Jekyll2019-05-29T16:48:30+00:00https://luo00789.github.io/atom.xml在更广阔的世界学习知识，享受真的会有吗2019-03-29T00:00:00+00:002019-03-29T00:00:00+00:00https://luo00789.github.io/infovis/%E4%BD%9C%E5%93%81<h1 id="个人作品">个人作品</h1> <h2 id="推文文稿撰写推文排版">推文（文稿撰写/推文排版）</h2> <p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/RVFcm_Rdtgwef92A5KJKCQ">https://mp.weixin.qq.com/s/RVFcm_Rdtgwef92A5KJKCQ</a> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/fA_Mdg7qmbReoSFR-okYQQ">https://mp.weixin.qq.com/s/fA_Mdg7qmbReoSFR-okYQQ</a> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/l_vJWoL9GiIMtvFaNLU4Yg">https://mp.weixin.qq.com/s/l_vJWoL9GiIMtvFaNLU4Yg</a> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/2JoQq2x6B4vn294CWmwehg">https://mp.weixin.qq.com/s/2JoQq2x6B4vn294CWmwehg</a> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/d5UeTgPHhmuM9nedMGYVJw">https://mp.weixin.qq.com/s/d5UeTgPHhmuM9nedMGYVJw</a> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/WkGCZTl9oM6qKHOovGxDpg">https://mp.weixin.qq.com/s/WkGCZTl9oM6qKHOovGxDpg</a> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/2BbyoxuuP2YNt5qD1N5fzw">https://mp.weixin.qq.com/s/2BbyoxuuP2YNt5qD1N5fzw</a> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/htpRTD8k3hTFfEITnbBP2g">https://mp.weixin.qq.com/s/htpRTD8k3hTFfEITnbBP2g</a> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/B14FcHRH_wkiwQELmURanA">https://mp.weixin.qq.com/s/B14FcHRH_wkiwQELmURanA</a> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/vPa389nXVHpds7afbLcRPA">https://mp.weixin.qq.com/s/vPa389nXVHpds7afbLcRPA</a></p> <h2 id="ps">ps</h2> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/ps.jpg" alt="ps1" /></p> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/ps2.jpg" alt="ps2" /></p> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/ps3.jpg" alt="ps3" /></p> <h2 id="ai">ai</h2> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/ai1.jpg" alt="ai1" /></p> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/ai2.jpg" alt="ai2" /></p> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/ai3.jpg" alt="ai3" /></p> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/ai4.jpg" alt="ai4" /></p> <ul> <li>学院奖托纳广告海报</li> </ul> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/ai5.jpg" alt="ai5" /> <img src="https://luo00789.github.io/images/ai6.jpg" alt="ai6" /></p> <ul> <li>学院奖锐澳广告海报</li> </ul> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/ai7.jpg" alt="ai7" /> <img src="https://luo00789.github.io/images/ai8.jpg" alt="ai8" /></p> <h2 id="pr">pr</h2> <iframe src="//player.bilibili.com/player.html?aid=53919288&amp;cid=94320616&amp;page=1" scrolling="no" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true"> </iframe>

个人作品集(ps\ai\pr)

2018-01-07T00:00:00+00:002018-01-07T00:00:00+00:00https://luo00789.github.io/infovis/tableau%E6%9C%9F%E6%9C%AB<h1 id="tableau期末作品">Tableau期末作品</h1> <h2 id="主题">主题</h2> <ul> <li>我选择了宝马、奔驰、本田、日产、奥迪、大众、丰田7家大家熟知的汽车公司的在全国开设分布的4S店</li> </ul> <h2 id="作品">作品</h2> <ul> <li><a href="https://luo00789.github.io/infovis/qimo/index.html">中国4S店（宝马、奔驰、本田、日产、奥迪、大众、丰田）</a> <img src="https://luo00789.github.io/images/故事.png" alt="finallywork" /></li> </ul> <h2 id="个人观点">个人观点</h2> <ul> <li>首先从全国分布可以看出，无论在什么情况下，只要是现代的科技产业，都是集中于沿海地区，而西藏及新疆可以说是没多少个（新疆相对于西藏来说还要多点）</li> <li>其次，在江浙沪、北上广等沿海地区，可以看出是奥迪、宝马这两款德系车的店相对较多，而越往内陆则是大众以及那三款日系车（本田、丰田、日产）较多相对较多，而奔驰则处于中间这么一个尴尬地位（在沿海不算多，在内陆更是少之又少） <ul> <li>大众作为德系车，其数量却没有另外三款德系车的少，在生活中，大众也算是比较亲民的一款车，很多人家中都在开或曾经开过大众</li> </ul> </li> <li>性价比高的日系车，在全国基本都有设立4S店，可以看出国民的选择还是倾向于日系车</li> <li>德系车除了大众，其余三个都是主打中高档汽车，价格不够亲民且性价比失衡，对于大部分国民的购买力来说，还不在大部分国民的购车考虑范畴内，因而大多设立在沿海经济发大及内陆经济较好地区</li> </ul>

德系车（宝马、奥迪、奔驰、大众）VS日系车（日产、丰田、本田）

2018-01-06T00:00:00+00:002018-01-06T00:00:00+00:00https://luo00789.github.io/infovis/tableau%E6%9C%9F%E4%B8%AD<h1 id="tableau期中作品">Tableau期中作品</h1> <h2 id="主题">主题</h2> <ul> <li>我们小组选择了城乡收入差距为主题</li> </ul> <h2 id="作品">作品</h2> <ul> <li><a href="https://luo00789.github.io/infovis/tableau/tab.html">小组作品</a></li> </ul> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/tableau4.png" alt="teamwork" /></p> <ul> <li><a href="https://luo00789.github.io/infovis/qizhong/index.html">个人作品</a></li> </ul> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/tableau2.png" alt="personalwork" /></p> <h2 id="小组结论">小组结论</h2> <ul> <li>人力资本因素、产业结构因素、城市化水因素与泰尔指数均达到显著关系。而经济水平因素没有达到显著。因此 ： 协调城乡收入差距应该 <ul> <li>（1） 把握城市化发展契机。城市化主要通过农业经济结构升级，对城乡收人差距产生影响 。</li> <li>（2） 重视农村人力资本发展。培养高水平人才，激励人才回乡发展。 从而缩小区域间的城乡收入差距</li> </ul> </li> </ul>

城乡收入差距与泰尔指数

2018-01-05T00:00:00+00:002018-01-05T00:00:00+00:00https://luo00789.github.io/infovis/tableau%E4%B8%AA%E4%BA%BA<h1 id="tableau期中作品">Tableau期中作品</h1> <h2 id="主题">主题</h2> <ul> <li>我们小组选择了城乡收入差距为主题</li> </ul> <h2 id="作品">作品</h2> <p><a href="https://luo00789.github.io/infovis/personal/index.html">个人作品</a> <img src="https://luo00789.github.io/images/tableau3.png" alt="work" /></p> <h2 id="个人观点结论">个人观点结论</h2> <ul> <li>收入、消费和失业率是宏观经济的三大变量，三个变量两两之间都存在协整关系,即具有长期均衡关系。但协整关系仅仅表示一种长期的均衡关系，而消费者会经常根据经济变量的短期变化(如通货膨胀率、收入的变化)来向长期衡的消费量调整。人民的生活水平处于稳定改善之中，就业情况没有剧烈的波动，这也正说明了改革开放以来中国的经济发展呈现出快速、稳定的态势。</li> <li>城镇居民的消费收入弹性较大，具有较高的边际消费倾向。这可能是因为，我国还是一个发展中国家，城镇居民人均可支配收入水平还相对较低，所以消费倾向相对较高。</li> <li>随着我国经济的进一步发展，居民收入水平的上升，未来消费倾向应该会有所下降。</li> <li>一般来说,失业率上升,居民收入相对减少,从而引起居民消费支出的减少;反之,失业率下降,居民收入相对增加,从而引起居民消费支出也有所增加。但是在我国城镇居民失业率和人均可支配收入、人均消费支出的变动关系中,总体上并没有这种此消彼长的逆向效应,相反,两者之间还呈现出较大程度的正相关关系。这表明,失业率并没有对居民收入和消费支出产生逆向的拉动作用。原因可能是 <ul> <li>第一，在工资刚性和劳动力市场结构性失衡(失业与职位空缺并存)条件下，形成失业与工资上升并存的格局；</li> <li>第二，消费刚性和通胀的替代效应也会减弱失业率上升对居民消费支出的遏制作用；</li> <li>第三，我国的旧体制中隐形失业的释放和近几年产业结构的大调整，使失业率呈逐级上升态势，总体上对人均收入水平的影响还很小，不至于成为牵制居民消费的力量。</li> </ul> </li> <li>居民人均收入与消费的关系很密切。对此,我们的解释是： <ul> <li>收入仅仅是众多影响居民消费的因素之一，其他影响因素还包括居民财富存量、利率、商品价格、消费理念、消费环境以及消费预期等因素的影响。比如失业率在某种程度上增加了未来收入的不确定性，影响居民的收入预期,进而影响消费支出。</li> </ul> </li> <li>我国城镇居民的消费受到收入的重要影响，要想提高居民的生活消费水平，增加他们的可支配收入是一个最根本的途径，但旨在增加他们收入的短期性政策,其效果并不明显，要从根本上建立长效机制，改善消费环境、加快商品物流和信息流通、更新消费观念等，特别是加强社会保障制度的建设,使子女教育、医疗、养老、住房、失业、工伤、生育等方面的顾虑对于居民消费的强力抑制作用弱化。</li> <li>失业率对居民人均可支配收入和消费支出 没有产生逆向作用，可能的原因是工资刚性以及我国劳动力市场存在结构性失衡，失业在中国来说更大程度上是社会问题。因此,应该从完善劳动力市场、加大对劳动力的教育和培训力度、提高劳动力的劳动技能和就业需求的匹配度等方面解决我国的失业问题。</li> </ul>

收入、消费与失业率

2018-01-04T00:00:00+00:002018-01-04T00:00:00+00:00https://luo00789.github.io/postinfovis/tableau%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0<h1 id="用tableau可以很好地制作多种图表">用Tableau可以很好地制作多种图表</h1> <ul> <li>使数据囿于孤立、静态的图形中，会限制您能够回答的问题数量。让数据把来龙去脉娓娓道来，成为决策的核心所在。把相关图表结合起来。添加地图。设置筛选条件向更深层次挖掘。结果如何？以风驰电掣的速度获得商业洞见以及问题的答案。————摘自《which_chart_V6》</li> </ul> <h2 id="图标分类">图标分类</h2> <h3 id="条形图">条形图</h3> <ul> <li>条形图位居最常见数据可视化方式之列。</li> <li>利用条形图，可迅速做出比较，一目了然地揭示高低点。</li> <li>如果数值数据能够顺畅归入不同类别，那么条形图就尤为有效，便于您快速看清数据中显示的趋势。</li> </ul> <h3 id="折线图">折线图</h3> <ul> <li>和条形图和饼图一样，折线图也是最常用的一种图表类型。</li> <li>折线图可连接各个单独的数值数据点，结果就是可视化数值序列简单、直接的方式。</li> <li>折线图的主要用途就是显示一段时间内的趋势。</li> </ul> <h3 id="饼图">饼图</h3> <ul> <li>饼图应该用来显示信息的相对比率（或百分率），仅此而已。</li> <li>饼图往往遭到无节制的滥用，置这一建议的限定情境于不顾，结果就是，饼图是误用最多的图表类型。</li> <li>如果要比较数据，请让条形图或堆积条形图担当此任。</li> </ul> <h3 id="地图">地图</h3> <ul> <li>无论是邮政编码、州简称、国名，还是自定义地理编码，有任意一种位置数据的情况下，您都需要在地图上查看数据。</li> <li>只要有经纬度的具体位置数据，就可以制作出地图</li> </ul> <h3 id="散布图">散布图</h3> <ul> <li>想要再深入挖掘一些数据，但不确定不同信息的关联方式，或者是否有关联。</li> <li>散布图是大概了解趋势、集中度、极端数值的有效方式，可指导您应该进一步把考察工作着重在哪一方面。</li> </ul> <h3 id="甘特图">甘特图</h3> <ul> <li>甘特图对于说明项目各元素的起始与终止日期效果非常好，符合实现对于项目的成功非常重要，清楚看到需要完成的内容和截止时间。</li> <li>尽管大部分人把甘特图与项目管理联系到一起，它们还能用来理解随时间推移人员或机器的变化情况。</li> </ul> <h3 id="气泡图">气泡图</h3> <ul> <li>气泡图不是自成一类的可视化，而应视为强调散布图或地图上数据的手段。</li> <li>我们使用气泡的原因是圆圈的不同大小揭示数据的意义。</li> </ul> <h3 id="直方图">直方图</h3> <ul> <li>希望查看数据的跨组分布情况时使用直方图。</li> <li>有时候，您不必知道哪种归类方法对数据有意义，您可以使用直方图尝试不同方法，确保创建的组大小均衡，与分析相关。</li> </ul> <h3 id="靶心图">靶心图</h3> <ul> <li>设定了目标并希望参照目标跟踪进展时，靶心图就是理想之选。</li> <li>就其核心而言，靶心图是另一种形式的条形图。其设计宗旨是替代仪表板量具、仪表和温度计。因为这些图像一般不能显示足够的信息，并且需要占用宝贵的仪表板空间。</li> <li>靶心图将主要度量值与一个或多个其他度量值比较，并且以明确的绩效指标为背景，呈现比较情况。通过靶心图可立即看清主要度量值相对于总体目标的表现情况。</li> </ul> <h3 id="热点图">热点图</h3> <ul> <li>热点图是使用色彩跨两个类别比较数据的理想方式。</li> <li>作用是快速看清两个类别的交集哪里最强，哪里最弱。</li> </ul> <h3 id="突出显示表">突出显示表</h3> <ul> <li>突出显示表让热点图更进一步。</li> <li>除了用色彩显示数据的交叉情况外，突出显示表还在上方添加数字，提供更多详细信息。</li> </ul> <h3 id="树形图">树形图</h3> <ul> <li>这些图表使用一系列的矩形，嵌套在其他矩形内，以相对于整体的比例显示分层数据。</li> <li>顾名思义，把这种图表中的数据想成一棵树：每根树枝都赋予一个矩形，代表其包含的数据量。每一矩形再细分为更小的矩形（或者分枝），仍然以其相对于整体的比例为依据。通过各个矩形的大小和色彩，您往往可以在数据的各个部分（甚至是类别）间看到某些模式。</li> <li>树形图还能有效利用空间，便于您一目了然地看到整个数据集。</li> </ul> <h3 id="箱型图盒须图">箱型图（盒须图）</h3> <ul> <li>箱形图又称盒须图，是显示数据分布情况的重要方式。</li> <li>其名称显示这种图的两个部分：盒，包含数据的中位数，以及第 1 和第 3 个四分位数（比中位数分别大、小 25%）；须，一般代表四分 位距 1.5 倍以内的数据（第 1 和第 3 个四分位数之间的差）。“须”也可用来显示数据内的最高和最低点。</li> </ul> <h2 id="个人对于tableau以及数据可视化的学习心得">个人对于Tableau以及数据可视化的学习心得</h2> <ul> <li>我觉得，学习Tableau以及信息可视化，需要对数据有一种敏感的嗅觉和观察力，你要懂得去发现数据，发现事物之间的关联性的，以至于能够做出有效的数据表以及易懂的数据可视化</li> <li>需要扎实的python基础，对于数据的收集和清理有很大的帮助</li> <li>需要对图标有足够的认识和了解（我个人承认还未做到），在熟悉了解图标后，才能准确的做出你所需要的，能准确反应你数据的图表</li> </ul> <p><a href="e.nfu.edu.cn">教学网有对应课程</a></p>

创建图表或图形可以在两者间建立联系，但有时候不确定使用哪种类型

2018-01-04T00:00:00+00:002018-01-04T00:00:00+00:00https://luo00789.github.io/postinfovis/tableau%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B05<h1 id="为何将数据放在地图上">为何将数据放在地图上？</h1> <ul> <li>将您的数据放在地图上有很多原因。也许您的数据源中有一些位置数据？或者也许您认为地图真的可以让您的数据很受欢迎？这两个都是创建地图可视化项的足够好的理由，但一定要记住，地图像任何其他类型的可视化项一样有特定用途：它们可以回答空间问题。</li> <li>您在 Tableau 中制作地图是因为您有空间问题，您需要使用地图来了解数据中的趋势或模式。</li> <li>但什么是空间问题呢？下面可能是一些例子： <ul> <li>哪个州/省/市/自治区的农贸市场最多？</li> <li>美国的肥胖率高发区在哪里？</li> <li>我所在城市的每条地铁线路中哪个地铁站是最繁忙的地铁站？</li> <li>风暴随着时间的推移往哪里移动？</li> <li>人们按照当地的自行车共享计划在哪里借出和归还自行车？</li> </ul> </li> <li>所有这些都是空间问题。但是，地图是回答它们的最好方式吗？</li> </ul> <h2 id="应在何时使用地图表示数据">应在何时使用地图表示数据？</h2> <ul> <li>如果您有空间问题，那么地图视图可能是回答此问题的好方法。然而，情况可能并不总是这样。 <ul> <li>例如，上面列表中的第一个问题：哪个州/省/市/自治区的农贸市场最多？</li> <li>如果您有一个数据源，其中包含每个州/省/市/自治区的农贸市场列表，则可以创建一个地图视图，如下所示。您能轻易地说出纽约和加利福尼亚的区别吗？哪一个有更多农贸市场？</li> </ul> </li> </ul> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/maps_build3.1.png" alt="sudy" /></p> <ul> <li>如果您改为创建条形图将会怎样？现在是不是很容易发现具有最多农贸市场的州/省/市/自治区？</li> </ul> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/maps_build4.1.png" alt="sudy" /></p> <p>上述示例是不同类型的可视化项能够比地图更好地回答空间问题的多种情况之一。 所以您什么时候知道是否应该使用地图视图？</p> <ul> <li>一个经验法则是问自己是否可以更快地回答您的问题，或者使用另一个可视化项是否更轻松。如果答案是肯定的，那么或许地图视图不是您要使用的数据的最佳可视化项。如果答案是否定的，请考虑以下因素： <ul> <li>回答问题的地图既具有适当的数据表示形式，又具有吸引人的数据表示形式。换句话说：数据没有误导性，地图很吸引人。</li> <li>如果您的地图很漂亮，但数据具有误导性，或者不够深入，那么您就会面临人们误解您的数据的风险。这就是为什么创建准确且诱人地表示数据的地图很重要的原因。</li> </ul> </li> </ul> <h2 id="可在-tableau-中构建什么类型的地图">可在 Tableau 中构建什么类型的地图</h2> <h3 id="比例符号地图">比例符号地图</h3> <p>比例符号地图非常适合显示各个位置的定量数据。例如，您可以标绘世界各地的地震，并按震级来确定它们的大小。</p> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/maps_symbol6.png" alt="study2" /></p> <h3 id="面量图填充地图">面量图（填充地图）</h3> <p>面量图在 Tableau 中也称为填充地图，非常适合显示比例数据。例如，如果您想看一看美国每个县的肥胖率，则可以考虑创建一个面量图，看看您是否可以发现任何空间趋势。</p> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/choropleth_maps1.png" alt="study3" /></p> <h3 id="点分布图">点分布图</h3> <p>当您要显示近似位置并且要寻找可视数据群集时，可以使用点分布图。例如，如果您想查看去年美国所有冰雹的发生地，则您可以创建一个点分布图，看看是否可以发现任何群集。</p> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/maps_build7.png" alt="study3" /></p> <h3 id="流线图路径图">流线图（路径图）</h3> <p>您可以使用流线图连接地图上的路径，并查看随时间发生的事件的地点。例如，您可以跟踪一段时间内世界各地的主要风暴的路径。</p> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/maps_build8.png" alt="study3" /></p> <h3 id="蜘蛛图起点-终点图">蜘蛛图（起点-终点图）</h3> <p>您可以使用蜘蛛图来显示起点位置和一个或多个终点位置的交互方式。例如，您可以连接地铁站之间的路径以在图上绘制路径，或者可以跟踪从起点到一个或多个终点的自行车共享车道。</p> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/maps_build9.jpg" alt="study4" /> <img src="https://luo00789.github.io/images/spidermap1.png" alt="study4" /></p> <blockquote> <p>摘自<a href="https://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/help.html#maps_build.html">Tableau 帮助</a></p> </blockquote>

Tableau中的地图

2018-01-03T00:00:00+00:002018-01-03T00:00:00+00:00https://luo00789.github.io/postinfovis/tableau%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B02<h2 id="有效">有效</h2> <p>当我们 (设计者) 可视化数据时, 我们会在形状、颜色、位置等方面对数量信息进行编码。然后, 观众必须对这些信息进行解码。克利夫兰和麦吉尔研究了人们能够最准确解码的内容, 并将其排列在下面的列表中。</p> <ul> <li>沿着一个共同的尺度定位, 例如散点图</li> <li>在相同但不结盟国家的刻度上的位置, 例如多个散点图</li> <li>长度, 例如条形图</li> <li>角度 &amp; 斜度 (领带) 例如饼图</li> <li>区域, 例如气泡</li> <li>卷、密度和颜色饱和度 (领带), 例如图</li> <li>颜色色相, 例如newsmap</li> </ul> <h2 id="框架">框架</h2> <ul> <li>现在, 在你去避开所有不在前三的东西之前, 请记住, 这个列表并不意味着要在你的数据图形中使用什么和什么不应该是一个明确的答案。克利夫兰和麦吉尔注意到, “订货并不会产生精确的显示数据的处方, 而是一个工作框架。</li> <li>这听起来像是一个邀请, 如果你问我, 就打破一些 “规则”。我们甚至可以做一些事情, 推动这些误差线进一步离开。这是另一个帖子, 但。关键字为框架。从视觉基础开始, 与其他重要的东西, 如背景, 观众, 和你想要完成什么, 你会在良好的状态。</li> <li>从那里, 你将从经验中学习如何使用你的可视化–就像句子片断有时是有效的, 有时是盐和水果的结合。有时区域图是一个很好的选择。</li> </ul> <p>摘自<a href="https://www.microsofttranslator.com/bv.aspx?from=&amp;to=zh-CHS&amp;a=https%3A%2F%2Fflowingdata.com%2F2010%2F03%2F20%2Fgraphical-perception-learn-the-fundamentals-first%2F">Graphical perception － learn the fundamentals first 图形感知</a> <a href="e.nfu.edu.cn">教学网有对应课程</a></p>

当涉及到形象化, 特别是在网络上, 你应该愿意尝试新的东西，你必须先学习基本原理。

2018-01-02T00:00:00+00:002018-01-02T00:00:00+00:00https://luo00789.github.io/postinfovis/tableau<h1 id="用tableau可以很好地进行信息可视化">用Tableau可以很好地进行信息可视化</h1> <h2 id="怎样装-tableau-desktop">怎样装 Tableau Desktop？</h2> <ul> <li>去<a href="https://www.tableau.com/">Tableau 官网</a>自行下载</li> <li>去 [e.nfu.edu.cn] 页面下载，这里有汉腾大佬的破解版</li> <li>下载完之后使用汉腾大佬提供的的密钥进行使用</li> </ul> <h2 id="怎样使用-tableau">怎样使用 Tableau？</h2> <p>在[e.nfu.edu.cn]上有[信息可视化]这门课可以学习。</p> <h2 id="个人对于tableau以及数据可视化的学习心得">个人对于Tableau以及数据可视化的学习心得</h2> <p>我觉得，学习Tableau以及信息可视化，需要对数据有一种敏感的嗅觉和观察力，你要懂得去发现数据，发现事物之间的关联性的，以至于能够做出有效的数据表以及易懂的数据可视化，还有就是需要扎实的python基础，对于数据的收集和清理有很大的帮助</p> <p><a href="e.nfu.edu.cn">教学网下载</a></p> <p><a href="https://www.tableau.com/">Tableau官网</a></p>

首次认识Tableau

2018-01-02T00:00:00+00:002018-01-02T00:00:00+00:00https://luo00789.github.io/postinfovis/tableau%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B03<h1 id="菜单命令">菜单命令</h1> <p>在关闭入门窗口时，我们得到具有所有可用菜单命令的主界面。 它们表示Tableau中提供的所有功能集。</p> <h2 id="文件菜单此菜单用于创建新的tableau工作簿并从本地系统和tableau服务器打开现有工作簿">文件菜单（此菜单用于创建新的Tableau工作簿，并从本地系统和Tableau服务器打开现有工作簿）</h2> <ul> <li>工作簿区域设置以设置要在报表中使用的语言。</li> <li>粘贴工作表将工作表粘贴到从另一个工作簿复制的当前工作簿中。</li> <li>导出打包工作簿选项用于创建将与其他用户共享的打包工作簿。</li> </ul> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/tableaustudy.jpg" alt="sudy" /></p> <h2 id="数据菜单此菜单用于创建新的数据源以提取数据进行分析和可视化-它还允许您替换或升级现有数据源">数据菜单（此菜单用于创建新的数据源，以提取数据进行分析和可视化。 它还允许您替换或升级现有数据源）</h2> <ul> <li>新数据源查看所有可用的连接类型并从中选择。</li> <li>刷新所有提取以刷新数据表单源。</li> <li>“编辑关系”选项用于定义多个数据源中用于链接的字段。</li> </ul> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/tableaustudy2.jpg" alt="study2" /></p> <h2 id="工作表菜单此菜单用于创建新工作表以及各种显示功能如显示标题和标题等">工作表菜单（此菜单用于创建新工作表以及各种显示功能，如显示标题和标题等）</h2> <ul> <li>显示摘要以查看工作表中使用的数据的摘要，如count等。</li> <li>将鼠标悬停在各种数据字段上方时显示工具提示的工具提示。</li> <li>运行更新选项用于更新工作表数据或使用的过滤器。</li> </ul> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/tableaustudy3.jpg" alt="study3" /></p> <h2 id="仪表板菜单此菜单用于创建新的仪表板以及各种显示功能如显示标题和导出图像等">仪表板菜单（此菜单用于创建新的仪表板以及各种显示功能，如显示标题和导出图像等）</h2> <ul> <li>格式用于根据仪表板的颜色和部分设置布局。</li> <li>将仪表板表单链接到外部URL或其他工作表的操作。</li> <li>导出图像选项用于导出仪表板的图像。</li> </ul> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/tableaustudy4.jpg" alt="study4" /></p> <h2 id="故事菜单此菜单用于创建包含许多工作表或仪表板及相关数据的新故事">故事菜单（此菜单用于创建包含许多工作表或仪表板及相关数据的新故事）</h2> <ul> <li>格式用于根据故事的颜色和部分设置布局。</li> <li>运行更新以使用最新的数据表单源更新故事。</li> <li>导出图像选项用于导出故事的图像。</li> </ul> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/tableaustudy5.JPG" alt="study5" /></p> <h2 id="分析菜单此菜单用于分析工作表中的数据tableau提供许多开箱即用功能如计算百分比和进行预测等">分析菜单（此菜单用于分析工作表中的数据。Tableau提供许多开箱即用功能，如计算百分比和进行预测等）</h2> <ul> <li>预测显示基于可用数据的预测。</li> <li>趋势线显示一系列数据的趋势线。</li> <li>创建计算字段选项根据现有字段上的某些计算创建其他字段。</li> </ul> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/tableaustudy6.JPG" alt="study6" /></p> <h2 id="地图菜单此菜单用于在tableau中构建地图视图您可以为数据中的字段分配地理角色">地图菜单（此菜单用于在Tableau中构建地图视图。您可以为数据中的字段分配地理角色）</h2> <ul> <li>地图图层可隐藏和显示地图图层，例如街道名称和国家/地区边界，以及添加数据图层。</li> <li>地理编码以创建新的地理位置角色并将其分配给数据中的地理字段。</li> </ul> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/tableaustudy7.jpg" alt="study7" /></p> <h2 id="格式菜单此菜单用于应用各种格式设置选项以增强创建的仪表板的外观和感觉它提供了诸如边框颜色文本对齐等功能">格式菜单（此菜单用于应用各种格式设置选项，以增强创建的仪表板的外观和感觉。它提供了诸如边框，颜色，文本对齐等功能）</h2> <ul> <li>将边框应用于报告中显示的字段的边框。</li> <li>标题和标题，以便为报告分配标题和标题。</li> <li>单元大小以自定义显示数据的单元格的大小。</li> <li>工作簿主题将主题应用于整个工作簿。</li> </ul> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/tableaustudy9.jpg" alt="study8" /></p> <h2 id="服务器菜单如果您具有访问权限并发布要由其他人使用的结果则服务器菜单用于登录到tableau服务器它也用于访问他人发布的工作簿">服务器菜单（如果您具有访问权限并发布要由其他人使用的结果，则“服务器菜单”用于登录到Tableau服务器。它也用于访问他人发布的工作簿）</h2> <ul> <li>发布工作簿以在服务器中发布要由其他人使用的工作簿。</li> <li>发布数据源以发布工作簿中使用的源数据。</li> <li>创建用户过滤器以在工作表上创建要由各种用户在访问报表时应用的过滤器。</li> </ul> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/tableaustudy8.jpg" alt="study9" /></p> <blockquote> <p>摘自<a href="https://www.w3cschool.cn/tableau/tableau_navigation.html">W3Cschool</a></p> </blockquote>

在Tableau桌面端顶部的菜单，显示了我们可以导航的所有命令。

2018-01-02T00:00:00+00:002018-01-02T00:00:00+00:00https://luo00789.github.io/postinfovis/tableau%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B04<h1 id="创建任何tableau数据分析报告涉及三个基本步骤">创建任何Tableau数据分析报告涉及三个基本步骤</h1> <ul> <li>连接到数据源: 它涉及定位数据并使用适当类型的连接来读取数据。</li> <li>选择尺寸和度量: 这包括从源数据中选择所需的列进行分析。</li> <li>应用可视化技术: 这涉及将所需的可视化方法（如特定图表或图形类型）应用于正在分析的数据。 <ul> <li>使用Tableau安装附带的样本数据集，名为sample - superstore.xls。找到Tableau的安装文件夹，然后转到 My Tableau Repository 。在它下面你会发现上面的文件在Datasources \ 9.2 \ en_US-US。</li> </ul> </li> </ul> <h2 id="连接到数据源">连接到数据源</h2> <ul> <li>一个打开的Tableau，我们得到开始页面显示各种数据源。</li> <li>在标题连接下，我们有选择文件或服务器或保存的数据源的选项。</li> <li>在文件下，我们选择excel。然后导航到文件“Sample - Superstore.xls”，如上所述。excel文件有三张表，我们选择订单。</li> </ul> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/tableauwork1.jpg" alt="sudy" /></p> <h2 id="选择尺寸和度量">选择尺寸和度量</h2> <ul> <li>接下来，我们通过决定尺寸和度量来选择要分析的数据。</li> <li>尺寸是描述性数据，而度量是数字数据。当放在一起时，它们帮助我们可视化关于作为度量的数据的维度数据的性能。</li> <li>我们选择类别和区域作为维度和销售额作为度量。拖放它们，如下所示。结果显示每个区域的每个类别的总销售额。</li> </ul> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/tableauwork2.jpg" alt="study2" /></p> <h2 id="应用可视化技术">应用可视化技术</h2> <ul> <li>在上一步中，我们看到数据仅作为数字可用。我们必须读取和计算每个值来判断性能。但我们可以将它们看作是具有不同颜色的图表或图表，以便更快地做出判断。</li> <li>我们将总和(销售)列从“标记”标签拖放到“列”货架。现在，显示销售额数值的表格会自动变为条形图。</li> </ul> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/tableauwork3.jpg" alt="study3" /></p> <ul> <li>我们可以应用另一种技术，向现有数据添加另一个维度，并将向现有条形图添加更多颜色，如下所示。</li> </ul> <p><img src="https://luo00789.github.io/images/tableauwork4.jpg" alt="study4" /></p> <blockquote> <p>摘自<a href="https://www.w3cschool.cn/tableau/tableau_get_started.html">W3Cschool</a></p> </blockquote>

在运行Tableau桌面时，作为新手的我们，应该如何入门