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
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23