--- schema_version: "1" id: f85ae7d7cfa9e5fc1568ab7a726c821274d864c533196034a89b711fc5851b64 title: 找到好的数据集 collection: tableau version: current locale: zh-cn portal_url: https://docs.salesforce.com/tableau/current/zh-cn/pro/desktop/find_good_datasets.md canonical_url: https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/find_good_datasets.htm source_site: help.tableau.com content_type: documentation content_hash: ddd021725625fa47be8f6a208d8a6c64360ccafb5cdae82198c849a010dba4f0 description: Learn what makes a good data set for analysis and how to find one. --- [跳转到主要内容](#main-content) # 找到好的数据集 了解如何使用 Tableau 分析数据（或者构建示例或概念验证内容）的一个好方法是查找您感兴趣的数据集。当您有真正的问题要用数据回答时，分析的步骤会变得更加简单和有意义。 ## 数据集的现实 在尝试查找企业认可的非官方数据的数据集时，有两个不可避免的事实。 **找不到想要查找的内容。** - 尽量避免对您需要的东西有严格的期望。 - 对于可用于给定项目的内容保持灵活而开放的思想。 - 有时，您需要的数据是付费的 — 请决定是否值得。 **您将必须清理数据。** - 准备进行基本的[清理和调整](https://help.tableau.com/current/prep/zh-cn/prep_clean.htm)，确保数据[结构良好，可用于分析](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/data_structure_for_analysis.htm)。 - 您可能需要[引入其他数据集](https://help.tableau.com/current/prep/zh-cn/prep_combine.htm)。 - 拥有数据字典或元数据可能至关重要。 - 可能需要[计算](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/calculations_calculatedfields.htm)。 ## 什么构成了一个好的数据集 好的数据集是适合于您的用途的数据集。只要满足这种需求，它就是一个好的数据集。但是，有一些注意事项可以帮助您清除不太可能适合您的用途的数据集。总体而言，请查找满足以下条件的数据集： 1. 包含您需要的元素 2. 是解聚的数据 3. 至少有几个维度和几个度量 4. 具有良好的元数据或数据字典 5. 可使用（不是专有格式、没有过于凌乱或过于繁琐） 是什么让 Superstore 数据源很出色？ Superstore 是 Tableau Desktop 附带的示例数据源之一。（您也可以从 [Tableau Public 示例数据页面](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)下载该数据源。）为什么它是这么好的数据集？ - **必要元素**：Superstore 具有日期、地理数据、具有分层结构关系的字段（类别、子类别、产品）、正值或负值度量（利润）。很少有无法用 Superstore 单独创建的图表类型，并且很少有功能不能用于演示。 - **已解聚**：行级数据是事务中的每一项。这些项目可以汇总到订单级别（通过“订单 ID”）或按任何维度（例如日期、客户、区域等）汇总。 - **维度和度量**：Superstore 有几个维度，允许我们按类别或城市等内容进行“切片和切分”。还有多个度量值和日期，这为图表类型和计算提供了可能性。 - **元数据**：Superstore 具有命名良好的字段和值。您无需查找任何值的含义。 - **小而干净**：Superstore 只有几兆字节，所以它在 Tableau 安装程序中占用的空间很小。它还是整洁的数据，只有每个字段中正确的值和良好的数据结构。 ### 1.良好的数据集具有您所需的元素 如果要查找数据集来构建特定可视化项或显示特定功能，请确保数据集具有所需的字段类型。例如，地图的视觉效果很好，但需要地理数据。基本演示通常涉及对日期进行下钻查询，因此数据至少需要一个日期字段（并且需要比年份更精细才能显示下钻查询）。并非所有数据集都需要所有这些元素 — 了解您所需的内容，并且不要把时间浪费在缺少关键元素的数据集上。 用于分析的常见元素： - 日期 - 地理数据 - 分层数据 - “有趣的”度量 - 量级的巨大变化或正负值 某些功能或可视化项类型可能需要数据的特定特征，例如：  - [群集](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/clustering.htm) - [预测](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/forecasting.htm) - [趋势线](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/trendlines_add.htm) - [用户筛选器](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/publish_userfilters_create.htm) - [空间计算](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/maps_shapefiles.htm) - 某些[计算](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/functions_all_categories.htm) - [标靶图](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/qs_bullet_graphs.htm) ### 2.良好的数据集是解聚的（原始）数据 如果数据过于[聚合](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/calculations_aggregation.htm)，则无法进行太多分析。举例来说，如果您想查看人们在 Google 上搜索“南瓜香料”的趋势，但有年度数据，您只能看到高度概括的趋势。理想情况下，您希望得到每天的数据，这样您就可以看到当星巴克开始提供 #PSL 时的巨大峰值。 根据不同的分析，解聚的内容可能有所不同。请注意，由于隐私或实用性的原因，某些数据集永远不会完全精细。例如，您不太可能找到按地址逐例报告疟疾的数据集，因此按区域划分的每月总数可能足够精细。 聚合和粒度 理解聚合和粒度是一个重要的概念，原因有很多：它会影响查找有用的数据集、构建所需的可视化项、正确地合并数据以及使用 LOD 表达式等操作。聚合和粒度是一个范围的两端。 **聚合**指的是数据是如何组合在一起的，比如对所有针对南瓜香料的搜索进行累加，或者取西雅图附近某一天所有温度读数的平均值。 - 默认情况下，Tableau 中的度量是聚合的。默认聚合为 SUM。您可以将聚合更改为“平均值”、“中值”、“不重复计数”、“最小值”等。 **粒度**是指数据的详细程度。数据集中的行（也称为记录）代表什么？疟疾患者？一个省当月的疟疾病例总数？这就是粒度。了解数据的粒度至关重要。 有关详细信息，请参见 [Tableau 中的数据聚合](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/calculations_aggregation.htm)。 ### 3.良好的数据集具有维度和度量 许多可视化项类型需要**维度**和**度量** - 如果只有维度，则通常您只能进行计数、计算百分比或使用[“表计数”](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/datafields_understanddatawindow.htm#count-of-table)字段操作。 - 如果只有度量，则无法按任何内容分解值。您可以完全解聚数据，也可以使用整体 SUM 或 AVG 等。 这并不是说只有维度的数据集没有用处。人口统计数据是有大量维度的数据的示例，许多有关人口统计的分析都是基于计数或基于百分比的。但对于分析性较强的丰富数据集，您至少需要几个维度和度量。 维度和度量（离散和连续） ![显示各种胶囊类型的“数据”窗格和标记卡](/tableau/current/zh-cn/pro/desktop/zh-cn/Img/pilltypes.jpg) 在上图中，请注意，与**连续度量**和**离散度量**不同，**数值维度**在“标记”卡上没有聚合。 ### 维度和度量 字段在数据窗格中用水平线分为维度和度量。在 Tableau 中，维度作为自身出现在视图中，而度量则自动聚合；度量的默认聚合为 SUM。 - **维度**是定性的，也就是说它们是被描述的，而不是被测量的。 - 维度通常是城市或国家/地区、眼睛颜色、类别、团队名称等。 - 维度通常是离散的。 - **度量**是定量的，这意味着它们可以被测量和记录（数值）。 - 度量通常是销售额、高度、点击次数等。 - 度量通常是连续的。 如果可以对字段进行数学运算，它应该是一个度量。如果您不确定字段应该是度量还是维度，则考虑是否可以对值进行有意义的数学运算。AVG(RowID)、两个社会保险号码的总和，或者将邮政编码除以 10 有什么意义吗？没有意义。这些是恰好被写成了数字的维度。想想有多少国家/地区有字母数字邮政编码 — 它们只是标签，尽管在美国它们只是数字。Tableau 可以识别许多字段名，这些字段名表示一个数值字段实际上是一个 ID 或邮政编码，Tableau 会尝试创建这些维度，但它并不完美。使用“我是否可以对此进行数学运算”测试来确定数值字段应该是度量还是维度，并根据需要重新排列数据窗格。 **注意**：虽然可以使用日期（例如 DATEDIFF 计算）进行数学运算，但标准惯例是将日期分类为维度。 ### 离散和连续 离散或连续字段与维度和度量的概念有些一致，但它们并不相同。 - **离散**字段包含不同的值。它们组成视图中的标题或标签，“胶囊”是蓝色的 - **连续**字段“形成一个不间断的整体”。它们组成视图中的轴，“胶囊”是绿色的 理解离散和连续的一个好方法是查看日期字段。日期可以是离散，也可以是连续的。 - 观察十年或一个世纪的八月份平均气温意味着“八月”被用作离散的定性日期部分。 - 查看从 1960 年以来报告的疟疾病例的总体趋势时，将采用一个单一的、不间断的轴，这意味着该日期被用作一个连续的定量值。 有关详细信息，请参见[维度和度量（蓝色和绿色）](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/datafields_typesandroles.htm)。 Tableau 创建的字段 无论数据集是什么，Tableau 都至少会创建三个字段： - _度量名称_（维度） - _度量值_（度量） - _表名称(计数)_（度量） 如果数据集中有地理字段，Tableau 还将创建“_纬度(生成)_”和“_经度(生成)_”字段。 **“度量名称”**和**“度量值”**是两个有用的字段。有关详细信息，请参见[度量值与度量名称](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/datafields_understanddatawindow_meavalues.htm)。 **“表计数”**通过计算行数来提供表的记录数。这使您能够在数据集中至少有一个度量，并可以帮助进行一些分析。您必须了解数据的粒度（行表示什么），以便能够定义行数的含义。 此处的每行为一天，因此“表计数”将为天数： ![以华氏度为单位的每日最高、平均和最低气温表。](/tableau/current/zh-cn/pro/desktop/zh-cn/Img/find_data_daily.png) 此处的每行为一个月，因此“表计数”将为月数： ![以华氏度为单位的每月最高、平均和最低气温表。](/tableau/current/zh-cn/pro/desktop/zh-cn/Img/find_data_monthly.png) ### 4.良好的数据集具有元数据或数据字典 数据集只有在您知道数据是_什么_时才有用。在寻找好数据的过程中，没有什么比打开一个像这样的文件更让人沮丧的了： ![全数字数据的电子表格视图](/tableau/current/zh-cn/pro/desktop/zh-cn/Img/find_data_nometa.png) 4 或 12 的来源是什么意思？“OTU0-OTU4”字段中有哪些信息？ 一个好的数据集应该具有标记良好的字段和成员，或者有一个数据字典，这样您就可以自己重新标记数据。想想 Superstore — 它的字段和值是什么是显而易见的，比如“Category”（类别）和它的成员“Technology”（技术）、“Furniture”（家具）和“Office Supplies”（办公用品）。或者，对于上图中的微生物群数据集，有一个[数据字典](http://www.exploredata.net/Downloads/Microbiome-Data-Set)来解释了每个来源（4 是粪便，12 是胃）和每个 OTU 的分类（OTU3 是_类噬菌体_属的细菌）。 数据字典也可以称为元数据、指标、变量定义、词汇表或任意数量的其他内容。在一天结束时，数据字典提供有关列名称和列成员的信息。可通过多种方式将该信息引入数据源或可视化项，其中包括： - 重命名列，使其更易于理解（可在数据集本身或 Tableau 中完成此操作）。 - 为字段成员重新指定别名（可在数据集本身或 Tableau 中完成此操作）。 - 创建计算以添加数据字典信息。 - 在 Tableau 中为字段加上注释（注释不会显示在已发布的可视化项上，只会显示在制作环境中）。 - 使用数据字典作为另一个数据源，并将两个数据源合并。 丢失数据字典会使数据集变得毫无用处。如果要为数据集添加书签，请也为数据字典添加书签。如果要下载，请同时下载两者并将它们放在同一位置。 ### 5.好的数据集是您可以使用的数据集 只要您能够理解数据集并且它具有所需的信息，即使很小的数据集也可以为分析提供强大的支持。较小的数据集也易于存储、共享和发布，并且可能具有良好的性能。 同样，即使您找到了满足您需要的"完美"数据集，如果需要花费不现实的努力来清理，那么它也不是完美的。知道何时远离于混乱的数据集非常重要。 例如，此数据集来自维基百科的一篇关于相对字母频率的文章。它开始为 84 行和 16 列（转置为 1,245 行和 3 列）。Excel 文件为 16KB。但是，借助某些组、集、计算和其他操作，它可实现强大的分析和有趣的视觉效果。 [![显示不同语言中唯一字母的相对频率的可视化项。](/tableau/current/zh-cn/pro/desktop/zh-cn/Img/find_data_smdataviz.png)](https://mkt.tableau.com/Help/LetterFrequencyAnalysis.twbx) 单击图像可下载工作簿。 ## 重新标记数据 找到一个好的数据集后，通常需要对其进行重新标记它。重新标记数据对于为示例或概念验证创建假数据，或者使数据更具可读性都很有用。 **重命名**会改变该字段在 Tableau 中的显示方式，例如将“Sales”（销售额）重命名为“Pipeline Sales”（渠道销售额），或将“State”（州/省/市/自治区）重命名为“Province”（省）。 **重新指定别名**会更改字段成员的显示方式，例如为“Country”（国家/地区）字段中的值重新指定别名，使 CHN 变为中国，并使 RUS 变为俄罗斯。 - 离散维度字段中的值称为**成员**。只能为成员重新指定别名。假设有一个表示温度的度量字段。如果不更改数据本身，则无法更改值“54°F”。但在“Country”（国家/地区）字段将成员“CHN”的别名重新指定为“中国”是相同的信息，只是用另一种方式标记。 重命名和重新指定别名几乎是一回事。Tableau 中的惯例是：为字段命名，并为成员指定别名。有关详细信息，请参见[在“数据”窗格中组织和自定义字段](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/datafields_dwfeatures.htm)和[在视图中创建别名以重命名成员](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/datafields_fieldproperties_aliases_ex1editing.htm)。 **注意**：重命名或重新指定别名只会更改在 Tableau Desktop 中的外观;不会将任何更改写回基础数据。 ### 重新标记以制作假数据 重新标记现有数据集是使示例或概念验证内容更具吸引力的好方法。 1. 使用简单的数据集（如 Superstore）来构建所需的内容（特定图表类型、显示某些功能等） 2. 重命名相关字段、更改工具提示，或者更改文本方面以掩盖数据实际表示的内容。 > [!WARNING] > > **重要信息：**只有在信息明显是假的情况下才这样做。小心，人们不认为它是真实数据，并尝试使用它进行分析。例如，使用荒唐的名称或毫无意义的字段名，如颜色或动物。 ### 重新指定别名以使数据更易于使用 将数据存储为数值而不是字符串值更有效，但数值编码可能会使数据更难理解。对于小型数据集，它可能不会对性能产生影响，所以优先考虑能够轻松理解数据。 重新指定别名的缺点您不再能够访问这些数值（这使得排序、分配颜色渐变等操作变得更加困难）。请考虑复制该字段并为副本重新指定别名。另外，Tableau 的计算可以很好地保存原始信息，同时使其更容易理解。 #### 使用 CASE 函数重新指定别名 对于重新指定别名，计算可能很有助益。例如，[CASE](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/functions_functions_logic.htm#case) 函数允许您说，本质上，“当此字段的值为 A 时，请给我 X。当值为 B 时，请给我 Y”。 这里，CASE 函数查看 tornado 数据集中的 F-scale，并提供与每个数值相关的书面描述： CASE \[F-scale\] WHEN "0" THEN "Some damage to chimneys; branches broken off trees; shallow-rooted trees pushed over; sign boards damaged." WHEN "1" THEN "The lower limit is the beginning of hurricane wind speed; peels surface off roofs; mobile homes pushed off foundations or overturned; moving autos pushed off the roads..." WHEN "2" THEN "Roofs torn off frame houses; mobile homes demolished; boxcars overturned; large trees snapped or uprooted; highrise windows broken and blown in; light-object missiles generated." WHEN "3" THEN "Roofs and some walls torn off well-constructed houses; trains overturned; most trees in forest uprooted; heavy cars lifted off the ground and thrown." WHEN "4" THEN "Well-constructed houses leveled; structures with weak foundations blown away some distance; cars thrown and large missiles generated." WHEN "5" THEN "Strong frame houses lifted off foundations and carried considerable distances to disintegrate; ... trees debarked; steel reinforced concrete structures badly damaged." END 现在我们可以选择使用原始的“F-scale”字段 (0-5) 或可视化项中的“F-scale damage description”（F-scale 损害描述）字段。 ## 寻找数据集时的技巧 **注意**：尝试确保可以回答“数据集中的行（也称为记录）代表什么？”问题如果您不能清楚地说明这一点，那么您可能无法很好地理解数据以便能够使用它，或者数据的结构不适合进行分析。 - 跟踪数据的来源。 - 将数据字典信息与数据本身一起保存。 - 如果需要使内容保持最新，请避免使用过时的数据。查找： - 可更新的数据（库存、天气、定期发布的报告等） - 永恒的数据（各种动物的平均质量不会年复一年地变化） - 可通过人为更改为历史日期或未来日期来实现未来验证的数据 - 尝试简单地用 Google 搜索一下您要找的东西，您可能会感到惊讶。 - 如果需要准备的工作太多，不要害怕放弃数据集。 ## 寻找数据的地方 可以在何处寻找数据？在非常多的地方都可以找到数据集。可通过这些选项着手了解相关信息。请注意，数据集的真实情况确实适用于这些站点 — 您现在可能找不到您的想法，并且很可能需要做一些清理，以便为分析做好数据准备。 **免责声明：**尽管我们尽最大努力确保外部网站的链接保持正确、最新并相关，但 Tableau 对于外部提供商所维护的页面的准确性或新鲜度不担负任何责任。在此处列出网站并是对任何内容或组织的认可。请与外部网站联系来获取其内容相关问题的答案。 **[Tableau Public](https://public.tableau.com/app/discover)**：Tableau Public 是适用于 Tableau 的数据集的一项令人惊叹的资源。搜索您感兴趣的主题的工作簿，浏览寻找灵感，然后下载工作簿来访问数据。或者查看精心制作的[示例数据](https://public.tableau.com/app/resources/sample-data)。 [**维基百科表格**](https://www.wikipedia.org/)：从维基百科表格中获取数据：复制并粘贴到电子表格中、[复制并直接粘贴到 Tableau 中](http://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/clipboard_datasource.htm)，或使用 [Google 工作表和 IMPORTHTML 函数](https://support.google.com/docs/answer/3093339?hl=en)创建数据的 Google 电子表格。 **[Google 数据集搜索](https://toolbox.google.com/datasetsearch)**：“一个整合在线数据集碎片世界的搜索引擎”。 **[Data is Plural](https://www.data-is-plural.com/)**：订阅有关数据集的每周新闻稿，或浏览[存档](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1wZhPLMCHKJvwOkP4juclhjFgqIY8fQFMemwKL2c64vk/edit)。 **[Makeover Monday](http://www.makeovermonday.co.uk/data/)**：“每周一加入我们，使用给定的数据集，创建更好、更有效的可视化项，并帮助我们使信息更容易访问。”您可以看到其他人用相同的数据集做了什么，开始您的分析或给予灵感。使用 Twitter 上的 [#makeovermonday](https://www.makeovermonday.co.uk/) 参与。 **其他网站** - [Tableau Web 数据连接器](https://tableau.github.io/webdataconnector/community/) - [Data.world](https://data.world/) 及其[适用于 Tableau 的 WDC](https://help.data.world/hc/en-us/articles/115010298907-Tableau-Web-Data-Connector) - [Github Open Data](https://github.com/collections/open-data) - [Kaggle](https://www.kaggle.com/datasets) - [datahub.io](https://datahub.io/) - [r/datasets](https://www.reddit.com/r/datasets/) - [WHO](http://www.who.int/gho/en/) - [Data.UN.org](http://data.un.org/) - [WorldBank](https://data.worldbank.org/) - [data.gov](https://www.data.gov/)、[data.gov.au](https://data.gov.au/dataset)、[data.gov.uk](https://data.gov.uk/), 等 - [Airbnb](http://insideairbnb.com/get-the-data.html) - [Yelp](https://www.yelp.com/dataset) - [Zillow](https://www.zillow.com/research/data/)