一、Tableau可视化原理
1、Tableau的第一概念：
对度量和维度进行拖拽操作，从而实现可视化图表的制作。
度量默认聚合，度量值会形成图形标记，图形标记可以切换。
可拖拽操作区域主要有以下三个：
1、 行列（Y-X）可通过转置交换
2、 标记卡：
用来切换数据对应的视觉影射类型
用来调整图标颜色、标记、大小等细节
3、筛选器：将指定变量作为筛选条件
2、Tableau可视化原理的第二个概念：
维度会对度量值进行区分，增加度量值的信息密度（单个图表传达信息的多少）
1、当点击线时，只有一个点，需要引入维度对点进行拆分。（例如将维度复制，将其格式变为字符串列）
2、将维度放在颜色、标签、详细信息、行、列都可以对度量进行区分，并且形成对应的效果。（维度对度量进行切分，增加信息密度，维度（列），度量（行））
3、词云的制作方法：
将日期（字符串，维度）放到标签，消耗（度量）放到大小上，标记显示格式变为文本
3、Tableau可视化原理的第三个概念：
图表分为有轴图表和无轴图表（极坐标图表）
无轴图表制作方法：
将度量放到大小上，维度放在颜色、标签、详细信息上，然后选择对应的图形标记
饼图：度量的数值大小映射成饼图的角度和面积大小，维度用来区分种类，选择标记显示格式为饼图
树地图：度量的数值大小映射成饼图的角度和面积大小，维度用来区分种类，选择标记显示格式为方形
4、Tableau可视化原理的第四个概念：
离散形成标签，连续形成数轴
1、对于数轴的理解是Tableau在表和图之间切换的关键。
度量（绿色）一般都是连续的——形成数轴(Y)
维度（蓝色）一般都是离散的——形成标签(X)
2、表格就是由离散的维度标签所组成
3、度量变成标签——将度量改为离散即可
二、基础图表的制作
1、柱状图：
列为维度，行为度量
2、条形图：
柱状图转置，即行为维度，列为度量
【创建分级结构】实现数据钻取
【添加筛选器】实现数据选取
3、热力图（突出显示表）：
- 先做出文本表：至少拖拽一个维度至行，然后直接拖拽需要展示的度量到维度后的Abc上
- 最后将需要展现的【度量】或直接将度量值拖拽至颜色
- 然后选择标记下方的图表类型为方形（不选择方形则是数值变色）
4、气泡图：
制作流程：
度量至大小
维度至颜色和标签
图形选为圆形
5、词云：
用度量代表文本大小，维度代表文本颜色
制作流程：
度量至大小
维度至颜色和标签
图形选为文本
6、饼图：
【维度】拖拽至颜色
【度量】拖拽至大小
选择图表类型为饼图
【快速表计算】
右键标签度量选择快速表计算，合计百分比计算各数值的百分比占比
最后右键标记的数值设置格式，区，第一个，设置为为1位数百分比
帮助右下角可以调整视图的显示方式
7、树地图：
【度量】至大小
【维度】至标签、颜色
8、堆积图
绝对堆积：在柱状图/条形图的基础上，用颜色区分一个维度在另一个维度下的占比大小
在做完柱状图后，将需要堆积展示占比的维度拖拽至颜色即可
9、折线图：
拖拽时间【维度】至列，【度量】至行
选择线
设置时间类型，下拉列中的胶囊
上方时间选择为离散，以日-周-月为不同类别汇总统计数据，即每一年的一月都视为一个变量
下方时间选择为连续，以连续的日-周-月等时间单位为序列统计数据，每一年的一月都是不一样的变量
【维度】到颜色可做出多维折线图，一个颜色代表一个类别
基于连续时间序列的折线图预测接下来的数据走向注：只有连续变量的预测才有意义
