【平民数据科学家】从头开始用Tableau

从2019年开始，我每月都会组织Tableau的培训课程，以此督促自己加速学习的进程，也让更多人获得成长的进步。近期按照培训的需要，重写部分Tableau学习教程，从入门到高级，循序渐进。

一，了解产品和环境指南

作为敏捷BI的代表，Tableau提供快速、简单的可视化分析，并通过Server为企业搭建自助化分析平台。Tableau也在不断的扩展自己的产品线，从数据清理到数据管控，不断增强企业部署和可视化分析的能力。

1、Tableau产品组合

目前Tableau的产品线从前端的数据准备、数据可视化分析到后端的数据自助分析平台，形成了完整的敏捷BI产品线。我们按照以下的产品流向，理解各个Tableau产品的功能。

• Tableau Prep帮助您快速、自信的转换和组织数据以供分析，借助Tableau Prep直观、简洁且协调的界面，一目了然地查看所有数据；以可视化的方式合并、组织并快速清理来自多个数据源的数据。Prep的数据流让数据清理从科学家的工作，变成了所有人都轻松可以操作的工具。
• Tableau Desktop通过拖拽式分析实现数据的可视化，无需复杂的代码，轻松制作折线图、条形图、散点图等数据可视化；交互式仪表板和高级分析工具帮你发现隐藏在数据背后的见解。
• Tableau Server可以帮助企业实现受管控的大规模自助化分析平台，整合所有的企业数据和数据资产，实现有效数据管控和数据驱动业务成长的双重任务。
• Tableau支持丰富的访问端口，全面支持浏览器端、手机端、平板等各种设备；新版本重新设计了 iOS 和 Android 版 Tableau Mobile，提供强大的搜索功能、经过改进的“收藏夹”体验，以及交互式脱机预览，只需动动手指即可享用。另外，Tableau支持多种API接口访问。

2、为什么要用Tableau可视化？

在数据大爆炸的时代，人对数据处理的能力越来越多的依赖于电脑，电脑理解数据，而人负责理解图形，可以说“可视化图形是透过数据理解世界的窗户”，从此可视化成为越来越重要的数据语言，特别是对于不具有专业数据分析能力的业务人员而言。

我们可以用卡尼曼《思考，快与慢》的观点来解释：人天生都是快思考的动物，可视化帮助我们提高了分析的效率。几百年前就已经有了很多精彩的可视化图表，如今计算机让一切变得容易，Tableau让业务部门的大数据可视化变得简单而具有吸引力。

在可视化的各种元素中，位置优先，其次是颜色、形状和图形，这些可视化的方式帮助我们把数据转化为直观的表达，从而有助于我们发现数据中的异常值和趋势。

 

二、了解Tableau核心概念

Tableau简单的背后有自己的框架体系，这里涉及到几个重要的概念：字段类型与特征、数据类型、详细级别、聚合方式和操作顺序。尤其是后面三个概念，要在不断的练习和犯错的过程中增加理解和认识。

1、字段类型

所有的字段都会默认分为维度和度量。简单的说，维度代表分类，度量代表数量。

从分析的角度，我们可以把维度分为更细的两类：分类字段和次序字段，后者其实是带有顺序的次序字段。这个分类的主要目的是为了理解字段属性：连续和离散——这是数据库中非常重要的概念，不同的属性代表不同的相关关系，对应不同的可视化形式。

• 每个字段都具有连续或者离散的属性，比如“门店名称”是离散的维度字段，相互之间没有先后关系；而“顾客评价”（比如优秀、满意、良好、不满意）具有明显的高下、先后关系，是具有连续属性的维度字段。最明显的次序字段是年月等日期。
• 相比之下，度量基本都是连续的数字，比如字段“销售数量”、“消费金额”。
• Tableau用两个颜色来代表字段的这个属性：绿色代表连续，蓝色代表离散，这种可视化的方式简单明了。
• 根据分析的需要，我们可以转化字段的维度、度量类型和字段的连续、离散属性，这样就会引起可视化图形的相应变化。一般而言，维度用来做坐标轴，度量表现内容；连续用来生成折线图等查看波动趋势，而离散生成条形图等查看对比关系。

2、数据类型

Tableau支持丰富的数据类型，主要有：数字（整数）、数字（小数）、字符串、日期、日期和时间、布尔值，以及地理位置。

不同的数据类型对应不同的聚合方式，比如字符串主要对应计数，而数字则会首先对应求和聚合。准确的数据类型，是后期可视化和聚合处理的基础。我们可以看一下官方的类型及标记。

图标	数据类型
	文本（字符串）值
	日期值
	日期和时间值
	数字值
	布尔值（仅限关系数据源）
	地理值（用于地图）
	群集组（与在数据中查找群集结合使用）

3、详细级别和数据聚合

大数据软件，会对数据默认执行聚合，因此我们需要提前了解什么是聚合、不同字段对应的聚合类型，以及各种聚合的应用场景。而理解聚合的应用场景，需要我们了解数据背后的详细级别（level of detail），这是词语我们会在后面的高级操作，特别是LOD表达式过程中经常提到。

• 行级别与聚合级别

使用Excel工作时，我们面对的往往是具体的一行一行的数据，诸如 A2/A1的计算，也是行级别的计算；但是当数据量成千上百万，我们更关心的是主题的聚合，比如说每家分行每天的存款金额，而不在乎每一单笔的存款详情，这就需要在分行详细级别做聚合计算，比如sum([deposit])，或者计算平均单笔金额 sum([deposit])/countd([order ID])。

面对大数据的海量数据，我们必须清晰自己在哪个数据层面做分析，是什么详细级别的聚合问题，只有对业务的类型有清晰的理解，才能作出恰当的可视化效果。我的思考方式是假想一座冰山，把各种字段放在冰山之中，不同的问题，其数据必定在某个层面上，这就是它所在的详细级别。

• 维度的聚合方式
  • 维度的数据类型以字符串、日期、地理位置为主；
  • 可以采用“最小值”、“最大值”、“计数”或“计数(不重复)”的形式聚合视图中的维度。当聚合维度时，将创建一个新的临时度量列，使维度实际具有度量的特征。
• 度量的聚合方式
  • 向视图中添加度量时，Tableau 会自动对它的值进行聚合。常见的聚合包括总和、平均值和中值，还有计数、方差、标准差等多个聚合方式。
  • 在Tableau中更改聚合方式非常简单，只需要右键重新选择“度量”聚合方式即可自动完成。

4、操作顺序

Tableau中有很多的操作，比如维度筛选器、顶部筛选器，在一个视图中，Tableau需要明确它们的执行前后顺序，这是学习Tableau的必备知识。我们经常遇到可视化的结果和预期结果不同的情况，大部分是没有了解和掌握这个操作顺序。

数据分析的数据操作是不断叠加的，就像是PS中的图层，比如数据提取筛选器最先执行，就相当于PS的底层，数据视图层面的上下文筛选器相当于第二层，它在底层的基础上进一步筛选。其他类似，一步步递进。我在官方指南(英文)基础上做了一个导图，按照优先顺序排序，此图应该牢记在心。

三、新建数据源和数据准备

在数据源界面，完成必要的数据整理，对于后期提高效率，非常重要。没有数据整理，就没有数据的高效分析。《哈佛商业评论》曾经发表一篇文章说，数据分析师在用80%的时间做整理，只用20%的时间在做分析。不过随着像Prep这样的敏捷ETL工具的兴起，正在慢慢地好转。

早期我用Tableau 时，prep还没推出，当时被各种数据整理的工作弄得特别沮丧。如今，Tableau  Prep为我们提供了更方便快捷的道路！自从有了prep，Tableau可以自豪地说，我们可以让数据分析师用20%的时间去做整理，而不是80%！我们会在后面重点讲解这个软件的使用和应用场景。

对于各类的数据联结功能，Tableau Desktop能很好的胜任，详细说明可以参考近期新博客（【Tableau】如何合并你的数据？method and metrics）

1、数据文件或数据库连接

Tableau 支持丰富的本地文件连接和各种在线数据源连接，可以满足各个行业的复杂数据库需求。对于大家常用的本地文件，特别是不规范的Excel文件，Tableau 还推出了智能的“数据解释器”，轻松方便地解决文件中标题错误、合并单元格等问题。可以参考 【Tableau】从Excel杀手到Tableau入门：数据解释器引路

2、数据连接、数据并集

• 默认连接本地或在线文件后，Tableau可以把当前数据源中的多个表建立数据连接，并自动添加关联字段。
• 对于多个相同结构的文件，Tableau可以轻松创建并集，不管是静态并集还是动态通配符并集，都轻松简单。详细可以见博客：「Tableau」使用通配符，跨工作表建立数据连接）

3、 跨数据源连接

• 经常我们要把本地或云端多个数据源的不同工作表联结起来，这个需要跨数据源连接功能；
• 和“数据混合”不同，此处的跨数据源连接会横向扩展整个数据表，适用于数据详细级别一致的情况下；而“数据混合”适用于临时关系和数据详细级别不同的情况。
• 使用数据混合的情况：
  • 数据需要清理（即重命名列、更改列数据类型、创建组、使用计算等）
  • 联接导致重复数据（联接后数据重复是位于不同详细级别的数据的症状）
  • 只需要少量数据。（联接由数据库进行处理，会消耗大量的数据库性能，如果要合并的数据较少，使用数据混合会提高性能。）

4、数据源和提取数据

• 数据提取不是必备的，但是当本地数据非常庞大或者连接实时数据库时，数据提取可以加快操作；
• 在数据源级别可以添加筛选器，比如删除单据状态为“未完成”的单据，就会在以后所有的数据中都避免了未完成的单据。

5、数据准备（修改字段格式，隐藏不必要字段等）

在连接数据文件后，可以在数据连接层面做一些基本的数据清理工作，比如重命名、隐藏、拆分、修改字段格式等等。

四、数据可视化

数据连接后的主要操作是生成可视化，在这里我们需要根据可视化的需要对字段进行二次处理，比如组、分层结构、集、参数，以及各种添加辅助的计算字段。

1、必要的数据准备

创建组、集、参数、分层结构等，可以帮助我们增强数据分析的交互性。这几个功能都可以在维度功能区右键完成，不过要特别注意组和集的区别。

• 创建组会生成一个新的维度字段，它把部分数据合并为一个数据结果显示，这是一个静态的结果，背后可以假设为case when函数；我们往往用组来纠正错误数据，比如把“中行”和“中国银行”统一为“中国银行”显示；组不能用于计算字段。
• 集分为静态集和动态集，集独立于维度字段，结果是一个布尔值判断（在集内还是集外）；动态集可以和参数结合，增强视图的互动性；我们常用集来做top显示，比如“每月业绩最好的前10家分行”；集可以参与计算字段。
• 分层结构可以帮助大家在可视化层面实现数据的上钻和下钻，增强数据的互动性，特别适合于地理位置的分层和商品的多级分层，比如国家/省份/城市，大类/中类/子类/商品名称。

2、Tableau可视化图形

Tableau内置了很多的可视化图形，常见的图形有条形图、数形图、地图、折线图、直方图等等。除了直方图需要手动添加一个数据桶（bin），其他的类型都可以通过选择和拖拽一步完成。

Tableau目前有几种常见的快速生成可视化图形的方法：

• 智能推荐方法

最简单的可视化生成方式就是选择多个字段后，点击“智能显示”的推荐图形，系统推荐的最优图形会用红色边框突出显示。

• 完全拖拽生成可视化

更多的情形下，我们会根据分析的步骤，一步步地拖拽字段到功能区，结合标记中地颜色、大小和形状来完成更加复杂地可视化结果。

• 自然语言（Server）

在最新推出地2019.1版本的Server中，Tableau推出了自然语言查询功能，仅需要提出问题，server就可以自动给出可视化图形。不过这个功能对中文的支持，暂时应该不会太理想。

3、如何选择可视化图形

如何选择常见的可视化图形，麦肯锡的这本书《用图表说话》给了我最好的指引。选择图形的过程，其实就是分析问题的过程，我们要分析加入我在哪个详细级别做聚合，我加入可视化的维度和度量字段的相互关系是什么。

下面图片中列举了五种代表性的关系：成分、项目、时间序列、频率分布和相关性。成分代表总分结构，低于三个可以用饼图，超过五个建议用树形图；项目代表的是对比关系，首选条形图，可以明显地体现排序；带有连续时间的维度或度量，用柱形图代表对比，用折线图反映趋势；维度的分布用直方图和折线图，它们反映的是聚合的分布，而两个度量的相关关系，则用散点图——散点图是一个特殊的分布，是高颗粒度的直观分布。

当然，上面的分析都是假设只有两个字段的时候，面对复杂的可视化需求，我们需要更进一步的方法论，我正在尝试如何把“选择图形”扩展为一个完整的过程，目前也在尝试之中：

• 【Tableau】如何选择可视化图形？

 

五、从数据到业务：可视化互动与表达

从数据到价值是一个漫长的过程，数据的探索过程是猜想和反驳交互前行的过程，因此好的可视化不仅仅是展示，更重要的是互动与探索。Tableau提供了包括筛选、高亮、跳转、集值等多种互动选项，以及仪表板和故事两种表达方式。

1、Tableau的交互功能

Tableau可以使用多种动作增加交互性，最典型的是筛选、高亮，以及最新推出的集动作，即将推出的参数动作。

使用筛选动作，我们可以使用一个视图中的数据来筛选另一个视图中的数据，从而帮助引导分析；这在以地图作为区域引导的仪表板中格外方便。

使用高亮动作，则可以随时把选中的标记与其他标记分开，突出分析的数据重点。

最新的集值则增加了更多的高级交互功能，它可以在选择的数据标记和各种视图交互中建立桥梁，通过视图即可方便的调整数据范围，让动态集更加灵活。更多内容可以参考最新的集值系列：

• 【Tableau】从0到1学习集动作：变化无穷的新技能
• 【Tableau】“集值”八大绝技：做可视化对比
• 【Tableau】集值8大分析锦囊

新版本推出的跳转按钮，让跨工作表、仪表板和故事的操作非常简单。

2、可视化的展示：仪表板和故事

在完成了各个主题的可视化视图后，我们还要考虑如何“完整的表达”。完成数据可视化只是完成了数据的展示，后面的部分需要更多的业务的理解，比如交互式分析，数据对比探索等等。Tableau提供了两种组合可视化展示和探索的方法，仪表板和故事。借助仪表板我们告诉大家事实是什么，而通过故事，我们可以解释为什么如此，不管是层层剥开的探索，还是假设验证的分析，故事让整个业务分析变得完整。

用仪表板说明数据“是什么”，故事告诉大家“为什么”

仪表板是多个可视化的集合，是按照一定的逻辑关系对工作表和仪表板的系列组合，可同时对比各种数据。比如同时查看销售的区域分布和分月增长，确保从时空两个方面把握全局。

 

六、【高阶】Tableau的计算

计算是大数据分析的核心之一，计算构成了可视化的逻辑。随着业务分析的深入，我们需要使用多种计算方式完成复杂的分析任务，这就要求我们不仅仅明白多种计算的语法和技巧，更重要的是了解如何作出最好的选择。

在这篇博客中（【tableau】TC-如何选择Tableau计算类型？），我们介绍了如何选择计算，这是需要在实践中掌握的技术。

1、基本计算——最常见而丰富的计算

2、表计算——反应最快、优先选择的计算

3、LOD详细级别表达式——解决复杂问题的必备工具

迄今可能是最好的非官方LOD中文解读，大概就在这里了，全系列六篇文章。

• 【Tableau】详细级别表达式LOD_详尽入门（1）
• 【Tableau】15大详细级别表达式-思路解读版 (5)

 

七、如何使用Tableau Prep

你的仪表板访问性能很慢怎么办？每次打开文件加载数据五分钟怎么办？分析时数据文件中有大量的数据冗余怎么办？——Prep帮你解决很多的性能问题。我们会有单独的系列文章介绍这个主题。

【Tableau】Prep新升级，表哥表姐的超级福音

长篇大段，写到这里，希望帮助更多 的人理解和使用Tableau，我也会随着自己的培训逐步完善相关的材料。

 

Feb 25, 2019  update
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Michael Wu