Tableau 技術專欄彙整 - 歐立威科技

Tableau 教學－使用表計算和參數進行前後期比較

Omni — Fri, 03 Mar 2023 10:13:27 +0000

常見的前後期比較情境

不論在哪個產業的分析中，我們時常都會遇到需要進行某數值前後期比較的情境，例如：

計算營收年增率（Year on Year, YoY）、季增率（Quarter on Quarter, QoQ）、月增率（Month on Month, MoM），或是計算今年Q1與去年Q1的訂單量比較。
執行行銷成效分析時，比較聖誕節優惠活動期間（12/19 – 12/25），與優惠活動前（12/12 – 12/18）新客數的差異。

在第一個情境中比較的時間區間是固定的，不外乎就是年、季、月、週等時間單位，我們若要在 Tableau 進行這類的運算可使用「表計算」（table calculation）來達成，這也是最常見的前後期比較作法；但第二個情境無法用表計算來完成，因為比較的時間區間不是固定的，比方說農曆新年的活動檔期每年都會不一樣，也不是剛好一整個月份，這種情況下我們需要用到「參數」（parameter）功能來計算。

後面我們將針對兩種情境分別舉一個例子說明，讓大家了解如何在 Tableau 中實現前後期比較的分析。

使用情境 1：固定日期區間的前後期比較，以 YoY 為例

1 .首先產生一個逐年的銷售額折線圖，並在圖上加入銷售額的標籤。

2. 點選標籤的銷售額，選取「快速表計算」中的「年增率」，將標籤改成以年增率顯示，也就是銷售額的 YoY。

3. 再增加一個銷售額標籤，即可完成銷售額與 YoY 並列的折線圖。也可以注意到在標籤設定的地方，改成年增率後會出現一個三角形符號（下圖紅圈處），代表使用了表計算功能。

從上圖我們可以觀察到，銷售額每年都是成長的，其中 2019 年到 2020 年的成長幅度最大，2020 年比 2019 年增加了 27.2%，整年銷售額從 $758K 成長到 $964K。

使用情境 2：自訂日期區間的前後期比較

我們時常需要把一些關鍵指標放在儀表板的第一頁（例如下圖），此時可以把後期的銷售額 25,273 元，和前期 15,156 元做一個比較，並顯示出兩者的差異百分比，幫助我們判斷後期銷售額的表現狀況。

若要可以完全彈性的自訂前後期時間區間，建立步驟請參考以下說明：

1. 建立前期起日參數。「允許的值」設定為「當工作簿開啟時」以「訂單日期」欄位內有的值作為「範圍」，這樣可避免之後在選取前期起日時，選取到超出資料日期範圍的值。

2. 繼續建立前期訖日、後期起日、後期訖日參數，設定方式同前期起日參數，因此可以「重複」前期起日參數，然後在編輯參數中重新命名參數即可快速建立完成。

3. 使用「建立計算欄位」，建立前期銷售額、後期銷售額、銷售額成長率三個欄位。

4. 最後我們可以依下圖 ❶❷❸❹ 的方式，把前期銷售額、後期銷售額、銷售額成長率三個欄位加入文字標籤中，並透過「編輯標籤」將關鍵指標排版。

5. 完成上述步驟後就可以藉由變更前後期起迄日的參數來自訂比較的時間區間。

結語

以上我們介紹了兩種方式來進行前後期比較的分析，許多情況下用情境 1 的介紹的「表計算」即可快速達成，但想要更彈性的分析就需要用到「參數」。

想要知道更多表計算和參數的應用可以參考我們官方 YouTube 頻道的影片：

參考資料

本文章由歐立威技術顧問撰寫而成，轉載請註明出處，內容若有侵權請來信告知

想了解更多資訊，歡迎聯絡我們，或是加入歐立威 Line 好友！

Tableau Server 連線管理利器 – 虛擬連線的介紹與設置

Omni — Mon, 13 Feb 2023 10:12:29 +0000

前言

隨著 Tableau 逐漸作為各企業內部推廣首選的商業智慧工具，Tableau Server 也逐步進駐到各家的系統當中，Tableau 的特色除了強大且極具藝術感的報表繪製以外，強大的資料庫連線能力也是其一。

Tableau 可以快速、多樣地連結到各種不同的資料庫，當公司內部用戶逐漸增加，資料庫連線的複雜程度提高，管理者對於伺服器的管理也會變得越來越困難，特別是針對用戶與專案的連結、用戶對於資料的權限，皆是 Tableau Server 中難以管控的一環，譬如：管理者並不希望報表閱讀者直接看到原始的資料；不希望不同部門間的資料會互通有無造成紊亂，也因此 Tableau 在 Data Management Add-on 的額外付費功能中，提供 Virtual Connection（以下稱虛擬連線）作為管理上的解決辦法，本文會針對虛擬連線的定位與功能進行說明，並針對虛擬連線進行簡單的示範。

什麼是 Virtual Connection (虛擬連線)

虛擬連線最早是於 2021.4 版本中所推出的內容類型概念的管理層級，透過管理員身份以虛擬連線直接設定與資料庫的橋接，並且透過虛擬連線制定規則，將同一資料庫中的多張表得以同時進行管控，並且透過資料來源向下管理工作簿、指標、流程，利於 Tableau Server 管理員直接自資料庫連線進 Tableau 的過程中進行限制與管控。

<圖一：虛擬連線架構示意圖>

如上圖所示：透過虛擬連線的管制，我們可以在資料庫與專案間的端口製作一個具限制性的連線控制，並且給予使用者需求的表（Table），而這些表可以透過資料原則的建立來進行篩選或是映射，然後透過工作簿製成最後的報表或是儀表板。

如何使用虛擬連線

在經過上述針對虛擬連線的說明，相信讀者對虛擬連線都有一定程度的了解，接下來會筆者將會根據使用經驗進行虛擬連線的建立說明。以下根據官方文件內的流程圖進行說明，流程圖如下：

<圖二：虛擬連線建立流程圖>

根據上圖的流程，我們將建立虛擬連線的流程主要分為以下五個步驟：建立虛擬連線、建立資料原則、發布虛擬連線並設定使用權限、設定虛擬連線的更新、使用虛擬連線，透過以上五個流程，就可以快速且有效的使用虛擬連線並製作報表及儀表板。

步驟 1：建立虛擬連線

在專案或是探索當中點擊「新建虛擬連線」來新建一個虛擬連線，然後根據欲連線的資料庫進行設定，然後選取連線中欲設定的表（Table）作為虛擬連線的內容並建立虛擬連線

<圖三：新增虛擬連線>

<圖四：連線到資料庫>

步驟 2：建立資料原則

透過在資料原則設定中設定三個主要的部分，分別是設定原則表、設定原則欄位、設定原則條件。

<圖五：建立資料原則>

步驟 3：發布虛擬連線並設定使用權限

在完成虛擬連線的發佈後，可以透過開啟權限設定表，根據個人與群組，設定虛擬連線的使用權限，包含誰可以看到此虛擬連線、誰可以使用等。

<圖六：設定虛擬連線權限>

<圖七：編輯虛擬連線權限設定>

步驟 4：設定虛擬連線的更新

透過排程設定更新虛擬連線，使虛擬連線中資料始終保持在最新狀態。

<圖八：設定虛擬連線的排程更新>

步驟 5：使用虛擬連線

透過開啟工作簿並連上虛擬連線作為資料來源，使用並建立報表及儀表板。

<圖九：報表建立的資料來源確認為虛擬連線>

結論

虛擬連線大大強化了 Tableau Server 在資料面上的管理與安全性。由於在資料導入的過程中就進行限制，故透過虛擬連線的設定，管理者可以放心的將資料直接交付給使用者進行處理；另外權限上的調整更是讓管理者不必擔心跨部門使用資料外洩的問題。

除了上述的優點，虛擬連線更可以管理、整合該資料庫的連線，並透過虛擬連線進行資料庫查詢的管理，此舉可以減輕資料庫查詢的負載，並同時保持資料讀取上的速度。雖然虛擬連線一次僅能針對一個資料庫進行設定，但對於大部分的企業來說已經可以滿足大多數的使用情境。

綜上所言，虛擬連線是一個針對企業打造的管理層級，若讀者想嘗試帶入公司的管理歡迎與歐立威洽詢。

Reference:

原廠文件 About Virtual Connections and Data Policies

Tableau 教學 – 儀錶板即時自動更新實作，戰情室、產線監控全靠這兩招！

Omni — Thu, 09 Feb 2023 09:57:54 +0000

Tableau 報表自動即時更新

利用 Tableau 製作儀表板後，為了日後能持續看到最新的資料，我們會對報表進行資料更新，根據不同的報表主題，設置資料更新的頻率也不同。

若是不需要看到即時的資訊（例如：日批次更新的資料），可以使用擷取的資料連線方式並設置排程每日更新，即可每天看到該日批次的資料，但透過此方法最短僅能以小時為單位自動更新；若報表需要看到即時的資訊，例如：戰情室、產線監控儀表板等，就需要使用即時的資料連線方式，搭配自動重新整理，即可達成在更短的時間內，讓報表自動即時呈現最新的資料。

隨著 Tableau 的廣泛應用，越來越多人會利用 Tableau 製作戰情室儀表板，以便隨時使用資料做出精準決策。若要達成這個目標，首先要能確保資料是可以即時連線，並且能夠自動重新整理。以下會針對需要看到即時資訊的報表，介紹兩種自動重新整理來更新資料的方法。

方法一：Tableau 擴充功能 Auto Refresh

Auto Refresh 自動重新整理，是 Tableau 內建的儀表板擴充功能，可以在製作報表時將此物件應用在儀表板中，會以倒數計時的方式呈現，倒數完畢就會自動重新整理儀表板，達到在短時間內呈現最新資料的效果，但須注意此方法的更新頻率最快為五分鐘。

Auto Refresh 使用方式很簡單，在製作儀表板的物件區，拖曳「擴展」物件至畫面中，即可搜尋 Auto Refresh 並且下載此擴充程式，並且可於配置中設定更新頻率及物件文字大小，如下圖：

方法二：Tableau 嵌入報表自動重新整理

若想在更短的時間內重整報表，例如：每 10 秒鐘更新一次，達到真正的「即時」，那就會需要使用 Tableau 提供的 API 去達成，讓我們可以自由自訂重整的頻率，無論是戰情室屏幕還是監控儀表板，都可以立刻看到資料的變化。

以下以 Google 試算表及 Tableau 超級市場範例資料集，模擬資料即時的變更，再使用報表嵌入至網頁中的方式觀察自動重新整理的狀況，最後也會說明範例影片中使用的程式碼內容。

即時自動更新影片範例：

從範例影片中可以看出，在 Google 試算表中加入新的年份 2018 年（原始的資料年份只到 2016），報表自動重整後，有出現 2018 年的資料，接著再將 Google 試算表中加入的 2018 年資料刪除，再回到報表中，可以看到過了幾秒鐘滑鼠出現轉圈圈並且重新整理，回到原本只有到 2016 年的資料，實現了儀表板自動即時更新的效果。

以下為詳細的步驟說明。

步驟 1. 確保儀表板連結的資料來源是即時連線（live connection）

步驟 2. 在前端網頁程式碼加入以下嵌入程式碼、自動更新程式設置

使用 Tableau Javascripts API，後方需填入 server 的網址位置

第一個 function 是 refreshView（），是用在自動更新儀表板畫面

第二個 function 是 initialize（），是用在嵌入儀表板畫面，下方會宣告要嵌入的報表以及其格式設定

setInterval（refreshView, 豪秒數），是用在設定自動更新的頻率

結語

上述分享的兩種自動重新整理報表方式，皆須使用「即時」的資料連線，建議連線的資料來源須有較佳的規格，或是資料量不能太大，因為即時連線的方式本身就會影響整體效能，在重新整理後要能快速對資料做查詢及呈現，才符合我們對於戰情室或監控儀表板的期待。另外，使用者除了調校資料面的效能外，也可以透過儀表板的設計優化，加速整體的重整速度，提高使用體驗，迅速作出精準決策。

Reference:

自動重新整理

Tableau Embedding API v3

Tableau – Top N 常見誤用與正確使用指南

Omni — Tue, 30 Aug 2022 08:42:13 +0000

TopN 的用途是什麼？

使用 Tableau 製作儀表板時，根據分析以及版面的需求，很多時候我們只需要針對前幾名的項目進行觀察，此時便可以運用 Top N 的功能呈現出來，迅速聚焦資訊。除了可以藉由 Tableau 篩選器預設的「頂端」功能去達成以外，配合不同使用及分析情境，會需要其他方式來計算正確的 Top N 結果，讓我們可以以更彈性的方式去分析報表。

什麼情境下會使用到 Top N？

前面說明了 Top N 的用途，那到底在哪些情境下會用到這個功能呢？

舉例來說：在一張超市訂單資料集中，我只想關注某些表現特殊的項目，例如我想看到在各縣市中前 10 名消費額最高的顧客是哪些人，就可以使用 Top N 達成這個需求，針對這些客戶進行進一步的分析或行銷策略，並且還可以確保在加入其他欄位後，呈現的結果是正確的。

大家或許會疑惑，Tableau 篩選器本身不是就有「頂端」可以使用嗎？確實這個功能是可以做到 Top N，但在這個例子中，因為使用了一個以上的維度做分析，牽涉到 Tableau 的篩選順序問題，所以最後的分析數字會有錯誤。

以下示範錯誤及正確的例子，讓大家更清楚為何要使用別的方式去達成 Top N 功能。

Top N 常見誤用＆正確使用方式

以下列舉兩個常見的使用 Top N 後發生資料錯誤的狀況。會造成這些錯誤發生的原因是在 Tableau 中篩選器有執行順序先後的差別。

下圖為 Tableau 中篩選器的順序，從上而下開始執行，最上面最優先開始篩選，最下面則是最後執行。當篩選器之間或是篩選器與計算間順序不對，則會產生錯誤資料，此時可以根據需求或情境對篩選器順序或計算式的計算方式進行調整，以呈現正確資料。

範例 1－同時使用維度篩選器與 Top N 篩選器：改用上下文篩選

首先，最常見因篩選順序而發生錯誤的資料範例，即同時使用維度篩選器與 Top N 篩選器。

以下範例使用的資料為 Tableau 附帶的「Sample-Superstore」有關訂單的資料集。

將「State」與「Customer Name」欄位放入列架上，也加入一個使用 Rank 函數的欄位來輔助我們確認每個顧客銷售額的排名，而「Sales」欄位放置欄架上。「Customer Name」以「Sales」大小遞減方式排序，這時可以看到每位顧客的銷售額狀況，為了只要顯示銷售額前十名顧客，可以將「Customer Name」欄位放置篩選條件中並為其選取頂端按「Sales」欄位大小前 10 名作為篩選條件，此時篩選器中新增了 Top N 篩選器，而視圖中也只會顯示前十名顧客內容。

若想要視圖中呈現「California」銷售額前十名的顧客。將「State」欄位放置篩選條件中，看看會發生什麼事？

當我們加入「State」欄位篩選條件並篩選「California」後，此時視圖呈現 6 筆資料，另外 4 名不見了，如下圖所示。

由於此時篩選條件架中有兩個篩選器，分別是「Customer Name」Top N 篩選器與「State」一般維度篩選器，Top N 篩選器早於維度篩選器進行資料的篩選，所以 Top N 先篩選整個資料集的前 10 名，才接著篩選「California」，只有這六名出現是因為它們一開始是整個資料集的前 10 名，而現在視圖也不是我們要看的加州銷售額前 10 名的顧客名單。

為了解決這個問題，將一般維度「State」轉換為上下文篩選器，上下文篩選器背景會呈現咖啡色，使篩選順序早於 Top N 執行，因此會先篩選出「California」所有顧客，再從中篩選出前 10 名顧客，如下圖所示。

範例 2－同時使用維度篩選器與 Top N 篩選器：改用表計算篩選

此範例與範例 1 情境相同，篩選條件中同時有維度篩選與 Top N 篩選器，改以表計算的篩選來解決呈現資料錯誤的問題。

回到 Tableau 資料篩選順序圖上，因為 Top N 早於維度篩篩器，故將 Top N 的功能使用表計算篩選器來替代，此時維度篩選器將早於表計算篩選器，透過維度篩選器篩選後資料也會呈現我們要的結果。

為了要新增表計算篩選器，首先要新增含有表計算的計算式欄位，第一個新增欄位名為「Rank，對銷售額進行排名；第二個欄位名為「Customer Top 10_Table Calc」進行取前 10 名的判斷，並放置篩選條件中，再將 Other 排除篩選條件中。當我們篩選「California」時，將呈現正確的「California」銷售前十名的顧客。

結語

從以上的範例，我們可以了解到 Tableau 的篩選順序會影響 Top N 呈現的結果，篩選順序愈上面的層級會優先處理，透過這些規範確保在製作報表時的正確性，搭配表計算篩選器的使用，使用者可以依照自身需求決定要看哪些維度的變化，讓報表更具彈性，實現自助分析的目標。

Reference: Tableau 的操作順序