一 Tableau的数据架构

数据连接层（Connection）、数据模型层（DataModel）和数据可视化层（VizQL）。

1.数据连接层

决定了如何访问源数据和获取哪些数据。

数据连接层的数据连接信息包括数据库、数据表、数据视图、数据列，以及用于获取数据的表连接和SQL脚本，但是数据连接层不保存任何源数据。
在数据连接层，用户可以方便地对Tableau工作簿的数据连接进行修改，例如，将一系列仪表板的数据连接从测试数据库切换到生产数据库，只需要编辑数据连接，变更连接信息，Tableau会自动处理所有字段的实现细节。

2.Tableau中的数据模型层

关系数据库中的数据可以在Tableau中进行一定程度的数据建模工作，主要内容包括管理字段的数据类型、角色、默认值、别名，以及用户定义的计算字段、集和组等。

例如，如果在数据库中删除字段，那么在Tableau工作表中对应的字段会被自动移除，或者自动映射到别的替代字段。

在完成数据连接后，Tableau会自动判断字段的角色，把字段分为维度字段和度量字段两类。不论数据源来自哪种服务器，Tableau中的数据都会分为维度和度量两大类。如果所连接数据是多维数据源，那么Tableau直接获取数据立方体维度和度量信息；如果连接的是关系数据源，Tableau会根据数据库的数据来判断该字段是维度字段还是度量字段。

要注意的是，由于多维数据源的特性，Tableau引入的多维数据源本身已经是一种聚合的形
式，无法再进行进一步的聚合，并且维度字段将不能随意改变组织形式（如分组、创建分层结构、
角色转换）和参与计算，同时度量字段也不能使用分级和改变角色。 

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二 数据连接（数据来自同一张数据表）

1.新建数据源

2.连接文件数据源 

1.连接到电子表格

选择工作表。

如果需要在下次使用时快速打开数据连接，可以将数据连接添加到已保存数据源中。下面操作后点保存即可。

2.连接到Access文件

3.连接到Tableau工作簿

3.连接服务器数据源

1.连接到Oracle 数据库

还可以连接到Oracle Essbase，这是Oracle的多维数据库。与关系数据源不同，当连接到多维数据源时，不能使用SQL或MDX语言进行查询，而在Tableau创建实时可视化查询时会使用优化后的MDX语言进行操作。

2.连接到ODBC

 

3.连接到Cloudera Hadoop

可以选择Hadoop中的表进行实时提取数据。虽然Hadoop不是传统意义上的SQL，但是借助Impala或Hive，也可以通过新自定义SQL来完成数据连接。

Tableau从Hadoop中获得的数据和其他关系型数据源没有任何区别。 

4.复制粘贴输入数据

将数据复制粘贴到Tableau中，Tableau会根据复制数据自动创建数据源。用户可以直接复制的数据包Microsoft Excel和Word在内的Office应用程序数据、网页中HTML格式的表格、用逗号或制表符分隔的文本文件数据。

直接在上面这个界面 ctrl v 即可自动创建。

在临时文件夹中创建了一个以“Clipboard”开头的文本文件，并连接到了该文本数据源。

5.筛选数据

如果仅希望对部分数据进行分析，可以使用数据源筛选器。Tableau可以在新建数据源时选择筛选器，也可以在完成数据连接后，对数据源添加筛选器。

1.在数据连接时应用筛选器

2.针对数据源应用筛选器

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三 数据整合 （数据来自多张数据表或不同文件，不同服务器）

Tableau的数据整合功能可实现同一数据源的多表联结、多个数据源的数据融合，以及针对源数据的行列转换。

1.实现多表联结

 

如果不希望按照Tableau默认的方式进行表间数据联接，用户可以选择指定表联接方式。

单击“联接”图标，可以看到有4种联接类型，默认选择的是“内部联接。

“内部”只列出与联接条件匹配的数据行；

“左侧”表示不仅包含查询结果集合中符合联接条件的行，而且还包括左表的所有数据行；

“右侧”表示不仅包含查询结果集合中的符合联接条件的行，而且还包括右表的所有数据行；

“完全外部”表示包含查询结果集合中的包含左、右表的所有数据行。

完成表联接后，选择“转到工作表”，可以在工作区数据窗口中看到“台区基本信息”“重过载信息”两张数据表的信息。

2.多数据源的数据融合 

如果台区的基本信息与重过载信息属于不同的数据源，那么通过多表联接的方式将无法实现台区基本信息和重过载信息的关联。这种情况下，需要通过添加数据源的方式实现数据融合。

主数据源是在视图中首先使用的数据源。将“重过载信息”数据源的字段拖放到工作区建立视图后，数据源上的标记变为蓝色，表示是主数据源。

在主数据源之外，再使用其他数据源后，可以看到数据源用橙色标记，表示此数据源是从数据源。

 多维数据源（多维数据集）不能用作从数据源，只能用作主数据源。

 

 

 

 3.行列转换

在使用Tableau进行数据分析时，有时我们需要将源数据中的不同列整合至同一列。

按住Shift或Ctrl，同时选中需要进行转换的列，单击已选择的任一列右侧的下拉菜单按钮，在弹出对话框中选择“数据透视表”。

Tableau自动产生新列“数据透视表字段名称”，原列名称转换为该列的不同字段值，同时自动产生新列“数据透视表字段值”，原列的字段值转换至该列，用户可根据实际业务含义对列名进行修改。

选择评分和评分人数两个字段。

 

4.数据加载

 方法1：实时连接，Tableau从数据源获取查询结果，本身不存储源数据。

方法2：数据提取，将数据提取到Tableau的数据引擎中，由Tableau进行管理。

1.创建数据提取

 方法1：完成数据连接之后，针对数据源进行提取数据操作。

 选择“添加”，弹出添加筛选器对话框，选择用于筛选器的字段。

 

 

采用筛选器提取数据时，数据窗口中的所有隐藏字段将会自动从数据提取中排除。单击“隐藏所有未使用的字段”按钮可快速地将这些字段从数据提取中删除。

 方法2：在新建数据源时选择“提取”方式。

在新建数据源的过程中，将连接方式从“实时”模式更改为“提取”模式。选择“转到工作表”后，将数据以.tde格式保存，即完成了数据提取的创建。

使用数据提取的好处是通过创建一个包含样本数据的数据提取，减少数据量，避免在进行视图设计时长时间等待查询响应，而在视图设计结束后，可以切回到整个数据源。

2.刷新数据提取

当源数据发生改变时，通过刷新数据提取可以保持数据得到更新。

数据提取的刷新包含两种方式：

方式1：完全数据提取。将所有数据替换为基础数据源中的数据。

默认情况下，将对数据提取进行完全刷新。这意味着每次刷新数据提取时，所有行都会替换为基础数据源中的数据。虽然这种刷新可确保数据提取是数据源的精确副本，但执行这种刷新有时需要大量数据库开销。

方式2：增量数据提取。仅添加自上次刷新后新增的行。 

可以将数据提取设置为仅添加自上次提取数据以来新增的行，而不是每次重新生成整个数据提取。

改变数据源的提取方式：

 

 

3.向数据提取添加行

向数据提取文件添加新数据：

添加新数据行的前提是该文件或数据源中的列必须与数据提取中的列相匹配。

方式1：从文件添加。

当要添加的数据的文件类型与数据提取的文件类型相同时，可以选择从文件数据源向数据提取文件添加新数据。

进入从文件添加数据对话框，选择所要添加的数据文件，单击“打开”，Tableau就会完成从文件添加数据的操作，并提示执行结果。

 

方式2：从数据源添加。

从工作簿中的其他数据源向所选数据提取文件添加新数据。

“数据”➤“<数据源名称>”➤“数据提取”➤“从数据源添加数据”。

4.优化数据提取

提高数据提取的查询响应速度。

1.计算字段的预处理

进行数据提取优化后，Tableau提前完成计算字段的预处理，并存储在数据提取文件中。

在视图中进行查询时，Tableau可以直接使用计算结果，不必再次计算。
如果改变了计算字段的公式或者删除了计算字段，Tableau将相应地从数据提取中删除计算字
段。当再次进行数据提取优化时，Tableau将重新进行计算字段的预处理。

 

2.加速视图 

如果在工作簿内设置了筛选器操作，那么Tableau必须基于源工作表的筛选器，以此计算目标视图的筛选器取值范围。

进行数据提取优化后，Tableau将创建一个视图以计算可能的筛选值并缓存这些值，从而提高查询速度。

5.数据维护

新建数据源是用户进行数据准备的第一步，在后续工作中，用户需要通过直接查看数据，验证数据连接是否成功；通过添加数据源筛选器，限定分析的数据范围；通过刷新数据源操作，保持分析的数据更新。

1.查看数据源的数据

 在查看数据界面，用户可以选择将数据复制到粘贴板。

2.刷新数据 

当数据源中的数据发生变化后（包括添加新字段或行、更改数据值或字段名称、删除数据或字段），需要重新执行新建数据源操作，才能反映这些修改；另外，也可以执行刷新操作，在不
断开连接的情况下即时更新数据。

如果工作簿中视图所使用的数据源字段被移除，那么完成刷新数据操作后，将显示一条警告消息，说明该字段将从视图中移除。由于缺少该字段，工作表中使用该字段的视图将无法正确显示。 

3.替换数据

希望使用新的数据源来替换已有的数据，而不希望新建工作簿。

完成数据源替换后，当前工作表的主数据源变更为新数据源。

4.删除数据

使用了新数据源后，可以关闭原有数据源连接。

执行关闭数据源操作后，被关闭数据源将从数据源窗口中移除，所有使用了被删除数据源的工作表也将被一同删除。