“数据”窗格包含一些不是来自原始数据的字段,“度量值”和“度量名称”就是其中两个。Tableau 会自动创建这些字段,因此您可以构建涉及多个度量的特定视图类型。

“度量值”字段包含数据中的所有度量,这些度量被收集到具有连续值的单个字段中。从“度量值”卡中拖出个别度量字段,从视图中将其删除。

“度量名称”字段包含数据中所有度量的名称,这些度量收集到具有离散值的单个字段中。

如何使用度量名称和度量值

Tableau 会自动创建这些字段,因此您可以构建涉及多个度量的特定视图类型。

从大多数方面来看,“度量值”和“度量名称”与 Tableau 中的其他字段类似:

您可以为“度量名称”显示筛选器。

您可以设置“度量值”的格式 — 系统随后将继承该格式设置作为所有度量的默认格式设置。

您可以将“度量值”和“度量名称”放在功能区上。

您可以为“度量名称”的值分配别名。

您可以更改“度量名称”值的手动排序顺序。

“度量值”卡

当“度量值”位于视图中时,Tableau 将创建一个“度量值”卡(下图红色框线中的卡),其中列出了数据源中具有其默认聚合的度量。

可通过将单独的度量拖出“度量值”卡,将其从视图中移除。

关于度量名称

当您需要在视图中显示多个度量时,可以使用“度量值”和“度量名称”字段。向视图中添加“度量名称”时,所有度量名称在视图中都显示为行标题或列标题。标题包括各个度量名称。当使用显示多个度量的文本表时,此功能将会很有用。例如,假设您有一个文本表,其中包含按地区划分的各部门类别的聚合利润。

现在,假设您要显示每个类别和地区的利润和销售额。向文本表中添加“Sales”(销售额)(通过将其拖放到视图中来实现)时,将对度量进行组合,并将“度量值”字段添加到“文本”。“度量名称”字段将自动添加到“行”功能区。

请注意在默认情况下标题名称是如何移除聚合标签的。您可能需要包括聚合或称其为“Total Profit”和“Total Sales”。若要更改度量名称,请在“行”功能区上右键单击(在 Mac 上按住 Control 单击)“度量名称”字段并选择“编辑别名”。进行更改,然后单击“确定”。

使用度量名称和度量值创建可视化项

通过“度量值”和“度量名称”,您可以使用默认聚合同时显示数据源中所有度量的值。以下视图是使用 Sample - Superstore 数据源创建的。它使用默认聚合显示“数据”窗格中所有度量的值。

创建此视图

使用 Superstore 示例工作簿创建新工作表。

将“度量值”拖动到行

单击“智能显示”中的文本表。

“智能显示”中的文本表。

当然,此视图仅仅适合于对数据进行快速调查,因为您无法通过比较不是度量同一内容的数字来生成大量细节 -“Profit”(利润)和“Sales”(销售额)均以美元为单位,但“Discount”(折扣)和“Profit Ratio”(利润率)则为百分比。

何时将度量名称和度量值自动添加到视图中

Tableau 会自动将“度量名称”和“度量值”字段添加到视图,以响应您执行的某些操作。

混合轴

可通过混合轴来在同一个连续轴中显示多个度量。有关详细信息,请参阅将多个度量的轴融合为一个轴。当您使用此方法时,Tableau 会自动将“度量名称”和“度量值”添加到视图,从而允许您向混合轴中添加其他度量。

在视图中有多个度量时使用智能显示

如果视图中有多个度量,当您从“智能显示”中选择某些可视化类型时,Tableau 将自动添加“度量名称”和“度量值”(或只添加“度量名称”)。

如果在视图中有多个度量时选择并排显示的条形,Tableau 会同时添加“度量值”和“度量名称”。例如,您的原始视图可能使用折线来显示一段时间内的“Sales”(销售额)和“Profit”(利润):

如果从“智能显示”中选择并排显示的线条,视图将更新以包括“度量名称”和“度量值”:

如果在视图中有多个度量时从“智能显示”中选择并排显示的圆形,Tableau 将会添加“度量值”和“度量名称”:

如果在视图中有多个度量时从“智能显示”中选择双线条,则 Tableau 会添加“度量名称”,但不会添加“度量值”:

这类似于混合轴,只不过 Tableau 使用单独的值范围(视图左侧一个范围,右侧一个范围)来使线条尽可能紧密对齐。而对于混合轴,Tableau 只使用一个值范围,并且线条可能紧密对齐,也可能不会紧密对齐。

度量名称和度量值如何使用每个度量的图例

如果视图中有“度量值”和“度量名称”,您可以为每个单独度量的数据进行颜色编码。有关详细信息,请参阅度量值和颜色图例。

tableau度量值计算_度量值与度量名称相关推荐

  1. 短文本相似度在线计算_短文本相似度在线比较_短文本相似度在线查询_自然语言处理_百度AI开放平台

    短文本相似度计算服务能够提供不同短文本之间相似度的计算,输出的相似度是一个介于0到1之间的实数值,越大则相似度越高.相似度数值建议在一组数据中进行整体比对选用,输出数值越大,则代表语义相似程度相对越高 ...

  2. 余弦cos计算相似度

    余弦计算相似度度量 相似度度量(Similarity),即计算个体间的相似程度,相似度度量的值越小,说明个体间相似度越小,相似度的值越大说明个体差异越大. 对于多个不同的文本或者短文本对话消息要来计算 ...

  3. 一文看懂推荐系统:召回02:Swing 模型,和itemCF很相似,区别在于计算相似度的方法不一样

    一文看懂推荐系统:召回02:Swing 模型,和itemCF很相似,区别在于计算相似度的方法不一样 提示:最近系统性地学习推荐系统的课程.我们以小红书的场景为例,讲工业界的推荐系统. 我只讲工业界实际 ...

  4. Tableau(9):计算字段、表计算、自定义表计算

    文章目录 一.计算字段 二.表计算 三.自定义表计算 参考资料 一.计算字段   步骤1:导入全球超市订单数据   步骤2:创建成本(销售额-利润)字段   步骤3:创建盈利标志(若利润大于0盈利,反 ...

  5. tableau度量值计算_Tableau 基础 | 表计算函数

    才发现,一不小心写了这么多篇表计算主题的文章了: 但是呢,表计算博大精深,还会持续研究下去的. 开始研究表计算(Table Calc)的内容了,总觉得官方的help稍微有些不符合学习理解的规律 表计算 ...

  6. 网络篇 OSPF度量值计算-43

    OSPF度量值计算 默认情况下,思科路由器根据接口的带宽来计算OSPF的开销,带宽越高,开销就越低.默认情况下计算的公式为:OSPF度量值=100/接口带宽(接口带宽以Mbit/s为单位)或者OSPF ...

  7. word2vec相似度计算_图解word2vec(原文翻译)

    文章转载自公众号 机器学习初学者 , 作者 机器学习初学者 自2013年以来,word2vec一直是一种有效的词嵌入的方法,本文把word2vec用图解的方式进行,全篇没有数学公式,非常通俗易懂,推荐 ...

  8. word2vec相似度计算_文档相似度助力搜索引擎

    几种简单相似度算法: 1.简单共有词判断 假设现有文本A和B,将A.B经过分词.去停用词之后形成集合A={a1,a2,...,an}和集合B={b1,b2,...,bn}.用NUM(A∩B)表示集合A ...

  9. 软件工程java向量相似度计算_向量的相似度计算常用方法9个

    <向量的相似度计算常用方法9个>由会员分享,可在线阅读,更多相关<向量的相似度计算常用方法9个(5页珍藏版)>请在人人文库网上搜索. 1.向量的相似度计算常用方法相似度的计算简 ...

  10. java中的圈复杂度计算_[代码质量] 圈复杂度和代码质量优化(附带示例代码纠正代码质量)...

    什么是圈复杂度? --------------------------------------- 圈复杂度(Cyclomatic Complexity)是衡量计算机程序复杂程度的一种措施.它根据程序从 ...

最新文章

  1. 计算机基础知识综合试卷一,计算机基础知识试题及答案a
  2. R语言dplyr包数据列重排(reorder)实战:把特定数据列移动到第一列、把特定数据列移动到最后一列、数据列多列重排、按照字母顺序重排数据列、把数据列反序
  3. influxdb java_身为Java程序员想拿高薪?这份分布式的pdf你一定不能错过
  4. Verilog自编函数clog2替代SV中的系统函数$clog2
  5. 经典复现:《统计学习方法》的代码实现(在线阅读!)
  6. python 时间-秒_Python-代码等待10秒不直观,教你用进度条显示时间进度
  7. Angular CLI 全局 ng.cmd 文件内容分析
  8. 如何从finally块访问方法的结果值
  9. Qt工作笔记-XML文件的写入
  10. 来自java文档 InputStream类
  11. 本人复习总结全部资料及其简历供大家參考
  12. js自定义对象 (转)
  13. 解决电脑右键新建没有文本文档的问题
  14. myqq框架 python插件
  15. 2022暑期学校——简单实现2021年电子设计竞赛国赛题目
  16. 菜鸟的Android之路-02《eclipse新建android project》
  17. 复合调味品崛起,海天还会是YYDS吗?
  18. 微信程序开发系列教程(二)微信订阅号+人工智能问答服务
  19. 多IP服务器怎么样?多IP服务器有什么优势?
  20. 新能源车车牌识别c++

热门文章

  1. TSO、UFO、GSO、LRO、GRO和RSS介绍(ethtool命令)
  2. 记java的那些编辑器的故事之凌嘉文+李晓彤-结对编程
  3. 33种名车的标志及名称来历
  4. dxp交流电源怎么找_常见dxp元件搜索方法
  5. 文件夹压缩为war包
  6. ffmpeg加马赛克
  7. Windows10 怎么添加开机启动项
  8. java timezone 中国_Java中TimeZone类的常用方法
  9. html中header怎么设置,HTML中的header标签怎么用?
  10. PS 2021插件nik collection 闪退怎么办,Nik Collection崩溃闪退解决方法