数据分析——Tableau数据可视化与仪表盘搭建
目录
前言
一、Tableau介绍
二、基础图表制作
【对比分析:比大小】
柱状图
条形图
热力图(突出显示表)
气泡图
【变化分析:看趋势】
折线图
面积图
构成分析:看占比
饼图
树地图
堆积图
关系分布:看位置
散点图
【聚类分析】
直方图
地图(送餐地址分布)
三、BI仪表盘的搭建
总结
前言
选择Tableau来作为自己开始学习数据分析的首个工具,从数据赋能和数据探索中学习数据,以下全是通过自己实操所得
一、Tableau介绍
- 全世界的数据可视化大神,都在基于Tableau进行可视化创作
- 我们可以在Tableau的可视化社区学习各种顶尖的可视化方案
- https://public.tableau.com/zh-cn/gallery/?tab=viz-of-the-day&type=viz-of-the-day
- 社区推荐的优秀作品每天都会更新
- 数据可视化整体分为四大流派
- 艺术流
- 旨在探索更多的数据表达方法,相当于用数据作画,简直就是艺术品
- 分析流
- 针对某一专项的主体,用可视化充分说明和分析数据,做到高效的信息传达,主题明确,信息全面。
- 实战流
- 为实际的业务场景服务,追求数据的全面性和逻辑,属于能用就行
- 垃圾流
- 艺术流
- 我们可以在Tableau的可视化社区学习各种顶尖的可视化方案
- 但可视化只是Tableau的基操
- 数据赋能和数据探索才是Tableau的正确打开方式
- 数据赋能
让业务一线也可以轻松使用最新数据- 分析师可以直接将数据看板发布到线上
- 自动更新看板
- 自由下载数据
- 线上修改图表
- 邮箱发送数据
- 设置数据预警
- 数据探索
通过统计分析和数据可视化,从数据发现问题,用数据验证假设- 支持亿级数据的连接和处理
- 自由地对字段进行各种计算
- 拖拽就可以轻松制作图表
- 数据可以随意聚合下钻
- 图表类型可以灵活转换
- 内置算法智能建模
二、基础图表制作
【对比分析:比大小】
柱状图
- 举例各个分行/门店/广告计划的成交额
- 使用场景
- 较少变量之间的对比分析
字段=表头,变量=具体值和数据 - 各大区之间的业绩对比
- 各大类商品之间的销售额对比
- 较少变量之间的对比分析
- 图表逻辑
- 在一个或多个【维度】下对【度量】进行统计,从而得到该【维度】下不同变量之间的【度量】差异
条形图
- 举例:各个门店的成交额
- 使用场景:较多变量之间的分析对比;个人之间的业绩比较;各商品之间的销售额对比
- 图表逻辑:与柱状图相比,但在水平展示下,多变量之间的对比更易浏览
热力图(突出显示表)
- 举例:门店数据按日期排序,突出显示GMV
- 使用场景:多维度下多变量的同时对比,并且需要同时查看对比效果和数值
- 各组/商品类别之间的销售额、利润同时对比
- 图表逻辑:在文本上根据度量值大小加上颜色深浅标记
气泡图
- 图表逻辑:用度量代表气泡大小/文本大小,维度代表气泡颜色
- 使用场景:在极多变量下在统一度量上的对比分析
- 词云
【变化分析:看趋势】
折线图
- 全流程转化数据多轴/颜色拆分显示
- 使用场景:基于时间【维度】分析【度量】的数据变化及趋势;
- 图表逻辑:基于时间【维度】的柱状图,但是将展现形式从条形图变为了折线
面积图
- 使用场景:有内部累计关系的值随时间变化;不强调趋势,强调绝对值
- 图表逻辑:在折线图的基础上选择面积作为视觉影射
构成分析:看占比
饼图
- 举例:品牌GMV占比
- 使用场景:一个【维度】下各个变量在某一【度量】下所占比例;性别维度下,男女顾客各占成交金额的百分比
- 图表逻辑:【维度】代表各扇区的颜色,【度量】代表饼图中各扇区角度的大小
树地图
- 使用场景:一个度量在多个维度下的占比展现和分析;各组销售贡献度;各用户用户贡献度
- 图表逻辑:每个方格代表一个该【维度】下的变量,方格的大小代表此变量的在该【维度】下的【度量】占比大小;方格会按照顺序排列,占比最大的在最上方
堆积图
- 使用场景:相同【度量】下,比较一个【维度】下另一个【维度】的占比;各地区各品类产品对销售额的贡献。
- 图表逻辑: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;相对堆积:不展示绝对值,使用合集快表计算:合计百分比,只展示百分比。
关系分布:看位置
散点图
- 举例:CPC、下单人数和gmv
- 使用场景:分析某一【维度】变量在两个【度量】下的分布和变量之间的相关性;产品的销售额和所得利润之间的关系(正相关、弱相关、不相关)
- 图表逻辑:横纵轴各代表一个【度量】,【维度】中的变量则作为一个点,根据横纵轴上的度量值大小确定位置
【聚类分析】
K-means聚类算法,基于欧式距离计算
直方图
- 使用场景:查看单一度量下的数据分布
- 常见分布:2/8法则 马太效应 40-20-10:如果想让app保持增长势头,那么新用户次日留存率,7天留存率和30天留存率应该分别维持在40%、20%和10%左右
- 图标逻辑:将度量下数据分组计数
地图(送餐地址分布)
- 使用场景:基于地理位置的数据分析
- 图表逻辑:以地理位置为店,用点大小、颜色展示度量值大小等特征
三、BI仪表盘的搭建
- 仪表盘搭建原则:符合业务的阅读、思考、操作逻辑
- 明确仪表盘的主题:思考服务人群与需要得到的数据信息
- 仪表盘主题拆解:思考该主题涉及到哪些数据;思考数据的重要程度是否相同; 选取最适合数据的图表
- 开发设计工作表:分为经营情况总览,经营数据详情,每日营收数据,每日流量数据,新老客占比,平台占比,门店占比,投放情况,订单分布,配送分布十大板块
- 构思仪表盘布局
- 最终实操搭建得到下图的仪表盘
总结
通过跟着学习搭建了第一个简易仪表盘,今后还将从python、SQL、Excel等多维度学习关于数据分析的知识
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