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
来源 | CDA数据科学研究院
筛选是从结果集中删除某些值或值范围的过程。
视图中创建
在视图中选中要筛选的项,在浮动工具栏或右键选择“只保留”或“排除”即可。
筛选栏创建
将要筛选的字段拖放至筛选栏,在弹出的筛选器对话框中选择筛选方式。
显示筛选器
在数据窗口选中要筛选的字段,右键选择“显示筛选器”,该字段将作为筛选器并显示在工作表中。
按照筛选字段的数据类型,可以分为维度筛选、度量筛选、日期筛选。
维度筛选
维度筛选是应用于维度字段的筛选器。 - 将“地区”、“销售额”和“市场”分别拖放至行列功能区和筛选栏,在筛选器中保留“亚太地区”。
- 将“利润”拖放至颜色和标签。
度量筛选
度量筛选是应用于度量字段的筛选器。 - 将“地区”、“销售额”和“利润”分别拖放至行列功能区和筛选器,在筛选器中设置利润至多为0。
- 将“利润”拖放至标签。
日期筛选
日期筛选是应用于日期字段的筛选器。 - 将“销售额”和“订购日期”拖放至行列功能区,“订购日期”拖放至筛选器选择日期范围。
按照筛选方法,可以分为上下文筛选、条件筛选、顶部筛选和通配符筛选。
上下文筛选
上下文筛选:用于处理通过上下文筛选的数据。 Tableau中的正常筛选器彼此独立,每个筛选器从源数据读取所有行,并创建自已的结果。但是在某些情况下,我们希望第二个筛选器只处理第一个筛选器返回的记录,这种情况下,第二个筛选器称为依赖筛选器,因为它们只处理通过上下文筛选器的数据。 - 将“地区”、“销售额”和“市场”分别拖放至行列功能区和筛选栏,在筛选器中保留“亚太地区”。
- 将“利润”拖放至筛选栏,在筛选器中设置利润至多为0。
条件筛选
条件筛选:对已存在的筛选器应用一些条件。 Tableau中使用条件筛选器对已存在的筛选器应用一些条件筛选,这些条件可以通过字段设置,也可以编辑公式设置。 - 将“地区”和“销售额”分别拖放至行列功能区,“地区”拖放至筛选栏,常规中勾选全部成员,条件中按公式筛选利润小于0且销售额大于100000的地区。
- 将“利润”拖放至标签。
顶部筛选
顶部筛选:用于限制筛选器的结果集。 Tableau中的顶部筛选器对已存在的筛选器限制筛选的结果集,这些条件可以通过字段设置,也可以编辑公式设置。 - 将“国家/地区”和“销售额”分别拖放至行列功能区,“国家/地区”拖放至筛选栏,在筛选器中勾选全部成员,在顶部按字段筛选销售额前10的国家。
- 按销售额降序显示。
通配符筛选
通配符筛选:用于字符串型字段的筛选。 Tableau中的通配符筛选器对已存在的筛选器进行字符匹配筛选,主要包括:包含、开头为、结尾为、精通匹配。 - 将“客户名称”和“消费金额”分别拖放至行列功能区,“客户名称”拖放至筛选栏,在筛选器中勾选全部成员,在通配符中筛选开头为“Aaron”的客户名称。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26