Tableau 探索式模型.docx

Tableau探索式分析功能非常强大，各种功能组合似乎有着无限的可能性。
今天笔者会分析这种探索式模型解题思路，一起看看这种探索式分析功能是如何做到的。

要掌握探索式分析，先要掌握探索式分析背后的思维模型。
理式分析的入口，要理解分析模型首先得理解配置模型。
Table主要配置分为行、列、标记与筛选。通过这四个配置区域可以组合成千变万化的数据洞察模型。既然如此，让我们看看这种配置思路是什么，以及为何这四种配置相互组合就能覆盖整个探索式分析场景？
我们不需要考虑三维数据分析场景，因为三维透视的关系，图形丢失了精确大小关系，没有精度的数据是没有分析价值的。由于在二位平面中分析数据，大部分图表都可以用“行、列”方式进行配置。
也许有人会问，为什么不用维度与度量替代行列呢？这是一个很好的问题，有数据分析经验的人会站在维度与度量角度思考问题，因此对于任意图表，只要配置维度、度量即可呀？笔者从三个方面说说自己的理解：
探索式分析思路中，不关心图表是什么，也不关心图表如何展示，因此图表是千变万化的，比如折线图可以横过来，条形图也可以变成柱状图，因此你将维度放到列，就是一个柱状图，你将维度放到行，就是一个条形图
将精力真正放到你要拖拽的字段上。由于字段已经有维度、度量的区别，配置区域就不要再限定维度与度量了，减少理解成本。
维度与度量可以同时放在行或列上，这是探索式分析的另一个精髓能力，看下图：
做探索式分析功能时，要跳出思维定式：为什么条形图的纵轴不能放维度呢？如上图所示，如果行拖拽了两个不同的度量，那么可以出现两条线或者双轴图但当拖拽一个维度一个度量时，可以对图表进行分面，比如观察2013〜2016年不同顾客对销量的贡献。
行
表格类的行、图表类的纵轴。一般建议放置度量字段。
列
表格类的列、图表类的横轴。一般建议放置维度字段。
如上所示，无论行还是列，都可以进行任意维度度量组合，且字段数量不限而且可以在任何层级进行下钻。对图表来说，多个维度时需要进行分面处理：
如上图所示，将列放置两个维度字段成为柱状图，那么横轴就要同时表示两个维度，如上图所示。如果横轴还有更多的维度，可以再不断对横轴进行拆分。
横轴（列）多维度字段的顺序也会影响图表的展现。上图最后一个字段是
Category默认是离散的，所以这个离值就决定了图表使用柱状图，图表类型由维度周最后一个字段连续或离散决定。
比如我们对调OrderDate与Category会怎样？我们得到了三个不同类目近12个月的趋势，之所以是折线图，因为图表的维度
轴（列）是连续的。如果我们对0rderDate进行天级别的下钻：
可以看到，下钻功能本质上就是维度轴支持对多个维度字段拆分处理。只要图表支持了维度轴任意维度字段的分面展示，那么配置端就可以将下钻按照拖了多个字段的方式去理解了。
如果我们将折线图切换为表格，会发生什么？
我们会发现，原本存在于列的Category被自动挪到了行，原本存在于行的
Sales被挪到了“标记”区域。在正式介绍“标记”区域前，先理解一下为何会发生这种转变：
表格类组件是双维度组件，折线图是单维度组件。也就是表格的行与列都是维度，而折线图横轴作为维度后，纵轴就要作为度量。上面的例子中，折线图维度有两个字段，虽然通过分面方式渲染出来了，但当切换为支持双维度的表格后，可以将多余的一个维度挪到表格组件另一个维度区域中。
而表格行与列都是维度的情况下，单元格的值就需要用“标记”中文本来表示，因此原折线图的度量字段自动转移到了“标记”区域。
标记
标记区域也采取字段拖拽的方式，即对字段进行标记。
标记区域分为颜色、大小、标签、详细信息、工具提示、路径。标记正如其名是作用于图表上的标记，即不会对图表框架有实质性影响的辅助标记信息。
对不同图表来说，影响最大的是行与列，它能决定用什么图表，如何拆分数据。而标记往往是改变图表中辅助性元素，比如文字或者颜色等等。
工具提示
不影响任何图像显示，仅仅在提示信息中新增字段信息。
对图表来说，指的是Tooltip提示信息增加对应的字段：
从上图可以看到，利润字段放在工具提示区域，则图表的Tooltip会新增利润这个字段的信息。值得关注的是，Tableau所有图表都支持Tooltip包括表格：
这保证了配置统一，行为统一。
大小
控制图表大小。
对于线图，控制线的粗细；对于气泡图控制气泡大小；对于柱状图控制柱子粗
细；但是对面积图与表格没有明显作用。这得益于Tableau将每个图表大小属性尽可能抽象出来。
文本
即直接展示在图表上的文本。
对普通图表来说，文本体现为Label，即直接展示在图表上的文字。比如柱状图默认是没有Label文字的，要将