在Tableau中获取多个分组的重复计数可以通过以下步骤实现:
{ FIXED [分组字段1], [分组字段2], ... : COUNTD([主键字段]) }
这样,你就可以在Tableau中获取多个分组的重复计数了。
对于Tableau的更多功能和详细介绍,你可以参考腾讯云的Tableau产品页面:Tableau产品介绍。
哔哩哔哩其实留了很多接口,可以供我们来获取数据。 首先打开目标网站,并查看网页源码,发现评论内容不在源码中,可以确认评论是动态生成的。于是进入开发者模式,查找返回的内容。
本文来自于公众号读者投稿。作者Suke,数据爱好者,主攻方向:数据分析,数据产品化。
Katarzyna "Kasia" Gasiewska的Tableau Public主页上经常有一些精彩的可视化作品,她拥有100多位粉丝,如果你没有位列其中,那么你遗憾地错过了不少作品。
导读:可视化地图在描述地理位置相关度量时效果直观、优势明显,Tableau制作地图非常方便,而且支持多种可视化地图形式。本文介绍几种经典的可视化地图形式。
有伙伴说一段时间没有更新文章,这一次顶十次。明明能拆成十期的文章,非要一次写完,没办法,厚道。
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1)基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2)上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3)条件筛选器 4)tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5)tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6)tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7)字段的合并、拆分与分层 8)分组:数据源分组、文件夹分组 9)计算字段(很重要) 10)参数的使用(以前不太会,好好看看) 11)集合的使用(以前不太会,好好看看)
原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/tableau-learning-path/ 翻译 | 沙拉丁 译文版权归翻译者和CDA数据分析师共同所有,转载请留言申请授权 欢迎到数据可视化的世界 数据可视化是一种艺术,这种艺术甚至能让毫无数据分析经验的小白理解数据的内涵。通过审美元素如颜色,尺寸,标签的完美融合可以实现出完美
当然对于数据分析师,技术也是非常重要的,目前互联网公司每天收到的打点数据(记录用户的点击,浏览等行为)一般都是GB甚至TB级别的,如果说你只会用Excel,肯定是完成不了分析工作的,所以如果你准备进入数据分析行业,以下的技术能力最好还是都具备。
主机:localhost,端口口:3306,用户名:root,密码:123456。
最近有很多人在问,我是如何收集网络的数据,如何进行数据处理、数据分析以及可视化呈现的。
这个要慌,问题有点大! 严格来说我只是Tableau众多粉丝中的一员,而且是一个不怎么会Excel的。三年前一次偶然的机会在领导推荐下接触了Tableau,开始一段没资料没指导的摸索式学习。希望本文给您在学习的过程中带来帮助,欢迎留言互相讨论交流。(本文最后有彩蛋哟) 也许你有大量的数据,你想从这些数据中间发现,挖掘,并展现一些数据背后的知识或者洞察;但是你不懂数据建模,编程,或者数据清洗,甚至是SQL的优化等。你需要一个易用的数据可视化工具实现通过拖拽就能完成数据的可视化,并且可以给出最合适的展示图形。
1.文件与数据 Tableau使用的数据结构必须是标准的关系型数据库中的二维表结构。 1.1 Tableau文件类型 文件类型 文件大小 使用场景 具体内容 数据源.tds 小 频繁使用的数据源 完整的数据源定义 数据提取.tde 大 数据源为远程,希望提高库性能 筛选出的部分或完整的源数据本地副本 工作薄.twb 小 默认保存方式 仅包括数据源定义和可视化图表定义,无源数据 工作薄.twbx 大 与无法访问源数据的用户分享工作结果 所有信息和源数据 1.2 数据整理操作 名称与重命名 更改数据类型:数值
Tableau 直观且易于使用的可视化操作界面,帮助数据分析师乃至是其他领域的人们都可以看到并理解他们的数据。当然,同样包括像数据科学家或统计学家这样老练的数据分析用户。
本教程演练 Tableau Desktop 版本 2019.1 的特性和功能。在您演练本教程时,您将在 Tableau 工作簿中创建多个视图。您将采取的步骤以及工作将使用的工作簿基于在一家大型零售连锁店总部工作的员工的故事。随着您逐步提出关于您的公司及其业绩的问题,故事随之展开。
译者:吕东昊 审校:陈明艳 本文长度为3743字,预估阅读时间10分钟。 摘要:本文从数据连接器、数据处理、可视化等多个维度解析Tableau和 Google Data Studio二者区别。 P
随着大数据的迅速发展,时下许多企业面临着最重要的现实问题是如何对大数据进行分析。只有通过大数据分析才能获取到更智能的,深入的,有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据,这些大数据的属性,包括其数量、速度、多样性等等,都呈现出大数据日益复杂的特点。因此,选择一款功能强大的大数据分析BI工具尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
在 时间序列数据和MongoDB中:第一部分 - 简介 我们回顾了您需要了解的关键问题,以了解数据库的查询访问模式。在 时间序列数据和MongoDB:第二部分 - 模式设计最佳实践中, 我们探讨了时间序列数据的各种模式设计选项以及它们如何影响MongoDB资源。在这篇博文中,我们将介绍如何查询,分析和呈现MongoDB中存储的时间序列数据。了解客户端如何连接以查询数据库将有助于指导您设计数据模型和最佳数据库配置。查询MongoDB有多种方法。您可以使用本机工具(如 MongoDB Shell 命令行)和 MongoDB Compass(基于GUI的查询工具)。通过一系列以编程方式访问MongoDB数据 MongoDB驱动程序。几乎所有主要的编程语言都有驱动程序,包括C#,Java,NodeJS,Go,R,Python,Ruby等等。
作为数据分析的爱好者,之前我是Tableau Desktop的深度用户,由于Tableau Desktop收费,免费的Public版本又在数据连接上有限制,所以常常限制了我的使用。从去年开始,我就切换到了国产的数据分析产品Yonghong Desktop。原因有二:一是Yonghong Desktop免费,二是Yonghong Desktop的表现丝毫不逊色于Tableau。 在开始之前,大家可以先扫码下载软件试用一下,或许能对本文的内容了解得更深刻。 Yonghong Desktop官网,下载软件请用
数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。数据可视化是指以图形或图表格式通过人工或以其他方式组织和显示数据,以使受众能够更清楚地查看分析结果、简化正在使用的数据中的复杂性、了解并掌握正在使用的数据制作方法。
正确分析使用数据可能会挖到宝藏。那么,作为个人或公司,如何选择分析和可视化数据的工具?
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值,如果用AllExpect函数则可以写成
随着数据分析和可视化工具的广泛应用,Tableau和Power BI已成为行业标准的分析工具,而Python则作为数据科学的主流编程语言,广泛用于数据处理、分析和机器学习。本教程旨在介绍Tableau、Power BI与Python的基本使用方法及其在数据分析中的应用。
随着互联网的快速发展,数据量呈爆炸性增长,安全分析领域面临着前所未有的挑战。传统的安全分析方法在处理海量数据时显得力不从心,无法满足实时、高效的需求。为了解决这一问题,Flink作为一种实时数据处理框架,逐渐在安全分析领域崭露头角。本文将基于涂鸦SOC平台建设经验浅谈Flink在安全分析领域的应用。
本文案例有多重背景,其一便是上海VIP培训活动中,小伙伴当场拿出实际业务来希望实现作图,从开始到超预期的完美实现,共计20分钟。小伙伴可亲自见证在完全精通 PowerBI DAX 下,可以直接驱动作图实现原来无法完成的效果。
可以看出有能力,能力1,其实在Excel表中是有两个进攻能力的,但是在导入Tableau时,为了区分方便,自动转换成上图所示
排序操作基于一个或多个属性对序列的元素进行排序。 第一个排序条件对元素执行主要排序。 通过指定第二个排序条件,您可以对每个主要排序组内的元素进行排序。
人工智能时代,数据和算法以及硬件资源是非常重要的,相关行业的大公司也越来越关注数据中蕴含的价值,数据的收集和应用比以前任何时候都看得更加重要,甚至业务相近的公司不惜打价格战或亏本以获得用户活跃量,这些都看中的是数据中蕴含的价值,需要等待数据科学家去进一步挖掘,拂去表面的迷雾,深度发现隐藏在大数据中所含的商业秘密或科学研究。数据科学家职业也成为热门岗位,很多IT从业人员纷纷转行进入这个新兴领域之中。美中不足之处在于,随着我们不断挖掘数据,进而发现有用信息时,呈现出现的过程和实施结果的难度就越来越大。值得庆幸的是,大量的开源数据可视化工具能够从空间和表格中获取到独特数据,并通过使用高级图形和图表向用户呈现信息。 那么哪些工具值得花时间去探索或采用呢?本文汇集了5个开源数据可视化工具,这些工具采用了说明性方法来处理复杂的数据。
我们在进行软件项目研发成本估算与测量过程中,功能点计数项分为数据功能(逻辑文件)和交易功能(基本过程)两类。那么,什么是基本过程呢? 所谓的基本过程就是用户可以明确感知其业务意义的一次操作,比如对业务数据的增、删、改、查,操作后系统进入相对稳定状态。一个基本过程应该是业务上的原子操作,并产生基本的业务价值,基本过程必然穿越系统边界,基本过程应包含从开始到结束所遇到的所有正常和异常情况。 比如用户要查看某个报表,他可能需要:登陆系统进行身份的有效验证、获取信息X、数据排序、获取报表格式信息、生成报表、调取数据显示等操作。无论本次操作成功与否或用户中途去进行其他操作,而这一系列的步骤其实只是一个基本过程。 基本过程分为EI、EO和EQ类。 EI是处理来自系统边界之外的数据或控制信息的基本处理过程。其主要目的是维护一个或多个ILF或者改变系统的行为。对业务对象的增、删、改;输入信号并改变系统行为的启动服务等操作通常都是EI。 EI的基本识别规则如下: a) 是来自系统边界之外的输入数据或控制信息; b) 如果穿过边界的数据不是改变系统行为的控制信息,那么至少应维护一个ILF; c) 确保该EI没有被重复计数,即任何被分别计数的两个EI至少满足三个条件之一(涉及的ILF或EIF不同、涉及的数据元素不同或处理逻辑不同),否则被视为同一EI; EO是向系统边界之外发送数据或控制信息的基本处理过程,其主要目的是向用户呈现经过处理的信息,而不仅仅是在应用中提取数据或控制信息,对已有数据的统计分析、生成报表通常属于EO。 EO的基本识别规则如下: a) 将数据或控制信息发送出系统边界; b) 处理逻辑包含至少一个数学公式或计算过程;或者产生了衍生数据;或者维护了至少一个ILF;或者改变了系统的行为; c) 确保该EO没有被重复计数,即任何被分别计数的两个EO至少满足三个条件之一(涉及的ILF或EIF不同、涉及的数据元素不同或处理逻辑不同),否则被视为同一EO; EQ是向系统边界之外发送数据或控制信息的基本处理过程,其主要目的是向用户呈现未经加工的已有信息。对业务数据的查询、已有信息的显示通常属于EQ。 EQ的基本识别规则如下: a) 将数据或控制信息发送出系统边界; b) 处理逻辑可以包含筛选、分组或排序; c) 处理逻辑不可以包含数学公式或计算过程,不可以产生派生数据,不可以修改逻辑文件;也不可以改变系统行为,但可以对已有数据进行筛选、分组或排序 d) 确保该EQ没有被重复计数,即任何被分别计数的两个EQ至少满足三个条件之一(涉及的ILF或EIF不同、涉及的数据元素不同或处理逻辑不同),否则被视为同一EQ EI/EO/EQ主要目的区别如下表:
分层结构是一种维度之间自上而下的组织形式,Tableau默认包含对某些字段的分层结构,比如日期、日期与时间、地理角色,以日期为例,日期本来就包括年、月、日的层次结构。
作者 | Gang Ma 等 译者 | Sambodhi 策划 | 闫园园 看一下 eBay 如何创建优化的 SQL 解决方案,它可以为新的基于开源的分析平台提供更高的速度、稳定性和可扩展性。 最近,eBay 完成了把超过 20PB 的数据从一个提供商的分析平台迁移到内部构建的基于开源的 Hadoop 系统。这次迁移使得 eBay 以技术为主导的重新构想与第三方服务提供商脱钩。与此同时,它也给 eBay 提供了一个机会,建立一套相互补充的开源系统来支持对用户体验的分析。 这个迁移过程中面临的
引用著名瑞典统计学家 Hans Rosling 的一句话:想法来源于数字、信息,再到理解。
前言 数据的世界正在发生急剧变化,任何人都应该访问自己需要的数据,并具备获取任何数据的洞察力,而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件,还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性: Data connection:Tableau Desktop可直接连接S
熟悉BI可视化的同学都知道,现在企业届常用的BI工具主要是Power BI、FineBI、Tableau等,其中以Tableau可视化功能最为突出,做出来的图表非常好看。
小勤:大海,公司有个关于网点的客户数量统计问题,涉及到非重复计数的问题,这么常用的功能,Excel里居然不支持!
分组 分组的引入 对于要重复单个字符,非常简单,直接在字符后卖弄加上限定符即可,例如 a+ 表示匹配1个或一个以上的a,a?表示匹配0个或1个a。这些限定符如下所示: X ? X ,一次或
今天给我的老东家单位的朋友分享Tableau的用法,看了她目前的使用情况,和之前不少客户有很多相似之处。如果要用一个词来描述他们的困境,我想可以称之为:夹在Excel世界和Tableau世界中间的人。 很多的Tableau用户把Tableau视为“PPT生成器”,用它来完成图标的制作,之后导图、截图,加入到ppt文件中。这就像你娶了一位绝代美女,却只是让她生孩子——“物不能尽其用”,总是令人惋惜。(在此没有对女士的任何不敬) 在此,总结在客户那里遇到的诸事种种,总结并提出几点个人建议。 1、一定要从明细
译者注:文章源址:https://blog.openbridge.com/is-tableau-right-for-you-10-point-checklist-to-make-the-right-decision-e43dbf9c63fd
如果在你的脑海里,“Apache Flink”和“流处理”没有很强的联系,那么你可能最近没有看新闻。Apache Flink已经席卷全球大数据领域。现在正是这样的工具蓬勃发展的绝佳机会:流处理在数据处理中变得越来越流行,Apache Flink引入了许多重要的创新。
介绍使用索引、临时表 + 文件排序实现 group by,以及单独介绍临时表的三篇文章中,多次以 count(distinct) 作为示例说明。
编者按:越来越多的中高级客户采用SAP作为ERP工具,也有越来越多的SAP客户采用Tableau作为上层的数据分析与洞察利器。借客户咨询之际,笔者总结近几年来SAP客户的相关经验,简要阐述Tableau与SAP的匹配方式。 ———————————— 在SAP峰会中,SAP 首席技术官 Vishal Sikka 演示了如何将 Tableau 连接至与 HANA 同时运行的 SAP BW,超过 2800 万行的数据,并实现了近乎瞬时的响应。这是来自SAP官方的认可。 Tableau已获得正式的SAP 认证 (H
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有分析意义的数据一般是表结构,即分为行与列,列定义了数据含义,行则构成了数据明细。
Tableau数据分析-Chapter01条形图、堆积图、直方图 Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、饼图 Tableau数据分析-Chapter03基本表、树状图、气泡图、词云 Tableau数据分析-Chapter04标靶图、甘特图、瀑布图 Tableau数据分析-Chapter05数据集合并、符号地图 Tableau数据分析-Chapter06填充地图、多维地图、混合地图 Tableau数据分析-Chapter07多边形地图和背景地图 Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集 Tableau数据分析-Chapter09粒度、聚合与比率 Tableau数据分析-Chapter10 人口金字塔、漏斗图、箱线图 Tableau中国五城市六年PM2.5数据挖掘
在几十年前,很多企业需要处理分析的数据量还比较少,大部分时候用Excel就可以解决,企业领导者依靠自己丰富的经验也可以做出一些重要的决策。但是数字化时代的到来让企业的数据量成倍的增长,通过Excel无法轻易地分析企业内各种各样的数据,在这样的背景下就出现了BI软件,以帮助企业充分利用积累的大量数据,帮助企业做出理性决策,降低风险,减少损失。现在市面上有各式各样的BI软件,笔者在此列出了以下5款主流的BI软件,以供大家参考。
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第3天,前面我们介绍了Tableau是什么,今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会: 如何连接到数据源? 如何从 Excel 获取数据? 如何从数据库获取数据? 如何编辑数据? 如何添加更多数据源? 如何行列转置? 1.连接到数据源 下面的案例Excel表里记录了咖啡销售数据。表中含有的字段:订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL,并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
本文为《Java Coding Problems》1-10题,问题涉及String, Number和Math (共39题)。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库,它被广泛用于快速分析数据,以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”(面板数据,一个计量经济学名词)两个单词拼成的。简单地说,你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
4.3.2 count(distinct id) 和 count(distinct 1)
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