tableau度量值计算_Tableau可视化（雷达图）：漫威英雄能力值

工作簿在此：Tableau Public: Marvel_SuperHeros

这次主要挑战了一下Tableau制作雷(zhen)达(ma)图(fan)和放射条形图！！！不过还是硬着头皮死磕到底。。。所幸最后总算成功了，效果还算满意~~~

整个流程分三步：观察数据 > 数据预处理 > 可视化

一、观察/理解数据

总共5个字段【Name】【Attribute】【Name】【Gender】【Value】

df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 180 entries, 0 to 179
Data columns (total 6 columns):
Name              180 non-null object
Attribute Name    180 non-null object
Gender            180 non-null int64
Value             180 non-null int64
dtypes: float64(1), int64(3), object(2)
memory usage: 8.5+ KB df.Name.describe()
count                 180
unique                 30
top       Captain America
freq                    6
Name: Name, dtype: object#Attribute Name中的唯一值
df['Attribute Name'].unique()
array(['Agility', 'Fighting Skills', 'Height', 'Intelligence', 'Speed','Strength'], dtype=object)

二、数据预处理

数据没有大问题，跳过数据清洗阶段，直接进入数据加工阶段，这一阶段主要就是进行数据计算，对“Value”这一度量进行标准化处理。

常见的标准化方法有：min-max标准化（Min-max normalization），log函数转换，atan函数转换，z-score标准化（zero-mena normalization，此方法最为常用），模糊量化法。本文只介绍min-max法（规范化方法）。

极差标准化法，是消除变量量纲和变异范围影响最简单的方法。具体的操作方法为：首先需要找出该指标的最大值（Xmax）和最小值（Xmin），并计算极差（R = Xmax - Xmin），然后用该变量的每一个观察值（X）减去最小值（Xmin），再除以极差（R），即：X' = (X-Xmin) / (Xmax-Xmin)

经过极差标准化方法处理后，无论原始数据是正值还是负值，该变量各个观察值的数值变化范围都满足0≤X'≤1，并且正指标、逆指标均可转化为正向指标，作用方向一致。但是如果有新数据加入，就可能会导致最大值（Xmax）和最小值（Xmin）发生变化，就需要进行重新定义，并重新计算极差（R）。

三、可视化

Tableau雷达图的制作可以参考这里：用Tableau画雷达图

放射条形图可以参考这个：用花型射线图 Radial Chart 对比数据

磨刀不误砍柴功——弄清楚基本概念

有时候总是觉得为什么tableau这么复杂，有些图表连excel都超容易出。很多时候发现自己都在凭感觉作图，而事实上却连最基本的概念“维度”，“度量”，“连续”，“离散”都还没搞清楚。所以，磨刀不误砍柴工，我还是决定自己一边详细地理一理概念，一边总结一下制作步骤。

雷达图 你看的的雷达图不只是一张图，其实是由三张工作表叠加而成

1、同心六边形

构建六边形，关键在于要在直角坐标系中确定六边形6个顶点的位置。其实就是一道数学题：已知圆心（x0,y0），半径r，角度a，求圆上的点坐标：假设圆上任一点为（x1,y1），则 x1 = x0 + r * cos( a ) y1 = y0 + r * sin( a )

所以在这里我们可以：
-圆心默认为直角坐标系原点（0，0）；
-六边形外接圆半径[R]可以自定义；
-6个顶点在圆上的角度分别为：0'，60'，120'，180'，240'，300'，360'
-6个顶点的直角坐标就可以根据以上数据在Tableau中创建以下两个计算字段求得：
· [sin]=SIN([point]PI()/180)[R] · [cos]=COS([point]PI()/180)[R]

构造数据集

根据以上思路，就可以构造创建同心六边形的数据集了，最终的同心六边形完整的数据集如下图

Tableau拖拉拽进行曲

把sin和cos两个度量拖到视图上，出来两个坐标轴和一个点，为什么？

官方文档： 当您第一次连接到数据源时，Tableau 会将包含离散分类信息的任何字段（例如，值为字符串或布尔值的字段）分配给“数据”窗格中的“维度”区域。当您单击并将字段从“维度”区域拖到“行”或“列”时，Tableau 将创建列或行标题。当您第一次连接到数据源时，Tableau 会将包含定量数值信息的任何字段（即其中的值为数字的字段）分配给“数据”窗格中的“度量”区域。当您将字段从“度量”区域拖到“行”或“列”时，Tableau 将创建连续轴。

所以那一点代表了所有点聚合的结果，当然这里我不想要它们聚合，所以这里需要右击sin和cos将其设置成维度。先将cos设置成维度，可以发现视图发生了变化

再将sin设置成维度，视图再一次发生了变化，也离同行六边形越来越近了

接下去试着把标记类型改为线条，可以发现所有的点都被视为一个对象连成了一条线

而我们需要的其实是5条独立的线组成的5个六边形，这时候把[六边形]维度拖到标记里，来对每一组顶点予以区分，得到的结果如下图，确实产生了5组独立的连线，但是点之间连接的顺序还有些问题

记得在开始创建数据时有一个[point]字段，依此记录了每一个点的角度值，将它作为标记的路径拖进来，可以看到[point]默认为聚合，所有点又连成了一个整体

最后一步：将[point]设置为维度，要构造的同心六边形就形成啦~

针对度量和维度，我们了解了基础概念，同时特别要注意的点： -离散字段创建标题、连续字段创建连续轴 -辨别视图中的字段是度量还是维度的依据在于该字段是否已聚合 -维度和度量是可以相互转化的 -离散字段和连续字段也是可以相互转化的 -维度/度量和离散/连续不是必然对应的

2、放射线 先看一下最终成图和完整的数据集

3、面积图

开始造吧！

目标依旧是计算得到每个点的直角坐标

创建计算字段

确定径向角：

[Angel]=(INDEX()-1) * (1/WINDOW_COUNT(COUNT([Radial Field])))*2*PI()

注：这里的[Radial Field]可以根据不同的可视化项目代入不同数据，这里我们要用到之前我们标准化处理后的能力值[Value_N*100]

确定半径：

[radial normalized length]=[Radiul Inner]+IIF(ATTR([Path])=0,0,SUM([Radiul Field])/WINDOW_MAX(SUM([Radiul Field])) * ([Radiul Outer]-[Radiul Inner]))

参数：[radial inner]、[radial outer]

这个应该算是增强版的径向长度通用计算公式，和之前的半径计算公式

[R]=IIF(ATTR([内外环])= 0, 0, SUM([数值])/WINDOW_MAX(SUM([数值])))是一个原理，只是增加了两个参数内径和外径，更适用于放射条形图~

弄懂原理以后，自己可以简化一下，比如：

[radial normalized length]=SUM([Radiul Field])/WINDOW_MAX(SUM([Radiul Field]))

计算(x,y)

[radial x]=[radial normalized length]*COS([Radial Angel])

[radial y]=[radial normalized length]*SIN([Radial Angel])

接着进行拖拉拽

基本可以参考前面创建六边形的步骤啦

差不多了，啰啰嗦嗦到此为止~