Tableau中的许多过滤器类型可以使用对维或度量的右键单击选项快速可用。 这些称为快速过滤器的过滤器具有足够的功能，可以解决大多数常见的过滤需求。

以下屏幕显示如何访问快速过滤器。

下面给出了各种快速过滤器及其使用的列表。

例子

我们采取Sample-Superstore数据源应用一些快速过滤器。在下面的示例中，我们选择子类别作为行，销售作为默认情况下生成水平条形图的列。接下来，我们将子类别字段拖到过滤器窗格。所有子类别显示在图表旁边。我们使用表达式a *应用通配符过滤，该表达式选择以“a"开头的所有子类别名称。

下面的屏幕显示应用此过滤器的结果，其中只显示以“A"开头的子类别。

清除过滤器

一旦我们通过应用过滤器完成我们的分析，我们可以通过使用清除过滤器选项删除它。为此，我们转到过滤器窗格，右键单击文件名，然后选择清除过滤器，如下所示。

Tableau中的正常过滤器彼此独立。这意味着每个过滤器从源数据读取所有行，并创建自己的结果。但是在某些情况下，我们希望第二个过滤器只处理第一个过滤器返回的记录。因此，在这种情况下，第二个过滤器称为依赖过滤器，因为它们只处理通过上下文过滤器的数据。上下文过滤器有两个主要目的。

• 提高性能 - 如果设置了大量过滤器或具有大型数据源，查询可能会很慢。您可以设置一个或多个上下文过滤器以提高性能。
• 创建从属数字或前N个过滤器 - 您可以设置上下文过滤器以仅包括感兴趣的数据，然后设置数字或前N个过滤器。

创建上下文过滤器

使用Sample-superstore，让我们找到名为furniture的类别的产品的前10个子类别。为了实现这个目标，我们按照以下步骤。

第1步

将维子类别拖动到行搁板，将度量销售拖到列搁板。 选择水平条形图作为图表类型。将维子元素类别再次拖到过滤器架。我们得到下面的图表。

第2步

右键单击过滤器架中字段子类别，然后转到名为Top的第四个选项卡。根据字段选择选项。从下一个下拉菜单中选择前10个按销售额排列的选项，如下所示。

第3步

将维度类别拖动到过滤器架。右键单击它进行编辑，在常规选项卡下从列表中选择家具。正如你可以看到的结果显示三个子类的产品。

第4步

右键单击类别 - 家具过滤器并选择选项添加到上下文。这将产生最终结果，其显示所有产品中前10个子类别中家具类别的产品子类别。

Tableau中的重要过滤选项之一是对已存在的过滤器应用一些条件。 这些条件可以非常简单，例如只找到高于一定数量的销售，或者它可以是基于特定公式的复杂销售。 这些条件也可用于创建范围过滤器。

创建条件过滤器

使用Sample-superstore，让我们找到销售额超过100万的所有细分市场的产品子类别。为了实现这个目标，我们遵循以下步骤。

第1步

将维度段和度量Sales拖动到列框架。接下来，将维子类别拖动到行搁板。选择水平条形图选项。然后我们得到下面的图表。

第2步

将维子类别拖动到过滤器架。右键单击它以编辑并转到选项卡条件。这里我们选择无线电选项字段。从下拉列表中选择销售，总和大于等于符号指定值100000。

完成上述两个步骤后，我们得到一个图表，它只显示具有所需销售量的产品的子类别。这也显示了满足条件的所有可用段。

Tableau筛选器中的Top选项用于限制筛选器的结果集。例如，从一组大量的销售记录，我们只想要前十个值。我们可以使用内置选项应用此过滤器，以通过多种方式限制记录或创建公式。 在本章中，我们将探讨内置的选项。

创建顶部过滤器

使用Sample-superstore，让我们找到代表前5名销售额的产品子类别。为了实现这个目标，我们遵循以下步骤。

第1步

将维度子类别拖动到行架，将度量销售量拖动到列机架。选择水平条作为图表类型。Tableau显示以下图表。

第2步

右键单击字段子类别并转到名为Top的选项卡。这里我们选择第二个无线电选项字段。使用下拉选项选择销售总额前5的选项。

完成上述步骤后，我们得到下面的图表，显示按销售额排列的产品的前5个子类别。

任何数据分析和可视化工作都涉及使用广泛的数据过滤。Tableau有很多种过滤选项来满足这些需求。有许多内置函数用于对使用维度和度量的记录应用过滤器。度量的过滤器选项提供数字计算和比较。dimension的过滤器选项提供从列表中选择字符串值或使用自定义值列表。在本章中，我们将看到各种选项以及编辑和清除过滤器的步骤。

创建过滤器

通过将必填字段拖动到位于标记卡上方的过滤器架，可创建过滤器。让我们通过将度量销售额拖动到列机架，将维度子类别拖动到行架，创建一个水平条形图。 再次将度量销售拖动到过滤器架。一旦创建了此过滤器，我们可以通过右键单击它并从弹出菜单中选择编辑过滤器选项进行编辑。

创建度量的过滤器

度量是数字字段。 因此，这些字段的过滤器选项涉及选择值。 Tableau提供以下类型的度量过滤器。

• 值范围指定要包括在视图中的范围的最小值和最大值
• 至少 - 包括大于或等于指定最小值的所有值。
• 最多 - 包括小于或等于指定最大值的所有值。
• 特殊 - 此特殊类型的过滤器可帮助您筛选Null值。仅包含Null值，非空值或所有值。

下面的工作表显示这些选项。

创建尺寸过滤器

维度是具有值为字符串的描述性字段。 Tableau为维度提供以下类型的过滤器。

• 通用过滤器，允许从列表中选择特定值。
• 通配符过滤器允许提到通配符像cha *过滤所有以cha开头的字符串值。
• 条件过滤器，我用来应用条件，如销售额。
• 顶部过滤器选择代表Top值范围的记录。

下面的工作表显示这些选项。

清除过滤器。

通过选择清除过滤器选项可以轻松删除过滤器，如下所示。

条形图表示矩形条中的数据，条的长度与变量的值成比例。当您将维度拖动到行搁架并测量到列搁架时，Tableau会自动生成条形图。我们还可以使用Show Me按钮中显示的条形图选项。如果数据不适合条形图，那么此选项将自动变灰。

在Tableau中，可以通过使用维和度量来创建各种类型的条形图。

简单的条形图

从Sample-Superstore中，我们选择维度，我们利用列的架子和子类别到行架。 它会自动生成一个水平条形图，如下所示。 如果没有，您可以从显示工具中选择图表类型，以获得以下结果。

与颜色范围的长条图

我们可以根据其范围对颜色应用颜色。较长的条形变得更暗，而较小的条形变得更浅。为此，我们将利润字段拖动到“标记窗格"下的颜色调色板中。还要注意，它为负条产生不同的颜色。

堆积条形图

我们可以向上面的条形图添加另一个维度，以生成一个堆叠条形图，其中在每个条中显示不同的颜色。 我们将名为segment的维度字段拖动到“标记"窗格中，并将其拖放到颜色中。 下面的图表显示每个条中每个段的分布。

在折线图中，度量和尺寸是沿着图表区域的两个轴进行的。每个观察值的一对值成为一个点，所有这些点的连接创建一条线，显示所选尺寸和度量之间的变化或关系。

简单的折线图

我们选择一个维度和一个度量来创建一个简单的折线图。让我们将维度运输模式拖动到列搁架，销售拖到行搁板。从标记卡选择折线图。我们得到下面的折线图，显示不同船舶模式的销售额变化。

多测量线图

我们可以在折线图中使用带有两个或多个度量的一个维度。这将在一个窗格中生成多个折线图。每个窗格都表示具有度量之一的维度的变化。

带有标签的折线图

可以标记构成折线图的每个点，以使度量的值可见。在这种情况下，我们将另一个度量利润率放入标记卡中的标签窗格中。选择平均值作为聚合，我们得到下面的图表显示标签。

饼图将数据表示为具有不同大小和颜色的圆的切片。片被标记，并且对应于每个片的数字也在图表中表示。我们可以从标记卡中选择饼图选项以创建饼图。

简单的饼图

我们可以选择一个维度和一个度量来创建一个简单的饼图。在我们的示例中，我们使用名为profit的度量命名为profit的维度。删除颜色和标签标记中的区域维度。将利润度量降低到大小标记。选择图表类型为饼图。显示下面的图表，显示不同颜色的4个区域。

下钻饼图

我们可以选择具有层次结构的维度，当我们更深入到层次结构中时，图表的变化反映所选择的维度的级别。在下面的示例中，我们将维度子类别有两个级别 - 制造商和产品名称。 我们将度量利润放到“标签"标记。将显示下面的饼图，其中显示每个切片的值。

再进一步到层次结构，我们得到制造商作为标签，上面的饼图更改如下所示。

表格中的交叉表图表也称为文本表，以文本形式显示数据。图表由一个或多个维度和一个或多个度量组成。此图表还可以显示对度量字段的值的各种计算，如运行总计，总百分比等。

简单交叉表

使用Sample-superstore，我们计划获取每个区域中每个细分的销售额。 我们需要使用可用的订单日期显示每年的此数据。 为了实现这个目标，我们遵循以下步骤。

• 第1步 将维度订单日期拖放到列栏框。
• 第2步 将尺寸区域和细分拖放到行搁板。
• 第3步 将度量Sales拖到标记下的标签Shelf。

下面的图表显示交叉表

交叉表 - 颜色编码

我们可以通过将度量字段放到颜色支架中来获取交叉表图表中的颜色编码值，如下所示。 此颜色编码根据度量的值显示颜色的强度。 较大的值具有比较亮的值更暗的色调。

带有行百分比的交叉表

除了颜色编码，我们还可以获取计算应用于值的计算。 在上面的示例中，我们应用计算查找每行中销售额的百分比，而不仅仅是销售额。 为此，我们右键单击标记卡中的SUM(销售)，然后选择添加表计算选项。 然后我们选择总数的百分比，并将其汇总为表格(横向)。

在上面的屏幕中单击确定，我们找到使用百分比值创建的交叉表图表，如下所示。

顾名思义，散点图显示散布在笛卡尔平面中的许多点。 它是通过在笛卡尔平面中将数值变量的值绘制为X和Y坐标而创建的。 Tableau在行搁架中至少使用一个度量，在列搁架中使用一个度量来创建散点图。 但是我们可以向散点图中添加维度字段，这对在散点图中已经存在的点标记不同颜色起到了作用。

简单散点图

使用Sample-superstore，我们旨在找到销售和利润数据的变化作为根据它们的子类别分布的笛卡尔平面的2轴。 为了实现这个目标，我们遵循以下步骤。

• 第1步 将度量Sales拖放到列框架。
• 第2步 将度量利润拖放到行架。
• 第3步 将维度子类别拖动到标记下的标签Shelf。

下面的图表显示了如何分配利润和销售在我们有产品的子类别。

散点图 - 颜色编码

我们可以通过将维度子类别拖动到标记卡下面的颜色Shelf来获取颜色编码的值。 此图表显示每个点具有不同颜色的散点。

下钻散点图

当我们选择具有层次结构的维度时，相同的散点图可以显示不同的值。 在上面的示例中，我们展开子类别字段以显示Manufacturers的散点图值。

气泡图将数据显示为圆形群集。维度字段中的每个值表示一个圆，而度量值表示这些圆的大小。由于值不会显示在任何行或列中，因此我们将必填字段拖到标记卡下的不同货架上。

简单气泡图

使用Sample-superstore，我们计划找到不同船舶模式的利润大小。为了实现这个目标，我们遵循以下步骤。

• 第1步 将度量利润拖放到标记卡下的尺寸架。
• 第2步 将尺寸出货模式拖放到标记卡下的标签架。
• 第3步 将尺寸出货模式拉到标记卡下的颜色Shelf。

出现下图。

带有测量值的气泡图

我们还可以显示决定圆形大小的度量字段的值。为此，我们将销售度量拖动到“标签"货架中。出现下图。

与措施颜色的泡影图

我们可以使用不同颜色的单个颜色，而不是用不同的颜色为每个圆着色。为此，我们将度量销售拖入颜色货架。较高的值表示较暗的阴影，而较小的值表示较浅的阴影。

项目符号图是条形图的变体。在这个图表中，我们比较一个测量的值与在第二个测量的变化范围内找到第一个测量的变化的上下文中的另一个测量。它类似于在彼此上绘制的两个条，以在图中的相同位置处指示它们的各个值。可以认为将两个图组合为一个以容易地查看比较结果。

创建气泡图

使用Sample-superstore，我们计划找出每个子类别中各个销售额的利润大小。为了实现这个目标，我们遵循以下步骤。

第1步

将维子类别从数据窗格拖放到列栏框中。

第2步

将度量收益和销售额拖放到行架。

将显示下面的图表，其中将两个度量显示为条形图的两个单独类别，每个条形图表示子类别的值。

第3步

将销售度量拖动到标记卡。 使用show me选择项目符号图选项。 下图显示了项目符号图。

盒形图也称为盒 - 须图。 它们显示沿轴的值的分布。框表示中间50％的数据，即数据分布的中间两个四分位数。剩余50％的数据在两侧由线也称为晶须，以显示1.5倍四分位距范围内的所有点，该范围是邻接框宽度的1.5倍内的所有点，或在数据最大范围内的所有点。

箱形图采用一个或多个零个或多个维度的度量。

创建箱图

使用Sample-superstore，我们计划为每个Ship模式值找到相应类别的利润大小。为了实现这个目标，我们遵循以下步骤。

第1步

将维度类别拖放到列栏架，并在行框架中获利。还要将维度运输模式拖动到列栏框中的类别右侧。

第2步

从Show me中选择Box-and-Whisker plot。显示下图显示框图。在这里，Tableau会自动将出货模式重新分配给标记卡。

具有两个尺寸的箱线图

我们可以通过向列栏架添加另一个维度来创建具有两个维度的箱线图。在上面的图表中，我们将区域维添加到列架。这将生成一个图表，显示每个区域的箱线图。

树图在嵌套矩形中显示数据。定义树图结构的维度和定义单个矩形的大小或颜色的度量。 矩形容易可视化，因为矩形的颜色的大小和阴影反映了度量的值。

使用具有一个或两个度量的一个或多个维创建树映射。

创建树图

使用Sample-superstore，我们计划找出每个Ship模式值的利润大小。为了实现这个目标，我们遵循以下步骤。

第1步

将度量利润拖放到马克卡两次。一次到规模的货架，再到颜色货架。

第2步

将维度出货模式拖放到标签架。 从显示我选择图表类型树图。 出现下图。

有两个维度的树映射

让我们将尺寸Region添加到上面的Tree map图表中。我们拖放它两次。一次颜色货架和再次标签架。出现下图，其中显示四个区域的四个外框，然后是嵌套在其中的出货模式的框。请注意，所有不同的地区现在有不同的颜色。

凹凸图用于使用Measure值之一来比较两个尺寸。它们对于探索时间维度或地方维度或与分析相关的其他维度的值的变化非常有用。

凹凸图采用两个维度，零个或多个度量。

创建凹凸图

使用Sample-superstore，我们计划找到产品的船舶模式随子类别变化的变化。为了实现这个目标，我们遵循以下步骤。

第1步

将维子类别拖放到列框。还可将标注运输模式拖动到标记卡下的颜色货架。 将图表类型保留为自动。然后我们得到下面的图表。

第2步

接下来我们创建一个名为Rank的计算字段。转到分析 - > 创建计算字段。 使用Rank作为字段名称，并在计算区域中写入表达式index()。它是一个内置函数，用于为分区中的当前行创建索引。单击确定，新字段将显示在度量部分。 右键单击字段Rank并将其转换为离散。

第3步

将Rank拖动到行搁板。下图显示尺寸子类别，每个船舶模式按其Rank值的升序排列。

第4步

接下来，我们使用度量利润对等级字段应用一些更多的计算。在排名上，选择编辑表计算。 选择按字段利润排序，使用按子类别划分和按船模式寻址。下图显示了应用的计算。

完成上述步骤后，我们得到凹凸图，如下所示。它显示了不同子类别下每种船舶模式的利润变化。

甘特图显示了一段时间内任务或资源的值的进度。它广泛用于项目管理和其他类型的变化在一段时间的研究。 因此，在甘特图中，时间维度是一个重要领域。

除了时间维度之外，甘特图至少还需要一个维度和一个度量。

创建甘特图

使用Sample-superstore，我们计划在一定时间范围内根据其船舶模式找到不同子类别产品的数量变化。为了实现这个目标，我们遵循以下步骤。

第1步

将维度订单日期拖动到列框架和子类别到行搁架。接下来，我们将订单日期添加到过滤器架。还要右键点击订单日期，将其转换为确切的日期值。它是如下图所示。

第2步

接下来，我们编辑过滤条件以选择日期范围。这是因为我们需要单独的日期值，并且数据中有非常多的日期。创建范围如下所示。

第3步

接下来，我们将尺寸出货模式拖动到颜色货架，将度量数量拖到标记卡下面的尺寸货架。这将产生甘特图，如下所示。

直方图表示被存储到范围中的变量的值的频率。 直方图类似于条形图，但它将值分组为连续范围。直方图中的每个柱表示该范围中存在的值的数量的高度。

Tableau通过采取一个度量创建直方图。它为创建直方图中使用的度量创建一个附加bin字段。

创建直方图

使用Sample-superstore，让我们计划找到不同区域的销售量。为了实现这个目标，我们遵循以下步骤。
将名为Quantity的测量拖动到Rows货架。然后打开显示我并选择直方图。 下图显示了创建的图表。它显示的数量自动分为0到4811之间的值，并分为12个箱。

使用尺寸创建直方图

我们还可以向度量添加维度以创建直方图。这将创建一个堆叠直方图。每个条将具有表示维度值的堆栈。按照上述示例的步骤，我们将区域维度添加到Marks Card下的颜色Shelf。这将创建以下直方图，其中每个条还包括不同区域的可视化。

动态图表使用x和y轴显示数据，通过显示定义空间内数据点的移动以及线颜色的变化来显示随时间的变化。动态图的主要优点是查看数据随时间变化的整个轨迹，而不仅仅是数据的快照。

Tableau需要一个时间维和一个度量来创建动态图表。

创建动态图表

使用Sample-superstore，我们计划找到几个月的利润变化。为了实现这个目标，我们遵循以下步骤。

第1步

将维度订单日期拖到列搁架。再次将其拖动到Pages Shelf。在页面货架上，右键单击订单日期，然后选择月份。然后将度量利润拖到行搁架。将显示以下图表。

第2步

将复选标记放在显示历史记录旁边的框上，然后单击旁边的下拉箭头。对于“显示历史记录的标记"，选择“全部"。 然后在“显示"下，选择“两者"。 选择“标记"仅显示点，选择“轨迹"仅显示线。点击播放按钮。将显示以下图表。

第3步

允许图表从1月到12月运行，将创建一个图表，显示多年来每个月的利润变化情况。注意，随着数据的变化，最近几个月的颜色变暗，历史数据变得颜色更浅。

下面是一年中的所有月份播放动态图表之后的图表。

瀑布图有效地显示连续正值和负值的累积效应。它显示一个值的开始，结束和它如何增量地。因此，我们能够看到连续数据点之间的变化的大小和值的差异。

Tableau 需要一个维度和一个度量来创建瀑布图。

创建瀑布图

使用 Sample-superstore，我们计划查找每个子类别的 Products 的 Sales 变体。为了实现这个目标，我们遵循以下步骤。

第1步

将维度子类别拖动到列框架，将度量销售拖到行架。按销售价值的升序对数据进行排序。对于这个使用排序选项出现在垂直轴的中间，当你将鼠标悬停在它。完成此步骤后，将显示以下图表。

第2步

接下来右键单击 SUM(Sales) 值，然后从表计算选项中选择 running total。将图表类型更改为 Gantt 栏。出现下图。

第3步

创建名为 -sales 的计算字段，并为其值提供以下公式。

第4步

将新创建的计算字段(-sales)拖动到“标记卡"下的大小字段。上面的图表现在改变，以产生以下图表是瀑布图。

颜色瀑布图

接下来，我们可以通过将销售度量拖动到标记卡下的颜色货架，为图表中的条形提供不同的颜色深浅。我们得到下面的颜色瀑布图。

仪表板是在单个位置合并显示的许多工作表和相关信息。它用于同时比较和监视各种数据。不同的数据视图一次显示。仪表板显示为工作簿底部的选项卡，它们通常使用数据源中的最新数据进行更新。在创建仪表板时，我们可以从工作簿中的任何工作表添加视图以及许多支持对象，如文本区域，网页和图像。

您添加到仪表板的每个视图都连接到其对应的工作表。因此，当您修改工作表时，仪表板将更新，并且在仪表板中修改视图时，工作表将更新。

创建仪表板

使用Sample-superstore，我们计划创建一个显示所有州的产品的不同细分和子类别的销售额和利润的信息中心。为了实现这个目标，我们遵循以下步骤。

步骤1

通过使用位于工作簿底部的添加工作表图标创建空白工作表。将维度段拖动到列搁架，将维度子类别拖动到行搁板。将度量Sales拖放到颜色支架，并将度量利润拖放到大小架。此工作表称为主工作表。右键单击该工作表并将其重命名为Sales_Profit。出现下图。

第2步

接下来，我们创建另一个工作表来保存美国各州的销售详细信息。 为此，我们将维度状态拖动到Rows货架，将度量Sales拖动到Columns货架。接下来，我们对州字段应用过滤器以按降序排列销售。 右键单击该工作表并将其重命名为Sales_state。 按照下图创建此工作表。

步骤-3

接下来，通过单击工作簿底部的创建新仪表板链接创建一个空白仪表板。右键单击并将仪表板重命名为Profit-Dashboard。

步骤-4

将两个工作表拖动到仪表板。在“销售利润"工作表的顶部边界线附近，您可以看到三个小图标。点击中间的一个，显示提示使用作为过滤器悬停它上面的鼠标。

步骤-5

现在在仪表板中单击表示子类别名为Machines和名为Consumer的段的框。

您可以注意到，在名为Sales_state的右窗格中，仅过滤掉该利润额的销售状态。因此，这说明了如何在仪表板中链接工作表。

Tableau有各种各样的格式化选项来更改创建的可视化的外观。您可以修改几乎每个方面，如字体，颜色，大小和布局等。您可以格式内容和容器，如表，轴标签和工作簿主题等。

下图显示了列出选项的格式菜单。我们将介绍一些常用的格式选项。

格式化轴

让我们通过将尺寸子类别拖放到列搁架中并将度量利润拖放到行搁板中来创建简单的条形图。 单击垂直轴并将其高亮显示。 然后右键单击它并选择格式。

更改字体

单击左侧显示的格式栏中的字体下拉菜单。我们选择字体类型为Arial，大小为8pt。如下所示。

更改阴影和对齐

接下来，我们还可以更改轴中的值的方向以及阴影颜色，如下所示。

格式边框

让我们看看一个交叉表图表，其中包含列货架中的子类别和行货架中的状态。现在，我们可以更改使用格式化选项创建的交叉表表格的边框。右键单击交叉表图表，然后选择“格式"。

格式边框出现在左窗格中。选择如下所示的选项。

预测是关于预测度量的未来价值。 有许多数学模型用于预测。Tableau使用已知为指数平滑的模型。在指数平滑中，最近的观察给出比旧观察相对更重的权重。这些模型捕获数据的演变趋势或季节性，并将它们推广到未来。预测的结果也可以成为可视化中创建的字段。

Tableau使用一次性维度和一个度量字段来创建预测。

创建预测

使用Sample-superstore，让我们预测下一年度量销售的价值。为了实现这个目标，我们遵循以下步骤。

步骤1

创建一个折线图，其中在列框架中具有订单日期(年份)，在行框架中具有销售额。转到如下所示的分析选项卡，然后单击模型下的预测。

第2步

完成上述步骤后，我们可以选择设置各种预测选项。我们选择预测长度为2年，并将预测模型保留为自动，如下所示。

完成上述步骤后，我们得到最终的预测结果如下所示。

描述预测

我们还可以通过选择描述预测选项来获取预测模型的详细信息。我们通过右键点击上面显示的预测图得到这个选项。

趋势线用于预测变量的某些趋势的延续。 它还有助于通过同时观察两个变量的趋势来识别两个变量之间的相关性。有许多用于建立趋势线的数学模型。Tableau为我们提供了四个选项。它们是线性，对数，指数和多项式。我们将研究本章中的线性模型。

Tableau使用一次性维度和一个度量字段来创建趋势线。

创建趋势线

使用Sample-superstore，让我们找到下一年度量销售的价值的趋势。为了实现这个目标，我们遵循以下步骤。

步骤1

将维度Order date拖动到列Shelf，将度量Sales拖动到行shelf。选择图表类型为折线图。在“分析"菜单中，转到模型 - > 趋势线。点击它会弹出一个弹出显示可以添加的不同类型的趋势线。我们选择线性模型如下所示。

第2步

完成上述步骤后，我们得到各种趋势线。它还显示了字段之间的相关性的数学表达式，P值和R平方值。

描述趋势线

我们还可以通过右键单击图表并选择描述趋势线选项来获得趋势线图的非常详细的描述。它显示系数，截距值和方程。这些详细信息也可以复制到剪贴板并用于进一步分析。

亲爱的读者，这些Tableau面试问题是专门设计的，以便了解您在面试过程中可能遇到的关于SAS编程课题的问题的性质。根据我的经验，良好的面试员几乎不打算在你的面试中问任何特定的问题，通常问题从这个主题的一些基本概念开始，之后他们继续基于进一步的讨论和你的回答:

作为领先的数据可视化工具，Tableau具有许多理想的和独特的功能。其强大的数据发现和探索应用程序允许您在几秒钟内回答重要的问题。您可以使用Tableau的拖放界面可视化任何数据，探索不同的视图，甚至可以轻松地将多个数据库组合在一起。它不需要任何复杂的脚本。任何理解业务问题的人都可以通过相关数据的可视化来解决。 分析完成后，与其他人共享就像发布到Tableau Server一样简单。

Tableau功能

Tableau为各种行业，部门和数据环境提供解决方案。以下是使tableau处理各种各样场景的独特功能。

• 分析速度 - 由于它不需要高水平的编程专长，任何有权访问数据的计算机用户都可以开始使用它从数据中导出值。
• 自我约束 - Tableau不需要复杂的软件设置。大多数用户使用的桌面版本很容易安装，并包含启动和完成数据分析所需的所有功能。
• 视觉发现 - 用户使用视觉工具（如颜色，趋势线，图表和图表）来探索和分析数据。有很少的脚本要写，因为几乎一切都是通过拖放来完成的。
• 混合不同的数据集 - Tableau允许您实时混合不同的关系，半结构化和原始数据源，而无需昂贵的前期集成成本。用户不需要知道数据存储的细节。
• 体系结构无关 - Tableau适用于数据流动的各种设备。因此，用户不必担心使用Tableau的特定硬件或软件要求。
• 实时协作 - Tableau可以即时过滤，排序和讨论数据，并在门户网站（如SharePoint网站或Salesforce）中嵌入实时仪表板。您可以保存数据视图，并允许同事订阅交互式仪表板，以便只需刷新其Web浏览器即可查看最新的数据。
• 集中数据 - Tableau Server提供了一个集中式位置，用于管理组织的所有已发布数据源。您可以在一个方便的位置删除，更改权限，添加标签和管理日程表。很容易安排提取刷新并在数据服务器中管理它们。管理员可以集中定义服务器上提取的计划，用于增量刷新和完全刷新。

下载Tableau Desktop

Tableau Desktop的免费个人版可以从 Tableau Desktop下载。 您需要注册您的详细信息才能下载。

下载后，安装是一个非常直接的过程，您需要接受许可协议并提供安装的目标文件夹。下面的屏幕截图描述了整个设置过程。

启动安装向导

双击 TableauDesktop-64bit-9-2-2.exe 将显示一个允许安装程序运行的屏幕。 点击运行。

接受许可协议

阅读许可协议，如果您同意选择“我已阅读并接受本许可协议的条款"选项。 然后单击“安装"。

开始试用

安装完成后，屏幕会提示您选择立即启动试用或更高版本。您可以选择立即启动它。此外，如果您已购买Tableau，则可以输入许可证密钥。

提供您的详细信息

提供您的姓名和组织详细信息。然后单击“下一步"。

注册完成

出现注册完成屏幕。单击“继续"。

验证安装

您可以通过转到Windows开始菜单并单击Tableau图标来验证安装。出现如下所示的屏幕。

您现在可以学习Tableau了。

在本教程中，我们将在 Tableau 中进行一些基本操作，以熟悉其界面。创建任何 Tableau 数据分析报告涉及三个基本步骤。它们在下面给出。

• 连接到数据源: 它涉及定位数据并使用适当类型的连接来读取数据。
• 选择尺寸和度量: 这包括从源数据中选择所需的列进行分析。
• 应用可视化技术: 这涉及将所需的可视化方法（如特定图表或图形类型）应用于正在分析的数据。

在本教程中，我们将使用 Tableau 安装附带的样本数据集，名为sample - superstore.xls。找到Tableau的安装文件夹，然后转到 My Tableau Repository 。在它下面你会发现上面的文件在 Datasources 我的 Tableau 存储库 数据源 10.4 zh_CN-China

连接到数据源

打开 tableau，选择链接下方的 Excel,在弹出窗口选择 tableau 自带数据源 Sample - Superstore.xls，点击打开

 如图左侧有三张表，将 orders 表拖至“将工作表拖至此处”，然后点击左下角，工作表1

选择尺寸和度量

尺寸是描述性数据，而度量是数字数据；我们选择类别和区域作为维度和销售额作为度量。

在维度中找到 Category 和 Region，如图所示拖放它们；

在度量中找到 Sales，如图所示拖放；结果显示每个区域的每个类别的总销售额。

应用可视化技术

在上一步中，我们看到数据仅作为数字可用。我们必须读取和计算每个值来判断性能。但我们可以将它们看作是具有不同颜色的图表或图表，以便更快地做出判断。

我们将总和(销售)列从“标记"标签拖放到“列"货架。现在，显示销售额数值的表格会自动变为条形图。

我们可以应用另一种技术，向现有数据添加另一个维度，并将向现有条形图添加更多颜色，如下所示。  

到此，一个入门的分析就完成啦，基本分析流程就是这样。

在本章中，我们将熟悉Tableau界面中提供的各种导航功能。
在运行Tableau桌面上，我们得到顶部的菜单，其中显示了我们可以导航的所有命令。让我们打开一个空白的工作簿，并浏览每个菜单下的各种重要功能。

菜单命令

在关闭入门窗口时，我们得到具有所有可用菜单命令的主界面。 它们表示Tableau中提供的所有功能集。 菜单的各个部分如下图所示。 接下来我们看到每个菜单的一些细节。

文件菜单

此菜单用于创建新的Tableau工作簿，并从本地系统和Tableau服务器打开现有工作簿。此菜单的重要功能如下:

• 工作簿区域设置以设置要在报表中使用的语言。
• 粘贴工作表将工作表粘贴到从另一个工作簿复制的当前工作簿中。
• 导出打包工作簿选项用于创建将与其他用户共享的打包工作簿。

数据菜单

此菜单用于创建新的数据源，以提取数据进行分析和可视化。 它还允许您替换或升级现有数据源。

此菜单的重要功能如下:

• 新数据源查看所有可用的连接类型并从中选择。
• 刷新所有提取以刷新数据表单源。
• “编辑关系"选项用于定义多个数据源中用于链接的字段。

工作表菜单

此菜单用于创建新工作表以及各种显示功能，如显示标题和标题等。

此菜单的重要功能如下:

• 显示摘要以查看工作表中使用的数据的摘要，如count等。
• 将鼠标悬停在各种数据字段上方时显示工具提示的工具提示。
• 运行更新选项用于更新工作表数据或使用的过滤器。

仪表板菜单

此菜单用于创建新的仪表板以及各种显示功能，如显示标题和导出图像等。

此菜单的重要功能如下:

• 格式用于根据仪表板的颜色和部分设置布局。
• 将仪表板表单链接到外部URL或其他工作表的操作。
• 导出图像选项用于导出仪表板的图像。

故事菜单

此菜单用于创建包含许多工作表或仪表板及相关数据的新故事。

此菜单的重要功能如下:

• 格式用于根据故事的颜色和部分设置布局。
• 运行更新以使用最新的数据表单源更新故事。
• 导出图像选项用于导出故事的图像。

分析菜单

此菜单用于分析工作表中的数据。Tableau提供许多开箱即用功能，如计算百分比和进行预测等。

此菜单的重要功能如下:

• 预测显示基于可用数据的预测。
• 趋势线显示一系列数据的趋势线。
• 创建计算字段选项根据现有字段上的某些计算创建其他字段。

地图菜单

此菜单用于在Tableau中构建地图视图。您可以为数据中的字段分配地理角色。

此菜单的重要功能如下:

• 地图图层可隐藏和显示地图图层，例如街道名称和国家/地区边界，以及添加数据图层。
• 地理编码以创建新的地理位置角色并将其分配给数据中的地理字段。

格式菜单

此菜单用于应用各种格式设置选项，以增强创建的仪表板的外观和感觉。它提供了诸如边框，颜色，文本对齐等功能。

此菜单的重要功能如下:

• 将边框应用于报告中显示的字段的边框。
• 标题和标题，以便为报告分配标题和标题。
• 单元大小以自定义显示数据的单元格的大小。
• 工作簿主题将主题应用于整个工作簿。

服务器菜单

如果您具有访问权限并发布要由其他人使用的结果，则“服务器菜单"用于登录到Tableau服务器。它也用于访问他人发布的工作簿。

此菜单的重要功能如下:

• 发布工作簿以在服务器中发布要由其他人使用的工作簿。
• 发布数据源以发布工作簿中使用的源数据。
• 创建用户过滤器以在工作表上创建要由各种用户在访问报表时应用的过滤器。

由于Tableau帮助我们分析许多时间段，维度和度量的大量数据，因此需要非常细致的规划来创建良好的仪表板或故事。因此重要的是要知道设计一个好的仪表板的方法。像任何其他人类努力领域一样，有许多最佳实践要遵循，以创建良好的工作表和仪表板。

虽然从Tableau项目预期的最终结果是理想的仪表板与故事，有许多中间步骤，需要完成达到这一目标。以下是创建有效仪表板时应该理想地遵循的设计步骤流程。

连接到数据源

Tableau连接到所有常用的数据源。它具有内置的连接器，在提供连接参数后负责建立连接。无论是简单文本文件，关系源，无Sql源或云数据库，tableau几乎连接到所有数据源。

构建数据视图

连接到数据源后，您将获得Tableau环境中可用的所有列和数据。您可以将它们分为维，度量和创建任何所需的层次结构。使用这些，您构建的视图传统上称为报告。 Tableau提供了轻松的拖放功能来构建视图。

增强视图

上面创建的视图需要进一步增强使用过滤器，聚合，轴标签，颜色和边框的格式。

创建工作表

我们创建不同的工作表，以便对相同的数据或不同的数据创建不同的视图。

创建和组织仪表板

仪表板包含多个链接它的工作表。因此，任何工作表中的操作都可以相应地更改仪表板中的结果。

创建故事

故事是一个工作表，其中包含一系列工作表或仪表板，它们一起工作以传达信息。您可以创建故事以显示事实如何连接，提供上下文，演示决策如何与结果相关，或者只是做出有说服力的案例。

Tableau中的数据分析结果可以以各种格式保存并保存和分发。这些各种格式被称为不同的文件类型，并且它们由不同的扩展标识。它们的格式取决于它们的生产方式和使用目的。它们都存储为XML文件，可以打开和编辑。

每种文件类型及其用法的描述如下:

作为数据分析工具，Tableau将每个数据分为四个类别之一，即 - String，Number，Boolean和datetime。从源加载数据后，tableau会自动分配数据类型，但如果满足数据转换规则，也可以更改某些数据类型。此外，用户必须指定计算字段的数据类型。

Tableau支持的数据类型的描述如下:

作为一种高级数据可视化工具，Tableau通过提供许多分析技术，无需编写任何自定义代码，即可轻松实现数据分析一个这样的功能是显示。使用它，我们只需要应用一个必需的视图到工作表中的现有数据。这些视图可以是饼图，散点图或折线图。

无论何时创建带有数据的工作表，它都会显示在右上角，如下所示。某些视图选项将显示为灰色，具体取决于数据窗格中所选内容的性质。

显示两个字段

两个字段之间的关系可以通过使用显示我可用的各种图表和图表容易地可视化分析。 在这种情况下，我们选择两个字段并应用折线图。步骤是:

• 第1步: 选择要通过按住控制键进行分析的两个字段（订单日期和利润）。
• 第2步: 点击显示我栏并选择折线图。
• 第3步: 单击滚动条上的标记标签按钮。

下图显示了使用上述步骤创建的折线图。

显示多个字段

我们可以应用类似的技术来分析超过2个字段。在这种情况下，唯一的区别是活动形式的视图数量较少。Tableau自动灰化不适合分析所选字段的视图。

对于我们的情况，我们通过按住控制键选择字段产品名称，客户名称，销售和利润。正如你可以看到，Show Me中的大部分视图都是灰色的。从活动视图，我们选择分散视图。

下图显示了创建的散射视图图。

工作簿左侧的数据窗格显示Tableau连接到的数据源的字段。字段进一步分为度量和维度。数据窗格还反映了自定义字段, 例如组, 合并的字段, 计算等。你可以通过将字段从数据窗格拖到各个架子上来构建数据视图, 这是每个工作表的一部分。作为强大的数据可视化工具，Tableau有许多独特的术语和定义。在开始使用Tableau中的功能之前，我们需要熟悉它们的含义。以下术语列表是全面的，并解释最常用的术语。

Tableau可以连接到广泛使用的所有常用数据源.Tableau的本机连接器可以连接到以下类型的数据源。

• 文件系统，如CSV，Excel等。
• 关系系统如Oracle，Sql Server，DB2等。
• 云系统如Windows Azure，Google BigQuery等。
• 其他源使用ODBC。

下图显示了通过Tableau的本机数据连接器可用的大多数数据源。

连接Live

连接实时特性用于实时数据分析。在这种情况下，Tableau连接到实时数据源并继续读取数据。所以分析的结果是第二次，最新的变化反映在结果中。但在不利方面它负担源系统，因为它必须继续发送数据到Tableau。

内存

Tableau还可以通过将内存缓存在内存中来处理内存中的数据，并在分析数据时不再连接到源。当然，根据内存的可用性，缓存的数据量将有限制。

组合数据源

Tableau可以同时连接到不同的数据源。例如，在单个工作簿中，您可以通过定义多个连接来连接到平面文件和关系源。 这用于数据混合，这是Tableau中非常独特的功能。

自定义数据视图用于扩展具有一些附加功能的普通数据视图，以便视图可以为相同的底层数据提供不同类型的图表。例如，您可以向下钻取作为预定义层次结构一部分的维度字段，以便以不同的粒度获取度量的附加值。以下是Tableau提供的一些常用和重要的自定义数据视图。

向下钻取视图

对于作为层次结构一部分的维度字段，我们通常需要知道下一个或上一个聚合级别的分析结果。例如，当我们知道一个季度的结果时，我们接下来有兴趣了解该季度每个月的结果，我们甚至可能需要每周的结果。这是向下钻取现有尺寸以获得更细粒度级别的情况。
要向下钻取并向上钻取层次结构中的单个维成员，请右键单击表标题，然后从上下文菜单中选择“向下钻取"。让我们考虑使用列框架中的维度类别和行架中的度量销售创建的条形图。右键单击代表家具的酒吧，然后选择向下钻取。

钻取动作的结果如下所示。

交换尺寸

我们可以通过交换尺寸的位置创建一个新的视图形式一个令人兴奋的视图。这不会更改度量的值，但它会更改度量的位置。让我们考虑一个视图来分析每个细分和产品类别的每年利润。
我们可以点击类别列末尾的垂直线，并将其拖动到段列。此操作如下所示。

两个维度的交换结果如下所示。您只能看到度量值的位置每个类别和细分的利润更改，而不是其值。

Tableau中的数据提取从数据源创建数据子集。 这有助于通过应用过滤器来提高性能。 它还有助于将Tableau的某些功能应用于数据源中可能不可用的数据，例如在数据中查找不同的值。 但数据提取功能最常用于创建要存储在本地驱动器中的提取，以供Tableau脱机访问。

创建提取

数据的提取通过遵循菜单Data→> 提取数据。它创建了许多选项，例如对要提取的行数应用限制，以及是否聚合维度的数据。下面的屏幕显示提取数据选项。

应用提取过滤器

要从数据源中提取数据子集，我们可以创建只返回相关行的过滤器。 让我们考虑Sample Superstore数据集并创建一个提取。 在过滤器选项中，我们选择从列表中选择，并勾选要从源中提取数据的复选框值。

添加要提取的新数据

要为已创建的提取添加更多数据，可以选择选项Data - > 提取 - > 从文件附加。 在这种情况下，浏览包含数据的文件，然后单击确定完成。 当然，文件中列的数量和数据类型应与现有数据同步。

提取历史记录

我们可以验证数据提取的历史，以确定提取已经发生了多少次以及在什么时间。

为此，我们可以使用菜单Data - > 提取 - > 历史。

Tableau具有许多功能来处理Tableau数据窗格中显示的字段。 我们可以重命名字段或组合两个字段来创建一个字段。 这样的操作有助于更好地组织维度和度量，以及容纳具有相同名称的两个或更多个字段以用于更好的数据分析。

以下是此类现场操作的重要示例。

将字段添加到工作表

我们可以通过右键单击并选择添加到工作表选项将任何字段添加到工作表。 我们还可以将字段拖放到工作表中存在的不同货架中，如Columns货架，Rows货架过滤器货架和Marks卡下的许多其他货架。下图显示了右键单击选项。

组合两个字段

我们可以组合两个维度字段来创建一个字段。 此组合字段的名称是单个字段的组合。 通过将两个字符串连接成一个以逗号分隔的字符串，维度中的值将合并为单个值。但是，可以使用重命名字段操作更改此默认名称。 下图显示了合并两个字段的步骤。

搜索字段

我们可以使用搜索框选项搜索字段的名称。 写入字段名称的前三个或更多字母产生仅显示其名称包含这些字母的字段的结果。

重新排序字段

我们可以通过简单地上下拖动来改变字段的位置。 在下面的示例中，我们将字段客户名称拖动到州和城市之间的位置。 这通常用于将类似的字段集合在一起，这些字段经常用于分析。

连接到数据源后，Tableau将捕获源的元数据详细信息，如列及其数据类型。这用于创建视图使用的维度，度量和计算字段。我们可以浏览元数据并更改其某些特定要求的某些属性。

检查元数据

连接到数据源后，Tableau会显示源中存在的所有可能的表和列，让我们考虑源示例咖啡店检查元数据。单击数据菜单，然后选择连接到数据源。浏览名为Sample - Coffee Shop的MS访问文件。将名为Product的表拖动到数据画布。在选择文件时，我们得到以下屏幕，显示列名称及其数据类型。字符串数据类型显示为Abc，数字数据类型显示为＃。

更改数据类型

如果需要，我们可以更改某些字段的数据类型。根据源数据的性质，有时Tableau可能无法识别源中的数据类型。在这种情况下，我们可以手动编辑数据类型。下面的屏幕显示选项。

重命名和隐藏

可以使用重命名选项更改列名称。另外，我们可以隐藏一个列，使它不会出现在我们创建的数据视图中。通过单击元数据网格中的数据类型图标可以获得这些选项，如下所示。

列别名

可以为数据源的每一列分配一个别名，以帮助更好地了解列的性质。我们可以从上面的步骤中选择别名选项，然后出现用于创建或编辑别名的以下屏幕。

数据连接是任何数据分析的常见要求。可能需要在单个源中连接来自不同表的数据，或者从多个源连接数据。

Tableau提供了使用“Data”菜单中提供的数据窗格来连接表的功能。

连接意味着组合关系数据库中一个或多个表的列。它还创建一个可以保存为表的集合，或者可以按原样使用它。

连接指定有五种类型：

• 交叉连接。
• 内部连接。
• 自然连接。
• 外连接。左外连接。右外连接。完全外连接。
• 自连接。

1. 连接类型概述

连接部分用于组合来自两个或多个表的行，基于它们之间的相关列。1.交叉连接：交叉连接生成的行将第一个表中的每一行与第二个表中的每一行组合在一起。

2.内部联接：内部联接返回正在连接的表中的匹配行。

数据混合是Tableau中非常强大的功能。在多个数据源中有要在单个视图中一起分析的相关数据时使用。例如，销售数据存在于关系数据库中，而销售目标数据存在于Excel电子表格中。然后，为了将实际销售额与目标销售额进行比较，我们可以根据常用维度混合数据，以获取销售目标度量。数据混合中涉及的两个来源称为主数据源和辅助数据源。将在主数据源和辅助数据源之间创建左连接，其中所有数据行都来自辅助数据源的主数据行和匹配数据行。

准备数据以进行混合

Tableau有两个内置的数据源，名为Sample-superstore和Sample coffee chain.mdb，我们将用它们来说明数据混合。让我们首先将示例咖啡链加载到tableau并查看其元数据。转到菜单数据 - > 新数据源，并浏览作为MS访问数据库文件的示例咖啡链文件。下图显示了文件中可用的不同表和联接。

添加辅助数据源

接下来，我们再次按照步骤Data->添加名为Sample-superstore的辅助数据源。新数据源并选择此数据源。这两个数据源现在都显示在数据窗口上，如下所示。

混合数据

现在我们可以基于一个共同的维度来整合来自上述两个源的数据。请注意，一个小链图像显示在名为State的维度旁边。这表示两个数据源之间的公共尺寸。我们将State字段从主数据源拖动到行托架，并将字段Profit Ratio从辅助数据源拖动到列机架。我们从显示我获取下面的项目符号图表中选择项目符号图表选项。它显示了超市和咖啡连锁店的每个州的利润率如何变化。