前两天在公众号发布了一篇「NBA球队数据可视化」的视频案例,对于本赛季东西部30只球队的得失分,胜负场次,胜率排名等进行了可视化展示,并支持实时交互。可点击下方视频查看。本文来分享一下视频中可视化的实现过程。
Power BI VS Tableau 是个老生常谈的话题。相关文章在csdn、知乎、谷歌上有不少。但一来这两家的产品更新迭代很快,二来网上很多文章都是大方向上抽象概念的对比,没有细化到操作层面。个人估计,很多文章都是把初始一两篇对比文章的几个观点换个表达再写一遍,因此都是大同小异,且不痛不痒,让读者看完还是不知有啥区别。接下来我将以Power BI老手的视角,从多个方面去进行对比。本篇主要讲解可视化层面。为此,我特地用Tableau复刻了一遍Stack Overflow 2019调查问卷的Power BI报告。详见下图:
前言 数据的世界正在发生急剧变化,任何人都应该访问自己需要的数据,并具备获取任何数据的洞察力,而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件,还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性: Data connection:Tableau Desktop可直接连接S
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第4天,前面我们介绍了如何用Tableau获取数据?,今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会:
度量聚合:每当把度量内的内容拉入到行或列时,在其前面会出现总计字样,这就是度量的聚合,并且聚合的形式多样。
Katarzyna "Kasia" Gasiewska的Tableau Public主页上经常有一些精彩的可视化作品,她拥有100多位粉丝,如果你没有位列其中,那么你遗憾地错过了不少作品。
通过针对分析进行了优化的本地数据存储来加快慢速数据库,大文本文件和大电子表格的速度。Tableau的数据引擎只需单击一下即可提取您的数据,并使速度缓慢的数据快速燃烧。
这个要慌,问题有点大! 严格来说我只是Tableau众多粉丝中的一员,而且是一个不怎么会Excel的。三年前一次偶然的机会在领导推荐下接触了Tableau,开始一段没资料没指导的摸索式学习。希望本文给您在学习的过程中带来帮助,欢迎留言互相讨论交流。(本文最后有彩蛋哟) 也许你有大量的数据,你想从这些数据中间发现,挖掘,并展现一些数据背后的知识或者洞察;但是你不懂数据建模,编程,或者数据清洗,甚至是SQL的优化等。你需要一个易用的数据可视化工具实现通过拖拽就能完成数据的可视化,并且可以给出最合适的展示图形。
可以看出有能力,能力1,其实在Excel表中是有两个进攻能力的,但是在导入Tableau时,为了区分方便,自动转换成上图所示
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第3天,前面我们介绍了Tableau是什么,今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会: 如何连接到数据源? 如何从 Excel 获取数据? 如何从数据库获取数据? 如何编辑数据? 如何添加更多数据源? 如何行列转置? 1.连接到数据源 下面的案例Excel表里记录了咖啡销售数据。表中含有的字段:订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。
Tableau 直观且易于使用的可视化操作界面,帮助数据分析师乃至是其他领域的人们都可以看到并理解他们的数据。当然,同样包括像数据科学家或统计学家这样老练的数据分析用户。
Tableau数据分析-Chapter01条形图、堆积图、直方图 Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、饼图 Tableau数据分析-Chapter03基本表、树状图、气泡图、词云 Tableau数据分析-Chapter04标靶图、甘特图、瀑布图 Tableau数据分析-Chapter05数据集合并、符号地图 Tableau数据分析-Chapter06填充地图、多维地图、混合地图 Tableau数据分析-Chapter07多边形地图和背景地图 Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集 Tableau数据分析-Chapter09粒度、聚合与比率 Tableau数据分析-Chapter10 人口金字塔、漏斗图、箱线图 Tableau中国五城市六年PM2.5数据挖掘
既然是入门肯定会有很多深入的知识我不是很懂,不过没关系,以后如果有机会接触的话,在慢慢在工作中学呗。
正确分析使用数据可能会挖到宝藏。那么,作为个人或公司,如何选择分析和可视化数据的工具?
本文来自于公众号读者投稿。作者Suke,数据爱好者,主攻方向:数据分析,数据产品化。
编者按:越来越多的中高级客户采用SAP作为ERP工具,也有越来越多的SAP客户采用Tableau作为上层的数据分析与洞察利器。借客户咨询之际,笔者总结近几年来SAP客户的相关经验,简要阐述Tableau与SAP的匹配方式。 ———————————— 在SAP峰会中,SAP 首席技术官 Vishal Sikka 演示了如何将 Tableau 连接至与 HANA 同时运行的 SAP BW,超过 2800 万行的数据,并实现了近乎瞬时的响应。这是来自SAP官方的认可。 Tableau已获得正式的SAP 认证 (H
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1)基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2)上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3)条件筛选器 4)tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5)tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6)tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7)字段的合并、拆分与分层 8)分组:数据源分组、文件夹分组 9)计算字段(很重要) 10)参数的使用(以前不太会,好好看看) 11)集合的使用(以前不太会,好好看看)
Tableau是当今数据科学和商业智能专业人员使用的最流行的数据可视化工具之一。它使您能够以交互式和多彩的方式创建具有洞察力和影响力的可视化效果。
今天给我的老东家单位的朋友分享Tableau的用法,看了她目前的使用情况,和之前不少客户有很多相似之处。如果要用一个词来描述他们的困境,我想可以称之为:夹在Excel世界和Tableau世界中间的人。 很多的Tableau用户把Tableau视为“PPT生成器”,用它来完成图标的制作,之后导图、截图,加入到ppt文件中。这就像你娶了一位绝代美女,却只是让她生孩子——“物不能尽其用”,总是令人惋惜。(在此没有对女士的任何不敬) 在此,总结在客户那里遇到的诸事种种,总结并提出几点个人建议。 1、一定要从明细
原文标题:A Step-by-Step Guide to learn Advanced Tableau – for Data Science and Business Intelligence Professionals 作者:Pavleen Kaur 翻译:李清扬 校对:卢苗苗 本文共4000字,建议阅读8分钟。 本文借助高级图表创建计算深入研究数据以提取对数据的分析,并了解R如何与Tableau相互集成和使用。 简介 “查看数据。 显示图表。 讲故事。 吸引观众。” Tableau是当今数据科学和商业智
主机:localhost,端口口:3306,用户名:root,密码:123456。
不想编程!不会编程!但还是想尝试一下数据处理和机器学习怎么办?现在这都不是问题,今天我将分享十个优秀的机器学习工具,不用编程一样可以训练你的机器学习模型。
范围-线图将整体数据的部分统计特征(均值、最大值、最小值等)展现在图形中,既可以说明群体特征,还可以展示个体信息,更可以比较个体与整体的相关关系。
我们将使用三个时间序列模型,它们是使用python建立的超级商店数据集(零售行业数据)。我们将使用jupyter notebook 来构建我们的python代码,然后转移到Tableau。
导读:Tableau是商业智能软件届的翘楚,对于制作各种可视化分析图表极为便捷。本文主要讲解用tableau制作各种多变折线图,包括凹凸图、弧线图和雷达图等。
Tableau 让人们看到数据的美,以及无限探索数据真相的可能。简便、快速地创建可视化分析视图,并通过仪表板和数据进行交互,是 Tableau 的拿手好戏。
当然对于数据分析师,技术也是非常重要的,目前互联网公司每天收到的打点数据(记录用户的点击,浏览等行为)一般都是GB甚至TB级别的,如果说你只会用Excel,肯定是完成不了分析工作的,所以如果你准备进入数据分析行业,以下的技术能力最好还是都具备。
导读:上篇Tableau可视化之多变折线图一文中,介绍了Tableau折线图的几种花样作图方法,今天本文继续就另一个基本可视化图表——条形图的制图及变形进行介绍。
本文案例有多重背景,其一便是上海VIP培训活动中,小伙伴当场拿出实际业务来希望实现作图,从开始到超预期的完美实现,共计20分钟。小伙伴可亲自见证在完全精通 PowerBI DAX 下,可以直接驱动作图实现原来无法完成的效果。
编者注: 随着行业对营销和推广效果的重视,数据的作用越来越大。而营销渠道的多样化,也导致数据来源的数量和数据本身的体量都越来越大。如何挖掘,分析和展现各种数据就成为所有公司的一个关注点。众多商业智能解
引用著名瑞典统计学家 Hans Rosling 的一句话:想法来源于数字、信息,再到理解。
学习可视化的时候我觉得光学会怎么画图没什么意义,还是要想明白可视化是为什么需求服务的。于是我琢磨了一下之前作业的企业财务数据源。
本文链接:https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/112777582
下拉用电类型->排序->手动排序(将“总计”排到最后面,“商业”和“农业”提前到二三位)
此部分仅仅是告诉你怎样用Tableau做这个模型,如果想要更加深刻的了解可以去看专门的统计学课程。
近日,美国商务部将哈工大、北航等33家机构纳入实体清单,也就是说,凡是在实体清单以内的公司以及机构,如果没有获得美国政府的具体批准,将无法使用含有美国技术的产品。此举曾引发全民热议。
回顾过去近十年中国商业智能(Business Intelligence,以下简称BI)市场的经营与运作,若以一个业内人士的身份来描述这段历程,我想把它归纳为“光环褪去,返璞归真”,BI之于中国,已经渐渐从概念走向了成熟。
什么是商业智能BI? 什么是Tableau? 如何安装Tableau? 如何使用Tableau? 实操案例
有伙伴说一段时间没有更新文章,这一次顶十次。明明能拆成十期的文章,非要一次写完,没办法,厚道。
作为数据分析的爱好者,之前我是Tableau Desktop的深度用户,由于Tableau Desktop收费,免费的Public版本又在数据连接上有限制,所以常常限制了我的使用。从去年开始,我就切换到了国产的数据分析产品Yonghong Desktop。原因有二:一是Yonghong Desktop免费,二是Yonghong Desktop的表现丝毫不逊色于Tableau。 在开始之前,大家可以先扫码下载软件试用一下,或许能对本文的内容了解得更深刻。 Yonghong Desktop官网,下载软件请用
导读:前几篇文章分别对应用Tableau制作折线图、条形图、可视化地图进行了介绍,本文介绍另一大可视化图表利器——饼图。尤其是最后给出了玫瑰图制作方法。
Tableau 最近发布了2020.2版本中的逻辑数据模型(The Tableau Data Model),而这一直以来是微软 Power BI 的核心之一。Power BI 的"tabular"模型在 Microsoft 各个产品之间具有共享的沿袭,诸如Power Pivot for Excel 和 Analysis Services,这些产品早于 Power BI 本身,他们拥有相同的引擎。
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第6天,前面我们介绍了如何用Tableau可视化?,今天介绍项目实战:如何制作报表?通过一个项目学会如何制作报表,最终的案例效果如下图。
大家好,今天给大家介绍Tableau的一些图表以及仪表版的制作,并将这些图表在仪表板上进行联动,从而更直观的定位已有问题。
为什么业务分析师要学 Power BI 尤其是 DAX 呢?我们分三文来说清楚。
在搜索商业智能(BI)工具时,可能每个BI供应商都将其产品称为唯一的“最佳”解决方案进行宣传,晕乎转向。笔者身边有很多在数据中心工作的朋友,也有各种IT信息部的大佬,也见惯了各家上门兜售产品的厂商。
BI全称商业智能(Business Intelligence),在传统企业中,它是一套完整的解决方案。将企业的数据有效整合,快速制作出报表以作出决策。涉及数据仓库,ETL,OLAP,权限控制等模块。
今天跟大家分享数据地图系列的第14篇(最后一篇)——tableau数据地图。 前一篇曾提到说,tableau是全球知名的数据可视化领域独占鳌头的可视化产品,在各种商业及政府工作报告中,都在广泛使用。 不过今天小魔方还是仅围绕着数据地图来介绍在tableau中的实现方式,不对这款产品的其他方面功能做过多介绍,若今后有合适机会,可能会出相关教程。 tableau面向市场发布的正式版是付费版本,不过据说可以破解,但是小魔方尝试好久,从未成功过。 所以只能下载了个简洁版的(Tableau Bublic)的免费版本
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