京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者 | CDA数据分析师
Tableau内置的连接器可以连接到所有常用的数据源。
数据连接器
目前可以连接70多种数据源,分为本地连接和服务器连接。 Tableau支持的本地连接包括Excel、txt、csv、json等各类常见的源数据格式,还支持多种空间文件, 为使用地图分析提供了条件。
Tableau支持的服务连接包括各类数据库(如Mysql、Oracle、MongoDB)、在线数据服务(如google analtics)等,可以根据使用需要,与目标服务器建立连接关系。
如果以上提供的连接不满足您的需求,可以选择使用“其他数据库 (ODBC)”或“Web 数据连接器”创建自己的连接。
设置数据源
Tableau数据源是数据与Tableau之间的链接,本质上是数据、连接信息以及基于数据进行的自定义操作的总和。
数据源包含:
本地文件连接
打开Tableau Desktop进入数据连接界面,在连接到文件中选择要连接的文件类型。这里以Excel文件为例,单击“Microsoft Excel”在弹出的“打开”对话框中找到想要连接的文件。
双击或拖动表名至画布区,下方会显示数据预览。
数据库连接
在数据连接界面,连接到服务器中选择要连接的服务器。这里以“MySQL”为例,单击“MySQL”在弹出“MySQL”对话框输入服务器IP、端口号、用户名及密码即可登录到MySQL服务器。
建立连接后,在数据库列表中选择要连接的数据库,下方会显示当前数据库下可用的工作表。双击或拖动表名至画布区,下方会显示数据预览。
也可以双击或拖动“新自定义SQL”至画布区,输入SELECT语句以连接想要的数据。
剪贴板粘贴
组合数据源
在一个工作簿中可以同时创建不同的数据连接。
数据联结
当需要从多个数据表中获取数据时,则要用到数据联接操作。这里以两表联结为例,以两个表的共有字段作为关键字段来建立联结关系。 为了简单直观的操作演示,本文使用自制的Excel数据集demo,文件中包含table1和table2两个数据表。
联结方式
Tableau中支持四种联结方式:内联接、左联接、右联接和完全外部联接。通常情况,Tableau会自动判断两张表的关键字段并进行关联,如果关联不正确或关键字段不一致无法自动关联,可以手动进行关联。
数据合并
当需要将有多个结构一致的数据表整合汇总在一起时,则可以使用数据合并。数据联接是横向扩展,数据合并是纵向增加。 进行数据合并的要求是,每个数据表的==字段名、个数、顺序和数据类型必须完全一致==。 为了简单直观的操作演示,本文使用自制的Excel数据集demo,文件中包含三个数据表。
手动数据合并
双击或拖放“新建并集”至画布区,将需要合并的数据表拖入弹出的并集(手动)对话框。
合并后的数据表包含三个数据表的所有数据,并且各字段一一对应。需要注意的是,新增了sheet和table name两个字段,用于说明并集中的值的来源。
自动数据合并
双击或拖放“新建并集”至画布区,在弹出的“并集”对话框中选择“通配符(自动)”。 在“工作表”位置,将匹配内容改写为“班”,其中“班”是共有的名称,是通配符,用于匹配三个工作表。
合并后的数据表包含三个数据表的所有数据,并且各字段一一对应。需要注意的是,新增了path、sheet两个字段,用于说明并集中的值的来源路径及表名称。
数据连接方式
与数据源完成连接后,将数据表拖放至画布区,就可以在画布区看到“连接”方式的选择,分别是“实时”和“数据提取”。 实时:直接从数据源实时查询获取数据信息,Tableau不对源数据进行存储。 数据提取:将数据源的数据保存到本地计算机,大幅缩短Tableau查询载入源数据的时间。
为什么有两种连接方式
数据提取
数据提取是保存的数据子集。 在创建数据的数据提取时,可以通过使用筛选器和配置其他限制来减少数据总数。 创建数据提取后,可使用原始数据中的数据对其进行刷新。在刷新数据时,可以选择进行完全刷新或增量刷新。 完全刷新:默认方式,每次都会重新获取数据源的数据,创建的本地副本与数据源一致。 增量刷新:仅刷新自上次数据提取后新增的行。
数据提取的优势
创建数据提取
选择数据提取后,会显示“编辑”和“刷新”按钮。单击“编辑”在弹出的“数据提取”对话框中设置数据提取的要求。
指定在数据提取中存储数据的方式
PS:“单个表”和“多个表”选项只会影响数据提取中数据的存储方式,不影响数据提取中的表在“数据源”页面上的显示方式。 假设您的数据提取由三个表组成。如果直接打开配置为使用默认选项“单个表”的数据提取 (.hyper) 文件,在“数据源”页面上只会显示一个表。但是,如果打开使用打包数据源 (.tdsx) 文件的数据提取或包含其对应数据提取 (.hyper) 文件的数据源 (.tdsx) 文件,在“数据源”页面上可以看到包含数据提取的全部三个表。
指定要提取的数据量
设置完成后,单击工作表标签页可启动数据提取创建过程。在随后显示的对话框中,选择一个用于保存数据提取的位置,为该数据提取文件指定名称,然后单击“保存”即可。
在抽样数据与整个数据提取之间切换
当您使用大型数据提取时,您可能需要创建一个带数据样本的数据提取,以便每次将字段放在工作表标签页中的功能区上时,您都可以设置视图,同时避免长时间查询。然后,可以在使用带数据样本的数据提取和使用整个数据源之间进行切换,方法是在“数据”菜单中选择数据源,然后选择“使用数据提取”。
实时和数据提取的选择
什么情况下选择“实时”
什么情况下选择“数据提取”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07