构建基本视图以浏览数据

适用于： Tableau Desktop

本主题使用示例 - 超市数据源演练如何创建基本视图和浏览数据。它演示 Tableau 中的数据视图在您的探究过程中如何发生演变。

如果您正在使用 Tableau Cloud 和 Tableau Server 浏览数据并编辑视图，请参见在 Web 上使用 Tableau。

连接到数据

第一步是连接到要探究的数据。此示例演示如何在 Tableau Desktop 中连接到示例 - 超市数据。

打开 Tableau。在开始页面上的“连接”下，单击“Microsoft Excel”。在“打开”对话框中，导航到计算机上的“Sample - Superstore”Excel 文件。转到 /Documents/My Tableau Repository/Datasources/version number/[language]。选择示例 - 超市|，然后单击“打开”。
连接到 Excel 数据后，“数据源”页面将显示数据中的工作表或表。将“Orders”（订单）表拖到画布上以开始探究该数据。
根据数据的结构，您可能需要进行更多数据准备和集成，然后再开始在 Tableau 中探究该数据。有关连接到数据的更多详细信息，请参见连接到数据并准备数据和使用数据的提示。
单击工作表标签以转到新工作表并开始分析。

关于“数据”窗格

在工作表中，数据源中的列显示为“数据”窗格中左侧的字段。“数据”窗格包含按表组织的各种字段。对于数据源中的每个表或文件夹，维度字段显示在灰色线上方，度量字段显示在灰色线下方。维度字段通常包含分类数据（例如产品类型和日期），而度量字段包含数值数据（例如销售额和利润）。有时，表或文件夹一开始将仅包含维度，或者仅包含度量。有关详细信息，请参见维度和度量（蓝色和绿色）。

有关在“数据”窗格中查找字段的详细信息，请参见查找字段。有关工作区的各个部分的详细信息，请参见Tableau 工作区。

如果工作簿中有多个数据源，请单击“数据”窗格中的数据源连接名称以将其选中以供使用。有关详细信息，请参见在“数据”窗格的数据源中导航.

有关可在“数据”窗格中自定义字段的多种方式的详细信息，请参见在“数据”窗格中组织和自定义字段、编辑字段的默认设置以及在“数据”窗格中使用数据字段。

如果有相关维度字段，有时您可能需要将它们分组到文件夹中，或分组为分层结构。例如，在此数据源中，“Country”（国家/地区）、“State”（州/省/市/自治区）、“City”（城市）和“Postal Code”（邮政编码）分组为一个名为“位置”的分层结构。您可以通过单击字段中的 + 号下钻到分层结构中，也可以通过单击字段中的 - 号上钻。

构建视图

视图是您在 Tableau 中创建的一种可视化项。可视化项可以是图表、图形、地图、绘图，或者甚至是文本表。

在开始构建视图之前，请考虑您希望用数据回答的一个或多个问题。每次在 Tableau 中构建视图时，都要先提出一个问题。您需要了解什么？

每次将字段拖到视图中或功能区上时，都要提出有关数据的问题。问题因您选择的字段、放置位置以及将其添加到视图的顺序而异。

对于您提出的每个问题，视图将发生变化，使用标记（由形状、文本、分层结构、表结构、轴、颜色表示）以直观方式呈现答案。

开始构建视图的不同方式

在构建视图时，您通过“数据”窗格添加字段。可通过不同方式来达到此目的。

例如：

将字段从“数据”窗格拖放到属于每个 Tableau 工作表的卡和功能区上。
以在“数据”窗格中双击一个或多个字段。
在“数据”窗格中选择一个或多个字段，然后从“智能显示”中选择一种图表类型，后者可确定适合于您所选的字段的图表类型。有关详细信息，请参见使用“智能显示”启动视图。
若要开始创建表格视图，请将一个字段拖放到“在此处放置字段”网格上。
有关构建包含字段的可视化项的更多详细信息，请参见通过将字段拖到视图中来开始构建可视化项。
开始在 Tableau 中探究数据时，您会发现有多种构建视图的方式。Tableau 非常灵活，也极为宽容。在构建视图时，如果采用了未回答您的问题的路径，您始终可以撤消至探究过程中的上一个点。
- 若要撤消或重做，请单击工具栏上的“撤消”或“重做”。
您可以一直撤消至上次打开工作簿的时间。您可以撤消或重做无限次。

从头开始构建视图

这些步骤演示如何构建显示年度同比利润的基本视图。

从“数据”窗格的“维度”区域中，将“Order Date”（订单日期）字段拖到“列”功能区。您可能需要展开“Order”（订单）分层结构才能看到“Order Date”（订单日期）。
将某个字段拖到功能区上时，加号表示功能区可接受该字段。
生成的表有四列和一行。每个列标题代表“Order Date”（订单日期）字段的一个成员（默认日期级别为“年”）。每个单元格都包含一个占位符“Abc”标签，这指示此视图的当前标记类型为文本。
请注意，字段颜色为蓝色，这表示它是离散字段。有关详细信息，请参见维度和度量（蓝色和绿色）。
默认日期级别由包含多个不同值（例如多个年份和多个月份）的最高级别确定。这表示如果“[Order Date]”（[订单日期]）仅包含一年的数据，但包含多个月份的数据，则默认级别为月份。可以使用字段菜单更改日期级别。
如果您想知道为什么有两组日期级别（从年到日），第一组选项使用日期部分（离散标签，因此“五月”无论是 2024 年还是 2034 年都是相同的值），而第二组选项使用日期截断（连续值，因此 2024 年 5 月与 2034 年 5 月的值不同）。有关详细信息，请参见更改日期级别。
提示：若要隐藏工作表上的标题，请选择标题（“工作表 1”）右侧的下拉列表，然后选择“隐藏标题”。
从“数据”窗格中，将“Profit”（利润）字段拖到“行”功能区。
“Profit”（利润）字段在“行”功能区上为绿色，这表示它是连续字段。字段名称也将变为“SUM(Profit)”。这是因为度量会在您将它们添加到视图时自动聚合，并且此度量的默认聚合为 SUM。有关在将度量添加到视图时所发生情况及相关原因的详细信息，请参见维度和度量（蓝色和绿色）。
Tableau 会将表转换为折线图，并且会（沿左侧）为度量创建一个垂直轴。
折线图是比较一段时间内的数据的理想方式，并可有效地识别趋势。
此折线图显示一段时间内的利润。线上的每个点显示对应年份的利润总额。
下一步是稍微深入一点地下钻到时间维度中。
下钻到数据
此步骤演示如何能修改视图以便除年份之外还显示季度。下钻到分层结构中时，视图将发生变化，成为嵌套表。
可以使用以下任一方法来按季度显示“[Order Date]”（[订单日期]）：
- 单击“列”上“YEAR(Order Date)”字段左侧的加号按钮。
- 将“Order Date”（订单日期）字段（再次）从“数据”窗格拖放到“Year(Order Date)”右侧的“列”功能区。
新维度针对每年将视图划分为单个的区。每个区依次包含各季度的对应列。此视图称为嵌套表，因为它显示多个标题（季度嵌套在年份中）。在此示例中，“标题”一词有点误导，因为年份标题显示在图表顶部，而季度标题显示在底部。
用小倍数增加详细信息级别
此步骤演示如何能修改嵌套表视图以添加客户细分市场。它创建了我们所说的小倍率视图。
从“数据”窗格中拖动“Segment”（细分市场）维度，然后将其放在“行”上“SUM(Profit)”的左侧。
该字段会添加到“行”功能区，并会创建行标题。每个列标题表示“Segment”（细分市场）字段的一个成员。
（可选）可通过将“Segment”（细分市场）拖到视图中“Profit”（利润）轴的左侧来达到相同效果（如下图所示）。Tableau 通常支持采用多种方式将字段添加到视图。
注意： Tableau 不允许将维度置于“行”或“列”功能区上的度量右侧，因为该可视结构在视图中没有意义。
新维度将视图划分为 12 个区：每个区用于每个年份和细分市场组合。此视图是一个较为复杂的嵌套表示例。包含这种独立图表网格的任何视图称为小型复式视图。
这可能是适合视图的粒度。此时的另一个选择是从视图中筛选出一些数据以简化它。
筛选视图以重点浏览
本部分演示如何通过只显示数据的子集（例如修改视图以仅显示 2018 年和 2019 年的订单数据）来确定探究重点。
1. 将“Order Date”（订单日期）度量从“数据”窗格拖放到“筛选器”功能区上。
2. 在“筛选器字段”对话框中，选择要作为筛选依据的日期级别，即“Years”（年份）。然后单击“下一步”。
3. 在下一个窗格中，清除您不想包括在视图中的两个年份，此处为 2021 年和 2022 年。
4. 完成后，单击“确定”。
视图将更新以仅显示订单日期为 2023 年或 2024 年的数据行。Tableau 现在可以为您感兴趣的数据分配更多空间。
接着，您将通过将字段拖到“标记”卡上的“颜色”属性来提高数据探究中的详细程度。
使用“标记”卡为分析添加深度
此步骤演示如何能修改视图以便根据区域为标记着色。
1. 将“Region”（区域）维度从“数据”窗格拖放到“颜色”上。
  在“颜色”上放置维度会根据该维度中的成员将标记分离，并为每个成员分配唯一颜色。颜色图例显示每个成员名称及其关联的颜色。
  每个区现在都有四条线，每条线对应一个区域。可视化项现在显示汇总了“区域”详细级别的利润数据。
  视图现在显示针对每个客户细分和区域显示 2018 年和 2019 年的利润。
  有关“标记”卡和详细级别的详细信息，请参阅功能区和卡参考、标记以及维度会对视图中的详细级别产生怎样的影响。另请参见来自 Tableau Tim 的 Understanding the grain in your data（了解数据中的粒度）(链接在新窗口中打开)。

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