tableau基础图形可视化实现及相关电商案例应用
一、电商案例分析
目标：
- 1、对tableau中各类图形进行可视化，掌握实现步骤。
- 2、结合业务深化理解各图标的展示特征和信息的表达形式
- 3、了解各图形工作中的应用案例
1、背景信息
关于某电商全国订单销售情况进行分析，输出对应的tableau分析报告。
2、任务说明
我们期望能够熟练运用tableau基础图形可视化实现分析，对该电商在全国城市的订单销售情况进行分析与预测，同时会根据tableau的可视化实现，输出分析图形，例如：
- 各地区销售概览。（柱状图与条形图）
- 各订单装运状况分布情况。（折线图与面积图）
- 各地区产品销售额与订单量分布情况。（饼图与环形图）
- 各省份销售利润气泡图。
- 销售额利润与折扣关系探索。
3、数据集描述
我们现在获取了该电商的数据集，该数据集包含的是订单信息、客户信息、产品信息及相关的销售利润信息，提取某一行的数据情况如下：
补充说明下：邮寄方式的等级代表着发货的优先级对应着发货的天数，客户信息的细分主要有三类：公司、消费者、小型企业。
二、柱状图与条形图
使用要点
- 柱状图是可视化中最常使⽤的图形，它可以有效地对⽐信息，凸显出⾼低、⼤⼩差异、与时序数据结合 可以凸显趋势等。
- ⽐较不同分类下指标的数量对⽐关系或反映时序数据的趋势变化。
- 查看总体数据内部结构或结构的变化趋势。
1、各地区销售概览条形图
这里在tableau的工作表上进行各地区的销售情况图形绘制，步骤如下：
1、根据已有的利润与销售额指标，在设置一个利润率的指标（sum([利润])/sum([销售额])）。
2、把我们想要分析呈现的指标拉到对应的行列位置。
3、根据订单日期设置时间为2019年全年的销售情况。
4、最后对各个图形进行美化。
2、各地区销售与利润分布图
把销售额与利润接结合在一块，体现利润占销售额的多少。
实现步骤：
1、先把要分析的销售额、利润拉到上方操作台行中，地区拉列中。
2、调小下方利润条形图的大小，为的是形成对比。
3、在利润的Y轴标签设置双轴，把销售额与利润的图形结合在一起。
4、在操作台全部的功能把点图改为条形图，在Y轴标签改为同步轴，再美化颜色
5、接下来就是行列颠倒，按照地区利润排序，加上标签数值。
得出的结论：
能直观看出每个地区的利润占比，其中中南地区的利润占比最高。
3、各地区细分客户利润占比图
实现步骤：
1、先把要分析的利润与地区指标拉到上方操作台对应的行列中。
2、把客户细分指标拉到中间标记的颜色，显示出各个细分客户的利润贡献。
3、在行位置的利润指标，设置合计百分比与计算依据表向下。
4、加上标签数值，美化可视效果。
得出的结论：
可以看出每个地区消费者都是占到一半的份额，提供了一半的利润。
4、整体呈现效果图
实现步骤：
1、建立仪表盘，把做好的图形移动到仪表盘中。
2、删除多余的标签，再设置筛选器，应用到所有的图形中，方便多维度分析呈现。
3、美化仪表盘，增加可视化效果。
三、折线图与面积图
使用要点
- 折线图连接单个数据点，可展示指标随时间的变化规律。
- 希望通过可视化展示指标的变化或增⻓规律时，譬如要观察周期性、趋势性、异常点、最⾼点、最低点 等随时间的变化；例如：通过⽉度交易⽤户数的折线图来总结公司经营的季节规律；通过过去5年内某 只股票每天的收盘价格趋势来预测股票的后期⾛势等。
- 依据所要表达的信息可选择单折线、多折线（对⽐趋势）、⾯积图等。
1、根据需求增加分析指标字段
根据数据集，发现订单信息有订单日期、发货日期与邮寄方式，邮寄方式表示商品发货的优先级，分别为当日、一级、二级及标准级。我们可以根据订单日期与发货日期的差值来判断该订单是属于提前发货、延迟发货还是及时发货的状态打上标签，从而来分析订单整体的的装运状态是怎样，结合折线图来分析店家这些年的服务质量是够有所提高。
根据我们的需求 ，我们需要在度量上创建一些衍生字段：实际发货天数、计划发货天数及装运状态。
2、各装运状态下订单增长趋势图
设置好了分析指标后，就可以开始分析了。
分析步骤
1、首先把订单日期拉到行位置，设置按月离散呈现，再设置日期格式为‘yyyy-mm’
2、把记录数拖到列中，行列颠倒后再装运状态拖到行中。
3、再进行可视化美化，同时也可以进行一些简单预测（左边的分析-预测，设置预测时间在上方分析的预测选项进行精准预测）
3、各装运状态下订单分布趋势
4、各装运状态下订单占比趋势
5、各装运状态下订单概览补充
6、整体效果呈现图
四、饼图与环形图
使用要点
- 饼图和环形图⽤来展示整体中各分类数据的占⽐分布。
- 饼图不适⽤于多分类的数据，原则上⼀张饼图不多于 6个分类，因为随着分类的增多，每个切⽚就会变⼩，最后导致分割不明显，这就失去了使⽤饼图的意义。所以饼图不适合分类很 多的情况。
- 超过6种的分类将不重要的归为“其他”⼀类，最重要的类别放在12点钟⽅向，环形图中间空⽩位置可放置标签，整体数据、平均数或其他内容等，其信息展示⽅式与饼图类似。
1、各地区销售额分布
2、各地区订单分布
因为tableau没有智能的环形图，所以我们可以才用两个饼图的方式来实现。
实现步骤：
1、首先创建两个记录数的饼图，调整成一大一小，小的用空白填充。
2、将两个记录数的行标签，设置度量为平均值，再设置小饼图视图Y轴为双轴-同轴，这时候两个⚪就重叠在一起了
3、在设置Y轴，编辑轴：点击固定，设置为1-1，这时候环形图就在正中间。
4、把地区拉到颜色，记录数拉到角度，记录总数拉到小饼图的标签。再排序
5、把记录数拉到标签，设置成合计百分比。地区拉到标签。
3、各省销售订单与细分类分布
实现步骤：
1、把地理位置的指标标记为地理位置：把省/自治区右键标记为地理角色的省/市/自治区
2、双击省/自治区生成地图，再把地区、记录数拖进标签。
3、设置为饼图，把类别标签拖进标签。
4、整体效果呈现图
五、散点图与气泡图
使用要点
- ⽓泡图展示各分类数据的⼤⼩，散点图探索各不同变量之间的关系。
- 可以在散点图增加趋势线，以便更直观的发现规律。
- 添加过滤器，从不同数据视⻆探索数据之间的关系。
- 使⽤带有信息的颜⾊或图形标志。
1、各省销售利润气泡图
1、直接拖动省/自治区与利润，只智能生成气泡图。（注意负利润的数值不显示）
2、美化要点：用利润打上颜色，编辑颜色用温度发散，设置为五个区间，因为这里有负值，所以得再高级设置开始值为0。
2、销售额利润与折扣关系探索
1、把利润与销售额分别拉到行列中，把客户ID拉到详细信息，把折扣指标拉到大小中
2、根据客户的销售额与利润情况，把利润与销售额是否低于平均值来分为两类，我们需要在度量中设置两个新的指标：利润均值判断与销售额均值判断。
利润均值判断指标：
if sum([利润])>attr({sum([利润])/countd([客户 ID])})
then ‘>利润均值’
else ‘<=利润均值’
end
销售额均值判断指标：
if sum([销售额])>attr({sum([销售额])/countd([客户 ID])})
then ‘>销售额均值’
else ‘<=销售额均值’
end
3、因为不能同时对俩个指标进行颜色标记，可以把另外一个放到详细信息，然后再重新设置颜色
4、接着在分析功能加上平均线区分，再根据用户潜力设置不同的颜色，突出重点客户。