tableau 高段位分析方法

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1、使用 Tableau 进行高阶分析的实用方法目录1、分段和同期群分析2、聚类分析3、集和集动作4、群组5、假设和方案分析：参数 Story points6、复杂计算：详细级别表达式 表计算7、时间序列和预测分析8、外部服务集成1. 分段和同期群分析 功能：聚类分析、集和集动作、群组 为了生成最初的假设，业务用户和数据专家经常以相同方式着手 - 创建分段和/或执行非正式同期群分析。 通过对不同的分段提出一系列基本问题，分析师可以更好地理解自己的数据、验证自己的假设。例如，“与使用支票 付款的客户相比，使用信用卡付款的客户是否更易于保留？”。快速迭代的能力有助于推动模型开发，确保项目始终 在正确轨

2、道上运行。Tableau 具有丰富的功能，可以对分段实现快速迭代分析和比较。例如，只需通过一些计算字段和拖放操作，即可 创建根据日期和时间划分的患者数量细分仪表板，并进一步探索基于科室的趋势（图 1）。Clinic AnalyticsfrwrirMiMwiaXaSrPabam Valuma AllMJ*iT*M J*JUI run -VIM II MI LPMH |UN 32RB PU EU S-Hi ara F* fmiWi LI*IwTdirJ Km*X 电哄 t 11Asrrtsdiy MiiAWi占Lra .frfrnuM“ Afi*ng*：*nZH1科恤审什曾巾比Hma ? rxl

3、CfF4 Sqptv图 1：此交互式临床仪表板显示特定日期和时间的患者数量、就诊原因以及等候时长 使用 Tableau 进行高级分析2. 聚类分析Tableau 中的聚类分析是另一个使用无人监督的机器学习来分割数据的选项。聚类分析特别适合需要考虑很多变量 的情况。PopulatBon jnd Life EscpectancifCkKlif 3ruiriwn InhsiHl-阿!fw駄ailCounEr Tutleft ：unr2 2T ivr-fhjUihM图 2：使用聚类分析自动分割数据。在图 2 中，您可以看到使用联合国发展指标后，对各国/地区进行聚类分析获得的结果。该算法建议使用三群集解

4、 决方案，三个群集分别对应不发达国家/地区、发展中国家/地区和发达国家/地区。借助 Tableau 的灵活界面，我们还可以轻松地测试不同的理论，探索同期群分布。借助可视化迭代功能， 您无需像使用其他工具时一样调整脚本和重新运行模拟，从而可以节省时间。Ejim d*F Bunmu使用 Tableau 进行高级分析Correlation to GDP Per Capita图 3：在短短几秒内分割和查看数据在此示例中，您可以看到根据“有利营商法规”和人均 GDP 划分的国家/地区 如图 3 所示，只需将在聚类分析中使用的分段字段和度量拖至画布，即可生成查看数据的新方式，突出显示四 个国家/地区群集之

5、间的差异。3. 集和集动作 借助集，您可以通过手动选择或编程逻辑来定义数据对象集合。集可用于一系列方案中，包括筛选、突出显示、 同期群计算以及异常值分析。您还可以通过合并多个集来测试不同的方案，或者通过创建多个同期群来进行模 拟 例如，通过合并独立生成的不同客户组来进行客户保留分析，或者应用多个连续标准。 集动作功能是指可在集中存储可视化的一系列数据点。任何工作表中的用户所选内容可以更新集，并修改经过协调 的单个所选内容中的所有目标工作表。这可实现比例刷（图 4）等多种用例。IU2%:1-WWMarket Value by Po引ti口 nsort By 皿劃Attack rg Midfiel

6、d |33%Ku(rl；ur |97%Curerh. wtM 十曰d 1DM4SKOnday StrikerLeft M shieldRight- Mirir fild 100%Market VaEue by Team in the 2018 World CupRussia匸 nntrc Fcwwandentre-BdckCentral Midfield曲6rtF_p Eu*Dp 14W过旳i% of Tea ms% of Market Valuefiight WingLeft W figK.IKJW图 4：集动作可实现比例刷，比例刷是一种交互式分析技术，可以显示所选内容相对于总幅度的幅度。选

7、择“俄罗斯” 会显示世界杯中，按场上位置划分的该国球员市场价值。4. 群组为了支持创建临时类别和建立分层结构的需求，Tableau提供了名为“组”的功能。组还有助于满足基本的数据清理 需求。借助组，用户可以通过直观方式为现有的分析任务创建数据结构，将相关成员合并在一个字段中。例如，如果您要 使用显示 按专业划分的平均测验分数的视图，可能需要将某些专业组合在一起，以创建类别。英语和历史可以合并到名为“人 文科学 专业”的组，而生物和物理可以合并到名为“科学专业”的组。通过这种操作，分析师可以对演示进行自定义，并控制 整个分析中的数据聚合。此外，组还可以用于解决数据的一致性和质量问题。例如，加利福

8、尼亚州可能用全称表示，也可能用 CA 或 Calif 来表示， 由于没有相应权限，分析师和业务用户常常无法通过直接更改源系统来解决问题，这就意味着微小的数据错误可能 对解 释性分析造成极大阻碍。如果因为要提出数据更改请求而不得不停止提出问题，项目就会被延迟，创意的快速部署 就会 被中断。借助组，您可以快速定义一个包含所有别名的新分段，将其用于自己的分析，这样就可以继续提出问题，保持流程的连续性图5：创建组，将相关成员合并到一个字段中。在此示例中，您可能需要将在医疗保健支出方面GDP占比最大的 五个国家/地区分为一组。所有这些功能都继承了简单的更新机制。在 Tableau 中，如果您选择实时连接

9、并更新自己的数据，您的分析及所有 基础 组件（例如集和组）也会更新。也就是说，同期群成员会自动更新，无需以手动方式重新运行报告或其依赖的脚本。 简单的更新机制有助于减轻报告负担，并且提供了另外一种方案测试方法。借助简单更新，您能够在无需更新分析 堆栈的情况下，通过换出基础数据来探查对初始条件的敏感性。Tableau 允许用户快速分割数据并对其进行分类，从而让业务用户和分析师等都可以更为轻松地执行强大的同期群 分析。这些功能还可帮助数据科学家调查初步假设和测试方案。使用 Tableau 进行高级分析5. 假设和方案分析功能：参数、Story Points用户有时希望探索某一个值或某一组值的改变，

10、看其如何影响分析的输出。这可以用于测试不同的理论，为同事突 出显示重要方案，或者调查新业务的可能性。借助Tableau，您可以对分析输入进行尝试。通过使用简单控件，您 可以轻松添加标记并共享方案，同时保持数据的最新状态。参数进行假设分析时，您可能需要更改计算的基准值、重新定义配额，或者设置初始条件。Tableau中的参数让您 可以轻松实现上述目的。您可以通过定义参数，提供一种更改模型或仪表板输入值的方法。参数可用于驱动计算、 更改筛选器阈值，甚至选择要引入仪表板的数据。借助参数，非技术用户可以对不同输入进行实验，探索复杂模型 的可能输出。Tableau的参数功能不但可以帮助您测试假设，还让您能

11、够在交互式报告中展示假设分析的结果。在 图 6 中，参数驱动关于销售佣金的假设分析。销售经理可以使用不同的佣金率、基本工资和配额进行实验，并在此 过程中获得有关这些更改对关键指标影响的实时反馈。FLkW uLvy呦顾片Escimjicd QuOTd Atrairftnc HasaJcs vdch lha A&unipEicr-s.ratal Oofrpefnta with Assumpclanf1-vnn-M-i iMhhfiM Btt-TBta 4M4h-idi1 AMi-|hKMM rdNMMI VMd|titimdtDd SjIos:tstirnatad Cornpansation:歩1

12、5.聞胡0TEirM4&弧UMHafqui4-a-acNtd73%h-fi.町IM2K图 6：使用此参数驱动型销售报表，交互者可以掌握配额、佣金和工资在组织内产生的影响 使用 Tableau 进行高级分析Story Points参数可以和Story Points （Tableau使用数据构建叙述内容的方法）配合使用，帮助您获取有趣结果的快照并持续进行探索。借助Story Points,您可以构建一随着数据变化和可视化修改不断更新的演示。然而，Story Points具有足 够的智能,能够保留参数值,因此您可以标记方案,并确信自己可以在不中断分析流程的情况下返回这些方案。您还 可以比较多组不同输

13、入的结果,无需担心过时的屏幕截图,也无需重新运行模拟。凭借集、组、拖放式分段和参数，Tableau实现了从理论和问题到专业外观仪表板的转换，甚至允许非专业人员提 出问题并测试自己的方案。假设分析的简化让数据专业人员能够专注于分析中更加复杂的层面，提供质量更高的见解， 而直 观可视化让最终用户能够使用数据来提高参与度。更高的参与度有助于在整个组织中促进变革，改进决策过程。6. 复杂计算功能：计算字段、详细级别表达式、表计算 源数据通常并不包含全面分析所需的所有字段。分析师需要使用一种简单但功能强大的语言来转换数据和定义复杂 逻辑。虽然 Tableau 易于使用，但它也具有支持复杂逻辑的强大功能。

14、借助 Tableau 中的计算字段，您可以根据 数据源中已存在的数据创建新数据。借助计算字段，您可以轻松执行算术运算、表达条件逻辑，或对特定数据类型 进行特殊化操作。两种计算字段可以实现高级分析，它们分别是详细级别（LOD）表达式和表计算。详细级别表达式 LOD 表达式是 Tableau 计算语言的扩展，是回答涉及单个可视化中多粒度级别问题的强大方法。 借助 LOD 表达式，我们可以通过非常简洁的表达式处理许多以前无法或很难处理的方案。详细级别表达式大大简 化了同期群分析（如上文所述）和多遍聚合。图 7 显示针对按第一个订单日期分桶为“新”和“现有”的客户同期群， 按区域市场划分的客户获取运行

15、总和。在关于时间序列分析的下一部分中，我们将了解这种计算语言通 过哪些其他层面的功能来实现这种分析。该图表显示从一月开始直到全年剩余月份，北美客户获取的下滑情况。通 过详细级别表达式，原本需要使用SQL复杂分组依据语句的分段，现已转化为简单直观，并能够在Tableau前端编辑和调整的表达式。图7 :此可视化使用LOD表达式查看各市场总体客户获取的日常趋势LOD表达式可确保我们不会将同一客户错 误地算作新客户。表计算Tableau 表计算可以实现具有相对性质的计算。更具体地讲，表计算是应用于表中所有值的计算，常常依赖于表结 构本身。这种类型的计算包括许多时间序列运算，例如滞后或运行总和，但也包括排序和加权平均之类的计算。在 Tableau 中，可以通过两种方法使用表计算。第一种方法涉及一组常用的表计算，称为快速表计算。它们让您能 够通 过一键式操作定义表计算，因此是很好的入手点。您还可以借助表计算函数创建自己的表计算。借助这些函数，工 作簿 作者可