Show Me (Показать) и Scatterplots (диаграммы рассеяния)
«Show Me» - это удобный инструмент, который Tableau предоставляет для быстрого изменения типа тех графиков, которые у вас есть.
Прежде чем строить, давайте рассмотрим, для чего может использоваться каждый из этих графиков:
Диаграммы рассеяния: используются для определения взаимосвязи между двумя показателями, такими как размер и высота в футах.
Гистограммы: магнум опус всех графиков. Выглядят скучно, но они делают свое дело. Гистограммы используются для сравнения. Мы используем отдельные меры для сравнения по измерениям.
Линейные графики: используются, чтобы увидеть, как с течением времени меняется мера.
Таблицы с выделением: это кросс-таблицы, которые используются чтобы предоставить вам табличное представление ваших данных, но таблицы с выделением используют цвета, чтобы дать вам более полное представление о таких вещах, как максимум и минимум ваших показателей.
Карты. Мы используем карты для определения географических тенденций.
Здесь я расскажу о различных типах диаграмм и простых деталях, которые вы можете добавить к ним. Так, вы сможете понять, как работает Tableau с мерами и измерениями. Опять же, здесь действительно важно понять, как Tableau использует меры и измерения. Если вы вначале разберетесь с этим, то сможете научиться всему быстрее.
Давайте внимательнее посмотрим на «Show Me» (Показать). Если вы наведете курсор на нужный тип диаграммы, то увидите, что вам показывают то что нужно для построения диаграммы. Наведите указатель на диаграмму рассеяния, и увидите, что для ее создания необходимы как минимум две меры.
SCATTER PLOT (Диаграммы рассеяния)
Давайте выберем две наши переменные. На ПК удерживайте клавишу «Ctrl», а на Mac – «Command», нажимая на каждую из переменных. Когда вы будете выбирать свои переменные, то заметите, что некоторые диаграммы на «Show Me» уже не серые, а диаграмма рассеяния выделена оранжевым прямоугольником, а это означает, что Tableau считает, что диаграмма рассеяния лучше всего подойдет для этих двух переменных.
- Нажмите на значок диаграммы рассеяния в «Show Me».
Здесь мы видим, что сумма наших продаж будет отображена в сравнении со средней скидкой.
Видите, как Tableau автоматически объединяет значения в единую точку? Мы видим только сумму всех продаж по сравнению со средней общей скидкой по всем точкам данных в нашем источнике.
Итак, что делать, если мы хотим разделить эти показатели до более низкого уровня детализации?
Мы должны использовать измерение. Давайте возьмем имя клиента. Так что, если мы хотим деагрегировать данные, основанные на имени клиента, как это сделать? На наш взгляд, у нас уже есть две меры. Здесь мы будем использовать нашу карту оценок!
- Перетащите Customer Name (Имя Клиента) на отметку детали.
Знак детализации – это то место, где вы размещаете свое измерение, чтобы разделить меры до уровня детализации Customer Name (Имя клиента).
Следует отметить, что Tableau довольно умный и выбирает лучшую агрегацию, которую он назначает мерам. Видите, что «Sales» (Продажи) агрегированы с «Sum» (Суммой), а в «Discount» (Скидке) есть «Average» (Среднее)? Это потому, что если мы щелкнем правой кнопкой мыши на «Discount» (Скидке), то перейдем в «Measure» (Мера), а если выберем «Sum» (Сумму), он покажет нам общую сумму скидок. Попробуйте. Мы получаем высокие проценты, и они нам не помогут. «Average» (Среднее) – это лучший способ агрегации. Вы можете повторить то же самое с продажами, если хотите. Это те вещи, которые могут возникнуть, если вы работаете с клиентом, который хочет видеть конкретные ответы на вопросы.
Попробуйте построить собственную диаграмму рассеяния, используя несколько разных переменных. Вы можете попрактиковаться в игре с размещением различных измерений или мер на цветовой метке.
