门不同业务场景,很难直接互相体会到在表达什么。

    当然互相会在云沟通时候都觉得自己已经表达的很清楚了,但彼此就会有隔阂,最终达到的效果不理想。

    D:还有一种,我现在有个Excel怎么做出分析,我只是想知道通过现有的数据,能分析出啥。在抛开现有数据,采集过程,逻辑正确性的,情况下。我们怎么回答她呢。

    引导她说出想要的(而不是恶意的问,你的5W1H是什么,用PDCA回答我,对方直接不问了,这样其实并不是有效的帮助)

    你现在有什么?你每列的数据定义是什么?可以划分成几个维度分别看吗?我还想看,那我去整理数据,请想想为了达到这个结果,还有哪些因素,这些因素有哪些数据或者表支撑,收集数据源是否真实。(让对方听懂你的话,才能体现你的数据思维能力)

    那如果对方交流不清楚,就是对方没有思维逻辑吗,非也,是学过课程的小伙伴没有耐心引导他们。用我们的话,引导他们说出数据背后的故事,才是用数据说话。

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    通过【Excel怎么做出分析】的例子,可以清晰的了解到用数据说话的重要性,那么,我们再来通过一个实际的工作场景来加深一下用数据说话的重要性。

    (如上图所示)我想先观察时间趋势下的波动,看是突然暴跌,还是逐渐下降。再按照不同地区的数据看一下差异,有没有地区性的因素影响。我也准备问几个销售员看一下现在的市场环境怎么样,听说有几家竞争对手也缩水了,看一下是不是这个原因。顾客访谈也要做,但是往常一直找不出原因。

    “是的,上个销售额的确有所下滑,统计了一下,是在5%。"

    “我认为主要有3点原因:

    1、两个月前咱们策划了一场促销活动,很多客户那时候就已经购买了,复购率较低,在3%;

    2、竞争对手上个月推出了新品,造成了用户流失20%;

    3、最近公司的销售人员流动比较大,离职率在60%,影响了大家的工作状态。“

    “针对这3点,我的解决方法是:

    1、我会再做一次用户调查,策划这个月的重点营销活动,复购率提升16%;

    2、我也会和研发部门开会,告知竞品最新动态,帮助他们加快研发进度,用户流失减低了6%

    3、我会组织销售岗的同事们开一次会,调动大家的积极性。

    从中理解“承认问题、分析原因 、给出解决方案”,这样的良性汇报,着重看思考方式,汇报表达结构,并说明用数据说话更能清晰明了

    —▼—

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    我们可以先看看企业数字化转型的4个阶段:EXCEL阶段、报表系统阶段、传统BI阶段、智能BI阶段。

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    那么,基于现在的智能BI阶段,推荐一些常用的数据分析可视化工具,不完全统计哈,如果有完善的小伙伴,欢迎联系沟通。如下图:

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    到底什么是可视化,图表汇报可以是Excel,也可以是可视化。2种对比之后,多一种技能多一分加分项而已。

    因此,数据可视化的概念,是通过图形、动画等更加形象、清晰的方法对数据大小进行体现,同时阐释数据间的关系和趋势,使数据分析后得出的结果更加容易使用和理解。如图所示:

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    然而,说到沟通的途径要包含2个方面,一是望闻问切占17%,二是视觉占83%视觉,所以,视觉更能提高沟通效率

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    所以说,人对图型最敏感

    1、接受事物途径中视觉传达83%

    2、人对图型对比文字与数字更敏感

    3、用数字说话,图文并茂

    今天我们主要分享的是使用Tableau制作可视化仪表板。首先你需要分析下想展示什么不同类型,不同需求下有哪些图型可以使用参考。再对比Tableau的模型参考,配色更丰富。所以,来看一下如下图优化前后对比:

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    接下来,我们看看如何用图表讲故事呢,可以从3点出发,

    1. 模式:即数据中的某种规律

    2. 关系:即各影响因素之间的相关性,各图型之间的关联

    3. 异常:即问题数据。

    那么,再来看看仪表板设计原则有哪些注意的:

    √务必

    展示可视化作品时,关注数据代表什么?有没有预期展示仪表板的交互?

    迭代更新,逐步完善,使用可视化代表表格。

    务必

    务必考虑受众,为他们进行个性化设计。可视化不是一成不变的看板,尽量关注查看者的侧重点,不同部门、区域、行业,有着不同的关注点。加强互动,了解哪些更适合他们。

    √务必

    字体统一,避免不同字体误导以为是重点突出。

    整体色调尽量一致,颜色设置符合大众化,比如优、良、通行,为绿色,下降、减少、禁止,为红色。

    考虑空间大小,布局重点为左上角突出重点,避免拥挤的图型。

    ×切勿

    切勿过度设计。

    过多的颜色、花式图表,传达给受众者影响数据解读的查看重点。

    应该力求简洁。直观的图表、基础颜色讲述生动的故事。

    ×切勿

    一个仪表板回答所有问题。所有信息汇集在一起,信息量过大,会产生误导,或关联无关主题。信息精准传达的同时,适当减少信息量,分成多个仪表板呈现。

    图表最佳选择,切记不要全篇使用同一种图表,一线到底(全部使用折线图),根据不同情况,找出最适合解释问题点的图型。

    ×切勿

    切勿以为查看者知道如何着手。

    没有同一规划前提下,对方并不一定知道仪表板呈现及使用。尽可能通过工作表或筛选器等标题,详细说明点选。甚至可以利用文本框给与提示。

    —▼—

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    接下来我们不使用PPT,看下Tableau案例,

    1.HR人力及培训看板

    2.生产部达成率

    3.电商客服仪表板

    4.销售利润分析

    5.仪表板制作思路

    6.快递查询自定义

    7.儿童的一天生活

    8.地图操作演示

    9.饼图等图型演示

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    总结

    以上就是本次分享的全部内容!

    1、用数据说话

    告别三无产品,没有来源,没有采集方式没有度量的三无产品。

    记住数据三要素:来源、采集、记录。

    注重逻辑,承认问题、分析原因、给出解决方案。

    2、用图表讲故事

    5W1H,关注受众者是谁,目标是什么,重点和问题点是什么,想解决什么。

    3、学一门技术。

    YOUR PLANS。寄语:书山有路勤为径,三件套伴你同行。

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    答疑

    ①、数据分析师如何看到技术和业务?

    Merry JI业务是变化多端的,不同行业、不同公司;同行业、同公司,文案细节都是多样的。抓思路、看原理、案例。

    技术是练习,学习视频很多。技术+业务共同精进。

    ②、如何将图表与决策结合的更好更易理解?

    Merry JI明确目标,数据与业务相结合。行业知识储备。

    ③、Tableau优缺点?

    Merry JI对比常用工具

    ④、如何有思路做好数据可视化,让自己的可视化高级起来?

    Merry JI首先保证数据准确性,再按照重要程度,再关联起来,不能一张图表显示所有。得出结论。

    ⑤、目前工作内容是用tableau做报表  对于未来职业发展比较迷茫。

    Merry JI做个可视化简历。找短板,找高台。短板是自己想学、或者必备的书籍或技能,比如思维可以看《金字塔原理》《学会提问》。找高台是,你未来目标是什么,本公司发展,现有能力再有提升空间。提升优势,当前市场,外界公司为什么选你?

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    总之,Tableau是一个可视化分析平台。在现代商业智能市场中,使用Tableau让分析者能够更加轻松地探索和管理数据,更快地发现和共享可以改变企业的商业信息。从某个角度来讲,智能BI更多地是解决企业相关问题,特别是大型企业,当然现在也可以深入到中小型企业的商业智能管理,所以领域范畴会更大一点,可视化怎么说都是重要的。因此,数据的可视化的能力可能不单单用来分析数据,它的应用比我们想象中强大的多

    相信大家通过不断的学习和实操,认识到数据分析、数据可视化对企业或者组织的重要意义。学贵在行,需要我们在以后的学习工作中不断地积累经验掌握工具,学以致用。能站在多方角度,发现问题,分析问题,解决问题,总结问题。

    后期小飞象会继续为邀请各业的精英分享数据领域的内容。祝愿大家都能在自己所在的领域内,用数据思维,成就更好的自己,在可预见的未来,遇到更好的自己。谢谢大家!

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    ······

    敬请期待下一期

    本次分享到此结束,再次感谢大家的收听,我们下期再会!

    (本文由木兮整理,可能与演讲时略有遗漏,但整体思路精华都在)

    ✓ ……

    图片来源于网络

    若好的建议和想法,欢迎在下方留言

    我们将尽其所能打造数据分析交流的理想之地

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