作者：hooly
微信公众号：一口袋星光
在介绍tableau之前，我们先看一个示例：
从网上download一份2016年全年北京市空气质量的数据，做了一个可视化的图表，看图：
通过上图我们可以清晰的看到2016年全年北京市的空气质量情况，细致观察后我们发现，2016年12月差不多有半个月的时间里北京市处于重度以及严重污染的状况。(ノへ￣、)捂脸
图片来自hooly'mac
以上就是使用tableau花费不到5分钟完成的一份可视化的数据图表。如果你已经对tableau产生了兴趣，那么我们就来具体聊一下吧~
what is tableau？
Tableau Software帮助人们查看并理解数据。帮助你快速分析、可视化并分享信息。
why tableau？
当今社会，商户智能(Business Intelligence,BI)被广泛应用各个行业，并在辅助商业决策方面发挥了重大的作用。但是传统的BI架构在处理企业数据时候有很多的弊端：
开发难度高，上线周期长
架构笨重，无法灵活响应
运维成本高
而tableau是一款定位数据可视化敏捷开发和实现的商务智能展现工具，具有以下核心优势：
数据获取极速高效
用户体验良好且易用的表现形式
易学，不需要技术背景和复杂的统计知识
操作十分简单
what can tableau do ？
我们继续来看几组很cool的可视化数据图表，来深入了解下tableau能为我们展现什么
NO1.第 113 届美国国会投票记录-每个Question下投票记录数
数据下载地址：https://public.tableau.com/zh-cn/s/resources
当然，你也可以使用饼状图来表示：
NO2.1910年美国各个州出生婴儿数
数据下载地址：https://public.tableau.com/zh-cn/s/resources
上图的原数据我们可以看一下，数据字段：美国州名、婴儿性别、出生年月、数目
值得一提的是tableau可以自动识别某一些地理位置的编号，以及日期类型的格式：d=====(￣▽￣*)b厉害
1910年~2012年各个州出生的男女婴儿数目：在每个州出生的所有婴儿里面，我们用颜色标识了男女性别的婴儿。
接下来，1910年~2012年美国全国男女婴儿出生数目情况：
由上图我们看出，从1920年开始，女性婴儿的数目开始和男性婴儿数目拉开差距，且到1970年左右，差距越来越大。(484可以说美国人真的好重男轻女~(ノへ￣、)捂脸)
其实tableau可以做的图标形式还有很多很多，以上我简单的列举了几种比较常用的。后面我们说下tableau实践部分：
tableau界面介绍：
数据窗口：展示当前使用的数据源，以及数据源包含的所有数据字段。在这里我们看到所有数据字段被分为两类：维度和度量(敲黑板)。
维度和度量是tableau使用过程中最重要的两个概念。
度量：往往是一个数值字段，将其拖放到功能区时，tableau默认会进行聚合运算，同时，试图去会战胜相应的轴；
维度往往是一些分类、时间方面的定性字段，将其拖放到功能区时，tableau不会对其进行字段，而是对视图区进行分区，维度的内容显示为歌曲的标题。
离散和联连续：
离散和连续是另一种数据角色分类，在tableau中，蓝色是离散字段，绿色是连续字段，离散字段在行列功能区总是在视图中显示为标题，而连续字段则在试图中显示为轴：
连续：
离散：
写到这里，我们来回到文章的最初，讲一下北京市空气质量情况的可视化图表是如何完成的。
tableau示例详解：
先看一下原始数据：
step1：导入数据：
step2：分析下我们想要的最终效果，我们需要在维度上按照季度和月份、以及天分类，而度量则是我们最终需要看的数据：空气质量也就是AQI指数。
step3：于是我们做如下操作：
讲日期拖到列标签、行标签(拖两次)，将日期单位分别置为：日、季度、月，然后选择智能显示中的第二个图表类型
step4：发现和我们最终想要的还有一些差距。我们希望使用颜色来表示不同的污染程度，将AQI指数拖动到颜色上。同时我们不希望AQI对放块儿的大小起作用，于是我们把形状上的AQI指数去掉
step5：同时我们不希望AQI对放块儿的大小起作用，于是我们把形状上的AQI指数去掉：
step6：这时候我们需要改变方块儿的颜色：
这里根据我们队污染程度区间的定义：0~50：优；50~100：良；100~150：轻度污染；.....等
我们需要对AQI空气指数进行分组：
step7：分组完成
step8：我们把AQI在颜色上的标记去掉，把刚刚的AQI分组拖到颜色标记上：
step9：oh，好像差不多了，只是颜色还有点诡异，没关系，我们改一下颜色：
step10：我们给每个组分配上不同的颜色，使其更好区分污染程度。然后点击工作表-复制-图像：
啊哈，完成！
如果您对tableau感兴趣，还可以看我另外文章：
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