Tableau-动态图

Tableau是一款用于数据可视化和商业智能的软件，它提供了一个交互式的用户界面，可帮助用户在少量训练和简单的拖放操作下生成各种报表和图形。

其中，Tableau动态图是一种非常强大的数据可视化方式，可以通过逐步展示图表中的数据变化来展示数据的规律和特点。下面是一些表达Tableau动态图的代码示例和说明：

1. 使用动态参数控制图表变化

Tableau动态图的一种常见方式是使用动态参数控制图表中显示的数据，可以通过拖动滑块或选择某个选项来动态展示数据的变化。下面是一个示例代码片段：

// 创建一个动态参数
[Year Selector]
Data type: Integer
Current value: 2017
Allowable values: Range
Range of values: 2010 to 2020

// 使用参数控制图表中的年份
IF [Order Date Year]=[Year Selector] THEN [Sales] END

在上面的代码中，我们创建了一个名为“Year Selector”的动态参数，用户可以通过拖动滑块来选择展示的年份。然后，我们使用IF语句来判断每条数据的年份是否等于参数中选择的年份，如果相等，则展示该数据的销售额。这样，当用户选择不同的年份时，图表中展示的数据也会发生相应的变化。

2. 使用动态筛选器动态过滤数据

另一种常见的Tableau动态图方式是使用动态筛选器来动态过滤数据，可以根据选定的筛选条件展示不同的数据。以下是示例代码片段：

// 创建一个动态筛选器
[Category Selector]
Data type: String
Current value: All
Allowable values: All

// 使用筛选器动态过滤数据
IF [Category]=[Category Selector] OR [Category Selector]="All" THEN [Sales] END

在上面的代码中，我们创建了一个名为“Category Selector”的动态筛选器，用户可以通过选择下拉框中的不同选项来过滤展示的数据。然后，我们使用IF语句来判断每条数据的产品类别是否等于参数中选择的类别，或者参数中选择的类别为“All”（即不做筛选），如果满足条件，则展示该数据的销售额。这样，当用户选择不同的产品类别时，图表中展示的数据也会发生相应的变化。

3. 使用动态引导线动态展示趋势

最后，Tableau动态图还支持使用动态引导线来展示数据的趋势，在图表中展示数据每个点与趋势线的差距。以下是示例代码片段：

// 计算趋势线的斜率和截距
{ FIXED [Order Date Year]: AVG([Sales]) }
{ FIXED [Order Date Year]: COUNTD([Order ID]) }
[Sales Trendline]: SUM(IF INDEX()<=[Number of Records] THEN ([Order Date Year]-[Sales Trendline_M]*[Index]) END)
[Sales Trendline]_End: LOOKUP(MIN([Order Date Year]), 0)
[Sales Trendline_Slope]: ([SUM(1)]*[SUM([Order Date Year]*[Sales])]-[SUM([Order Date Year])]*[SUM([Sales])])/([SUM(1)]*[SUM([Order Date Year]^2)]-[SUM([Order Date Year])^2])
[Sales Trendline_Intercept]: [AVG([Sales])]-[Sales Trendline_Slope]*[AVG([Order Date Year])]

// 使用引导线动态展示趋势
IF INDEX()<=[Number of Records]-1 THEN
    [Sales Trendline_Slope]*[Order Date Year]+[Sales Trendline_Intercept]-LOOKUP([Sales Trendline_Slope]*[Order Date Year]+[Sales Trendline_Intercept],1)
END

在上面的代码中，我们首先计算了数据的趋势线，包括斜率、截距和具体的线段。然后，我们使用IF语句来判断每个点是否为最后一个点，如果不是，则计算该点与前一个点之间的距离，并在图表中展示该距离。这样，当用户拖动滑块或选择动态参数时，图表中展示的趋势线也会相应地发生变化。

总之，Tableau动态图是一种非常强大的数据可视化方式，可以帮助用户更好地理解数据的规律和特点。通过动态参数、动态筛选器和动态引导线等方式，用户可以灵活地展示数据的变化，并通过交互操作实现更深入的数据分析和探索。