Tableau学习摘录总结①（层次、聚合度和颗粒度层次、聚合度和颗粒度，字段（离散和连续），小建议）

维度决定层次，度量默认聚合；
行列搭建主干，标记调整图形；
离散生成标题，连续生成坐标轴。

一、层次、聚合度和颗粒度

它们之间的关系：

层次的对象是业务问题，数据无高低层次，而问题有高低层次。
问题的答案是数据聚合，聚合就是将明细汇总的过程；聚合度越高，对应的问题层次就越高。
详细级别及问题对应的维度，简称层次。
聚合度和颗粒度描述问题“详细级别”的高低，二者正好相反。

聚合：

数据分析的重要工作就是用一个数值描述样本的总体特征，这个由多变少的数据计算过程，被统称为“聚合”。

颗粒度：

聚合度越高，颗粒度越低，相反，聚合度越低，颗粒度越高。

最高的聚合只有一个数值；最低的聚合，也就是最高的颗粒度。

数据分析的背后是问题所在的层次（详细级别），计算的过程就是数据的各种聚合的与解聚。

二、字段

根据数据属性可以把字段分为分类和量化两类，根据数据值是否连续又可以把字段分为连续和离散两种。
维度描述“问题是什么”，度量描述“答案有多少”

字段的两种特征：离散和连续

判断字段内的数据是否有必然的先后关系，是理解连续和离散字段的最简单的方式。
抽象方式：看字段内任何两个元素之间是否可以且分为更小的单元。
离散字段通常生成标题，而连续字段生成坐标轴。

连续：

字段是连续的，指字段内的数据有先后顺序。
两类连续字段：日期和数字。
表达连续数据的最佳方法是把数据放在坐标轴上。
有先后顺序和能无限切分，是连续字段的基本特征。

离散：

表示离散字段，就是一组数据的排列，可以称之为“列表”和“标题”。

三、小建议

如果想生成图表，则先点击度量，再双击维度；而在复杂的分析场景中，通常先用数据交叉表（类似于Excel的数据透视表）验证逻辑，此时先双击维度再双击度量。
“行”和“列”中的字段是可视化图表的主干，“标记”是枝叶果实，因此把最关键的字段放在“行/列”中，之后把其他字段加入“标记”，并调整标记类型。
想用颜色、大小、文本等显示某个数据，就把它拖到对应的“标记”中。

内容来源于喜乐君的数据可视化分析 Tableau原理与实践一书

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