摘要：可以看到，遙遙領(lǐng)先的城市有三個，加州是銷售之王。將再拖拽到，并右鍵將其粒度改為月。從上圖可以看到，指定了個分類，最右上角加州就是最突出的一組，整個聚類只有它一個元素，而畫面偏左下角的也是一類，這些是業(yè)績較差的一組數(shù)據(jù)。

引用著名瑞典統(tǒng)計學(xué)家 Hans Rosling 的一句話：想法來源于數(shù)字、信息，再到理解。

分析數(shù)據(jù)的最好方式是可視化，因為可視化承載的信息密度更高，甚至可以從不同維護對數(shù)據(jù)進行交互式分析。今天要精讀的文章就分析了經(jīng)典可視化分析工具 Tableau：data-visualisation-made-easy。

Tableau 是一款廣泛用于智能商業(yè)的強大數(shù)據(jù)分析工具，通過不同可交互的圖表和儀表盤幫助你獲得業(yè)務(wù)洞見。

Tableau 提供了三種使用方式：

Tableau Desktop

擁有 14 天免費試用的桌面版，可以將工作數(shù)據(jù)存儲在計算機本地，如果你是學(xué)生或老師可以獲得一年的免費使用權(quán)。

Tableau Public

公開版完全免費，和桌面版的唯一區(qū)別是，所有數(shù)據(jù)都無法保存在本地，只能保存在 Tableau 服務(wù)器的云端，而且是公開的。

Tableau Online

網(wǎng)頁版也完全免費，是 Tableau Public 的網(wǎng)頁版。

安裝好 Tableau 后，第一步就是連接數(shù)據(jù)源。它支持連接本地或云端的數(shù)據(jù)源，本地最常用的數(shù)據(jù)源可以從 Excel 轉(zhuǎn)換。這里是一份 樣例數(shù)據(jù)，包含了一個超市幾年內(nèi)的銷售情況，我們可以用這份數(shù)據(jù)練手。

下載好這份數(shù)據(jù)后，選擇從 Excel 導(dǎo)入，確認后將 Orders 表拖拽到右側(cè)區(qū)域，如下圖所示：

可以看到表結(jié)構(gòu)已經(jīng)正常了，在數(shù)據(jù)清洗的過程中，Tableau 強大的數(shù)據(jù)分析功能已經(jīng)初見端倪。你甚至可以點擊 Review ths results 看看它是如何清洗數(shù)據(jù)的：點擊后會下載一份分析 Excel，其中過濾掉的數(shù)據(jù)會被標記，自動分析出的表結(jié)構(gòu)會被高亮。

在頁面最底部有幾個切換項，依次是 Data Source：數(shù)據(jù)源、Sheet：工作簿，后面跟隨的三個按鈕可以繼續(xù)創(chuàng)建多個 Sheet、Dashboard、Story，這些后面都會講到。首先點擊 Sheet 進入可視化分析的工作簿：

可以看到，總利潤大概是總銷量的 10%。如果想展示橫向表格，將 Measure Names 從 Rows 拖拽到 Columns 即可。

Tips: 為了方便區(qū)分，Tableau 貼心的將維度標記為藍色，度量標記為綠色。
同時可以看到，Tableau 對于單指標拖拽，默認采取表格方式渲染。

接下來我們要看每一年的詳細銷量與利潤：

將 Order Date 與 Sales 拖拽到 Rows。

右鍵 Sales，將類型從連續(xù)改成非連續(xù)，這樣就會自動變成表格展示。

為了展示利潤，將 Profit 字段拖拽到 Marks 的 Text 字段上。

我們可以看到，銷量較高的月份分布在：3、9、11、12 月。注意由于沒有對年份做篩選，這里的每月統(tǒng)計數(shù)據(jù)是整合了 2013～2016 四年份的。也就是 1 月的數(shù)據(jù)其實代表了 2013.1 + 2014.1 + 2015.1 + 2016.1 共四個 1 月份數(shù)據(jù)的總和。

接下來我們想了解銷量與利潤增長的趨勢：

將 Order Date 拖拽到 Columns。

將 Sales 拖拽到 Rows，此時會出現(xiàn)一條線。接下來將 Profit 拖拽到 左 Y 軸。

上圖可以明顯看到三個峰值出現(xiàn)在 3、9、11 月份，然而這段期間利潤增長幅度卻不大，可以看出這段期間采取了薄利多銷的手段。

再從地區(qū)維度分析數(shù)據(jù)：

將 Regions 和 Sales 拖拽到 Columns。

切換到餅圖。

將 Sales 拖拽到 Marks Pane 的 Label 上。

可以看到數(shù)值越大的區(qū)域一般顏色也越深，但這不是分析利潤/銷量性價比的最佳方式，我們先只看到加州和紐約是銷售業(yè)績最好的區(qū)域，而科羅拉多州雖然銷量不錯，但利潤卻是負的。

上面的地圖對地形比較直觀，但要分析銷售健康度，還是用散點圖更合適。我們想看看城市銷量/利潤的健康度分布：

Profit 拖拽到 Columns，Sales 拖拽到 Rows，此時散點圖出現(xiàn)，但只有一個點（之所以出現(xiàn)散點圖，是因為橫縱軸拖拽的都是度量）。

我們想按城市下鉆，只要把 State 拖拽到 Detail 即可。

可以看到，辦公套件和科技產(chǎn)品業(yè)績最好，其中辦公套件在 2015 年 12 月銷量利潤雙豐收，科技產(chǎn)品在 2015 年 10 月與 2016 年 3 月銷量利潤雙豐收。整體來看前半年是淡季。

但這張圖無法看到銷量與利潤性價比關(guān)系，我們要找出利潤率最高的商品和利潤率最低的商品：

將 Proft 拖拽到 Columns。

將 Sub-Category 拖拽到 Rows。

切換到 Horizontal Bars。

將銷量 Sales 拖拽到 Color。

Tablueau 這種交互等價于 Sql 中 in 語句，當然 Tablueau 還支持更復(fù)雜的條件或代碼表達式，這里只是將更友好的篩選方式優(yōu)先展示區(qū)來。

Tableau 支持任意維度之間的上卷下鉆，只要你將他們分好組。

比如將 Order Date、Order ID、Ship Date、Ship Mode 拖拽到一起，成為 Orders 組；將 Category、Sub-Category、Product ID Product Name 形成 Product 組：

上卷下鉆是順序相關(guān)的，比如 Product - Order Date 表示在產(chǎn)品類目基礎(chǔ)上，對每個類目按日期下鉆。而 Order Date - Product 這個順序，表示在日期分布的基礎(chǔ)上，對日期按產(chǎn)品類目下鉆，了解不同日期下每個產(chǎn)品的分布情況。

為使用趨勢線，先制作一個雙軸圖：

將 Sales 與 Profit 拖拽到 Rows。

將 Order Date 拖拽到 Columns 并切換到月維度。

選擇 Show Me 的 Dual Combination 即混合圖。

趨勢圖有幾種算法，比如線性，Log 或指數(shù)，因此在做趨勢分析前，首先要判斷自己的業(yè)務(wù)屬于哪種增長階段，如果是爆發(fā)期可以選擇指數(shù)，平穩(wěn)期可以選擇線性等等。

回到按月分布的圖表，如果我們想預(yù)測未來銷量和利潤的走勢，可以使用預(yù)測功能：

切換到 Analytics Tab，并將 Forecast 拖拽到圖表中。

可以點擊右鍵配置預(yù)測參數(shù)。

從上圖可以看到，指定了 4 個分類，最右上角加州就是最突出的一組，整個聚類只有它一個元素，而畫面偏左下角的也是一類，這些是業(yè)績較差的一組數(shù)據(jù)。使用了 K 均值聚類算法，并且當你點擊右鍵查看詳細星系時，還能把組間、組內(nèi)方差展示出來：

Tableau 的所有圖表都支持點選，排除等操作，那么點選這類操作本質(zhì)上其實是個篩選的過程，比如柱狀圖點擊了某根柱子，可以認為是選擇了這根柱子當前的維度值作為篩選條件。

當一個 Sheet 作為篩選條件后，類似點選這種操作產(chǎn)生的篩選就會作用于其他同數(shù)據(jù)集的圖表，因此如上圖所示，當點擊了條形圖的某一根柱子時，上面的銷量地圖也自動做了篩選，僅展示當前選中的產(chǎn)品的銷量分布。

Story 更像是 PPT，將分析后有價值或有意義的圖表組合在一起，再配合上說明，得出一些結(jié)論：

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