Tableau 中的 Joins 与 Data Blending：概念、起源、使用案例及真实案例研究

Source: Dev.to

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介绍

虽然这两种技术都旨在整合数据，但它们在数据何时以及如何组合方面存在显著差异。了解这些差异对于构建准确、高性能的仪表板至关重要。本文将探讨连接（joins）和数据混合（data blending）的起源，解释它们在 Tableau 中的工作原理，并通过真实案例和案例研究展示它们的使用方法。

Joins和数据混合的起源

数据混合随着分析从传统数据库向更广阔的领域演进而出现。现代组织将数据存储在异构系统中，这些系统并不总是能够直接进行连接。为了解决这个问题，Tableau 引入了混合（blending）作为一种可视化层面的集成技术，使分析师能够在不实际合并数据的情况下，对来自不同来源的数据进行比较和分析。

理解 Tableau 中的连接

为什么连接很重要

• 创建统一的数据模型
• 实现详细的行级分析
• 提高计算准确性
• 支持复杂的关系

Tableau 中的连接类型

• 内连接
• 左连接
• 右连接
• 全外连接

连接的实际应用

案例研究 1：零售销售绩效分析

• 业务问题： 一家零售企业希望按产品类别和地区分析销售额和利润。
• 数据来源：
  • 订单表（销售额，利润）
  • 订单明细表（产品，类别）
  • 区域表（城市，州，地区）
• 解决方案： 使用内连接，分析师将所有表合并为一个数据集。这使得利润率计算更准确，并能进行地区绩效比较。
• 结果： 管理层识别出表现不佳的地区，并调整库存和定价策略，从而提升了盈利能力。

理解 Tableau 中的数据混合

数据混合的适用场景

• 数据来自不同的数据库或文件格式
• 数据存在于不同的细节层级
• 连接会导致重复
• 大数据集会影响性能
• 数据需要独立清洗

主数据源和次数据源

• 主数据源： 驱动可视化。
• 次数据源： 补充主数据源。
• 建立关系至少需要一个公共字段。
• 关系可以自动检测，也可以手动配置以确保准确性。

数据混合的实际应用

案例研究 2：销售目标达成分析

• 业务问题： 领导层希望识别哪些产品类别达成了年度销售目标。
• 数据源：
  • 销售交易（每日层级）
  • 销售目标（年度层级）
• 解决方案： 将销售数据作为主数据源，使用年份和类别作为公共维度，将目标数据作为次数据源进行混合。
• 结果： 仪表板突出显示表现优异和表现不佳的类别，帮助制定战略性销售计划。

连接 vs. 数据混合：关键区别

数据混合在可视化层面工作。每个数据源独立查询，Tableau 仅在渲染可视化时对聚合结果进行混合。这使得数据混合更适合大型数据集以及数据粒度不同的场景，例如将详细的销售交易与月度或年度目标相结合。

数据混合的主要优势：

• 避免数据重复（聚合在混合之前完成）
• 能够结合来自多个数据库和文件类型的数据，为现代数据环境提供更大的灵活性

性能优化技巧

• 及早应用过滤器以减少数据量
• 在可能的情况下进行聚合
• 避免不必要的连接
• 对于粒度不匹配的情况，优先使用混合
• 仔细验证关系

结论

掌握这些技术使分析师能够释放 Tableau 的全部潜力，并将原始数据转化为可操作的商业智能。

祝数据可视化愉快！ 📊