Tableau构建消费者信心指数动态监测

学习重点

1. 已有数据源的动态更新
2. 如何使用参数动态切换所考察的变量
3. 参考线、参考区间等的使用
4. 坐标轴分区、象限图等的使用
5. 词云等特殊图形的制作
6. 趋势预测与聚类分析

商业解释

1. 什么是消费者信心指数 消费者信心（Consumer Confidence or Consumer Sentiment）是指消费者根据国家或地区的经济发展形势，对就业、收入、物价、利率等问题的综合判断后得出的一种看法或预期。
2. 分析需求

• 数据源可直接增添每月的新数据，相应图表可分月浏览。
• 对个体信心值中的异常值进行监测。
• 展示不同群体的信心指数差异，图形中加绘参考线辅助分析。

为已有数据源增加数据

• 替换：建立指向完整数据的新数据源，替换原有数据源。
• 并集追加：当新老数据表位于用一数据连接，直接用并集方式添加新数据。
• 提取后追加：在已进行数据提取的情况下，直接从文件追加数据。

通过查看原始数据分布，对个体信心值中的异常值进行监测

• 直方图或箱图不能满足需求，应与点图、参考线相结合。
• 点图：把数据值用点的形式表现在图形上。
• 参考线：在点图基础上加绘参考线。包括：常量、单值、区间和分布，填充方向和颜色渐变，百分位数。

展示不同群体的信心指数异常

• 选定基本图形种类
• 用参数完成变量切换：新变量取值等于各变量列名称，用case语句切换。
• 在图形中加绘可信区间
• 年龄对信息指数影响趋势的散点图观察：整体趋势与分段观察细节

开放题A3a结果的图形呈现

• 需求分析
• 将原属数据转换为数据透视表，使用筛选保证转换后正确分析其变量。
• 回答倾向分组：用计算字段实现；用自定义拆分实现。
• 筛选去除缺失值
• 创建树图
• 转换为词云

其余统计功能

• 趋势预测：针对日期时间维度进行预测，使用平滑技术中最复杂的指数平滑方法进行预测。
• 聚类分析
• 非层次k-均值聚类