# tableau Tableau Desktop Public and Web Authoring Help (public) - Full Documentation [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # +Referens för hyllor och kort Alla arbetsblad i Tableau innehåller hyllor och kort, till exempel kolumner, rader, markeringar, filter, sidor, förklaringar och mycket mer. Genom att placera fält på hyllor eller kort kan du: - Skapa strukturen för din visualisering. - Öka detaljnivån och kontrollera antalet markeringar i vyn genom att inkludera eller utesluta data. - Lägga till sammanhang till visualiseringen genom att koda markeringar med färg, storlek, form, text och detalj. Experimentera med att placera fält på olika hyllor och kort för att hitta ett optimalt sätt att titta på dina data. ## Alternativ för att starta en vy Om du inte är säker på var du ska placera ett fält kan du få hjälp av Tableau för att bestämma det bästa sättet att visa data. - Du kan dra fält från rutan Data och släppa dem på korten och hyllorna som ingår i alla Tableau-arbetsblad. - Du kan dubbelklicka på ett eller flera fält i rutan Data. - Du kan välja ett eller flera fält i rutan Data och väljer sedan en diagramtyp i Visa mig som identifierar de diagramtyper som lämpar sig för de valda fälten. Du hittar mer information i [Använd Visa mig för att starta en vy](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildauto_showme.htm). - Du kan släppa ett fält i rutnätet Släpp fältet här för att börja skapa en vy i tabellform. ![En tabell med texten ”Släpp fältet här” på tre ställen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dropFieldHere.png) ## Hyllorna Kolumner och Rader Dra fält från rutan Data för att skapa strukturen för dina visualiseringar. Hyllan Kolumner skapar kolumnerna i en tabell, medan hyllan Rader skapar raderna i en tabell. Du kan placera valfritt antal fält på dessa hyllor. När du placerar en dimension på hyllorna Rader eller Kolumner skapas rubriker för medlemmarna i dimensionen. När du placerar ett mätvärde på Rader eller Kolumner skapas kvantitativa axlar för mätvärdet. När du lägger till fler fält i vyn inkluderas ytterligare rubriker och axlar i tabellen och du får en allt mer detaljerad bild av dina data. I vyn som visas nedan visas medlemmarna i dimensionen Segment som kolumnrubriker, medan mätvärdet Vinst visas som en vertikal axel. ![En bild som visar en kvantitativ axel och kolumnrubriker i en vy.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/wwd_shelf_cr1.png) Tableau visar data med hjälp av markeringar, där varje markering motsvarar en rad (eller en grupp av rader) i datakällan. Standardmarkeringstypen bestäms av de inre fälten på hyllorna Rader och Kolumner. Om till exempel de inre fälten är ett mätvärde och en dimension är standardmarkeringstypen en stapel. Du kan välja en annan typ av markering manuellt med hjälp av listrutemenyn för kortet Markeringar. Du hittar mer information i [Ändra typ av markering i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_marktypes.htm). Om du lägger till fler fält i hyllorna Rader och Kolumner läggs fler rader, kolumner och rutor till i tabellen. ![En bild som visar en kvantitativ axel och kolumnrubriker i en vy.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/wwd_shelf_cr2.png) ## Dölj rader och kolumner I allmänhet kommer du att lägga till dimensioner och mått för att skapa rader och kolumner i tabellen och antingen inkluderar du alla data eller lägger till filter för att endast visa en delmängd. Men när du filtrerar data utesluts den även från beräkningar och andra kalkyler som utförs för sammanställda data i tabellen. Istället för att filtrera data kan du dölja raden eller kolumnen så att den inte visas i vyn men ändå ingår i beräkningarna. > [!TIP] > > **Tips**: Det är särskilt användbart att dölja kolumner när du använder tabellberäkningar som jämför till ett föregående eller nästa datumvärde. I dessa fall finns en rad eller kolumn som inte visar data eftersom det inte finns några data att jämföra med. Dölj den tomma kolumnen för att hålla tabellberäkningen intakt. Mer information om tabellberäkningar finns i [Olika sorters tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm). När du till exempel beräknar den årliga ökningen finns det inget tidigare år att jämföra det första året med och därför lämnas kolumnen tom. Om du tar bort det första året från vyn genom att filtrera det tas det även bort från beräkningen. Det innebär att det andra året inte längre har något tidigare år att jämföras med och lämnas därför tomt. Genom att dölja kolumnen i stället för att filtrera den undviker du att beräkningen påverkas. **Så här döljer du en rad eller en kolumn:** Högerklicka (kontrollklicka på Mac) på den rad eller kolumn du vill dölja och välj **Dölj**. ![Dölj kolumner i en visualisering via rubriken.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/hide_columns1.gif) **Så här visar du dolda data:** Öppna fältmenyn för ett fält som har dolda kolumner eller rader och välj **Visa dolda data**. ![Dölj kolumner i en visualisering via hyllan Kolumner.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/hide_columns2.gif) ## Kortet Markeringar Kortet Markeringar är ett viktigt element för visuell analys i Tableau. När du drar fält till olika egenskaper i kortet Markeringar lägger du till sammanhang och detaljer till markeringarna i vyn. Du använder kortet Markeringar för att ställa in markeringstypen (se [Ändra typ av markering i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_marktypes.htm)) och för att koda dina data med färg, storlek, form, text och detaljer. Om du vill ändra markeringsinställningarna, se [Kontrollera utseendet på markeringar i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm). ![Kortet Markeringar med hyllorna Segment, Region och Sum (kvantitet).](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/build_manual_shelves_marks1.png) I det här exemplet har tre olika fält dragits till olika egenskaper på kortet Markeringar. Segment är på Färg, Region är på Form och Kvantitet är på Storlek. När du har lagt till ett fält på kortet Markeringar kan du klicka på ikonen bredvid fältet för att ändra den egenskap som används. Du kan också klicka på egenskapsknappen på kortet Markeringar för att ändra de inställningarna. ![Kortet Markeringar med hyllorna Segment, Region och Sum (kvantitet). För mätvärdet Sum (kvantitet) visas en snabbmeny med alternativen Färg, Etikett, Form, Detalj och Verktygstips.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/build_manual_shelves_marks2.png) Många egenskaper kan ha flera fält. Du kan till exempel lägga till flera fält för Etikett, Detalj, Verktygstips och Färg. Storlek och Form kan bara ha ett fält i taget. Mer information finns i [Kontrollera utseendet på markeringar i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm). **Obs!** Som standard ersätts de befintliga fälten genom att dra ett nytt fält till Färg. Om du vill lägga till ett nytt fält i färg utan att byta ut det befintliga fältet håller du ned Skift-tangenten på tangentbordet medan du drar ett nytt fält till Färg på kortet Markeringar. ## Hyllan Filter På hyllan Filter kan du ange vilka data som ska inkluderas och exkluderas. Du kanske till exempel vill analysera vinsten för varje kundsegment, men bara för vissa fraktbehållare och leveranstider. Du skapar en sådan vy genom att placera fält på hyllan Filter. **Obs!** Detta avsnitt ger en kort översikt över filtrering. Mer information om filtrering finns i [Filtrera data från dina vyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm). Du kan filtrera data med hjälp av mått, dimensioner eller båda samtidigt. Dessutom kan du filtrera data baserat på de fält som utgör tabellens kolumner och rader. Detta kallas ett internt filter. Du kan även filtrera data med fält som inte bidrar med rubriker eller axlar till tabellen. Detta kallas ett externt filter. Alla filtrerade fält visas på hyllan Filter. Överväg följande vy om du vill illustrera de grundläggande begreppen för filtrering. ![Dimensionen Segment har placerats på hyllan Kolumner och mätvärdet Vinst har placerats på hyllan Rader.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/wwd_shelf_cr1.png) Antag att du inte är intresserad av hemmakontorets data. Du kan ta bort den här kolumnen från vyn genom att filtrera dimensionen Segment. För att göra detta väljer du Filtrera på fältmenyn eller drar dimensionen Segment till hyllan Filter. Dialogrutan Filter öppnas. Som standard är alla medlemmar valda. Avmarkera kryssrutan för Hemmakontor för att utesluta den från vyn. Alla valda medlemmar kommer att inkluderas. ![Ett grafiskt objekt som visar dialogrutan Filter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filter_shelf2.png) Som det visas nedan tas vyuppdateringarna och kolumnen Hemmakontor bort. Filtret indikeras av fältet Segment på hyllan Filter. ![Ett grafiskt objekt som visar ett filter som används i fältet Marknadssegment.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filter_shelf3.png) Antag att du bara vill visa vinst för en produktkategori. Även om fältet Kategori inte används på hyllorna Rader och Kolumner eller på kortet Markeringar kan du ändå lägga till ett filter. Dra dimensionen Kategori till hyllan Filter. Detta är ett exempel på ett externt filter eftersom Kategori inte ingår i vyn. Dialogrutan Filter öppnas automatiskt. Som standard är ingen av medlemmarna vald. Välj de medlemmar du vill behålla som en del av vyn. Alla rensade medlemmar utesluts. I det här exemplet är kontorsmaterial valt. Den modifierade datavyn visas nedan. Markeringsetiketten visar att summan av vinsten för konsumentsegmentet har minskat till 56 330 USD. Denna siffra härleds genom att summera alla rader i datakällan som är kopplade till företagsmarknaden och som ingår i kategorin Kontorsmaterial. ![Ett grafiskt objekt som visar ett stapeldiagram med hjälp av ett filter i fälten Marknadssegment och Transportcontainer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filter_shelf5.png) Eftersom filtren är oberoende påverkas inte ordningen på fält som placeras på hyllan Filter. Med andra ord är resultatet av filtrering efter kundsegment, och sedan efter container, detsamma som filtrering efter container och sedan efter kundsegment. Mer information om filtrering av åtgärdsordning finns i [Filtrera data från dina vyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm). ## Hyllan Sidor Med hyllan Sidor kan du dela upp en vy i en serie sidor som låter dig bättre analysera hur ett specifikt fält påverkar resten av data i en vy. När du placerar en dimension på hyllan Sidor lägger du till en ny rad för varje medlem i dimensionen. När du placerar ett mätvärde på hyllan Sidor konverterar Tableau automatiskt måttet till ett diskret mätvärde. På hyllan Sidor skapas en uppsättning sidor med olika vyer på varje sida. Varje vy baseras på en medlem i fältet du placerade hyllan Sidor. Du bläddrar enkelt igenom vyerna och jämför dem på en gemensam axel med kontrollerna som läggs till i vyn när du flyttar ett fält till hyllan Sidor. I vyn nedan visas till exempel Vinst jämfört med Försäljning per Region för varje dag under månaden. Bilden nedan visar dag 1, 2, 3 och 4. Du måste bläddra nedåt om du vill se andra dagar i månaden. ![Ett punktdiagram som visar korrelationen mellan vinst och försäljning i olika regioner.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pages_shelf1.png) För att den här vyn ska bli mer användarvänlig flyttar du DAG(beställningsdatum) till hyllan Sidor och använder den tillhörande kontrollen för att bläddra igenom sidorna (en för varje dag). Du kan snabbt upptäcka dolda insikter. I det här exemplet är det intressant att den 19:e är en särskilt bra dag när det gäller försäljning och vinst i den västra regionen. ![Flytta DAY(orderdatum) till hyllan Sidor och använd det tillhörande reglaget för att bläddra igenom sidorna.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pages6.gif) När du lägger till ett fält på hyllan Sidor läggs en sidkontroll till automatiskt till höger om vyn. Använd den här kontrollen för att navigera genom sidorna. Det finns tre sätt att navigera bland sidor i en vy: - Gå till en viss sida - Gå framåt manuellt bland sidorna - Gå framåt automatiskt bland sidorna ### Gå till en viss sida Välj den medlem eller det värde du vill visa i listrutan för att visa en specifik sida. ![Gå till en viss sida.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pages_shelf7.gif) ### Gå framåt manuellt bland sidorna Du kan avancera manuellt genom sekvensen av sidor genom att göra något av följande: - Använd framåt- och bakåtknapparna på vardera sidan av listrutan för att navigera genom sidorna en i taget. - Använd sidreglaget för att snabbt bläddra framåt och bakåt i sidsekvensen. - Använd någon av följande kortkommandon för att bläddra framåt och bakåt i sekvensen av sidor.
F4Startar och stoppar uppspelning framåt
SHIFT + F4Startar och stoppar uppspelning bakåt
CTRL + .Gå en sida framåt
CTRL + ,Gå en sida bakåt
På en Mac är dessa motsvarande kortkommandon.
F4Startar och stoppar uppspelning framåt
Shift-F4Startar och stoppar uppspelning bakåt
Kommando-punktGå en sida framåt
Kommando-kommaGå en sida bakåt
### Gå framåt automatiskt bland sidorna Använd uppspelningskontrollerna för att titta på ett bildspel på sidorna i vyn. Du kan spela framåt eller bakåt och du kan när som helst stoppa uppspelningen. Du kan kontrollera uppspelningshastigheten med hastighetskontrollerna i det nedre högra hörnet av kontrollen. Den minsta stapeln visar den långsammaste uppspelningshastigheten. ![Ett reglage med knappar för navigering och visning av orderdata i en visualisering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pages_shelf8.png) ### Visa sidhistorik Visa sidhistorik med kryssrutan Visa historik. Med sidhistorik visas markeringar från tidigare sidor på den aktuella sidan. _Endast i Tableau Desktop_: Öppna listrutan för historik för att ange vilka markeringar som ska visas och när de ska visas. ![Ett formulär med alternativ för att visa historiken för data, inklusive längd, typ och format.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pages7.png) Listrutan för historik har följande alternativ: - Markeringar att visa historik för – välj om du vill endast visa historik för valda markeringar, markerade markeringar, markeringar som du har valt manuellt att visa historik för eller alla markeringar. Om du vill visa historik för markeringar manuellt högerklickar du på markeringen i vyn (kontrollklicka på Mac) och väljer ett alternativ i menyn Sidhistorik. - Längd – välj antalet sidor som ska visas i historiken. - Visa – ange om historiska markeringar, en linje som spårar genom de tidigare värdena (spåren) eller båda ska visas. - Markeringar – formatera de historiska markeringarna inklusive färgen och hur mycket de ska tonas ut om färgen är inställd på automatisk. Markeringarna kommer antingen använda standardfärgen för markeringar eller färgkodningen på hyllan Färg. - Spår – formatera linjerna som dras genom de historiska markeringarna. Det här alternativet är bara tillgängligt om Spår är valt i alternativen Visa. Sidspår kanske inte visas om det finns flera markeringar per färg på en sida. Se till att detaljnivån för vyn är mindre än eller lika med detaljnivån på hyllan Sidor och på färgmålet. Spår stöds endast för diskreta markeringstyper som rutor, cirklar eller former. De stöds inte när markeringstypen är Automatisk. ### Sidor på instrumentpaneler (endast Tableau Desktop) När en instrumentpanel innehåller flera vyer som använder samma fält på hyllan Sidor kan du styra alla vyer med en enda sidkontroll genom att välja alternativet Synkroniserad. Det här alternativet är endast tillgängligt på sidkontrollen som visas på en instrumentpanel. ![Styr alla vyer med en och samma sidokontroll genom att välja alternativet Synkroniserad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pages9.gif) ## Ytterligare hyllor, förklaringar, kort och kontroller Vissa hyllor, förklaringar, kort eller kontroller visas bara som ett resultat av saker du gör när du arbetar med vyer. Färgförklaringen visas till exempel bara när det finns ett fält på Färg. ![En förklaring som visar sändningstyper med motsvarande färger.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/color1.png) Tableau tillhandahåller kontroller för att flytta eller på annat sätt anpassa dessa element i vyn. Följande lista beskriver varje sådan hylla, förklaring, kort eller kontroll. - Hyllan Mätvärden – Mätvärden är ett specialfält som alltid visas i rutan Data och innehåller alla mått på dina data som samlats in i ett fält. Tableau lägger automatiskt till mätvärden i vyn när flera mätvärden delar samma axel. När Mätvärden är i vyn visar Tableau hyllan Mätvärden som visar vilka mätvärden som ingår. Du kan lägga till eller ta bort åtgärder från detta kort. Du hittar mer information i [Mätvärden och Mätvärdesnamn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_understanddatawindow_meavalues.htm). - Färgförklaring – Visar hur färger fördelas när det finns ett fält på Färg. Mer information finns i [Tilldela markeringarna en färg](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm#ColorProp). - Formförklaring – Visar hur former fördelas när det finns ett fält på Form. Mer information finns i [Ändra form på markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm#ShapeProp). - Storleksförklaring – Visar hur storlekar fördelas när det finns ett fält på Storlek. Mer information finns i [Ändra storlek på markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm#SizeProp). - Kartförklaring – Visar förklaringen för symboler och mönster på en karta. Kartförklaringen är inte tillgänglig för alla kartleverantörer. - Parameterkontroller – En separat parameterkontroll är tillgänglig för varje parameter i arbetsboken. Du hittar mer information i [Skapa parametrar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/parameters_create.htm). - Rubrik – En rubrik visas som standard för varje vy. Standardrubriken är bladnamnet. Dubbelklicka på en rubrik (kontrollklicka på en Mac) för att redigera den. Du hittar mer information i [Formatera enskilda delar av vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_specific_titlecaption.htm). - Bildtext – Välj Visa bildtext i menyn Arbetsblad för att visa en bildtext för vyn. - Sammanfattningskort – Välj Visa sammanfattning i menyn Arbetsblad för att visa ett sammanfattningskort för vyn. Mer information finns i [Sammanfattningskort](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_summary.htm). - Sidkontroll – Ger alternativ för att navigera genom sidor när det finns ett fält på hyllan Sidor. Mer information finns på [Hyllan Sidor](#Pages). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Ad hoc-beräkningar Ad hoc-beräkningar är beräkningar som kan skapas och uppdateras när du arbetar med ett fält på en hylla i vyn. Ad hoc-beräkningar är även kända som type-in- eller in-line-beräkningar. ## Skapa en ad hoc-beräkning

Dubbelklicka på ett befintligt fält för att börja redigera.

Hyllan Kolumner med Year (orderdatum) och hyllan Rader med Sum (vinst).
Du kan även dubbelklicka på en tom hylla eller på en tom del av en hylla för att skapa en ny beräkning.Hyllan Kolumner med Year (orderdatum) och en tom Rader-hylla.
Börja skriva för att uppdatera uttrycket. Alternativt kan du dra nya fält till uttrycket från rutan Data eller någon annanstans i vyn.Hyllan Kolumner med Month (orderdatum) och hyllan Rader med en beräkning som motsvarar summan av vinsten dividerat med summan av försäljningen.

Tryck på Enter, Tab eller klicka utanför uttrycket för att tillämpa det, stänga beräkningen och uppdatera vyn.

Tryck på Ctrl+Enter (eller Kommando+Enter på en Mac) för att tillämpa uttrycket och uppdatera vyn utan att stänga beräkningen.

Hyllan Kolumner med Year (orderdatum) och hyllan Rader med Aggregering av summan av vinsten dividerat med försäljningen.
Ad hoc-beräkningar stöds på hyllorna Rader, Kolumner, Markeringar och Mätvärden. De stöds inte på hyllorna Filter eller Sidor. Om du arbetar i Tableau Desktop är fel i ad hoc-beräkningar understrukna med rött. Hovra muspekaren över felet för att se ett förslag på hur det kan lösas. **Obs!** Ad hoc-beräkningar varken namnges eller sparas i rutan Data, men de sparas när arbetsboken stängs. Du kan spara en ad hoc-beräkning för att användas i andra blad i arbetsboken genom att kopiera den till rutan Data. I Tableau Desktop (men inte i webbläsaren) uppmanas du att namnge beräkningen. När du har namngett en ad hoc-beräkning fungerar den på samma sätt som en beräkning som skapats med beräkningsredigeraren och är tillgänglig på andra blad i arbetsboken. Se [Komma igång med beräkningar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_create.htm) ## Ad hoc-beräkningar med flera rader När du anger en ad hoc-beräkning kan du trycka på Skift+Enter för att starta en ny rad. Endast den aktuella raden är dock synlig i en ad hoc-beräkning. Det kan därför vara förvirrande för alla som ser eller redigerar beräkningen om inte har något sätt att veta att den innehåller flera rader. Den första raden i en ad hoc-beräkning med flera rader kan vara en kommentar som fungerar som rubrik för beräkningen. Den här är den enda raden som är synlig på hyllan efter att beräkningen har slutförts: //City and State \[City\] + ', ' + \[State\] ## Ad hoc-beräkningar och -aggregering Om Tableau fastställer att uttrycket du anger är ett mätvärde (det vill säga returnerar ett nummer) läggs en aggregering automatiskt till på uttrycket när det tillämpas. Om du till exempel anger `DATEDIFF('day',[Ship Date],[Order Date])` i en ad hoc-beräkning och sedan trycker på Enter ser du följande: SUM(DATEDIFF('day',\[Ship Date\],\[Order Date\])) Om du använder ett fält som redan är ett aggregerat fält (såsom SUM(\[Profit\])) i en ad hoc-beräkning blir resultatet en aggregerad beräkning. Om du till exempel tillämpar en ad-hoc-beräkning `SUM([Profit])/SUM([Sales])` blir resultatet: AGG(SUM(\[Profit\])/SUM(\[Sales\])) Se [Aggregera funktioner i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_aggregate_create.htm) för mer information om aggregerade beräkningar. ## Ad hoc-beräkningar för insikt och experiment Vanligtvis skapas ad hoc-beräkningar vid användning för att göra saker såsom - Testa en föraning - Prova ett vad om-scenario - Felsöka en komplex beräkning ## Hantera Ad hoc-beräkningar Använd följande tangenttryckningar för att hantera ad hoc-beräkningar. - Dubbelklicka i ett befintligt fält på hyllan Rader, Kolumner, Markeringar eller Mätvärden för att öppna det som en ad hoc-beräkning. - Dubbelklicka någon annanstans på någon av dessa hyllor för att skapa en helt ny ad hoc-beräkning. - Tryck på Esc för att avbryta en ad hoc-beräkning. - Tryck på Enter för att tillämpa en ad hoc-beräkning, vilket uppdaterar vyn och stänger ad hoc-beräkningen. Tryck på Ctrl+Enter för att tillämpa ändringen och uppdatera vyn utan att stänga ad hoc-beräkningen. - Om du arbetar i Tableau Desktop och det finns ett fält till höger om den aktuella ad hoc-beräkningen, och på samma hylla, kan du trycka på Tab för att öppna fältet som en ad hoc-beräkning. Om det inte finns något fält på hyllan till höger om den aktuella ad hoc-beräkningen kan du trycka på Tab för att öppna en ny ad hoc-beräkning. Skift+Tab har samma funktionalitet förutom att den flyttas åt vänster. - När du dubbelklickar på ett namngivet fält på en hylla för att redigera det, ändras inte det ursprungliga namngivna fältet. Dessutom kontrollerar följande regler användningen av ad hoc-beräkningar. - Endast en ad hoc-beräkning kan vara öppen åt gången. - Ett fält som har en geografisk roll eller en inställning med räkenskapsår kopplad till det kan läggas till i en ad hoc-beräkning. Ad hoc-beräkningen ärver dock den rollen eller inställningen. - Snabbmenyn för en ad-hoc-beräkning har samma alternativ som skulle vara tillgängliga för alla andra fält i vyn av samma typ. Detta inkluderar möjligheten att ändra aggregering eller format. - Ad hoc-beräkningar är inte tillgängliga när du skapar grupper, uppsättningar, hierarkier eller parametrar. - Ad hoc-beräkningar är giltiga för att skapa trendlinjer, prognoser, referenslinjer, band och distributioner. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Aggregera funktioner i Tableau Den här artikeln handlar om aggregerade Tableau-funktioner och deras egenskaper. Den innehåller även exempel på hur du skapar aggregerade beräkningar . ## Varför ska du använda aggregerade funktioner Med de aggregerade funktionerna kan du sammanfatta eller ändra detaljnivån hos dina data. Du kanske t.ex. vill veta exakt hur många ordrar som kommit in för butiken under ett specifikt år. Använd COUNTD-funktionen för att sammanställa det exakta antalet unika order för verksamheten och dela sedan upp visualiseringen efter år. Beräkningen kan se ut ungefär så här: `COUNTD(Order ID)` Visualiseringen kan se ut ungefär så här: ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/aggregate_function1.png) ## Aggregera tillgängliga funktioner i Tableau **Beräkning av aggregering och flyttalsvärde**: resultaten från vissa aggregeringar är kanske inte alltid de förväntade. Du kan till exempel upptäcka att funktionen SUM returnerar ett värde som -1.42e-14 för en kolumn med tal där du vet att summan bör vara exakt 0. Detta sker därför att flyttalsstandarden IEEE 754 (Institute of Electrical and Electronics Engineers) kräver att talen lagras i binärt format, vilket innebär att talen ibland avrundas ned till en extrem precisionsnivå. Du kan eliminera denna möjliga distraktion genom att använda funktionen ROUND (se [Nummerfunktioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_number.htm)) eller genom att formatera numret till färre decimaler. ### ATTR
SyntaxATTR(expression)
DefinitionReturnerar värdet för uttrycket om det har ett enda värde för alla rader. Returnerar i annat fall en asterisk. Null-värden ignoreras.
### AVG
SyntaxAVG(expression)
DefinitionReturnerar genomsnittet för alla värden i uttrycket. Null-värden ignoreras.
Obs!AVG kan endast användas med numeriska fält.
### COLLECT
SyntaxCOLLECT(spatial)
DefinitionEn aggregerad beräkning som kombinerar värdena i argumentfältet. Null-värden ignoreras.
Obs!COLLECT kan endast användas med spatiala fält.
### CORR
SyntaxCORR(expression1, expression2)
UtdataNummer från -1 till 1
DefinitionReturnerar Pearson-korrelationskoefficient för två uttryck.
Exempel
example
Obs!

Pearson-korrelationen mäter den linjära relationen mellan två variabler. Resultat sträcker sig från -1 till och med +1, där 1 betyder en exakt positiv linjär relation, 0 betyder att det inte finns någon linjär relation mellan variansen och -1 är en exakt negativ relation.

Kvadratroten av ett CORR-resultat motsvarar R-kvadratvärdet för en modell med linjär trendlinje. Mer information finns i Termer för trendlinjemodeller.

Användning med LOD-uttryck på tabellnivå:

Du kan använda CORR för att visualisera korrelation i ett uppdelat punktdiagram med hjälp av ett LOD-uttryck på tabellnivå. Exempel:

{CORR(Sales, Profit)}

Med ett LOD-uttryck körs korrelationen på alla rader. Om du använder en formel som CORR(Sales, Profit) (utan de omgivande parenteserna för att göra det till ett LOD-uttryck), visar vyn korrelationen för varje enskild punkt i punktdiagrammet med alla de andra punkterna, som är odefinierad.

Databasbegränsningar

CORR är tillgängligt med följande datakällor: Tableau-dataextrakt, Cloudera Hive, EXASolution, Firebird (version 3.0 och senare), Google BigQuery, Hortonworks Hadoop Hive, IBM PDA (Netezza), Oracle, PostgreSQL, Presto, SybaseIQ, Teradata och Vertica.

För andra datakällor bör du överväga att antingen extrahera data eller använda WINDOW_CORR. Se Funktioner för tabellberäkning.

### COUNT
SyntaxCOUNT(expression)
DefinitionReturnerar antalet poster. Null-värden räknas inte.
### COUNTD
SyntaxCOUNTD(expression)
DefinitionReturnerar antalet distinkta poster i en grupp. Null-värden räknas inte.
### COVAR
SyntaxCOVAR(expression1, expression2)
DefinitionReturnerar urvalskovariansen för två uttryck.
Obs!

Kovarians kvantifierar hur två variabler ändras tillsammans. En positiv kovarians indikerar att variablerna tenderar att röra sig i samma riktning, som när större värden i en variabel tenderar att motsvara större värden i den andra variabeln. Urvalskovariansen använder antalet icke-null-datapunkter n − 1 för att normalisera kovariansberäkningen, snarare än n, som används av populationskovariansen (tillgänglig med COVARP-funktionen). Urvalskovarians är rätt val när data är ett slumpmässigt urval som används för att uppskatta kovariansen för en större population.

Om <expression1> och <expression2> är samma, till exempel COVAR([profit], [profit]), returnerar COVAR ett värde som indikerar hur brett värdena distribueras.

Värdet för COVAR(X, X) motsvarar värdet för VAR(X) och även värdet för STDEV(X)^2.

Databasbegränsningar

COVAR är tillgängligt med följande datakällor: Tableau-dataextrakt, Cloudera Hive, EXASolution, Firebird (version 3.0 och senare), Google BigQuery, Hortonworks Hadoop Hive, IBM PDA (Netezza), Oracle, PostgreSQL, Presto, SybaseIQ, Teradata och Vertica.

För andra datakällor bör du överväga att antingen extrahera data eller använda WINDOW_COVAR. Se Funktioner för tabellberäkning.

### COVARP
SyntaxCOVARP(expression 1, expression2)
DefinitionReturnerar populationskovariansen för två uttryck.
Obs!

Kovarians kvantifierar hur två variabler ändras tillsammans. En positiv kovarians indikerar att variablerna tenderar att röra sig i samma riktning, som när större värden i en variabel tenderar att motsvara större värden i den andra variabeln. Populationskovariansen är urvalskovariansen multiplicerad med (n-1)/n, där n är det totala antalet icke-null-datapunkter. Populationskovarians är rätt val när det finns data tillgängliga för alla frågor av intresse, till skillnad från när det endast finns en slumpmässig delmängd, i vilket fall urvalskovarians (med COVAR-funktionen) är rätt val.

Om <expression1> och <expression2> är samma, till exempel COVARP([profit], [profit]), returnerar COVARP ett värde som indikerar hur brett värdena distribueras. Obs! Värdet för COVARP(X, X) motsvarar värdet för VARP(X) och även värdet för STDEVP(X)^2.

Databasbegränsningar

COVARP är tillgängligt med följande datakällor: Tableau-dataextrakt, Cloudera Hive, EXASolution, Firebird (version 3.0 och senare), Google BigQuery, Hortonworks Hadoop Hive, IBM PDA (Netezza), Oracle, PostgreSQL, Presto, SybaseIQ, Teradata och Vertica

För andra datakällor bör du överväga att antingen extrahera data eller använda WINDOW_COVAR. Se Funktioner för tabellberäkning.

### MAX
SyntaxMAX(expression) eller MAX(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det största värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MAX kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021#
MAX([Name]) = "Zander"
Obs!

För strängar

MAX är vanligtvis det värde som kommer sist i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MAX det högsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MAX det senaste datumet. Om MAX är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MAX är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MAX(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MAX(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MIN.

### MEDIAN
SyntaxMEDIAN(expression)
DefinitionReturnerar medianen för ett uttryck på alla poster. Null-värden ignoreras.
Obs!MEDIAN kan endast användas med numeriska fält.
Databasbegränsningar

MEDIAN är inte tillgängligt för följande datakällor: Access, Amazon Redshift, Cloudera Hadoop, HP Vertica, IBM DB2, IBM PDA (Netezza), Microsoft SQL Server, MySQL, SAP HANA och Teradata.

För andra typer av datakällor kan du extrahera data till en extraktfil för att använda den här funktionen. Läs mer i Extrahera data.

### MIN
SyntaxMIN(expression) eller MIN(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det minsta värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MIN kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
Obs!

För strängar

MIN är vanligtvis det värde som kommer först i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MIN det lägsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MIN det tidigaste datumet. Om MIN är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MIN är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MIN(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MIN(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MAX.

### PERCENTILE
SyntaxPERCENTILE(expression, number)
DefinitionReturnerar percentilvärdet från det givna uttrycket som motsvarar angivet <number>. <number> måste vara från 0 till och med 1 och måste vara en numerisk konstant.
Exempel
PERCENTILE([Score], 0.9)
Databasbegränsningar

Den här funktionen är tillgänglig för följande datakällor: icke föråldrade versioner av Microsoft Excel- och textfil-anslutningar, datakällor av typen Extrakt och Endast extrakt (till exempel Google Analytics, OData eller Salesforce), Sybase IQ-datakällor i version 15.1 och senare, Oracle-datakällor i version 10 och senare, Cloudera Hive- och Hortonworks Hadoop Hive-datakällor, EXASolution-datakällor i version 4.2 och senare.

För andra typer av datakällor kan du extrahera data till en extraktfil för att använda den här funktionen. Läs mer i Extrahera data.

### STDEV
SyntaxSTDEV(expression)
DefinitionReturnerar den statistiska standardavvikelsen för alla värden i det angivna uttrycket, utifrån ett urval av populationen.
### STDEVP
SyntaxSTDEVP(expression)
DefinitionReturnerar den statistiska standardavvikelsen för alla värden i det angivna uttrycket, utifrån en ensidig population.
### SUM
SyntaxSUM(expression)
DefinitionReturnerar summan av alla värden i uttrycket. Null-värden ignoreras.
Obs!SUM kan endast användas med numeriska fält.
### VAR
SyntaxVAR(expression)
DefinitionReturnerar den statistiska variansen för alla värden i det givna uttrycket baserat på ett urval av populationen.
### VARP
SyntaxVARP(expression)
DefinitionReturnerar den statistiska variansen för alla värden i det givna uttrycket på hela populationen.
## Skapa en aggregerad funktion Följ dessa steg för att lära dig skapa aggregerade beräkningar: 1. I Tableau Desktop ansluter du till den sparade datakällan **Urval - Superstore**, som ingår i Tableau. 2. Navigera till ett arbetsblad och välj Analys > Skapa beräknat fält. 3. Gör följande i den beräkningsredigerare som visas: - Ge det beräknade fältet namnet Marginal. - Ange följande formel: `IIF(SUM([Sales]) !=0, SUM([Profit])/SUM([Sales]), 0)` **Obs!** Du kan använda funktionsreferensen för att hitta och lägga till aggregerade funktioner eller andra funktioner (som logisk IIF-funktion i det här exemplet) i beräkningen. Mer information finns i [Använd funktionsreferensen i beräkningsredigeraren](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_tips.htm#functions). - Klicka på OK när du är klar. Den nya aggregerade beräkningen visas under **Mätvärden** i rutan **Data**. Precis som med de andra fälten kan du använda detta i en eller flera visualiseringar. **Obs!** Aggregerade beräkningar visas alltid som mätvärden. Om Marginal placeras på en hylla eller i ett arbetsbladskort ändras namnet till AGG (Marginal), vilket betyder att det är en aggregerad beräkning och inte kan aggregeras ytterligare. ![Bild på vad som händer när du placerar en aggregerad beräkning på en hylla. AGG-prefixet visas i fältet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_agg8.png) ## Regler för aggregerade beräkningar Här följer reglerna för aggregerade beräkningar: - Det går inte att kombinera aggregerade värden med uppdelade värden i aggregerade beräkningar. `SUM(Price)*[Items]` är till exempel inte något giltigt uttryck eftersom SUM(Pris) är aggregerat, men inte Artiklar. Men `SUM(Price*Items)` och `SUM(Price)*SUM(Items)` är båda giltiga. - Konstanta termer i uttryck fungerar som aggregerade och uppdelade värden efter behov. Till exempel är både `SUM(Price*7)` och `SUM(Price)*7` giltiga uttryck. - Alla funktioner går att utvärdera baserat på aggregerade värden. Argumenten som tilldelas funktioner måste däremot antingen vara enbart aggregerade eller uppdelade. `MAX(SUM(Sales),Profit)` är till exempel inte något giltigt uttryck eftersom Försäljning är aggregerat, men inte Artiklar. Men `MAX(SUM(Sales),SUM(Profit))` är ett giltigt uttryck. - Resultaten från aggregerade beräkningar visas alltid som mätvärden. Detta inkluderar uttryck som ATTR(Dimension) eller MIN(Dimension). - Aggregerade beräkningar är precis som fördefinierade aggregeringar korrekt beräknade för slutsummor. Se Slutsummor för mer information. ## Se även [Om beräkningar: Aggregera beräkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_understand_types.htm#Aggregate) [Dataaggregering i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_aggregation.htm) [Funktioner i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions.htm) [Tableau-funktioner (efter kategori)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_categories.htm) [Tableau-funktioner (i bokstavsordning)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_alphabetical.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Tableau-funktioner (efter kategori) Tabellfunktionerna i denna referens är organiserade efter kategori. Klicka på en kategori för att bläddra i dess funktioner. Eller tryck på Ctrl+F (Kommando-F på en Mac) för att öppna en sökruta som du kan använda för att söka på sidan efter en specifik funktion. Nummerfunktioner ### ABS
SyntaxABS(number)
UtdataNummer (positivt)
DefinitionReturnerar det absoluta värdet för givet <number>.
Exempel
ABS(-7) = 7
ABS([Budget Variance])

I det andra exemplet returneras det absoluta värdet för alla nummer i fältet Budget Variance.

Obs!Se även SIGN.
### ACOS
SyntaxACOS(number)
UtdataNummer (vinkel i radianer)
DefinitionReturnerar arcus cosinus (vinkeln) för givet <number>.
Exempel
ACOS(-1) = 3.14159265358979
Obs!Den omvända funktionen, COS, tar vinkeln i radianer som argument och returnerar cosinus.
### ASIN
SyntaxASIN(number)
UtdataNummer (vinkel i radianer)
DefinitionReturnerar arcus sinus (vinkeln) för givet <number>.
Exempel
ASIN(1) = 1.5707963267949
Obs!Den omvända funktionen, SIN, tar vinkeln i radianer som argument och returnerar sinus.
### ATAN
SyntaxATAN(number)
UtdataNummer (vinkel i radianer)
DefinitionReturnerar arcus tangens (vinkeln) för givet <number>.
Exempel
ATAN(180) = 1.5652408283942
Obs!

Den omvända funktionen, TAN, tar vinkeln i radianer som argument och returnerar tangensen.

Se även ATAN2 och COT.

### ATAN2
SyntaxATAN2(y number, x number)
UtdataNummer (vinkel i radianer)
DefinitionReturnerar arcus tangens (vinkeln) mellan två nummer (x och y). Resultatet är i radianer.
Exempel
ATAN2(2, 1) = 1.10714871779409
Obs!Se även ATAN, TAN och COT.
### CEILING
SyntaxCEILING(number)
UtdataHeltal
DefinitionAvrundar ett <number> till närmaste heltal av samma eller högre värde.
Exempel
CEILING(2.1) = 3
Obs!Se även FLOOR och ROUND.
Databasbegränsningar

CEILING är tillgängligt via följande kopplingar: Microsoft Excel, textfil, statistikfil, publicerade datakällor, Amazon EMR Hadoop Hive, Amazon Redshift, Cloudera Hadoop, DataStax Enterprise, Google Analytics, Google BigQuery, Hortonworks Hadoop Hive, MapR Hadoop Hive, Microsoft SQL Server, Salesforce och Spark SQL.

### COS
SyntaxCOS(number)

Nummerargumentet är vinkeln i radianer.

UtdataNummer
DefinitionReturnerar cosinus för en vinkel.
Exempel
COS(PI( ) /4) = 0.707106781186548
Obs!

Den omvända funktionen, ACOS, tar cosinus som argument och returnerar vinkeln i radianer.

Se även PI. Om du vill konvertera en vinkel från grader till radianer använder du RADIANS.

### COT
SyntaxCOT(number)

Nummerargumentet är vinkeln i radianer.

UtdataNummer
DefinitionReturnerar cotangens för en vinkel.
Exempel
COT(PI( ) /4) = 1
Obs!Se även ATAN, TAN och PI. Om du vill konvertera en vinkel från grader till radianer använder du RADIANS.
### DEGREES
SyntaxDEGREES(number)

Nummerargumentet är vinkeln i radianer.

UtdataNummer (grader)
DefinitionKonverterar en vinkel i radianer till grader.
Exempel
DEGREES(PI( )/4) = 45.0
Obs!

Den omvända funktionen, RADIANS, tar en vinkel i grader och returnerar vinkeln i radianer.

Se även PI().

### DIV
SyntaxDIV(integer1, integer2)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar heltalsdelen av en division, där <integer1> divideras med <integer2>.
Exempel
DIV(11,2) = 5
### EXP
SyntaxEXP(number)
UtdataNummer
DefinitionReturnerar e upphöjt till givet <number>.
Exempel
EXP(2) = 7.389
EXP(-[Growth Rate]*[Time])
Obs!Se även LN.
### FLOOR
SyntaxFLOOR(number)
UtdataHeltal
DefinitionAvrundar ett nummer till närmaste <number> av samma eller lägre värde.
Exempel
FLOOR(7.9) = 7
Obs!Se även CEILING och ROUND.
Databasbegränsningar

FLOOR är tillgängligt via följande kopplingar: Microsoft Excel, textfil, statistikfil, publicerade datakällor, Amazon EMR Hadoop Hive, Cloudera Hadoop, DataStax Enterprise, Google Analytics, Google BigQuery, Hortonworks Hadoop Hive, MapR Hadoop Hive, Microsoft SQL Server, Salesforce och Spark SQL.

### HEXBINX
SyntaxHEXBINX(number, number)
UtdataNummer
DefinitionMappar en x-, y-koordinat till x-koordinaten för närmaste sexkantiga klass. Klasserna har sidolängd 1, så indata kan behöva skalas därefter.
Exempel
HEXBINX([Longitude]*2.5, [Latitude]*2.5)
Obs!HEXBINX och HEXBINY är grupperings- och plottningsfunktioner för sexkantiga klasser. Sexkantiga klasser är ett effektivt och elegant alternativ för visualisering av data på ett x/y-plan, som till exempel en karta. Eftersom klasserna är sexkantiga liknar varje klass en cirkel, vilket minimerar variationen i avstånd från datapunkten till mitten av klassen. Detta gör klustringen både mer korrekt och informativ.
### HEXBINY
SyntaxHEXBINY(number, number)
UtdataNummer
DefinitionMappar en x-, y-koordinat till y-koordinaten för närmaste sexkantiga klass. Klasserna har sidolängd 1, så indata kan behöva skalas därefter.
Exempel
HEXBINY([Longitude]*2.5, [Latitude]*2.5)
Obs!Se även HEXBINX.
### LN
SyntaxLN(number)
Utdata

Nummer

Utdata är Null om argumentet är mindre än eller lika med noll.

DefinitionReturnerar den naturliga logaritmen för ett <number>.
Exempel
LN(50) = 3.912023005
Obs!Se även EXP och LOG.
### LOG
SyntaxLOG(number, [base])

Om det valfria basargumentet inte finns, används bas 10.

UtdataNummer
DefinitionReturnerar logaritm för ett nummer för den givna basen.
Exempel
LOG(16,4) = 2
Obs!Se även POWER LN.
### MAX
SyntaxMAX(expression) eller MAX(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det största värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MAX kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021#
MAX([Name]) = "Zander"
Obs!

För strängar

MAX är vanligtvis det värde som kommer sist i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MAX det högsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MAX det senaste datumet. Om MAX är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MAX är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MAX(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MAX(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MIN.

### MIN
SyntaxMIN(expression) eller MIN(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det minsta värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MIN kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
Obs!

För strängar

MIN är vanligtvis det värde som kommer först i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MIN det lägsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MIN det tidigaste datumet. Om MIN är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MIN är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MIN(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MIN(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MAX.

### PI
SyntaxPI()
UtdataNummer
DefinitionReturnerar den numeriska konstanten pi: 3,14159…
Exempel
PI() = 3.14159
Obs!Användbar för trigonometriska funktioner som tar indata i radianer. Se även RADIANS.
### POWER
SyntaxPOWER(number, power)
UtdataNummer
Definition<number> upphöjs till angiven <power>.
Exempel
POWER(5,3) = 125
POWER([Temperature], 2)
Obs!Du kan även använda symbolen ^, som i 5^3 = POWER(5,3) = 125

Se även EXP, LOG och SQUARE.

### RADIANS
SyntaxRADIANS(number)
UtdataNummer (vinkel i radianer)
DefinitionKonverterar givet <number> från grader till radianer.
Exempel
RADIANS(180) = 3.14159
Obs!Den omvända funktionen, DEGREES, tar en vinkel i radianer och returnerar vinkeln i grader.
### ROUND
SyntaxROUND(number, [decimals])
UtdataNummer
Definition

Avrundar <number> till ett angivet antal siffror.

Det valfria decimals-argumentet anger hur många decimaler som ska inkluderas i slutresultatet. Om decimals utelämnas avrundas numret till närmaste heltal.

Exempel
ROUND(1/3, 2) = 0.33
Obs!

Med vissa databaser, som SQL Server, kan du ange en negativ längd, där −1 avrundar nummer till tiotal, −2 avrundar till hundratal och så vidare. Detta gäller inte för alla databaser. Till exempel gäller det inte för Excel eller Access.

[!TIP]

Tips: Eftersom ROUND kan stöta på problem på grund av den underliggande flyttalsrepresentationen av tal – som 9,405 som avrundas till 9,40 – kan det vara bättre att formatera numret till önskat antal decimaler istället för att avrunda det. Formatering av 9,405 till två decimaler ger det förväntade 9,41.

Se även CEILING och FLOOR.

### SIGN
SyntaxSIGN(number)
Utdata-1, 0 eller 1
DefinitionReturnerar symbolen för ett <number>: Möjliga returvärden är -1 om numret är negativt, 0 om numret är noll och 1 om numret är positivt.
Exempel
SIGN(AVG(Profit)) = -1
Obs!Se även ABS.
### SIN
SyntaxSIN(number)

Nummerargumentet är vinkeln i radianer.

UtdataNummer
DefinitionReturnerar sinus för en vinkel.
Exempel
SIN(0) = 1.0
SIN(PI( )/4) = 0.707106781186548
Obs!

Den omvända funktionen, ASIN, tar sinus som argument och returnerar vinkeln i radianer.

Se även PI. Om du vill konvertera en vinkel från grader till radianer använder du RADIANS.

### SQRT
SyntaxSQRT(number)
UtdataNummer
DefinitionReturnerar kvadratroten för ett <number>.
Exempel
SQRT(25) = 5
Obs!Se även SQUARE.
### SQUARE
SyntaxSQUARE(number)
UtdataNummer
DefinitionReturnerar kvadraten för ett <number>.
Exempel
SQUARE(5) = 25
Obs!Se även SQRT och POWER.
### TAN
SyntaxTAN(number)

Nummerargumentet är vinkeln i radianer.

UtdataNummer
DefinitionReturnerar tangens för en vinkel.
Exempel
TAN(PI ( )/4) = 1.0
Obs!Se även ATAN, ATAN2, COT och PI. Om du vill konvertera en vinkel från grader till radianer använder du RADIANS.
### ZN
SyntaxZN(expression)
UtdataVad som helst eller 0
Definition

Returnerar <expression> om det inte är null. Annars returneras noll.

Använd den här funktionen för att ersätta null-värden med nollor.

Exempel
ZN(Grade) = 0
Obs!Det här är en mycket användbar funktion när du använder fält som kan innehålla null-värden i en beräkning. Att omge fältet med ZN kan förhindra fel orsakade av beräkning med null-värden.
Strängfunktioner ### ASCII
SyntaxASCII(string)
UtdataNummer
DefinitionReturnerar ASCII-koden för det första tecknet i en <string>.
Exempel
ASCII('A') = 65
Obs!Det här är den omvända funktionen till CHAR-funktionen.
### CHAR
SyntaxCHAR(number)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar det tecken som kodats med ASCII-koden <number>.
Exempel
CHAR(65) = 'A'
Obs!Det här är den omvända funktionen till ASCII-funktionen.
### CONTAINS
SyntaxCONTAINS(string, substring)
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar Sant om den givna strängen innehåller den angivna understrängen.
Exempel
CONTAINS("Calculation", "alcu") = true
Obs!

Läs mer om den logiska funktionen IN och om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.

CONTAINS kan vara skiftlägeskänsligt, beroende på datakälla. Det innebär att CONTAINS("Calculation", "ALCU") = false, men CONTAINS("Calculation", "alcu") = true för vissa datakällor. Se även UPPER, LOWER och PROPER.

### ENDSWITH
SyntaxENDSWITH(string, substring)
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar Sant om den givna strängen slutar med den angivna understrängen. Efterföljande blanksteg ignoreras.
Exempel
ENDSWITH("Tableau", "leau") = true
Obs!Läs mer om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.
### FIND
SyntaxFIND(string, substring, [start])
UtdataNummer
Definition

Returnerar indexpositionen för understrängen i strängen eller 0 om understrängen inte hittas. Det första tecknet i strängen är position 1.

Om det valfria numeriska argumentet start läggs till ignorerar funktionen alla instanser av understrängen som visas före startpositionen.

Exempel
FIND("Calculation", "alcu") = 2
FIND("Calculation", "Computer") = 0
FIND("Calculation", "a", 3) = 7
FIND("Calculation", "a", 2) = 2
FIND("Calculation", "a", 8) = 0
Obs!Läs mer om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.
### FINDNTH
SyntaxFINDNTH(string, substring, occurrence)
UtdataNummer
DefinitionReturnerar positionen för den n:e gången understrängen förekommer i den angivna strängen, där n definieras av förekomstargumentet.
Exempel
FINDNTH("Calculation", "a", 2) = 7
Obs!

FINDNTH är inte tillgängligt för alla datakällor.

Lär mer om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.

### LEFT
Syntax LEFT(string, number)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar <number> tecken längst till vänster i strängen.
Exempel
LEFT("Matador", 4) = "Mata"
Obs!Se även MID och RIGHT.
### LEN
SyntaxLEN(string)
UtdataNummer
DefinitionReturnerar längden på strängen.
Exempel
LEN("Matador") = 7
Obs!Ej att förväxla med den spatiala funktionen LENGTH.
### LOWER
SyntaxLOWER(string)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar angiven <string> med gemener.
Exempel
LOWER("ProductVersion") = "productversion"
Obs!Se även UPPER och PROPER.
### LTRIM
Syntax LTRIM(string)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar angiven <string> med eventuella inledande blanksteg borttagna.
Exempel
LTRIM(" Matador ") = "Matador "
Obs!Se även RTRIM.
### MAX
SyntaxMAX(expression) eller MAX(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det största värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MAX kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021#
MAX([Name]) = "Zander"
Obs!

För strängar

MAX är vanligtvis det värde som kommer sist i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MAX det högsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MAX det senaste datumet. Om MAX är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MAX är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MAX(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MAX(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MIN.

### MID
Syntax(MID(string, start, [length])
UtdataSträng
Definition

Returnerar en sträng som börjar vid angiven start-position. Det första tecknet i strängen är position 1.

Om det valfria numeriska argumentet length läggs till inkluderar den returnerade strängen bara det antalet tecken.

Exempel
MID("Calculation", 2) = "alculation"
MID("Calculation", 2, 5) ="alcul"
Obs!Läs mer om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.
### MIN
SyntaxMIN(expression) eller MIN(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det minsta värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MIN kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
Obs!

För strängar

MIN är vanligtvis det värde som kommer först i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MIN det lägsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MIN det tidigaste datumet. Om MIN är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MIN är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MIN(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MIN(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MAX.

### PROPER
SyntaxPROPER(string)
UtdataSträng
Definition

Returnerar angiven <string> där den första bokstaven i varje ord är en versal och de återstående bokstäverna är gemener.

Exempel
PROPER("PRODUCT name") = "Product Name"
PROPER("darcy-mae") = "Darcy-Mae"
Obs!

Blanksteg och icke-alfanumeriska tecken som skiljetecken behandlas som avgränsare.

Se även LOWER och UPPER.

DatabasbegränsningarPROPER är endast tillgängligt för vissa platta filer och i extrakt. Om du behöver använda PROPER i en datakälla som annars inte har stöd för det, överväg att använda ett extrakt.
### REPLACE
SyntaxREPLACE(string, substring, replacement
UtdataSträng
DefinitionSöker i <string> efter <substring> och ersätter den med <replacement>. Om <substring> inte hittas, ändras inte strängen.
Exempel
REPLACE("Version 3.8", "3.8", "4x") = "Version 4x"
Obs!Se även REGEXP_REPLACE i dokumentationen om ytterligare funktioner.
### RIGHT
SyntaxRIGHT(string, number)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar <number> tecken längst till höger i strängen.
Exempel
RIGHT("Calculation", 4) = "tion"
Obs!Se även LEFT och MID.
### RTRIM
SyntaxRTRIM(string)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar angiven <string> med eventuella efterföljande blanksteg borttagna.
Exempel
RTRIM(" Calculation ") = " Calculation"
Obs!Se även LTRIM och TRIM.
### SPACE
SyntaxSPACE(number)
UtdataSträng (specifikt, bara blanksteg)
DefinitionReturnerar en sträng som utgörs av det angivna antalet upprepade blanksteg.
Exempel
SPACE(2) = "  "
### SPLIT
SyntaxSPLIT(string, delimiter, token number)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar en understräng till en sträng, med en avgränsare för att dela upp strängen i en sekvens av token.
Exempel
SPLIT ("a-b-c-d", "-", 2) = "b"
SPLIT ("a|b|c|d", "|", -2) = "c"
Obs!

Strängen tolkas som en alternerande sekvens av avgränsare och token. Så för strängen abc-defgh-i-jkl, där avgränsaren är ”-”, är token (1) abc, (2) defgh, (3) i och (4) jlk.

SPLIT returnerar det token som motsvarar tokennumret. När tokennumret är positivt räknas token med början från strängens vänstra del. När tokennumret är negativt räknas token med början från höger.

Läs mer om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.

Databasbegränsningar

Kommandona Dela och Anpassad delning är tillgängliga för följande datakällor: Tableau-dataextrakt, Microsoft Excel, textfiler, PDF-filer, Salesforce, OData, Microsoft Azure Market Place, Google Analytics, Vertica, Oracle, MySQL, PostgreSQL, Teradata, Amazon Redshift, Aster Data, Google Big Query, Cloudera Hadoop Hive, Hortonworks Hive och Microsoft SQL Server.

Vissa datakällor har begränsningar vad gäller strängdelning. Läs mer om SPLIT-funktionens begränsningar längre fram i det här avsnittet.

### STARTSWITH
SyntaxSTARTSWITH(string, substring)
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar Sant om string börjar med substring. Inledande blanksteg ignoreras.
Exempel
STARTSWITH("Matador, "Ma") = TRUE
Obs!Se även CONTAINS och läs mer om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.
### TRIM
SyntaxTRIM(string)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar angiven <string> med inledande och efterföljande blanksteg borttagna.
Exempel
TRIM(" Calculation ") = "Calculation"
Obs!Se även LTRIM och RTRIM.
### UPPER
SyntaxUPPER(string)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar angiven <string> med versaler.
Exempel
UPPER("Calculation") = "CALCULATION"
Obs!Se även PROPER och LOWER.
Datumfunktioner **Obs!** Datumfunktioner tar inte hänsyn till den angivna starten på räkenskapsåret. Läs mer i [Räkenskapsdatum](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dates_fiscal.htm). ### DATE Typkonverteringsfunktion som ändrar stränguttryck och numeriska uttryck till datum, så länge de har ett igenkännbart format.
SyntaxDATE(expression)
UtdataDatum
DefinitionReturnerar ett datum givet ett nummer, en sträng eller ett <expression> för datum.
Exempel
DATE([Employee Start Date])
DATE("September 22, 2018") 
DATE("9/22/2018")
DATE(#2018-09-22 14:52#)
Obs!

Till skillnad från DATEPARSE behöver du inte ange något mönster, eftersom DATE automatiskt identifierar många standarddatumformat. Om DATE emellertid inte kan identifiera inmatningen kan du prova med DATEPARSE och ange formatet.

MAKEDATE är en annan liknande funktion, men MAKEDATE kräver inmatning av numeriska värden för år, månad och dag.

### DATEADD Lägger till ett specificerat antal datumdelar (månader, dagar osv.) till startdatumet.
SyntaxDATEADD(date_part, interval, date)
UtdataDatum
DefinitionReturnerar <date> med angivet <interval> för nummer som har lagts till angiven <date_part> för datumet. Till exempel läggs tre månader eller 12 dagar till i ett startdatum.
Exempel

Förskjuta alla förfallodatum med en vecka

DATEADD('week', 1, [due date])

Lägga till 280 dagar till datumet 20 februari 2021

DATEADD('day', 280, #2/20/21#) = #November 27, 2021#
Obs!Stödjer ISO 8601-datum.
### DATEDIFF Returnerar antalet datumdelar (veckor, år osv.) mellan två datum.
SyntaxDATEDIFF(date_part, date1, date2, [start_of_week])
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar skillnaden mellan <date1> och <date2> uttryckt i enheter av <date_part>. Till exempel kan du subtrahera datumen då någon blev medlem i och gick ur ett band för att se hur länge de var med i bandet.
Exempel

Antal dagar mellan 25 mars 1986 och 20 februari 2021

DATEDIFF('day', #3/25/1986#, #2/20/2021#) = 12,751

Hur många månader någon var i ett band

DATEDIFF('month', [date joined band], [date left band])
Obs!Stödjer ISO 8601-datum.
### DATENAME Returnerar namnet på det angivna datumet som en diskret sträng.
SyntaxDATENAME(date_part, date, [start_of_week])
UtdataSträng
DefinitionReturnerar <date_part> av <date> som en sträng.
Exempel
DATENAME('year', #3/25/1986#) = "1986"
DATENAME('month', #1986-03-25#) = "March"
Obs!

Stödjer ISO 8601-datum.

En mycket likartad beräkning är DATEPART, som returnerar värdet för den angivna datumdelen som ett kontinuerligt heltal. DATEPART kan vara snabbare eftersom det är en numerisk åtgärd.

Genom att ändra attributen för beräkningens resultat (dimension eller mätvärde, kontinuerligt eller diskret) och datumformateringen kan resultaten för DATEPART och DATENAME formateras så att de är identiska.

En omvänd funktion är DATEPARSE, som tar ett strängvärde och formaterar det som ett datum.

### DATEPARSE Returnerar specifikt formaterade strängar som datum.
SyntaxDATEPARSE(date_format, date_string)
UtdataDatum
DefinitionArgumentet <date_format> beskriver hur fältet <date_string> är ordnat. På grund av de många olika sätt som strängfält kan sorteras måste <date_format> matcha exakt. En fullständig förklaring och formateringsuppgifter finns i Konvertera ett fält till ett datumfält.
Exempel
DATEPARSE('yyyy-MM-dd', "1986-03-25") = #March 25, 1986#
Obs!

DATE är en liknande funktion som automatiskt identifierar många standarddatumformat. DATEPARSE kan vara ett bättre alternativ om DATE inte kan identifiera inmatningsmönstret.

MAKEDATE är en annan liknande funktion, men MAKEDATE kräver inmatning av numeriska värden för år, månad och dag.

Omvända funktioner, som delar upp datum och returnerar värdet av deras delar, är DATEPART (heltalsutdata) och DATENAME (strängutdata).

Databasbegränsningar

DATEPARSE är tillgängligt via följande kopplingar: icke föråldrade versioner av Excel- och textfilskopplingar, Amazon EMR Hadoop Hive, Cloudera Hadoop, Google Kalkylark, Hortonworks Hadoop Hive, MapR Hadoop Hive, MySQL, Oracle, PostgreSQL och Tableau-extrakt. Vissa format kanske inte är tillgängliga för alla kopplingar.

DATEPARSE stöds inte av Hive-varianter. Endast Denodo, Drill och Snowflake stöds.

### DATEPART Returnerar namnet på det angivna datumet som ett heltal.
SyntaxDATEPART(date_part, date, [start_of_week])
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar <date_part> av <date> som ett heltal.
Exempel
DATEPART('year', #1986-03-25#) = 1986
DATEPART('month', #1986-03-25#) = 3
Obs!

Stödjer ISO 8601-datum.

En mycket likartad beräkning är DATENAME, som returnerar namnet på den angivna datumdelen som en diskret sträng. DATEPART kan vara snabbare eftersom det är en numerisk åtgärd. Genom att ändra attributen för fältet (dimension eller mätvärde, kontinuerligt eller diskret) och datumformateringen kan resultaten för DATEPART och DATENAME formateras så att de är identiska.

En omvänd funktion är DATEPARSE, som tar ett strängvärde och formaterar det som ett datum.

### DATETRUNC Den här funktionen kan ses som datumavrundning. Den tar ett specifikt datum och returnerar en version av datumet med önskad specificitet. Eftersom varje datum måste ha ett värde för dag, månad, kvartal och år ställer `DATETRUNC` in värdena som det lägsta värdet för varje datumdel fram till den angivna datumdelen. Se exemplet för mer information.
SyntaxDATETRUNC(date_part, date, [start_of_week])
UtdataDatum
DefinitionTrunkerar <date> till den noggrannhet som anges av <date_part>. Den här funktionen returnerar ett nytt datum. När du till exempel trunkerar ett datum som är i mitten av månaden på månadsnivå returnerar den här funktionen den första dagen i månaden.
Exempel
DATETRUNC('day', #9/22/2018#) = #9/22/2018#
DATETRUNC('iso-week', #9/22/2018#) = #9/17/2018#

(måndagen i veckan som innehåller 9/22/2018)

DATETRUNC(quarter, #9/22/2018#) = #7/1/2018# 

(den första dagen i kvartalet som innehåller 9/22/2018)

Obs! För vecka och ISO-vecka kommer start_of_week in i bilden. ISO-veckor börjar alltid med måndag. För språkzonen för detta exempel innebär en ospecificerad start_of_week att veckan börjar med söndag.

Obs!

Stödjer ISO 8601-datum.

Använd inte DATETRUNC för att till exempel sluta visa tiden för ett datum- och tidsfält i en visualisering. Om du vill trunkera visningen av ett datum istället för att avrunda dess exakthet justerar du formateringen.

Till exempel skulle DATETRUNC('day', #5/17/2022 3:12:48 PM#), om det formaterats till att visa sekunder i visualiseringen, visas som 5/17/2022 12:00:00 AM. Värdet är trunkerat till dag, men sekunder visas.

### DAY Returnerar dagen i månaden (1–31) som ett heltal.
SyntaxDAY(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar dagen för givet <date> som ett heltal.
Exempel
Day(#September 22, 2018#) = 22
Obs!Se även WEEK, MONTH, QUARTER, YEAR och ISO-motsvarigheterna.
### ISDATE Kontrollerar om strängen är ett giltigt datumformat.
SyntaxISDATE(string)
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar sant om en given <string> är ett giltigt datum.
Exempel
ISDATE(09/22/2018) = true
ISDATE(22SEP18) = false
Obs!Det obligatoriska argumentet måste vara en sträng. ISDATE kan inte användas för ett fält med en datumdatatyp – beräkningen returnerar ett fel.
### ISOQUARTER
SyntaxISOQUARTER(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar kvartalet enligt ISO8601-veckokalendern för ett givet <date> som ett heltal.
Exempel
ISOQUARTER(#1986-03-25#) = 1
Obs!Se även ISOWEEK, ISOWEEKDAY, ISOYEAR och icke-ISO-motsvarigheterna.
### ISOWEEK
SyntaxISOWEEK(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar veckan enligt ISO8601-veckokalendern för ett givet <date> som ett heltal.
Exempel
ISOWEEK(#1986-03-25#) = 13
Obs!Se även ISOWEEKDAY, ISOQUARTER, ISOYEAR och icke-ISO-motsvarigheterna.
### ISOWEEKDAY
SyntaxISOWEEKDAY(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar veckodagen enligt ISO8601-veckokalendern för ett givet <date> som ett heltal.
Exempel
ISOWEEKDAY(#1986-03-25#) = 2
Obs!Se även ISOWEEK, ISOQUARTER, ISOYEAR och icke-ISO-motsvarigheterna.
### ISOYEAR
SyntaxISOYEAR(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar året enligt ISO8601-veckokalendern för ett givet <date> som ett heltal.
Exempel
ISOYEAR(#1986-03-25#) = 1,986
Obs!Se även ISOWEEK, ISOWEEKDAY, ISOQUARTER och icke-ISO-motsvarigheterna.
### MAKEDATE
SyntaxMAKEDATE(year, month, day)
UtdataDatum
DefinitionReturnerar ett datumvärde utifrån angiven <year>, <month> och <day>.
Exempel
MAKEDATE(1986,3,25) = #1986-03-25#
Obs!

Obs! Felaktigt inmatade värden justeras till ett datum, t.ex. MAKEDATE(2020,4,31) = May 1, 2020, i stället för att returnera ett fel om att den 31 april inte finns.

Tillgängligt för Tableau-dataextrakt. Kontrollera om det är tillgängligt i andra datakällor.

MAKEDATE kräver numeriska indata för datumdelarna. Om data är en sträng som ska vara ett datum kan du prova DATE-funktionen. DATE identifierar automatiskt många standarddatumformat. Om DATE inte kan identifiera indata kan du prova att använda DATEPARSE.

### MAKEDATETIME
SyntaxMAKEDATETIME(date, time)
UtdataDatum/tid
DefinitionReturnerar datum och tid där ett <date> och en <time> kombineras. Datumet kan vara ett datum, datum/tid eller en sträng. Tidpunkten måste vara datum/tid.
Exempel
MAKEDATETIME("1899-12-30", #07:59:00#) = #12/30/1899 7:59:00 AM#
MAKEDATETIME([Date], [Time]) = #1/1/2001 6:00:00 AM#
Obs!

Den här funktionen finns endast tillgänglig för MySQL-kompatibla anslutningar (för Tableau är dessa MySQL och Amazon Aurora).

MAKETIME är en liknande funktion som är tillgänglig för Tableau-dataextrakt och vissa andra datakällor.

### MAKETIME
SyntaxMAKETIME(hour, minute, second)
UtdataDatum/tid
DefinitionReturnerar ett datumvärde utifrån angiven <hour>, <minute> och <second>.
Exempel
MAKETIME(14, 52, 40) = #1/1/1899 14:52:40#
Obs!

Eftersom Tableau inte stöder en tidsdatatyp, endast datum och tid, är utdatan datum och tid. Fältets datumdel kommer att vara 1/1/1899.

Liknande funktion som MAKEDATETIME, som endast är tillgänglig för MYSQL-kompatibla anslutningar.

### MAX
SyntaxMAX(expression) eller MAX(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det största värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MAX kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021#
MAX([Name]) = "Zander"
Obs!

För strängar

MAX är vanligtvis det värde som kommer sist i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MAX det högsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MAX det senaste datumet. Om MAX är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MAX är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MAX(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MAX(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MIN.

### MIN
SyntaxMIN(expression) eller MIN(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det minsta värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MIN kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
Obs!

För strängar

MIN är vanligtvis det värde som kommer först i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MIN det lägsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MIN det tidigaste datumet. Om MIN är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MIN är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MIN(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MIN(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MAX.

### MONTH
SyntaxMONTH(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar månaden för givet <date> som ett heltal.
Exempel
MONTH(#1986-03-25#) = 3
Obs!Se även DAY, WEEK, QUARTER, YEAR och ISO-motsvarigheterna
### NOW
SyntaxNOW()
UtdataDatum/tid
DefinitionReturnerar aktuellt datum och tid för det lokala systemet.
Exempel
NOW() = 1986-03-25 1:08:21 PM
Obs!

NOW tar inget argument.

Se även TODAY, en likartad beräkning som returnerar ett datum istället för datum och tid.

Om datakällan är en liveanslutning kan systemets datum och tid vara i en annan tidszon. Mer information om hur du hanterar detta finns i Kunskapsbasen.

### QUARTER
SyntaxQUARTER(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar kvartalet för givet <date> som ett heltal.
Exempel
QUARTER(#1986-03-25#) = 1
Obs!Se även DAY, WEEK, MONTH, YEAR och ISO-motsvarigheterna
### TODAY
SyntaxTODAY()
UtdataDatum
DefinitionReturnerar aktuellt datum för det lokala systemet.
Exempel
TODAY() = 1986-03-25
Obs!

TODAY tar inget argument.

Se även NOW, en likartad beräkning som returnerar datum och tid istället för ett datum.

Om datakällan är en liveanslutning kan systemdatumet vara i en annan tidszon. Mer information om hur du hanterar detta finns i Kunskapsbasen.

### WEEK
SyntaxWEEK(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar veckan för givet <date> som ett heltal.
Exempel
WEEK(#1986-03-25#) = 13
Obs!Se även DAY, MONTH, QUARTER, YEAR och ISO-motsvarigheterna
### YEAR
SyntaxYEAR(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar året för givet <date> som ett heltal.
Exempel
YEAR(#1986-03-25#) = 1,986
Obs!Se även DAY, WEEK, MONTH, QUARTER och ISO-motsvarigheterna
## date\_part Många datumfunktioner i Tableau tar argumentet `date_part`, som är en strängkonstant som talar om för funktionen vilken del av ett datum som ska beaktas, till exempel dag, vecka eller kvartal. Du kan använda följande giltiga värden för `date_part`: | date\_part | Värden | | --- | --- | | `'year'` | År med fyra siffror | | `'quarter'` | 1–4 | | `'month'` | 1–12 eller ”januari”, ”februari” och så vidare | | `'dayofyear'` | Dag på året: 1:a jan. är 1, 1:a feb. är 32 och så vidare | | `'day'` | 1–31 | | `'weekday'` | 1–7 eller ”söndag”, ”måndag” och så vidare | | `'week'` | 1–52 | | `'hour'` | 0–23 | | `'minute'` | 0–59 | | `'second'` | 0–60 | | `'iso-year'` | Fyrsiffrigt ISO 8601-år | | `'iso-quarter'` | 1–4 | | `'iso-week'` | 1–52, veckan börjar alltid på en måndag | | `'iso-weekday'` | 1–7, veckan börjar alltid på en måndag | Logiska funktioner ### AND
Syntax<expr1> AND <expr2>
DefinitionUtför en logisk konjunktion av två uttryck. (Om båda sidor är sanna returnerar det logiska testet sant.)
UtdataBoolesk (sant eller falskt)
Exempel
IF [Season] = "Spring" AND "[Season] = "Fall" 
THEN "It's the apocalypse and footwear doesn't matter"
END

”Om både (Season = Spring) och (Season = Fall) är sanna samtidigt returneras It's the apocalypse and footwear doesn't matter.”

Obs!

Används ofta med IF och IIF. Se även NOT och OR.

Om båda uttrycken är TRUE (d.v.s. inte FALSE eller NULL) är resultatet TRUE. Om något av uttrycken är NULL är resultatet NULL. I alla andra fall är resultatet FALSE.

Om du skapar en beräkning där resultatet av en AND-jämförelse visas på ett arbetsblad visar Tableau TRUE och FALSE. Om du vill ändra detta använder du området Formatera i formatdialogrutan.

Obs! Med AND-operatorn används kortslutningsutvärdering. Detta innebär att om det första uttrycket bedöms vara FALSE, så utvärderas inte det andra uttrycket alls. Detta kan vara till hjälp om det andra uttrycket resulterar i ett fel när det första uttrycket är FALSE, eftersom det andra uttrycket i det här fallet aldrig utvärderas.

### CASE
SyntaxCASE <expression>
WHEN <value1> THEN <then1>
WHEN <value2> THEN <then2>
...
[ELSE <default>]
END
UtdataBeror på datatypen för <then>-värdena.
Definition

Utvärderar expression och jämför det med de angivna alternativen (<value1>, <value2> o.s.v.). När ett value som stämmer överens med uttrycket påträffas returnerar CASE motsvarande return. Om inga matchningar hittas returneras det (valfria) standardvärdet. Om det inte finns något standardvärde och inga värden stämmer överens returneras null.

Exempel
CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals'
WHEN 'Winter' THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers'
END

”Titta på fältet Season. Om värdet är Summer returneras Sandals. Om värdet är Winter returneras Boots. Om inget av alternativen i beräkningen matchar det som finns i fältet Season returneras Sneakers.”

Obs!

Se även IF och IIF.

Används med WHEN, THEN, ELSE och END.

[!TIP]

Tips: Många gånger kan du använda en grupp för att få samma resultat som en komplicerad CASE-funktion eller använda CASE för att ersätta den inbyggda grupperingsfunktionen, som i föregående exempel. Det kan vara en bra idé att testa vilket som fungerar bäst i ditt fall.

### ELSE
SyntaxCASE <expression>
WHEN <value1> THEN <then1>
WHEN <value2> THEN <then2>
...
[ELSE <default>]
END
DefinitionEn valfri del av ett IF- eller CASE-uttryck som används för att ange ett standardvärde som returneras om inga av de testade uttrycken är sanna.
Exempel
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers' 
END
CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals'
WHEN 'Winter' THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers'
END
Obs!

Används med CASE, WHEN, IF, ELSEIF, THEN och END

ELSE är valfritt med CASE och IF. I en beräkning där ELSE inte anges, och om inga av <test> är sanna, returnerar den övergripande beräkningen null.

ELSE kräver inte ett villkor (t.ex. [Season] = "Winter") och kan ses som en form av hantering av null-värden.

### ELSEIF
Syntax[ELSEIF <test2> THEN <then2>]
DefinitionEn valfri del av ett IF-uttryck som används för att ange ytterligare villkor utöver den ursprungliga IF-satsen.
Exempel
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots'
ELSEIF [Season] = "Spring" THEN 'Sneakers'
ELSEIF [Season] = "Autumn" THEN 'Sneakers'
ELSE 'Bare feet'
END
Obs!

Används med IF, THEN, ELSE och END

ELSEIF kan ses som ytterligare IF-satser. ELSEIF är valfritt och kan upprepas flera gånger.

Till skillnad från ELSE kräver ELSEIF ett villkor (t.ex. [Season] = "Winter").

### END
DefinitionAnvänds för att stänga ett IF- eller CASE-uttryck.
Exempel
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers' 
END

”Om Season = Summer returneras Sandals. Om inte, titta på nästa uttryck. Om Season = Winter returneras Boots. Om inget av uttrycken är sant returneras Sneakers.”

CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals'
WHEN 'Winter' THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers'
END

”Titta på fältet Season. Om värdet är Summer returneras Sandals. Om värdet är Winter returneras Boots. Om inget av alternativen i beräkningen matchar det som finns i fältet Season returneras Sneakers.”

Obs!

Används med CASE, WHEN, IF, ELSEIF, THEN och ELSE.

### IF
SyntaxIF <test1> THEN <then1>
[ELSEIF <test2> THEN <then2>...]
[ELSE <default>]
END
UtdataBeror på datatypen för <then>-värdena.
Definition

Testar en serie med uttryck och returnerar värdet <then> för det första <test> som är sant.

Exempel
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers' 
END

”Om Season = Summer returneras Sandals. Om inte, titta på nästa uttryck. Om Season = Winter returneras Boots. Om inget av uttrycken är sant returneras Sneakers.”

Obs!

Se även IF och IIF.

Används med ELSEIF, THEN, ELSE och END

### IFNULL
SyntaxIFNULL(expr1, expr2)
UtdataBeror på datatypen för <expr>-värdena.
Definition

Returnerar <expr1> om det inte är null. Annars returneras <expr2>.

Exempel
IFNULL([Assigned Room], "TBD")

”Om fältet Assigned Room inte är null returneras dess värde. Om fältet Assigned Room är null returneras TBD istället.”

Obs!

Jämför med ISNULL. IFNULL returnerar alltid ett värde. ISNULL returnerar ett booleskt värde (sant eller falskt).

Se även ZN.

### IIF
SyntaxIIF(<test>, <then>, <else>, [<unknown>])
UtdataBeror på datatypen för värdena i uttrycket.
DefinitionKontrollerar om ett villkor uppfylls (<test>) och returnerar <then> om testet är sant, <else> om testet är falskt och ett valfritt värde för <unknown> om testet är null. Om det valfria okända värdet inte anges returnerar IIF null.
Exempel
IIF([Season] = 'Summer', 'Sandals', 'Other footwear')

”Om Season = Summer returneras Sandals. Om inte returneras Other footwear.”

IIF([Season] = 'Summer', 'Sandals', 
IIF('Season' = 'Winter', 'Boots', 'Other footwear')
)

”Om Season = Summer returneras Sandals. Om inte, titta på nästa uttryck. Om Season = Winter returneras Boots. Om inget av uttrycken är sant returneras Sneakers.”

IIF('Season' = 'Summer', 'Sandals', 
IIF('Season' = 'Winter', 'Boots',
IIF('Season' = 'Spring', 'Sneakers', 'Other footwear')
)
)

”Om Season = Summer returneras Sandals. Om inte, titta på nästa uttryck. Om Season = Winter returneras Boots. Om inget av uttrycken är sant returneras Sneakers.”

Obs!

Se även IF ochCASE.

IIF har ingen motsvarighet till ELSEIF (som IF) eller upprepade WHEN-satser (som CASE). Istället kan flera tester utvärderas sekventiellt genom inkapsling av IIF-satser som <unknown>-elementet. Det första (yttersta) sanna värdet returneras.

I beräkningen nedan blir resultatet alltså Red, inte Orange, eftersom uttrycket slutar utvärderas så snart A = A utvärderas som sant:

IIF('A' = 'A', 'Red', IIF('B' = 'B', 'Orange', IIF('C' = 'D', 'Yellow', 'Green')))

### IN
Syntax<expr1> IN <expr2>
UtdataBoolesk (sant eller falskt)
DefinitionReturnerar TRUE om något värde i <expr1> matchar något värde i <expr2>.
Exempel
SUM([Cost]) IN (1000, 15, 200)

”Är värdet i fältet Cost 1 000, 15 eller 200?”

[Field] IN [Set]

”Finns fältets värde i uppsättningen?”

Obs!

Värdena i <expr2> kan vara en uppsättning, en lista med bokstavliga värden eller ett kombinerat fält.

Se även WHEN.

### ISDATE
SyntaxISDATE(string)
UtdataBoolesk (sant eller falskt)
DefinitionReturnerar sant om en <string> är ett giltigt datum. Det inmatade uttrycket måste vara ett strängfält (text).
Exempel
ISDATE("2018-09-22")

”Är strängen 2018-09-22 ett korrekt formaterat datum?”

Obs!

Vad som anses vara ett giltigt datum beror på i vilken språkzon som systemet som utvärderar beräkningen finns. Exempel:

I USA:

  • ISDATE("2018-09-22") = TRUE
  • ISDATE("2018-22-09") = FALSE

I Storbritannien:

  • ISDATE("2018-09-22") = FALSE
  • ISDATE("2018-22-09") = TRUE

### ISNULL
SyntaxISNULL(expression)
UtdataBoolesk (sant eller falskt)
Definition

Returnerar sant om <expression> är NULL (innehåller inte giltiga data).

Exempel
ISNULL([Assigned Room])

”Är fältet Assigned Room null?”

Obs!

Jämför med IFNULL. IFNULL returnerar alltid ett värde. ISNULL returnerar ett booleskt värde.

Se även ZN.

### MAX
SyntaxMAX(expression) eller MAX(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det största värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MAX kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021#
MAX([Name]) = "Zander"
Obs!

För strängar

MAX är vanligtvis det värde som kommer sist i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MAX det högsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MAX det senaste datumet. Om MAX är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MAX är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MAX(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MAX(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MIN.

### MIN
SyntaxMIN(expression) eller MIN(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det minsta värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MIN kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
Obs!

För strängar

MIN är vanligtvis det värde som kommer först i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MIN det lägsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MIN det tidigaste datumet. Om MIN är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MIN är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MIN(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MIN(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MAX.

### NOT
SyntaxNOT <expression>
UtdataBoolesk (sant eller falskt)
DefinitionUtför logisk negation på ett uttryck.
Exempel
IF NOT [Season] = "Summer" 
THEN 'Don't wear sandals'
ELSE 'Wear sandals' 
END

”Om Season inte är lika med Summer returneras Don't wear sandals. Om inte returneras Wear sandals.”

Obs!

Används ofta med IF och IIF. Se även DATE och OR.

### OR
Syntax<expr1> OR <expr2>
UtdataBoolesk (sant eller falskt)
DefinitionUtför en logisk disjunktion av två uttryck.
Exempel
IF [Season] = "Spring" OR [Season] = "Fall" 
THEN "Sneakers"
END

”Om antingen (Season = Spring) eller (Season = Fall) är sant returneras Sneakers.”

Obs!

Används ofta med IF och IIF. Se även DATE och NOT.

Om något av uttrycken är TRUE är resultatet TRUE. Om båda uttrycken är FALSE, så blir resultatet FALSE. Om båda uttrycken är NULL, så blir resultatet NULL.

Om du skapar en beräkning som visar resultatet av en OR-jämförelse på ett arbetsblad visar Tableau TRUE och FALSE. Om du vill ändra detta använder du området Formatera i formatdialogrutan.

Obs! Med OR-operatorn används kortslutningsutvärdering. Detta innebär att om det första uttrycket bedöms vara TRUE, så utvärderas inte det andra uttrycket alls. Detta kan vara till hjälp om det andra uttrycket resulterar i ett fel när det första uttrycket är TRUE, eftersom det andra uttrycket i det här fallet aldrig utvärderas.

### THEN
SyntaxIF <test1> THEN <then1>
[ELSEIF <test2> THEN <then2>...]
[ELSE <default>]
END
DefinitionEn nödvändig del av ett IF-, ELSEIF- eller CASE-uttryck, som används för att definiera vilket resultat som ska returneras om ett specifikt värde eller test är sant.
Exempel
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers' 
END

”Om Season = Summer returneras Sandals. Om inte, titta på nästa uttryck. Om Season = Winter returneras Boots. Om inget av uttrycken är sant returneras Sneakers.”

CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals'
WHEN 'Winter' THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers'
END

”Titta på fältet Season. Om värdet är Summer returneras Sandals. Om värdet är Winter returneras Boots. Om inget av alternativen i beräkningen matchar det som finns i fältet Season returneras Sneakers.”

Obs!

Används med CASE, WHEN, IF, ELSEIF, THEN, ELSE och END

### WHEN
SyntaxCASE <expression>
WHEN <value1> THEN <then1>
WHEN <value2> THEN <then2>
...
[ELSE <default>]
END
DefinitionEn nödvändig del av ett CASE-uttryck. Hittar det första <value> som matchar <expression> och returnerar motsvarande <then>.
Exempel
CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals'
WHEN 'Winter' THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers'
END

”Titta på fältet Season. Om värdet är Summer returneras Sandals. Om värdet är Winter returneras Boots. Om inget av alternativen i beräkningen matchar det som finns i fältet Season returneras Sneakers.”

Obs!

Används med CASE, THEN, ELSE och END.

CASE har även stöd för konstruktionen WHEN IN, som i följande exempel:

CASE <expression> 
WHEN IN <set1> THEN <then1>
WHEN IN <combinedfield> THEN <then2>
...
ELSE <default>
END

Värdena som WHEN IN jämförs med måste vara en uppsättning, en lista med bokstavliga värden eller ett kombinerat fält. Se även IN.

### ZN
SyntaxZN(expression)
UtdataBeror på datatypen för <expression>, eller 0.
DefinitionReturnerar <expression> om det inte är null. Annars returneras noll.
Exempel
ZN([Test Grade])

”Om Test Grade inte är null returneras dess värde. Om Test Grade är null returneras 0.”

Obs!

ZN är ett specialfall av IFNULL, där alternativet om uttrycket är null alltid är 0 istället för att anges i beräkningen.

ZN är särskilt användbart när du utför ytterligare beräkningar och ett null-värde skulle återge hela beräkningen som null. Men var försiktig när du tolkar de här resultaten, eftersom null inte alltid är synonymt med 0 och kan representera data som saknas.

Se även ISNULL.

Aggregerade funktioner ### ATTR
SyntaxATTR(expression)
DefinitionReturnerar värdet för uttrycket om det har ett enda värde för alla rader. Returnerar i annat fall en asterisk. Null-värden ignoreras.
### AVG
SyntaxAVG(expression)
DefinitionReturnerar genomsnittet för alla värden i uttrycket. Null-värden ignoreras.
Obs!AVG kan endast användas med numeriska fält.
### COLLECT
SyntaxCOLLECT(spatial)
DefinitionEn aggregerad beräkning som kombinerar värdena i argumentfältet. Null-värden ignoreras.
Obs!COLLECT kan endast användas med spatiala fält.
### CORR
SyntaxCORR(expression1, expression2)
UtdataNummer från -1 till 1
DefinitionReturnerar Pearson-korrelationskoefficient för två uttryck.
Exempel
example
Obs!

Pearson-korrelationen mäter den linjära relationen mellan två variabler. Resultat sträcker sig från -1 till och med +1, där 1 betyder en exakt positiv linjär relation, 0 betyder att det inte finns någon linjär relation mellan variansen och -1 är en exakt negativ relation.

Kvadratroten av ett CORR-resultat motsvarar R-kvadratvärdet för en modell med linjär trendlinje. Mer information finns i Termer för trendlinjemodeller.

Användning med LOD-uttryck på tabellnivå:

Du kan använda CORR för att visualisera korrelation i ett uppdelat punktdiagram med hjälp av ett LOD-uttryck på tabellnivå. Exempel:

{CORR(Sales, Profit)}

Med ett LOD-uttryck körs korrelationen på alla rader. Om du använder en formel som CORR(Sales, Profit) (utan de omgivande parenteserna för att göra det till ett LOD-uttryck), visar vyn korrelationen för varje enskild punkt i punktdiagrammet med alla de andra punkterna, som är odefinierad.

Databasbegränsningar

CORR är tillgängligt med följande datakällor: Tableau-dataextrakt, Cloudera Hive, EXASolution, Firebird (version 3.0 och senare), Google BigQuery, Hortonworks Hadoop Hive, IBM PDA (Netezza), Oracle, PostgreSQL, Presto, SybaseIQ, Teradata och Vertica.

För andra datakällor bör du överväga att antingen extrahera data eller använda WINDOW_CORR. Se Funktioner för tabellberäkning.

### COUNT
SyntaxCOUNT(expression)
DefinitionReturnerar antalet poster. Null-värden räknas inte.
### COUNTD
SyntaxCOUNTD(expression)
DefinitionReturnerar antalet distinkta poster i en grupp. Null-värden räknas inte.
### COVAR
SyntaxCOVAR(expression1, expression2)
DefinitionReturnerar urvalskovariansen för två uttryck.
Obs!

Kovarians kvantifierar hur två variabler ändras tillsammans. En positiv kovarians indikerar att variablerna tenderar att röra sig i samma riktning, som när större värden i en variabel tenderar att motsvara större värden i den andra variabeln. Urvalskovariansen använder antalet icke-null-datapunkter n − 1 för att normalisera kovariansberäkningen, snarare än n, som används av populationskovariansen (tillgänglig med COVARP-funktionen). Urvalskovarians är rätt val när data är ett slumpmässigt urval som används för att uppskatta kovariansen för en större population.

Om <expression1> och <expression2> är samma, till exempel COVAR([profit], [profit]), returnerar COVAR ett värde som indikerar hur brett värdena distribueras.

Värdet för COVAR(X, X) motsvarar värdet för VAR(X) och även värdet för STDEV(X)^2.

Databasbegränsningar

COVAR är tillgängligt med följande datakällor: Tableau-dataextrakt, Cloudera Hive, EXASolution, Firebird (version 3.0 och senare), Google BigQuery, Hortonworks Hadoop Hive, IBM PDA (Netezza), Oracle, PostgreSQL, Presto, SybaseIQ, Teradata och Vertica.

För andra datakällor bör du överväga att antingen extrahera data eller använda WINDOW_COVAR. Se Funktioner för tabellberäkning.

### COVARP
SyntaxCOVARP(expression 1, expression2)
DefinitionReturnerar populationskovariansen för två uttryck.
Obs!

Kovarians kvantifierar hur två variabler ändras tillsammans. En positiv kovarians indikerar att variablerna tenderar att röra sig i samma riktning, som när större värden i en variabel tenderar att motsvara större värden i den andra variabeln. Populationskovariansen är urvalskovariansen multiplicerad med (n-1)/n, där n är det totala antalet icke-null-datapunkter. Populationskovarians är rätt val när det finns data tillgängliga för alla frågor av intresse, till skillnad från när det endast finns en slumpmässig delmängd, i vilket fall urvalskovarians (med COVAR-funktionen) är rätt val.

Om <expression1> och <expression2> är samma, till exempel COVARP([profit], [profit]), returnerar COVARP ett värde som indikerar hur brett värdena distribueras. Obs! Värdet för COVARP(X, X) motsvarar värdet för VARP(X) och även värdet för STDEVP(X)^2.

Databasbegränsningar

COVARP är tillgängligt med följande datakällor: Tableau-dataextrakt, Cloudera Hive, EXASolution, Firebird (version 3.0 och senare), Google BigQuery, Hortonworks Hadoop Hive, IBM PDA (Netezza), Oracle, PostgreSQL, Presto, SybaseIQ, Teradata och Vertica

För andra datakällor bör du överväga att antingen extrahera data eller använda WINDOW_COVAR. Se Funktioner för tabellberäkning.

### MAX
SyntaxMAX(expression) eller MAX(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det största värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MAX kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021#
MAX([Name]) = "Zander"
Obs!

För strängar

MAX är vanligtvis det värde som kommer sist i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MAX det högsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MAX det senaste datumet. Om MAX är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MAX är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MAX(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MAX(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MIN.

### MEDIAN
SyntaxMEDIAN(expression)
DefinitionReturnerar medianen för ett uttryck på alla poster. Null-värden ignoreras.
Obs!MEDIAN kan endast användas med numeriska fält.
Databasbegränsningar

MEDIAN är inte tillgängligt för följande datakällor: Access, Amazon Redshift, Cloudera Hadoop, HP Vertica, IBM DB2, IBM PDA (Netezza), Microsoft SQL Server, MySQL, SAP HANA och Teradata.

För andra typer av datakällor kan du extrahera data till en extraktfil för att använda den här funktionen. Läs mer i Extrahera data.

### MIN
SyntaxMIN(expression) eller MIN(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det minsta värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MIN kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
Obs!

För strängar

MIN är vanligtvis det värde som kommer först i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MIN det lägsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MIN det tidigaste datumet. Om MIN är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MIN är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MIN(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MIN(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MAX.

### PERCENTILE
SyntaxPERCENTILE(expression, number)
DefinitionReturnerar percentilvärdet från det givna uttrycket som motsvarar angivet <number>. <number> måste vara från 0 till och med 1 och måste vara en numerisk konstant.
Exempel
PERCENTILE([Score], 0.9)
Databasbegränsningar

Den här funktionen är tillgänglig för följande datakällor: icke föråldrade versioner av Microsoft Excel- och textfil-anslutningar, datakällor av typen Extrakt och Endast extrakt (till exempel Google Analytics, OData eller Salesforce), Sybase IQ-datakällor i version 15.1 och senare, Oracle-datakällor i version 10 och senare, Cloudera Hive- och Hortonworks Hadoop Hive-datakällor, EXASolution-datakällor i version 4.2 och senare.

För andra typer av datakällor kan du extrahera data till en extraktfil för att använda den här funktionen. Läs mer i Extrahera data.

### STDEV
SyntaxSTDEV(expression)
DefinitionReturnerar den statistiska standardavvikelsen för alla värden i det angivna uttrycket, utifrån ett urval av populationen.
### STDEVP
SyntaxSTDEVP(expression)
DefinitionReturnerar den statistiska standardavvikelsen för alla värden i det angivna uttrycket, utifrån en ensidig population.
### SUM
SyntaxSUM(expression)
DefinitionReturnerar summan av alla värden i uttrycket. Null-värden ignoreras.
Obs!SUM kan endast användas med numeriska fält.
### VAR
SyntaxVAR(expression)
DefinitionReturnerar den statistiska variansen för alla värden i det givna uttrycket baserat på ett urval av populationen.
### VARP
SyntaxVARP(expression)
DefinitionReturnerar den statistiska variansen för alla värden i det givna uttrycket på hela populationen.
Användarfunktioner ### FULLNAME( )
SyntaxFULLNAME( )
UtdataSträng
Definition

Returnerar det fullständiga namnet på den aktuella användaren.

Exempel
FULLNAME( )

Detta returnerar det fullständiga namnet på den inloggade användaren, till exempel ”Hamlin Myrer”.

[Manager] = FULLNAME( )

Om chefen ”Hamlin Myrer” är inloggad returnerar det här exemplet endast TRUE om fältet Manager i vyn innehåller ”Hamlin Myrer”.

Obs!

Den här funktionen kontrollerar följande:

  • Tableau Cloud och Tableau Server: den inloggade användarens fullständiga namn
  • Tableau Desktop: det fullständiga lokala namnet eller nätverksnamnet för användaren

Användarfilter

När ett beräknat fält som [Username field] = FULLNAME( ) används som ett filter kan det användas för att skapa ett användarfilter som endast visar data som är relevanta för den person som är inloggad på servern.

### ISFULLNAME
SyntaxISFULLNAME("User Full Name")
UtdataBooleskt
Definition

Returnerar TRUE om den aktuella användarens fullständiga namn stämmer överens med det angivna fullständiga namnet eller FALSE om det inte stämmer överens.

Exempel
ISFULLNAME("Hamlin Myrer")
Obs!

Argumentet <"User Full Name"> måste vara en litteralsträng, inte ett fält.

Den här funktionen kontrollerar följande:

  • Tableau Cloud och Tableau Server: den inloggade användarens fullständiga namn
  • Tableau Desktop: det fullständiga lokala namnet eller nätverksnamnet för användaren
### ISMEMBEROF
SyntaxISMEMBEROF("Group Name")
UtdataBooleskt värde eller null
Definition

Returnerar TRUE om personen som för närvarande använder Tableau är medlem i en grupp som matchar den givna strängen, FALSE om personen inte är medlem och NULL om personen inte är inloggad.

Exempel
ISMEMBEROF('Superstars')
ISMEMBEROF('domain.lan\Sales')
Obs!

Argumentet <"Group Full Name"> måste vara en litteralsträng, inte ett fält.

Om användaren är inloggad på Tableau Cloud eller Tableau Server fastställs gruppmedlemskapet av Tableaus grupper. Funktionen returnerar TRUE om den givna strängen är ”All Users”.

Funktionen ISMEMBEROF( ) accepterar också Active Directory-domäner. Active Directory-domänen måste deklareras i beräkningen med gruppnamnet.

Om en ändring görs i en användares gruppmedlemskap återspeglas ändringen i data som är baserade på gruppmedlemskapet i en arbetsbok eller vy med en ny session. Den befintliga sessionen kommer att återspegla inaktuella data.

### ISUSERNAME
SyntaxISUSERNAME("username")
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar TRUE om den aktuella användarens användarnamn stämmer överens med det angivna användarnamnet eller FALSE om det inte stämmer överens.
Exempel
ISUSERNAME("hmyrer")
Obs!

Argumentet <"username"> måste vara en litteralsträng, inte ett fält.

Den här funktionen kontrollerar följande:

  • Tableau Cloud och Tableau Server: den inloggade användarens användarnamn
  • Tableau Desktop: användarens lokala användarnamn eller nätverksanvändarnamn
### USERDOMAIN( )
SyntaxUSERDOMAIN( )
UtdataSträng
DefinitionReturnerar den aktuella användarens domän.
Obs!

Den här funktionen kontrollerar följande:

  • Tableau Cloud och Tableau Server: den inloggade användarens användardomän
  • Tableau Desktop: den lokala domänen om användaren befinner sig på en domän
### USERNAME( )
SyntaxUSERNAME( )
UtdataSträng
DefinitionReturnerar den aktuella användarens användarnamn.
Exempel
USERNAME( )

Detta returnerar användarnamnet på den inloggade användaren, till exempel ”hmyrer”.

[Manager] = USERNAME( )

Om chefen ”hmyrer” är inloggad returnerar det här exemplet endast TRUE om fältet Manager i vyn innehåller ”hmyrer”.

Obs!

Den här funktionen kontrollerar följande:

  • Tableau Cloud och Tableau Server: den inloggade användarens användarnamn
  • Tableau Desktop: användarens lokala användarnamn eller nätverksanvändarnamn

Användarfilter

När ett beräknat fält som [Username field] = USERNAME( ) används som ett filter kan det användas för att skapa ett användarfilter som endast visar data som är relevanta för den person som är inloggad på servern.

### USERATTRIBUTE
SyntaxUSERATTRIBUTE('attribute_name')
UtdataSträng eller null
Definition

Om <'attribute_name'> ingår i JWT-svaret (via anslutet program, UAT, OIDC-anspråk) eller SAML XML-svaret som skickas till Tableau returnerar beräkningen det första värdet i <'attribute_name'>.

Returnerar null om <'attribute_name'> inte existerar.

Exempel

Anta att ”Region” är användarattributet som ingår i JWT- eller SAML-svaret och skickas till Tableau.

Som arbetsboksutvecklare kan en visualisering konfigureras för att filtrera data baserat på en angiven region. I det filtret kan du referera till följande beräkning.

[Region] = USERATTRIBUTE("Region")

När Användare2 från region Väst ser den inbäddade visualiseringen visar Tableau endast lämpliga data för region Väst.

Obs!Du kan använda funktionen USERATTRIBUTEINCLUDES om du förväntar dig att <'attribute_name'> returnerar flera värden.
### USERATTRIBUTEINCLUDES
SyntaxUSERATTRIBUTEINCLUDES('attribute_name', 'expected_value')
UtdataBooleskt
Definition

Returnerar TRUE om båda följande alternativ är sanna:

  • <'attribute_name'> ingår i JWT-svaret (via anslutet program, UAT, OIDC-anspråk) eller SAML XML-svaret som skickas till Tableau
  • Ett av <'attribute_name'>-värdena är lika med <'expected_value'>.

Annars returneras FALSE.

Exempel

Anta att ”Region” är användarattributet som ingår i JWT- eller SAML-svaret och skickas till Tableau.

Som arbetsboksutvecklare kan en visualisering konfigureras för att filtrera data baserat på en angiven region. I det filtret kan du referera till följande beräkning.

USERATTRIBUTEINCLUDES('Region', [Region])

Om Användare2 från region Väst har visar den inbäddade visualiseringen kontrollerar Tableau om användarattributet Region matchar ett av [Region]-fältvärdena. När det är sant visar visualiseringen lämpliga data.

När Användare3 från region Norr visar samma visualisering kan hon inte se några data då det inte finns någon matchning med [Region]-fältvärdena.

Tabellberäkningar ### FIRST( ) * * * Returnerar antalet rader från den aktuella raden till den första raden i partitionen. Till exempel visas försäljningen kvartalsvis i vyn nedan. När FIRST() beräknas i datumpartitionen är förskjutningen för den första raden från den andra raden -1. ![Tabellberäkningen ”first”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_first.png) #### Exempel När aktuellt radindex är 3, `FIRST() = -2`. ### INDEX( ) * * * Returnerar index för den aktuella raden i partitionen, utan någon sortering efter värde. Första radindex börjar på 1. Till exempel visas försäljningen kvartalsvis i tabellen nedan. När INDEX() beräknas i datumpartitionen är index för vardera rad 1, 2, 3, 4 … o.s.v. ![Tabellberäkningen ”index”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_index.png) #### Exempel För den tredje raden i partitionen, `INDEX() = 3`. ### LAST( ) * * * Returnerar antalet rader från den aktuella raden till den sista raden i partitionen. Till exempel visas försäljningen kvartalsvis i tabellen nedan. När LAST() beräknas i datumpartitionen är förskjutningen för den första raden från den andra raden 5. ![Tabellberäkningen ”last”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_last.png) #### Exempel När aktuellt radindex är 3 av 7 `LAST() = 4`. ### LOOKUP(uttryck, \[förskjutning\]) * * * Returnerar värdet för uttrycket i en målrad, angivet som en relativ förskjutning från den aktuella raden. Använd FIRST() + n och LAST() - n som en del av förskjutningsdefinitionen för ett mål i förhållande till den första/sista raden i partitionen. Om `offset` utelämnas kan raden som ska jämföras med anges på fältmenyn. Den här returnerar NULL om målraden inte kan fastställas. I vyn nedan visas försäljning kvartalsvis. När `LOOKUP (SUM(Sales), 2)` beräknas i datumpartitionen visas försäljningsvärdet från kvartal framåt i varje rad. ![Tabellberäkningen ”lookup”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_lookup.png) #### Exempel Med `LOOKUP(SUM([Profit]), FIRST()+2)` beräknas SUM(vinst) i den tredje raden av partitionen. ### MODEL\_EXTENSION-funktioner Modelltilläggsfunktioner: - MODEL\_EXTENSION\_BOOL - MODEL\_EXTENSION\_INT - MODEL\_EXTENSION\_REAL - MODEL\_EXTENSION\_STRING används för att skicka data till en driftsatt modell på en extern tjänst som R, TabPy eller Matlab. Se [Lägga till uttryck med analystillägg](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/r_connection_manage.htm). ### MODEL\_PERCENTILE(måluttryck, prediktoruttryck) * * * Returnerar sannolikheten (mellan 0 och 1) att det förväntade värdet är mindre än eller lika med den observerade markeringen, definierad av måluttrycket och andra prediktorer. Det här är funktionen för a-posteriori-fördelning, även kallad kumulativ fördelningsfunktion. Det här är den omvända funktionen för MODEL\_QUANTILE. Information om prediktiv modellering finns i [Så fungerar funktioner för prediktiva modeller i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_overview.htm). #### Exempel Följande formel returnerar kvantilen för värdet på summan av försäljningen, justerat efter antal order. `MODEL_PERCENTILE(SUM([Sales]), COUNT([Orders]))` ### MODEL\_QUANTILE(kvantil, måluttryck, prediktoruttryck) * * * Returnerar ett numeriskt målvärde inom det troliga intervallet, som definieras i måluttrycket och andra prediktorer, i en angiven kvantil. Det här är a-posteriori-kvantilen. Det här är den omvända funktionen för MODEL\_PERCENTILE. Information om prediktiv modellering finns i [Så fungerar funktioner för prediktiva modeller i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_overview.htm). #### Exempel Följande formel returnerar medianen (0,5) av summan av försäljningen, justerat efter antal order. `MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]), COUNT([Orders]))` ### PREVIOUS\_VALUE(uttryck) * * * Returnerar värdet för den här beräkningen i föregående rad. Returnerar det givna uttrycket om den aktuella raden är den första raden i partitionen. #### Exempel Med `SUM([Profit]) * PREVIOUS_VALUE(1)` beräknas den löpande produkten av SUM(vinst). ### RANK(uttryck, \['asc' | 'desc'\]) * * * Returnerar den standardmässiga konkurrensrankningen för den aktuella raden i partitionen. Identiska värden tilldelas identisk rankning. Använd det valfria argumentet `'asc' | 'desc'` för att specificera stigande eller fallande ordning. Standard är fallande. Med den här funktionen rankas värdeuppsättningen (6, 9, 9, 14) som (4, 2, 2, 1). Null-värden ignoreras i rankningsfunktioner. De är inte numrerade och de räknas inte in i det totala antalet poster i beräkningen av percentilrankning. Mer information om olika rankningspositioner finns i [Beräkning av typen Rankning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank). #### Exempel På den följande bilden visas effekten av de olika rankningsfunktionerna (RANK, RANK\_DENSE, RANK\_MODIFIED, RANK\_PERCENTILE och RANK\_UNIQUE) i en värdeuppsättning. Datauppsättningen innehåller information om 14 studenter (Student A till och med Student N). I kolumnen Ålder visas den aktuella åldern för varje student (alla studenter är mellan 17 och 20 år gamla). I den återstående kolumnen visas effekten av varje rankningsfunktion i en uppsättning åldersvärden, där standardordningen för funktionen (stigande eller fallande) alltid antas. ![En tabell där studenternas ålder jämförs med olika rankningsmetoder.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/rank_compare.png) ### RANK\_DENSE(uttryck, \['asc' | 'desc'\]) * * * Returnerar den täta rankningen för den aktuella raden i partitionen. Identiska värden tilldelas en identisk rankning, men inte gap infogas i nummersekvensen. Använd det valfria argumentet `'asc' | 'desc'` för att specificera stigande eller fallande ordning. Standard är fallande. Med den här funktionen rankas värdeuppsättningen (6, 9, 9, 14) som (3, 2, 2, 1). Null-värden ignoreras i rankningsfunktioner. De är inte numrerade och de räknas inte in i det totala antalet poster i beräkningen av percentilrankning. Mer information om olika rankningspositioner finns i [Beräkning av typen Rankning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank). ### RANK\_MODIFIED(uttryck, \['asc' | 'desc'\]) * * * Returnerar den ändrade konkurrensrankningen för den aktuella raden i partitionen. Identiska värden tilldelas identisk rankning. Använd det valfria argumentet `'asc' | 'desc'` för att specificera stigande eller fallande ordning. Standard är fallande. Med den här funktionen rankas värdeuppsättningen (6, 9, 9, 14) som (4, 3, 3, 1). Null-värden ignoreras i rankningsfunktioner. De är inte numrerade och de räknas inte in i det totala antalet poster i beräkningen av percentilrankning. Mer information om olika rankningspositioner finns i [Beräkning av typen Rankning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank). ### RANK\_PERCENTILE(uttryck, \['asc' | 'desc'\]) * * * Returnerar percentilrankningen för den aktuella raden i partitionen. Använd det valfria argumentet `'asc' | 'desc'` för att specificera stigande eller fallande ordning. Standard är stigande. Med den här funktionen rankas värdeuppsättningen (6, 9, 9, 14) som (0,00, 0,67, 0,67, 1,00). Null-värden ignoreras i rankningsfunktioner. De är inte numrerade och de räknas inte in i det totala antalet poster i beräkningen av percentilrankning. Mer information om olika rankningspositioner finns i [Beräkning av typen Rankning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank). ### RANK\_UNIQUE(uttryck, \['asc' | 'desc'\]) * * * Returnerar den unika rankningen för den aktuella raden i partitionen. Identiska värden tilldelas olika rankning. Använd det valfria argumentet `'asc' | 'desc'` för att specificera stigande eller fallande ordning. Standard är fallande. Med den här funktionen rankas värdeuppsättningen (6, 9, 9, 14) som (4, 2, 3, 1). Null-värden ignoreras i rankningsfunktioner. De är inte numrerade och de räknas inte in i det totala antalet poster i beräkningen av percentilrankning. Mer information om olika rankningspositioner finns i [Beräkning av typen Rankning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank). ### RUNNING\_AVG(uttryck) * * * Returnerar det löpande genomsnittet för ett givet uttryck, från den första raden i partitionen till den aktuella raden. I vyn nedan visas försäljning kvartalsvis. När `RUNNING_AVG(SUM([Sales])` beräknas i datumpartitionen är resultatet ett löpande genomsnitt av försäljningsvärden för varje kvartal. ![En tabellberäkning med ett löpande genomsnitt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_runningavg.png) #### Exempel Med `RUNNING_AVG(SUM([Profit]))` beräknas det löpande genomsnittet för SUM(vinst). ### RUNNING\_COUNT(uttryck) * * * Returnerar den löpande totalsumman för ett givet uttryck, från den första raden i partitionen till den aktuella raden. #### Exempel Med `RUNNING_COUNT(SUM([Profit]))` beräknas den löpande totalsumman för SUM(vinst). ### RUNNING\_MAX(uttryck) * * * Returnerar den löpande max-summan för ett givet uttryck, från den första raden i partitionen till den aktuella raden. ![En tabellberäkning med en löpande max-summa.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_runningmax.png) #### Exempel Med `RUNNING_MAX(SUM([Profit]))` beräknas den löpande max-summan för SUM(vinst). ### RUNNING\_MIN(uttryck) * * * Returnerar den löpande minimisumman för ett givet uttryck, från den första raden i partitionen till den aktuella raden. ![En tabellberäkning med en löpande minimisumma.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_runningmin.png) #### Exempel Med `RUNNING_MIN(SUM([Profit]))` beräknas den löpande minimisumman för SUM(vinst). ### RUNNING\_SUM(uttryck) * * * Returnerar den löpande summan för ett givet uttryck, från den första raden i partitionen till den aktuella raden. ![En tabellberäkning med en löpande summa.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_runningsum.png) #### Exempel Med `RUNNING_SUM(SUM([Profit]))` beräknas den löpande summan för SUM(vinst). ### SIZE() * * * Returnerar antalet rader i partitionen. Till exempel visas försäljningen kvartalsvis i vyn nedan. I datumpartitionen finns sju rader, så storleken() på datumpartitionen är 7. ![Tabellberäkningen ”size”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_size.png) #### Exempel `SIZE() = 5` när den aktuella partitionen innehåller fem rader. ### SCRIPT\_-funktioner Skriptfunktioner: - SCRIPT\_BOOL - SCRIPT\_INT - SCRIPT\_REAL - SCRIPT\_STRING används för att skicka data till en extern tjänst som R, TabPy eller Matlab. Se [Lägga till uttryck med analystillägg](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/r_connection_manage.htm). ### TOTAL(uttryck) * * * Returnerar totalsumman för det angivna uttrycket i en tabellberäkningspartition. #### Exempel Anta att du börjar med följande vy: ![Tabellberäkningen ”total”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total.png) Du öppnar beräkningsredigeraren och skapar ett nytt fält som du ger namnet Totalitet: ![En tabellberäkning av totalsumman av försäljningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total2.png) Därefter släpper du Totalitet på Text för att ersätta SUM(försäljning). Vyn ändras på så sätt att värden summeras utifrån standardvärdet för Beräkna med: ![En tabellberäkning som har lagts till i en visualisering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total3.png) Detta väcker frågan Vilket är standardvärdet för Beräkna med? Om du högerklickar (Ctrl-klick på Mac) på Totalitet i rutan Data och väljer Redigera, finns nu ytterligare information tillgänglig: ![En tabellberäkning av totalsumman av försäljningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total4.png) Standardvärdet för Beräkna med är Tabell (tvärs över). Resultatet är att värden från alla rader av tabellen summeras av Totalitet. Därmed är värdet du ser på varje rad summan av värdena från den ursprungliga versionen av tabellen. Värdena på raden 2011/Kv1 i den ursprungliga tabellen var 8 601 USD, 6 579 USD, 44 262 USD och 15 006 USD. Värdena i tabellen efter att Slutsumma ersatt SUM(Sales) är 74 448 USD för alla, vilket är summan av de fyra originalvärdena. Lägg märke till triangeln intill Slutsumma efter det att du har släppt den på Text: ![En tabellberäkning som har lagts till i en visualisering och visas på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total5.png) Detta indikerar att det här fältet använder en tabellberäkning. Du kan högerklicka på fältet och välja Redigera tabellberäkning om du vill omdirigera funktionen till ett annat Beräkna med\-värde. Du kan exempelvis ställa in den på Tabell (ned). I så fall skulle tabellen se ut så här: ![En tabellberäkning som har lagts till i en visualisering och visas på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total6.png) ### TOTAL(uttryck) * * * Returnerar totalsumman för det angivna uttrycket i en tabellberäkningspartition. #### Exempel Anta att du börjar med följande vy: ![Tabellberäkningen ”total”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total.png) Du öppnar beräkningsredigeraren och skapar ett nytt fält som du ger namnet Totalitet: ![En tabellberäkning av totalsumman av försäljningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total2.png) Därefter släpper du Totalitet på Text för att ersätta SUM(försäljning). Vyn ändras på så sätt att värden summeras utifrån standardvärdet för Beräkna med: ![En tabellberäkning som har lagts till i en visualisering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total3.png) Detta väcker frågan Vilket är standardvärdet för Beräkna med? Om du högerklickar (Ctrl-klick på Mac) på Totalitet i rutan Data och väljer Redigera, finns nu ytterligare information tillgänglig: ![En tabellberäkning av totalsumman av försäljningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total4.png) Standardvärdet för Beräkna med är Tabell (tvärs över). Resultatet är att värden från alla rader av tabellen summeras av Totalitet. Därmed är värdet du ser på varje rad summan av värdena från den ursprungliga versionen av tabellen. Värdena på raden 2011/Kv1 i den ursprungliga tabellen var 8 601 USD, 6 579 USD, 44 262 USD och 15 006 USD. Värdena i tabellen efter att Slutsumma ersatt SUM(Sales) är 74 448 USD för alla, vilket är summan av de fyra originalvärdena. Lägg märke till triangeln intill Slutsumma efter det att du har släppt den på Text: ![En tabellberäkning som har lagts till i en visualisering och visas på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total5.png) Detta indikerar att det här fältet använder en tabellberäkning. Du kan högerklicka på fältet och välja Redigera tabellberäkning om du vill omdirigera funktionen till ett annat Beräkna med\-värde. Du kan exempelvis ställa in den på Tabell (ned). I så fall skulle tabellen se ut så här: ![En tabellberäkning som har lagts till i en visualisering och visas på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total6.png) ### WINDOW\_AVG(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar genomsnittet för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras som förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. Det finns en motsvarande aggregeringsfunktion: AVG. Läs mer i [Tableau-funktioner (i bokstavsordning)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_alphabetical.htm). #### Exempel Följande formel returnerar fönstergenomsnittet för **SUM(Profit)** från de två föregående raderna till den aktuella raden. `WINDOW_AVG(SUM[Profit]), -2, 0)` ### WINDOW\_CORR(uttr1, uttr2, \[start, slut\]) * * * Returnerar Pearsons korrelationskoefficient för två uttryck i fönstret. Fönstret definieras som förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. Pearson-korrelationen mäter den linjära relationen mellan två variabler. Resultat sträcker sig från -1 till och med +1, där 1 betyder en exakt positiv linjär relation, det vill säga att när en positiv förändring sker i en variabel innebär det att en positiv förändring av samma magnitud sker i den andra, 0 betyder att det inte finns någon linjär relation mellan variansen och -1 är en exakt negativ relation. Det finns en motsvarande aggregeringsfunktion: CORR. Läs mer i [Tableau-funktioner (i bokstavsordning)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_alphabetical.htm). #### Exempel Följande formel returnerar Pearson-korrelationen för SUM(Profit) och SUM(Sales) från de fem föregående raderna till den aktuella raden. `WINDOW_CORR(SUM[Profit]), SUM([Sales]), -5, 0)` ### WINDOW\_COUNT(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar antalet för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. #### Exempel `WINDOW_COUNT(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` beräknar antalet för SUM(Profit) från den andra raden till den aktuella raden ### WINDOW\_COVAR(uttr1, uttr2, \[start, slut\]) * * * Returnerar _exempelkovariansen_ för två uttryck i fönstret. Fönstret definieras som förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om start- och slutargumenten utelämnas utgör fönstret hela partitionen. Exempelkovariansen använder antalet icke-nulldatapunkter n - 1 för att normalisera kovariansen, snarare än n, som används av populationskovariansen (med funktionen WINDOW\_COVARP). Urvalskovarians är rätt val när data är ett slumpmässigt urval som används för att uppskatta kovariansen för en större population. Det finns en motsvarande aggregeringsfunktion: COVAR. Läs mer i [Tableau-funktioner (i bokstavsordning)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_alphabetical.htm). #### Exempel Följande formel returnerar exempelkovariansen för SUM(Profit) och SUM(Sales) från de två föregående raderna till den aktuella raden. `WINDOW_COVAR(SUM([Profit]), SUM([Sales]), -2, 0)` ### WINDOW\_COVARP(uttr1, uttr2, \[start, slut\]) * * * Returnerar _populationskovariansen_ för två uttryck i fönstret. Fönstret definieras som förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. Populationskovariansen är urvalskovariansen multiplicerad med (n-1)/n, där n är det totala antalet icke-null-datapunkter. Populationskovarians är det lämpliga valet om det finns tillgängliga data för alla intressanta objekt, till skillnad från hur det skulle vara om det bara fanns en slumpmässig delmängd med objekt, då exempelkovarians (med funktionen WINDOW\_COVAR) är lämpligare. Det finns en motsvarande aggregeringsfunktion: COVARP. [Tableau-funktioner (i bokstavsordning)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_alphabetical.htm). #### Exempel Följande formel returnerar populationskovariansen för SUM(Profit) och SUM(Sales) från de två föregående raderna till den aktuella raden. `WINDOW_COVARP(SUM([Profit]), SUM([Sales]), -2, 0)` ### WINDOW\_MEDIAN(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar medianen för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. Vyn nedan visar till exempel vinsten per kvartal. Ett fönstermedianvärde i Datum-partitionen returnerar medianvinsten för alla datum. ![En tabellberäkning med en fönstermedianoperator.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_windowmedian.png) #### Exempel `WINDOW_MEDIAN(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` beräknar medianvärdet för SUM(Profit) från den andra raden till den aktuella raden. ### WINDOW\_MAX(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar maxvärdet för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. Till exempel visas försäljningen kvartalsvis i vyn nedan. Ett fönstermaxvärde i Datum-partitionen returnerar den maximala försäljningen för alla datum. ![En tabellberäkning med en fönstermaxoperator.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_windowmax.png) #### Exempel `WINDOW_MAX(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` beräknar maxvärdet för SUM(Profit) från den andra raden till den aktuella raden. ### WINDOW\_MIN(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar minimivärdet för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. Till exempel visas försäljningen kvartalsvis i vyn nedan. Ett fönsterminimivärde i Datum-partitionen returnerar minimiförsäljningen för alla datum. ![En tabellberäkning med en fönsterminimioperator.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_windowmin.png) #### Exempel `WINDOW_MIN(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` beräknar minimivärdet för SUM(Profit) från den andra raden till den aktuella raden. ### WINDOW\_PERCENTILE(uttryck, nummer, \[start, slut\]) * * * Returnerar värdet som motsvarar den angivna percentilen i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. #### Exempel `WINDOW_PERCENTILE(SUM([Profit]), 0.75, -2, 0)` returnerar den 75:e percentilen för SUM(Profit) från de två föregående raderna till den aktuella raden. ### WINDOW\_STDEV(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar exempelstandardavvikelsen för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. #### Exempel `WINDOW_STDEV(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` beräknar standardavvikelsen för SUM(Profit) från den andra raden till den aktuella raden. ### WINDOW\_STDEVP(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar den prioriterade standardavvikelsen för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. #### Exempel `WINDOW_STDEVP(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` beräknar standardavvikelsen för SUM(Profit) från den andra raden till den aktuella raden. ### WINDOW\_SUM(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar summan för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. Till exempel visas försäljningen kvartalsvis i vyn nedan. En fönstersumma som beräknats i Datum-partitionen returnerar summeringen för alla kvartal. ![En tabellberäkning med en fönstersummaoperator.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_windowsum.png) #### Exempel `WINDOW_SUM(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` beräknar summan för SUM(Profit) från den andra raden till den aktuella raden. ### WINDOW\_VAR(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar exempelvariansen för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. #### Exempel `WINDOW_VAR((SUM([Profit])), FIRST()+1, 0)` beräknar variansen för SUM(Profit) från den andra raden till den aktuella raden. ### WINDOW\_VARP(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar den prioriterade variansen för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. #### Exempel `WINDOW_VARP(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` beräknar variansen för SUM(Profit) från den andra raden till den aktuella raden. Genomflödesfunktioner (RAWSQL) Dessa RAWSQL-genomflödesfunktioner skickar SQL-uttryck direkt till databasen, utan att de först tolkas av Tableau. Om du har anpassade databasfunktioner som Tableau inte känner till, kan du använda genomflödesfunktioner för att anropa dessa anpassade funktioner. Eftersom uttrycket inte tolkas av Tableau måste du definiera aggregeringen om det behövs. Du kan använda `RAWSQLAGG`\-versionen av en funktion när du behöver skicka ett aggregerat uttryck. RAWSQL-genomflödesfunktioner kanske inte fungerar med federerade (kombinerade över olika databaser) eller publicerade datakällor. ## RAWSQL-syntax Det finns två typer av RAWSQL-funktioner: uppdelade och aggregerade. Detta anges i den första delen av funktionsnamnet, _RAWSQL_ eller _RAWSQLAGG_. Den sista delen av funktionsnamnet är utdatatypen, till exempel _BOOL,_ _STR_eller _INT_. I alla RAWSQL-funktioner är argumentet `"sql_expr", [arg1], ...[arg2]`. När du skriver funktionen kan du använda en ersättningssyntax `%n` för att infoga rätt fältnamn eller uttryck. ### %n-ersättningssyntax Databasen förstår vanligtvis inte fältnamnen som visas i Tableau. Eftersom Tableau inte tolkar SQL-uttryck i genomflödesfunktioner kan det hända att fel uppstår om du använder Tableaus fältnamn i uttrycket. Använd `%n` för att infoga korrekt fältnamn eller uttryck för en Tableau-beräkning i SQL-genomflödesfunktionen. Om du till exempel har en funktion som beräknar medianen för en uppsättning värden, kan du anropa den funktionen i Tableau-kolumnen \[Försäljning\] på följande sätt: RAWSQLAGG\_REAL("MEDIAN(%1)", \[Sales\]) - `REALSQLAGG` eftersom du vill ange aggregeringen. - `REAL` eftersom utdata är numeriska och inte nödvändigtvis ett heltal. - `MEDIAN` är aggregeringen. - `%1` är platshållaren för `[Sales]`. ## RAWSQL-funktioner SQL-uttrycket förs direkt till den underliggande databasen. Använd %n i SQL-uttrycket som ersättningssyntax för databasvärden. Följande RAWSQL-funktioner är tillgängliga i Tableau: ### RAWSQL\_BOOL
SyntaxRAWSQL_BOOL("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar ett booleskt resultat från ett givet SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQL_BOOL("%1 > %2", [Sales], [Profit])

I exemplet motsvarar %1 [Försäljning] och %2 [Vinst].

### RAWSQLAGG\_BOOL
SyntaxRAWSQLAGG_BOOL("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar ett booleskt resultat från ett givet aggregerat SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQLAGG_BOOL("SUM( %1) >SUM( %2)", [Sales], [Profit]) 

I exemplet motsvarar %1 [Försäljning] och %2 [Vinst].

### RAWSQL\_DATE
SyntaxRAWSQL_DATE("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataDatum
DefinitionReturnerar ett datumresultat från ett givet SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQL_DATE("%1", [Order Date])

I det här exemplet motsvarar %1 [Orderdatum].

### RAWSQLAGG\_DATE
SyntaxRAWSQLAGG_DATE("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataDatum
DefinitionReturnerar ett datumresultat från ett givet aggregerat SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQLAGG_DATE("MAX(%1)", [Order Date])

I det här exemplet motsvarar %1 [Orderdatum].

### RAWSQL\_DATETIME
SyntaxRAWSQL_DATETIME("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataDatum/tid
DefinitionReturnerar ett datum-/tidresultat från ett givet SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQL_DATETIME("%1", [Order Date])

I det här exemplet motsvarar %1 [Orderdatum].

### RAWSQLAGG\_DATETIME
SyntaxRAWSQLAGG_DATETIME("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataDatum/tid
DefinitionReturnerar ett datum-/tidresultat från ett givet aggregerat SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQLAGG_DATETIME("MIN(%1)", [Order Date])

I det här exemplet motsvarar %1 [Orderdatum].

### RAWSQL\_INT
SyntaxRAWSQL_INT("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar ett heltalsresultat från ett givet SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQL_INT("500 + %1", [Sales])

I det här exemplet motsvarar %1 [Försäljning].

### RAWSQLAGG\_INT
SyntaxRAWSQLAGG_INT("sql_expr", [arg1,] …[argN])
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar ett heltalsresultat från ett givet aggregerat SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQLAGG_INT("500 + SUM(%1)", [Sales])

I det här exemplet motsvarar %1 [Försäljning].

### RAWSQL\_REAL
SyntaxRAWSQL_REAL("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataNummer
DefinitionReturnerar ett numeriskt resultat från ett givet SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQL_REAL("-123.98 * %1", [Sales])

I det här exemplet motsvarar %1 [Försäljning]

### RAWSQLAGG\_REAL
SyntaxRAWSQLAGG_REAL("sql_expr", [arg1,] …[argN])
UtdataNummer
DefinitionReturnerar ett numeriskt resultat från ett givet aggregerat SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQLAGG_REAL("SUM( %1)", [Sales])

I det här exemplet motsvarar %1 [Försäljning].

### RAWSQL\_SPATIAL
SyntaxRAWSQL_SPATIAL("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataRum
DefinitionReturnerar ett spatialt resultat från ett givet SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQL_SPATIAL("%1", [Geometry])

I det här exemplet motsvarar %1 [Geometri].

Obs!Det finns ingen RAWSQLAGG-version av den här funktionen.
### RAWSQL\_STR
SyntaxRAWSQL_STR("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataSträng
DefinitionReturnerar en sträng från ett givet SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQL_STR("%1", [Customer Name])

I det här exemplet motsvarar %1 [Kundnamn].

### RAWSQLAGG\_STR
SyntaxRAWSQLAGG_STR("sql_expr", [arg1,] …[argN])
UtdataSträng
DefinitionReturnerar en sträng från ett givet aggregerat SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQLAGG_STR("AVG(%1)", [Discount])

I det här exemplet motsvarar %1 [Rabatt].

Spatiala funktioner Med spatiala funktioner kan du utföra avancerade spatiala analyser och kombinera spatialfiler med data i andra format, som textfiler och kalkylblad. ### AREA
SyntaxAREA(Spatial Polygon, 'units')
UtdataNummer
DefinitionReturnerar den totala ytan för en <spatial polygon>.
Exempel
AREA([Geometry], 'feet')
Obs!

Enhetsnamn som stöds (måste stå inom citattecken i beräkningen, t.ex. 'miles'):

  • meter: meter, m
  • kilometer: kilometer, km
  • miles: miles, mi
  • fot: fot

### BUFFER
SyntaxBUFFER(Spatial point, distance, 'units')

BUFFER(Spatial linestring, distance, 'units')

BUFFER(Spatial polygon, distance, 'units')

  • meter: meter, m
  • kilometer: kilometer, km
  • miles: miles, mi
  • fot: fot
UtdataGeometri
Definition

För spatiala punkter returneras en polygonform centrerad över en <spatial point>, med en radie som bestäms av värdena på <distance> och <unit>.

För linjesträngar beräknas polygonerna som bildas genom att inkludera alla punkter inom radieavståndet från linjesträngen.

För polygoner beräknas en polygon som antingen är infälld (negativt avstånd) eller utfälld (positivt avstånd) för varje given polygon.

Exempel
BUFFER([Spatial Point Geometry], 25, 'mi')
BUFFER(MAKEPOINT(47.59, -122.32), 3, 'km')
BUFFER(MAKELINE(MAKEPOINT(0, 20),MAKEPOINT (30, 30)),20,'km'))
Obs!

Enhetsnamn som stöds (måste stå inom citattecken i beräkningen, t.ex. 'miles'):

  • meter: meter, m
  • kilometer: kilometer, km
  • miles: miles, mi
  • fot: fot
### DIFFERENCE
SyntaxDIFFERENCE(Spatial, Spatial)
UtdataSpatial polygon
DefinitionBeräknar de delar av regioner som återstår när alla regioner i det andra argumentet är utskurna från det första argumentet i områden som överlappar varandra.Kasserar regioner från det andra argumentet i områden som inte överlappar varandra.
Exempel
DIFFERENCE(Spatial Polygon1, Spatial Polygon2)
Anmärkningar

Stöder spatiala polygoner och multipolygoner, inte spatiala punkter eller linjer.

### DISTANCE
SyntaxDISTANCE(SpatialPoint1, SpatialPoint2, 'units')
UtdataNummer
DefinitionReturnerar avståndet mellan två punkter i angiva <unit>.
Exempel
DISTANCE([Origin Point],[Destination Point], 'km')
Obs!

Enhetsnamn som stöds (måste stå inom citattecken i beräkningen, t.ex. 'miles'):

  • meter: meter, m
  • kilometer: kilometer, km
  • miles: miles, mi
  • fot: fot
DatabasbegränsningarDen här funktionen kan endast skapas med en liveanslutning, men fortsätter att fungera om datakällan konverteras till ett extrakt.
### INTERSECTION
SyntaxINTERSECTION (spatial, spatial)
UtdataPolygon
DefinitionBeräknar och returnerar de delar av regioner i det andra argumentet som överlappar regioner i det första argumentet.
ExempelKORSNING (Spatial Polygon1, Spatial Polygon2)
AnmärkningarStöder spatiala polygoner och multipolygoner, inte spatiala punkter eller linjer.
### INTERSECTS
SyntaxINTERSECTS (geometry1, geometry2)
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar sant eller falskt och anger om två geometrier överlappar varandra i rymden.
Obs!Kombinationer som stöds: point/polygon (punkt/polygon), line/polygon (linje/polygon) och polygon/polygon.
### LENGTH
SyntaxLENGTH(geometry, 'units')
UtdataNummer
DefinitionReturnerar den geodetiska längden för linjesträngen eller -strängarna i <geometry> med hjälp av givna <units>.
Exempel
LENGTH([Spatial], 'metres')
Obs!Resultatet är <NaN> om geometriargumentet inte har några linjesträngar, även om andra element tillåts.
### MAKELINE
SyntaxMAKELINE(SpatialPoint1, SpatialPoint2)
UtdataGeometri (linje)
DefinitionGenererar en linjemarkering mellan två punkter
Exempel
MAKELINE(MAKEPOINT(47.59, -122.32), MAKEPOINT(48.5, -123.1))
Obs!Användbart för att ta fram ursprung-destinationskartor.
### MAKEPOINT
SyntaxMAKEPOINT(latitude, longitude, [SRID])
UtdataGeometri (punkt)
Definition

Konverterar data från <latitude>- och <longitude>-kolumner till spatiala objekt.

Om det valfria argumentet <SRID> läggs till kan indata bestå av andra projicerade geografiska koordinater.

Exempel
MAKEPOINT(48.5, -123.1)
MAKEPOINT([AirportLatitude], [AirportLongitude])
MAKEPOINT([Xcoord],[Ycoord], 3493)
Obs!

MAKEPOINT kan inte använda de automatiskt genererade latitud- och longitudfälten.Koordinaterna måste vara inbyggda i datakällan från början.

SRID är ett koordinatreferens-ID där koder ur referenssystemet ESPG används för att specificera koordinatsystem.Om SRID inte anges antas WGS84 och parametrarna behandlas som latitud/longitud i grader.

Med MAKEPOINT kan du aktivera en datakälla spatialt, så att du kan koppla den till en spatialfil med hjälp av en spatial koppling.Mer information finns i Koppla spatialfiler i Tableau.

### NO\_CUTOUTS
SyntaxNO_CUTOUTS (spatial)
UtdataKorrigerad spatial polygon
DefinitionReturnerar en korrigerad spatial polygon om en planär tolkning kräver polygoninversioner; annars returneras originalvärdet.
Anmärkningar

Spatiala filformat som .kml (Keyhole Markup Language) kräver att polygongränser följer en viss koordinatriktning.Om en datauppsättning ritar gränser baklänges tolkar Tableau det yttre utrymmet som formen.NO_CUTOUTS ordnar om de här koordinaterna så att rätt layout återställs.

### OUTLINE
SyntaxOUTLINE(spatial polygon)
UtdataGeometri
DefinitionKonverterar en polygongeometri till linjesträngar.
Obs!

Användbart för att skapa ett separat lager för en kontur som kan formateras på ett annat sätt än fyllningen.

Stöder polygoner i multipolygoner.

### PARSE\_WKT
SyntaxPARSE_WKT (String)
UtdataSpatial (geografi)
DefinitionKonverterar ett textsträngsfält som innehåller WKT-representationer (Well-Known Text) av geografiska enheter (som punkter, radsträngar eller polygoner) till ett spatialt värde.
Anmärkningar

Koordinaterna antas använda latitud och longitud i WGS-84.Mer information om WKT finns i WKT-representation av geometri (på engelska).

### SHAPETYPE
SyntaxSHAPETYPE(geometry)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar en sträng som beskriver strukturen för spatial <geometry>, som Empty, Point, MultiPoint, LineString, MultiLinestring, Polygon, MultiPolygon, Mixed och sådana som inte stöds.
Exempel
SHAPETYPE(MAKEPOINT(48.5, -123.1)) = "Point"
### SYMDIFFERENCE
SyntaxSYMDIFFERENCE(spatial, spatial)
UtdataGeometri
DefinitionBeräknar alla delar av regioner från det andra argumentet som överlappar med regioner i det första argumentet och kasserar från båda.Returnerar de återstående delarna av regioner från båda argumenten.
Exempel

SYMDIFFERENCE(Spatial Polygon1, Spatial Polygon2)

### UNION
SyntaxUNION(spatial 1, [spatial 2])
UtdataGeometri
DefinitionKombinerar spatiala geometrier genom att lösa upp intill varandra liggande eller överlappande gränser till en enda spatial geometri.
Anmärkningar

När detta används med ett argument (UNION(spatial)) fungerar UNION som en aggregeringsfunktion som slår samman alla spatiala objekt i ett fält över flera rader.

När detta används med två argument (UNION(spatial1, spatial2)) slår UNION samman två distinkta spatiala fält eller geometrier.

För punkter och linjesträngar kombinerar UNION alla element i en enda samling.För polygoner löses överlappande former och former som vidrör varandra upp i en enda polygon eller multipolygon.

### VALIDATE
SyntaxVALIDATE(spatial geometry)
UtdataGeometri
DefinitionBekräftar geometrins topologiska korrekthet i ditt spatiala värde.Om värdet inte kan användas för analys på grund av problem, som att en polygons kantlinje korsar sig själv, blir resultatet null.Om geometrin är korrekt blir resultatet den ursprungliga geometrin.
Exempel

UNION(VALIDATE([Geometry]))

Ytterligare funktioner Läs även: [Genomflödesfunktioner (RAWSQL)](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_passthrough.htm). ## Reguljära uttryck  Mer information om syntax i reguljära uttryck finns i dokumentationen för datakällan. För Tableau-extrakt följer syntax för reguljära uttryck normerna för ICU (International Components for Unicode), ett projekt med öppen källkod med C/C++- och Java-bibliotek för Unicode-stöd, internationalisering och globalisering av program. Gå till sidan [Regular Expressions](http://userguide.icu-project.org/strings/regexp) i ICU-användarhandboken online. ### REGEXP\_REPLACE
SyntaxREGEXP_REPLACE(string, pattern, replacement)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar en kopia av den givna strängen där mönstret för reguljära uttryck ersätts av ersättningssträngen.
Exempel
REGEXP_REPLACE('abc 123', '\s', '-') = 'abc-123'
Anmärkningar

Den här funktionen är tillgänglig för datakällorna Textfil, Hadoop Hive, Google BigQuery, PostgreSQL, Tableau-dataextrakt, Microsoft Excel, Salesforce, Vertica, Pivotal Greenplum, Teradata (version 14.1 och senare), Snowflake och Oracle.

För Tableau-dataextrakt måste mönstret och ersättningen vara konstanter.

### REGEXP\_MATCH
SyntaxREGEXP_MATCH(string, pattern)
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar Sant om en understräng till den angivna strängen matchar mönstret för reguljära uttryck.
Exempel
REGEXP_MATCH('-([1234].[The.Market])-','\[\s*(\w*\.)(\w*\s*\])')=true
Anmärkningar

Den här funktionen är tillgänglig för datakällorna Textfil, Google BigQuery, PostgreSQL, Tableau-dataextrakt, Microsoft Excel, Salesforce, Vertica, Pivotal Greenplum, Teradata (version 14.1 och senare), Impala 2.3.0 (via Cloudera Hadoop), Snowflake och Oracle.

För Tableau-dataextrakt måste mönstret vara en konstant.

### REGEXP\_EXTRACT
SyntaxREGEXP_EXTRACT(string, pattern)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar den del av strängen som matchar mönstret för reguljära uttryck.
Exempel
REGEXP_EXTRACT('abc 123', '[a-z]+\s+(\d+)') = '123'
Anmärkningar

Den här funktionen är tillgänglig för datakällorna Textfil, Hadoop Hive, Google BigQuery, PostgreSQL, Tableau-dataextrakt, Microsoft Excel, Salesforce, Vertica, Pivotal Greenplum, Teradata (version 14.1 och senare), Snowflake och Oracle.

För Tableau-dataextrakt måste mönstret vara en konstant.

### REGEXP\_EXTRACT\_NTH
SyntaxREGEXP_EXTRACT_NTH(string, pattern, index)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar den del av strängen som matchar mönstret för reguljära uttryck. Understrängen matchas till insamlingsgrupp n, där n är det givna indexet. Om index är 0 returneras hela strängen.
Exempel
REGEXP_EXTRACT_NTH('abc 123', '([a-z]+)\s+(\d+)', 2) = '123'
Anmärkningar

Den här funktionen är tillgänglig för datakällorna Textfil, PostgreSQL, Tableau-dataextrakt, Microsoft Excel, Salesforce, Vertica, Pivotal Greenplum, Teradata (version 14.1 och senare) och Oracle.

För Tableau-dataextrakt måste mönstret vara en konstant.

## Specifika funktioner för Hadoop Hive **Obs!** Endast PARSE\_URL and PARSE\_URL\_QUERY-funktioner är tillgängliga för Cloudera Impala-datakällor. ### GET\_JSON\_OBJECT(JSON-sträng, JSON-sökväg) Returnerar JSON-objektet i JSON-strängen baserat på JSON-sökvägen. ### PARSE\_URL(sträng, url\_part) Returnerar en komponent av den givna URL-strängen, där komponenten definieras av url\_part. Giltiga url\_part-värden inkluderar: 'HOST', 'PATH', 'QUERY', 'REF', 'PROTOCOL', 'AUTHORITY', 'FILE' och 'USERINFO'. Exempel `PARSE_URL('http://www.tableau.com', 'HOST') = 'www.tableau.com'` ### PARSE\_URL\_QUERY(sträng, nyckel) Returnerar värdet för den specificerade frågeparametern i den givna URL-strängen. Frågeparametern definieras av nyckeln. Exempel `PARSE_URL_QUERY('http://www.tableau.com?page=1&cat=4', 'page') = '1'` ### XPATH\_BOOLEAN(XML-sträng, XPath-uttryckssträng) Returnerar Sant om Xpath-uttrycket matchar en nod eller utvärderas som Sant. Exempel `XPATH_BOOLEAN(' 15', 'values/value[@id="1"] = 5') = true` ### XPATH\_DOUBLE(XML-sträng, XPath-uttryckssträng) Returnerar flyttalsvärdet för Xpath-uttrycket. Exempel `XPATH_DOUBLE('1.05.5 ', 'sum(value/*)') = 6.5` ### XPATH\_FLOAT(XML-sträng, XPath-uttryckssträng) Returnerar flyttalsvärdet för Xpath-uttrycket. Exempel `XPATH_FLOAT('1.05.5 ','sum(value/*)') = 6.5` ### XPATH\_INT(XML-sträng, XPath-uttryckssträng) Returnerar det numeriska värdet för Xpath-uttrycket, eller Noll om Xpath-uttrycket inte kan utvärderas som ett nummer. Exempel `XPATH_INT('15 ','sum(value/*)') = 6` ### XPATH\_LONG(XML-sträng, XPath-uttryckssträng) Returnerar det numeriska värdet för Xpath-uttrycket, eller Noll om Xpath-uttrycket inte kan utvärderas som ett nummer. Exempel `XPATH_LONG('15 ','sum(value/*)') = 6` ### XPATH\_SHORT(XML-sträng, XPath-uttryckssträng) Returnerar det numeriska värdet för Xpath-uttrycket, eller Noll om Xpath-uttrycket inte kan utvärderas som ett nummer. Exempel `XPATH_SHORT('15 ','sum(value/*)') = 6` ### XPATH\_STRING(XML-sträng, XPath-uttryckssträng) Returnerar texten för den första matchande noden. Exempel `XPATH_STRING('http://www.w3.org http://www.tableau.com', 'sites/url[@domain="com"]') = 'http://www.tableau.com'` ## Specifika funktioner för Google BigQuery ### DOMAIN(string\_url) När en URL-sträng anges returneras domänen som en sträng. Exempel `DOMAIN('http://www.google.com:80/index.html') = 'google.com'` ### GROUP\_CONCAT(uttryck) Sammanfogar värden från alla poster till en enda komma-avgränsad sträng. Den här funktionen fungerar som SUM() för strängar. Exempel `GROUP_CONCAT(Region) = "Central,East,West"` ### HOST(url-sträng) När en URL-sträng anges returneras värdnamnet som en sträng. Exempel `HOST('http://www.google.com:80/index.html') = 'www.google.com:80'` ### LOG2(nummer) Returnerar logaritmbas 2 för ett nummer. Exempel `LOG2(16) = '4.00'` ### LTRIM\_THIS(sträng, sträng) Returnerar den första strängen med eventuell förekomst av inledning av den andra strängen borttagen. Exempel `LTRIM_THIS('[-Sales-]','[-') = 'Sales-]'` ### RTRIM\_THIS(sträng, sträng) Returnerar den första strängen med eventuell förekomst av avslutning av den andra strängen borttagen. Exempel `RTRIM_THIS('[-Market-]','-]') = '[-Market'` ### TIMESTAMP\_TO\_USEC(uttryck) Konverterar en TIMESTAMP-datatyp till en UNIX-tidsstämpel på några mikrosekunder. Exempel `TIMESTAMP_TO_USEC(#2012-10-01 01:02:03#)=1349053323000000` ### USEC\_TO\_TIMESTAMP(uttryck) Konverterar en UNIX-tidsstämpel till en TIMESTAMP-datatyp på några mikrosekunder. Exempel `USEC_TO_TIMESTAMP(1349053323000000) = #2012-10-01 01:02:03#` ### TLD(url-sträng) När en URL-sträng anges returneras toppnivådomänen plus eventuell landsdomän i URL:en. Exempel `TLD('http://www.google.com:80/index.html') = '.com'` `TLD('http://www.google.co.uk:80/index.html') = '.co.uk'` ## Vill du lära dig mer om funktioner? Läs [funktionsavsnitt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions.htm). ## Se även [Tableau-funktioner (i bokstavsordning)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_alphabetical.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Tableau-funktioner (i bokstavsordning) Tableau-funktionerna i denna referens är ordnade i bokstavsordning. Klicka på en bokstav för att hoppa till den platsen i listan. Du kan också använda Ctrl+F (Cmd-F på en Mac) för att öppna en sökruta och söka efter en specifik funktion. [A](#A) [B](#B) [C](#C) [D](#D) [E](#E) [F](#F) [G](#G) [H](#H) [I](#I) [J](#J) [K](#K) [L](#L) [M](#M) [N](#N) [O](#O) [P](#P) [Q](#Q) [R](#R) [S](#S) [T](#T) [U](#U) [V](#V) [W](#W) [X](#X) [Y](#Y) [Z](#Z) ## A ### ABS
SyntaxABS(number)
UtdataNummer (positivt)
DefinitionReturnerar det absoluta värdet för givet <number>.
Exempel
ABS(-7) = 7
ABS([Budget Variance])

I det andra exemplet returneras det absoluta värdet för alla nummer i fältet Budget Variance.

Obs!Se även SIGN.
### ACOS
SyntaxACOS(number)
UtdataNummer (vinkel i radianer)
DefinitionReturnerar arcus cosinus (vinkeln) för givet <number>.
Exempel
ACOS(-1) = 3.14159265358979
Obs!Den omvända funktionen, COS, tar vinkeln i radianer som argument och returnerar cosinus.
### AND
Syntax<expr1> AND <expr2>
DefinitionUtför en logisk konjunktion av två uttryck. (Om båda sidor är sanna returnerar det logiska testet sant.)
UtdataBooleskt
Exempel
IF [Season] = "Spring" AND "[Season] = "Fall" 
THEN "It's the apocalypse and footwear doesn't matter"
END

”Om både (Season = Spring) och (Season = Fall) är sanna samtidigt returneras It's the apocalypse and footwear doesn't matter.”

Obs!

Används ofta med IF och IIF. Se även NOT och OR.

Om båda uttrycken är TRUE (d.v.s. inte FALSE eller NULL) är resultatet TRUE. Om något av uttrycken är NULL är resultatet NULL. I alla andra fall är resultatet FALSE.

Om du skapar en beräkning där resultatet av en AND-jämförelse visas på ett arbetsblad visar Tableau TRUE och FALSE. Om du vill ändra detta använder du området Formatera i formatdialogrutan.

Obs! Med AND-operatorn används kortslutningsutvärdering. Detta innebär att om det första uttrycket bedöms vara FALSE, så utvärderas inte det andra uttrycket alls. Detta kan vara till hjälp om det andra uttrycket resulterar i ett fel när det första uttrycket är FALSE, eftersom det andra uttrycket i det här fallet aldrig utvärderas.

### AREA
SyntaxAREA(Spatial Polygon, 'units')
UtdataNummer
DefinitionReturnerar den totala ytan för en <spatial polygon>.
Exempel
AREA([Geometry], 'feet')
Obs!

Enhetsnamn som stöds (måste stå inom citattecken i beräkningen, t.ex. 'miles'):

  • meter: meter, m
  • kilometer: kilometer, km
  • miles: miles, mi
  • fot: fot

### ASCII
SyntaxASCII(string)
UtdataNummer
DefinitionReturnerar ASCII-koden för det första tecknet i en <string>.
Exempel
ASCII('A') = 65
Obs!Det här är den omvända funktionen till CHAR-funktionen.
### ASIN
SyntaxASIN(number)
UtdataNummer (vinkel i radianer)
DefinitionReturnerar arcus sinus (vinkeln) för givet <number>.
Exempel
ASIN(1) = 1.5707963267949
Obs!Den omvända funktionen, SIN, tar vinkeln i radianer som argument och returnerar sinus.
### ATAN
SyntaxATAN(number)
UtdataNummer (vinkel i radianer)
DefinitionReturnerar arcus tangens (vinkeln) för givet <number>.
Exempel
ATAN(180) = 1.5652408283942
Obs!

Den omvända funktionen, TAN, tar vinkeln i radianer som argument och returnerar tangensen.

Se även ATAN2 och COT.

### ATAN2
SyntaxATAN2(y number, x number)
UtdataNummer (vinkel i radianer)
DefinitionReturnerar arcus tangens (vinkel) mellan två tal (<y number> och <x number>). Resultatet är i radianer.
Exempel
ATAN2(2, 1) = 1.10714871779409
Obs!Se även ATAN, TAN och COT.
### ATTR
SyntaxATTR(expression)
DefinitionReturnerar värdet för <expression> om det har ett enda värde för alla rader. Returnerar i annat fall en asterisk. Null-värden ignoreras.
### AVG
SyntaxAVG(expression)
DefinitionReturnerar genomsnittet för alla värden i <expression>. Null-värden ignoreras.
Obs!AVG kan endast användas med numeriska fält.
[Överst på sidan](#top) ## B ### BUFFER
SyntaxBUFFER(Spatial Point, distance, 'units')
UtdataGeometri
DefinitionReturnerar en polygonform centrerad över en <spatial point>, med en radie som bestäms av värdena på <distance> och <unit>.
Exempel
BUFFER([Spatial Point Geometry], 25, 'mi')
BUFFER(MAKEPOINT(47.59, -122.32), 3, 'km')
Obs!

Enhetsnamn som stöds (måste stå inom citattecken i beräkningen, t.ex. 'miles'):

  • meter: meter, m
  • kilometer: kilometer, km
  • miles: miles, mi
  • fot: fot
[Överst på sidan](#top) ## C ### CASE
SyntaxCASE <expression>
WHEN <value1> THEN <then1>
WHEN <value2> THEN <then2>
...
[ELSE <default>]
END
UtdataBeror på datatypen för <then>-värdena.
Definition

Utvärderar expression och jämför det med de angivna alternativen (<value1>, <value2> o.s.v.). När ett value som stämmer överens med uttrycket påträffas returnerar CASE motsvarande return. Om inga matchningar hittas returneras det (valfria) standardvärdet. Om det inte finns något standardvärde och inga värden stämmer överens returneras null.

Exempel
CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals'
WHEN 'Winter' THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers'
END

”Titta på fältet Season. Om värdet är Summer returneras Sandals. Om värdet är Winter returneras Boots. Om inget av alternativen i beräkningen matchar det som finns i fältet Season returneras Sneakers.”

Obs!

Se även IF och IIF.

Används med WHEN, THEN, ELSE och END.

[!TIP]

Tips: Många gånger kan du använda en grupp för att få samma resultat som en komplicerad CASE-funktion eller använda CASE för att ersätta den inbyggda grupperingsfunktionen, som i föregående exempel. Det kan vara en bra idé att testa vilket som fungerar bäst i ditt fall.

### CEILING
SyntaxCEILING(number)
UtdataHeltal
DefinitionAvrundar ett <number> till närmaste heltal av samma eller högre värde.
Exempel
CEILING(2.1) = 3
Obs!Se även FLOOR och ROUND.
Databasbegränsningar

CEILING är tillgängligt via följande kopplingar: Microsoft Excel, textfil, statistikfil, publicerade datakällor, Amazon EMR Hadoop Hive, Amazon Redshift, Cloudera Hadoop, DataStax Enterprise, Google Analytics, Google BigQuery, Hortonworks Hadoop Hive, MapR Hadoop Hive, Microsoft SQL Server, Salesforce och Spark SQL.

### CHAR
SyntaxCHAR(number)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar det tecken som kodats med ASCII-koden <number>.
Exempel
CHAR(65) = 'A'
Obs!Det här är den omvända funktionen till ASCII-funktionen.
### COLLECT
SyntaxCOLLECT(spatial)
DefinitionEn aggregerad beräkning som kombinerar värdena i argumentfältet. Null-värden ignoreras.
Obs!COLLECT kan endast användas med spatiala fält.
### CONTAINS
SyntaxCONTAINS(string, substring)
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar sant om den givna <string> innehåller den angivna <substring>.
Exempel
CONTAINS("Calculation", "alcu") = true
Obs!Läs mer om den logiska funktionen IN och om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.
### CORR
SyntaxCORR(expression1, expression2)
UtdataNummer från -1 till 1
DefinitionReturnerar Pearson-korrelationskoefficient för två uttryck.
Exempel
example
Obs!

Pearson-korrelationen mäter den linjära relationen mellan två variabler. Resultat sträcker sig från -1 till och med +1, där 1 betyder en exakt positiv linjär relation, 0 betyder att det inte finns någon linjär relation mellan variansen och -1 är en exakt negativ relation.

Kvadratroten av ett CORR-resultat motsvarar R-kvadratvärdet för en modell med linjär trendlinje. Mer information finns i Termer för trendlinjemodeller.

Användning med LOD-uttryck på tabellnivå:

Du kan använda CORR för att visualisera korrelation i ett uppdelat punktdiagram med hjälp av ett LOD-uttryck på tabellnivå. Till exempel:

{CORR(Sales, Profit)}

Med ett LOD-uttryck körs korrelationen på alla rader. Om du använder en formel som CORR(Sales, Profit) (utan de omgivande parenteserna för att göra det till ett LOD-uttryck), visar vyn korrelationen för varje enskild punkt i punktdiagrammet med alla de andra punkterna, som är odefinierad.

Databasbegränsningar

CORR är tillgängligt med följande datakällor: Tableau-dataextrakt, Cloudera Hive, EXASolution, Firebird (version 3.0 och senare), Google BigQuery, Hortonworks Hadoop Hive, IBM PDA (Netezza), Oracle, PostgreSQL, Presto, SybaseIQ, Teradata och Vertica.

För andra datakällor bör du överväga att antingen extrahera data eller använda WINDOW_CORR. Se Funktioner för tabellberäkning.

### COS
SyntaxCOS(number)

Nummerargumentet är vinkeln i radianer.

UtdataNummer
DefinitionReturnerar cosinus för en vinkel.
Exempel
COS(PI( ) /4) = 0.707106781186548
Obs!

Den omvända funktionen, ACOS, tar cosinus som argument och returnerar vinkeln i radianer.

Se även PI.

### COT
SyntaxCOT(number)

Nummerargumentet är vinkeln i radianer.

UtdataNummer
DefinitionReturnerar cotangens för en vinkel.
Exempel
COT(PI( ) /4) = 1
Obs!Se även ATAN, TAN och PI.
### COUNT
SyntaxCOUNT(expression)
DefinitionReturnerar antalet poster. Null-värden räknas inte.
### COUNTD
SyntaxCOUNTD(expression)
DefinitionReturnerar antalet distinkta poster i en grupp. Null-värden räknas inte.
### COVAR
SyntaxCOVAR(expression1, expression2)
DefinitionReturnerar urvalskovariansen för två uttryck.
Obs!

Kovarians kvantifierar hur två variabler ändras tillsammans. En positiv kovarians indikerar att variablerna tenderar att röra sig i samma riktning, som när större värden i en variabel tenderar att motsvara större värden i den andra variabeln. Urvalskovariansen använder antalet icke-null-datapunkter n – 1 för att normalisera kovariansberäkningen, snarare än n, som används av populationskovariansen (tillgänglig med COVARP-funktionen). Urvalskovarians är rätt val när data är ett slumpmässigt urval som används för att uppskatta kovariansen för en större population.

Om <expression1> och <expression2> är samma, till exempel COVAR([profit], [profit]), returnerar COVAR ett värde som indikerar hur brett värdena distribueras.

Värdet för COVAR(X, X) motsvarar värdet för VAR(X) och även värdet för STDEV(X)^2.

Databasbegränsningar

COVAR är tillgängligt med följande datakällor: Tableau-dataextrakt, Cloudera Hive, EXASolution, Firebird (version 3.0 och senare), Google BigQuery, Hortonworks Hadoop Hive, IBM PDA (Netezza), Oracle, PostgreSQL, Presto, SybaseIQ, Teradata och Vertica.

För andra datakällor bör du överväga att antingen extrahera data eller använda WINDOW_COVAR. Se Funktioner för tabellberäkning.

### COVARP
SyntaxCOVARP(expression 1, expression2)
DefinitionReturnerar populationskovariansen för två uttryck.
Obs!

Kovarians kvantifierar hur två variabler ändras tillsammans. En positiv kovarians indikerar att variablerna tenderar att röra sig i samma riktning, som när större värden i en variabel tenderar att motsvara större värden i den andra variabeln. Populationskovariansen är urvalskovariansen multiplicerad med (n-1)/n, där n är det totala antalet icke-null-datapunkter. Populationskovarians är rätt val när det finns data tillgängliga för alla frågor av intresse, till skillnad från när det endast finns en slumpmässig delmängd, i vilket fall urvalskovarians (med COVAR-funktionen) är rätt val.

Om <expression1> och <expression2> är samma, till exempel COVARP([profit], [profit]), returnerar COVARP ett värde som indikerar hur brett värdena distribueras. Obs! Värdet för COVARP(X, X) motsvarar värdet för VARP(X) och även värdet för STDEVP(X)^2.

Databasbegränsningar

COVARP är tillgängligt med följande datakällor: Tableau-dataextrakt, Cloudera Hive, EXASolution, Firebird (version 3.0 och senare), Google BigQuery, Hortonworks Hadoop Hive, IBM PDA (Netezza), Oracle, PostgreSQL, Presto, SybaseIQ, Teradata och Vertica

För andra datakällor bör du överväga att antingen extrahera data eller använda WINDOW_COVAR. Se Funktioner för tabellberäkning.

[Överst på sidan](#top) ## D ### DATE Typkonverteringsfunktion som ändrar stränguttryck och numeriska uttryck till datum, så länge de har ett igenkännbart format.
SyntaxDATE(expression)
UtdataDatum
DefinitionReturnerar ett datum givet ett nummer, en sträng eller ett <expression> för datum.
Exempel
DATE([Employee Start Date])
DATE("September 22, 2018") 
DATE("9/22/2018")
DATE(#2018-09-22 14:52#)
Obs!

Till skillnad från DATEPARSE behöver du inte ange något mönster, eftersom DATE automatiskt identifierar många standarddatumformat. Om DATE emellertid inte kan identifiera inmatningen kan du prova med DATEPARSE och ange formatet.

MAKEDATE är en annan liknande funktion, men MAKEDATE kräver inmatning av numeriska värden för år, månad och dag.

### DATEADD Lägger till ett specificerat antal datumdelar (månader, dagar osv.) till startdatumet.
SyntaxDATEADD(date_part, interval, date)
UtdataDatum
DefinitionReturnerar det angivna datumet med det angivna nummer<interval> tillagt i den angivna <date_part för det datumet. Till exempel läggs tre månader eller 12 dagar till i ett startdatum.
Exempel

Förskjuta alla förfallodatum med en vecka

DATEADD('week', 1, [due date])

Lägga till 280 dagar till datumet 20 februari 2021

DATEADD('day', 280, #2/20/21#) = #November 27, 2021#
Obs!Stödjer ISO 8601-datum.
### DATEDIFF Returnerar antalet datumdelar (veckor, år osv.) mellan två datum.
SyntaxDATEDIFF(date_part, date1, date2, [start_of_week])
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar skillnaden mellan date1 och date2 uttryckt i enheter av date_part. Till exempel kan du subtrahera datumen då någon blev medlem i och gick ur ett band för att se hur länge de var med i bandet.
Exempel

Antal dagar mellan 25 mars 1986 och 20 februari 2021

DATEDIFF('day', #3/25/1986#, #2/20/2021#) = 12,751

Hur många månader någon var i ett band

DATEDIFF('month', [date joined band], [date left band])
Obs!Stödjer ISO 8601-datum.
### DATENAME Returnerar namnet på det angivna datumet som en diskret sträng.
SyntaxDATENAME(date_part, date, [start_of_week])
UtdataSträng
DefinitionReturnerar <date_part> av datumet som en sträng.
Exempel
DATENAME('year', #3/25/1986#) = "1986"
DATENAME('month', #1986-03-25#) = "March"
Obs!

Stödjer ISO 8601-datum.

En mycket likartad beräkning är DATEPART, som returnerar värdet för den angivna datumdelen som ett kontinuerligt heltal. DATEPART kan vara snabbare eftersom det är en numerisk åtgärd.

Genom att ändra attributen för beräkningens resultat (dimension eller mätvärde, kontinuerligt eller diskret) och datumformateringen kan resultaten för DATEPART och DATENAME formateras så att de är identiska.

En omvänd funktion är DATEPARSE, som tar ett strängvärde och formaterar det som ett datum.

### DATEPARSE Returnerar specifikt formaterade strängar som datum.
SyntaxDATEPARSE(date_format, date_string)
UtdataDatum
DefinitionArgumentet <date_format> beskriver hur fältet <date_string> är ordnat. På grund av de många olika sätt som strängfält kan sorteras måste <date_format> matcha exakt. En fullständig förklaring finns i Konvertera ett fält till ett datumfält.
Exempel
DATEPARSE('yyyy-MM-dd', "1986-03-25") = #March 25, 1986#
Obs!

DATE är en liknande funktion som automatiskt identifierar många standarddatumformat. DATEPARSE kan vara ett bättre alternativ om DATE inte kan identifiera inmatningsmönstret.

MAKEDATE är en annan liknande funktion, men MAKEDATE kräver inmatning av numeriska värden för år, månad och dag.

Omvända funktioner, som delar upp datum och returnerar värdet av deras delar, är DATEPART (heltalsutdata) och DATENAME (strängutdata).

Databasbegränsningar

DATEPARSE är tillgängligt via följande kopplingar: icke föråldrade versioner av Excel- och textfilskopplingar, Amazon EMR Hadoop Hive, Cloudera Hadoop, Google Kalkylark, Hortonworks Hadoop Hive, MapR Hadoop Hive, MySQL, Oracle, PostgreSQL och Tableau-extrakt. Vissa format kanske inte är tillgängliga för alla kopplingar.

DATEPARSE stöds inte av Hive-varianter. Endast Denodo, Drill och Snowflake stöds.

### DATEPART Returnerar namnet på det angivna datumet som ett heltal.
SyntaxDATEPART(date_part, date, [start_of_week])
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar <date_part> för ett datum som ett heltal.
Exempel
DATEPART('year', #1986-03-25#) = 1986
DATEPART('month', #1986-03-25#) = 3
Obs!

Stödjer ISO 8601-datum.

En mycket likartad beräkning är DATENAME, som returnerar namnet på den angivna datumdelen som en diskret sträng. DATEPART kan vara snabbare eftersom det är en numerisk åtgärd. Genom att ändra attributen för fältet (dimension eller mätvärde, kontinuerligt eller diskret) och datumformateringen kan resultaten för DATEPART och DATENAME formateras så att de är identiska.

En omvänd funktion är DATEPARSE, som tar ett strängvärde och formaterar det som ett datum.

### DATETIME
SyntaxDATETIME(expression)
UtdataDatum/tid
DefinitionNär ett nummer, en sträng eller ett datumuttryck anges returernas datum/tid.
Exempel
DATETIME("April 15, 2005 07:59:00") = April 15, 2005 07:59:00
### DATETRUNC Den här funktionen kan ses som datumavrundning. Den tar ett specifikt datum och returnerar en version av datumet med önskad specificitet. Eftersom varje datum måste ha ett värde för dag, månad, kvartal och år ställer `DATETRUNC` in värdena som det lägsta värdet för varje datumdel fram till den angivna datumdelen. Se exemplet för mer information.
SyntaxDATETRUNC(date_part, date, [start_of_week])
UtdataDatum
DefinitionTrunkerar <date> till den noggrannhet som anges av <date_part>. Den här funktionen returnerar ett nytt datum. När du till exempel trunkerar ett datum som är i mitten av månaden på månadsnivå returnerar den här funktionen den första dagen i månaden.
Exempel
DATETRUNC('day', #9/22/2018#) = #9/22/2018#
DATETRUNC('iso-week', #9/22/2018#) = #9/17/2018#

(måndagen i veckan som innehåller 9/22/2018)

DATETRUNC(quarter, #9/22/2018#) = #7/1/2018# 

(den första dagen i kvartalet som innehåller 9/22/2018)

Obs! För vecka och ISO-vecka kommer start_of_week in i bilden. ISO-veckor börjar alltid med måndag. För språkzonen för detta exempel innebär en ospecificerad start_of_week att veckan börjar med söndag.

Obs!

Stödjer ISO 8601-datum.

Använd inte DATETRUNC för att till exempel sluta visa tiden för ett datum- och tidsfält i en visualisering. Om du vill trunkera visningen av ett datum istället för att avrunda dess exakthet justerar du formateringen.

Till exempel skulle DATETRUNC('day', #5/17/2022 3:12:48 PM#), om det formaterats till att visa sekunder i visualiseringen, visas som 5/17/2022 12:00:00 AM.

### DAY Returnerar dagen i månaden (1–31) som ett heltal.
SyntaxDAY(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar dagen för givet <date> som ett heltal.
Exempel
Day(#September 22, 2018#) = 22
Obs!Se även WEEK, MONTH, Kvartal, YEAR och ISO-motsvarigheterna
### DEGREES
SyntaxDEGREES(number)

Nummerargumentet är vinkeln i radianer.

UtdataNummer (grader)
DefinitionKonverterar en vinkel i radianer till grader.
Exempel
DEGREES(PI( )/4) = 45.0
Obs!

Den omvända funktionen, RADIANS, tar en vinkel i grader och returnerar vinkeln i radianer.

Se även PI().

### DISTANCE
SyntaxDISTANCE(<SpatialPoint1>, <SpatialPoint2>, 'units')
UtdataNummer
DefinitionReturnerar avståndet mellan två punkter i angiva units.
Exempel
DISTANCE([Origin Point],[Destination Point], 'km')
Obs!

Enhetsnamn som stöds (måste stå inom citattecken i beräkningen):

  • meter: meter, m
  • kilometer: kilometer, km
  • miles: miles, mi
  • fot: fot
DatabasbegränsningarDen här funktionen kan endast skapas med en liveanslutning, men fortsätter att fungera om datakällan konverteras till ett extrakt.
### DIV
SyntaxDIV(integer1, integer2)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar heltalsdelen av en division, där <integer1> divideras med <integer2>.
Exempel
DIV(11,2) = 5
### DOMAIN `DOMAIN(string_url)` Stöds endast vid anslutning till Google BigQuery. Du hittar mer information i [Fler funktioner](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_additional.htm). [Överst på sidan](#top) ## E ### ELSE
SyntaxCASE <expression>
WHEN <value1> THEN <then1>
WHEN <value2> THEN <then2>
...
[ELSE <default>]
END
DefinitionEn valfri del av ett IF- eller CASE-uttryck som används för att ange ett standardvärde som returneras om inga av de testade uttrycken är sanna.
Exempel
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers' 
END
CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals'
WHEN 'Winter' THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers'
END
Obs!

Används med CASE, WHEN, IF, ELSEIF, THEN och END

ELSE är valfritt med CASE och IF. I en beräkning där ELSE inte anges, och om inga av <test> är sanna, returnerar den övergripande beräkningen null.

ELSE kräver inte ett villkor (t.ex. [Season] = "Winter") och kan ses som en form av hantering av null-värden.

### ELSEIF
Syntax[ELSEIF <test2> THEN <then2>]
DefinitionEn valfri del av ett IF-uttryck som används för att ange ytterligare villkor utöver den ursprungliga IF-satsen.
Exempel
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots'
ELSEIF [Season] = "Spring" THEN 'Sneakers'
ELSEIF [Season] = "Autumn" THEN 'Sneakers'
ELSE 'Bare feet'
END
Obs!

Används med IF, THEN, ELSE och END

ELSEIF kan ses som ytterligare IF-satser. ELSEIF är valfritt och kan upprepas flera gånger.

Till skillnad från ELSE kräver ELSEIF ett villkor (t.ex. [Season] = "Winter").

### END
DefinitionAnvänds för att stänga ett IF- eller CASE-uttryck.
Exempel
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers' 
END

”Om Season = Summer returneras Sandals. Om inte, titta på nästa uttryck. Om Season = Winter returneras Boots. Om inget av uttrycken är sant returneras Sneakers.”

CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals'
WHEN 'Winter' THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers'
END

”Titta på fältet Season. Om värdet är Summer returneras Sandals. Om värdet är Winter returneras Boots. Om inget av alternativen i beräkningen matchar det som finns i fältet Season returneras Sneakers.”

Obs!

Används med CASE, WHEN, IF, ELSEIF, THEN och ELSE.

### ENDSWITH ### ENDSWITH
SyntaxENDSWITH(string, substring)
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar sant om den givna <string> slutar med den angivna <substring>. Efterföljande blanksteg ignoreras.
Exempel
ENDSWITH("Tableau", "leau") = true
Obs!Läs mer om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.
### EXCLUDE Du hittar mer information i [LOD-uttryck (detaljnivå)](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod.htm). ### EXP
SyntaxEXP(number)
UtdataNummer
DefinitionReturnerar e upphöjt till givet <number>.
Exempel
EXP(2) = 7.389
EXP(-[Growth Rate]*[Time])
Obs!Se även LN.
[Överst på sidan](#top) ## F ### FIND
SyntaxFIND(string, substring, [start])
UtdataNummer
Definition

Returnerar indexpositionen för <substring> i <string> eller 0 om understrängen inte hittas. Det första tecknet i strängen är position 1.

Om det valfria numeriska argumentet start läggs till ignorerar funktionen alla instanser av understrängen som visas före startpositionen.

Exempel
FIND("Calculation", "alcu") = 2
FIND("Calculation", "Computer") = 0
FIND("Calculation", "a", 3) = 7
FIND("Calculation", "a", 2) = 2
FIND("Calculation", "a", 8) = 0
Obs!Läs mer om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.
### FINDNTH
SyntaxFINDNTH(string, substring, occurrence)
UtdataNummer
DefinitionReturnerar positionen för den n:e förekomsten av <substring> i den angivna <string>, där n definieras av argumentet <occurence>.
Exempel
FINDNTH("Calculation", "a", 2) = 7
Obs!

FINDNTH är inte tillgängligt för alla datakällor.

Läs mer om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.

### FIRST `FIRST()` Mer information finns i [Funktioner för tabellberäkning](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_tablecalculation.htm). ### FIXED Du hittar mer information i [LOD-uttryck (detaljnivå)](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod.htm). ### FLOAT
SyntaxFLOAT(expression)
UtdataFlyttalsvärde (decimalt)
DefinitionSänder argumentet som ett flyttalsnummer.
Exempel
FLOAT(3) = 3.000
Obs!Se även INT, som returnerar ett heltal.
### FLOOR
SyntaxFLOOR(number)
UtdataHeltal
DefinitionAvrundar ett <number> till närmaste heltal av samma eller mindre värde.
Exempel
FLOOR(7.9) = 7
Obs!Se även CEILING och ROUND.
Databasbegränsningar

FLOOR är tillgängligt via följande kopplingar: Microsoft Excel, textfil, statistikfil, publicerade datakällor, Amazon EMR Hadoop Hive, Cloudera Hadoop, DataStax Enterprise, Google Analytics, Google BigQuery, Hortonworks Hadoop Hive, MapR Hadoop Hive, Microsoft SQL Server, Salesforce och Spark SQL.

### FULLNAME
SyntaxFULLNAME( )
UtdataSträng
Definition

Returnerar det fullständiga namnet på den aktuella användaren.

Exempel
FULLNAME( )

Detta returnerar det fullständiga namnet på den inloggade användaren, till exempel ”Hamlin Myrer”.

[Manager] = FULLNAME( )

Om chefen ”Hamlin Myrer” är inloggad returnerar det här exemplet endast TRUE om fältet Manager i vyn innehåller ”Hamlin Myrer”.

Obs!

Den här funktionen kontrollerar följande:

  • Tableau Cloud och Tableau Server: den inloggade användarens fullständiga namn
  • Tableau Desktop: det fullständiga lokala namnet eller nätverksnamnet för användaren

Användarfilter

När ett beräknat fält som [Username field] = FULLNAME( ) används som ett filter kan det användas för att skapa ett användarfilter som endast visar data som är relevanta för den person som är inloggad på servern.

[Överst på sidan](#top) ## G ### GET\_JSON\_OBJECT `GET_JSON_OBJECT(JSON string, JSON path)` Stöds enbart vid anslutning till Hadoop Hive. Du hittar mer information i [Fler funktioner](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_additional.htm). ### GROUP\_CONCAT `GROUP_CONCAT(expression)` Stöds endast vid anslutning till Google BigQuery. Du hittar mer information i [Fler funktioner](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_additional.htm). [Överst på sidan](#top) ## H ### HEXBINX
SyntaxHEXBINX(number, number)
UtdataNummer
DefinitionMappar en x-, y-koordinat till x-koordinaten för närmaste sexkantiga klass. Klasserna har sidolängd 1, så indata kan behöva skalas därefter.
Exempel
HEXBINX([Longitude]*2.5, [Latitude]*2.5)
Obs!HEXBINX och HEXBINY är grupperings- och plottningsfunktioner för sexkantiga klasser. Sexkantiga klasser är ett effektivt och elegant alternativ för visualisering av data på ett x/y-plan, som till exempel en karta. Eftersom klasserna är sexkantiga liknar varje klass en cirkel, vilket minimerar variationen i avstånd från datapunkten till mitten av klassen. Detta gör klustringen både mer korrekt och informativ.
### HEXBINY
SyntaxHEXBINY(number, number)
UtdataNummer
DefinitionMappar en x-, y-koordinat till y-koordinaten för närmaste sexkantiga klass. Klasserna har sidolängd 1, så indata kan behöva skalas därefter.
Exempel
HEXBINY([Longitude]*2.5, [Latitude]*2.5)
Obs!Se även HEXBINX.
### HOST `HOST(string_url)` Stöds endast vid anslutning till Google BigQuery. Du hittar mer information i [Fler funktioner](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_additional.htm). [Överst på sidan](#top) ## I ### IF
SyntaxIF <test1> THEN <then1>
[ELSEIF <test2> THEN <then2>...]
[ELSE <default>]
END
UtdataBeror på datatypen för <then>-värdena.
Definition

Testar en serie med uttryck och returnerar värdet <then> för det första <test> som är sant.

Exempel
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers' 
END

”Om Season = Summer returneras Sandals. Om inte, titta på nästa uttryck. Om Season = Winter returneras Boots. Om inget av uttrycken är sant returneras Sneakers.”

Obs!

Se även IF och IIF.

Används med ELSEIF, THEN, ELSE och END

### IFNULL
SyntaxIFNULL(expr1, expr2)
UtdataBeror på datatypen för <expr>-värdena.
Definition

Returnerar <expr1> om det inte är null. Annars returneras <expr2>.

Exempel
IFNULL([Assigned Room], "TBD")

”Om fältet Assigned Room inte är null returneras dess värde. Om fältet Assigned Room är null returneras TBD istället.”

Obs!

Jämför med ISNULL. IFNULL returnerar alltid ett värde. ISNULL returnerar ett booleskt värde (sant eller falskt).

Se även ZN.

### IIF
SyntaxIIF(<test>, <then>, <else>, [<unknown>])
UtdataBeror på datatypen för värdena i uttrycket.
DefinitionKontrollerar om ett villkor uppfylls (<test>) och returnerar <then> om testet är sant, <else> om testet är falskt och ett valfritt värde för <unknown> om testet är null. Om det valfria okända värdet inte anges returnerar IIF null.
Exempel
IIF([Season] = 'Summer', 'Sandals', 'Other footwear')

”Om Season = Summer returneras Sandals. Om inte returneras Other footwear.”

IIF([Season] = 'Summer', 'Sandals', 
IIF('Season' = 'Winter', 'Boots', 'Other footwear')
)

”Om Season = Summer returneras Sandals. Om inte, titta på nästa uttryck. Om Season = Winter returneras Boots. Om inget av uttrycken är sant returneras Sneakers.”

IIF('Season' = 'Summer', 'Sandals', 
IIF('Season' = 'Winter', 'Boots',
IIF('Season' = 'Spring', 'Sneakers', 'Other footwear')
)
)

”Om Season = Summer returneras Sandals. Om inte, titta på nästa uttryck. Om Season = Winter returneras Boots. Om inget av uttrycken är sant returneras Sneakers.”

Obs!

Se även IF och CASE.

IIF har ingen motsvarighet till ELSEIF (som IF) eller upprepade WHEN-satser (som CASE). Istället kan flera tester utvärderas sekventiellt genom inkapsling av IIF-satser som <unknown>-elementet. Det första (yttersta) sanna värdet returneras.

I beräkningen nedan blir resultatet alltså Red, inte Orange, eftersom uttrycket slutar utvärderas så snart A = A utvärderas som sant:

IIF('A' = 'A', 'Red', IIF('B' = 'B', 'Orange', IIF('C' = 'D', 'Yellow', 'Green')))

### IN
Syntax<expr1> IN <expr2>
UtdataBoolesk (sant eller falskt)
DefinitionReturnerar TRUE om något värde i <expr1> matchar något värde i <expr2>.
Exempel
SUM([Cost]) IN (1000, 15, 200)

”Är värdet i fältet Cost 1 000, 15 eller 200?”

[Field] IN [Set]

”Finns fältets värde i uppsättningen?”

Obs!

Värdena i <expr2> kan vara en uppsättning, en lista med bokstavliga värden eller ett kombinerat fält.

Se även WHEN.

### INCLUDE Du hittar mer information i [LOD-uttryck (detaljnivå)](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod.htm). ### INDEX `INDEX( )` Mer information finns i [Funktioner för tabellberäkning](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_tablecalculation.htm). ### INT
SyntaxINT(expression)
UtdataHeltal
DefinitionSänder argumentet som ett heltal. För uttryck trunkerar den här funktionen resultat till närmaste heltal, mot noll.
Exempel
INT(8/3) = 2
INT(-9.7) = -9
Obs!

När en sträng konverteras till ett heltal konverteras det först till ett flyttal och avrundas sedan.

Se även FLOAT, som returnerar en decimal.
Se även ROUND, CEILING och FLOOR

### INTERSECTS
SyntaxINTERSECTS (<geometry1>, <geometry2>)
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar sant eller falskt och anger om två geometrier överlappar varandra i rymden.
Obs!Kombinationer som stöds: point/polygon (punkt/polygon), line/polygon (linje/polygon) och polygon/polygon.
### ISDATE Kontrollerar om strängen är ett giltigt datumformat.
SyntaxISDATE(string)
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar sant om en given <string> är ett giltigt datum.
Exempel
ISDATE(09/22/2018) = true
ISDATE(22SEP18) = false
Obs!Det obligatoriska argumentet måste vara en sträng. ISDATE kan inte användas för ett fält med en datumdatatyp – beräkningen returnerar ett fel.
### ISFULLNAME
SyntaxISFULLNAME("User Full Name")
UtdataBooleskt
Definition

Returnerar TRUE om den aktuella användarens fullständiga namn stämmer överens med det angivna fullständiga namnet eller FALSE om det inte stämmer överens.

Exempel
ISFULLNAME("Hamlin Myrer")
Obs!

Argumentet <"User Full Name"> måste vara en litteralsträng, inte ett fält.

Den här funktionen kontrollerar följande:

  • Tableau Cloud och Tableau Server: den inloggade användarens fullständiga namn
  • Tableau Desktop: det fullständiga lokala namnet eller nätverksnamnet för användaren
### ISMEMBEROF
SyntaxISMEMBEROF("Group Name")
UtdataBooleskt värde eller null
Definition

Returnerar TRUE om personen som för närvarande använder Tableau är medlem i en grupp som matchar den givna strängen, FALSE om personen inte är medlem och NULL om personen inte är inloggad.

Exempel
ISMEMBEROF('Superstars')
ISMEMBEROF('domain.lan\Sales')
Obs!

Argumentet <"Group Full Name"> måste vara en litteralsträng, inte ett fält.

Om användaren är inloggad på Tableau Cloud eller Tableau Server fastställs gruppmedlemskapet av Tableaus grupper. Funktionen returnerar TRUE om den givna strängen är ”All Users”.

Funktionen ISMEMBEROF( ) accepterar också Active Directory-domäner. Active Directory-domänen måste deklareras i beräkningen med gruppnamnet.

### ISNULL
SyntaxISNULL(expression)
UtdataBoolesk (sant eller falskt)
Definition

Returnerar sant om <expression> är NULL (innehåller inte giltiga data).

Exempel
ISNULL([Assigned Room])

”Är fältet Assigned Room null?”

Obs!

Jämför med IFNULL. IFNULL returnerar alltid ett värde. ISNULL returnerar ett booleskt värde.

Se även ZN.

### ISOQUARTER
SyntaxISOQUARTER(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar kvartalet enligt ISO8601-veckokalendern för ett givet <date> som ett heltal.
Exempel
ISOQUARTER(#1986-03-25#) = 1
Obs!Se även ISOWEEK, ISOWEEKDAY, ISOYEAR och icke-ISO-motsvarigheterna.
### ISOWEEK
SyntaxISOWEEK(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar veckan enligt ISO8601-veckokalendern för ett givet <date> som ett heltal.
Exempel
ISOWEEK(#1986-03-25#) = 13
Obs!Se även ISOWEEKDAY, ISOQUARTER, ISOYEAR och icke-ISO-motsvarigheterna.
### ISOWEEKDAY
SyntaxISOWEEKDAY(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar veckodagen enligt ISO8601-veckokalendern för ett givet <date> som ett heltal.
Exempel
ISOWEEKDAY(#1986-03-25#) = 2
Obs!Se även ISOWEEK, ISOQUARTER, ISOYEAR och icke-ISO-motsvarigheterna
### ISOYEAR
SyntaxISOYEAR(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar året enligt ISO8601-veckokalendern för ett angivet datum som ett heltal.
Exempel
ISOYEAR(#1986-03-25#) = 1,986
Obs!Se även ISOWEEK, ISOWEEKDAY, ISOQUARTER och icke-ISO-motsvarigheterna.
### ISUSERNAME
SyntaxISUSERNAME("username")
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar TRUE om den aktuella användarens användarnamn matchar det angivna <username> eller FALSE om de inte matchar.
Exempel
ISUSERNAME("hmyrer")
Obs!

Argumentet <"username"> måste vara en litteralsträng, inte ett fält.

Den här funktionen kontrollerar följande:

  • Tableau Cloud och Tableau Server: den inloggade användarens användarnamn
  • Tableau Desktop: användarens lokala användarnamn eller nätverksanvändarnamn
[Överst på sidan](#top) ## J [Överst på sidan](#top) ## K [Överst på sidan](#top) ## L ### LAST `LAST()` Mer information finns i [Funktioner för tabellberäkning](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_tablecalculation.htm). ### LEFT
Syntax LEFT(string, number)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar <number> tecken längst till vänster i strängen.
Exempel
LEFT("Matador", 4) = "Mata"
Obs!Se även MID och RIGHT.
### LEN
SyntaxLEN(string)
UtdataNummer
DefinitionReturnerar längden på <string>.
Exempel
LEN("Matador") = 7
Obs!Ej att förväxla med den spatiala funktionen LENGTH.
### LENGTH
SyntaxLENGTH(geometry, 'units')
UtdataNummer
DefinitionReturnerar den geodetiska längden för linjesträngen eller -strängarna i <geometry> med hjälp av givna <units>.
Exempel
LENGTH([Spatial], 'metres')
Obs!

Resultatet är <NaN> om geometriargumentet inte har några linjesträngar, även om andra element tillåts.

Ej att förväxla med strängfunktionen LEN.

### LN
SyntaxLN(number)
Utdata

Nummer

Utdata är Null om argumentet är mindre än eller lika med noll.

DefinitionReturnerar den naturliga logaritmen för ett <number>.
Exempel
LN(50) = 3.912023005
Obs!Se även EXP och LOG.
### LOG
SyntaxLOG(number, [base])

Om det valfria basargumentet inte finns, används bas 10.

UtdataNummer
DefinitionReturnerar logaritmen för ett <number> för den givna <base>.
Exempel
LOG(16,4) = 2
Obs!Se även POWER LN.
### LOG2 `LOG2(number)` Stöds endast vid anslutning till Google BigQuery. Du hittar mer information i [Fler funktioner](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_additional.htm). ### LOOKUP `LOOKUP(expression, [offest])` Mer information finns i [Funktioner för tabellberäkning](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_tablecalculation.htm). ### LOWER
SyntaxLOWER(string)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar angiven <string> med gemener.
Exempel
LOWER("ProductVersion") = "productversion"
Obs!Se även UPPER och PROPER.
### LTRIM
Syntax LTRIM(string)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar angiven <string> med eventuella inledande blanksteg borttagna.
Exempel
LTRIM(" Matador ") = "Matador "
Obs!Se även RTRIM.
### LTRIM\_THIS `LTRIM_THIS(string, string)` Stöds endast vid anslutning till Google BigQuery. Du hittar mer information i [Fler funktioner](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_additional.htm). [Överst på sidan](#top) ## M ### MAKEDATE
SyntaxMAKEDATE(year, month, day)
UtdataDatum
DefinitionReturnerar ett datumvärde utifrån angiven <year>, <month> och <day>.
Exempel
MAKEDATE(1986,3,25) = #1986-03-25#
Obs!

Obs! Felaktigt inmatade värden justeras till ett datum, t.ex. MAKEDATE(2020,4,31) = May 1, 2020, i stället för att returnera ett fel om att den 31 april inte finns.

Tillgängligt för Tableau-dataextrakt. Kontrollera om det är tillgängligt i andra datakällor.

MAKEDATE kräver numeriska indata för datumdelarna. Om data är en sträng som ska vara ett datum kan du prova DATE-funktionen. DATE identifierar automatiskt många standarddatumformat. Om DATE inte kan identifiera indata kan du prova att använda DATEPARSE.

### MAKEDATETIME
SyntaxMAKEDATETIME(date, time)
UtdataDatum/tid
DefinitionReturnerar datum och tid där ett <date> och en <time> kombineras. Datumet kan vara ett datum, datum/tid eller en sträng. Tidpunkten måste vara datum/tid.
Exempel
MAKEDATETIME("1899-12-30", #07:59:00#) = #12/30/1899 7:59:00 AM#
MAKEDATETIME([Date], [Time]) = #1/1/2001 6:00:00 AM#
Obs!

Den här funktionen finns endast tillgänglig för MySQL-kompatibla anslutningar (för Tableau är dessa MySQL och Amazon Aurora).

MAKETIME är en liknande funktion som är tillgänglig för Tableau-dataextrakt och vissa andra datakällor.

### MAKELINE
SyntaxMAKELINE(SpatialPoint1, SpatialPoint2)
UtdataGeometri (linje)
DefinitionGenererar en linjemarkering mellan två punkter
Exempel
MAKELINE(MAKEPOINT(47.59, -122.32), MAKEPOINT(48.5, -123.1))
Obs!Användbart för att ta fram ursprung-destinationskartor.
### MAKEPOINT
SyntaxMAKEPOINT(latitude, longitude, [SRID])
UtdataGeometri (punkt)
Definition

Konverterar data från <latitude>- och <longitude>-kolumner till spatiala objekt.

Om det valfria argumentet <SRID> läggs till kan indata bestå av andra projicerade geografiska koordinater.

Exempel
MAKEPOINT(48.5, -123.1)
MAKEPOINT([AirportLatitude], [AirportLongitude])
MAKEPOINT([Xcoord],[Ycoord], 3493)
Obs!

MAKEPOINT kan inte använda de automatiskt genererade latitud- och longitudfälten. Koordinaterna måste vara inbyggda i datakällan från början.

SRID är ett koordinatreferens-ID där koder ur referenssystemet ESPG används för att specificera koordinatsystem. Om SRID inte har specificerats antas WGS84 och parametrar behandlas som latitud/longitud i grader.

Med MAKEPOINT kan du aktivera en datakälla spatialt, så att du kan koppla den till en spatialfil med hjälp av en spatial koppling. Mer information finns i Koppla spatialfiler i Tableau.

### MAKETIME
SyntaxMAKETIME(hour, minute, second)
UtdataDatum/tid
DefinitionReturnerar ett datumvärde utifrån angiven <hour>, <minute> och <second>.
Exempel
MAKETIME(14, 52, 40) = #1/1/1899 14:52:40#
Obs!

Eftersom Tableau inte stöder en tidsdatatyp, endast datum och tid, är utdatan datum och tid. Fältets datumdel kommer att vara 1/1/1899.

Liknande funktion som MAKEDATETIME, som endast är tillgänglig för MYSQL-kompatibla anslutningar.

### MAX
SyntaxMAX(expression) eller MAX(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det största värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MAX kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021#
MAX([Name]) = "Zander"
Obs!

För strängar

MAX är vanligtvis det värde som kommer sist i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MAX det högsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MAX det senaste datumet. Om MAX är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MAX är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MAX(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MAX(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MIN.

### MEDIAN
SyntaxMEDIAN(expression)
DefinitionReturnerar medianen för ett uttryck på alla poster. Null-värden ignoreras.
Obs!MEDIAN kan endast användas med numeriska fält.
Databasbegränsningar

MEDIAN är inte tillgängligt för följande datakällor: Access, Amazon Redshift, Cloudera Hadoop, HP Vertica, IBM DB2, IBM PDA (Netezza), Microsoft SQL Server, MySQL, SAP HANA och Teradata.

För andra typer av datakällor kan du extrahera data till en extraktfil för att använda den här funktionen. Läs mer i Extrahera data.

### MID
Syntax(MID(string, start, [length])
UtdataSträng
Definition

Returnerar en sträng som börjar vid angiven <start>-position. Det första tecknet i strängen är position 1.

Om det valfria numeriska argumentet <length> läggs till inkluderar den returnerade strängen bara det antalet tecken.

Exempel
MID("Calculation", 2) = "alculation"
MID("Calculation", 2, 5) ="alcul"
Obs!Läs mer om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.
### MIN
SyntaxMIN(expression) eller MIN(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det minsta värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MIN kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
Obs!

För strängar

MIN är vanligtvis det värde som kommer först i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MIN det lägsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MIN det tidigaste datumet. Om MIN är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MIN är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MIN(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MIN(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MAX.

### Modelltillägg Mer information finns i [Funktioner för tabellberäkning](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_tablecalculation.htm). - MODEL\_EXTENSION\_BOOL - MODEL\_EXTENSION\_INT - MODEL\_EXTENSION\_REAL - MODEL\_EXTENSION\_STR ### MODEL\_PERCENTILE
SyntaxMODEL_PERCENTILE(
model_specification (optional),
target_expression,
predictor_expression(s))
DefinitionReturnerar sannolikheten (mellan 0 och 1) att det förväntade värdet är mindre än eller lika med den observerade markeringen, definierad av måluttrycket och andra prediktorer. Det här är funktionen för a-posteriori-fördelning, även kallad kumulativ fördelningsfunktion.
Exempel
MODEL_PERCENTILE( SUM([Sales]),COUNT([Orders]))
### MODEL\_QUANTILE
SyntaxMODEL_QUANTILE(
model_specification (optional),
quantile,
target_expression,
predictor_expression(s))
DefinitionReturnerar ett numeriskt målvärde inom det troliga intervallet, som definieras i måluttrycket och andra prediktorer, i en angiven kvantil. Det här är a-posteriori-kvantilen.
Exempel
MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]), COUNT([Orders]))
### MONTH
SyntaxMONTH(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar månaden för givet <date> som ett heltal.
Exempel
MONTH(#1986-03-25#) = 3
Obs!Se även DAY, WEEK, Kvartal, YEAR och ISO-motsvarigheterna
[Överst på sidan](#top) ## N ### NOT
SyntaxNOT <expression>
UtdataBoolesk (sant eller falskt)
DefinitionUtför logisk negation på ett uttryck.
Exempel
IF NOT [Season] = "Summer" 
THEN 'Don't wear sandals'
ELSE 'Wear sandals' 
END

”Om Season inte är lika med Summer returneras Don't wear sandals. Om inte returneras Wear sandals.”

Obs!

Används ofta med IF och IIF. Se även Tableau-funktionerna i denna referens är ordnade i bokstavsordning. Klicka på en bokstav för att hoppa till den platsen i listan. Du kan också använda Ctrl+F (Cmd-F på en Mac) för att öppna en sökruta och söka efter en specifik funktion. och OR.

### NOW
SyntaxNOW()
UtdataDatum/tid
DefinitionReturnerar aktuellt datum och tid för det lokala systemet.
Exempel
NOW() = 1986-03-25 1:08:21 PM
Obs!

NOW tar inget argument.

Se även TODAY, en likartad beräkning som returnerar ett datum istället för datum och tid.

Om datakällan är en liveanslutning kan systemets datum och tid vara i en annan tidszon. Mer information om hur du hanterar detta finns i Kunskapsbasen.

[Överst på sidan](#top) ## O ### OR
Syntax<expr1> OR <expr2>
UtdataBoolesk (sant eller falskt)
DefinitionUtför en logisk disjunktion av två uttryck.
Exempel
IF [Season] = "Spring" OR [Season] = "Fall" 
THEN "Sneakers"
END

”Om antingen (Season = Spring) eller (Season = Fall) är sant returneras Sneakers.”

Obs!

Används ofta med IF och IIF. Se även Tableau-funktionerna i denna referens är ordnade i bokstavsordning. Klicka på en bokstav för att hoppa till den platsen i listan. Du kan också använda Ctrl+F (Cmd-F på en Mac) för att öppna en sökruta och söka efter en specifik funktion. och NOT.

Om något av uttrycken är TRUE är resultatet TRUE. Om båda uttrycken är FALSE, så blir resultatet FALSE. Om båda uttrycken är NULL, så blir resultatet NULL.

Om du skapar en beräkning där resultatet av en OR-jämförelse visas på ett arbetsblad visas TRUE och FALSE i Tableau. Om du vill ändra detta använder du området Formatera i formatdialogrutan.

Obs! Med OR-operatorn används kortslutningsutvärdering. Detta innebär att om det första uttrycket bedöms vara TRUE, så utvärderas inte det andra uttrycket alls. Detta kan vara till hjälp om det andra uttrycket resulterar i ett fel när det första uttrycket är TRUE, eftersom det andra uttrycket i det här fallet aldrig utvärderas.

### OUTLINE
SyntaxOUTLINE(<spatial polygon>)
UtdataGeometri
DefinitionKonverterar en polygongeometri till linjesträngar.
Obs!

Användbart för att skapa ett separat lager för en kontur som kan formateras på ett annat sätt än fyllningen.

Stöder polygoner i multipolygoner.

[Överst på sidan](#top) ## P ### PARSE\_URL `PARSE_URL(string, url_part)` Stöds enbart vid anslutning till Cloudera Impala. Du hittar mer information i [Fler funktioner](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_additional.htm). ### PARSE\_URL\_QUERY `PARSE_URL_QUERY(string, key)` Stöds enbart vid anslutning till Cloudera Impala. Du hittar mer information i [Fler funktioner](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_additional.htm). ### PERCENTILE
SyntaxPERCENTILE(expression, number)
DefinitionReturnerar percentilvärdet från det givna <expression> som motsvarar det angivna <number>. <number> måste vara från 0 till och med 1 och måste vara en numerisk konstant.
Exempel
PERCENTILE([Score], 0.9)
Databasbegränsningar

Den här funktionen är tillgänglig för följande datakällor: icke föråldrade versioner av Microsoft Excel- och textfil-anslutningar, datakällor av typen Extrakt och Endast extrakt (till exempel Google Analytics, OData eller Salesforce), Sybase IQ-datakällor i version 15.1 och senare, Oracle-datakällor i version 10 och senare, Cloudera Hive- och Hortonworks Hadoop Hive-datakällor, EXASolution-datakällor i version 4.2 och senare.

För andra typer av datakällor kan du extrahera data till en extraktfil för att använda den här funktionen. Läs mer i Extrahera data.

### PI
SyntaxPI()
UtdataNummer
DefinitionReturnerar den numeriska konstanten pi: 3,14159…
Exempel
PI() = 3.14159
Obs!Användbar för trigonometriska funktioner som tar indata i radianer.
### POWER
SyntaxPOWER(number, power)
UtdataNummer
Definition<number> upphöjs till angiven <power>.
Exempel
POWER(5,3) = 125
POWER([Temperature], 2)
Obs!Du kan även använda symbolen ^, som i 5^3 = POWER(5,3) = 125

Se även EXP, LOG och SQUARE.

### PREVIOUS\_VALUE `PREVIOUS_VALUE(expression)` Mer information finns i [Funktioner för tabellberäkning](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_tablecalculation.htm). ### PROPER
SyntaxPROPER(string)
UtdataSträng
Definition

Returnerar angiven <string> där den första bokstaven i varje ord är en versal och de återstående bokstäverna är gemener.

Exempel
PROPER("PRODUCT name") = "Product Name"
PROPER("darcy-mae") = "Darcy-Mae"
Obs!

Blanksteg och icke-alfanumeriska tecken som skiljetecken behandlas som avgränsare.

Se även LOWER och UPPER.

[Överst på sidan](#top) ## Q ### Kvartal
SyntaxQUARTER(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar kvartalet för givet <date> som ett heltal.
Exempel
QUARTER(#1986-03-25#) = 1
Obs!Se även DAY, WEEK, MONTH, YEAR och ISO-motsvarigheterna
[Överst på sidan](#top) ## R ### RADIANS
SyntaxRADIANS(number)
UtdataNummer (vinkel i radianer)
DefinitionKonverterar givet <number> från grader till radianer.
Exempel
RADIANS(180) = 3.14159
Obs!Den omvända funktionen, DEGREES, tar en vinkel i radianer och returnerar vinkeln i grader.
### RANK-funktioner för tabellberäkning Mer information finns i [Funktioner för tabellberäkning](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_tablecalculation.htm). - `RANK(expression, ['asc' | 'desc'])` - `RANK_DENSE(expression, ['asc' | 'desc'])` - `RANK_MODIFIED(expression, ['asc' | 'desc'])` - `RANK_PERCENTILE(expression, ['asc' | 'desc'])` - `RANK_UNIQUE(expression, ['asc' | 'desc'])` ### RAWSQL-funktioner Du hittar mer information i [Genomflödesfunktioner (RAWSQL)](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_passthrough.htm). - `RAWSQL_BOOL("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQL_DATE("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQL_DATETIME("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQL_INT("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQL_REAL("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQL_SPATIAL` - `RAWSQL_STR("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQLAGG_BOOL("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQLAGG_DATE("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQLAGG_DATETIME("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQLAGG_INT("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQLAGG_REAL("sql_expr", [arg1], … [argN])` - `RAWSQLAGG_STR("sql_expr", [arg1], … [argN])` ### REGEXP-funktioner Du hittar mer information i [Fler funktioner](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_additional.htm). - `REGEXP_EXTRACT(string, pattern)` - `REGEXP_EXTRACT_NTH(string, pattern, index)` - `REGEXP_EXTRACT_NTH(string, pattern, index)` - `REGEXP_MATCH(string, pattern)` - `REGEXP_REPLACE(string, pattern, replacement)` ### REPLACE
SyntaxREPLACE(string, substring, replacement
UtdataSträng
DefinitionSöker i <string> efter <substring> och ersätter den med <replacement>. Om <substring> inte hittas, ändras inte strängen.
Exempel
REPLACE("Version 3.8", "3.8", "4x") = "Version 4x"
Obs!Se även REGEXP_REPLACE i dokumentationen om ytterligare funktioner.
### RIGHT
SyntaxRIGHT(string, number)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar <number> tecken längst till höger i strängen.
Exempel
RIGHT("Calculation", 4) = "tion"
Obs!Se även LEFT och MID.
### ROUND
SyntaxROUND(number, [decimals])
UtdataNummer
Definition

Avrundar <number> till ett specifikt antal siffror.

Det valfria decimals-argumentet anger hur många decimaler som ska inkluderas i slutresultatet. Om decimals utelämnas avrundas numret till närmaste heltal.

Exempel
ROUND(1/3, 2) = 0.33
Obs!

Med vissa databaser, som SQL Server, kan du ange en negativ längd, där -1 avrundar talet till tiotal, -2 avrundar till hundratal och så vidare. Detta gäller inte för alla databaser. Till exempel gäller det inte för Excel eller Access.

[!TIP]

Tips! Då ROUND kan stöta på problem på grund av den underliggande flyttalsrepresentationen av tal – som att 9,405 avrundas till 9,40 – kan det vara bättre att formatera talet till önskat antal decimaler i stället för att avrunda det. Formatering av 9,405 till två decimaler ger det förväntade 9,41.

Se även CEILING och FLOOR.

### RTRIM
SyntaxRTRIM(string)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar angiven <string> med eventuella efterföljande blanksteg borttagna.
Exempel
RTRIM(" Calculation ") = " Calculation"
Obs!Se även LTRIM och TRIM.
### RTRIM\_THIS `RTRIM_THIS(string, string)` Stöds endast vid anslutning till Google BigQuery. Du hittar mer information i [Fler funktioner](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_additional.htm). ### RUNNING-funktioner för tabellberäkning Mer information finns i [Funktioner för tabellberäkning](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_tablecalculation.htm). - `RUNNING_AVG(expression)` - `RUNNING_COUNT(expression)` - `RUNNING_MAX(expression)` - `RUNNING_MIN(expression)` - `RUNNING_SUM(expression)` [Överst på sidan](#top) ## S ### SCRIPT-analystillägg Mer information finns i [Funktioner för tabellberäkning](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_tablecalculation.htm). - `SCRIPT_BOOL` - `SCRIPT_INT` - `SCRIPT_REAL` - `SCRIPT_STR` ### SHAPETYPE
SyntaxSHAPETYPE(<geometry>)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar en sträng som beskriver strukturen för den spatiala geometrin, till exempel Empty, Point, MultiPoint, LineString, MultiLinestring, Polygon, MultiPolygon, Mixed och sådana som inte stöds
Exempel
SHAPETYPE(MAKEPOINT(48.5, -123.1)) = "Point"
### SIGN
SyntaxSIGN(number)
Utdata-1, 0 eller 1
DefinitionReturnerar symbolen för ett <number>: Möjliga returvärden är -1 om numret är negativt, 0 om numret är noll och 1 om numret är positivt.
Exempel
SIGN(AVG(Profit)) = -1
Obs!Se även ABS.
### SIN
SyntaxSIN(number)
UtdataNummer
DefinitionReturnerar sinus för en vinkel i radianer.
Exempel
SIN(0) = 1.0
SIN(PI( )/4) = 0.707106781186548
Obs!

Den omvända funktionen, ASIN, tar sinus som argument och returnerar vinkeln i radianer.

Se även PI. Om du vill konvertera en vinkel från grader till radianer använder du RADIANS.

### SIZE `SIZE()` Mer information finns i [Funktioner för tabellberäkning](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_tablecalculation.htm). ### SPACE
SyntaxSPACE(number)
UtdataSträng (specifikt, bara blanksteg)
DefinitionReturnerar en sträng som utgörs av det angivna antalet upprepade blanksteg.
Exempel
SPACE(2) = "  "
### SPLIT
SyntaxSPLIT(string, delimiter, token number)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar en understräng från en <string> med en <delimiter> som delar upp strängen i en sekvens med <tokens>.
Exempel
SPLIT ("a-b-c-d", "-", 2) = "b"
SPLIT ("a|b|c|d", "|", -2) = "c"
Obs!

Strängen tolkas som en alternerande sekvens av avgränsare och token. Så för strängen abc-defgh-i-jkl, där avgränsaren är ”-”, är token (1) abc, (2) defgh, (3) i och (4) jlk.

SPLIT returnerar det token som motsvarar tokennumret. När tokennumret är positivt räknas token med början från strängens vänstra del. När tokennumret är negativt räknas token med början från höger.

Läs mer om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.

Databasbegränsningar

Kommandona Dela och Anpassad delning är tillgängliga för följande datakällor: Tableau-dataextrakt, Microsoft Excel, textfiler, PDF-filer, Salesforce, OData, Microsoft Azure Market Place, Google Analytics, Vertica, Oracle, MySQL, PostgreSQL, Teradata, Amazon Redshift, Aster Data, Google Big Query, Cloudera Hadoop Hive, Hortonworks Hive och Microsoft SQL Server.

Vissa datakällor har begränsningar vad gäller strängdelning. Läs mer om SPLIT-funktionens begränsningar längre fram i det här avsnittet.

### SQRT
SyntaxSQRT(number)
UtdataNummer
DefinitionReturnerar kvadratroten för ett <number>.
Exempel
SQRT(25) = 5
Obs!Se även SQUARE.
### SQUARE
SyntaxSQUARE(number)
UtdataNummer
DefinitionReturnerar kvadraten för ett <number>.
Exempel
SQUARE(5) = 25
Obs!Se även SQRT och POWER.
### STARTSWITH
SyntaxSTARTSWITH(string, substring)
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar Sant om string börjar med substring. Inledande blanksteg ignoreras.
Exempel
STARTSWITH("Matador, "Ma") = TRUE
Obs!Se även CONTAINS och läs mer om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.
### STDEV
SyntaxSTDEV(expression)
DefinitionReturnerar den statistiska standardavvikelsen för alla värden i det angivna <expression> baserat på ett urval av populationen.
### STDEVP
SyntaxSTDEVP(expression)
DefinitionReturnerar den statistiska standardavvikelsen för alla värden i det angivna <expression> baserat på en ensidig population.
### STR
SyntaxSTR(expression)
UtdataSträng
DefinitionSänder argumentet som en sträng.
Exempel
STR([ID])
### SUM
SyntaxSUM(expression)
DefinitionReturnerar summan av alla värden i <expression>. Null-värden ignoreras.
Obs!SUM kan endast användas med numeriska fält.
[Överst på sidan](#top) ## T ### TAN
SyntaxTAN(number)

Argumentet <number> är vinkeln i radianer.

UtdataNummer
DefinitionReturnerar tangens för en vinkel.
Exempel
TAN(PI ( )/4) = 1.0
Obs!Se även ATAN, ATAN2, COT och PI. Om du vill konvertera en vinkel från grader till radianer använder du RADIANS.
### THEN
SyntaxIF <test1> THEN <then1>
[ELSEIF <test2> THEN <then2>...]
[ELSE <default>]
END
DefinitionEn nödvändig del av ett IF-, ELSEIF- eller CASE-uttryck, som används för att definiera vilket resultat som ska returneras om ett specifikt värde eller test är sant.
Exempel
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers' 
END

”Om Season = Summer returneras Sandals. Om inte, titta på nästa uttryck. Om Season = Winter returneras Boots. Om inget av uttrycken är sant returneras Sneakers.”

CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals'
WHEN 'Winter' THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers'
END

”Titta på fältet Season. Om värdet är Summer returneras Sandals. Om värdet är Winter returneras Boots. Om inget av alternativen i beräkningen matchar det som finns i fältet Season returneras Sneakers.”

Obs!

Används med CASE, WHEN, IF, ELSEIF, THEN, ELSE och END

### TIMESTAMP\_TO\_USEC `TIMESTAMP_TO_USEC(expression)` Stöds endast vid anslutning till Google BigQuery. Du hittar mer information i [Fler funktioner](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_additional.htm). ### TLD `TLD(string_url)` Stöds endast vid anslutning till Google BigQuery. Du hittar mer information i [Fler funktioner](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_additional.htm). ### TODAY
SyntaxTODAY()
UtdataDatum
DefinitionReturnerar aktuellt datum för det lokala systemet.
Exempel
TODAY() = 1986-03-25
Obs!

TODAY tar inget argument.

Se även NOW, en likartad beräkning som returnerar datum och tid istället för ett datum.

Om datakällan är en liveanslutning kan systemdatumet vara i en annan tidszon. Mer information om hur du hanterar detta finns i Kunskapsbasen.

### TOTAL `TOTAL(expression)` Mer information finns i [Funktioner för tabellberäkning](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_tablecalculation.htm). ### TRIM
SyntaxTRIM(string)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar angiven <string> med inledande och efterföljande blanksteg borttagna.
Exempel
TRIM(" Calculation ") = "Calculation"
Obs!Se även LTRIM och RTRIM.
[Överst på sidan](#top) ## U ### UPPER
SyntaxUPPER(string)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar angiven <string> med versaler.
Exempel
UPPER("Calculation") = "CALCULATION"
Obs!Se även PROPER och LOWER.
### USEC\_TO\_TIMESTAMP `USEC_TO_TIMESTAMP(expression)` Stöds endast vid anslutning till Google BigQuery. Du hittar mer information i [Fler funktioner](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_additional.htm). ### USERDOMAIN
SyntaxUSERDOMAIN( )
UtdataSträng
DefinitionReturnerar den aktuella användarens domän.
Obs!

Den här funktionen kontrollerar följande:

  • Tableau Cloud och Tableau Server: den inloggade användarens användardomän
  • Tableau Desktop: den lokala domänen om användaren befinner sig på en domän
### USERNAME
SyntaxUSERNAME( )
UtdataSträng
DefinitionReturnerar den aktuella användarens användarnamn.
Exempel
USERNAME( )

Detta returnerar användarnamnet på den inloggade användaren, till exempel ”hmyrer”.

[Manager] = USERNAME( )

Om chefen ”hmyrer” är inloggad returnerar det här exemplet endast TRUE om fältet Manager i vyn innehåller ”hmyrer”.

Obs!

Den här funktionen kontrollerar följande:

  • Tableau Cloud och Tableau Server: den inloggade användarens användarnamn
  • Tableau Desktop: användarens lokala användarnamn eller nätverksanvändarnamn

Användarfilter

När ett beräknat fält som [Username field] = USERNAME( ) används som ett filter kan det användas för att skapa ett användarfilter som endast visar data som är relevanta för den person som är inloggad på servern.

### USER ATTRIBUTE-funktioner för JSON-webbtoken - `USERATTRIBUTE('attribute_name')` - `USERATTRIBUTEINCLUDES('attribute_name', 'expected_value')` Mer information finns i [Användarfunktioner](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_user.htm). [Överst på sidan](#top) ## V ### VAR
SyntaxVAR(expression)
DefinitionReturnerar den statistiska variansen för alla värden i det givna uttrycket baserat på ett urval av populationen.
### VARP
SyntaxVARP(expression)
DefinitionReturnerar den statistiska variansen för alla värden i det givna uttrycket på hela populationen.
[Överst på sidan](#top) ## W ### WEEK
SyntaxWEEK(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar veckan för givet <date> som ett heltal.
Exempel
WEEK(#1986-03-25#) = 13
Obs!Se även DAY, MONTH, Kvartal, YEAR och ISO-motsvarigheterna
### WHEN
SyntaxCASE <expression>
WHEN <value1> THEN <then1>
WHEN <value2> THEN <then2>
...
[ELSE <default>]
END
DefinitionEn nödvändig del av ett CASE-uttryck. Hittar det första <value> som matchar <expression> och returnerar motsvarande <then>.
Exempel
CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals'
WHEN 'Winter' THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers'
END

”Titta på fältet Season. Om värdet är Summer returneras Sandals. Om värdet är Winter returneras Boots. Om inget av alternativen i beräkningen matchar det som finns i fältet Season returneras Sneakers.”

Obs!

Används med CASE, THEN, ELSE och END.

CASE har även stöd för konstruktionen WHEN IN, som i följande exempel:

CASE <expression> 
WHEN IN <set1> THEN <then1>
WHEN IN <combinedfield> THEN <then2>
...
ELSE <default>
END

Värdena som WHEN IN jämförs med måste vara en uppsättning, en lista med bokstavliga värden eller ett kombinerat fält. Se även IN.

### WINDOW-tabellberäkningar Mer information finns i [Funktioner för tabellberäkning](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_tablecalculation.htm). - `WINDOW_AVG(expression, [start, end])` - `WINDOW_CORR(expression1, expression2, [start, end])` - `WINDOW_COUNT(expression, [start, end])` - `WINDOW_COVAR(expression1, expression2, [start, end])` - `WINDOW_COVARP(expression1, expression2, [start, end])` - `WINDOW_MAX(expression, [start, end])` - `WINDOW_MEDIAN(expression, [start, end])` - `WINDOW_MIN(expression, [start, end])` - `WINDOW_PERCENTILE(expression, number, [start, end])` - `WINDOW_STDEV(expression, [start, end])` - `WINDOW_STDEVP(expression, [start, end])` - `WINDOW_SUM(expression, [start, end])` - `WINDOW_VAR(expression, [start, end])` - `WINDOW_VARP(expression, [start, end])` [Överst på sidan](#top) ## X ### XPATH-funktioner Stöds enbart vid anslutning till Hadoop Hive. Du hittar mer information i [Genomflödesfunktioner (RAWSQL)](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_passthrough.htm). - `XPATH_BOOLEAN(XML string, XPath expression string)` - `XPATH_DOUBLE(XML string, XPath expression string)` - `XPATH_FLOAT(XML string, XPath expression string)` - `XPATH_INT(XML string, XPath expression string)` - `XPATH_LONG(XML string, XPath expression string)` - `XPATH_SHORT(XML string, XPath expression string)` - `XPATH_STRING(XML string, XPath expression string)` [Överst på sidan](#top) ## Y ### YEAR
SyntaxYEAR(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar året för givet <date> som ett heltal.
Exempel
YEAR(#1986-03-25#) = 1,986
Obs!Se även DAY, WEEK, MONTH, Kvartal och ISO-motsvarigheterna
[Överst på sidan](#top) ## Z ### ZN
SyntaxZN(expression)
UtdataBeror på datatypen för <expression>, eller 0.
DefinitionReturnerar <expression> om det inte är null. Annars returneras noll.
Exempel
ZN([Test Grade])

”Om Test Grade inte är null returneras dess värde. Om Test Grade är null returneras 0.”

Obs!

ZN är ett specialfall av IFNULL, där alternativet om uttrycket är null alltid är 0 istället för att anges i beräkningen.

ZN är särskilt användbart när du utför ytterligare beräkningar och ett null-värde skulle återge hela beräkningen som null. Men var försiktig när du tolkar de här resultaten, eftersom null inte alltid är synonymt med 0 och kan representera data som saknas.

Se även ISNULL.

[Överst på sidan](#top) ## Se även [Tableau-funktioner (efter kategori)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_categories.htm) [Funktioner i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Analysera data I det här avsnittet beskrivs olika sätt att utföra avancerade analyser i Tableau. Läs följande artiklar för att få information om hur du skapar beräknade fält, hittar kluster i data, beräknar procentsatser och använder olika verktyg för att utforska och granska data. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Analysera markeringar på en karta med körtid Från och med Tableau version 2026.2 kan du använda verktyget Körtidsval för att välja markeringar på en karta baserat på restid från en punkt. När du klickar och drar på kartan skapar Tableau en körtidsgräns som väljer alla markeringar inom den körtid du anger. ## När ska du använda Körtidsval? Verktyget Körtidsval fungerar med kartvisualiseringar som innehåller: - geografiska koordinater, som latitud och longitud - platsbaserade markeringar - standardkartlager Det här verktyget är praktiskt när du vill göra följande: - Analysera platser inom en viss pendlingstid. - Få en bild av ett serviceområde. - Planera försäljningsområden baserat på hur lång tid det tar att köra dit. - Analysera återförsäljarplatser baserat på lokala körsträckor. Tänk på följande när du använder verktyget: - **Tidsgräns**: Den maximala restiden är 60 minuter. På grund av detta bör du använda verktyget på en zoomnivå som visar en stad snarare än en hel region eller ett helt land. - **Vägnät**: Verktyget fungerar bäst i bebyggd miljö med vägar. Kontrollera att det finns vägar i dataområdet genom att aktivera gator i kartans bakgrundslager. - **Internet krävs**: Du måste ha en aktiv internetanslutning för att beräkna körgränser. ### Så här skiljer sig verktyget Körtidsval från andra markeringsverktyg Den unika fördelen med Körtidsval är att verktyget tar hänsyn till faktiska vägnät, enkelriktade gator och motorvägsbegränsningar. Detta ger en mer realistisk bild än ett vanligt cirkelverktyg.
MarkeringsverktygRektangelRadialLassoKörtid
FormRektangelCirkelFrihandsbanaPolygon för körtid
BasVisuell gränsAvstånd som en rak linjeVisuell gränsRestid och rutt
Nätverk krävsNejNejNejJa
Sträcker sig utanför vyNejJaNejJa
Precis som med radialverktyget kan du använda verktyget Körtidsval för att välja markeringar som sträcker sig bortom den aktuella kartvyn. Du behöver inte zooma ut för att få med avlägsna markeringar. Om vägnätet för med sig gränsen utanför vyn förblir de dolda markeringarna markerade. ## Så här använder du verktyget Körtidsval ### Steg ett: Aktivera markeringsverktyget Du kan aktivera verktyget Körtidsval på två sätt: - **I verktygsfältet:** I kartans verktygsfält väljer du ikonen Körtidsval. ![Ikon för körtidsval](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Maps_iso_icon.png) Det här verktyget visas bredvid rektangelverktyget, radialverktyget och lassomarkering. - Kortkommando: Tryck på T. ### Steg två: Välj ett område på kartan - **Ett val:** Klicka och håll startpunkten på kartan och dra sedan utåt för att utöka körtidsgränsen. Ju längre du drar, desto större blir körtidsområdet. Släpp musknappen för att slutföra. Tableau väljer alla markeringar innanför gränsen. - **Flerval**: Om du vill lägga till något i en befintlig markering håller du ned Ctrl (Windows) eller Cmd (Mac) medan du drar. - **Rensa en markering**: Välj ett tomt område på kartan eller växla till ett annat markeringsverktyg för att välja en ny uppsättning markeringar. När du arbetar med verktyget ändras det på följande sätt beroende på vad du gör: - Markören ändrar form för att visa att du är i läget för körtidsval. - En färgad gränslinje visar körtidsområdet när du drar. - Gränsen uppdateras dynamiskt i realtid för att visa mellanliggande beräkningar när du ändrar hur långt du drar. ![Markering av körtidsområde i praktiken.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_iso_demo.gif) Beräknar hur många laddstationer för elbilar på nivå 3 det finns inom 10 minuters körtid från centrala Seattle. ### Felsöka körtidsval Det visas ett meddelande om att jag behöver nätverksåtkomst för körtidsval Körtidsval är beroende av karttjänster i realtid för att beräkna exakta gränser. Om du förlorar nätverksåtkomsten blir verktygsikonen nedtonad och inaktiv. Tableau visar meddelandet ”Nätverkstillgång krävs för körtidsval”. Om du råkar ut för detta kontrollerar du internetanslutningen eller kontrollerar med administratören att nätverkets brandvägg tillåter åtkomst till Mapbox och nödvändiga kart-API:er. Ikonen är nedtonad eller inaktiv Kontrollera internetanslutningen. Kontrollera att nätverkets brandväggar tillåter trafik till karttjänster. Markeringsgränsen ser ojämn eller asymmetrisk ut Körtidsberäkningarna utgår från verkliga vägnät. Enkelriktade gator, motorvägar, förbud mot svängar och lokala vägförhållanden påvekar den slutliga gränsen. Inga markeringar har valts Kontrollera att kartan innehåller aktiva markeringar innanför gränsområdet och att underliggande data innehåller giltiga geografiska koordinater. Du kan också prova med att dra markören längre utåt för att utöka körtidsradien. Kortkommandot startar inte verktyget körtidsval Ibland kanske kortkommandot inte fungerar som förväntat. Om kortkommandot inte fungerar väljer du ikonen direkt i kartans verktygsfält. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Analyserade fält i Förklara data Förklara data kör en statistisk analys på en instrumentpanel eller ett blad för att hitta utstickande markeringar, eller specifikt på en markering du väljer. Analysen tar också hänsyn till eventuellt relaterade datapunkter från datakällan som inte är representerade i den aktuella vyn. Förklara data inkluderar eventuellt inte alla kolumner från datakällan i analysen. I många fall kommer vissa typer av fält automatiskt att uteslutas från analysen. Mer information finns i [Fält som är uteslutna som standard](#DefaultExcFields). ![Visa Förklara data-analyserade fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_viewfields.gif) **Obs!** Dimensioner med fler än 500 unika värden kommer inte att beaktas för analys (såvida inte utvecklaren tillåter det i inställningarna för Förklara data). Alla användare kan se information om vilka fält som ingår eller utesluts i den aktuella analysen. Skapare och Explorers som har redigeringsbehörighet kan redigera fälten som används av Förklara data för statistisk analys. ## Visa fält som analyserats av Förklara data När du expanderar en förklaring till ett mätvärde som bidrar till mätvärdet på markeringen visas en länk som anger antalet fält som beaktas i analysen längst ner i rutan Dataguide. ![Förklara data-information med en länk för att visa de 14 av 23 fält som är relevanta för det högre summavärdet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_fieldslink.png) Klicka på länken för att se listan över fält som ingår i eller utesluts från den aktuella statistiska analysen. När en datakälla innehåller fler än 1 000 dimensioner eller mätvärden som inte visas får du eventuellt upp en avisering som frågar om du vill att Förklara data ska beakta fler fält. Klicka på Förklara allt för att köra en analys som inkluderar fler fält. Analysen kan ta längre tid att slutföra. #### Visa fält som används av Förklara data för statistisk analys 1. [Kör Förklara data på instrumentpanel, blad eller markering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_basics.htm#RunExD). 2. Klicka på ett mätvärdesnamn i rutan Dataguide under **Bidrar till värdet på**. ![Förklara data-information om en analyserad markering, med en text om ett summavärde på 8 800 som är högre än förväntat markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_viewfields1.png) 3. Klicka på länken _antal-fält_ längst ned i rutan. ![Förklara data-information om en analyserad markering, med texten ”14 av 23 fält” markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_viewfields2.png) ## Ändra fält som används för statistisk analys Skapare och Explorers som har redigeringsbehörighet kan välja fält som ska inkluderas eller uteslutas från den statistiska analysen på fliken Fält i dialogrutan inställningar för Förklara data. ![Fönstret Förklara data-inställningar med information om datainställningarna, inklusive fält och datatyper.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_settings.png) När en datakälla innehåller dimensioner med ett stort antal unika värden (upp till 500) kommer dessa fält inte att beaktas för analys. #### Redigera de fält som används av Förklara data för statistisk analys Inställningarna för de analyserade fälten tillämpas på datakällsnivå. 1. Kör Förklara data på en markering när du redigerar en vy. 2. I rutan Dataguide klickar du på inställningsikonen längst ner i rutan. Eller klicka på knappen Redigera i vyn Analyserade fält ([så här öppnar du analyserade fält](#ViewAnalyzed)). ![Knappen Redigera i rutan Analyserade fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_editfields.png) 3. Klicka på fliken Fält i dialogrutan Inställningar för Förklara data. 4. Klicka på en listrutepil bredvid ett fältnamn, välj Automatisk eller Inkludera aldrig och klicka sedan på OK. Observera att fälten måste ha minst 500 unika värden för att inkluderas i analysen. ![Fönstret Förklara data-inställningar med ett mätvärde valt och listrutemenyn expanderad för att visa alternativ för att inkludera eller exkludera fältet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_excludefield.png) ## Fält som är uteslutna som standard
Fält som är uteslutna som standardSkäl till uteslutning

Alla mätvärden som inte visas när det finns fler än 1 000 mätvärden i datakällan.

Alla dimensioner som inte visas när det finns fler än 1 000 dimensioner i datakällan.

Att beräkna förklaringar för fler än 1 000 mätvärden eller dimensioner som inte visas kan ta längre tid att beräkna, ibland flera minuter. Dessa fält utesluts som standard för inledande analys, men du kan välja att inkludera dem för ytterligare analys.

I den här situationen får du eventuellt upp en avisering som frågar om du vill att Förklara data ska ta beakta fler fält. Klicka på aviseringslänken så får du mer information. Klicka på Förklara allt för att köra en analys som inkluderar fler fält.

Fält som använder geometri, latitud eller longitudEnbart geometri, latitud eller longitud kan aldrig utgöra förklaringar. Det är mycket troligt att en förklaring som involverar latitud eller longitud beror på en felaktig korrelation och inte utgör en trolig förklaring.
Dimensioner med hög kardinalitet (mätvärden med > 500 medlemmar)

Dimensioner med hög kardinalitet tar längre tid att beräkna. Dimensioner med fler än 500 unika värden analyseras inte.

Grupper, lagerplatser eller uppsättningarStöds för närvarande inte.
TabellberäkningarTabellberäkningar kan inte analyseras när tabellberäkningarna är på en annan detaljnivå än vyn.
Ej visualiserade mätvärden som inte kan beräknas som medelvärdenEj visualiserade mätvärden som inte kan beräknas som medelvärden inkluderar mätvärden som är beräknade fält där beräkningsuttrycket inkluderar aggregeringar (visas som AGG-fält() när de läggs till i bladet).
Diskreta mätvärden och kontinuerliga dimensionerStöds för närvarande inte.
Dolda fältInte tillgängligt.
Beräknade fält med felDet finns inga värden att analysera.
[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Ändra datumnivåer Du ändrar datumnivå för ett fält genom att dra det till Rader eller Kolumner (eller någon annan hylla), klicka på snabbmenyn och sedan välja en nivå. Varje nivå har en förhandsgranskning som visar effekten av inställningen. ![Välj datanivå.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/date_level_selection.gif) **Läs mer**: Se [Dates in Tableau make me want to tear my hair out!](https://vizpainter.com/dates-in-tableau-make-me-want-to-tear-my-hair-out/) i [VizPainter](https://vizpainter.com/)\-bloggen av Tableau-zenmästaren, Josh Milligan för mer information om relaterade koncept. För en ingående demonstration av hur datumdelar och datumvärden fungerar, se den kostnadsfria videopresentationen [Greatest of All Time Analytics: Conquering Date Calculations](https://tc19.tableau.com/learn/sessions/greatest-all-time-analytics-conquering-date-calculations) (58 minuter). I Tableau Desktop stöds flerdimensionella datakällor (kuber) endast i Windows. För flerdimensionella datum anges de tillgängliga nivåerna i snabbmenyn enligt de nivåer som definieras i datumhierarkin. ## Inställningar för datumnivå Inställningarna för datumnivå är sorterade i sektioner för datumdelar och datumvärden. Datumdelar ger data aggregerad till nivån för en specifik del av ett datum. Till exempel maj månad för ett år eller den åttonde dagen i en månad. ![En listrutemeny med följande datumalternativ markerade: år, kvartal, månad, dag och mer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/date_level_date_part.png) _Datumdelar_ Datumvärden ger dig det faktiska datumet, trunkerat till en specifik nivå, som till exempel maj 2015 eller 8 maj 2015. ![En listrutemeny med följande datumvärden markerade: år, kvartal, månad, veckonummer, dag och mer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/date_level_date_value.png) Datumvärden (även kallade trunkerade datum eller datumtrunkeringar) Du kan välja Exakt datum för att få den allra högsta detaljnivån, även kallas radnivå eller postnivå. ![En listrutemeny med det exakta datumalternativet markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/date_level_exact.png) Exakt datum När du väljer en specifik nivå utför Tableau en beräkning på datumfältet. Anta att en viss rad i datakällan har en datumpost som lyder 01/23/16. Året är 2016, kvartalet är 1 eftersom januari infaller under det första kvartalet och veckonumret är 4 eftersom den 23 januari infaller under den fjärde veckan. Hur datumnivån beräknas beror på hur datumegenskaper konfigureras för datakällan. Mer information finns i [Datumegenskaper för en datakälla](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/date_properties.htm). **Obs!** Alla datumnivåer är inte alltid relevanta. Om till exempel datumformatet inte innehåller tidsinformation såsom timme, minut eller sekund, lägger dessa alternativ inte till några data i vyn. ## Använda flera datumnivåer i samma visualisering Du kan arbeta med datum på olika detaljnivå samtidigt. Det kan göras genom att klicka på kontrollen ![En plussymbol.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/symbol_plusminus.png) i ett datumfält i vyn. Detta kallas att öka gå nedåt i ett datum. Om du till exempel går nedåt i ett diskret datum YEAR(Order Date) lägger Tableau till ett andra fält till höger om det initiala datumet, QUARTER(Order Date), såsom på bilden nedan. Du kan fortsätta att gå nedåt tills du når den högsta möjliga detaljnivån för datumfältet. Du kan även dra datumfält till hyllan Rader eller Kolumner flera gånger för att kapsla in dem och gå nedåt till olika detaljnivåer. Till exempel går den här vyn nedåt från årsnivå till kvartalsnivå. ![Ett linjediagram som visar vinst och försäljning per kvartal från 2012 till 2015.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dates_3.png) Att ta bort ett av datumfälten sedan välja Månad, från det återstående datumfältet, låter dig visa data per månad över alla år. ![Ett linjediagram som visar vinst och försäljning per månad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dates_4.png) Om du vill visa ännu fler detaljer väljer du Månad från den lägre, kontinuerliga delen av snabbmenyn för fältet. ![Ett fälts snabbmeny, med alternativ för att filtrera data efter månad, kvartal, år och mer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dates_4point5.png) Tableau visar då datum över de tillgängliga åren i en detaljnivå på månad efter månad. ![Ett linjediagram som visar vinst- och försäljningstrender.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dates_5.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Ändra storlek på tabeller och celler Du kan ändra storleken på de rader, kolumner och celler som utgör en tabell. Det bästa sättet att ändra storlek på tabellen beror på typen av vyer och de tabellkomponenter du vill ändra storlek på. ## Använd kommandon för att ändra storlek på rader och kolumner 1. Öppna ett arbetsblad i Tableau Desktop och välj Formatera \> Cellstorlek. Öppna ett arbetsblad i Tableau Cloud eller Tableau Server och expandera menyn Anpassa samt välj Cellstorlek. ![Meny för webbpassningsalternativ.](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/Resources/Images/Formatting_web_fit_menu.png "Menyn passform expanderad med alternativ för cellstorlek.") 2. Välj kommandot Högre, Kortare, Bredare eller Smalare. Se [Genvägar för att ändra storlek på rader och kolumner (Tableau Desktop)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/shortcut.htm#Shortcuts_rows_columns) för att snabbt tillämpa dessa kommandon. I vyn nedan använde vi till exempel kommandona Bredare och Högre för att göra den mer läsbar. ![En tabell som visar försäljningsdata segmenterade efter region och kvartal.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cellsize1.png) **Obs!** För ett specifikt fält har alla medlemmar samma bredd och höjd. Du kan inte ändra storlek på enskilda fältmedlemmar. ## Ändra storlek på rader och kolumner manuellt Så ändrar bredden eller höjden på rad- och kolumnrubriker eller axlar manuellt: 1. Placera markören över den vertikala eller horisontella ramen på en rubrik eller axel. 2. När du ser markören för ändra storlek ![Ikonen för att dra vågrätt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/symbol_horizdrag.png) ska du klicka på och drar ramen åt vänster och höger eller uppåt och nedåt. ![En grafik som visar hur du manuellt ändrar storlek på en kolumn genom att dra ramen till höger eller vänster.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_manual1.png) **Obs!**: I webbredigering visas inte markören för ändra storlek i tabeller med för stora datamängder. Du kan komma runt det här och justera kolumnstorleken genom att filtrera data (t.ex. högerklicka och bara behålla ett enda värde), ändra kolumnen till önskad storlek och sedan ta bort filtret. ## Ändra storlek på en hel tabell Välj Större eller Mindre på menyn Cellstorlek för att öka eller minska storleken på hela tabellen. Du kan till exempel välja Cellstorlek > Större för att öka bredden på kolumnerna och höjden på raderna för vyn som visas nedan. Det här alternativet ökar både bredden och höjden på rutorna på ett visuellt lämpligt sätt. Observera att storleken på radrubrikerna ökar horisontellt när du ändrar storlek på tabellen. ## Ändra storlek på celler Alla tabeller du kan skapa i Tableau har cellen som sin grundläggande komponent. För en texttabell är cellen precis vad du kan förvänta dig. Den är skärningspunkten mellan en rad och en kolumn och det är där som text visas. Beroende på vyn du konstruerar är det dock inte alltid möjligt eller användbart att identifiera cellen, såsom i fallet med ett punktdiagram. Att manipulera celler för att förbättra datavyn är användbart när dimensioner är de inre fälten på både hyllan Rader och hyllan Kolumner. I det här fallet finns det två genvägar du kan välja på menyn Formatera > Cellstorlek: - Kvadratisk cell – justerar vyn så att cellen har ett bildförhållande på 1:1. Detta resulterar i en kvadratisk cell, vilket är användbart för färgdiagram. - Textcell – justerar vyn så att cellen har ett bildförhållande på 3:1. Detta är användbart för texttabeller. Du kan till exempel se texttabellen nedan med Kvadratiska celler och Textceller tillämpade. Textceller garanterar celler med ett bildförhållande på 3:1 och resulterar i en kompakt tabell som är lätt att läsa.
Kvadratisk cellTextcell
En tabell som visar försäljning per segment och orderår.En tabell som visar försäljningsdata för olika segment och år.
Färgdiagrammet som visas nedan ändras genom att välja Kvadratisk cell på menyn Format > Cellstorlek. Detta garanterar celler med ett bildförhållande på 1:1 och resulterar i en kompakt tabell som är lätt att analysera. Du kan även använda storleksreglaget på kortet Markeringar för att justera storleken på varje markering. ![Ett färgdiagram som visar försäljning för olika segment och kvartal från 2012 till 2015.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cellsize5.png) Efter att ha ändrat cellstorleken kan du använda Ctrl+B och Ctrl+Skift+B för att minska eller öka tabellstorleken samtidigt som cellens bildförhållande bibehålls. På en Mac är tangentkombinationerna Kommando-B och Skift-Kommando-B. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Ändra typ av markering i vyn Du kan ändra vilken typ av markeringar som visas i vyn så att markeringarna passar den analys du arbetar med. Du kan till exempel ändra markeringarna från staplar till linjer. I den här artikeln beskriver vi hur du ändrar vilken typ av markeringar som används i vyn och förklarar vilka olika markeringar som är tillgängliga. Mer information som rör markeringar finns i [Kontrollera utseendet på markeringar i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm) och [Kortet Markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildmanual_shelves.htm#Marks). ## Ändra typ av markering Så här ändrar du typ av markering: - Öppna listrutan Markeringstyp på [Kortet Markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildmanual_shelves.htm#Marks) och välj ett alternativ i listan. ![En listruta för markeringstyper, med automatiska till specialiserade alternativ som stapel, linje, område och mer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/marktypes_3.png) Beskrivningar av respektive markeringstyp finns i följande avsnitt: - [Automatisk markering](#AutoMark) - [Stapelmarkering](#BarMark) - [Linjemarkering](#LineMark) - [Områdesmarkering](#AreaMark) - [Rutmarkering](#SquareMark) - [Cirkelmarkering](#CircleMark) - [Formmarkering](#ShapeMark) - [Textmarkering](#TextMark) - [Kartmarkering](#MapMark) - [Sektormarkering](#PieMark) - [Gantt-stapelmarkering](#GanttBarMark) - [Polygonmarkering](#PolyMark) - [Densitetsmarkering](#Density) ## Automatisk markering När listrutemenyn på kortet Markeringar är inställd på Automatiskt väljs den bästa markeringstypen för datavyn automatiskt. Vilken markeringstyp som väljs automatiskt beror på de inre fälten på hyllorna Rader och Kolumner. Ikonen som visas på listrutemenyn på kortet Markeringar anger vilken typ av markering som valts automatiskt. Markeringstyperna nedan väljs automatiskt för följande scenarier: ### Text Markeringstypen Text väljs automatiskt om dimensioner har lagts till som inre fält både på hyllan Rader och hyllan Kolumner. ![Listrutan Markeringstyp med automatisk tabelltyp vald.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/marktypes_6.png) ### Form Markeringstypen Form väljs om mätvärden har lagts till som inre fält både på hyllan Rader och hyllan Kolumner. ![Listrutan Markeringstyp med automatisk formtyp vald.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/marktypes_5.png) ### Stapel Markeringstypen Stapel väljs om en dimension och ett mätvärde har lagts till som inre fält på hyllorna Rader och Kolumner. ![Listrutan Markeringstyp med automatisk stapeltyp vald.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/marktypes_4.png) ### Linje Markeringstypen Linje väljs om ett datumfält och ett mätvärde har lagts till som inre fält på hyllorna Rader och Kolumner. ![Listrutan Markeringstyp med automatisk linjetyp vald.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/marktypes_7.png) **Obs!** Du kan åsidosätta standardinställningen och använda valfri markeringstyp som ger dig de insikter i dina data som du behöver. Dock bör du vara försiktig när du väljer markeringstyp manuellt eftersom den resulterande vyn kan dölja viktig information om data. ## Stapelmarkering Markeringstypen Stapel passar bra om du vill jämföra mätvärden mellan kategorier, eller om du vill analysera data som staplade staplar. Tableau visar data med staplar i följande fall: - Listrutemenyn på kortet Markeringar är inställd på Automatiskt och du placerar en dimension och ett mätvärde som inre fält på hyllorna Rader och Kolumner. Om dimensionen är en datumdimension så används markeringen Linje i stället. - Du väljer Stapel på listrutemenyn på kortet Markeringar. Markeringar staplas automatiskt. **Obs**! För vyer där markeringstypen är Stapel och där det finns kontinuerliga (gröna) fält för både Rader och Kolumner kan du använda fler alternativ och standardinställningar för att ändra storlek på stapelmarkeringarna på den axel som staplarna fäster mot. Mer information finns i avsnittet Ändra storlek på markeringar på en kontinuerlig axel i [Ändra storlek på markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm#SizeProp). Datavyn nedan visar en dimension som kolumnerna i tabellen, och ett mätvärde som raderna i tabellen. Den är också färgkodad baserat på en dimension (Kategori). Eftersom listrutemenyn på kortet Markeringar är inställd på Automatiskt visas data som staplar. ![Ett staplat stapeldiagram som visar försäljning per kategori i tre olika segment.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/barmark_1.png) Om du vill öva på att skapa stapeldiagram rekommenderar vi [Skapa ett stapeldiagram](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildexamples_bar.htm). ## Linjemarkering Linjemarkeringar passar bra när du vill visa trender i data över tid, när dina data är ordnade eller när det kan vara aktuellt med interpolering. I Tableau visas data med linjer i följande fall: - Listrutemenyn på kortet Markeringar är inställd på Automatiskt och du placerar ett eller flera mätvärden på hyllan Kolumner eller på hyllan Rader och plottar sedan mätvärdena mot en datumdimension eller en kontinuerlig dimension. - Du väljer Linje på listrutemenyn på kortet Markeringar. **Obs!** I vyer där markeringstypen Linje används kan du använda egenskapen Bana på kortet Markeringar för att ändra typen av linjemarkering (linjär, steg eller hopp) eller för att koda data genom att sammankoppla markeringar i en viss ritordning. Du hittar mer information i avsnittet om [egenskapen Bana](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm#PathProp) i [Kontrollera utseendet på markeringar i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm). Datavyn nedan visar en datumdimension som kolumnerna i tabellen och ett mätvärde som raderna i kolumnen. ![En visualisering som visar en datumdimension som kolumnerna i tabellen och ett mätvärde som raderna i kolumnen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/linemark_1.png) Allteftersom densiteten i data ökar är det ofta lättare att se trender när linjer används. I den här vyn visas 93 datapunkter. ![Trender i täta data är lättare att visualisera i linjediagram, som det här linjediagrammet som innehåller 93 datapunkter. ](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/linemark_2.png) Om du vill öva på att skapa linjediagram rekommenderar vi [Skapa linjediagram](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildexamples_line.htm). ## Områdesmarkering Områdesmarkeringar passar bra om du har en vy med staplade markeringar som inte överlappar varandra. Mer information om staplade markeringar finns i [Staplade markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_stacking.htm). I ett områdesdiagram är avståndet mellan linjerna fyllda med en färg. Den här typen av diagram är inte det bästa sättet att visa specifika värden längst linjen, men den kan tydligt visa totalvärdena så att du får en uppfattning av hur en dimension bidrar till en övergripande trend. I Tableau visas data med områden i följande fall: - Listrutemenyn på kortet Markeringar är inställd på Automatiskt och ett eller flera mätvärden plottas mot en datumdimension eller kontinuerlig dimension. Alternativet Analys \> Staplade markeringar måste också vara valt. I vyn nedan visas en datumdimension på hyllan Kolumner och ett mätvärde på hyllan Rader. Varje rad representerar försäljningen i en produktkategori. Linjerna har staplats så att de inte överlappar varandra. ![Ett områdesdiagram som visar försäljning per månad för möbler, kontorsmaterial och teknik.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewparts_marks_marktypes_area1.png) **Obs!** Du kan lägga till etiketter, redigera färgförklaringen och markera områden. Du kan också använda färgeffekter, t.ex. kantlinjer för markeringar. Mer information finns i [Kontrollera utseendet på markeringar i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm). ## Rutmarkering Rutmarkeringar passar bra för att tydligt visa enskilda datapunkter. När du väljer Kvadrat på listrutemenyn på kortet Markeringar visas dina data med rutor. I vyn nedan visas flera dimensioner både på hyllan Rader och på hyllan Kolumner. Data visas som standard med text. Men om du placerar ett mätvärde på Färg så omvandlas markeringarna till rutor och ett färgdiagram skapas. Om du vill öva på att skapa framhävningstabeller rekommenderar vi [Skapa en framhävningstabell eller ett färgdiagram](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildexamples_highlight.htm). ![En trädkartsvisualisering över vinst per produktkategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/squaremark_1.png) Om du lägger till fler detaljnivåer genom att lägga till en dimension på Detalj, Färg, Form, Storlek eller Etikett på kortet Markeringar så visas rutorna bredvid varandra och justeras för att fylla cellen. Om fönstret är för litet för att alla rutor ska få plats visas en ellips som anger att det finns fler värden än de som visas. Du kan också använda rutmarkeringar för att skapa trädkartor. En trädkarta visar hierarkiska data som en uppsättning kapslade rektanglar. Om du vill öva på att skapa en trädkarta rekommenderar vi [Bygga en trädkarta](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildexamples_treemap.htm). ![En trädkartsvisualisering över vinst per produktkategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/squaremark_5.png) ## Cirkelmarkering Om du väljer Cirkel på listrutemenyn på kortet Markeringar visas data med ifyllda cirklar. Om markeringstypen var inställd på Automatiskt visas data med en form (d.v.s. en öppen cirkel). ![Ett punktdiagram som visar korrelationen mellan vinst och försäljning, med datapunkter som cirklar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/circlemark_1.png) ## Formmarkering Formmarkeringar passar bra för att tydligt se enskilda datapunkter tillsammans med kategorierna som är associerade med dem. I Tableau visas data med former i följande fall: - Listrutemenyn på kortet Markeringar är inställd på Automatiskt och du placerar ett eller flera mätvärden både på hyllan Rader och hyllan Kolumner. - Du väljer Form på listrutemenyn på kortet Markeringar. I vyn nedan visas data från två mätvärden. Eftersom listrutemenyn på kortet Markeringar är inställd på Automatiskt visas data med en form. ![Ett punktdiagram som visar korrelationen mellan vinst och försäljning med formmarkeringen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/shapemark_1.png) Som standard används en form av typen öppen cirkel. Om du vill välja en annan form klickar du på Form på kortet Markeringar. Du kan välja mellan 20 unika former: ![Formalternativ på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/shapemark_2.png) Om du vill lägga till mer data i vyn kan du placera ett fält på Form på kortet Markeringar. Markeringarna avgränsas baserat på värdena i fältet. Om fältet är en dimension tilldelas varje medlem en unik form. Om fältet är ett mätvärde klassificeras mätvärdet automatiskt i olika buckets och varje bucket tilldelas en unik form. Formförklaringen visar hur formerna är distribuerade. Som du ser nedan placeras dimensionen Ship Mode (Leveranssätt) på Form på kortet Markeringar så att varje markering kodas med information om hur ordern skickats. ![Ett punktdiagram som visar relationen mellan försäljning och vinst med olika formmarkeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/shapemark_3.png) Information om hur du skapar ett punktdiagram finns i [Skapa ett punktdiagram](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildexamples_scatter.htm). ## Textmarkering Textmarkeringar passar bra om du vill visa numren som är associerade med en eller flera dimensionsmedlemmar. Den här typen av vy kallas ofta för en texttabell, korstabell eller pivottabell. I Tableau visas data med text i följande fall: - Listrutemenyn på kortet Markeringar är inställd på Automatiskt och du placerar en eller flera dimensioner som inre fält både på hyllan Rader och hyllan Kolumner. - Du väljer Text på listrutemenyn på kortet Markeringar. Till en början visas data som **Abc**. ![En tabell över orderdata från 2012 till 2015.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/textmark_1.png) För att få rätt innehåll i vyn måste du placera ett fält (vanligtvis ett mätvärde) på Text på kortet Markeringar. I vyn nedan används mätvärdet Sales (Försäljning), som aggregeras som en summa, för att göra klart tabellen. ![En tabell som visar försäljning per underkategori för åren 2011 till 2014.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/textmark_2.png) **Obs!** Om du vill skapa en korstabell av en datavy väljer du Arbetsblad > Duplicera som korstabell. Om du lägger till fler detaljnivåer genom att lägga till en dimension på Detalj, Färg, Form, Storlek eller Text på kortet Markeringar så visas värdena bredvid varandra och justeras för att fylla cellen. Genom att låta texten hopa sig kan du skapa ordbaserade molnvisualiseringar som den nedan. ![En ordbaserad molnvisualisering av amerikanska delstater, skalad efter vinst.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/textmark_4.png) Om inte alla textvärden får plats i programfönstret trunkeras vissa av dem. ![En tabell som visar försäljningsdata per underkategori och orderdatum.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/textmark_3.png) Om inte alla textvärden får plats i programfönstret visas en ellips i cellen som anger att det finns fler värden som inte syns. Nummertecken (#) visas om det finns fler siffervärden än de som visas. Information om hur du skapar en texttabell finns i [Skapa en texttabell](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildexamples_text.htm). ## Kartmarkering Kartmarkeringar använder geokodning för att fylla en polygon eller linje med en färg baserat på data. Kartmarkeringar används framför allt för att skapa polygon- eller linjekartor. Vilket område som fylls beror på de geografiska fälten som används i vyn. I Tableau visas data med en fylld karta i följande fall: - En geografisk dimension har lagts till på Detalj på kortet Markeringar, och Latitud och Longitud har lagts till på hyllan Rader och hyllan Kolumner. Ett mätvärde eller en kontinuerlig dimension har lagts till på Färg på kortet Markeringar. - Du väljer Karta på listrutemenyn på kortet Markeringar. I datavyn nedan visas en karta med den geografiska dimensionen State (Län) på Detalj på kortet Markeringar. Mätvärdet Profit (Vinst) har lagts till på Färg på kortet Markeringar. Polygonen för varje delstat är fylld med en färg baserat på vinsten för den aktuella delstaten. Vinsten i Texas är låg (i själva verket negativ) medan vinsten i Kalifornien är hög. ![En karta över Nordamerika som är färgkodad för att visa total vinst per delstat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewparts_marks_marktypes_filledmap1.png) Du kan också använda markeringstypen Karta när du plottar två mätvärden mot varandra. Som standard skapas ett punktdiagram om mätvärden läggs till både på hyllan Rader och hyllan Kolumner. Men om du lägger till en geografisk dimension kan du ändra markeringstypen till Karta. Varje markering blir det område som definieras av det geografiska fältet. Till exempel visar vyn nedan Sales (Försäljning) mot Profit (Vinst) för ett urval av delstaterna. I stället för att visa en rund markering med en etikett för varje delstat används markeringstypen Karta för att rita ut konturen av respektive delstat. Detta fungerar bra för områden som är lätta att känna igen, men det är inte idealiskt för områden som har liknande form eller som är svårare att känna igen. ![Ett punktdiagram över försäljning efter vinst för sex delstater i USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewparts_marks_marktypes_filledmap2.png) Mer information om hur du skapar kartor finns i [Kom igång med mappning i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildexamples_maps.htm)och [Kartor och geografisk dataanalys i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps.htm). ## Sektormarkering Du kan använda sektormarkeringar för att visa proportioner. Ofta kan den här typen av information återges bättre i staplade stapeldiagram, men i vissa fall kan sektormarkeringar vara väldigt effektivt. Ett exempel är om du vill återge den procentuella fördelningen av marknadsföringsutgifter per delstat där utgifterna i geografiskt närliggande delstater är väldigt relevant. Sektormarkeringar används aldrig automatiskt i Tableau, men du kan välja Cirkel på listrutemenyn på kortet Markeringar. Om du väljer sektormarkeringstypen så visas ett nytt mål med namnet Vinkel på kortet Markeringar. Målet Vinkel avgör vinkelmätvärdet för sektorerna i cirkeldiagrammet. Om du till exempel lägger till ett mätvärde som Sales (Försäljning) på Vinkel på kortet Markeringar motsvarar 360 grader av cirkeln hela den totala försäljningssumman, och varje sektor divideras med värdena i fältet på Färg på kortet Markeringar. Vyn nedan visar hur lång tid det tog att leverera produkter med olika leveransmetoder. Vyns data är placerade ovanpå en karta och visar data per delstat. Vi kan se att leveranser i standardklassen tar längst tid i de flesta områden. ![En Michigankarta med cirkeldiagram som visar andel olika sändningstyper på olika platser.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/piemark1.png) Mer information om hur du skapar och använder cirkeldiagram finns i [Skapa ett cirkeldiagram](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildexamples_pie.htm) och [Kom igång med mappning i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildexamples_maps.htm). ## Gantt-stapelmarkering - Listrutemenyn på kortet Markeringar är inställd på Automatiskt och du placerar en eller flera dimensioner antingen på hyllan Kolumner eller på hyllan Rader och plottar sedan dimensionerna mot en kontinuerlig kvantitet. - Du väljer Gantt-stapel på listrutemenyn på kortet Markeringar. Vad som särskiljer Gantt-staplar är att längden på varje markering är proportionerlig mot mätvärdet som placeras på Storlek på kortet Markeringar. I vyn nedan visas en dimension som en funktion för ett kontinuerligt datum. Om listrutemenyn på kortet Markeringar är inställd på Automatiskt visas data med staplar. Om du väljer Gantt-stapel och lägger till fler fält visas en vy som den nedan. ![Markeringstypen Gantt-stapel har valts i listrutan Markeringstyp, med tillhörande Gantt-diagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ganttmark_1.png) Mer konkret så kan mätvärdet Days to Ship (Antal leveransdagar) om det placeras på Storlek på kortet Markeringar göra så att alla staplar i vyn ritas ut med en längd som representerar leveranstiden för en order. Och om dimensionen Ship Mode (Leveranssätt) placeras på Färg på kortet Markeringar kan det göra att staplarna får olika färg baserat på leveranssätt. Mer information om hur du skapar ett Gantt-schema finns i [Bygga ett Gantt-schema](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildexamples_gantt.htm). ## Polygonmarkering Polygoner är punkter som är sammankopplade med linjer som omger ett område. Polygonmarkeringar passar bra om du vill skapa dataområden genom att koppla ihop punkter. I Tableau visas data med polygoner om du väljer Polygon på menyn Markeringar. Polygonmarkeringar används inte särskilt ofta och kräver ofta en datakälla som är utformad på ett visst sätt. Vyn nedan kommer från en specialutformad datakälla som innehåller geografiska data och valdata. Den visar de 48 delstaterna i kontinentala USA baserat på latitud och longitud och färgkodar varje delstat baserat på resultaten från 2000 års presidentval. Om Markeringar är inställt på Automatiskt visas data med en form. Om du väljer Polygon och lägger till fler fält i vyn manuellt så skapas en annan vy. ![En ifylld karta över USA, med delstater som röstade på Al Gore i blått och delstater som röstade på George W. Bush i orange.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/polygonmark_2.png)' Varje delstat betraktas som en polygon i datakällan. Fältet PolygonID på målet Detalj är olika för varje amerikansk delstat. Du kan ta bort delstater i vyn genom att filtrera det här fältet. Du kan också ange ritordningen för linjerna som bildar polygonerna genom att placera ett fält på målet Bana. I det här exemplet används mätvärdet PointOrder (Punktordning) för att rita ut varje delstat. ## Densitetsmarkering (färgdiagram) Du kan använda densitetsmarkeringar för att visualisera mönster eller trender i data med hög densitet som har många överlappande markeringar. Även om den här typen av information normalt sett kan återges med en cirkelmarkering finns det tillfällen då densitetsmarkeringar kan vara riktigt effektiva. Ett exempel är om ett område innehåller många datapunkter och du vill veta var koncentrationen av markeringarna är som störst. Densitetsmarkeringar kan användas med kartor och diagram som använder punktbaserade markeringar (t.ex. punktdiagram, histogram med datapunkter i separata enheter, låddiagram med enskilda markeringar och punktkartor). I Tableau görs detta genom att överlappande markeringar grupperas och färgkodas baserat på antalet markeringar i gruppen. Densitetsmarkeringar använder färg för att visa den relativa intensiteten hos data i ett visst område i diagrammet. Du kan justera färgerna för densitetsmarkeringar genom att välja Färg på kortet Markeringar. Välj mellan tio densitetsfärgpaletter eller välj någon av de befintliga färgpaletterna. ![Listrutemenyn Redigera färg med alternativ för färgpaletter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/density_color.png) Använd intensitetsreglaget på menyn Färg för att öka eller minska klarheten för densitetsmarkeringarna. Om du till exempel ökar intensiteten (eller klarheten) sänks gränsen för punkter med max värme i data så att fler visas.
Låg intensitet (50 %)Hög intensitet (80 %)
En termisk karta med lågintensitetsmarkeringar.En termisk karta med högintensitetsmarkeringar.
Vyn nedan kommer från en datakälla som innehåller många geografiska punkter motsvarande en månads taxiupphämtningar på Manhattan (New York, USA). Vyn visar var och hur ofta passagerare blir upplockade, där ljusare färger representerar högst frekvens. ![En termisk karta som visar platser för taxiupphämtning i New York.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/density_mark.png) Du kan välja Densitet på listrutemenyn på kortet Markeringar. Information om hur du skapar en termisk karta eller ett densitetsdiagram finns i [Skapa termiska kartor som visar trender eller densitet i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_howto_heatmap.htm) och [Bygga med densitetsmarkeringar (termisk karta)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildexamples_density.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Ändra varumärke på en instrumentpanel Tableau Desktop bygger in bästa praxis för visualiseringar i sina standardiserade formatinställningar vilket får dina visualiseringar att ser bra ut från början. Du kanske dock vill ändra formatinställningarna för en instrumentpanel – för att till exempel anpassa dem till din organisations varumärke. Den här artikeln visar en förändring av instrumentpanelens varumärke för en fiktiv organisation vid namn Företag AB. Varumärket inkluderar turkos, orange och grått som färger och Century Gothic som typsnitt. Den övergripande designen är enkel och stilren, och naturligtvis, handlar det om cyklar!
FöreEfter
Kartor, stapeldiagram och linjediagram som visar beteendet hos kunderna till ett cykelföretag i Chicago.En dialogruta för att redigera stora och små skalstreck.
## Ändra teckensnitt och teckensnittsfärg på dina titlar Teckensnitt och färger är vanligtvis en viktig del av en organisations varumärke. Det bästa sättet att göra en snabb och storskalig förändring av alla titlar på instrumentpanelen är att ändra dem på arbetsboksnivå. En arbetsbok är den största möjliga omgivningen för formatinställningar. 1. Klicka på Format > Arbetsbok. 2. Gör ändringarna under Teckensnitt, i rutan Formatera arbetsbok. Här har vi ändrat teckensnittet till Century Gothic och teckensnittsfärgen till turkos. Vi har valt att ändra alla titlar i arbetsboken. Men du kan även ändra utseendet på enskilda titlar. ![Omformaterade kartor, stapeldiagram och linjediagram som visar beteendet hos kunderna till ett cykelföretag i Chicago.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_rebrand1.png) Om teckensnittet du vill använda inte finns som standard i Tableau, kan du lägga till det. Se [Använda anpassade teckensnitt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_create_custom_fonts.htm) för mer information. ## Ändra markeringsfärger Markeringar representerar data i en vy. I den här förändringen av varumärket visar markeringarna platser för cykeldelning. Att ändra markeringsfärger är ett annat sätt att kommunicera organisationens varumärke till målgruppen. För vissa typer av markeringar kan du även lägga till och formatera halos, som är en färgad ring runt en markering. 1. Gå till en vy på instrumentpanelen och klicka på Gå till blad från vyns snabbmeny. 2. Klicka på Färg på kortet Markeringar, i vyn. 3. Gör ditt nya färgval. Nu har vi ändrat markeringarna på kartan Chicago Ride Share för att använda grått med en turkos halo: ![Omformaterade kartor, stapeldiagram och linjediagram som visar beteendet hos kunderna till ett cykelföretag i Chicago.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_rebrand2.png) 4. Upprepa stegen ovan för varje vy på instrumentpanelen. Om färgen du vill använda inte är tillgänglig kan du skapa din egen anpassade palett. Se [Skapa anpassade färgpaletter](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_create_custom_colors.htm) för mer information. Till exempel har vi här ändrat färgerna i stapeldiagrammet genom att skapa en anpassad palett. ![Omformaterade kartor, stapeldiagram och linjediagram som visar beteendet hos kunderna till ett cykelföretag i Chicago med en dialogruta med divergerande färger.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_rebrand3.png) Nu kan du med endast några få ändringar i teckensnitten och färgerna, skapar ett varumärke på instrumentpanelen. ![Omformaterade kartor, stapeldiagram och linjediagram som visar beteendet hos kunderna till ett cykelföretag i Chicago.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_rebrand4.png) ## Anpassa verktygstipsen Verktygstips visas när man hovrar med muspekaren över en markering. Verktygstips visas som standard för de flesta vyer. De finns ett utmärkt sätt att stärka ditt varumärke och berätta en bättre berättelse. Så här ser kartans verktygstips ut som standard: ![En omformaterad karta och ett verktygstips med ett annat färgschema.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_rebrand6.png) 1. Gå till vyns arbetsblad och klicka på Arbetsblad > Verktygstips. 2. Bekräfta att verktygstipset har den information du vill visa. Du kan ändra teckensnitt, ordning, formulering, justering och färg. För den här varumärkesförändringen reducerade vi antalet objekt som visas i verktygstipset, vilket gör det enklare för användare att snabbt se vad som är mest intressant. Vi omformulerade även några objekt och la till färgen orange som en kontrast och varumärkesanpassad färg: ![Två dialogrutor för Redigera verktygstips formaterade på olika sätt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_rebrand5.png) Så här ser kartans verktygstips ut nu: ![En omformaterad karta och ett verktygstips med ett annat färgschema.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_rebrand7.png) ## Lägg till en bild eller logotyp Att lägga till egna bilder kan även vara ett sätt att placera organisationens varumärke i en arbetsbok. Du kan till exempel importera en logotyp och använda den överst på instrumentpanelen istället för att visa instrumentpanelens standardtitel. Så tar du bort titeln och lägger till en bild: 1. Sluta visa instrumentpanelens titel, i rutan Instrumentpanel, genom att avmarkera kryssrutan Visa instrumentpanelens titel i det nedre vänstra hörnet. ![Rutan Objekt med alternativet Visa instrumentpanelens titel avmarkerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_rebrand10.png) 2. Dra bildobjektet till området där du vill visa logotypen. Du kan även behöva justera eller ta bort andra objekt på instrumentpanelen. ![Dra en bild till en instrumentpanel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_rebrand13.gif) Klicka på bilden för att spela upp igen. Här är vår slutgiltiga och transformerade arbetsbok: ![Omformaterade kartor, stapeldiagram och linjediagram som visar beteendet hos kunderna till ett cykelföretag i Chicago.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_rebrand14.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Ange behörigheter när du publicerar en datakälla eller arbetsbok Som utgivare av en arbetsbok eller datakälla kan du ha möjlighet att ange behörigheter som en del av publiceringsprocessen. Behörigheter tillåter eller nekar andra användare åtkomst till publicerat innehåll på Tableau Server eller Tableau Cloud. Behörigheter anger till exempel vilka som kan interagera med vyer i en arbetsbok, ladda ner en kopia av en datakälla och så vidare. Observera att behörigheter inte är samma sak som åtkomst till datakällan. För att öppna vissa datatyper måste du logga in med ett databasnamn och lösenord eller genom att bädda in inloggningsuppgifter för databasen i anslutningen. Mer information finns i [Ange autentiseringsuppgifter för åtkomst till publicerade data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/publishing_sharing_authentication.htm). I tillämpliga fall är det bäst att använda standardreglerna för behörighet för projektet där du publicerar innehållet. Om du publicerar i ett [låst projekt](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/permissions.htm#lock-project-permissions) kan du inte ändra behörigheterna. Om du däremot publicerar innehåll i ett anpassningsbart projekt och det finns anledning att ge unika behörigheter till innehållet, kan du ställa in behörighetsregler under publiceringen. ## Om inställning av behörigheter under publicering När du startar publiceringsprocessen visas de behörigheter som tillämpas i dialogrutan. Som standard följer innehållet du publicerar de behörighetsregler som gäller för projektet som du publicerar i. ![Som innehållsägare kan du ställa in behörigheter när du publicerar](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/publish-permissions3.png) När du ändrar behörigheter i dialogrutan för publicering ställer du in unika behörighetsregler för innehållet du publicerar. Detta innebär att ändringar av behörighetsreglerna för projektet inte påverkar innehållet. Beroende på miljön kan detta fungera så som du avser, eller så kan det stå i konflikt med de riktlinjer som din administratör har angett och därmed få oönskade konsekvenser. ### Tips för hur du beslutar om du ska ange behörigheter för innehåll eller inte - **Lär dig organisationens metoder** Tala med din Tableau-administratör för att lära dig riktlinjerna för organisationen. Det är vanligt (och rekommenderat) att administratören låser behörigheter till ett projekt. Om du arbetar i en sådan miljö kan du inte ange unika behörigheter för innehållet. Och tänk på att även om du anger behörigheter under publiceringen kan personen som hanterar behörigheter på servern ändra dessa inställningar vid ett senare tillfälle. - **Ha kunskap om konsekvenserna av att ange uttryckliga behörigheter** Utöver de potentiella konflikter som beskrivits ovan kräver unika behörigheter till visst innehåll extra underhåll, för att hålla kolla på vilket innehåll som har undantag och vilka undantag som tillämpas. - **Publicera snabbt genom att acceptera standardinställningarna för behörigheter** Om så krävs kan du eller din administratör uppdatera behörigheter på servern i efterhand, där du har en mer omfattande vy över effekterna av ändringarna. ## Ange behörigheter under publicering 1. I dialogrutan för publicering, bredvid sammanfattningen av de aktuella inställningarna, klickar du på Redigera. ![Redigera behörigheter under publicering](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/publish-permissions1.png) 2. I popup-rutan som öppnas gör du något av följande: - Om du vill ange anpassad kapacitet eller uttryckligen tilldela en roll väljer du en befintlig användare eller grupp och klickar på Redigera eller på Lägg till. I dialogrutan Lägg till/redigera behörigheter gör du dina ändringar. Klicka på Tillämpa för att spara ändringarna och håll dialogrutan öppen för att konfigurera en annan användare eller grupp. Klicka på OK för att stänga dialogrutan. - Du tar bort en behörighetsregel genom att välja användaren eller gruppen och sedan klicka på Ta bort. ## Tilldela behörighetsmallar När du publicerar innehåll kan du tilldela någon av följande [mallar](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/permissions.htm#permission-capabilities) till en vald användare eller grupp. - Visa: Beviljar användaren grundläggande åtkomst till innehållet, såsom att filtrera en arbetsbok eller ansluta till en datakälla. - Utforska: Beviljar användaren all kapacitet från mallen Visa samt ytterligare funktioner, såsom webbredigering av en arbetsbok eller nedladdning av en datakälla. - Publicera: Beviljar användaren möjligheten att skriva över innehåll (till exempel via webbredigering eller genom att spara över originalet). Detta ger även användaren ägarskap över innehållet. - Administrera: Beviljar användaren möjligheten att hantera innehållet, som till exempel att ta bort det eller ange behörigheter. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Ångra och gör om Du kan ångra och göra om ett obegränsat antal ändringar för nästan alla åtgärder i Tableau Desktop, såväl som innehållsvisning och redigeringslägen för Tableau Cloud och Tableau Server. Du kan till exempel snabbt återgå till ett blad som du precis tittade på. Alternativt kan du bläddra igenom ändringar i en datakälla som redigeras. Tableau sparar historiken över ångra och gör om över alla arbetsblad till du avslutar programmet. Historiken sparas inte mellan sessioner. ## Kortkommandon Använd dessa kortkommandon för att snabbt ångra eller göra om ändringar: - I Windows kan du trycka på Ctrl+Z för att ångra och Ctrl+Y för att göra om. - I macOS kan du trycka på Kommando+Z för att ångra och Kommando+Skift+Z för att göra om. ## Knapparna Ångra och Gör om Du kan klicka på knapparna Ångra och Gör om i det övre vänstra hörnet av Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server. Så här visas knapparna i Tableau Desktop: ![Knapparna Ångra och Gör om är markerade i redigeringsverktygsfältet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/undo_desktop.png) Och så här visas de i Tableau Cloud och Tableau Server: ![Ett vågrätt stapeldiagram. Knapparna Ångra och Gör om är markerade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/undo_browser.png) Om ditt webbläsarfönster är smalare ser knapparna ut så här: ![Ett vågrätt stapeldiagram. Knapparna Ångra och Gör om, föreställande pilar, är markerade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/undo_browser_collapsed.png) ## Jag ser inte verktygsfältet för dessa knappar Då har du några alternativ. Använd antingen [kortkommandon](#Keyboard) ovan eller gör följande: - För Tableau Desktop ska du välja Fönster > Visa verktygsfält. Nu kan du börja göra vilda ändringar i Tableau och ångra och göra om dem utan begränsningar! [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Anpassa anslutningssträngen för inbyggda kopplingar Det kan finnas tillfällen då du vill ändra den anslutning som upprättats med en inbyggd koppling. Du kan göra detta genom att skapa en TDC-fil (Tableau Datasource Customization) som skickar konfigurationsändringar till anslutningen med hjälp av anpassningen odbc-connect-string-extras. Den här artikeln gäller kopplingar som använder en ODBC-drivrutin. > [!IMPORTANT] > > **Viktigt:** TDC-filer kan användas för att anpassa funktionaliteten för en anslutning eller för att diagnostisera och lösa problem relaterade till anslutning till dina data. Tableau kan inte noggrant testa alla potentiella ändringar du kan göra med dessa filer. Att skapa och använda TDC-filer kräver manuell redigering och det är viktigt att testa dem noggrant innan de distribueras i en produktionsmiljö. ## Ändra anslutningssträngen När Tableau ansluter med en ODBC-drivrutin skapas och skickas en anslutningssträng till drivrutinshanteraren. Anslutningssträngen identifierar drivrutinen och innehåller alla parametrar för drivrutinen. Det här är ett exempel på en anslutningssträng: DRIVER=BagelDB Driver;SERVER=bageldb.lan;UID=creamcheese;PWD=bagel; Anta att du vill åsidosätta DRIVER-värdet för BagelDB-drivrutinen med BagelDB Driver 2.0 och lägga till ett portnummer. Anslutningssträngen som skickas till drivrutinshanteraren skulle ändras till: DRIVER=BagelDB Driver 2.0;SERVER=bageldb.lan;UID=creamcheese;PWD=bagel;PORT=54321 Du kan ändra parametrarna för anslutningssträngen genom att använda en TDC-fil och taggen **odbc-connect-string-extras**. I allmänhet är det bara parametern DRIVER som kan åsidosättas. Andra parametrar läggs till i slutet av anslutningssträngen. Läs mer om hur du använder en TDC-fil nedan. **Obs!** Av säkerhetsskäl är stödet för anpassningen **odbc-connect-string-extras** begränsat i Tableau Online. Vissa parametrar kanske inte stöds. ### Använd en godkännandelista för att minska säkerhetsrisken > [!IMPORTANT] > > **Viktigt**: Följande procedur måste utföras av en Tableau Server-administratör på Tableau Server och bör utvärderas av IT-avdelningen så att den följer organisationens säkerhetsriktlinjer. Anpassningen **odbc-connect-string-extras** kan utgöra en säkerhetsrisk. Tableau Server-administratören kan minska den här risken genom att ange en lista med godkända parametrar i en godkännandelista: - Alla parametrar som anges i odbc-connect-string-extras som inte finns i den listan filtreras bort. - Om inga parametrar har angetts i listan är alla parametrar tillåtna. Godkännandelistan är en kommaavgränsad lista utan mellanslag. Om du till exempel vill lägga till parametrarna **UseDeclareFetch** och **App** i godkännandelistan kör du följande kommandon: tsm configuration set -k native\_api.ODBCConnectStringSecurityList -v UseDeclareFetch,App --force-keys tsm pending-changes apply Mer information om hur du använder tsm-kommandon finns i [tsm-kommandoradsreferensen](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/tsm.htm) i Tableau Server-hjälpen. ### Använda en TDC-fil En TDC-fil är en XML-fil som innehåller ett leverantörsnamn, ett drivrutinsnamn och ett ``\-avsnitt som kan innehålla flera typer av anpassningar (både av anslutningssträngen och själva anslutningen). För en inbyggd koppling måste leverantörsnamnet och drivrutinsnamnet matcha kopplingens klassnamn. Du hittar värdena i avsnittet ”Lista över klasser för inbyggda kopplingar” nedan. Alla befintliga arbetsböcker eller datakällor som redan har ett aktiverat anpassningsavsnitt använder bara de inbäddade anpassningarna, inte TDC-filen. När du har skapat en TDC-fil måste du spara den i mappen `Datasources` så att den kan användas av anslutningen. Om du skapar en arbetsbok som du vill publicera på Tableau Server, eller om du använder Tableau Prep eller Tableau Bridge, måste du spara TDC-filen i mappen `Datasources` för dessa produkter också. Mer information finns i [Installera tdc- och egenskapsfiler](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/connect_customize.htm#Publishing). **Obs!** Om du skapar en datakälla eller arbetsbok med anpassade odbc-extras, bäddas informationen in i anslutningsattributen. Detta är anledningen till att du kan publicera en arbetsbok eller datakälla på Tableau Server utan att installera TDC-filen på Tableau Server. I TDC-filen kan du använda anpassningen **odbc-connect-string-extras** för att lägga till attribut eller åsidosätta DRIVER-attributet för anslutningssträngen. ### Skapa en TDC-fil 1. Öppna en vanlig textredigerare, som Anteckningar eller Anteckningar++. 2. Kopiera informationen från exemplet nedan, klistra in den i textfilen och ange sedan värdena för klass, leverantörsnamn och drivrutinsnamn. För inbyggda Tableau-kopplingar använder du samma värde för klass, leverantörsnamn och drivrutinsnamn. 3. Spara filen med filtillägget .tdc – till exempel, `mybagel.tdc` – i mappen `Datasources` för varje Tableau-produkt. Mer information finns i [Installera tdc- och egenskapsfiler](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/connect_customize.htm#Publishing). 4. Ange de anpassningar som du vill göra för anslutningen. ## Lista över klasser för inbyggda kopplingar Leta upp din koppling i listan nedan (visas i formatet :) för att hitta det klassvärde du behöver för att anpassa TDC-filen. - Actian Matrix: paraccel - Actian Vector: vectorwise - Amazon Aurora: aurora - Amazon EMR (Hive): awshadoophive - Amazon Redshift: redshift - Spark SQL: spark - Aster Database: asterncluster - Azure SQL Data Warehouse: azure\_sql\_dw - Cloudera Hadoop: hadoophive - Denodo: denodo - Exasol : exasolution - Firebird : firebird - Google BigQuery JDBC: googlebigquery - Google Cloud SQL: googlecloudsql - Hortonworks Hadoop Hive: hortonworkshadoophive - IBM: BigInsights bigsql - IBM DB2: db2 - IBM PDA (Netezza): netezza - Kognitio: kognitio - MapR Hadoop Hive: maprhadoophive - MariaDB: mariadb - MarkLogic: marklogic - MemSQL: memsql - Microsoft SQL Server: sqlserver - MonetDB: monetdb - MongoDB BI Connector: mongodb - MySQL: mysql - Oracle Essbase: essbase - Andra databaser (ODBC): genericodbc - Pivotal Greenplum Database: greenplum - PostgreSQL: postgres - Presto: presto - Progress OpenEdge: progressopenedge - SAP HANA: saphana - SAP Sybase ASE: sybasease - SAP Sybase IQ: sybaseiq - Snowflake: snowflake - Splunk: splunk - Teradata: teradata - Tibco Data Virtualization: composite - Vertica: vertica [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Anpassa din Tableau-databerättelse **Viktiga ändringar för Tableau Databerättelser** Tableau Databerättelser fasades ut i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server i januari 2025 (2025.1). Tack vare framsteg inom tekniken för naturligt språk kan vi utveckla ett förbättrat gränssnitt, där det är enklare att ställa frågor om data och hålla koll på förändringar. Mer information finns i blogginlägget [How Tableau Pulse powered by Tableau AI is Reimagining the Data Experience](https://www.tableau.com/sv-se/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai) (på engelska). Du kan använda ett anpassat språk, skräddarsytt för din målgrupp, för att komplettera dina Tableau-databerättelser med insikter som är specifika för din verksamhet. Identifiera analyserna och data från databerättelsen som är viktigast för din målgrupp och använd ditt eget språk för att skapa den mest effektfulla berättelsen. Precis som med den övergripande Tableau-databerättelsen är data och variabler som används i anpassat innehåll dynamiska och justeras tillsammans med instrumentpanelen. ## Lägg till egna insikter 1. Klicka på Redigera i databerättelsen för att öppna dialogrutan Redigera. 2. Leta upp avsnittet du vill skriva om och klicka på Lägg till anpassat objekt. ![Genom dialogrutan Redigera berättelse kan användare välja vilka meningar som ska visas i en berättelse](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_custom_add.png) 3. Ange anpassad text i fältet som visas. 4. Klicka på Spara. ## Lägg till sidhuvuden och sidfötter Du kan infoga anpassad text högst upp och längst ned i din databerättelse. Med sidhuvuden och sidfötter kan du lägga till egna kvalitativa analyser till berättelser, inkludera ytterligare förklaringar av datatrender eller lägga till juridiska och integritetsmässiga friskrivningar. 1. Klicka på Redigera i databerättelsen för att öppna dialogrutan Redigera. 2. Klicka på knappen Visa anteckning. 3. Ange din anpassade anteckning. ![Dialogrutan Redigera berättelse med knappen Visa anteckning i På-läget. Den anpassade anteckningen säger "Detta är min anpassade anteckning."](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_custom_note.png) 4. Klicka på Spara. Anteckningen visas nu högst upp eller längst ned i databerättelsen. ## Lägg till funktioner Att använda en funktion i din databerättelse är ett bra sätt att anpassa berättelsen och hitta de insikter som är viktigast för dig och ditt företag. Om du till exempel vill veta den genomsnittliga summan av turistintäkter under en period väljer du Genomsnitt som funktion och anger sedan mätvärdet som SUM(Turism inkommande). Detta ger den genomsnittliga summan av inkommande turism. 1. Klicka på Redigera i databerättelsen för att öppna dialogrutan Redigera. 2. Klicka på menyn till höger i rutan och välj Lägg till funktion. ![Dialogrutan Redigera berättelse där en berättelsemening har valts, så att menyn är öppen. Alternativet "Lägg till funktion" är markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_custom_add_function.png) 3. Välj en databerättelsefunktion och fyll i de obligatoriska fälten. ![Ett öppet fält för att skriva funktionen och listrutor för att definiera en anpassad funktion, dimension, ett mätvärde och filterdimensionsvärde.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_custom_add_function_complete.png) 4. Klicka på Lägg till i avsnitt. 5. Klicka på Spara. ![En exempelberättelse som har en anpassad anteckning i sidfoten. Den anpassade anteckningen är markerad och resten av berättelsen är skuggad. Anteckningen säger "Genomsnittlig summa per år 434,09 miljarder."](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_function_story.png) Det anpassade innehållet visas nu i databerättelsen. ## Lägg till villkor För varje anpassad mening du skriver kan du lägga till ett villkor som avgör om meningen återges i databerättelsen. Om villkoret uppfylls visas den anpassade meningen i berättelsen. Om villkoret inte uppfylls visas inte den anpassade meningen. Du kan tillämpa flera villkor för varje anpassad mening, och villkoren kan kombineras med knapparna Någon eller Alla i dialogrutan Lägg till ett villkor. Villkor används oftast med numeriska jämförelser, men funktionen stöder även strängmatchning med lika med- (=) eller inte lika med-symboler (!=). 1. Klicka på Redigera i databerättelsen för att öppna dialogrutan Redigera. 2. Ange din anpassade mening. 3. Klicka på menyn till höger om rutan och välj Lägg till villkor. 4. Definiera den anpassade funktionen som ska användas för att informera den villkorliga logiken. I det här exemplet visas meningen "Vi har uppfyllt vår kvot" om summan av inkommande turism är större än fem biljoner. ![Ett textfält där du kan ange ett villkor. Det finns en knapp för "Lägg till villkor" och två formelfält för att definiera när villkoret har uppfyllts.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_custom_add_condition.png) 5. Klicka på Lägg till i avsnitt. 6. Klicka på Spara. Den anpassade meningen visas nu endast i databerättelsen om villkoren uppfyllts. ## Duplicera anpassat innehåll Du kan enkelt duplicera anpassat innehåll som lagts till i databerättelsen, vilket gör det lättare att bygga olika varianter av en mening. Vi rekommenderar att du kopierar en helt anpassad mening när du tillämpar tröskelvärden, bygger in språkvariationer och skapar olika logiska varianter. 1. Klicka på Redigera i databerättelsen för att öppna dialogrutan Redigera. 2. Skapa en anpassad mening, komplett med funktioner och villkor, om du så önskar. 3. I den färdiga meningsrutan klickar du på menyn till höger i rutan och väljer Duplicera. ![Dialogrutan Redigera berättelse där en berättelsemening har valts, så att menyn är öppen. Alternativet "Duplicera" är markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_custom_duplicate.png) 4. Klicka på den duplicerade meningen, uppdatera efter önskemål och klicka på Lägg till i avsnitt. 5. Klicka på Spara. När du kopierar en mening kopieras även alla funktioner och villkor. Den kopierade punkten visas direkt under den ursprungliga punkten i samma avsnitt. **Obs!** Kopierade punkter kan bara läggas till i det avsnitt som den ursprungliga punkten finns i. ## Lägg till anpassat innehåll i detaljerade avsnitt För berättelser som har två dimensioner kallas varje avsnitt efter det första avsnittet ett detaljerat avsnitt. Detaljerade avsnitt fokuserar på en enskild primär dimensionsenhet (Amerika i följande exempel). Eftersom detaljerade avsnitt har samma innehållsstruktur tillämpas anpassat innehåll som läggs till i det första avsnittet (dvs. Europa) på varje ytterligare avsnitt (t.ex. Amerika). Du kan bara skapa eller redigera innehåll i det första detaljerade avsnittet. 1. Klicka på Redigera i databerättelsen för att öppna dialogrutan Redigera. 2. Klicka på Lägg till anpassat objekt till varje enhet i det första detaljerade avsnittet. 3. Ange ditt anpassade innehåll. 4. Klicka på Spara. ![Dialogrutan Redigera berättelse som har en knapp som säger "Lägg till anpassat objekt till varje enhet"](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_custom_drilldown_after.png) Anpassat innehåll i detaljerade avsnitt har redan en kontextvariabel som heter Aktuell kategori (dynamiskt värde). Detta skapar ett dimensionsvärdealternativ som heter Aktuell kategori (dynamiskt värde), som alltid representerar avsnittet som det detaljerade avsnittet handlar om. > [!TIP] > > **Tips!** För att skapa innehåll som bara visas i ett enskilt specifikt detaljerat avsnitt kan du använda villkorlig logik för att säkerställa att det bara skriver där det är lämpligt. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Anpassa din Tableau-databerättelse: Dölj och ändra ordning på innehåll **Viktiga ändringar för Tableau Databerättelser** Tableau Databerättelser fasades ut i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server i januari 2025 (2025.1). Tack vare framsteg inom tekniken för naturligt språk kan vi utveckla ett förbättrat gränssnitt, där det är enklare att ställa frågor om data och hålla koll på förändringar. Mer information finns i blogginlägget [How Tableau Pulse powered by Tableau AI is Reimagining the Data Experience](https://www.tableau.com/sv-se/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai) (på engelska). Anpassa din Tableau-databerättelse med det innehåll som är viktigast för dig och din publik genom att dölja eller ändra ordning på innehållet i din berättelse. ## Dölja innehåll och avsnitt 1. Skapa din databerättelse och klicka på Redigera för att öppna dialogrutan Redigera. 2. Ställ in avsnitt att visa eller dölja genom att dra reglaget Visa avsnitt till på eller av. 3. Hovra över den blå rutan till höger om varje enskild mening och klicka på rutan för att visa eller dölja från vyn. 4. Klicka på Spara. ![Dialogrutan Redigera berättelse där tre meningar är dolda.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_custom_hideshow.png) Nu visas bara de meningar och avsnitt som är inställda på Visa i din databerättelse. ## Ordna om innehållet i ett avsnitt 1. Skapa din databerättelse och klicka på Redigera för att öppna dialogrutan Redigera. 2. Hovra över menyn till vänster om det innehåll du vill ändra ordning på. Markören förvandlas till en handikon. 3. Klicka på objektet med markören och dra det var som helst inom samma avsnitt. 4. Klicka på Spara. ![Dialogrutan Redigera berättelse med en markörikon (hand) som hovrar över en mening som ska klickas och dras.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_custom_reorder.png) Nu visas meningarna i din databerättelse i den ordning du ställt in dem. **Obs!** För närvarande kan innehåll endast flyttas inom samma avsnitt. Det går ännu inte att flytta hela avsnitt. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Anpassa din Tableau-databerättelse: Funktioner **Viktiga ändringar för Tableau Databerättelser** Tableau Databerättelser fasades ut i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server i januari 2025 (2025.1). Tack vare framsteg inom tekniken för naturligt språk kan vi utveckla ett förbättrat gränssnitt, där det är enklare att ställa frågor om data och hålla koll på förändringar. Mer information finns i blogginlägget [How Tableau Pulse powered by Tableau AI is Reimagining the Data Experience](https://www.tableau.com/sv-se/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai) (på engelska). Om du vill anpassa din Tableau-databerättelse med en funktion, hjälper det att veta vilka funktioner du kan använda, vad varje funktion gör och vilka dimensioner och mått du behöver för varje funktion. Lär dig att [Lägg till funktioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_customize.htm#Add) i din databerättelse. Klicka på en bokstav för att se de funktioner som börjar med den bokstaven. Om det inte finns några funktioner som börjar med den bokstaven visas de funktioner som börjar med nästa bokstav i alfabetet. Du kan även trycka på Ctrl+F (Cmd-F på en Mac) vilket öppnar en sökruta som du kan använda för att söka efter en specifik funktion på sidan. [A](#A) [B](#C) [C](#C) [D](#D) [E](#E) [F](#F) [G](#G) [H](#H) [I](#I) [J](#L) [K](#L) [L](#L) [M](#M) [N](#N) [O](#P) [P](#P) [Q](#R) [R](#R) [S](#S) [T](#T) [U](#U) [V](#V) [W](#W) [X](#X) [Y](#Y) [Z](#Z) #### Genomsnitt Beskrivning: Medelvärdet för det angivna mätvärdet. Syntax: Genomsnitt(dimension, mätvärde, filterDimensionsvärde) #### Antal Beskrivning: Antalet dimensionsvärden inom en angiven dimension. Syntax: Antal(dimension) #### Skillnad Beskrivning: Skillnaden i mätvärden mellan de två angivna dimensionsvärdena. Syntax: Skillnad(dimension, mätvärde, förstaDimensionsvärde, andraDimensionsvärde, filterDimensionsvärde) #### SkillnadFrånMedelvärde Beskrivning: Skillnaden mellan medelvärdet och mätvärdet för det angivna dimensionsvärdet. Syntax: SkillnadFrånMedelvärde(dimension, mätvärde, förstaDimensionsvärde, filterDimensionsvärde) #### Riktning Beskrivning: Språk som beskriver riktningen (t.ex. ökning eller minskning) mellan mätvärden för de två angivna dimensionsvärdena. Syntax: Riktning(dimension, mätvärde, förstaDimensionsvärde, andraDimensionsvärde, filterDimensionsvärde, fras) #### Slutetikett Beskrivning: Namnet på den sista perioden i serien. Syntax: Etikett(mätvärde) #### Slutvärde Beskrivning: Värdet vid den sista perioden i serien för det angivna mätvärdet. Syntax: Slutvärde(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### Etikett Beskrivning: Etiketten för det angivna mätvärdet. Syntax: Etikett(mätvärde) #### StörstaNegativaFörändringsskillnad Beskrivning: Värdet av den största negativa skillnaden mellan olika perioder, på absolut basis, i den angivna serien. Syntax: StörstaNegativaFörändringsskillnad(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### SlutetikettFörStörstaNegativaFörändring Beskrivning: Namnet på slutperioden för den största negativa skillnaden mellan olika perioder, på absolut basis, i den angivna serien. Syntax: SlutetikettFörStörstaNegativaFörändring(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### SlutvärdeFörStörstaNegativaFörändring Beskrivning: Slutvärdet för den största negativa skillnaden mellan olika perioder, på absolut basis, i den angivna serien. Syntax: SlutvärdeFörStörstaNegativaFörändring(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### StörstaNegativaFörändringsskillnadIProcent Beskrivning: Den procentuella förändringen av den största negativa skillnaden mellan olika perioder, på absolut basis, i den angivna serien. Syntax: StörstaNegativaFörändringsskillnadIProcent(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### StartetikettFörStörstaNegativaFörändring Beskrivning: Namnet på startperioden för den största negativa skillnaden mellan olika perioder, på absolut basis, i den angivna serien. Syntax: StartetikettFörStörstaNegativaFörändring(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### StartvärdeFörStörstaNegativaFörändring Beskrivning: Startvärdet för den största negativa skillnaden mellan olika perioder, på absolut basis, i den angivna serien. Syntax: StartvärdeFörStörstaNegativaFörändring(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### StörstaNegativaSkillnadAvFörändringsprocent Beskrivning: Värdet av den största negativa skillnaden mellan olika perioder, på procentbasis, i den angivna serien. Syntax: StörstaNegativaSkillnadAvFörändringsprocent(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### SlutetikettFörStörstaNegativaPercentuellaFörändring Beskrivning: Namnet på slutperioden för den största negativa skillnaden mellan olika perioder, på procentbasis, i den angivna serien. Syntax: SlutetikettFörStörstaNegativaPercentuellaFörändring(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### SlutvärdeFörStörstaNegativaPercentuellaFörändring Beskrivning: Slutvärdet för den största negativa skillnaden mellan olika perioder, på procentbasis, i den angivna serien. Syntax: SlutvärdeFörStörstaNegativaPercentuellaFörändring(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### StörstaNegativaProcentuellaFörändringsskillnad Beskrivning: Den procentuella förändringen av den största negativa skillnaden mellan olika perioder, på procentbasis, i den angivna serien. Syntax: StörstaNegativaProcentuellaFörändringsskillnad(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### StartetikettFörStörstaNegativaProcentuellaFörändring Beskrivning: Namnet på startperioden för den största negativa skillnaden mellan olika perioder, på procentbasis, i den angivna serien. Syntax: StartetikettFörStörstaNegativaProcentuellaFörändring(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### StartvärdeFörStörsta NegativaProcentuellaFörändring Beskrivning: Startvärdet för den största negativa skillnaden mellan olika perioder, på procentbasis, i den angivna serien. Syntax: StartvärdeFörStörsta NegativaProcentuellaFörändring(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### StörstaPositivaFörändringsskillnad Beskrivning: Värdet av den största positiva skillnaden mellan olika perioder, på absolut basis, i den angivna serien. Syntax: StörstaPositivaFörändringsskillnad(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### SlutetikettFörStörstaPositivaFörändring Beskrivning: Namnet på slutperioden för den största positiva skillnaden mellan olika perioder, på absolut basis, i den angivna serien. Syntax: SlutetikettFörStörstaPositivaFörändring(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### SlutvärdeFörStörstaPositivaFörändring Beskrivning: Slutvärdet för den största positiva skillnaden mellan olika perioder, på absolut basis, i den angivna serien. Syntax: SlutvärdeFörStörstaPositivaFörändring(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### StörstaPositivaSkillnadAvFörändringsprocent Beskrivning: Den procentuella förändringen av den största positiva skillnaden mellan olika perioder, på absolut basis, i den angivna serien. Syntax: StörstaPositivaSkillnadAvFörändringsprocent(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### StartetikettFörStörstaPositivaFörändring Beskrivning: Namnet på startperioden för den största positiva skillnaden mellan olika perioder, på absolut basis, i den angivna serien. Syntax: StartetikettFörStörstaPositivaFörändring(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### StartvärdeFörStörstaPositivaFörändring Beskrivning: Startvärdet för den största positiva skillnaden mellan olika perioder, på absolut basis, i den angivna serien. Syntax: StartvärdeFörStörstaPositivaFörändring(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### StörstaPositivaProcentuellaFörändringsskillnad Beskrivning: Värdet av den största positiva skillnaden mellan olika perioder, på procentbasis, i den angivna serien. Syntax: StörstaPositivaProcentuellaFörändringsskillnad(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### SlutetikettFörStörstaPositivaProcentuellaFörändring Beskrivning: Namnet på slutperioden för den största positiva skillnaden mellan olika perioder, på procentbasis, i den angivna serien. Syntax: SlutetikettFörStörstaPositivaProcentuellaFörändring(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### SlutvärdeFörStörstaPositivaProcentuellaFörändring Beskrivning: Slutvärdet för den största positiva skillnaden mellan olika perioder, på procentbasis, i den angivna serien. Syntax: SlutvärdeFörStörstaPositivaProcentuellaFörändring(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### StörstaPositivaProcentuellaSkillnadAvProcentförändring Beskrivning: Den procentuella förändringen av den största positiva skillnaden mellan olika perioder, på procentbasis, i den angivna serien. Syntax: StörstaPositivaProcentuellaSkillnadAvProcentförändring(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### StartetikettFörStörstaPositivaProcentuellaFörändring Beskrivning: Namnet på startperioden för den största positiva skillnaden mellan olika perioder, på procentbasis, i den angivna serien. Syntax: StartetikettFörStörstaPositivaProcentuellaFörändring(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### StartvärdeFörStörstaPositivaProcentuellaFörändring Beskrivning: Startvärdet för den största positiva skillnaden mellan olika perioder, på procentbasis, i den angivna serien. Syntax: StartvärdeFörStörstaPositivaProcentuellaFörändring(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### SkillnadöverLängstaEtapp Beskrivning: Skillnaden över den längsta etappen av på varandra följande ökningar eller minskningar för den angivna serien. Syntax: SkillnadöverLängstaEtapp(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### RiktningFörLängstaEtapp Beskrivning: Riktningen (positiv eller negativ) för den längsta etappen av på varandra följande ökningar eller minskningar för den angivna serien. Syntax: RiktningFörLängstaEtapp(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### SlutetikettFörLängstaEtapp Beskrivning: Namnet på slutperioden för den längsta etappen av på varandra följande ökningar eller minskningar för den angivna serien. Syntax: SlutetikettFörLängstaEtapp(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### SlutvärdeFörLängstaEtapp Beskrivning: Slutvärdet för den längsta etappen av på varandra följande ökningar eller minskningar för den angivna serien. Syntax: SlutvärdeFörLängstaEtapp(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### LängdFörLängstaEtapp Beskrivning: Det största antalet perioder med på varandra följande ökningar eller minskningar för den angivna serien. Syntax: LängdFörLängstaEtapp(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### ProcentuellSkillnadÖverLängstaEtapp Beskrivning: Den procentuella skillnaden över den längsta etappen av på varandra följande ökningar eller minskningar för den angivna serien. Syntax: ProcentuellSkillnadÖverLängstaEtapp(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### StartetikettFörLängstaEtapp Beskrivning: Namnet på startperioden för den längsta etappen av på varandra följande ökningar eller minskningar för den angivna serien. Syntax: StartetikettFörLängstaEtapp(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### StartvärdeFörLängstaEtapp Beskrivning: Startvärdet för den längsta etappen av på varandra följande ökningar eller minskningar för den angivna serien. Syntax: StartvärdeFörLängstaEtapp(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### Maxetikett Beskrivning: Namnet på entiteten med maxvärdet för det angivna mätvärdet. Syntax: Maxetikett(dimension, mätvärde, filterDimensionsvärde) #### Maxvärde Beskrivning: Maxvärdet för det angivna mätvärdet. Syntax: Maxvärde(mätvärde) #### Median Beskrivning: Medianvärdet för det angivna mätvärdet. Syntax: Median(dimension, mätvärde, filterDimensionsvärde) #### Minetikett Beskrivning: Namnet på entiteten med minimivärdet för det angivna mätvärdet. Syntax: Minetikett(dimension, mätvärde, filterDimensionsvärde) #### Minvärde Beskrivning: Minimivärdet för det angivna mätvärdet. Syntax: Minvärde(dimension, mätvärde, filterDimensionsvärde) #### ProcentuellSkillnad Beskrivning: Den procentuella skillnaden i mätvärden mellan de två angivna dimensionsvärdena. Syntax: ProcentuellSkillnad(dimension, mätvärde, förstaDimensionsvärde, andraDimensionsvärde, filterDimensionsvärde) #### ProcentAvHelheten Beskrivning: Mätvärdesprocentandelen för ett visst dimensionsvärde över de sammanlagda mätvärdena för den dimensionen. Syntax: ProcentAvHelheten(dimension, mätvärde, dimensionsvärde, filterDimensionsvärde) #### Periodetikett Beskrivning: Namnet på den n:e perioden i serien, som börjar vid 1. Syntax: Periodetikett(index) #### NyastePeriodetikett Beskrivning: Namnet på den n:e perioden i serien, som börjar vid den nyaste och räknar bakåt. Syntax: NyastePeriodetikett(index) #### Periodvärde Beskrivning: Värdet på det angivna mätvärdet vid den n:e perioden i serien, som börjar vid 1. Syntax: Periodvärde(mätvärde, index, filterDimensionsvärde) #### NyastePeriodvärde Beskrivning: Värdet på det angivna mätvärdet vid den n:e perioden i serien, som börjar vid den nyaste och räknar bakåt. Syntax: NyastePeriodvärde(mätvärde, index) #### Intervall Beskrivning: Skillnaden mellan max- och minimivärden för det angivna mätvärdet. Syntax: Intervall(dimension, mätvärde, filterDimensionsvärde) #### EtikettFörStigandeOrdning Beskrivning: Entitetsnamnet för det angivna mätvärdet sorterat i fallande ordning vid den angivna rankningen (börjar med 1). Syntax: EtikettFörStigandeOrdning(mätvärde, rankning, dimension, filterDimensionsvärde) #### VärdeFörStigandeOrdning Beskrivning: Värdet på det angivna mätvärdet sorterat i stigande ordning vid den angivna rankningen (börjar med 1). Syntax: VärdeFörStigandeOrdning(mätvärde, rankning, dimension, filterDimensionsvärde) #### EtikettFörFallandeOrdning Beskrivning: Entitetsnamnet för det angivna mätvärdet sorterat i fallande ordning vid den angivna rankningen (börjar med 1). Syntax: EtikettFörFallandeOrdning(mätvärde, rankning, dimension, filterDimensionsvärde) #### VärdeFörFallandeOrdning Beskrivning: Värdet på det angivna mätvärdet sorterat i fallande ordning vid den angivna rangordningen (börjar med 1). Syntax: VärdeFörFallandeOrdning(mätvärde, rankning, dimension, filterDimensionsvärde) #### Startetikett Beskrivning: Namnet på den första perioden i serien. Syntax: Startetikett() #### Startvärde Beskrivning: Värdet vid den första perioden i serien för det angivna mätvärdet. Syntax: Startvärde(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### SkillnadMellanStartOchMål Beskrivning: Skillnaden mellan värdena för den första och sista perioden i den angivna serien. Syntax: SkillnadMellanStartOchMål(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### ProcentuellSkillnadMellanStartOchMål Beskrivning: Den procentuella skillnaden mellan värdena för den första och sista perioden i den angivna serien. Syntax: ProcentuellSkillnadMellanStartOchMål(mätvärde, filterDimensionsvärde) #### Stdavv Beskrivning: Standardavvikelsens värde för det angivna mätvärdet. Syntax: Stdavv(dimension, mätvärde, filterDimensionsvärde) #### Summa Beskrivning: Summan av mätvärdena för de två angivna dimensionsvärdena. Syntax: Summa(dimension, mätvärde, förstaDimensionsvärde, andraDimensionsvärde, filterDimensionsvärde) #### Totalsumma Beskrivning: Summan av det totala värdet för det angivna mätvärdet. Syntax: Totalsumma(dimension, mätvärde, filterDimensionsvärde) #### Värde Beskrivning: Metriskt värde för en given dimension, mätvärde och dimensionsvärde. Syntax: Värde(dimension, mätvärde, dimensionsvärde, filterDimensionsvärde) #### Z-poäng Beskrivning: Z-poängen för det angivna mätvärdet. Syntax: Z-poäng(dimension, mätvärde, förstaDimensionsvärde, filterDimensionsvärde) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Anpassa din Tableau-databerättelse: Kontextvariabler **Viktiga ändringar för Tableau Databerättelser** Tableau Databerättelser fasades ut i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server i januari 2025 (2025.1). Tack vare framsteg inom tekniken för naturligt språk kan vi utveckla ett förbättrat gränssnitt, där det är enklare att ställa frågor om data och hålla koll på förändringar. Mer information finns i blogginlägget [How Tableau Pulse powered by Tableau AI is Reimagining the Data Experience](https://www.tableau.com/sv-se/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai) (på engelska). Kontextvariabler är funktioner som kan refereras till av andra funktioner. Med andra ord kan du använda kontextvariabler för att kapsla funktioner i andra funktioner. När du har definierat din kontextvariabel visas den som en funktion som du kan använda när du lägger till nya funktioner i Tableau-databerättelsen. **Obs!** Du kan ange flera kontextvariabler för varje anpassad mening, men du måste definiera varje kontextvariabel separat för varje del av anpassat innehåll. ## Ange en kontextvariabel 1. Klicka på Redigera i databerättelsen för att öppna dialogrutan Redigera. 2. Klicka på Lägg till anpassat objekt. 3. Klicka på menyn till höger om rutan med anpassat innehåll och välj Ange kontext. ![Dialogrutan Redigera berättelse där en berättelsemening har valts, så att menyn är öppen. Alternativet "Ange kontext" är markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_context_set.png) 4. Klicka på Lägg till kontext. 5. Namnge kontextvariabeln och klicka på Ange funktion. 6. Definiera den anpassade funktionen och välj en dimension. ![Ett öppet fält för att namnge en kontextvariabel, en "Lägg till kontext"-knapp och fält för att definiera den anpassade funktionen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_context_add.png) 7. Klicka på Lägg till i avsnitt. 8. Klicka tillbaka till meningen där du anger kontextvariabeln. 9. Följ stegen för att [Lägg till funktioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_customize.htm#Add). ![Funktionsdialogrutan är öppen och i fältet för att definiera den anpassade funktionen anges alternativen för anpassad kontext.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_context_shows.png) Nu finns din kontextvariabel som ett alternativ i listrutan Dimensionsvärde när du lägger till din funktion. ## Då ska du använda en kontextvariabel: referera till två eller flera mätvärden Låt oss säga att du vill referera till två eller flera mätvärden i en analytisk mening i din databerättelse. Utan någon kontextvariabel kan vi skriva en mening för max ett mätvärde åt gången. Men om vi använder en kontextvariabel kan vi referera till fler än ett mätvärde i en mening. För att referera till två eller flera mätvärden med en kontextvariabel måste databerättelsen ha: > - 1 dimension > - 2 eller fler mätvärden 1. Klicka på Redigera i databerättelsen för att öppna dialogrutan Redigera. 2. Klicka på Lägg till anpassat objekt. 3. Klicka på menyn till höger om rutan med anpassat innehåll och välj Ange kontext. 4. Klicka på Lägg till kontext. 5. Namnge kontextvariabeln och klicka på Ange funktion. 6. Definiera den anpassade funktionen och välj en dimension. 7. Klicka på Lägg till i avsnitt. ![Bild som visar en kontextvariabel med en definierad funktion för sortering av etikett i fallande ordning, mått på SUM(BNP), rankning 1 och dimension för land/region](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_context_setfuction.png) 8. Klicka tillbaka till meningen där du anger kontextvariabeln. 9. Lägg till din första funktion och fyll i de obligatoriska fälten. I det här exemplet valde vi DimensionValueLabel och sedan land/region från Dimension. Därefter valde vi land med högst BNP (vår kontextvariabel) från Dimensionsvärde. ![Funktionsdialogrutan är öppen och alternativen i steg 9 är valda.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_custom_context_func1.png) 1. Klicka på Lägg till i avsnitt. 2. Lägg till din andra funktion och fyll i de obligatoriska fälten. I det här exemplet valde vi Värde och sedan land/region från Dimension, SUM(Utlåningsränta) från Mätvärde och land med högst BNP (vår kontextvariabel) från Dimensionsvärde. ![Funktionsdialogrutan är öppen och alternativen i steg 10 är valda.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_custom_context_func2.png) 1. Klicka på Lägg till i avsnitt. 2. Klicka på Spara. Din databerättelse skriver en mening som ger oss insikt i ett sekundärt mätvärde (Utlåningsränta) för landet som vi är intresserade av (landet med högst BNP). ![Bild som visar en mening som återges i databerättelsen och som säger att USA har den högsta AVG (BNP) och en utlåningsränta på 0,7 miljarder USD i denna datauppsättning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_context_sentence.png) ## Då ska du använda en kontextvariabel: period-över-period-analys En kontextvariabel är användbar när du vill analysera prestanda över två olika perioder i din databerättelse. Du kan skapa en anpassad mening som skriver om ett mätvärde som visas i ett detaljerat avsnitt och jämför mätvärdet med olika perioder, till exempel år över år eller månad över månad. För att ställa in en period-över-period-analys måste databerättelsen ha: > - 2 dimensioner: 1 tidsperioddimension (primär) och 1 icke-tidsperioddimension (sekundär) > - 1–3 mätvärden 1. Skapa din databerättelse. 2. Se till att tidsperioddimensionen är först i dialogrutan Fält och klicka på Nästa. 3. I dialogrutan Berättelse väljer du Kontinuerlig och klickar på Klart. 4. Öppna dialogrutan Redigera och välj Lägg till anpassat objekt i det första detaljerade området. 5. Skapa två kontextvariabler som representerar dina tidsperioder. Till exempel "Nuvarande kvartal" och "Föregående kvartal". ![Bild som visar två kontextvariabler, en för ett innevarande kvartal och en för ett tidigare kvartal](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_context_quarters.png) 6. Skapa en _utökad_ mening genom att lägga till anpassade språk och funktioner. Innehållet i den här meningen resulterar i "\[CurrentDimensionValueLabel\] ökade \[X%\] under kvartalet." 7. Skriv in funktionen följt av ordet "utökad" i den anpassade textrutan. 8. Lägg till funktionen som returnerar den procentuella förändringen av mätvärdet under tidsperioden. ![Funktionsdialogrutan är öppen och alternativen i steg 1 till och med 8 är valda.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_context_increased.png) 9. Klicka på Lägg till i avsnitt. 10. [Duplicera anpassat innehåll](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_customize.htm#Duplicat) och skapa en _minskad_ version genom att ersätta ordet "utökad" med "minskad". Funktionerna förblir desamma. ![Dialogrutan Redigera berättelse där en berättelsemening har valts, så att menyn är öppen. Alternativet "Duplicera" är markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_context_duplicate.png) 11. [Lägg till villkor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_customize.htm#Add2) för varje mening så att endast en skrivs, beroende på data. ![Villkorsdialogrutan är öppen och anpassat innehåll läggs in för ökningen från föregående kvartal.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_context_addcondition.png) 12. För den _utökade_ meningen ställer du in villkoren i linje med följande exempel: > Vänster argument = Värdefunktion > > Dimension = Kvartal(OrderDate). Välj tidsperioddimension > > Mätvärde = SUM(Totala order). Välj mätvärdet du använde för beräkningen > > Dimensionsvärde = Aktuellt kvartal. En av kontextvariablerna > > Filterdimensionsvärde = Aktuellt regionvärde (dynamiskt). Detta är den förinställda kontextvariabeln > > Mittargument = > (större än) > > Höger argument = Värdefunktion > > Dimension = Kvartal(OrderDate). Välj tidsperioddimension > > Mätvärde = Totalt(Totala order). Välj mätvärdet du använde för beräkningen > > Dimensionsvärde = Föregående kvartal. En av kontextvariablerna > > Filterdimensionsvärde = Aktuellt regionvärde (dynamiskt). Detta är den förinställda kontextvariabeln > > ![Villkorsdialogrutan är öppen och anpassat innehåll anges enligt beskrivningen i steg 12.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_context_period_analysis.png) 1. För den _minskade_ meningen ställer du in samma villkor, men ersätter tecknet > (större än) med tecknet < (mindre än). Höger och vänster argument förblir desamma. 2. Klicka på Spara så skriver databerättelsen en mening som innehåller insikterna från analysen av de två tidsperioderna. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Anpassa hur användare interagerar med din karta När du skapar en kartvy finns det flera förvalda sätt att utforska och interagera med vyn. Du kan zooma in och ut ur vyn, panorera, välja markeringar och till och med söka efter platser i hela världen med kartsökning. Ibland vill du dock begränsa några av de sätt som din publik kan interagera med din karta på. Du kan anpassa hur din publik interagerar med din vy på följande sätt med dialogrutan Kartalternativ. ## Visa kartans skala Du kan visa en skala på din karta så att din publik kan förstå avstånden mellan dina datapunkter. Den här skalan visas i det nedre högra hörnet i vyn och uppdateras när du zoomar in och ut ur kartan. **Obs**! Ingen kartskala visas på icke-Web Mercator-projektioner, såsom en WMS som använder Plate Carrée. Så här visar du en kartskala på din karta: 1. Välj Karta > Kartalternativ. 2. Välj Visa kartskala i dialogrutan Kartalternativ som visas i vyn. 3. Klicka på listrutan under Enheter och välj de mätvärdesenheter du vill ha. - Om du vill att skalan ska visa mätvärden i meter och kilometer väljer du Metrisk. - Om du vill att skalan ska visa mätvärden i feet och miles väljer du Amerikansk. - Om du vill att måttenheterna ska bestämmas av arbetsbokens språkzon väljer du Automatiskt. **Obs!** Den här inställningen bestämmer också de enheter som radialverktyget använder för att mäta avstånd. Mer information finns i [Ändra måttenheter](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_measure_distance.htm#units) i ämnet Mäta avstånd mellan datapunkter och platser i en kartvy. ## Dölj kartsökning Du kan dölja kartsökningsikonen så att din publik inte kan söka efter platser i din kartvy. Så här döljer du kartsökningsikonen: 1. Välj Karta > Kartalternativ. 2. Avmarkera Visa kartsökning i dialogrutan Kartalternativ som visas i vyn. **Obs!** När du döljer kartsökningsikonen döljer du också knappen hitta mig för vyer som publiceras på webben. Mer information om knappen hitta mig finns i [Utforska data i kartor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_explore.htm). ## Dölj visningsverktygsfältet Du kan dölja visningsverktygsfältet i en kartvy så att din publik inte kan låsa kartan på plats eller zooma kartan till alla dina data. Så här döljer du visningsverktygsfältet: 1. Välj Karta > Kartalternativ. 2. Avmarkera Visa visningsverktygsfält i dialogrutan Kartalternativ som visas i vyn. **Obs!** När du döljer visningsverktygsfältet kan du fortfarande använda kortkommandon för att zooma in och ut ur vyn, panorera och välja markeringar. Mer information finns i [Genvägar för att välja och navigera i markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/shortcut.htm#Shortcuts_marks). ## Stäng av panorering och zoomning Du kan stänga av panorering och zoomning i din kartvy samt i bakgrundsbilder så att din publik inte kan panorera eller zooma in eller ut ur vyn. Så här stänger du av panorering och zoomning: 1. Välj Karta > Kartalternativ. 2. Avmarkera Tillåt panorering och zoomning i dialogrutan Kartalternativ som visas i vyn. När du stänger av panorering och zoomning tas panoreringsverktyget och alla zoomkontroller bort från visningsverktygsfältet och rektangulärverktyget blir standardverktyget. Kortkommandon för att zooma in och ut ur vyn eller panorera fungerar inte längre. Om kartsökningsikonen inte är dold kan du fortfarande navigera i vyn genom att söka efter platser med kartsökrutan. ## Se även: [Sök efter platser på kartan](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsearch.htm) [Vyerna Zooma och panorera, och Välj markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_pan_zoom.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Anpassa kartans utseende Den här artikeln beskriver hur du kan anpassa utseendet på en kartvy i Tableau. **Obs!** Många av uppgifterna i den här artikeln använder rutan **Kartlager**. För att öppna den här rutan väljer du **Karta** > **Kartlager**. I äldre versioner av Tableau väljer du Karta > **Kartalternativ**. ## Välj en stil för Tableau bakgrundskartor När du är ansluten till Tableau-bakgrundskartan kan du välja mellan sex inbyggda stilar för bakgrundskartor: Normal, Ljus, Mörk, Gator, Utomhus och Satellit. Du kan se stilarna nedan:
NormalLjusMörk
En karta med bakgrundskartstilen Normal i Tableau.En karta med bakgrundskartstilen Ljus i Tableau.En karta med bakgrundskartstilen Mörk i Tableau.
GatorUtomhusSatellit
En karta med bakgrundskartstilen Gator i Tableau, som visar gator i regionen.En karta med bakgrundskartstilen Utomhus i Tableau, som visar regionens topografi.En karta med bakgrundskartstilen Satellit i Tableau, som visar satellitvyn över regionen.
**Så här väljer du en stil för Tableau-bakgrundskartor:** 1. Välj Karta > Kartlager. 2. Klicka på listrutemenyn Stil i rutan Kartlager till vänster om arbetsytan under Bakgrund och välj sedan en stil för bakgrundskartor. ![Fönstret Kartlager med alternativ för att konfigurera bakgrundsstilen och visade lager.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/layers2.png) Mer information om de inbyggda Tableau-bakgrundskartorna finns i [Välja bakgrundskartor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources.htm). ## Importera din egen bakgrundskarta Om de inbyggda stilarna för Tableau-bakgrundskartor inte uppfyller dina behov kan du importera din egen bakgrundskarta från en WMS-server (Web Map Service) eller en Mapbox-karta. Så här importerar du din egen bakgrundskarta: 1. Välj Karta \> Bakgrundskartor > Karttjänster. 2. Klicka på Lägg till i dialogrutan Karttjänster och välj sedan att lägga till WMS-servrar eller Mapbox-kartor. 3. Följ uppmaningarna för att ansluta Tableau till din önskade karttjänst. Mer information finns i [Använda WMS-servrar (Web Map Service)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_wms.htm) eller [Använda Mapbox-kartor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_mapbox.htm). 4. Klicka på **Stäng** när du är klar. 5. Välj Kartor > Bakgrundskartor och välj sedan den bakgrundskarta du vill använda. Kartan uppdateras för att inkludera bakgrundskartan du väljer. ## Lägga till en statisk bakgrundsbild Förutom att importera din egen bakgrundskarta kan du lägga till en statisk bakgrundsbild i din arbetsbok och rita in dina data på den. Du kan till exempel ta en Google Maps-bild och rita in dina data på den. Mer information finns i följande avsnitt: - [Använda bakgrundsbilder i vyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/bkimages.htm) - [Lägga till bilder från Google Maps och OpenStreetMap som bakgrundsbilder i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/bkimages_maps.htm) - [Hitta koordinater för bakgrundsbilder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/bkimages_coordinates.htm) ## Visa eller dölja kartlager Om du använder Tableau-bakgrundskartan eller en WMS-karta eller Mapbox-karta som innehåller anpassade lager kan du visa eller dölja lager på din bakgrundskarta för att anpassa bakgrundselementen som ramar in dina geospatiala data. Du kan till exempel lägga över gator, vägar och motorvägar eller countygränser på kartan för att ge dina data sammanhang. **Så här lägger du till eller tar bort kartlager:** 1. Välj Karta > Kartlager. 2. Välj ett eller flera kartlager i rutan Kartlager under sektionen Kartlager. **Obs!** Vissa kartlager är endast synliga på specifika zoomnivåer. Om ett kartlager inte är tillgängligt på din nuvarande zoomnivå visas det som gråmarkerat. Om du vill använda lager som inte är tillgängliga behöver du zooma in längre in i vyn. ![Fönstret Kartlager med alternativen Bas, Marktäcke, Gränser för länder/regioner, Namn på länder/regioner, Gränser för delstat/provins och Namn på delstat/provins valda.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/buildmap2.png) Vissa kartlager är byggda för att fungera med vissa stilar. Nedan följer en beskrivning av de olika kartlager som finns tillgängliga. Vissa av lagren är bara tillgängliga när du använder vissa kartstilar.
Namn på lagerBeskrivningFörekommer i kartstilen
BasVisar baskartan inklusive vatten- och landområden.Allt
MarktäckeSkuggar vildmarksområden och parker för att ge kartan mer djup.Alla utom Satellit
TerrängVisar en relief av vertikala höjdförändringar.Alla utom Satellit
KustlinjerVisar kustlinjer.Ljus, mörk, normal
Gator, vägar och motorvägarMarkerar vägar och motorvägar samt små stadsgator. Det här lagret inkluderar även namn på motorvägar och gator.Allt
Gränser för länder/regioner i ljusgråttVisar en ljusgrå kontur av gränser för länder/regioner och namn.Ljus, mörk, normal
Namn på länder/regioner i ljusgråttVisar namn på länder och regioner i ljusgrått.Ljus, mörk, normal
Gränser för länder/regionerFramhäver gränser för länder och regioner i en mörkare grå färg.Allt
Namn på länder/regionerFramhäver namn på länder och regioner i en mörkare grå färg.Allt
Gränser för delstat/provins i ljusgråttVisar en ljusgrå kontur av gränser för delstater och namn.Ljus, mörk, normal
Namn på delstat/provins i ljusgråttVisar namn på delstater och provinser i ljusgrått.Ljus, mörk, normal
Gränser för delstat/provinsFramhäver gränser för delstater och provinser i en mörkare grå färg.Allt
Namn på delstat/provinsFramhäver namn på delstater och provinser i en mörkare grå färg.Allt
Gränser för countiesFramhäver administrativa gränser på andra nivån och gränser för amerikanska counties.Ljus, mörk, normal
Namn på countiesFramhäver administrativa namn på andra nivån och namn på amerikanska counties.Ljus, mörk, normal
Gränser för postnummer

Markerar postnummer och postnummergränser för USA och utvalda länder. Du måste zooma in för att se det här lagret.

Ljus, mörk, normal
Etiketter för postnummerVisar etiketter med postnummer och postnummergränser för USA och utvalda länder. Du måste zooma in för att se det här lagret.Ljus, mörk, normal
Gränser för riktnummerMarkerar gränser för amerikanska riktnummer. Du måste zooma in för att se det här lagret.Ljus, mörk, normal
Etiketter för riktnummerVisar etiketter för amerikanska riktnummer. Du måste zooma in för att se det här lagret.Ljus, mörk, normal
Gränser för storstadsområden i USA (CBSA)Markerar gränser för större och mindre statistiska storstadsområden i USA.Ljus, mörk, normal
Etiketter för storstadsområden i USA (CBSA)Visar etiketter för större och mindre statistiska storstadsområden i USA.Ljus, mörk, normal
Etiketter för vattenmassorVisar etiketter för vattenmassor.Allt
OrterVisar etiketter för orter.Allt
IntressepunkterVisar etiketter för intressepunkter som skolor, parker, kyrkogårdar, företag och viktiga byggnader. Det här lagret är beroende av zoomnivån.Allt
StadsdelarVisar etiketter för stadsdelar i städer. Du måste zooma in för att se det här lagret.Allt
Tåg- och tunnelbanestationerVisar namnen på tåg- och tunnelbanestationer. Du måste zooma in för att se det här lagret.Alla utom Satellit
ByggnadsytaVisar konturerna av byggnader, om tillgängligt. Du måste zooma in för att se det här lagret.Satellit, gator, utomhus
HusnummerVisar husnumren för byggnader, med och utan byggnadsyta. Du måste zooma in för att se det här lagret.Gator, utomhus
HöjdkurvorVisar linjer som indikerar vertikal höjdförändring i meter. Det här lagret är beroende av zoomnivån.Utomhus
## Lägga till lager för demografiska data i USA Om du använder Tableau-bakgrundskartan kan du aktivera en mängd fördefinierade datalager som visar folkräkningsinformation i USA. De data som visas i de här lagren är demografiska data som samlats in från amerikanska ACS Census. **Obs!** Kartdatalager är bara tillgängliga för platser i USA. För att lägga till datalager för platser utanför USA kan du ansluta till en WMS-server som innehåller önskad demografisk information. Mer information finns i [Använda WMS-servrar (Web Map Service)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_wms.htm). **Så här lägger du till ett amerikanskt datalager i kartvyn:** 1. Välj Karta > Kartlager 2. Gör följande i rutan Kartlager under **Datalager**: - Klicka på listrutemenyn **Lager** och välj ett datalager. - Klicka på listrutemenyn Efter och välj sedan att lagra data efter **Län**, **County**, **Postnummer** eller **Blockgrupp**. - Klicka på listrutemenyn Med för att välja ett färgschema. ![En visualisering som visar en karta över USA med datapunkter med rutan Datalager markerad ovanpå för att visa att datapunkterna på kartan visar befolkning per delstat med hjälp av ett blågrönt färgspektrum.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/buildmap4.png) När du har valt ett datalager läggs det till som skuggning på kartan och en förklaring visas som förklarar färgerna på lagren. Om du vill dölja eller visa förklaringen väljer du Karta > Kartförklaring. ## Ändra typ av markering När du lägger till ett geografiskt fält i vyn skapas en punktkarta som standard i Tableau. Du kan ändra den till en polygonkarta (ifylld karta), en linjekarta eller en termisk karta **Obs!** Ifyllda kartor är inte tillgängliga på orts- eller postnummernivån. Så här ändrar du en punktkarta till en ifylld karta eller linjekarta: - Klicka på listrutan Markeringstyp på kortet Markeringar och välj Karta. ![Listrutan för kortet Markeringar, med markeringstypen Karta vald.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_marks.png) Så här ändrar du en punktkarta till en termisk karta: - Klicka på listrutan Markeringstyp på kortet Markeringar och välj Densitet. ![Listrutan för kortet Markeringar, med markeringstypen Densitet markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/density_densitymark.png) ## Lägga till detaljnivåer Med kartor blir dina data mer detaljerade för varje detaljnivå du lägger till. Du kan till exempel titta på fetmanivåer på delstatsnivå, eller så kan du gå djupare till countynivå som i exemplen nedan. Om du lägger till eller tar bort detaljnivåer ändras din kartas sammansättning. ![En karta över USA med delstater skuggade i olika nyanser av grönt och gult.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_customize7.png) ![En karta över USA med delstater skuggade i olika nyanser av grönt och gult.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_customize8.png) Så här lägger du till detaljnivåer i vyn: - Från Dimensioner drar du ett geografiskt fält till Detalj på kortet Markeringar. ## Lägga till färg Det finns två sätt att lägga till färg i kartvyn: Du kan färglägga platser kategoriskt, eller så kan du färglägga platser kvantitativt. **Så här färglägger du platser på kartan kategoriskt:** - Dra en dimension från rutan **Data** till Färg på kortet Markeringar. Bilden nedan visar varje delstat i USA färgad efter region: Västra, Centrala, Södra och Östra. Dimensionen Region är på Färg på kortet Markeringar. ![En karta över USA som är segmenterad efter region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_customize3.png) Så här färglägger du varje plats på kartan kategoriskt: - Dra ett mätvärde från rutan **Data** till Färg på kortet Markeringar. Bilden nedan visar varje delstat i USA färgad enligt hur mycket försäljning de uppnått. Mätvärdet Försäljning är på Färg på kortet Markeringar. ![En ifylld karta över USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_customize2.png) Mer information om färg finns i [Färgpaletter och effekter](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties_color.htm). ## Lägga till etiketter Du kan lägga till etiketter på dina platser för att ge extra sammanhang. Du kan till exempel lägga till etiketter för platsnamn och försäljning. Om du vill lägga till etiketter till dina data drar du en dimension eller ett mätvärde från rutan **Data** till Etikett på kortet Markeringar. En etikett visas mitt i platsen (om polygon) eller vid sidan av platsen (om datapunkt). Du kan lägga till flera etiketter. ![En karta med länder märkta med landets namn och procentandel av försäljningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_customize10.png) ## Justera storleken på dina datapunkter Du kan justera storleken på dina datapunkter för att jämföra och kontrastera dem, eller göra mindre datapunkter lättare att se. Så här justerar du storleken på dina datapunkter enhetligt: - Klicka på Storlek på kortet Markeringar och justera reglaget åt vänster eller höger. ![Reglaget för markeringsstorlek.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_customize5.png) Så här justerar du storleken på dina datapunkter kvantitativt: - Från Mätvärden drar du ett fält till Storlek på kortet Markeringar. ![En punktkarta över mellanvästra USA som visar stadsområden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_customize4.png) ## Skapa anpassade verktygstips Du kan skapa anpassade verktygstips för att visa mer information om dina platser när din målgrupp hovrar över eller klickar på dem. Du kan ange din egen information som ska visas för alla markeringar, eller lägga till ett fält som uppdateras med information som är specifik för varje markering. ![En karta över USA med ett verktygstips för Colfaax County, New Mexico.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_customize6.png) **Så här lägger du till ett fält i ett verktygstips:** - Dra fältet från rutan Data till Verktygstips på kortet Markeringar. **Redigera ett verktygstips:** 1. Klicka på Verktygstips på kortet Markeringar. 2. I dialogrutan Redigera verktygstips formaterar du verktygstipset som du vill att det ska se ut. Mer information om hur du anpassar verktygstips finns i [Formatera verktygstips](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_specific_titlecaption.htm#Format_tooltips) och [Lägga till verktygstips till markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm#TooltipProp). ## Se även: [Kartläggningskoncept i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_build.htm) [Använda WMS-servrar (Web Map Service)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_wms.htm) [Använda Mapbox-kartor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_mapbox.htm) [Välja bakgrundskartor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Anpassa kartor ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Anpassa och ställa in en anslutning Du kan anpassa parametrarna för en anslutningssträng och för själva anslutningen med en TDC-fil. Detta gäller både ODBC- och JDBC-anslutningar. Om du anpassar en JDBC-baserad anslutning kan du även ändra parametrarna för anslutningssträngen i en egenskapsfil. Mer information finns i [Använda en egenskapsfil för att anpassa en JDBC-anslutning](#Using). Viktigt: TDC-filer kan användas för att anpassa funktionaliteten för en anslutning eller för att diagnostisera och lösa problem relaterade till anslutning till dina data. Tableau kan inte noggrant testa alla potentiella ändringar du kan göra med dessa filer. Att skapa och använda TDC-filer kräver manuell redigering och det är viktigt att testa dem noggrant innan de distribueras i en produktionsmiljö. ## Använda en TDC-fil för att anpassa anslutningen **Obs!** Du kan bara ha en TDC-fil per koppling. Om det finns flera TDC-filer som hänvisar till samma koppling kommer bara en att användas. TDC-filer (Tableau Datasource Customization) är XML-filer med ett .tdc-filnamnstillägg. De här filerna används för att anpassa Tableau-specifika inställningar. Det går även att använda TDC-filer för att definiera de ODBC-delar och SQL-standarder som ODBC-drivrutinen har stöd för i ODBC-baserade anslutningar. En TDC-fil innehåller ett leverantörsnamn, ett drivrutinsnamn och ett ``\-avsnitt (inkluderar även klass). Namnet på leverantören och drivrutinen måste matcha klassnamnet på den interna kopplingen. Vanligtvis matchar leverantörsnamnet drivrutinsnamnet. Två allmänna klassnamn används för kopplingar för andra databaser: - Vid användning av andra databaskopplingar (JDBC) är klassnamnet ”genericjdbc”. - Vid användning av andra databaskopplingar (ODBC) är klassnamnet ”genericodbc”. Om delar av den befintliga arbetsboken eller datakällfilen har anpassats redan används enbart de anpassade delarna i Tableau, inte de i TDC-filen. ### Strukturen på en TDC-fil Varje TDC-fil följer den här grundläggande strukturen: ... En TDC-fil har tre huvudsektioner: - Anpassningsvariabler för anslutningar - Namn på leverantörer och drivrutiner - Själva anpassningarna Avsnittet `connection-customization` inkluderar följande: - **class**: Den datakälla som du vill ansluta till och anpassa. - **enabled**: Anger om anpassningarna av TDC-filanslutningen tillämpas. Alltid satt till ”sant” i TDC-filen. - **version**: Tableau ignorerar versionsnumret. Nästa avsnitt är avgörande då det identifierar leverantörens och drivrutinens namn gällande databasleverantören för den här TDC-filens datakälla. Varje TDC-fil kan endast kopplas till en datakälla. För våra inbyggda datakällor måste båda dessa namn matcha datakällans klassnamn – såsom ”teradata” för våra Teradata-anslutningar. För ODBC-datakällor måste leverantörens och drivrutinens namn för TDC-filen matcha det som rapporteras till Tableau av databasen och drivrutinen – såsom ”SQLite” och ”SQLite3 ODBC Driver”, respektive. Det sista avsnittet listar de faktiska anslutningsanpassningarna. Två exempel på TDC-filer är en generisk ODBC-anslutning och en ändring av en inbyggd Salesforce-anslutning. Observera att detta endast är exempel och att anpassningarna som anges inte har valts för att uppnå ett specifikt mål. ## Använda en egenskapsfil för att anpassa en JDBC-anslutning Egenskapsfiler används i JDBC-anslutningen direkt via JDBC-drivrutinen. De är filer med oformaterad text och ett ”.properties”-filnamnstillägg. De innehåller nyckelvärdespar för varje anslutningsparameter. Användning av egenskapsfiler med JDBC-anslutningar liknar användningen av `odbc-connect-string-extras`\-parametrar i TDC-filer för ODBC-anslutningar. **Obs!** Egenskapsfiler ska ha Latin-1-format (se [https://en.wikipedia.org/wiki/.properties](https://en.wikipedia.org/wiki/.properties)). Det går däremot att spara filen i UTF-8-format utan BOM (Byte Order Mark) så länge den endast innehåller ASCII-tecken. Placera nyckelvärdesparet på en egen rad utan avgränsare i filen. Ge filen samma namn som på motsvarande koppling men lägg till filnamnstillägget ”.properties”. Egenskapsfilen för en SAP HANA-koppling blir till exempel ”saphana.properties”. ## Installera tdc- och egenskapsfiler När en anpassningsfil (antingen en TDC-fil eller en egenskapsfil) har skapats måste den placeras i specifika datakällsmappar för att kunna identifieras och användas av Tableau-produkter. Om användare till exempel ska publicera innehåll från Tableau Desktop till Tableau Server måste anpassningarna kopieras till båda produktkatalogerna. När filen har kopierats till lämpliga kataloger måste Tableau (inklusive alla noder om Tableau Server används) startas om för att ändringarna ska träda i kraft. Katalogsökvägen i en standardinstallation anges nedan. #### Programsökvägar för Tableau Desktop - Desktop/Windows: `C:\Users\myuser\My Tableau Repository\Datasources` - Desktop/Mac: `~/Documents/My Tableau Repository/Datasources` - Prep Builder/Windows: `C:\Users\myuser\Documents\My Tableau Prep Repository\Datasource` - Prep Builder/Mac: `~/Documents/My Tableau Prep Repository/Datasources` - Bridge/Windows: `C:\Users\myuser\Documents\My Tableau Bridge Repository\Datasources` - Bridge/Linux: `/root/Documents/My_Tableau_Bridge_Repository/Datasources/` #### Tableau Server-sökvägar **Obs!** Anpassningsfiler måste kopieras till rätt katalog för varje servernod som används. - **Windows**: - Server: `C:\Program Files\Tableau\Tableau Server\data\tabsvc\vizqlserver\Datasources C:\Program Files\Tableau\Tableau Server\packages\bin.` - Virtuella anslutningar: `C:\Program Files\Tableau\Tableau Server\data\tabsvc\minerva\Datasources` - Prep-flöden: `C:\Program Files\Tableau\Tableau Server\data\tabsvc\flowprocessor\Datasources` - Prep-webbredigering: `C:\Program Files\Tableau\Tableau Server\data\tabsvc\flowminerva\Datasources` - **Linux**: - Server: `/var/opt/tableau/tableau_server/data/tabsvc/vizqlserver/Datasources/` - Virtuella anslutningar: `/var/opt/tableau/tableau_server/data/tabsvc/minerva/Datasources/` - Prep-flöden: `/var/opt/tableau/tableau_server/data/tabsvc/flowprocessor/Datasources/` - Prep-webbredigering: `/var/opt/tableau/tableau_server/data/tabsvc/flowminerva/Datasources/` När du har sparat den anpassade TDC-filen eller egenskapsfilen på rätt plats och startar om programmet används de på alla anslutningar med samma typ av datakälla. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Anpassa tabellberäkningar Du kan alltid anpassa en tabellberäkning genom att redigera den i dialogrutan Tabellberäkningar. Det finns dock andra och mer specialiserade sätt att anpassa en tabellberäkning. ## Anpassa en tabellberäkning med snabbmenyn Klicka på valfritt fält i vyn för att se en snabbmeny som visar olika sätt att anpassa fältet. Om ett fält i vyn har en tabellberäkning kan du ändra alternativet Beräkna med. Det vill säga alternativet som fastställer riktningen och omfattningen av beräkningen i förhållande till vyns visuella struktur. Du kan göra detta genom att klicka på fältet och sedan välja ett alternativ från listan Beräkna med. Tabellberäkningarna Skillnad från, Procentuell skillnad från och Procent från låter dig även ange ett annat fält från vilket skillnaden ska beräknas. Du kan göra detta genom att klicka på fältet och sedan välja ett alternativ från listan Relativt till. Alternativen är Föregående, Nästa, Första och Senaste. ## Anpassa en tabellberäkning med beräkningsredigeraren Du kan dra en tabellberäkning till beräkningsredigeraren för att redigera den: ![Beräkningsredigeraren som visar den underliggande beräkningen för en tabellberäkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations_customize1.png) Medan en tabellberäkning redigeras i beräkningsredigeraren kan du klicka på Standardtabellberäkning i nedre högra hörnet för att öppna beräkningen i dialogrutan Tabellberäkning. Detta låter dig skapa ett nytt namngivet och beräknat fält som använder samma tabellberäkning som det du baserar beräkningen på. ## Kapslade tabellberäkningar En kapslad tabellberäkning kan vara en av två typer av beräknade fält: - Ett beräknat fält som innehåller mer än ett beräknat fält med en tabellberäkning (såsom i exemplet nedan) eller - ett beräknat fält som i sig har en tabellberäkning och inkluderar minst ett beräknat fält med en tabellberäkning. Kapslade tabellberäkningar låter dig ställa in Beräkna med\-konfigurationer för individuella beräkningar, oberoende av varandra. Här följer ett scenario som du kan prova med datakällan Urval - Superstore, som ingår i Tableau Desktop. Detta resulterar i en kapslad tabellberäkning. 1. Dra Underkategori till Kolumner och Region till rader. 2. Skapa ett beräknat fält, _1-nest_, med definitionen `TOTAL(SUM([Sales]))`. TOTAL är en tabellberäkningsfunktion vilket innebär att det här beräknade fältet automatiskt har en tabellberäkning. När du använder det i vyn kommer fältet att ha den tabelltriangeln, vilket indikerar en tabellberäkning: ![Ett mätvärdesfält med triangelikonen som indikerar en tabellberäkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations_indicator.png) Se [Funktioner för tabellberäkning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_tablecalculation.htm) för information om tabellberäkningsfunktioner. 3. Skapa ett tredje beräknat fält, _2-nest_, med definitionen `TOTAL(SUM([Profit]))`. 4. Skapa ett tredje beräknat fält, _3-nest_, med definitionen `[1-nest] + [2-nest]`. 5. Dra _3-nest_ och släpp det till höger om `Sub-Category` on Kolumner. 6. Klicka på _3-nest_ på Kolumner och välj Redigera tabellberäkning. Dialogrutan Tabellberäkningar låter dig nu konfigurera de underliggande tabellberäkningarna separat: ![Alternativmenyn för tabellberäkning som visar listrutemenyn för kapslade beräkningar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations_nest.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Anpassade datum Anpassade datum är användbara om du alltid använder ett datum vid en specifik nivå, eller om du vill skapa beräkningar som grundas på ett klassat eller trunkerat datum. Du kan skapa ett anpassat datum i rutan Data eller genom att ange en beräkning med funktionerna `DATEPART` eller `DATETRUNC`. 1. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på ett datumfält i rutan Data och välj Skapa > Skapa anpassat datum. 2. Öppna listan Detalj och välj nivån du vill använda. 3. Ange om du vill att det anpassade datumet ska vara diskret (välj Datumdelar) eller kontinuerligt (välj Datumvärde). ![Ett gränssnitt för att skapa ett anpassat datumfilter, med alternativ för visning per kvartal.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/customdate1.png) 4. Valfritt: ange ett anpassat namn för fältet. 5. Klicka på OK när du är klar. Anpassade datum som har skapats på det här sättet visas som nya fält i rutan Data. ## Exempel: Formatera kolumnrubriker som dag, månad, år I det här exemplet används datakällan Urval – Superstore. 1. Dra \[Orderdatum\] till Kolumner. 2. Dra Försäljning till Rader. 3. Högerklicka på \[Order Date\] på hyllan Kolumner och välj Mer > Anpassat. 4. I dialogrutan Anpassat datum väljer du Dag/månad/år från listrutan Detalj. Vyn har nu kolumnrubrikerna i korrekt format: ![Ett linjediagram över försäljningstrender från den 4 januari 2011 till den 2 februari 2011.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/month_day_year.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Anpassade datumformat Den här artikeln går över hur man använder det anpassade fältet datumformat för att formatera datum i en vy. Se [Datum och tider](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/dates.htm) eller [Ändra datumnivåer](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/dates_levels.htm) för en översikt över hur Tableau arbetar med datum. Se [Datumegenskaper för en datakälla](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/date_properties.htm) för hur du ställer in datumegenskaper för en **datakälla**. ## Så hittar du det anpassade fältet datumformat ### Formatera ett datumfält i en vy (Tableau Desktop) Om du vill formatera ett datumfält i en vy i Tableau Desktop högerklickar du (Control-klickar på Mac) på fältet och väljer Formatera. ![En snabbmeny från en vy med formaterigsalternativet markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/date_format_view.png) Då öppnas rutan Format till vänster i vyn. Välj fältet Datum. ![En rubrikruta med listrutemenyn för datumformatering markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/date_format_pane.png) Tableau visar en lista över tillgängliga format. Om du arbetar med en del med diskret datum visas de alternativ som är relevanta för den datumdelen (till exempel automatiskt, tvåsiffrigt och fyrsiffrigt för **ÅR(\[Orderdatum\])**). För kontinuerliga eller diskreta exakta datum är den sista posten i listan Anpassad. Du kan ange ett anpassat datum med formatsymbolerna som anges i tabellen med symboler för datumformat som stöds, antingen enskilt eller kombinerat. ### Formatera ett datumfält i en vy (Tableau Cloud och Tableau Server) Om du vill formatera ett datumfält i en vy i Tableau Cloud och Tableau Server högerklickar du (Control-klickar på Mac) på fältet och väljer Formatera datum. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CustomDate_Cloud.png) ### Formatera ett datumfält i rutan Data (endast Tableau Desktop) Du kan formatera ett datumfält i rutan Data genom att högerklicka på fältet och välja Standardegenskaper > Datumformat. ![Fönstret Standarddatumformat med olika datumformateringsalternativ och alternativet Anpassat valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/date_format_custom.png) Datumformaten i tabellen stöds när arbetsboken är ansluten till ett Tableau-extrakt eller har en liveanslutning till en datakälla som även den har stöd för datumformatet. (Se datakällans dokumentation för att verifiera stödet för datumformatet du vill ha.) Tableau hämtar datumformat från datakällan. Tableau Server kan också hämta datumformat från användarkontot Kör som på den server som kör Tableau Server. **Obs!** Följande datumformat kanske inte är desamma som de som används med funktionen [Typkonvertering](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_typeconversion.htm). Se [Konvertera ett fält till ett datumfält](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/data_dateparse.htm) för mer information om hur du använder funktionen DATEPARSE. ## Symboler för datumformat som stöds Använd följande symboler för att skapa ett anpassat datumformat.
SymbolBeskrivning
(:)Tidsavskiljare. Inom vissa språkzoner används ett annat tecken för att representera tidsavskiljaren. Tidsavskiljaren separerar timmar, minuter och sekunder när tidsvärdena formateras. Det faktiska tecknet som används som tidsavskiljare i formaterad utdata fastställs av dina systeminställningar.
(/)Datumavskiljare. Inom vissa språkzoner används ett annat tecken för att representera datumavskiljaren. Datumavskiljaren separerar dagen, månaden och året när datumvärdena formateras. Det faktiska tecknet som används som datumavskiljare i formaterad utdata fastställs av dina systeminställningar.
cVisa datumet som ddddd och tiden som
ttttt, i den ordningen. Visar endast datuminformation om det inte finns någon bråkdel i datumets nummerserie. Visar endast tidsinformation om det inte finns någon heltalsdel.
dVisar dagen som ett tal utan inledande nolla (1–31).
ddVisar dagen som ett tal med inledande nolla (01–31).
dddVisar dagen som en förkortning (sön, lör).
ddddVisar dagen som ett fullständigt namn (söndag, lördag).
dddddVisar datumet som ett fullständigt datum (inklusive dag, månad och år), formaterat enligt ditt systems korta formatinställningar för datum. Standardformatet för korta datum är m/d/yy.
ddddddVisar ett datums nummerserie som ett fullständigt datum (inklusive dag, månad och år) formaterat enligt den långa datuminställningen som detekteras av ditt system. Standardformatet för långa datum är mmmm dd, yyyy.
aaaaSamma som dddd men är istället den lokaliserade versionen av strängen.
wVisar veckodagen som ett tal (1 för söndag, till 7 för lördag).
wwVisar veckan under året som ett tal (1–54).
MVisar månaden som ett tal utan inledande nolla (1–12). Om h eller hh följer omedelbart av m, visas minut istället för månad.
MMVisar månaden som ett tal med inledande nolla (01–12). Om h eller hh följer omedelbart av m, visas minut istället för månad.
MMMVisar månaden som en förkortning (jan till dec).
MMMMVisar månaden som ett fullständigt månadsnamn (januari till december).
MMMMMVisar månaden som en förkortning med endast en bokstav (J till D)
ooooSamma som MMMM, men lokaliserat.
qVisar kvartalet under året som ett tal (1–4).
yVisar dagen under året som ett tal (1–366).
yyVisar året som ett tal med två siffror (00–99).
ååååVisar året som ett tal med fyra siffror (100–9999).
hVisar timmen som ett tal utan inledande nollor (0–23).
HhVisar timmen som ett tal med inledande nollor (00–23).
NVisar minuten som ett tal utan inledande nollor (0–59).
NnVisar minuten som ett tal med inledande nollor (00–59).
SVisar sekunden som ett tal utan inledande nollor (0–59).
SsVisar sekunden som ett tal med inledande nollor (00–59).
000Visar millisekunder. Använd en punkt som avskiljare innan du anger millisekunder.
t t t t tVisar en tid som en fullständig tid (inklusive timme, minut och sekund), formaterad med tidsavskiljaren som har definierats av tidsformatet, såsom det detekteras av ditt system. En inledande nolla visas om alternativet för inledande nolla är valt och tiden är före 10.00 eller 22.00. Standardtidsformatet är h:mm:ss.
AM/PMAnvänder en klocka med 12 timmar och visar AM som versaler med alla timmar före 12.00. Visar PM som versaler med alla timmar mellan 12.00 och 23.59.
am/pmAnvänder en klocka med 12 timmar och visar AM som gemener med alla timmar före 12.00. Visar PM som gemener med alla timmar mellan 12.00 och 23.59.
A/PAnvänder en klocka med 12 timmar och visar A som versal med alla timmar före 12.00. Visar P som versal med alla timmar mellan 12.00 och 23.59.
a/pAnvänder en klocka med 12 timmar och visar A som gemen med alla timmar före 12.00. Visar P som gemen med alla timmar mellan 12.00 och 23.59.
AMPMAnvänder en klocka med 12 timmar och visar AM-strängen bokstavligen såsom den definieras av ditt system med alla timmar före 12.00, Visar PM-strängen bokstavligen såsom den definieras av ditt system med alla timmar mellan 12.00 och 23.59. AMPM kan vara antingen versaler eller gemener, men strängen som visas matchar strängen såsom den definieras enligt dina systeminställningar. Standardformatet är AM/PM.
## Exempel på anpassade datumformat Alla symbolerna för datumformat i tabellen ovan kan användas ensamma eller som en kombination. Att ange ett anpassat format såsom yyyy-MM-dd HH:mm:ss.000 skulle skapa datum i formatet 2015-05-10 11:22:16.543. Ett sådant format kan vara lämpligt för vetenskapliga data. Att ange ett anpassat format såsom DDDD DD skulle skapa datum som visar veckodagen och dagen, såsom visas nedan. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/FormattingNumbersDates_CustomDateFinal.png) Att ange ett anpassat format såsom `yy-mm-dd (dddd)` skulle skapa datum i formatet **18-01-04 (torsdag)**. Att ange ett anpassat format såsom `"Q"1 YYYY` skulle skapa datum som visar **Q1 2018**. ## Stöd för japanska era-baserade datumformat Tableau stöder japanska kejsarera-baserade datumformat (Wareki). Så tillämpar du ett era-baserat datumformat på ett fält i din vy: 1. Ställ in arbetsbokens språkzon till japanska. 2. Högerklicka på fältet i vyn som du vill ställa in ett datumformat för. 3. Välj Formatera. 4. Välj ett format i rutan Format som hittas i listrutan Datum. Om formatet du vill ha inte finns i listan kan du skapa ett anpassat datumformat. Du kan göra detta genom att välja Anpassat format i rutan Datum och sedan ange formatet med hjälp av datumplatshållare i Tableau. Följande era-baserade platshållare för år är tillgängliga:
SymbolBeskrivning
gKort namn på eran (såsom H för Heisei-eran).
ggNamn på en era (såsom 平成).
gggLångt namn på eran (för japanska är detta samma som den vanliga erans namn).
eEra-baserat år, t.ex. 1 för det första året i en era.
eeEra-baserat år, t.ex. 01 för det första året i en era. Om det bara finns en siffra har det era-baserade året en nolla tillagd längst fram.
Om arbetsbokens språkzon inte är japanska kan du skapa ett anpassat datumformat och sedan infoga språkkoden !ja\_JP! framför formatet, så att det ser ut som följer: `!ja_JP! gg ee"年"mm"月"dd"日"` Språkkoden tvingar datumet att bearbetas som om det vore ett japanskt datum. Era-baserade datum stöds inte fullt ut av webbläsarvyn i Tableau Server. Tänk framför allt på detta om du publicerar en arbetsbok med ett interaktivt filter då platshållarna e och g inte fylls i: ![ ](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/japaneseEra.png) För att undvika det här problemet bör du inte visa era-baserade datum i interaktiva filter om arbetsboken ska visas i en webbläsare. ## Använda bokstavlig text i ett datumformat Du kanske vill att ditt datumformat ska innehålla några ord eller fraser såsom **Räkenskapskvartalet q av yyy**. Men om du anger den texten direkt i Tableau-rutan Formatera kan den bearbeta bokstäverna som datumdelar: ![ ](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dateFormatEscape.png) Placera dubbla citattecken runt de bokstäver och ord som inte ska bearbetas som delar av datumet: `"Fiscal Quarter" q "of" yyyy`. Om du vill ha ett bokstavligt citat inuit ett citat kan infoga den här koden: `"\""`. Till exempel skulle formatet `"Fiscal "\"" Quarter"` formateras som **Räkenskap ” Kvartal**. ## Formatera syntax i funktionen DATEPARSE för extraktdatakällor Om du använder funktionen DATEPARSE i ett extrakt ska du använda syntaxen som definieras av Unicode Consortium. I den här tabellen visas de format som stöds av funktionen DATEPARSE.
DatumdelSymbolExempelutdata
År

yy

y, yyyy

Y

26

2026

2026 (används för kalendrar baserade på vecka under året)

Kvartal på året

Q

QQ

QQQ

QQQQ

2

02

Q2

2:a kvartalet

Månad

M

MM

MMM

MMMM

9

09

sep

September

Vecka under åretw, ww47
Veckodag

E, EE, EEE

EEEE

EEEEE

Mån

Måndag

M

Dag i månaden

d

dd

1, 15

01, 15

Dag under året (1-365)D23, 143

Timme (1-12)

h

hh

8

08

Timme (0-23)

H

hh

8

08

Minut

m

mm

8

08

Sekund om en minut

s

ss

5

05

Bråkdel av en sekund

S

SS

SSS

SSSS

2

23

235

2350

Millisekunder i dagA34532
Period (am/pm-markör)a, aa, aaaAM, am, PM
Tidszon

z, zz, zzz

zzzz

Z, ZZ, ZZZ

ZZZZ

PDT

Pacific Daylight Time (sommartid för PST)

-0800

PST-08:00

För en mer fullständig lista över datumsymboler, se sidan [Översikt över formatering av datum och tider över de internationella komponenterna](https://unicode-org.github.io/icu/userguide/format_parse/datetime/) (på engelska) för Unicode. **Obs!** Vissa datumformat stöds inte av alla databaser och filtyper. ### Anmärkningar om datumformat i .hyper-extrakt
TidsenhetAnmärkningar
EraEj tillämpligt
År

Alla symboler stöds i .hyper-extrakt med undantag för ”U”.

Obs!

  • Negativa värden betecknar ett år före Kristus (BC). Till exempel returnerar DATEPARSE('y','-10') första januari 11 BC och DATEPARSE('y','-0') returnerar första januari 1 BC.

  • När du arbetar med kalenderåret ”y” begär mönstret ”yy” de två lägsta siffrorna för årtalet. För tal < 70 returnerar funktionen DATEPARSE året 2000+x. För tal >= 70 returnerar funktionen DATEPARSE året 1900+x.

  • När du arbetar med ”Y” i kalendrar som baseras på ”ISO-veckodatum” sker årsövergången med en veckogräns och kan skilja sig från kalenderövergången som baseras på år. Beteckningen ”Y” används tillsammans med mönstertecknet ”w” i ISO-kalendern med år-veckor. ISO-systemet vecka-datum är i själva verket ett kalendersystem skottveckor som är en del av ISO 8601-standarden för datum och tid. I likhet med ”y” anger negativa värden för ”Y” ett år före Kristus (BC).

Månad

Alla symboler stöds i .hyper-extrakt med undantag för ”I”.

Obs! 

  • Månadsbeteckningarna används tillsammans med ”d” för dagnummer.

  • Till skillnad från ICU tillåter .hyper-extrakt värdena 1–12. Andra värden resulterar i ett fel.

Vecka

Alla symboler stöds i .hyper-extrakt med undantag för ”W”.

Obs!

  • När du arbetar med ”w” tillåter .hyper-extrakt endast giltiga veckor – till skillnad från ICU. Ett år har 52 eller 53 veckor (ISO 8601). Funktionen DATEPARSE validerar inmatningen. Ett fel inträffar till exempel för den 53:e veckan år 2016 då det inte finns någon 53:e vecka år 2016.

  • När du arbetar med ”W” stöder ICU inte den här beteckning. Den är dock användbar för datum såsom 1:a måndagen i september.

Dag

Obs!

  • När du arbetar med ”d” tillåter .hyper-extrakt endast giltiga dagnummer – till skillnad från ICU. Ett fel inträffar till exempel för 31 februari.

  • När du arbetar med ”D” tillåter .hyper-extrakt endast giltiga dagnummer – till skillnad från ICU. Ett fel inträffar till exempel för den 366:e dagen i 2017.

Timme

Endast symbolerna ”h” och ”H” stöds i .hyper-extrakt.

Obs!

  • När du arbetar med ”h” tillåter .hyper-extrakt inte negativa värden för det här fältet. Negativa värden resulterar i ett fel.

  • När du arbetar med ”H” tillåter .hyper-extrakt inte negativa värden för det här fältet. Negativa värden resulterar i ett fel.

MinutObs! Till skillnad från ICU tillåter .hyper-extrakt inte negativa värden för det här fältet. Negativa värden resulterar i ett fel.
Sekund

Obs! 

  • Till skillnad från ICU tillåter .hyper-extrakt inte negativa värden för det här fältet. Negativa värden resulterar i ett fel.

  • När du arbetar med ”S”, returnerar DATEPARSE('ss.SSSS', '12.3456') 1990-01-01 00:00:12:3456 AD.
KvartalObs! Till skillnad från ICU tillåter .hyper-extrakt endast värdena 1–4. Alla andra värden resulterar i ett fel.
Veckodag

Obs! 

  • När du arbetar med ”e” och ”ee” tillåter .hyper-extrakt endast värdena 1–7 till skillnad från ICU. Alla andra värden resulterar i ett fel.

  • När du arbetar med ”c..cc” tillåter .hyper-extrakt endast värdena 1–7 till skillnad från ICU. Alla andra värden resulterar i ett fel.

PunktEj tillämpligt
## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Ansluta till dina data Innan du kan bygga en vy och analysera data måste du först koppla Tableau Desktop Public till dessa data.Tableau Desktop Public har stöd för att ansluta till en mängd olika data, som lagras på flera olika platser.Dina data kan till exempel lagras på din dator i ett kalkylblad eller en textfil, eller i en databas med stordata, relationsdata eller kub (flerdimensionell) på en server i ditt företag.Eller så kan du ansluta till data från offentliga domäner som är tillgängliga på webben, till exempel information från U.S. Census Bureau, eller till en molndatabas, till exempel Google Analytics, Amazon Redshift eller Salesforce.Du kan titta på en visuell genomgång av den här processen i utbildningsvideon [Ansluta till data med Tableau Desktop](https://www.tableau.com/sv-se/learn/tutorials/on-demand/connecting-data-tableau-desktop?playlist=509089) (på engelska, 3 minuter). Från och med 2019.3 är Tableau Catalog tillgänglig som en del av Data Management\-utbudet för Tableau Server och Tableau Cloud.När Tableau Catalog är aktiverat i miljön kan du, förutom att ansluta till publicerade datakällor, ansluta till databaser och tabeller från Tableau Server i rutan Anslut i Tableau Desktop.Mer information om Tableau Catalog finns i "Om Tableau Catalog" i hjälpen för [Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/dm_catalog_overview.htm) eller [Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/dm_catalog_overview.htm).Från och med version 2021.4 innehåller Data Management virtuella anslutningar, en central åtkomstpunkt för data.Mer information finns i "Om virtuella anslutningar och datapolicyer” i hjälpen för [Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/dm_vconn_overview.htm) eller [Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/dm_vconn_overview.htm). Relaterade resurser och videoklipp finns i [Ansluta till data med Tableau Desktop](https://www.tableau.com/sv-se/learn/tutorials/on-demand/connecting-data-tableau-desktop?playlist=509089). ## Tableau Desktop När du startar Tableau Desktop visas de datakopplingar som är tillgängliga för dig i rutan **Anslut**, som är den vänstra rutan på **startsidan**.Under Sök efter data väljer du Tableau Server för att hitta data med hjälp av Tableau Server eller Tableau Cloud.Filtyper listas därefter, sedan vanliga servertyper, eller servrar som du nyligen har anslutit till.Klicka på **Mer** för att se den fullständiga listan över datakopplingar som du kan använda. För de filer och databaser som stöds har Tableau inbyggda kopplingar som har skapats och optimerats för de datatyperna.Om fil- eller databastypen är listad under Anslut, använder du den namngivna kopplingen för att ansluta till dina data.Om fil- eller databastypen inte finns med i listan kan det hända att du kan skapa en egen anslutning med hjälp av Andra databaser (JDBC), Andra databaser (ODBC), en webbdatakoppling eller ett plugin-program för kopplingar som konstruerats med Tableaus SDK för kopplingar.Tableau ger begränsad support för anslutningar som du skapar med dessa alternativ. Vilka datakopplingar som stöds av ditt exemplar av Tableau Desktop beror på vilken version du har köpt.Mer information finns i listan över [datakopplingar](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/exampleconnections_overview.htm) på Tableaus webbplats.När du har anslutit till data kan du spara anslutningarna så att de visas under avsnittet **Sparade datakällor** i rutan **Anslut**. Du anger olika information för varje enskild dataanslutning som du vill skapa.För de flesta dataanslutningar måste du till exempel ange ett servernamn och dina inloggningsuppgifter.Med vissa dataanslutningar kan du [Köra inledande SQL](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/connect_basic_initialsql.htm)\-instruktioner, och SSL-aktiverade servrar kräver att du markerar kryssrutan Kräv SSL när du ansluter.I följande avsnitt anges den specifika information som du måste tillhandahålla för varje typ av data som du vill ansluta till. **Tips:** Du kan snabbt skapa en datakälla i Tableau genom att kopiera och klistra in data med hjälp av urklippet.Mer information finns i [Skapa en datakälla eller lägg till en ny anslutning med data i urklipp](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/clipboard_datasource.htm). ## Begär en ny koppling Om Tableau inte har en intern (inbyggd) koppling för dina data kan du beställa en på Tableau Community.Använd [Idéer](https://community.tableau.com/community/ideas) på Community för att söka efter din koppling och se om den har begärts – och rösta för den om den har begärts.Lägg till den om den inte finns med i listan.Tableau granskar regelbundet idéer på Community för att avgöra vilka funktioner som bör läggas till i produkten. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Ansluta till en anpassad SQL-fråga **Obs!** Användning av anpassad SQL kan påverka en arbetsboks prestanda. Att arbeta med DBA säkerställer bästa möjliga anpassade SQL-fråga. För att utföra de operationer som krävs för att skapa vyer i Tableau Desktop måste Tableau kunna kontrollera WHERE, GROUP BY och andra SQL-satser. Eftersom en anpassad SQL-fråga kan innehålla dessa element, och Tableau inte kan föra in dem i befintlig SQL, måste Tableau omsluta den anpassade SQL-satsen i en select-sats. När en anpassad SQL-anslutning fungerar långsamt, eller ger ett fel, är det ofta resultatet av den anpassade SQL-omslutningen som Tableau Desktop utför. Med de flesta databaser kan du ansluta till en specifik fråga i stället för till hela datauppsättningen. Eftersom databasernas SQL-syntax skiljer sig åt en aning kan den anpassade SQL-fråga som du använder för att ansluta till en databas skilja sig från den som du använder för att ansluta till en annan. Anpassad SQL kan dock vara användbart om du vet exakt vilken information du behöver och om du vet hur man skriver SQL-frågor. Anpassad SQL kan vara bra i många fall, till exempel för att förena data från olika tabeller, omarbeta fält för att skapa korsdatabaskopplingar, strukturera om eller minska storleken på data för analysändamål och mycket mer. För datakällor i form av Excel- och textfiler är det här alternativet endast tillgängligt i arbetsböcker som skapats före Tableau Desktop 8.2 eller om Tableau Desktop för Windows används med den äldre anslutningen. Om du vill ansluta till Excel eller textfiler med den äldre anslutningen ansluter du till filen och klickar sedan på listrutemenyn Öppna i dialogrutan Öppna och väljer Öppna med Äldre anslutning. **OBS!** Från och med Tableau 2020.2 stöds inte längre äldre Excel- och textanslutningar. Se dokumentet [Legacy Connection Alternatives](https://community.tableau.com/s/question/0D54T00000CWdGaSAL/legacy-connection-alternatives) (Äldre anslutningsalternativ) i vårt Tableau-community för alternativ till att använda den äldre anslutningen. ## Ansluta till en anpassad SQL-fråga 1. När du har anslutit till dina data dubbelklickar du på alternativet Ny anpassad SQL på sidan Datakälla. ![En tabell med leverantörer och deras namn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/customsql_newcustomsql.png) 2. Skriv eller klistra in frågan i textrutan. Frågan måste vara en enskild SELECT\*-sats. ![Ett fönster som visar en SQL-fråga om att hämta data från ordningstabellen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/customsql1.png) 3. Klicka på OK när du är klar. När du klickar på OK körs frågan och tabellen för den anpassade SQL-frågan visas i arbetsytans logiska lager. Endast relevanta fält från den anpassade SQL-frågan visas i datarutnätet på sidan Datakälla. ![En detaljerad vy av ett anpassat SQL-frågegränssnitt som visar filter och datakällans ordning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/customsql_ds_logical.png) Mer information om arbetsytans logiska och fysiska lager finns i [Tableaus datamodell](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_datamodel.htm). ### Exempel på anpassade SQL-frågor **Kombinera tabeller lodrätt (förening)** Om du behöver föra samman olika data kan du använda alternativet för att förena data i arbetsytans fysiska lager i Tableau. I vissa fall stöder inte databasen det här alternativet. Då kan du använda anpassad SQL i stället. Låt säga att du har följande två tabeller: November och December.
NovemberDecember
En tabell med gäst-ID:n och motsvarande partistorlekar.En tabell med gäst-ID:n och motsvarande partistorlekar.
Du kan använda följande anpassade SQL-fråga för att lägga till den andra tabellen, December, till den första tabellen, November: `SELECT * FROM November UNION ALL SELECT * FROM December` Resultatet från frågan ser ut så här i datarutnätet: ![En tabell som visar gäst-ID:n och normaliserade partistorlekar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/customsql_union_after.png) Mer information om föreningar finns i [Förena dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/union.htm). **Ändra datatypen för ett fält för att skapa en korsdatabaskoppling** Om du vill skapa en koppling mellan två tabeller i arbetsytans fysiska lager måste fälten som du kopplar ha samma datatyp. Om fälten inte har samma datatyp kan du använda anpassad SQL för att ändra fältets datatyp (cast-funktionen) innan du skapar kopplingen. Anta till exempel att du vill koppla två tabeller, Main (Primär) och Sub (Underordnad), med fältet Root (Rot) respektive fältet ID. Fältet Root (Rot) är ett numeriskt fält och fältet ID är ett strängfält. Du kan använda följande anpassade SQL-fråga för att ändra datatypen för Root (Rot) från ett numeriskt värde till en sträng, så att du kan koppla tabellerna Main (Primär) och Sub (Underordnad) med fälten Root (Rot) och ID. `SELECT [Main].[Root] AS [Root_Number] CAST([Main].[Root] AS INT] AS [Root_String] FROM [Main]` Den här frågan returnerar det ursprungliga Root-fältet (Rot) och samma fält när det har konverterats till en sträng. ![En tabell som visar numeriska data och motsvarande strängvärden efter en SQL-sändningsåtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/customsql_cast_after.png) Mer information om kopplingar och korsdatabaskopplingar finns i [Koppla dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joining_tables.htm). **Minska storleken på data** Ibland när du arbetar med väldigt stora datauppsättningar kan du spara tid genom att först minska storleken på dina data. Anta till exempel att du har en stor tabell med namnet FischerIris. Med följande anpassade SQL-fråga kan du hämta de angivna kolumnerna och posterna och därigenom minska storleken på datauppsättningen som du ansluter till från Tableau. `SELECT [FischerIris].[Species] AS [Species], [FischerIris].[Width] AS [Petal Width], COUNT([FischerIris].[ID]) AS [Num of Species] FROM [FischerIris] WHERE [FischerIris].[Organ] = 'Petal' AND [FischerIris].[Width] > 15.0000 GROUP BY [FischerIris].[Species], [FischerIris].[Width]` **Strukturera om data (pivotera)** Ibland kanske du arbetar med en tabell som behöver struktureras om före analysen. Den här typen av uppgift kan utföras i arbetsytans fysiska lager i Tableau med hjälp av alternativ som till exempel pivotering, men det är möjligt att din databas inte stöder detta. I så fall kan du använda anpassad SQL i stället. Anta till exempel att du har följande tabell: ![En tabell som visar säsongsbetonade ID:n och antalet varor kategoriserade efter orsaker, som defekter eller storleksproblem.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/customsql_pivot_before.png) Om du vill ändra tabellens struktur och optimera data för analys i Tableau kan du använda följande anpassade SQL-fråga: `SELECT Table1.Season ID AS [Season ID], Table1.Items - Don't like AS [Quantity], "Don't Like" AS [Reason] FROM Table1 UNION ALL SELECT Table1.Season ID AS [Season ID], Table.Items - Defective AS [Quantity], "Defective" AS [Reason] FROM Table1 UNION ALL SELECT Table1.Season ID AS [Season ID], Table1.Items - Too big AS [Quantity], "Too Big" AS [Reason] FROM Table1 UNION ALL SELECT Table1.Season ID AS Season ID, Table1.Items - Too small AS [Quantity] "Too Small" AS [Reason] FROM Table1` Resultatet från frågan ser ut så här i datarutnätet: ![En tabell som visar säsongsbetonade ID:n och orsaker till kundernas missnöje.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/customsql_pivot_after.png) Mer information om hur du pivoterar data finns i [Pivotera data från kolumner till rader](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/pivot.htm). **Kombinera (koppla) och aggregera data** Om du behöver kombinera tabeller och aggregera data kan du använda både en koppling och alternativen för standardaggregeringstyp i det fysiska lagret för arbetsytan i Tableau. I vissa fall kan du behöva använda anpassad SQL i stället. Låt säga att du har följande två tabeller: Orders (Order) och Vendors (Leverantörer).
Orders (Order)Vendors (Leverantörer)
En tabell med leverantörsnamn och antal beställningar för varje leverantör.En tabell som visar orderinformation, inklusive kund- och leverantörs-ID:n.
Du kan använda följande anpassade SQL-fråga om du vill visa antalet order och skapa en vänsterkoppling i tabellerna Orders (Order) och Vendors (Leverantörer): `SELECT Vendors.Name,COUNT(Orders.Order) AS Number Of Orders FROM Orders LEFT JOIN Vendors ON Orders.VendorID=Vendors.VendorID GROUP BY Name;` Resultatet från frågan ser ut så här: ![Ett gränssnitt för redigering av en anpassad SQL-fråga som består av en enda tabell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/customsql_groupby_after.png) Mer information om kopplingar finns i [Koppla dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joining_tables.htm). ### Fel när en fråga refererar till dubblettkolumner Om din anpassade SQL-fråga refererar till dubblettkolumner kan du få fel när du försöker använda en av kolumnerna i en analys i Tableau. Detta händer även om frågan är giltig. Titta till exempel på följande fråga: `SELECT * FROM authors, titleauthor WHERE authors.au_id = titleauthor.au_id` Frågan är giltig men fältet au\_id är tvetydigt eftersom det i detta fall finns både i tabellen ”authors” och tabellen ”titleauthor”. Tableau ansluter till frågan men ett fel returneras när du försöker använda fältet au\_id . Det beror på att Tableau inte vet vilken tabell du refererar till. **Obs!** Som bästa praxis bör du om möjligt definiera kolumnalias med en AS-sats i en anpassad SQL-fråga. Det beror på att varje databas har sina egna regler för att automatiskt generera ett kolumnnamn när inget alias används. ## Redigera en anpassad SQL-fråga **Så här redigerar du en anpassad SQL-fråga** 1. Dubbelklicka på den anpassade SQL-frågan i det logiska lagret på arbetsytan på sidan Datakälla. 2. Hovra över den anpassade SQL-tabellen i det fysiska lagret tills pilarna visas. ![En detaljerad vy av ett anpassat SQL-frågegränssnitt som visar filter och datakällans ordning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/customsql_edit_logical.png) 3. Klicka på pilen och välj Redigera anpassad SQL-fråga. 4. Redigera den anpassade SQL-frågan i dialogrutan. **Så här byter du namn på en anpassad SQL-fråga** När du drar en anpassad SQL-fråga till arbetsytans logiska lager tilldelas den ett standardnamn av Tableau: Anpassad SQL-fråga, Anpassad SQL-fråga1 och så vidare. Du kan ändra standardnamnet till något mer beskrivande. 1. Välj pilen vid listrutan i tabellen för den anpassade SQL-frågan i arbetsytans logiska lager, fortfarande på sidan Datakälla, och välj Byt namn. ![Alternativ för att öppna, byta namn på, ta bort eller redigera en anpassad SQL-fråga.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/customsql_rename.png) 2. Ange önskat namn för den anpassade SQL-frågan. ## Använda parametrar i en anpassad SQL-fråga Du kan använda parametrar i en sats med en anpassad SQL-fråga om du vill byta ett konstant värde mot ett dynamiskt. Sedan kan du ändra anslutningen genom att uppdatera parametern i arbetsboken. Du kan till exempel ansluta till en anpassad SQL-fråga som returnerar data om webbtrafik för en särskild sida som anges med ett pageID (sid-ID). I stället för att använda ett konstant värde för pageID i en SQL-fråga kan du lägga till en parameter. Sedan, när anslutningen är klar, kan du visa en parameterkontroll i arbetsboken. Använd parameterkontrollen för att byta ut pageID och hämta in data för varje relevant sida utan att behöva redigera eller duplicera anslutningen. I **Tableau Desktop** kan du skapa en parameter direkt från dialogrutan Anpassad SQL eller använda valfria parametrar som är en del av arbetsboken. Om du skapar en ny parameter blir den tillgänglig och kan användas i arbetsboken på samma sätt som andra parametrar. Läs mer i [Skapa parametrar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/parameters_create.htm). För **webbredigering (i Tableau Cloud eller Tableau Server)** kan du använda en befintlig parameter som publicerats från Tableau Desktop. Du kan inte skapa en ny parameter med webbredigering. **Så här lägger du till en parameter i en anpassad SQL-fråga** 1. Hovra över tabellen på arbetsytan på sidan Datakälla. När redigeringsikonen visas klickar du på redigeringsknappen. 2. Klicka på Infoga parameter längst ned i dialogrutan. 3. Välj ett konstant värde i SQL-satsen och välj den parameter som du vill använda i stället på listrutemenyn Infoga parameter. Om du inte har skapat någon parameter än väljer du Skapa en ny parameter. Skapa en parameter genom att följa anvisningarna i [Skapa parametrar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/parameters_create.htm). **Obs!** Parametrar kan bara ersätta literaler. De kan inte ersätta uttryck eller identifierare som till exempel tabellnamn. I exemplet nedan returnerar den anpassade SQL-frågan alla ordrar som har markerats som brådskande. I den anpassade SQL-satsen är orderprioriteten det konstanta värdet. Om du vill ändra anslutningen för att se order med hög prioritet måste du redigera datakällan. ![Ett fönster som visar en SQL-fråga för att välja data från en försäljningstabell, med delen ”1-URGENT” av parametern inringad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/customsql3.png) I stället för att skapa och underhålla många variationer av samma fråga kan du ersätta det konstanta värdet för orderprioriteten med en parameter. Parametern bör innehålla alla möjliga värden för orderprioritet. ![Listrutan Infoga parameter är expanderad och dialogrutan Skapa parameter är öppen för skapande av en parameter med en lista med värden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/customsql4.png) När du har skapat en parameter kan du lägga till den i SQL-satsen för att ersätta det konstanta värdet. ![Fönstret Redigera anpassad SQL som visar en SQL-kod.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/customsql5.png) När du har redigerat anslutningen visas den nya parametern i området Parametrar längst ned i fönstret Data och parameterkontrollen visas till höger i vyn. Anslutningen uppdateras när du väljer olika värden. ![Ett stapeldiagram som visar det distinkta antalet order-ID:n för varje callcenterregion, med listrutan Prioritet expanderad och alternativet Medium markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/customsql6.png) **Obs!** Om du använder ett extrakt måste du uppdatera extraktet för att återspegla ändringarna i parametern. När du publicerar en datakälla som använder anpassade SQL-parametrar inkluderas parametrarna. Parametrarna överförs till alla arbetsböcker som ansluter till datakällan. ## Tableau Catalog-stöd för anpassad SQL Stöd för anpassad SQL i Tableau Catalog beror på den anpassade SQL-frågan. Tableau Catalog ingår i Data Management för Tableau Server och Tableau Cloud. Mer information om  Tableau Catalog finns i "Om Tableau Catalog" i hjälpen för [Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/dm_catalog_overview.htm) och [Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/dm_catalog_overview.htm). ### Frågor som stöds Catalog stöder anpassade SQL-frågor som uppfyller ANSI SQL-2003-standarden, med tre kända undantag: - uttryck för tidszoner - multiset-uttryck - Tableau-parametrar. Från och med 2021.4 har Tableau Catalog även stöd för T-SQL-dialekten (Transact-SQL) i anpassad SQL, med följande undantag: - hints (ledtrådar) - FOR-satser - OPENROWSET-, OPENXML- och OPENJSON-funktioner - ODBC-skalärfunktioner - FOR SYSTEM\_TIME - TABLESAMPLE - MATCH-uttryck - CONTAINS-uttryck - FREETEXT-uttryck. Från och med Tableau Cloud från oktober 2023 och Tableau Server 2023.3 har Tableau Catalog även stöd för anpassade SQL-frågor som använder PostgreSQL, med följande undantag: - XML-funktion - JSON-funktioner och -operatorer ### Funktioner som stöds Catalog stöder följande ytterligare funktioner för datakällor, arbetsböcker och flöden med anslutningar som använder MySQL- eller PostgreSQL-drivrutiner, t.ex. Amazon Aurora for MySQL, Amazon RedShift, Pivotal Greenplum Database, MemSQL, Denodo med flera. - GROUP\_CONCAT-funktionen i MySQL - PostgreSQL-matriser - funktionen EXTRACT() i PostgreSQL. Andra anpassade SQL-scenarier och SQL-funktioner kan fungera, men Tableau testar dem inte och ger inte specifikt stöd för dem. ### Ursprung som stöds När en resurs använder anpassad SQL visas ett meddelande med en knapp av typen Visa anpassad SQL-fråga på fliken Ursprung på sidan för resurser. Klicka på knappen om du vill se den anpassade SQL-frågan som används i anslutningen. Klicka på Kopiera om du vill kopiera den anpassade SQL-frågan till Urklipp. ![Knapp som visar anpassad SQL-fråga](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/catalog_lineage_custom_sql_button.png) Ett meddelande med blå bakgrund betyder att den anpassade SQL-koden stöds. Ett meddelande med gul bakgrund betyder att den anpassade SQL-koden innehåller något som inte stöds och som kan göra att ursprunget uppströms blir ofullständigt. Kort med fältinformation kanske inte innehåller länkar till kopplade kolumner, eller kanske inte visar några kopplade kolumner över huvud taget. Kort med kolumninformation kanske inte innehåller länkar till fält som använder kolumnen, eller kanske inte visar några fält över huvud taget. När du utforskare en tabells ursprung i Catalog kan du inte visa kolumninformation i ursprunget för tabellmetadata som samlas in med en anpassad SQL-fråga. Om andra resurser använder samma tabell och inte använder en anpassad SQL-fråga är det dock möjligt att Tableau Catalog kan visa information om de kolumner som har identifierats med hjälp av dessa andra resurser. I följande skärmbild indexerades tabellen factAccountOpportunityByQuarter eftersom den används av en datakälla. Dock är kolumninformationen inte tillgänglig eftersom en anpassad SQL-fråga refererar till den. ![Ursprungsinformation visas för en tabell och informationen som visar att tabellen inte har några kolumner är markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/catalog_lineage_custom_sql.png) Om flera datakällor, arbetsböcker eller flöden använder en tabell så utelämnas alla resurser nedströms från tabellen som använder en anpassad SQL-fråga när filter på kolumnnivå tillämpas. Det innebär att färre nedströmsresurser visas i ursprunget än vad som egentligen används. Mer information om hur du använder ursprung finns i ”Använda ursprung för effektutvärdering" i hjälpen för [Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/dm_lineage.htm) och [Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/dm_lineage.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Ansluta till och förbereda data Innan du påbörjar analysen måste du ansluta till dina data och konfigurera datakällan. På sidan Datakälla kan du skapa flera olika konfigurationer som används för att tolka och interagera med data i Tableau. Avsnitten i den här delen beskriver hur du ansluter till data och använder de här konfigurationerna för att optimera datakällan för analys. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Anta referensintegritet för kopplingar I vissa fall kan du förbättra kopplingars frågeprestanda genom att välja alternativet Anta referensintegritet på menyn Data. När du använder det här alternativet inkluderar Tableau endast den kopplade tabellen i frågan om det specifikt refereras till den av fält i vyn. ![Menyn Data med alternativet Anta referensintegritet markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/joins_assumerefinteg.png) Du kan använda den här inställningen när du vet att dina data har referensintegritet (se definitionen nedan), men din databas inte framtvingar eller kan framtvinga referensintegritet. Om du har möjlighet att konfigurera referensintegritet i databasen är detta ett bättre alternativ än att använda den här inställningen eftersom det kan förbättra prestanda i såväl databasen som i Tableau. Alternativet Anta referensintegritet i Tableau kan bara påverka prestanda i Tableaus ända. Om dina data inte har referensintegritet och du aktiverar den här inställningen så finns det risk att frågeresultaten inte blir tillförlitliga. Om du vill förstå vad referensintegritet är, så föreställ dig att du ska ansluta till säljdata uppdelade i två tabeller: Försäljning och Produktkatalog. Dessa två tabeller visas nedan:

Försäljning

Produkt-ID (sekundärnyckel)FörsäljningsbeloppTransaktionsdatum
11002012-10-01
120002012-10-02
2502012-09-30
3102012-08-21

Produktkatalog

Produkt-ID (primärnyckel)Produktnamn
110 tums surfplatta
2Smartphone
3Skrivbordslampa
4Memory Stick
Eftersom alla produkter som säljs måste listas i produktkatalogen har varje rad i tabellen Försäljning en matchande rad i tabellen Produktkatalog. När dessa två tabeller kopplas via produkt-ID:t får du en tabell som ser ut så här:
Produkt-IDProduktnamnProdukt-IDFörsäljningsbeloppTransaktionsdatum
110 tums surfplatta11002012-10-01
110 tums surfplatta120002012-10-02
2Smartphone2502012-09-30
3Skrivbordslampa3102012-08-21
Låt oss säga att du vill skapa en vy som visar försäljningsbelopp per region. Om du drar fältet Försäljningsbelopp till vyn kan en fråga som den här skapas: SELECT SUM(\[Sales Amount\]) FROM \[Sales\] S INNER JOIN \[Product Catalog\] P ON S.ProductID = P.ProductID Genom att välja Anta referensintegritet talar du om för Tableau att de kopplade tabellerna har referensintegritet. Du bekräftar med andra ord att tabellen Försäljning alltid har en matchande rad i tabellen Produktkatalog. Eftersom detta är sant behöver Tableau ingen information från tabellen Produktkatalog för att returnera dessa resultat. När du drar fältet Försäljningsbelopp till vyn kan Tableau förenkla frågan till: SELECT SUM(\[Sales Amount\]) FROM \[Sales\] Den här förenklade frågan kan ofta returnera snabbare resultat eftersom den gör kopplingsåtgärden överflödig. Det här alternativet påverkar enbart inre kopplingar och påverkar inte datakällor som bara har en tabell. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använd acceleratorer för att snabbt visualisera data Tableaus acceleratorer är färdiga instrumentpaneler som är utformade för att hjälpa dig att komma igång med dataanalys. Acceleratorer är skräddarsydda för specifika branscher och företagsapplikationer och är byggda med exempeldata som du kan byta ut mot dina egna data, så att du kan få insikter med minimal installation. ![Ett exempel på en accelerator](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accelerator_example.png) Acceleratorn Salesforce Sales Cloud Pipeline ## Här hittar du acceleratorer Du kommer åt hela uppsättningen av acceleratorer på [Tableau Exchange](https://exchange.tableau.com) och i Tableau Desktop. Dessutom är utvalda acceleratorer tillgängliga för användning när du skapar en arbetsbok i Tableau Cloud. ### På Tableau Exchange-webbplatsen 1. Gå till [sidan Acceleratorer](https://exchange.tableau.com/accelerators) på Tableau Exchange-webbplatsen. Du kan filtrera för att hitta acceleratorer utifrån den bransch där de används och utifrån vilken typ av data de ansluter till. 2. Logga in på Tableau Exchange-webbplatsen. Om du inte har något konto skapar ett. 3. När du hittar en accelerator som du vill använda väljer du Ladda ner för att hämta TWBX-filen. Eftersom acceleratorer är helt enkelt paketerade arbetsböcker kan du öppna den nedladdade filen i Tableau Desktop eller ladda upp den till din plats på Tableau Cloud eller Tableau Server. Mer information om uppladdning av arbetsböcker finns i [Ladda upp arbetsböcker till en Tableau-plats](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/upload.htm). ### I Tableau Desktop 1. Välj Fler acceleratorer på startsidan i Tableau Desktop. ![Acceleratorer på startsidan](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accelerator_desktop_more.png) 2. Acceleratorerna i den här listan är desamma som de som visas på Tableau Exchange-webbplatsen, med den extra bekvämligheten att du kan öppna acceleratorerna utan att lämna Tableau Desktop. 3. När du hittar en accelerator som du vill använda väljer du Öppna för att börja arbeta med den. ### I Tableau Cloud Ett begränsat antal acceleratorer är tillgängliga när du skapar en arbetsbok i Tableau Cloud. Dessa acceleratorer ansluter till molnbaserade data, såsom Salesforce, ServiceNow ITSM, LinkedIn Sales Navigator, Marketo och Oracle Eloqua. 1. Om du är Creator-användare i Tableau Cloud går du till sidan Start eller Utforska och väljer knappen Ny och sedan Arbetsbok. ![Alternativ för att skapa knappar](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/jumpstarts_new_workbook.png) **Obs!** Platsadministratörer kan också komma åt acceleratorer från startsidan under sektionen med etiketten Acceleratorer. 2. Högst upp i fönstret Anslut till data klickar du på Accelerator för att bläddra i urvalet av acceleratorer som du kan ansluta till på Tableau Cloud. Du kan även ladda upp ytterligare acceleratorer från Tableau Exchange till Tableau Cloud och använda dem på samma sätt som i Tableau Desktop. Du måste dock följa Tableau Desktop\-instruktionerna för att hämta in data till acceleratorn i stället för Tableau Cloud\-instruktionerna. ## Använda en accelerator från Tableau Exchange Följ instruktionerna i det här avsnittet för att använda en accelerator som har laddats ner från Tableau Exchange-webbplatsen eller öppnats i Tableau Desktop. Instruktioner för hur du använder acceleratorer när du skapar en arbetsbok i Tableau Cloud finns i [Använd en accelerator direkt i Tableau Cloud](#Create). ### Lägga till data i acceleratorn i Tableau Desktop #### Använda datamapparen Datamappning introducerades för ett begränsat antal acceleratorer i Tableau Desktop 2023.1. Från och med 2023.2 gör datamapparen följande: - Sparar dina val, om du stänger den, så att du kan fortsätta där du slutade - Låter dig växla mellan olika anslutna datakällor - Stöder ett större antal acceleratorer Datamapparen hjälper till att ansluta till data och mappa fälten i dessa data till de som krävs för acceleratorn. Om den accelerator du har laddat ner har stöd för datamapparen visas en dialogruta som hjälper dig att komma igång. Välj filtret Datamappning aktiverad på [Tableau Exchange-webbplatsen](https://exchange.tableau.com/accelerators) för att hitta acceleratorer som stöder datamappningen. För acceleratorer som inte har stöd för datamapparen följer du instruktionerna i nästa avsnitt för att [Lägga till data manuellt](#manual). Datamapparen öppnas när du öppnar en accelerator som har stöd för den. 1. Välj Kom igång. Du kan stänga datamapparen och öppna den igen när som helst genom att välja Öppna datamappare i menyn Data. 2. Välj den datakälla som ska användas för mappning om du redan har anslutit till data. Välj i annat fall Anslut till data och sedan filen eller de molnbaserad data som ska användas med acceleratorn. 3. För opublicerade datakällor med fler än en tabell måste du lägga till data på arbetsytan för att Tableau ska kunna komma åt fälten. Om du uppmanas att konfigurera dina data drar du en eller flera tabeller eller blad till datakällans arbetsyta. De data som läggs till kan mappas till acceleratorn. ![Datakällans arbetsyta](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accelerator_data_source.gif) Mer information om hur du bygger en datakälla finns i [Använda relationer för dataanalyser med flera tabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_multitable_normalized.htm). 4. När data har lagts till visas fälten i kolumnen Till på datamapparen. För varje acceleratorfält (Från) ska du välja ett fält med samma datatyp från dina data (Till). Hovra över fälten för att visa mer information om dem. - Om du märker att ett fält i dina data har fått fel typ ändrar du [datatypen](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_datatypes.htm) så att det kan mappas. - Välj datakällans namn efter Till för att byta datakälla som hämtas till acceleratorn. Välj sedan en annan ansluten datakälla eller välj Ny datakälla. Om datakällan byts rensas alla val som har gjorts för enskilda fält. ![Urvalsskärm för datamappare](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_mapper.png) 5. Indikatorn i den nedre vänstra delen av datamapparen visar hur många fält du har tilldelat. När du har slutfört tilldelningarna väljer du Ersätt data. Om det finns fält som inte har mappats innebär det att instrumentpaneler som använder de fälten inte fungerar korrekt. Detta beror på att alla dataurval tas bort från acceleratorn när data ersätts. 6. Dina data ersätter exempeldata i acceleratorn. Använd instrumentpanelerna för att kontrollerar att data mappades som väntat innan du stänger datamapparen. Om du hittar några problem med informationen väljer du Gör ändringar för att återgå till tilldelningssidan. Gör önskade justeringar och ersätt sedan data igen. Om du vill utföra justeringar efter att ha stängt datamapparen, från och med Tableau Desktop 2023.2, ska du välja Data > Öppna datamappare för att förfina valen. I Tableau Desktop 2023.1 finns inte valen som gjordes kvar. Om du öppnar datamapparen igen måste du därför upprepa processen med att lägga till en datakälla och göra tilldelningar för varje fält. #### Lägga till data manuellt Det finns två metoder för att lägga till dina data till acceleratorn: ersätta datakällan med en ny datakälla (metod 1) eller lägga till en ny anslutning för den befintliga datakällan (metod 2). | Metod 1: Ersätta datakällan | Metod 2: Lägga till en ny anslutning | | --- | --- | | Fungerar med datakällor som har fler än en tabell. | Datakällor får endast ha en fysisk tabell. | | Låter dig ändra fältnamn för att matcha acceleratorn. | Fältnamnen i datakällan måste matcha fälten i acceleratorn. | | Bevarar inte mappstrukturen i acceleratorn. | Bevarar mappstrukturen som håller ordning på de fält som används av acceleratorn. | #### Metod 1: Ersätta datakällan Använd den här metoden om du lägger till en datakälla med flera tabeller. 1. Med acceleratorn öppen i Tableau Desktop väljer du Data > Ny datakälla. ![Datameny](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accelerator_new_datasource.png) 2. Anslut till de data som du vill använda. Mer information finns i [Ansluta till dina data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/basicconnectoverview.htm). Om du använder en Salesforce-accelerator kontrollerar du att ditt konto har API-åtkomst till Salesforce-instansen. 3. På fliken Datakälla drar du tabeller till arbetsytan för att bygga den nya datakällan. Mer information finns i [Använda relationer för dataanalyser med flera tabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_multitable_normalized.htm). 4. Öppna en instrumentpanel och välj sedan ikonen Gå till blad för något av de listade bladen. ![Gå till knappen Blad](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accelerator_go_to_sheet.png) Det här steget är nödvändigt eftersom du bara kan ersätta data från ett arbetsblad, inte från en instrumentpanel eller en berättelseflik. Mer information om olika sorters blad i en arbetsbok finns i [Arbetsböcker och blad](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/environ_workbooksandsheets.htm). 5. Välj Data > Ersätt datakälla. Mer information finns i [Ersätta datakällor](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/connect_basic_replace.htm). ![Datameny](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accelerator_replace_datasource.png) 6. Under Ersättning väljer du den datakälla du lade till och klickar sedan på OK. 7. Högerklicka på den ursprungliga datakällan i rutan Data och klicka sedan på Stäng. Mer information finns i [Stänga datakällor](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/close_connection.htm). ![Datakällsmeny](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accelerator_datasource_close.png) #### Åtgärda trasiga referenser Om den nya datakällan inte har samma fältnamn som originalet kommer delar av acceleratorn att vara tomma. Ersätt de trasiga referenserna så att de använder rätt fält från den nya datakällan. 1. Öppna en instrumentpanel och välj sedan ikonen Gå till blad för ett av de listade bladen. ![Gå till knappen Blad](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accelerator_go_to_sheet.png) 2. I rutan Data ska du identifiera de obligatoriska fälten för acceleratorn. Sida Accelerator på [Tableau Exchange](https://exchange.tableau.com) bör lista dessa fält i avsnittet Beskrivning. 3. Ersätt fältreferenserna för alla fält som är markerade med ett rött utropstecken. - Om du vill göra det högerklickar du på fältnamnet och väljer Ersätt referenser ... Välj sedan rätt fältnamn i listan. - Mer information finns i [Ersätta fältreferenser](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/howto_connect.htm#replace-field-references). ![Trasig referensindikator](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accelerator_broken_references.png) #### Metod 2: Redigera datakällan Använd den här metoden om du har en datakälla med endast en fysisk tabell som direkt kan ersätta den fysiska tabellen i acceleratorn. 1. Med acceleratorn öppen i Tableau Desktop klickar du på fliken Datakälla. ![Fliken Datakälla](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accelerator_datasource_tab.png) 2. Klicka på Lägg till bredvid Anslutningar. Anslut till de data som du vill använda. Mer information finns i [Ansluta till dina data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/basicconnectoverview.htm). ![Lägga till anslutning](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accelerator_add_datasource.png) 3. På datakällans arbetsyta dubbelklickar du på den logiska tabellen för att öppna den fysiska tabellen. Mer information om logiska och fysiska tabeller finns i [Datamodellens lager](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/datasource_datamodel.htm#layers-of-the-data-model). ![Logisk tabell i datakälla](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accelerator_table.png) 4. Dra tabellen från datakällan du lade till och släpp den på den befintliga fysiska tabellen för att ersätta exempeldata. Datakällan får endast vara en fysisk tabell. ![Dra ny tabell för att ersätta fysisk tabell](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accelerator_table_replace.png) 5. Högerklicka på anslutningen för exempeldata under anslutningar och välj sedan Ta bort. ![Ta bort anslutningen](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accelerator_connection_remove.png) ## Använd en accelerator direkt i Tableau Cloud Ett begränsat antal acceleratorer är tillgängliga för användning när du skapar en arbetsbok i Tableau Cloud. Dessa acceleratorer uppmanar dig att ansluta direkt till en molnbaserad datakälla, istället för att kräva att du lägger till data manuellt. 1. På Tableau Cloud skapar du en ny arbetsbok. 2. Klicka på Accelerator längst upp i fönstret Anslut till data. 3. Leta upp ett alternativ som motsvarar den datakälla och de företagsmätvärden som du behöver i listan över färdiga designer och klicka på Använd instrumentpanel. 4. Om du snabbt vill se hur en arbetsbok ser ut med exempeldata klickar du på Fortsätt utan att logga in. Du kan också klicka på Fortsätt för att skapa en arbetsbok med dina data. 5. Ange ett namn och projekt som innehåll för arbetsboken. 6. Om du har valt att skapa en arbetsbok med dina data ska du ansluta till din datakälla. Under tiden som dataextraktet förbereds i Tableau visas exempeldata så att du kan utforska layouten. **Obs!** Om du laddar ner en accelerator från Tableau Exchange med avsikten att ladda upp den till Tableau Cloud måste du ersätta data genom att följa instruktionerna under [Använda en accelerator från Tableau Exchange](#exchange). ## Ändra behörigheter för att dela acceleratorer med kollegor För att undvika exponering av konfidentiella data är arbetsböcker för acceleratorer som standard endast synliga för författare och administratörer. Följ de här stegen för att dela en accelerator med dina kollegor: 1. Tableau Cloud, [navigera till arbetsboken](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/navigating.htm) för acceleratorn. 2. I arbetsboken väljer du Åtgärder > Behörigheter. 3. Ge behörigheter för Vy till alla användare eller grupper som du vill ska kunna se instrumentpanelen. Se [Redigera behörigheter](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/permissions.htm) i Tableau Cloud\-hjälpen för mer information. ## Ersätta exempeldata med dina data Om du väljer att använda exempeldata på en instrumentpanel kan du när som helst ersätta dem med egna data. 1. Tableau Cloud, [navigera till arbetsboken](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/navigating.htm) för acceleratorn. 2. Välj en datakälla på fliken Datakällor. Välj Redigera anslutning på menyn Åtgärder. 3. För autentisering väljer du Inbäddade inloggningsuppgifter i anslutningen och väljer antingen ett befintligt användarkonto eller lägger till ett nytt. Klicka sedan på Spara. 4. Välj schemat på fliken Uppdateringsscheman. Välj Kör nu på menyn Åtgärder. ## Korrigera nedtonade vyer genom att byta ut fältnamn Om din organisation har anpassat datastrukturen för ett molnbaserat system, kan du behöva matcha dessa ändringar i acceleratorerna, efter att dina data har laddats upp i dessa. Om din organisation till exempel har bytt namn på fältet i Salesforce från ”Konto” till ”Kund”, måste du göra en motsvarande ändring i acceleratorerna, för att undvika gråmarkerade vyer såsom denna: ![En nedtonad instrumentpanel för försäljningsresultat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/jumpstarts_grayed_out.png) Ersätt fältreferenserna för att korrigera de trasiga fälten. 1. Klicka på Redigera på instrumentpanelen. 2. [Navigera direkt till det gråmarkerade bladet](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/help.htm#environ_workbooksandsheets_sheets_hideshow.htm#Temporar). 3. I rutan Data till vänster letar du efter röda utropstecken (!) bredvid fältnamnen, vilka visar att din organisation använder olika namn. 4. Högerklicka på vart och ett av fälten och välj Ersätt referenser ... Välj sedan rätt fältnamn i listan. ![En snabbmeny som har utökats från ett mätvärde, med alternativet att ersätta referenser markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/jumpstarts_replace_references.png) ## Åtgärda tomma instrumentpaneler genom att ändra standarddatumintervall Om en instrumentpanel ser helt tom ut är förmodligen orsaken att ett standarddatumintervall inte motsvarar datumen i dina källdata. 1. [Ladda ner arbetsboken](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/help.htm#export.htm) och öppna den i Tableau Desktop. 2. Välj fliken Datakälla. 3. Klicka på pilen bredvid datakällans namn i det övre vänstra hörnet av sidan och välj Redigera anslutning. Logga därefter in. ![En snabbmeny för en anslutning med alternativet att redigera anslutningen valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/jumpstarts_empty_connection.png) 4. Ange ett datumintervall som motsvarar datumen i dina data och klicka sedan på Anslut. 5. Välj Server > Publicera datakälla för att uppdatera dataextrakt på Tableau Cloud. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använd Visa mig för att starta en vy Visa mig skapar en vy baserat på de fält som redan används i vyn och alla fält du har valt i rutan Data. Klicka på Visa mig i verktygsfältet ![Knappen Visa mig i verktygsfältet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environ_showmebutton.png) för att öppna Visa mig ## Starta en vy baserat på de fält som väljs Om du vill använda Visa mig väljer du de fält som ska analyseras i rutan Data och väljer sedan den typ av visualisering du vill skapa i rutan Visa mig. Tableau utvärderar automatiskt de valda fälten och erbjuder dig flera olika typer av vyer som skulle vara lämpliga för dessa fält. 1. Välj fälten du vill analysera i rutan Data. Håll Ctrl-tangenten (Command-tangenten på en Mac) nedtryckt för att göra flera val. ![Rutan Data med en lista över dimensioner och mätvärden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/showme1_10.0.png) 2. Klicka på Visa mig på verktygsfältet och välj sedan typen av vy som ska skapas. ![Förhandsgranskningsmenyn för Visa mig med olika diagramtyper.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/showme3.png) När du hovrar över de olika visualiseringstyperna visas beskrivningar med deras olika minimikrav. I det här exemplet har vi valt staplat stapeldiagram. 3. Tableau skapar automatiskt en vy över dina data. ![Staplade stapeldiagram som visar försäljning och vinst i olika regioner från 2011 till 2014.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/showme2.png) ## Starta en vy baserat på fält från en datakälla Från och med version 25.2 kan Tableau hjälpa dig att skapa en visualisering med hjälp av fält från datakällan, även om det bara finns lite eller inga data i arbetsbladet. Försäkra dig bara om att datakällan är vald i rutan Data. Välj den visualiseringstyp du vill skapa och välj sedan Välj åt mig. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/showme_chooseforme.png) Tableau skapar automatiskt en visualisering med fälten från den valda datakällan. Du kan dra fält till visualiseringen för att förfina vyn ytterligare. ## Skapa ett linjediagram med Visa mig I det här exemplet används Visa mig för att skapa ett linjediagram, som visar vinsten som en funktion av tiden. 1. Välj **\[Orderdatum\]** och **Vinst** i rutan Data. Håll Ctrl-tangenten (eller kommandotangenten på en Mac) nedtryckt medan du markerar fälten. 2. Klicka på Visa mig i verktygsfältet för att visa kortet Visa mig, om det inte redan syns. 3. Se vilken typ av vy som Tableau föreslår i rutan Visa mig, där den framhävs med en orange kant. ![Rutan Visa mig med en typ av linjediagram valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example6c.png) Då en datumdimension och mätvärde är valda föreslår Tableau att du bygger en linjevy. En linje är ofta det bästa sättet att se hur mätvärden förändras över en tidspriod. Vyn nedan visar diagrammet som presenteras. Varje punkt på linjen representerar summan av vinsten för motsvarande år. ![Ett linjediagram som visar vinstökningen över tid.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example6d_10.0.png) Klicka på knappen Visa markeringsetiketter på verktygsfältet för att enklare se punkterna. ![Ett linjediagram som visar vinstökningen över tid med datapunkter märkta med vinsten i dollar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example6e_10.0.png) ## Skapa ett punktdiagram med Visa mig I det här exemplet används Visa mig för att bygga ett punktdiagram som visar försäljning kontra vinst per produkt och kund. 1. I rutan Data kan du välja dimensionsfälten **Kundnamn** och **Produktnamn** samt mätvärdesfälten **Vinst** och **Försäljning**. Håll Ctrl-tangenten (eller kommandotangenten på en Mac) nedtryckt medan du klickar på olika fält för att markera flera. 2. Klicka på Visa mig på verktygsfältet. 3. Välj punktdiagram som diagramtyp från Visa mig. ![Rutan Visa mig med en typ av punktdiagram valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example7c.png) Tableau skapar ett punktdiagram med de fält som valdes. Du kan dra fält till visualiseringen för att förfina vyn ytterligare. ![Ett punktdiagram som visar korrelationen mellan vinst och försäljning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example7d_10.0.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använda anpassade formateringsteman Tableau har en mängd formateringsalternativ så att du kan anpassa visualiseringar och instrumentpaneler efter dina egna behov. Om du använder samma formatering för flera arbetsböcker, eller om du har särskilda teckensnitt och färger som fungerar bättre för ditt företag, så kan du använda ett anpassat formateringstema för att spara tid. Med hjälp av anpassade teman kan du snabbt använda dina formateringsval på hela Tableau-arbetsboken. Du kan lägga till ett anpassat tema i en Tableau-arbetsbok genom att importera en JSON-fil som innehåller formateringsvalen. Och om du har en arbetsbok öppen och vill använda samma tema på en annan arbetsbok, så kan du exportera den anpassade temafilen. Obs! Den här funktionen finns bara i Tableau Desktop 2025.1. ## Importera ett anpassat tema 1. Öppna Tableau Desktop och skapa ett arbetsblad. 2. Välj Formatera i verktygsfältet. 3. Välj Importera anpassat tema …. ![Menyn Formatera med alternativet ”Importera anpassat tema” valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_import_customtheme.png) 4. Välj en JSON-fil att importera och klicka på Öppna. Det visas en dialogruta med alternativet Åsidosätt eller Bevara för befintliga formateringsändringar som du har gjort. ![En dialogruta där du kan välja mellan att använda ett anpassat tema för att antingen ersätta eller behålla den nuvarande formateringen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_override_customtheme.png) Du kan välja att låta det anpassade temat åsidosätta alla formateringsändringar som gjorts i Tableau-arbetsboken innan du importerar det anpassade temat. Du kan också välja att behålla ändringar som gjorts via rutan Format innan du importerar det anpassade temat. Obs! Om du väljer att låta det anpassade temat åsidosätta befintliga formateringsändringar kommer endast de ändringar som ingår i JSON-filen att åsidosättas. Ändringar som gjorts med RTF-redigeraren åsidosätts inte. Åsidosätt: Den anpassade temafilen åsidosätter all formatering som gjorts i Tableau-arbetsboken. Bevara: Den anpassade temafilen bevarar all formatering som gjorts i Tableau-arbetsboken. 5. Välj Åsidosätt eller Bevara. Det anpassade temat importeras och formateringen används på arbetsboken. ## Exportera ett anpassat tema Du kan exportera ett anpassat tema på två sätt, antingen genom att exportera den anpassade temafilen eller genom att exportera en arbetsbok med ett anpassat tema. När du exporterar ett tema innehåller exportfilen de formateringsval som gjorts för det valda arbetsbladet. Om du till exempel har olika formateringsval för två olika arbetsblad i en arbetsbok kommer den anpassade temafil du exporterar att spegla formateringsvalen för det arbetsblad du valde när du exporterade filen. Det är bara formatelement som stöds och finns i den anpassade temafilen som exporteras. ### Exportera en JSON-fil som innehåller ett anpassat tema 1. Välj Formatera i verktygsfältet. 2. Välj Exportera anpassat tema …. ![Menyn Formatera med alternativet ”Exportera anpassat tema” valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_export_customtheme.png) 3. Gå till den mapp där du vill spara den anpassade temafilen och klicka på Spara. Nu finns den anpassade temafilen lokalt. Den här temafilen kan importeras till och användas med andra arbetsböcker. ### Exportera en arbetsbok med ett anpassat tema 1. Välj Fil i verktygsfältet för ett arbetsblad och välj sedan Spara som. Du kan också välja Exportera paketerad arbetsbok. 2. Spara arbetsboken som en .twb- eller .twbx-fil. När du öppnar arbetsboken igen i Tableau används det anpassade temat. ## Skapa JSON-temafilen JSON-filen är den fil där formateringsvalen i det anpassade temat definieras. Du kan skapa filen med valfri textredigerare. Se till att du inkluderar de formateringselement du vill ha i det anpassade temat. Använd exempelfilen som mall när du skapar en egen fil. Du kan välja mellan många olika leverantörer för att få hjälp med att validera filen, till exempel https://www.jsonschemavalidator.net. Ladda ner den JSON-schemafil som behövs för att validera temafilen [här](https://help.tableau.com/samples/en-us/custom_themes/CustomThemesSchema_1.0.0.json). ### Element som ska ingå i den anpassade temafilen Den anpassade temafilen bör innehålla en version, ett grundtema, formatelement, formatattribut och formateringsval. #### Version Den första raden i den anpassade temafilen bör innehålla versionen. Från och med Tableau 25.1 är versionsnumret 1.0.0 och raden bör se ut så här: "version": "1.0.0". Versionsnumret kan komma att uppdateras i framtida versioner av Tableau. #### Grundtema Den andra raden i den anpassade temafilen bör innehålla grundtemat. Grundtemana motsvarar befintliga arbetsboksteman i Tableau och bygger på olika versioner av Tableau Desktop. Alla formateringsval som anges i JSON-temafilen tillämpas ovanpå grundtemat. | Grundtema | Motsvarar | Post i temafilen | | --- | --- | --- | | Smidig | Tableau Desktop version 10.x och senare | _"base-theme": "smooth"_ | | Stilren | Tableau Desktop version 8.0.x–9.3.x | _"base-theme": "clean"_ | | Modernt | Tableau Desktop version 3.5–7.0. | _"base-theme": "modern"_ | | Klassiskt | Tableau Desktop version 1.0–3.2 | _"base-theme": "classic"_ | Mer information om arbetsboksteman finns i [Uppgradera eller ändra ditt arbetsbokstema (endast Tableau Desktop)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_workbook.htm#Upgrade_or_change_your_workbook_theme). #### Formatelement Formatelementen anger på vilken nivå formateringsvalen används. Exempel: alla teckensnitt, filtertitlar eller bara verktygstipsteckensnitt. Du hittar en lista över tillgängliga element i tabellen med formatelement. #### Formatattribut Formatattributen anger den del av formatelementet som formateringsvalen ska användas på. Exempel: font-color och font-size för formatelementet Alla. Tänk på att kolla i listan med attribut för det formatelement du använder. Formatelementet highlighter har till exempel stöd för ett formatattribut för bakgrundsfärg, men det har inte formatelementet highlighter-title. #### Formateringsval Formateringsvalen anger vad du vill använda på formatelementet och formatattributet. Exempel: teckensnittsfärg, teckensnittsfamilj eller teckenstorlek. Formateringsvalet måste anges som en sträng eller ett heltal, beroende på formatattributet. Färger måste anges som hexadecimala färgkoder, till exempel #FF0000. Indatatypen **sträng** innehåller text. Indatatypen **heltal** innehåller heltal. ### Exempel på anpassad temafil Kopiera ``` {   "version": "1.0.0",    "base-theme": "smooth",    "styles": {        "all": {            "font-color": "#d16302",            "font-family": "Tableau Bold"        },        "worksheet": {            "font-color": "#d16302",            "font-family": "Tableau Bold",            "font-size": 14        },        "worksheet-title": {            "font-color": "#d16302",            "font-family": "Tableau Bold",            "font-size": 14        },        "view": {            "background-color": "#ffb370"        }    }} ``` ### Formatelement som stöds med anpassade teman Den här tabellen innehåller en lista över formatelement och motsvarande formatattribut som stöds. Alla formatelement i Tableau stöds inte för anpassade teman just nu, men vi kommer att lägga till fler formatelement i framtida versioner. När du importerar en anpassad temafil används dess formatelement på alla arbetsblad i arbetsboken.
FormatelementBeskrivningFormatattributIndatatypFormateringsval
allFormaterar alla teckensnitt i hela arbetsboken.font-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000.
font-familySträngSträng med en maximal längd på 50 tecken.
arbetsbladFormaterar arbetsbladets standardteckensnitt.font-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000.
font-familySträngSträng med en maximal längd på 50 tecken.
font-sizeHeltalHeltal med ett lägsta värde på 1 och ett högsta värde på 99.
worksheet-titleFormaterar arbetsbladets titelteckensnitt.font-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000.
font-familySträngSträng med en maximal längd på 50 tecken.
font-sizeHeltalHeltal med ett lägsta värde på 1 och ett högsta värde på 99.
verktygstipsFormaterar verktygstipsteckensnittet.font-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000.
font-familySträngSträng med en maximal längd på 50 tecken.
font-sizeHeltalHeltal med ett lägsta värde på 1 och ett högsta värde på 99.
dashboard-titleFormaterar titeln för instrumentpanelen.font-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000.
font-familySträngSträng med en maximal längd på 50 tecken.
font-sizeHeltalHeltal med ett lägsta värde på 1 och ett högsta värde på 99.
font-weightSträngSträng som anges som normal eller bold.
story-titleFormaterar berättelsens titelteckensnitt.font-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000.
font-familySträngSträng med en maximal längd på 50 tecken.
font-sizeHeltalHeltal med ett lägsta värde på 1 och ett högsta värde på 99.
rubrikFormaterar rubrikens teckensnitt.font-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000.
font-familySträngSträng med en maximal längd på 50 tecken.
legendFormaterar teckensnitt och bakgrundsfärg för förklaringen.font-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000.
font-familySträngSträng med en maximal längd på 50 tecken.
font-sizeHeltalHeltal med ett lägsta värde på 1 och ett högsta värde på 99.
background-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000. Det här elementet har även stöd för två extra siffror för transparens, till exempel #FF000080.
legend-titleFormaterar teckensnittet för förklaringens titel på alla arbetsblad.font-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000.
font-familySträngSträng med en maximal längd på 50 tecken.
font-sizeHeltalHeltal med ett lägsta värde på 1 och ett högsta värde på 99.
filterFormaterar filtrets teckensnitt och bakgrundsfärg på alla arbetsblad.font-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000.
font-familySträngSträng med en maximal längd på 50 tecken.
font-sizeHeltalHeltal med ett lägsta värde på 1 och ett högsta värde på 99.
background-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000. Det här elementet har även stöd för två extra siffror för transparens, till exempel #FF000080.
filter-titleFormaterar teckensnittet för filtrets titel på alla arbetsblad.font-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000.
font-familySträngSträng med en maximal längd på 50 tecken.
font-sizeHeltalHeltal med ett lägsta värde på 1 och ett högsta värde på 99.
parameter-ctrlFormaterar parameterns teckensnitt och bakgrundsfärg på alla arbetsblad.font-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000.
font-familySträngSträng med en maximal längd på 50 tecken.
font-sizeHeltalHeltal med ett lägsta värde på 1 och ett högsta värde på 99.
background-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000. Det här elementet har även stöd för två extra siffror för transparens, till exempel #FF000080.
parameter-ctrl-titleFormaterar teckensnittet för parameterkontrollens titel på alla arbetsblad.font-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000.
font-familySträngSträng med en maximal längd på 50 tecken.
font-sizeHeltalHeltal med ett lägsta värde på 1 och ett högsta värde på 99.
highlighterFormaterar framhävningens teckensnitt och bakgrundsfärg på alla arbetsblad.font-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000.
font-familySträngSträng med en maximal längd på 50 tecken.
font-sizeHeltalHeltal med ett lägsta värde på 1 och ett högsta värde på 99.
background-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000. Det här elementet har även stöd för två extra siffror för transparens, till exempel #FF000080.
Highlighter-titleFormaterar teckensnittet för framhävningens titel på alla arbetsblad.font-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000.
font-familySträngSträng med en maximal längd på 50 tecken.
font-sizeHeltalHeltal med ett lägsta värde på 1 och ett högsta värde på 99.
page-ctrl-titleFormaterar teckensnittet för sidkortets titel på alla arbetsblad.font-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000.
font-familySträngSträng med en maximal längd på 50 tecken.
gridlineFormaterar rutnätslinjerna i en vy.line-visibilitySträngSträng som anges som on eller off.
line-patternSträngSträng som anges som dotted, dashed eller solid.
line-widthHeltalHeltal med ett lägsta värde på 1 och ett högsta värde på 99.
line-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000. Det här elementet har även stöd för två extra siffror för transparens, till exempel #FF000080.
zerolineFormaterar nollinjen i en vy.line-visibilitySträngSträng som anges som on eller off.
line-patternSträngSträng som anges som dotted, dashed eller solid.
line-widthHeltalHeltal med ett lägsta värde på 1 och ett högsta värde på 99.
line-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000. Det här elementet har även stöd för två extra siffror för transparens, till exempel #FF000080.
markFormaterar markeringsfärgen i en vy.mark-colorSträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000.
vyFormaterar bakgrundsfärgen i en vy. SträngSträng som anges som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000.
## Felsöka import av anpassade temafiler ### Vissa av mina formatelement används inte Det går inte att visa teckensnittstyp Teckensnitt kan bara visas om de har installerats med Tableau eller om teckensnittet finns i miljön. Formateringen har gjorts via RTF-redigeraren Om du har uppdaterat formateringen via RTF-redigeraren i stället för via rutan Format bevaras formateringen om du har valt att åsidosätta befintlig formatering när du använder det anpassade temat. Det är helt enkelt så formateringen fungerar. ### Det går inte att importera temafilen Temafilen innehåller ett fel Felmeddelandet anger var felet finns (till exempel i teckensnittsfärgen). Leta upp formatelementet i tabellen och se till att det du angett som formatelement matchar riktlinjerna för dess indatatyp. Till exempel är indatatypen för färger en sträng och den måste formateras som en hexadecimal färgkod, till exempel #FF0000. ![Ett felmeddelande som visar var ett fel vid validering av en temafil finns.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_error_customtheme.png) Du kan välja mellan många olika leverantörer för att få hjälp med att validera temafilen, till exempel https://www.jsonschemavalidator.net. Ladda ner den JSON-schemafil som behövs för att validera temafilen [här](https://help.tableau.com/samples/en-us/custom_themes/CustomThemesSchema_1.0.0.json). Temafilen är för stor Den största tillåtna filstorleken är 15 000 byte (eller 15 kB). Minska filstorleken och försök igen. Sökvägen till temafilen är för lång Filsökvägen får inte var längre än 256 tecken. Minska längden på filsökvägen och försök igen. Temafilens namn innehåller ogiltiga tecken Filnamnet får bara innehålla alfanumeriska tecken, punkter, streck, mellanslag och understreck. Ta bort eventuella ogiltiga tecken i filnamnet och försök igen. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använda anpassade teckensnitt Med Tableau får du tillgång till en rad teckensnitt som du kan använda i visualiseringar, inklusive teckensnitten i standardtypsnittet – Tableau. Men ibland kanske du vill använda ett annat teckensnitt än de som är tillgängliga som standard. Du kanske till exempel vill använda ett teckensnitt som är unikt för ditt företags varumärke. Innan du kan använda ett anpassat teckensnitt i Tableau måste du installera det på de datorer där Tableau körs. Det gäller även Tableau Desktop och, om du publicerar till Tableau Server, alla datorer som kör Tableau Server. > [!IMPORTANT] > > **Viktigt**: Ett teckensnitt som du anger i Tableau Desktop måste även vara installerat på alla Tableau Server-noder. Annars används ett standardteckensnitt. För att vara säker på att Tableau Server kan återge teckensnittet korrekt kontrollerar du att det finns med i listan över teckensnitt som installeras med de flesta webbläsarna. Dessa vanliga teckensnitt kallas för ”webbsäkra” teckensnitt. Du kan läsa mer [här](https://www.cssfontstack.com/). **Obs!** Om du laddar ner en arbetsbok från Tableau Server laddas inte anpassade teckensnitt ner med arbetsboken. Mer information om hur du installerar teckensnitt finns på följande länkar: - [How to install or remove a font in Windows](https://support.microsoft.com/en-us/kb/314960) (Microsofts kunskapsbas) - [Mac Basics: Font Book](https://support.apple.com/en-us/HT201749) (Apples support) När du har installerat teckensnittet visas det i formateringsrutan i Tableau Desktop, där du kan använda det för att ändra teckensnitt på arbetsboks- eller arbetsbladsnivå. Mer information finns i [Formatera på arbetsboksnivå](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_workbook.htm), [Formatera på arbetsbladsnivå](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_worksheet.htm) och [Formatera text och nummer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_specific.htm). ## Publicera anpassade teckensnitt För att publicera en arbetsbok med ett anpassat teckensnitt måste du veta hur konstruktören och den publicerade arbetsboken interagerar.

Ett diagram som visar anslutningarna mellan en server, skrivbord, koppling och Tableau.

Arbetsflöde för att publicera ett anpassat teckensnitt

  1. Arbetsboken skapas i Tableau Desktop.

    eller

  2. Arbetsboken skapas med Webbredigering.

varefter

  1. Arbetsboken publiceras till Tableau Server.

    eller

  2. Arbetsboken publiceras till Tableau Cloud.

Om följande stämmer

Så gäller följande

A – Arbetsboken skapas i Tableau Desktop.

Du kan använda valfritt teckensnitt som är installerat på datorn i arbetsboken.

B – Arbetsboken skapas med Webbredigering.

Endast teckensnitt som är installerade i Tableau Server eller Tableau Cloud fungerar när du formaterar text.

C – Arbetsboken publiceras till Tableau Server.

Eventuella anpassade teckensnitt måste vara installerade på alla servernoder.

Om ett teckensnitt inte är installerat i Tableau Server ersätts det med ett annat i samband med publiceringen.

D – Arbetsboken publiceras till Tableau Cloud.

Endast teckensnitt som stöds av Tableau Cloud visas.

Teckensnitt som inte stöds i arbetsboken ersätts med ett annat i samband med publiceringen. En lista med teckensnitt som stöds finns i Tableaus kunskapsbas: Teckensnitt visas inte som förväntat (på engelska).

### Felsöka anpassade teckensnitt i publicerade arbetsböcker När en arbetsbok har publicerats måste de anpassade teckensnitten vara installerade på användarens dator för att de ska visas. Därför är det bästa praxis att begränsa teckensnitten till antingen Tableaus teckensnitt eller till webbsäkra teckensnitt.

Problem

Möjlig lösning

Vissa teckensnitt visas som de ska, men inte andra.

Om en vy innehåller många markeringar återges de på serversidan där de visas som en statisk bild. Detta kan gör att vissa teckensnitt i vyn ser annorlunda ut än resten av vyn. Du kan lösa problemet genom att minska antalet markeringar per vy.

Teckensnittens avstånd kan se olika ut i olika webbläsare.

Om det anpassade teckensnittet är installerat på användarens dator så återges teckensnittet korrekt. Men eftersom olika webbläsare återger teckensnitt på lite olika sätt är det helt normalt att teckensnitten ser lite olika ut i olika webbläsare.

Användaren ser ett annat teckensnitt.

Om ett anpassat teckensnitt som används i arbetsboken inte är installerat på användarens dator, så använder webbläsaren ett annat teckensnitt i stället.
[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använda bakgrundsbilder i vyer Bakgrundsbilder är bilder som visas under dina data för att ger mer sammanhang år markeringarna i vyn. En vanlig användning av bakgrundsbilder är att lägga till anpassade kartbilder som motsvarar ett koordinatsystem i dina data. Till exempel kanske du har data som motsvarar flera våningar i en byggnad. Du kan använda bakgrundsbilder till att överlägga data på den faktiska planlösningen för byggnaden för att ge mer sammanhang. Andra exempel på användning av bakgrundsbilder: visa en modell av havsbottnen, bilder av webbsidor för analys av webbloggar eller nivåer i videospel för att visualisera spelarstatistik. Medan Tableau tillåter uppladdningen av dynamiska kartor från en leverantör online eller offline kan du med bakgrundsbilder använda dina egna anpassade bilder. Det kan vara särskilda kartor eller vilken annan bild som helst som är kopplad till dina data. ## Lägg till bakgrundsbilder i arbetsboken När du lägger till en bakgrundsbild till vyn måste du ange ett koordinatsystem genom att mappa både X- och Y-axeln till värdena för fälten i databasen. Om du lägger till en karta bör X- och Y-axeln vara longitud och latitud uttryckt som en decimal. Du kan emellertid mappa axlarna till vilket relevant fält som helst utifrån ditt eget koordinatsystem. **Lägga till en bakgrundsbild:** 1. Välj Karta > Bakgrundsbilder och välj sedan en datakälla. ![Listrutemenyn Karta med alternativet Bakgrundsbilder valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/adding1.png)3. Klicka på Lägg till bild i dialogrutan Bakgrundsbilder. ![Dialogrutan Bakgrundsbilder med fälten Namn, Giltiga och Obligatoriska fält, tillsammans med knapparna Lägg till bild, Redigera, Ta bort, OK, Avbryt och Tillämpa.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/adding2.png)5. Gör följande i dialogrutan Lägg till bakgrundsbild: - Ange ett namn för bilden i textrutan Namn. - Klicka på Bläddra för att navigera till och välja den bild du vill lägga till som bakgrund. Du kan även ange en URL för att länka till en bild online. - Välj det fält som ska mappas till x-axeln på bilden och ange vänster och höger värde. När du lägger till en karta ska longitudvärden mappas till x-axeln med decimalvärden (i stället för grader/minuter/sekunder eller N/S/O/V). - Välj det fält som ska mappas till y-axeln på bilden och ange värdet längst upp och längst ner. När du lägger till en karta ska latitudvärden mappas till y-axeln med decimalvärden (i stället för grader/minuter/sekunder eller N/S/O/V). - Du kan justera intensiteten på bilden med hjälp av reglaget Blekt. Ju längre reglaget förs åt höger, desto blekare blir bilden bakom dina data. ![En dialogruta för att lägga till en bakgrundsbild i en karta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/adding3.png) 6. Du kan ange följande alternativ med hjälp av fliken Alternativ: - Lås bildförhållande – Välj det här alternativet för att bibehålla de ursprungliga dimensionerna på bilden vid ändringar av axlarna. Om du inte väljer det här alternativet kan formen på bilden förvrängas. - Visa alltid hela bilden – Välj det här alternativet för att undvika beskärning av bilden när data endast upptar en del av bilden. Om du låser båda axlarna i en vy kan det hända att det här alternativet blir verkningslöst. - Lägg till villkor för när bilden ska visas. Mer information om definition av villkor finns i [Filtrera data från dina vyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm#AddConditions). ![Dialogrutan Lägg till bakgrundsbild, med fält för namn, bildalternativ och att endast visa när särskilda villkor uppfylls.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/adding4.png) 7. Klicka på OK. När du lägger till x- och y-fälten till hyllorna Rader och Kolumner i vyn visas bakgrundsbilden bakom data. Om bakgrundsbilden inte visas ska du säkerställa att du använder de uppdelade mätvärdena för x- och y-fälten. Du delar upp alla mätvärden genom att välja Analys > Aggregera mätvärden. Du ändrar varje mätvärde individuellt genom att högerklicka på fältet på hyllan och välja Dimension. Om du har använt de genererade fälten Latitud och Longitud för x- och y-fälten måste du inaktivera de inbyggda kartorna innan bakgrundsbilden visas. Välj Karta > Bakgrundskartor > Ingen för att inaktivera inbyggda kartor. Varje markering omges av en solid kontrasterande färg, som kallas markeringshalo, för att göra markeringarna i en vy mer framträdande när de placeras ovanpå en bakgrundsbild. Du kan inaktivera markeringshalo genom att välja Format > Visa markeringshalo. ## Skapa en vy med en bakgrundsbild När du har lagt till en bakgrundsbild måste du skapa vyn på ett sätt som stämmer överens med de x- och y-mappningar du gjorde för bilden. Med andra ord måste de fält som du angav som x och y vara på rätt hyllor. Följ stegen nedan för att konfigurera vyn korrekt: 1. Placera det fält som har mappats till x-axeln på hyllan Kolumner. Om du arbetar med kartor ska longitudfältet vara på hyllan Kolumner. Det kan verka konstigt först, men fälten på hyllan Kolumner avgör värdena som distribueras över x-axeln. 2. Placera det fält som har mappats till y-axeln på hyllan Rader. Om du arbetar med kartor ska latitudfältet vara på hyllan Rader. Det kan verka konstigt först, men fälten på hyllan Rader avgör värdena som distribueras över y-axeln. ## Redigera en bakgrundsbild När du har lagt till en bakgrundsbild kan du alltid gå tillbaka och redigera kartläggningen av x- och y-fälten samt alla alternativen under fliken Alternativ. Redigera en bild: 1. Välj Karta > Bakgrundsbilder. 2. I dialogrutan ”Bakgrundsbilder” väljer du den bild som du vill redigera och klickar på Redigera (du kan också dubbelklicka på bildnamnet). ![Dialogrutan Bakgrundsbilder med en bild markerad och knappen Redigera inringad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/edit1.png)4. I dialogrutan Redigera bakgrundsbild gör du ändringarna av bilden och klickar på OK. ## Aktivera eller inaktivera bakgrundsbilder Även om du kan lägga till flera bilder i en arbetsbok kan det hända att du endast vill använda en del av bilderna för en viss uppsättning arbetsblad. Du kanske till exempel vill visa en karta över hela USA i en vy och kartor över enskilda delstater i andra vyer. Använd kryssrutor i dialogrutan ”Bakgrundsbilder” för att aktivera eller inaktivera bilderna för det aktuella arbetsbladet. Du kan visa flera bilder genom att aktivera flera bilder på ett enskilt arbetsblad. Du kanske till exempel har flera bilder som du vill visa bredvid varandra, så att de utgör en större bakgrundsbild. Aktivera eller inaktivera en bakgrundsbild: 1. Välj Karta > Bakgrundsbilder. 2. I dialogrutan ”Bakgrundsbilder” markerar du kryssrutorna bredvid de bilder som du vill aktivera. ![En tabell med bakgrundsbilder och deras synlighet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/enable1.png)4. Klicka på OK. ## Lägg till villkor för att visa eller dölja bakgrundsbilder När du lägger till en bakgrundsbild och aktiverar den visas bilden automatiskt på alla arbetsblad som innehåller de fält som används i vyn. Du kan ange villkor för visa/dölj för att undvika att en bild visas på alla arbetsblad. Villkor för visa/dölj är villkor som anger när en bild ska visas. Du kanske till exempel har en planlösningsbild för en byggnad med flera våningar. Även om alla bilder är associerade med samma koordinater (byggnadens hörn) vill du inte visa kartan över första våningen när du tittar på information om tredje våningen. I det här fallet kan du ange ett villkor för att endast visa bilden över första våningen när fältet Våning är lika med ett. **Ange villkor för visa/dölj:** 1. Välj Karta > Bakgrundsbilder och välj sedan en datakälla. 2. i dialogrutan ”Bakgrundsbilder” väljer du den bild du vill lägga till ett villkor för och klickar sedan på Redigera. 3. I nästa dialogruta väljer du fliken Alternativ. 4. Klicka på knappen Lägg till längst ned i dialogrutan. ![Fönstret Lägg till bakgrundsbild med alternativ för att konfigurera en bakgrundsbild med knappen Lägg till markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bkimages_manage_conditions1.png)6. Välj ett fält som villkoret ska grundas på. I exemplet ovan är fältet Våning. ![Fönstret Välj fält, där alternativ för sovrum, våning och lägenhetsnummer visas och våning är markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bkimages_manage_conditions2.png)8. Ange när du vill visa bilden genom att välja ett värde för fältet. I det här exemplet väljs ett. ![Fönstret Välj värde, där värdealternativen 1 till 4 visas och siffran 1 är markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bkimages_manage_conditions3.png)10. Klicka på OK. Ett villkor läggs till bilden. I planlösningsexemplet är villkoret ”Visa endast bilden när Våning är lika med Ett”. 11. Klicka på OK två gånger för att stänga dialogrutan ”Bakgrundsbild” och tillämpa ändringarna. När du lägger till flera villkor visas bakgrundsbilden endast när alla villkor uppfylls. Om till exempel en bakgrundsbild har två villkor för Egendomsnamn och Våning visas den endast om Egendom är Greenwood Estates och Våning är 3. ## Ta bort en bakgrundsbild När du inte längre vill använda en bakgrundsbild kan du antingen inaktivera den eller ta bort den, vilket för den otillgänglig för alla arbetsblad. **Ta bort en bild:** 1. Välj Karta > Bakgrundsbilder. 2. i dialogrutan ”Bakgrundsbilder” väljer du den bild du vill ta bort och klickar sedan på Ta bort. ![Fönstret Bakgrundsbilder, där bakgrundsbilden för planlösning 1 är markerad och knappen Ta bort är markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bkimages_manage_remove1.png) 3. Klicka på OK. ## Se även - [Kartor och geografisk dataanalys i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps.htm) ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använda dynamisk zonvisning Utrymmet på instrumentpanelen är värdefullt, i synnerhet när du gradvis vill visa insikter om data. Med dynamisk zonvisning kan du dölja eller visa zoner (sektionerade eller flytande instrumentpanelelement) baserat på värdet på ett fält eller en parameter. När du interagerar med instrumentpanelen visas eller försvinner zoner på panelen. Resultatet är en dynamisk instrumentpanel som inte äventyrar din önskade layout. Även om du redan kan [visa eller dölja objekt genom att klicka på en knapp på en instrumentpanelen](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/dashboards_create.htm#Show), kan du med dynamisk zonvisning visa och dölja objekt automatiskt. Det är perfekt för instrumentpaneler som används av olika användargrupper. Du kanske till exempel vill visa olika användargrupper olika zoner när de besöker din instrumentpanel. Och du kan dessutom använda dynamisk zonvisning med [parameteråtgärder](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/actions_parameters.htm). När en användare till exempel klickar på en markering på en visualisering, visas en zon som tidigare var dold. Detta är optimalt för komplexa instrumentpaneler då det låter dig välja när mer ingående data ska avslöjas. ## Fälttyper som stöds För att ett fält eller en diameter ska kunna användas med dynamisk zonvisning måste det vara - boolesk - ett enkelt värde - oberoende av visualiseringen, vilket innebär att fältet returnerar ett konstant värde oberoende av visualiseringsstrukturen, såsom en beräkning med fast detaljnivå (LOD). ## Konfigurera en dynamisk instrumentpanelszon Följande exempel har två blad som använder [Superstore-data](https://help.tableau.com/current/guides/get-started-tutorial/sv-se/get-started-tutorial-connect.htm): det första bladet har ett stapeldiagram med Försäljning per kategori och det andra bladet har ett stapeldiagram med Försäljning per underkategori. Genom att använda dynamisk zonvisning blir det andra bladet endast synligt efter att en markering har klickats i zonen Försäljning per kategori. Det här exemplet bygger på ett beräknat booleskt fält, som används som källfält för en parameteråtgärd. För att beräkningen ska användas som källfält för parameteråtgärden måste beräkningen läggas till kortet Markeringar. 1. [Skapa en parameter](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/parameters_create.htm) från bladet Försäljning per kategori. I det här exemplet måste parametern Datatyp ställas in som boolesk. 2. [Skapa ett beräknat fält](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_formulas.htm) från bladet Försäljning per kategori. I det här exemplet används följande beräkning: `True` 3. På bladet Försäljning per kategori drar du beräkningen som du skapade till Detaljer på kortet Markeringar. 4. Skapa en instrumentpanel. 5. Dra bladet som du alltid vill ska vara synligt till din instrumentpanel. I vårt exempel vill vi att försäljning per kategori alltid ska vara synlig. 6. Från instrumentpanel klickar du på zonen Försäljning per kategori (instrumentpanelobjekt). Därefter skapar du [en parameteråtgärd](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/actions_parameters.htm) från menyn Arbetsblad på din instrumentpanel. I det här exemplet använder vi följande åtgärd Ändra parameter: Källbladet är inställt på att använda instrumentpanelen du skapade och bladet Försäljning per kategori. Målparametern är den parameter du skapade. Källfältet är beräkningen du skapade. ![En parameteråtgärd konfigurerad enligt beskrivningen i texten som föregår denna bild](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dynamic_zone_action.png) 7. Dra arbetsbladet Försäljning per underkategori till din instrumentpanel. 8. Klicka på zonen Försäljning per kategori. I det övre högra hörnet klickar du på rullgardinspilen och väljer Använd som filter. 9. Klicka på zonen Försäljning per underkategori och klicka sedan på fliken Layout. 10. Markera kryssrutan för Styr synlighet med värde. 11. I rullgardinsmenyn väljer du parametern du skapade för att kontrollera zonens synlighet. **Obs!** Om alternativet för att styra synlighet med hjälp av värde inte innehåller det fält du vill använda behöver du se till att fältet är en fälttyp som stöds. ![Kryssrutan ”Kontrollera synlighet med hjälp av värde” är markerad och en parameter som heter ”Dölj zon med parameter” är vald](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dynamic_zone_visibility.png) När du nu klickar på en kategorimarkering i zonen Försäljning per kategori visas zonen Försäljning per underkategori i din instrumentpanel. ![Animering av någon som klickar på en markering på en instrumentpanel som gör att ett annat diagram visas med hjälp av dynamisk zonvisning](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dynamic_zone_demo.gif) ## Förstå begränsningar och extrema fall Dynamisk zonvisning fungerar inte när du använder arbetsbladet i [berättelser](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/stories.htm) (en sekvens med visualiseringar som samverkar för att förmedla information). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använda dynamiska axelintervall Det är viktigt att användarna förstår det intervall som en visualisering representerar så att de kan analysera data korrekt. När flera visualiseringar analyseras samtidigt på en instrumentpanel eller i flera kalkylblad är det särskilt lätt hänt att användarna feltolkar data om axlarnas intervall skiljer sig åt i de olika visualiseringarna. Om två stapeldiagram till exempel visas bredvid varandra kan staplarna i de två diagrammen se ut att vara lika stora. Men axlarna kan ha helt olika intervall, vilket medför att jämförelsen blir missvisande. För att det ska vara lättare för användarna att förstå axelintervallen kan konstruktörerna, i version 2023.3 och senare, använda dynamiska axelintervall för att ställa in minimi- och maximivärden för ett axelintervall med hjälp av numeriska parametrar eller datumparametrar. När användarna sedan navigerar i visualiseringarna uppdateras axlarna synkront. På så sätt blir det enklare för användarna att analysera data i flera visualiseringar korrekt. Och genom att begränsa dataomfånget kan du visa en delmängd av data utan att filtrera underliggande data eller påverka det glidande medelvärdet för data. Dynamiska axelintervall kan också användas för att utöka eller begränsa intervallet för en axel utan att filtrera bort underliggande data. Detta är perfekt när du vill visa förloppet mot ett mål eller visa ett glidande medelvärde. ## Fälttyper som stöds Dynamiska axelintervall har stöd för alla parametrar som är kompatibla med den valda kontinuerliga axeln, till exempel: - Numeriska parametrar - Tidsparametrar (datum eller datumtid) ## Konfigurera ett dynamiskt axelintervall utifrån markering Från och med Tableau 2025.3 kan du automatiskt uppdatera axelintervallet baserat på områdesmarkering, vilket eliminerar behovet av separata arbetsflöden för parametrar och parameteråtgärder. 1. Högerklicka på axeln i ett arbetsblad och välj Redigera axel … 2. Välj Anpassat som intervall. 3. Expandera listrutemenyerna och ange Uppdatera vid interaktion för start- och slutpunkterna för intervallet. 4. Stäng dialogrutan. 5. Gå tillbaka till visualiseringen och välj ett område i visualiseringen för att ange motsvarande värde som den valda intervallpunkten. ![Dialogrutan Redigera axel med alternativ för att ställa in anpassade intervall med start och slut baserat på interaktion.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dynamic_axis_selection.png) ## Konfigurera ett dynamiskt axelintervall med en befintlig parameter Du kan också konfigurera ett dynamiskt axelintervall genom att knyta det till en befintlig parameter. 1. Öppna ett arbetsblad och [skapa en parameter](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/parameters_create.htm) för axeln. 2. Högerklicka på axeln och välj Redigera axel. 3. Välj Anpassat som intervall. Välj sedan den parameter som du skapade för antingen start- eller slutaxelns omfång. 4. Stäng dialogrutan. 5. Om du använder flera blad på en instrumentpanel upprepar du de här stegen för axlarna på de olika bladen. ![En animering som visar en parameter som används för att skapa ett dynamiskt axelintervall, och sedan visar animeringen hur filtreringen påverkas av dynamiska intervall.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dynamic_axis_ranges.gif) ## Förstå begränsningar och extrema fall Dynamiska axelintervall uppdateras inte i [berättelser](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/stories.htm). Om den parameter som används för axeln tas bort behålls det senaste parametervärdet som axelomfång. Nästa gång du redigerar axeln visas ett felmeddelande där du uppmanas att välja en ny parameter att använda. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använda dynamiska axeltitlar Tableaus flexibilitet låter utvecklare snabbt analysera olika datauppsättningar och visualisera data på olika sätt för en djupare analys. Men med den flexibiliteten finns ansvaret att kommunicera exakt de data som används i en visualisering. Det är till exempel viktigt att kommunicera de mätvärdesenheter som ändras baserat på ett parametervärde. Föreställ dig att du tittar på vädret som visar en prognos på 25 grader. I Fahrenheit kan den prognosen bli en fantastisk skidresa. I Celsius kan den prognosen dock vara bättre för en tur till stranden. Som utvecklare kan du använda dynamiska axeltitlar för att uppdatera axeltiteln baserat på värdet på en parameter eller ett fält med enkelt värde (såsom en LOD-beräkning). Om [byta parametrar](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/parameters_swap.htm) används uppdateras axeltitlarna för att matcha de data som används. ## Fälttyper som stöds För att användas som en dynamisk axeltitel måste fälten vara: - Ett enkelt värde och en [fast LOD-beräkning](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod_fixed.htm) - En parameter - Ett konstant beräknat fält - En överst uppsättning ## Konfigurera en dynamisk axeltitel 1. Öppna ett Tableau-blad och dra ett kontinuerligt fält till en hylla. 2. Dubbelklicka på axeln för att öppna dialogrutan Redigera axel. 3. Öppna sektionen Axeltitlar och använd listan för att välja fältet som ska användas som axeltiteln. 4. Stäng dialogrutan Redigera axel. Följ först stegen i [Exempel: Byt mätvärden med parametrar](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/parameters_swap.htm) för ett mer komplext användningsfall. Följa sedan dessa steg: 1. Dubbelklicka på X-axeln för att öppna dialogrutan Redigera axel. 2. Öppna sektionen Axeltitlar, välj Parameter och sedan väljaren Platshållare 2. 3. Stäng dialogrutan Redigera axel. 4. Upprepa dessa steg för Y-axeln med Platshållare 1. Nu uppdateras axeltitlarna för att återspegla de data som visas allt eftersom parametrarna ändras. ## Förstå begränsningar och extrema fall Dynamiska axeltitlar rensas när typen av visualisering ändras med Visa mig. Om undertexter används, visas undertexten efter den dynamiska axeltiteln, precis som för anpassade titlar. Automatiska undertexter fylls bara i när en kontinuerlig datumvärdeaxel finns som filtreras till ett enda år med minst två tidsperioder. Funktionen för dynamisk axeltitel fungerar inte när du använder arbetsbladet i [berättelser](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/stories.htm) (en sekvens med visualiseringar som samverkar för att förmedla information). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använda en tabellberäkning i en Tableau-databerättelse **Viktiga ändringar för Tableau Databerättelser** Tableau Databerättelser fasades ut i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server i januari 2025 (2025.1). Tack vare framsteg inom tekniken för naturligt språk kan vi utveckla ett förbättrat gränssnitt, där det är enklare att ställa frågor om data och hålla koll på förändringar. Mer information finns i blogginlägget [How Tableau Pulse powered by Tableau AI is Reimagining the Data Experience](https://www.tableau.com/sv-se/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai) (på engelska). Du kan använda en tabellberäkning som ett mätvärde i en Tableau-databerättelse utöver det mätvärde som du använde för att skapa tabellberäkningen. 1. Från kortet Markeringar klickar du på höger sida om fältet för att öppna en meny. Klicka därefter på Snabb tabellberäkning. ![Menyn som öppnas när du högerklickar på ett fält i kortet Markeringar. Snabb tabellberäkning är vald.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_quick_tablecalc.png) 1. När du har skapat din tabellberäkning drar du den till Mätvärden i rutan Data och byter namn på den. ![Animering av någon som drar beräkningen från hyllan till rutan Data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_tablecalc_1.gif) 1. Dra ditt ursprungliga mätvärde (t.ex. Försäljning) tillbaka till hyllan Rader och dra sedan din nya beräkning (t.ex. Summa av försäljningar) till Verktygstips. Din visualisering kan förbli densamma, men du har nu tillgång till det nya mätvärdet. ![Animering av någon som drar mätvärdet till hyllan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_tablecalc_2.gif) 1. Gå till din instrumentpanel och dra databerättelseobjektet till instrumentpanelen. Båda mätvärdena visas när du skapar din berättelse. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använda fält- och filtervärden i åtgärdsnamn Förutom att använda fält-, parameter- och filtervärden i webbadresser kan du använda den här informationen som variabler i åtgärdsnamnen. Namnet på åtgärden visas på snabbmenyn när en åtgärd öppnas med den menyn. Att använda fält- och filtervariabler i namnet är användbart för att göra åtgärden specifik för den valda markeringen. I en vy som visar fastighetsinformation kan du namnge en URL-åtgärd som ”Visa satellitbild av ”. När du högerklickar (kontroll-klickar på Mac) på en specifik markering ersätts taggen med platsvärdet som är associerat med den markeringen. 1. Börja ange namnet på åtgärden i dialogrutan Lägg till åtgärd. 2. Placera markören där du vill infoga fält- eller filtervärdet. 3. Klicka på pilen till höger om textrutan och välj fältet eller filtret som ska läggas till som variabel. Namnet på fältet eller filtret läggs till mellan vinkelparenteser. ![En meny som visar olika alternativ för en URL-åtgärd, med Sändningstyp markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameter4.png) Här kan du se ett färdigt exempel på en åtgärd som körs från en verktygstipsmeny: ![Ett verktygstips med en hyperlänk markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/action_name.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använda kontextfilter Som standard bearbetas alla filter som ställs in i Tableau, oberoende. Det innebär att varje filter får åtkomst till alla rader i datakällan utan hänsyn till andra filter. Du kan dock ställa in ett eller flera kategoriska filter som kontextfilter för vyn. Du kan tänka på ett kontextfilter som ett oberoende filter. Alla andra filter som du ställer in definieras som beroende filter då de endast bearbetar data som passerar via kontextfiltret. Du kan skapa ett kontextfilter för att: - Tvinga ett filter att tillämpas först. - Skapa ett beroende numeriskt- eller Bästa N-filter. Du kan ställa in ett kontextfilter för att endast inkludera data av intresse och sedan ställa in ett numeriskt- eller ett Bästa N-filter. Anta till exempel att du ansvarar för frukostprodukter på en stor livsmedelskedja. Din arbetsuppgift är att hitta de tio bästa frukostprodukterna per lönsamhet över alla butiker. Om datakällan är mycket stor kan du ställa in ett kontextfilter till att endast inkluderar frukostprodukter. Du kan sedan skapa ett filter med topp tio per vinst som ett beroende filter vilket innebär att endast data som passerar genom kontextfiltret bearbetas. ## Skapa kontextfilter Välj Lägg till i kontext från snabbmenyn för ett befintligt kategoriskt filter, för att skapa ett kontextfilter. Kontexten bearbetas en gång för att generera vyn. Alla andra filter bearbetas sedan i förhållande till en kontext. Kontextfilter: - Visas högst upp på hyllan Filter. - Identifieras av en grå färg på hyllan Filter. - Kan inte placeras om på hyllan. Som visas nedan är dimensionen Sändningstyp satt till att vara kontext för en vy. Filtret Region bearbetas endast med hjälp av data som passerar genom Sändningstyp. ![Skapa ett kontextfilter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/contextfilter_1.gif) Du kan modifiera ett kontextfilter genom att: - Ta bort fältet från hyllan Filter – om andra kontextfilter finns kvar på hyllan, bearbetas en ny kontext. - Redigera filtret – en ny kontext bearbetas varje gång du redigerar ett kontextfilter. - Välj Ta bort från kontext – filtret ligger kvar på hyllan som ett standardfilter. Om andra kontextfilter finns kvar på hyllan bearbetas ett nytt kontext. ## Accelerera kontextfilter Följ dessa allmänna regler för att förbättra prestandan på kontextfilter, och då särskilt på stora datakällor. - Att använda ett enda kontextfilter som avsevärt reducerar storleken på datauppsättningen är mycket bättre än att använda många olika kontextfilter. - Slutför all datamodellering innan du skapar ett kontext. Förändringar i datamodellen, såsom att konvertera dimensioner till mätvärden, kräver omräkning av kontext. - Ställ in nödvändiga filter för kontext och skapa ett kontext innan du lägger till fält på andra hyllor. Att utföra detta grundarbete först gör att frågorna körs snabbare när du släpper fält på andra hyllor. - Använd ett kontinuerligt datum för att ställa in ett kontextfilter på ett visst datum. Att använda datumfack såsom YEAR(date) eller kontextfilter på diskreta datum är dock mycket effektivt. **Obs!** Kontextfilter kan negativt påverka eventuella förbättringar av frågeprestandan när du använder alternativet Anta referensintegritet i datakällans datameny. Mer information finns i [Anta referensintegritet för kopplingar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joins_assume_refinteg.htm). ## Exempel: Skapa kontextfilter Det här exemplet visar hur ett kontextfilter skapas. Först filtreras en vy för att visa de tio bästa produkterna per försäljning. Sedan skapar du ett kontextfilter per produktkategori vilket låter dig se de tio bästa möbelprodukterna. 1. Använd datakällan Urval - Superstore för att skapa den första vyn såsom visas nedan. Vyn visar försäljningen för alla underkategorier, sorterade med den högsta försäljningen överst. ![Ett vågrätt stapeldiagram som visar försäljning efter underkategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ex_context1.png) 2. Skapa nu ett filter för de bästa tio att endast visa de mest sålda produkterna. Dra fältet Underkategori till hyllan Filter för att skapa det här filtret. I filterdialogrutan kan du byta till fliken Topp och definierar ett filter som är tio bästa per försäljningssumman. Se [Filtrera data från dina vyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm#AddLimits) för att läsa mer om hur du definierar ett Bästa N-filter. ![Ett fönster som visar filteralternativ för Underkategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ex_context2.png) 3. Klicka på OK för att se att vyn är filtrerad till att visa de tio bästa produktunderkategorierna när det gäller försäljning. ![Ett vågrätt stapeldiagram som visar försäljning efter produktunderkategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ex_context3.png) 4. Låt oss nu lägga till ytterligare ett filter för att bara visa möbelprodukter. Dra fältet Kategori till hyllan Filter och välj endast Möbler. Klicka på OK när du är klar. Vyn är filtrerad men istället för tio produkter visar den nu tre. Detta beror på att alla filter utvärderas separat som standard och vyn visar skärningspunkten mellan resultaten. Den här vyn visar därför att tre av de tio övergripande produkterna är möbelprodukter. ![Ett vågrätt stapeldiagram som visar försäljning av underkategorin möbler.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ex_context5.png) 5. För att ta reda på vilka de tio bästa möbelprodukterna är måste vi göra filtret Kategori till ett kontextfilter. Högerklicka på fältet på hyllan Filter och välj Lägg till i kontext. 6. Filtret är markerat som ett kontextfilter och vyn uppdateras för att visa de fyra bästa möbelprodukterna. Varför inte tio? På grund av att endast fyra av underkategorierna innehåller möbler. Men vi vet nu att filtret Topp tio utvärderas utifrån resultaten av detta kontext. ![Ett vågrätt stapeldiagram som visar försäljning av olika möbelunderkategorier.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ex_context7.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använda kopplingar som tillhandahålls av Tableau Följ länkarna nedan för att få information om hur du ansluter till specifika data med hjälp av de kopplingar som tillhandahålls och stöds av Tableau. Kopplingarna listas i den ordning som de visas i rutan Anslut. **Obs!** För partnerbyggda, partnerstödda kopplingar läser du [Använda partnerbyggda kopplingar från Tableau Exchange](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/gallery_connectors.htm). ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använda Mapbox-kartor Om du har tillgång till Mapbox-kartor kan du lägga till dem i arbetsböcker eller använda dem för att skapa kartvyer i Tableau Desktop. En lista över tillgängliga landsspecifika data finns i [Kartdata som stöds](https://www.tableau.com/sv-se/mapdata). När du publicerar en vy som använder Mapbox-kartor i Tableau Server, Tableau Cloud eller Tableau Public kan användarna se dina data och Mapbox-kartan även om de inte har något Mapbox-konto. Från och med Tableau Desktop 2019.2 är Mapbox-formaten Gator, Utomhus och Satellit tillgängliga som standard i Tableau i rutan Kartlager. Mer information om kartformat och kartlager finns i [Anpassa kartans utseende](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_options.htm). ## Lägga till en Mapbox-karta i en arbetsbok I Tableau Desktop kan du lägga till en Mapbox-karta i en arbetsbok och använda den som en bakgrundskarta. När du har lagt till en Mapbox-karta i en arbetsbok sparas kartan med arbetsboken och är tillgänglig för alla som du delar arbetsboken med. Du kan också spara en Mapbox-karta som en Tableau-kartkälla (.tms-fil) som du kan dela med andra så att de snabbt kan ansluta till den och använda den i sina egna arbetsböcker. Mer information finns i [Spara en kartkälla](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_export.htm). Så här lägger du till en Mapbox-karta: 1. Välj Karta > Bakgrundskartor > Lägg till Mapbox-karta i Tableau Desktop. 2. Lägg till följande i dialogrutan Lägg till Mapbox-karta: - Stilnamn: Ange ett namn för Mapbox-kartan. Du kan välja vilket namn du vill. Namnet visas på menyn Bakgrundskartor när du har lagt till kartan. - URL: Ange en stil-URL för den Mapbox-karta som du vill lägga till. Den här URL:en innehåller stil-ID:t för Mapbox-kartan, din åtkomsttoken och ditt användarnamn. Den kan se ut ungefär så här: `https://api.mapbox.com/styles/v1//?access_token=` ![Dialogrutan Lägg till Mapbox.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/map_mapsources_mapbox4.png) Mer information om komponenterna ovan finns i avsnitten [Åtkomsttoken](https://docs.mapbox.com/api/overview/#access-tokens-and-token-scopes), [Kartor](https://docs.mapbox.com/api/maps/) och [Stilar](https://docs.mapbox.com/api/maps/styles/) i hjälpen för Mapbox-API:t. 3. När du är klar stänger du dialogrutan Lägg till Mapbox-karta genom att klicka på OK och klickar sedan på Stäng för att gå tillbaka till vyn. ## Skapa en kartvy med en Mapbox-karta Du kan skapa en kartvy med en Mapbox-karta genom att välja Karta \> Bakgrundskartor och sedan välja den Mapbox-karta som du vill använda. Sedan skapar du kartvyn. Mer information finns i [Kartläggningskoncept i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_build.htm). ![Menyn Karta med Bakgrundskartor och Din Mapbox-karta valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/map_mapsources_mapbox3.png) När du skapar anpassade kartor i Mapbox Studio ser du till att kartorna använder Mercator-projektion. Tableau använder den här projektionen för att säkerställa att datapunkterna är korrekt justerade mot bakgrundskartan. Mer information om hur du justerar kartans projektion finns i [Justera kartprojektion](https://docs.mapbox.com/help/tutorials/create-a-custom-style/?step=5) (på engelska) i dokumentationen på Mapbox-webbplatsen. ### Lägga till eller ta bort kartlager från vyn När du lägger till en Mapbox Studio-karta i Tableau läggs även kartans alla lager till. Lagergrupper och enskilda lager i Mapbox Studio visas som separata lager i rutan Kartlager i Tableau, med lagerkonfigurationen som definierats i Mapbox Studio. Om en lagergrupp i Mapbox Studio innehåller underlager som har inaktiverats, så inaktiveras samma underlager när kartan läggs till i Tableau och lagergruppen visas som ett enda lager i rutan Kartlager. Om lagergruppen inaktiveras i Tableau och sedan aktiveras, så aktiveras alla underlager i lagergruppen. Kartlager är inte samma sak som datalager i Tableau. I Tableau är datalager fördefinierade sektioner med demografisk information på olika nivåer, t.ex. på läns- och kommunnivå. Datalager och Mapbox är oberoende av varandra i Tableau. Mer information om hur datalager fungerar finns i [Anpassa kartans utseende](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_options.htm). **Obs!** När du lägger till en anpassad karta från Mapbox Studio importeras data för alla lager i Tableau, även om lager är inaktiverade. Kartans prestanda kan påverkas om den innehåller många lager och underlager. Du kan förbättra prestandan genom att lägga till eller ta bort lager och underlager i Mapbox Studio innan du lägger till kartan i Tableau. ## Se även: [Använda WMS-servrar (Web Map Service)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_wms.htm) [Spara en kartkälla](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_export.htm) [Importera en kartkälla](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_import.htm) [Välja bakgrundskartor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources.htm) [Anpassa kartans utseende](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_options.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använda parametrar för att skapa mer interaktiva vyer Parametrar är användbara när du vill lägga till interaktivitet och flexibilitet i en rapport, eller för att experimentera med tänk-om-scenarier. Anta att du är osäker på vilka fält som ska ingå i vyn eller vilken layout som skulle fungera bäst för dina tittare. Du kan infoga parametrar i din vy för att låta tittarna välja hur de vill titta på uppgifterna. När du använder parametrar måste du binda dem till vyn på något sätt: - Du kan använda parametrar i beräkningar och beräknade fält som används i vyn. - Du kan visa parameterkontrollen i vyn där användare kan välja parametrar. - Du kan referera till parametrar i [parameteråtgärder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_parameters.htm). Innan du börjar bestämmer du vilka fält du vill göra interaktiva. Du kan till exempel tillåta användare att se kategorierna inom en dimension efter färg, eller att se försäljningsdata över en tidsperiod som de väljer, och så vidare. I exemplet som beskrivs här skapas en tabell där användarna kan välja de dimensioner som ska visas i kolumnerna och raderna. **Titta på en video:** För en detaljerad presentation, titta på [Parameters | Oh, the places you'll go!](https://youtu.be/Xk9HnpmWtsU) (45 minuter). **Läs mer**: Se [Använd parametrar för att lägga till flera vyer i din visualisering](http://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2015/7/lrtt-parameters-alter-your-viz-40767) i Tableaus [blogg](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog) och flera praktiska artiklar om hur du använder parametrar på [Data School](https://www.thedataschool.co.uk/)\-webbplatsen. ## Skapa parametrarna I de här stegen används Superstore-exempelarbetsboken för att skapa nya parametrar. 1. Öppna Tableau Desktop och öppna exempelarbetsboken ”Superstore”. 2. Klicka på listrutan i det övre högra hörnet av rutan Data och välj Skapa parameter. 3. Utför följande steg i dialogrutan Skapa parameter: 1. Namnge parametern så att tittarna kan se vad som händer när de ändrar den. I det här exemplet används **Välj rubrik för kolumn 1**. 2. Välj **Sträng** som **Datatyp**. 3. För **Tillåtna värden**, välj **Lista**, skriv **Inget** som det första värdet i listan och tryck sedan på **Enter**. 4. Fyll i listan genom att skriva namnen på de ytterligare dimensionsfält som du vill exponera genom parametern. **Obs!** I det här exemplet används fälten kundnamn, kundsegment, region, avdelning och kategori. Dessa är alla dimensioner av samma datatyp (sträng). Om du vill inkludera ett mätvärde så som vinst i den här listan, skulle ett alternativ kunna vara att konvertera mätvärdet till ett strängvärde. Du skulle göra detta när du bygger det beräknade fältet med hjälp av `STR()`\-funktionen. Denna artikel omfattar endast scenariot med en enda datatyp. Standardinställningen för **Visa som**\-alias är fältnamnet, och för den här övningen kan du lämna dem som de är. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/change-view-parameters-DPV.png) 5. Klicka på **OK** för att återgå till dialogrutan Beräknat fält. 5. Upprepa föregående steg för att skapa följande ytterligare parametrar: - Välj rubrik för kolumn 2 - Välj rubrik för rad 1 - Välj rubrik för rad 2 **Tips:** Istället för att skriva in varje värde i listan klickar du på **Lägg till värden från > Parametrar** för att lägga till dem från **Välj rubrik till kolumn 1**. ## Skapa de beräknade fälten Dessa steg använder Superstore-provet för att bygga de beräknade fälten som kommer att dra nytta av dina parametrar. 1. I rutan Data klickar du på pilen i det övre högra hörnet och väljer Skapa beräknat fält. 2. I dialogrutan beräknat fält för namn, skriv kolumn 1 kategori. 3. I dialogrutan beräknat fält för **formel**, skapa följande beräkning: `CASE [Select Column 1 Heading] WHEN 'Customer Name' THEN [Customer Name] WHEN 'Customer Segment' THEN [Customer Segment] WHEN 'Region' THEN [Region] WHEN 'Department' THEN [Department] WHEN 'Category' THEN [Category] ELSE '' END` ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/change-views-parameters2.png) Kontrollera att statusmeddelandet anger att formeln är giltig och klicka sedan på **OK**. **OBS!** ANDRA konton för värdet **Inget** som du inkluderade i parametern returnerar en tom sträng. 4. Skapa ytterligare tre beräknade fält, ett för var och en av de ytterligare parametrar du skapade: | Parameternamn | Beräknat fältnamn | | --- | --- | | Välj rubrik för kolumn 2 | Kategori för kolumn 2 | | Välj rubrik för rad 1 | Kategori rad 1 | | Välj rubrik för rad 2 | Kategori rad 2 | Grundformeln för varje beräknat fält är samma som i föregående steg, förutom att du refererar till en annan parameter i varje `CASE``statement.` ## Ge tittarna ett sätt att interagera med visningar Därefter exponerar du parameterkontrollen så att användarna kan välja de kategorier de vill visa. 1. Gör följande för varje parameter som du har skapat: Högerklicka på parametern under Parametrar och välj **Visa parameterkontroll**. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/change-views-parameters4.png) 2. Dra de beräknade fälten som du har skapat till kolumnerna och radhyllorna från rutan data. 3. Dra ett mätvärde till vyn från rutan data. I det här exemplet placeras **Försäljning** på **Etikett** på kortet Markeringar. 4. Testa dina parametrar genom att välja fält i parameterkontrollerna. **Tips!** - Sortera de dynamiska dimensionsfälten i alfabetisk ordning. - Dölj fältetiketter för rader och kolumner. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/change-views-parameters5.png) 5. Återställ alla parametrar till **Inget** och publicera arbetsboken till Tableau Server. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/change-views-parameters6.png) Tittare kan ställa in sina egna rapporter, spara sina parameterinställningar och dela vyer med andra. ## Ytterligare information För information om att bygga vyer dynamiskt, se [Byt mätvärden med parametrar](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/parameters_swap.htm). För information om de olika områdena i Tableau-gränssnittet där du kan skapa och införliva parametrar, se [Skapa parametrar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/parameters_create.htm) och relaterade ämnen i Tableau-hjälpen. **Varning**: Detta ämne innehåller information om parametrar från en tredjepartsblogg, [The Information Lab: Data School](http://www.thedataschool.co.uk/blog/). Observera att även om vi gör allt vi kan för att se till att referenser till innehåll från tredje part är korrekta, kan den information vi tillhandahåller här ändras utan föregående meddelande när innehållet på deras webbplats ändras. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använda partnerbyggda kopplingar från Tableau Exchange Tableau Desktop har dussintals partnerbyggda, partnerstödda kopplingar att välja bland i Tableau Exchange. Information om att skapa din egen koppling och skicka in den till Tableau Exchange finns i [Connectors Built with the Tableau Connector SDK](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/examples_connector_sdk.htm). ## Välj och installera en partnerbyggd koppling Kopplingar som utvecklats av våra partner eller andra typer av anpassade kopplingar finns i rutan Anslut. De här kopplingarna finns under Ytterligare anslutningar, och du hittar dem också på sidan med [kopplingar i Tableau Exchange](https://extensiongallery.tableau.com/connectors). 1. Klicka på Anslutningar i den vänstra rutan. 2. Klicka på den koppling som ska användas i sektionen Ytterligare anslutningar på rutan Anslut. 3. Klicka på Installera och starta om Tableau. När kopplingen är installerad visas den i sektionen **Till en server** i rutan Anslut. **Obs!** Om det visas en varning om att kopplingarna inte kan läsas in ska den .taco-fil som behövs installeras från sidan [Kopplingar i Tableau Exchange](https://extensiongallery.tableau.com/connectors). Besök [Tableau Exchange](https://extensiongallery.tableau.com/connectors) om du uppmanas att installera drivrutinerna. Där finns anvisningar för nedladdning av drivrutiner och platser. ## Upprätta anslutningen Så här ansluter du till dina data med hjälp av den koppling som du har installerat från Tableau Exchange: 1. Starta Yableau och välj namnet på den koppling du installerade under Anslut. För en fullständig lista över dataanslutningar väljer du Mer under Till en server. 2. Ange informationen som efterfrågas för att upprätta anslutningen. Om tabell- eller schemanamnen inte står på listan, klickar du på sökikonen eller anger namnet i textrutan och klickar på sökikonen. Sedan väljer du namnet. ## Arbeta med dina data När du ansluter till data med en partnerbyggd koppling har den samma funktioner som Tableau-stödda kopplingar. När du är ansluten kan du: - [Definiera en datakälla](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_prepare.htm) - [Visualisera dina data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/getstarted_buildmanual_ex1basic.htm) - [Publicera på en server](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/publish_overview.htm) (när kopplingen är installerad på servern) **Obs!** Det går för närvarande inte att publicera i Tableau Cloud med partnerbyggda kopplingar. ## Se även - [Konfigurera datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_prepare.htm) – Lägg till mer data i den här datakällan eller förbered data innan du analyserar dem. - [Skapa diagram och analysera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/design_and_analyze.htm) – Påbörja dataanalysen. - [Kopplingar som byggts med Tableau Connector SDK](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/examples_connector_sdk.htm) - Skapa din egen koppling och skicka den till Tableau Exchange. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använda relationer för dataanalyser med flera tabeller Tabeller som du drar till arbetsytan på fliken Datakälla använder relationer. Relationer är ett flexibelt sätt att kombinera data för analys i Tableau. En relation kan liknas vid ett kontrakt mellan två tabeller. När du skapar en visualisering med fält från de här tabellerna hämtar Tableau data med hjälp av det här kontraktet för att skapa en fråga med rätt kopplingar. Vi rekommenderar att du i första hand använder relationer för att kombinera data eftersom det gör det enklare att förbereda och analysera data på ett mer intuitivt sätt. [Använd bara kopplingar när det är absolut nödvändigt](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_datamodel_faq.htm#can-i-use-joins-between-logical-tables). Läs mer om grunderna för att skapa relationer i den här 5 minuter långa videon. **Obs!** Det gränssnitt för redigering av relationer som du ser i den här videon skiljer sig något från gränssnittet i den senaste versionen, men har samma funktioner. Läs mer om hur relationer fungerar i följande artiklar på Tableaus blogg: - [Relationer, del 1: Introduktion till den nya datamodelleringen i Tableau (på engelska)](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [Relationer, del 2: Tips och trick (på engelska)](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [Relationer, del 3: Köra frågor mot flera relaterade tabeller (på engelska)](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) Du kan också titta på videopoddar om relationer från [Action Analytics](https://action-analytics.com/library/), t.ex. [Why did Tableau Invent Relationships?](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/) Klicka på ”Video Podcast” (Videopodd) under [Library](https://action-analytics.com/library/) (Bibliotek) om du vill veta mer. I Tableau version 2024.2 och senare har Tableaus funktioner för datamodellering stöd för analys av flera faktatabeller och delade dimensioner med hjälp av relationer mellan faktatabeller. Mer information finns i [Om datamodeller för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm), [När ska en datamodell för relationer mellan faktatabeller användas?](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_when_to_use.htm) och [Bygga en datamodell för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_build.htm). Bygger du en ny datakälla och arbetsbok? Dra en tabell till arbetsytan för sidan Datakälla för att börja bygga datakällan. En datakälla kan bestå av en enstaka tabell som innehåller alla fält för dimensioner och mätvärden som du behöver för analys ... ![En datamodell med en analys med en tabell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_singletableanalysis.gif) Eller så kan du skapa en datakälla med flera tabeller genom att dra ut fler tabeller och definiera deras relationer ... ![Skapa en datarelation i rutan Datakälla.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_createrelationship.gif) Titta på den här 1-minuters videon om att komma igång med att använda relationer. **Obs!** Det gränssnitt för redigering av relationer som du ser i den här videon skiljer sig något från gränssnittet i den senaste versionen, men har samma funktioner. Mer information om hur du använder relationer finns i [Relatera dina data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/relate_tables.htm), [Skillnaden mellan relationer och kopplingar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_relationships_learnmorepage.htm), [Tableaus datamodell](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_datamodel.htm) och [Skapa och definiera relationer](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/relate_tables.htm#create-and-define-relationships). Du hittar mer information i [På vilket sätt har datakällor och analyser ändrats?](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_datamodel_whatschanged.htm) och [Frågor om relationer, datamodellen och datakällor](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_datamodel_faq.htm). Öppnar du en äldre arbetsbok eller datakälla? När du öppnar en arbetsbok eller datakälla från före 2020.2 i 2020.2 visas datakällan som en enda logisk tabell i arbetsytan med namnet ”Migrerade data” eller det ursprungliga tabellnamnet. Dina data bevaras och du kan fortsätta att använda arbetsboken som tidigare. ![Om din datakälla innehöll flera kopplade eller förenade tabeller så visas den enskilda logiska tabellen med namnet ”Migrerade data”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_migrated_data.gif) Om du vill visa de fysiska tabellerna bakom den enskilda logiska tabellen dubbelklickar du på den logiska tabellen för att öppna den i det fysiska lagret. De underliggande fysiska tabellerna visas, inklusive kopplingar och föreningar. Du hittar mer information i [På vilket sätt har datakällor och analyser ändrats?](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_datamodel_whatschanged.htm) och [Frågor om relationer, datamodellen och datakällor](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_datamodel_faq.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använda Tableau på webben ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använda tillägg för instrumentpaneler Med tillägg kan du lägga till unika funktioner till instrumentpaneler eller direkt integrera dem med program utanför Tableau. Det är enkelt att lägga till tillägg. Du integrerar dem helt enkelt i instrumentpanel-layouter precis som med andra instrumentpanelsobjekt. Med tillägg ger du instrumentpanelen fler funktioner, med hjälp av webbprogram som skapats av tredjepartsutvecklare. Om du är en utvecklare och vill skapa egna tillägg bör du läsa [dokumentationen om Tableaus tilläggs-API](https://tableau.github.io/extensions-api/) (på engelska) på GitHub. **Obs!** Tableau-administratörer kan inaktivera tillägg för instrumentpaneler för [Tableau Desktop](https://help.tableau.com/current/desktopdeploy/sv-se/desktop_deploy_setting_changes.htm#dashboard_extensions), [Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/dashboard_extensions_server.htm), och [Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/dashboard_extensions_server.htm). ## Lägg till ett tillägg i en instrumentpanel 1. I en Tableau-arbetsbok öppnar du ett instrumentpanelsblad. 2. Från avsnittet Objekt drar du Tillägg till instrumentpanelen. ![En pil som visar hur man lägger till ett tillägg på en instrumentpanel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_extension_add.png) 3. Gör något av följande i dialogrutan ”Lägg till ett tillägg”: - Sök efter och välj ett tillägg. - Klicka på Öppna lokala tillägg och gå till den .trex-fil som du laddade ner tidigare. 4. Vid uppmaning beviljar eller nekar du tillägget för instrumentpaneler åtkomst till data i arbetsboken. Mer information finns i [Datasäkerhet, Tableau Trusted och nätverksaktiverade tillägg](#Data). Om du beviljar åtkomst följer du anvisningarna på skärmen för att konfigurera tillägget. **Obs!** Om du använder Tableau Server eller Tableau Cloud är tilläggsobjekt tomma i utskrifter, PDF-filer och bilder på instrumentpaneler (inklusive bilder i prenumerationsmejl). ### Konfigurera ett tillägg för instrumentpaneler Vissa tillägg för instrumentpaneler ger konfigurationsalternativ som gör att du kan anpassa funktioner. 1. Välj ett tillägg i instrumentpanelen och välj Konfigurera på listrutemenyn uppe till höger. 2. Följ anvisningarna på skärmen för att konfigurera tillägget. ![Snabbmenyn för att konfigurera ett tillägg på en instrumentpanel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_extension_configure.png) ### Läs in ett tillägg för instrumentpaneler på nytt Om ett tillägg för instrumentpaneler slutar svara kan det hända att du behöver läsa in det på nytt, vilket i princip är samma sak som att uppdatera en sida i en webbläsare. 1. Välj tillägget i instrumentpanelen och välj Läs in på nytt på listrutemenyn uppe till höger. Tillägget för instrumentpaneler uppdateras och återgår till sitt ursprungliga tillstånd. 2. Om tillägget inte återgår till ett användbart tillstånd efter en ny inläsning kan du prova att ta bort det från instrumentpanelen och lägga till det igen. ## Datasäkerhet, Tableau Trusted och nätverksaktiverade tillägg Tillägg är webbprogram och de finns i två olika former: - _Tableau-betrodda tillägg_ har granskats specifikt av och driftsatts på värdar som hanteras av Tableau. Här ingår tillägg som utvecklats och hanteras av Tableau, tillägg som skapats av Tableau Exchange-partners och driftsatts genom Tableaus gransknings och värdtjänst för tillägg samt tillägg som ligger inom vår äldre värd för tillägg i begränsat läge. - _Nätverksaktiverade tillägg_ hanteras av en tredjepartsvärd. Med de här tilläggen kan utvecklare hantera leveransen av sina tillägg utan Tableaus hjälp. Bland dessa finns tillägg som hanteras direkt av partner för att tillhandahålla bättre produktionsstöd, tillägg som finns och driftsätts inom ert lokala nätverk samt tillägg som kräver kommunikation med tredjepartstjänster utanför Tableau. Innan du beviljar ett nätverksaktiverat tillägg ska du vara säker på att du litar på utvecklaren och den webbplats som är värd för tillägget. Som standard använder tillägg HTTPS-protokollet, vilket garanterar en krypterad kanal för att skicka och ta emot data samt en viss nivå av sekretess och säkerhet. Mer information om datasäkerheten när du använder tillägg för instrumentpaneler finns i [Tillägg och säkerhet – bästa praxis för driftsättning](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/security_extensions.htm). ### Tillåta eller neka ett nätverksaktiverat tillägg Som standard måste nätverksaktiverade tillägg begära tillstånd för att köras. Den här behörighetsdialogrutan innehåller information om den tredjepartsserver som är värd och den dataåtkomstnivå som tillägget kräver. Vi rekommenderar att du granskar den här informationen innan du tillåter att tillägget körs. Tillägg har vanligtvis tillgång till synliga data i en vy. Ett tillägg kan begära djupare dataåtkomst i arbetsboken genom att begära ”Fullständig dataåtkomst”. Detta kan innefatta åtkomst till fullständiga namn på underliggande data, tabeller och fält från datakällor samt information om anslutningar till datakällor. Innan du tillåter att tillägget körs i arbetsboken bör du granska den deklarerade informationen i dialogrutan för tilläggsbehörighet och bestämma om du vill tillåta eller neka tillägget att köras och komma åt dessa data. Om du visar en instrumentpanel med ett tillägg som kräver åtkomst till fullständiga data och sådan åtkomst har nekats, visas ett meddelande i stället för tillägget. Om du litar på tillägget och vill använda det kan du återställ behörigheterna och bevilja tillägget tillstånd att köra. ![Snabbmenyn för att återställa behörigheter för ett tillägg på en instrumentpanel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_extension_reset_perms.png) 1. Välj tillägget i instrumentpanelen och välj Återställ behörigheter på listrutemenyn uppe till höger. 2. Klicka antingen på Bevilja för att låta tillägget köra och öppna data, eller på Neka för att förhindra tillägget från att köras. ### Kontrollera att JavaScript har aktiverats i Tableau Desktop Tillägg för instrumentpaneler interagerar med data med hjälp av Tableaus bibliotek av tilläggs-API, ett JavaScript-bibliotek. Om du vill använda tillägg ska du kontrollera att JavaScript har aktiverats i säkerhetsinställningarna för instrumentpanelen: Välj Hjälp > Inställningar och prestanda > Ange säkerhet för webbvisning av instrumentpanelen > Aktivera JavaScript. ## Kontrollera att tillägg körs på Tableau Cloud eller Tableau Server Du kan lägga till tillägg till arbetsböcker som du publicerar från Tableau Desktop eller direkt i webbredigeringsläge för Tableau Cloud och Tableau Server. En Tableau-administratör måste bevilja tillägg tillstånd att köras på en plats och lägga till nätverksaktiverade tillägg i en godkännandelista. Administratörer bör endast tillåta tillägg som du har testat och litar på. Om du vill använda ett tillägg för instrumentpaneler på Tableau Cloud eller Tableau Server hänvisar du din administratör till [Hantera tillägg för instrumentpaneler i Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/dashboard_extensions_server.htm) eller [Hantera tillägg för instrumentpaneler i Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/dashboard_extensions_server.htm). ### Kontrollera att tillägget har åtkomstbehörighet till arbetsboken eller vyn Om du publicerar en arbetsbok som innehåller ett tillägg bör du kontrollera att tillägget har åtkomst till synliga data i vyn. Synliga data kallas även sammanfattningsdata. Om du vill bevilja sådan åtkomst på Tableau Server eller Tableau Cloud ska du kontrollera att arbetsboken eller vyn tillåter behörigheten Ladda ner sammanfattningsdata. Tillägget laddar inte ned några data. Tillägget behöver bara behörigheten för att kunna interagera med data i vyn. Behörigheten Ladda ner sammanfattningsdata ska anges på antingen arbetsboks- eller vynivå, beroende på om du valde att visa blad som flikar när du publicerade arbetsboken. Om bladen inte visas som flikar ska behörigheten anges på vynivå. Tillägget behöver åtkomst till synliga data även om du publicerar arbetsboken eller vyn till Tableau Public. Du kan bevilja behörigheten genom att öppna Inställningar och välja Bevilja åtkomst. ### Webbläsare som stöds för tillägg i begränsat läge Tillägg i begränsat läge körs i alla webbläsare som stöds av [Tableau Server](https://www.tableau.com/sv-se/products/techspecs#server) och [Tableau Cloud](https://www.tableau.com/sv-se/products/techspecs#online), med undantag för Internet Explorer 11. ### Versioner av Tableau Server som stöds för tillägg i begränsat läge Du kan använda tillägg i begränsat läge i Tableau Server 2019.4 och senare. ## Få support för tredje parters och partners tillägg för instrumentpaneler Det går inte att få support för tillägg som skapats av Tableau-partners och tredje part direkt från Tableau. Men om du behöver hjälp finns det några ställen där du kan leta efter mer information. - Vissa partnersidor på Tableau Exchange har en direktlänk till **Stöd** för att hjälpa dig. - Kontakta skaparna av tillägget via länken **Webbplats för utvecklare** i Tableau Exchange. Utvecklare uppmanas att dela med sig av frågor om Extensions API och söka hjälp via [Slack-kanalen DataDev](https://tableau-datadev.slack.com/archives/CHJ9BHKG9)eller [ärenderapporteringen på GitHub](https://github.com/tableau/extensions-api/issues) för Extensions API. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Formatera datum med ISO-8601 för veckor och år För många europeiska språkzoner (se nedan) tillåter Tableau formatering av datum med ISO-8601 för veckor och år. Expandera för att se vilka europeiska språkzoner som har stöd för ISO-8601 i Tableau da-DK, danska (Danmark) se-SE, nordsamiska (Sverige) rm-CH, rätoromanska (Schweiz) sms-FI, skoltsamiska (Finland) is-IS, isländska (Island) de-DE, tyska (Tyskland) km-KH, khmer (Kambodja) nl-NL, nederländska (Nederländerna) smj-SE, lulesamiska (Sverige) fi-FI, finska (Finland) nn-NO, nynorska (Norge) it-IT, italienska (Italien) it-CH, italienska (Schweiz) nb-NO, norska, bokmål (Norge) pl-PL, polska (Polen) sv-SE, svenska (Sverige) et-EE, estländska (Estland) lv-LV, lettländska (Lettland) hsb-DE, högsorbiska (Tyskland) kl-GL, grönländska (Grönland) mk-MK, makedonska (Nordmakedonien) fo-FO, färöiska (Färöarna) se-NO, nordsamiska (Norge) as-IN, assamesiska (Indien) fy-NL, frisiska (Nederländerna) se-FI, nordsamiska (Finland) ps-AF, pashto (Afghanistan) prs-AF, dari (Afghanistan) de-CH, tyska (Schweiz) sv-FI, svenska (Finland) dsb-DE, lågsorbiska (Tyskland) de-LU, tyska (Luxemburg) fr-CH, franska (Schweiz) smj-NO, lulesamiska (Norge) de-LI, tyska (Liechtenstein) sma-NO, sydsamiska (Norge) sma-SE, sydsamiska (Sverige) smn-FI, enaresamiska (Finland) Vecko- och årsnumreringen i en ISO-8601-kalender skiljer sig från en vanlig gregoriansk kalender. Så här visas 2 januari 2011:
KalendersystemVeckonummerÅrsnummer
Gregoriansk standard12011
ISO-8601522010
När du formaterar datum är det viktigt att månads-, vecko- och årsnummer alla kommer från samma kalendersystem. Annars kan det hända att datumet inte stämmer. Du kan göra detta på ett av två sätt: - Låt Tableau gissa vilket kalendersystem du vill använda för varje platshållare. Om du till exempel skriver `mm yyyy` (en månad följd av ett år) använder Tableau gregoriansk standard. I sådant fall är det logiskt att använda det året med ett månadsnummer. - I formatsträngen placerar du en kommentar efter varje vecka (vv) eller år (åååå) för att indikera vilken typ av platshållare det ska vara:
KommentarKalender som ska användasExempel på formatsträng
[Å]ISO-8601vv[Å] åååå[Å]
[å]Gregoriansk standardvv[å] åååå[å]
Viktigt: För att få rätt veckonummer enligt ISO-8601 måste datorns plats ställas in på en av [ovanstående](#Expand) språkzoner, och du måste ställa in datakällans veckostart på måndag. (Mer information om detta finns i [Datumegenskaper för en datakälla](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/date_properties.htm).) Annars numrerar Tableau veckor med hjälp av inställningen för datakällans veckostart, vilket kan leda till ofullständiga veckor i början och slutet av året. **Obs!** ISO-veckonumrering görs inte om du använder ett räkenskapsår som inte börjar i januari, oavsett språkzon. ## Exempel på formatsträngar för den 31 december 2013 Här är några exempel på formatsträngar för den 31 december 2013, där m står för en månad eller en dag i månaden. Tidsplatshållare, som timmar, minuter och sekunder, har ingen inverkan på huruvida ett år är baserat på vecka eller år.
FormatsträngFormaterade utdata
åååå2013
åååå[Å]2014
åååå vv2014 1
åååå mm2013 12
vv åååå1 2014
åååå12 2013
vv åååå[å]1 2013
mm åååå[Å]12 2014
åååå mm vv2013 12 1
mm åååå vv12 2013 1
vv mm åååå1 12 2013
vv mm åååå[Å]1 12 2014
vv åååå mm1 2014 12 (formatet är tvetydigt)
vv åååå[å] mm1 2013 12
vv åååå mm åååå1 2014 12 2013
vv åååå åååå mm1 2014 2013 12
åååå mm vv åååå2013 12 1 2014
[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använda WMS-servrar (Web Map Service) Du kan ansluta till kartservrar i Tableau Desktop med protokollet Web Map Service (WMS). WMS är ett standardprotokoll för att begära och ta emot geografiskt refererade bilder. Du kan ansluta till vilken WMS-server som helst som stöder standarderna WMS 1.0.0, 1.1.0 eller 1.1.1. ## Ansluta till en WMS-server 1. Välj Karta > Bakgrundskartor > WMS-servrar i Tableau Desktop. 2. I dialogrutan Lägg till WMS-servrar anger du URL:en för den server du vill ansluta till i Tableau och klickar sedan på OK. ![Dialogrutan Lägg till WMS-servrar med ett tomt fält för serverns URL.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/map_mapsources_wms1.png) Du kan lägga till så många kartservrar du vill i en arbetsbok. Varje WMS-server du lägger till visas som en bakgrundskarta i menyn **Bakgrundskartor**. ### Spara en WMS-server som en Tableau-kartkälla När du har lagt till en WMS-server i din arbetsbok sparas den med arbetsboken och är tillgänglig för alla som du delar arbetsboken med. Du kan också spara en WMS-server som en Tableau Map Source-fil (.tms-fil) som du kan dela med andra så att de snabbt kan ansluta till den och använda den i sina egna arbetsböcker. Mer information om hur du sparar en karta som en Tableau-kartkälla finns i [Spara en kartkälla](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_export.htm). ## Använda en WMS-bakgrundskarta När du har anslutit till en WMS-server kan du skapa en kartvy med hjälp av WMS-bakgrundskartan som skapas i Tableau. **Så här skapar du en kartvy med hjälp av en WMS-server:** 1. I Tableau Desktop väljer du Karta \> Bakgrundskartor och sedan en WMS-bakgrundskarta som ska användas i vyn. ![Menyn Karta med bakgrundskartor och GeoServer Web Map Service valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/map_mapsources_wms4.png) 2. Lägg till ett geografiskt fält i vyn. Mer information finns i [Kartläggningskoncept i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_build.htm). ![Två geografiska fält (land och delstat) har lagts till i en vy av en USA-karta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/map_mapsources_wms5.png) 3. Välj Karta \> Kartlager och sedan de kartlager som du vill visa i vyn. Mer information finns i [Anpassa kartans utseende](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_options.htm). ![En lista över kartlager som kan tillämpas på en vy.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/map_mapsources_wms6.png) ## Överväganden om prestanda Innehållet, hastigheten och prestandan hos en WMS-server är beroende av nätverket och WMS-leverantören. Om din internetanslutning avbryts eller om du arbetar bakom en restriktiv brandvägg kan du använda offline-bakgrundskartan som är installerad i Tableau Desktop för att undvika eventuella prestandaproblem medan du bygger din kartvy. Du kan när som helst växla tillbaka till din WMS-server. **Obs!** Med offline-bakgrundskartan kan du eventuellt bara komma åt upp till fyra zoomnivåer. Mer information finns i [Välja bakgrundskartor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources.htm). ## Spatiala referenssystem som stöds Tableau stöder automatiskt följande lista över SRS-koder (Spatial Reference Systems)/EPSG-koder (European Petroleum Survey Group). WMS-servrar måste stödja minst ett av följande spatiala referenssystem för att vara kompatibelt med kartläggningsfunktioner i Tableau.

SRS-/EPSG-koder som stöds i Tableau:

3857 – WGS 84/Pseudo-Mercator [STANDARD]

4326 – WGS 84

4269 – NAD83

3824 – TWD97

3889 – IGRS

4019 – Okända data baserat på GRS 80-ellipsoiden

4023 – MOLDREF99

4030 – Okända data baserat på WGS 84-ellipsoiden

4031 – Okända data baserat på GEM 10C-ellipsoiden

4046 – RGRDC 2005

4075 – SREF98

4081 – REGCAN95

4126 – LKS94 (ETRS89)

4130 – Moznet

4140 – NAD83(CSRS98)

4148 – Hartebeesthoek94

4151 – CHTRF95

4152 – NAD83(HARN)

4163 – Jemen (NGN96)

4166 – Korea 1995

4167 – NZGD2000

4170 – SIRGAS 1995

4171 – RGF93

4172 – POSGAR

4173 – IRENET95

4176 – Australiska Antarktis

4180 – EST97

4189 – REGVEN

4190 – POSGAR 98

4258 – ETRS89

4283 – GDA94

4319 – KUDAMS

4612 – JGD2000

4617 – NAD83(CSRS)

4619 – SWEREF99

4627 – RGR92

4640 – RRAF 1991

4645 – RGNC 1991

4659 – ISN93

4661 – LKS92

4667 – IKBD-92

4669 – LKS94

4670 – IGM95

4674 – SIRGAS 2000

4686 – MAGNA-SIRGAS

4687 – RGPF

4693 – Nakhl-e Ghanem

4694 – POSGAR 94

4702 – Mauretanien 1999

4737 – Korea 2000

4742 – GDM2000

4747 – GR96

4749 – RGNC91-93

4755 – DGN95

4756 – VN-2000

4757 – SVY21

4758 – JAD2001

4759 – NAD83(NSRS2007)

4761 – HTRS96

4762 – BDA2000

4763 – Pitcairn 2006

4764 – RSRGD2000

4765 – Slovenien 1996

102100 – WGS 84 Web Mercator (extra sfär)

## Se även: [Använda Mapbox-kartor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_mapbox.htm) [Spara en kartkälla](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_export.htm) [Importera en kartkälla](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_import.htm) [Välja bakgrundskartor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources.htm) [Anpassa kartans utseende](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_options.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Användardefinierade kodningar som stöds av Statistical File Connector Det här avsnittet listar teckenkodningar som stöds av Tableau Statistical File Connector. Listan inkluderar användardefinierade enbyte, multibyte- och Unicode-kodningar, samt enbyte- och multibyte-kodningar som för närvarande inte kan mappas till motsvarande SAS-kodningar. ## Användardefinierade enbyte-kodningar ASCII CSASCII US-ASCII US ISO\_646.IRV:1991 ISO646-US 646 ISO-IR-6 IBM367 CP367 ANSI\_X3.4-1986 ANSI\_X3.4-1968 ISO-8859-1 CSISOLATIN1 LATIN1 L1 ISO\_8859-1:1987 ISO8859-1 ISO-IR-100 ISO-8859-1 IBM819 CP819 ISO-8859-15 LATIN-9 ISO\_8859-15:1998 ISO\_8859-15 ISO8859-15 ISO-IR-203 IBM850 CSPC850MULTILINGUAL CP850 850 WINDOWS-1252 MS-ANSI CP1252 ISO-8859-7 CSISOLATINGREEKISO\_8859-7:1987 ISO\_8859-7 ISO-IR-126 ISO-8859-7 GREEK8 GREEK ELOT\_928 ECMA-118 WINDOWS-1253 MS-GREEK CP1253 ISO-8859-10 CSISOLATIN6 LATIN6 L6 ISO\_8859-10:1992 ISO\_8859-10 ISO8859-10 ISO-IR-157 WINDOWS-1257 WINBALTRIM CP1257 ISO-8859-2 CSISOLATIN2 LATIN2 L2 ISO\_8859-2:1987 ISO\_8859-2 ISO8859-2 ISO-IR-101 IBM852 CSPCP852 CP852 852 WINDOWS-1250 MS-EE CP1250 ISO-8859-5 CSISOLATINCYRILLIC ISO\_8859-5:1988 ISO\_8859-5 ISO8859-5 ISO-IR-144 CYRILLIC WINDOWS-1251 MS-CYRL CP1251 CP866 CSIBM866 IBM866 866 TIS-620 TIS620.2533-1 TIS620.2533-0 TIS620.2529-1 TIS620-0 TIS620 ISO-IR-166 ISO-8859-11 CP874 CSISOLATIN5 LATIN5 L5 ISO\_8859-9:1989 ISO\_8859-9 ISO8859-9 ISO-8859-9 ISO-IR-148 CSIBM857 IBM857 CP857 857 WINDOWS-1254 MS-TURK CP1254 CP1129 VPS WINDOWS-1258 CP1258 ISO-8959-6 CSISOLATINARABIC ISO\_8859-6:1987 ISO\_8859-6 ISO8859-6 ISO-IR-127 ECMA-114 ASMO-708 ARABIC WINDOWS-1256 MS-ARAB CP1256 ISO-8859-8 CSISOLATINHEBREW ISO\_8859-8:1988 ISO\_8859-8 ISO8859-8 ISO-IR-138 HEBREW IBM864 CSIBM864 CP864 WINDOWS-1255 MS-HEBR CP1255 IBM862 CSPC862LATINHEBREW0x2E CP862 862 ## Användardefinierade multibyte-kodningar CP936 WINDOWS-936 MS936 GBK GB2312 CSISO58GB231280 ISO-IR-58 GB\_2312-80 CHINESE ISO-2022-CN CP950 windows-950 ms-950 ms950 CSBIG5 CN-BIG5 BIGFIVE BIG5 BIG-FIVE BIG-5 BIG5HKSCS BIG5-HKSCS EUC-TW CSEUCTW EUCTW EUC-JP CSEUCPKDFMTJAPANESE EXTENDED\_UNIX\_CODE\_PACKED\_FORMAT\_FOR\_JAPANESE EUCJP EUC-JP ISO-2022-JP CSISO2022JP ISO-2022-JP CSSHIFTJIS SJIS SHIFT\_JIS SHIFT-JIS MS\_KANJI CP932 EUC-KR CSEUCKR EUCKR EUC-KR UHC CP949 EUC-CN CSGB2312 GB2312 EUCCN CN-GB ## Användardefinierade Unicode-kodningar TF-8 UCS-2 UCS-2BE UCS-2LE UCS-4 UCS-4BE UTF-16 UTF-16BE UTF-16LE UTF-32 UTF-32LE UTF-32BE UTF-7 ## Enbyte-kodningar som inte kan mappas till SAS-kodningar MACROMAN CSMACINTOSH MACINTOSH MAC ISO-8859-14 LATIN8 L8 ISO\_8859-14:1998 ISO\_8859-14 ISO8859-14 ISO-IR-199 ISO-CELTIC MACGREEK MACICELAND ISO-8859-3 CSISOLATIN3 LATIN3 L3 ISO\_8859-3:1988 ISO\_8859-3 ISO8859-3 ISO-IR-109 ISO-8959-4 CSISOLATIN4 LATIN4 L4 ISO\_8859-4:1988 ISO\_8859-4 ISO8859-4 ISO-IR-110 ISO-8959-13 LATIN7 L7 ISO\_8859-13 ISO8859-13 ISO-IR-179 ISO-8859-13 MACCENTRALEUROPE MACCROATIAN IBM855 CSIBM855 CP855 855 KOI8-R CSKOI8R MACCYRILLIC KOI8-U CSKOI8R MACUKRAINIAN ISO-8859-16 LATIN10 L10 ISO\_8859-16:2001 ISO\_8859-16 ISO8859-16 ISO-IR-226 MACROMANIAN ARMSCII-8 GEORGIAN-ACADEMY MACTURKISH TCVN VISCII CSVISCII VISCII1.1-1 MACARABIC MACHEBREW WINDOWS-874 ## Multibyte-kodningar som inte kan mappas till SAS-kodningar GB18030 HZ HZ-GB-2312 CSISO2022JP ISO-2022-JP JOHAB JOHAB CP1361 ISO-2022-KR CSISO2022KR ISO-2022-KR ISO-2022-JP CSISO2022JP ISO-2022-JP-1 ISO-2022-JP-2 CSISO2022JP2 ISO-2022-CN CSISO2022CN ISO-2022-CN-EXT [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Användarfunktioner I denna artikel introduceras användarfunktioner och hur de används i Tableau. Den visar även hur man skapar en användarberäkning med hjälp av ett exempel. ## Varför använda användarfunktioner? Användarfunktioner kan användas för att skapa användarfilter eller filter för säkerhet på radnivå som påverkar visualiseringar som publiceras på Tableau Server eller Tableau Cloud, så att endast vissa personer kan se din visualisering. Om du till exempel har en visualisering som visar säljresultatet för varje anställd på din avdelning och den har publicerats på Tableau Server eller Tableau Cloud, kanske du bara vill tillåta anställda att se sina egna försäljningssiffror när de öppnar den visualiseringen. Då kan du använda funktionen ISMEMBEROF för att skapa ett fält som returnerar true om användarnamnet för den person som är inloggad på servern är medlem i en angiven grupp (på servern), till exempel gruppen ”Chefer”. När du sedan filtrerar vyn med det här beräknade fältet kan bara en person som ingår i den gruppen se data. Beräkningen kan i detta fall se ut ungefär så här: ISMEMBEROF('Managers') Obs! Om gruppen eller användarnamnen innehåller vissa icke-alfanumeriska tecken måste du använda HTML-URL-kodning för specialtecken när du använder de här funktionerna. Vissa specialtecken är tillåtna utan HTML-URL-kodning, till exempel understreck, parenteser och utropstecken. `_ ( ) !` Många andra tecken måste kodas. Funktionen `ISMEMBEROF("USERS+")` måste till exempel skrivas som `ISMEMBEROF("USERS%2B")`, eftersom ”%2B”är HTML-URL-kodningen för ”+”-symbolen. Information om HTML-URL-kodning finns i [Kodningsreferens för HTML URL](https://www.w3schools.com/tags/ref_urlencode.asp) på W3schools webbplats för webbutvecklare. ### Använda funktioner för användarattribut för att styra och anpassa dataåtkomst Bland användarfunktionerna i Tableau finns en delmängd funktioner som kallas funktioner för användarattribut, som kan användas för att dölja eller visa data baserat på vem som kommer åt innehållet. För att funktionerna för användarattribut ska fungera måste användarattribut överföras till Tableau under körning, som en del av autentiseringsarbetsflödet. Att tänka på när du skapar innehåll: - Användarattributsfunktioner kan inkluderas i innehåll som har skapats i Tableau Desktop, Tableau Cloud eller Tableau Server. - Funktioner för användarattribut för innehåll som nås via OIDC- eller SAML-arbetsflöden med enkel inloggning (SSO) stöds i Tableau Cloud och Tableau Server. - Ingen förhandsgranskning av innehållet med de här funktionerna är tillgänglig när innehåll skapas i Tableau Desktop, Tableau Cloud eller Tableau Server. Funktioner för användarattribut returnerar värden NULL eller FALSE. För att se till att funktioner för användarattribut fungerar som väntat bör du granska innehållet efter att det gjorts tillgängligt. Mer information om arbetsflöden som inkluderar de här användarfunktionerna finns i hjälpen för [Tableaus inbäddnings-API v3](https://help.tableau.com/current/api/embedding_api/sv-se/docs/embedding_api_user_attributes.html), i avsnitten om [OIDC](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/openid_auth_server_config.htm#user_attributes) och [SAML](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/saml_config_site.htm#user_attributes) i hjälpen för Tableau Cloud eller i avsnitten om [OIDC](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/openid_auth_requirements.htm#user_attributes) och [SAML](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/config_saml.htm#user_attributes) i hjälpen för Tableau Server. - Funktioner för användarattribut kan inte användas i arbetsflöden som är beroende av Tableau Bridge. #### Arbetsflöde 1: Inbäddningsarbetsflöden (JWT med Tableau-anslutna program eller enhetliga åtkomsttoken) Funktioner för användarattribut (USERATTRIBUTE och USERATTRIBUTEINCLUDES) i inbäddat innehåll kan aktiveras via användarattribut som skickas i en JSON-webbtoken (JWT) via: - [Tableau-anslutna program](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/connected_apps.htm) i Tableau Cloud - [Tableau-anslutna program](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/connected_apps.htm) på Tableau Server 2025.1 och senare - [Enhetliga åtkomsttoken](https://help.tableau.com/current/api/cloud-manager/sv-se/docs/unified_access_tokens.html) i Tableau Cloud från och med december 2025 När användarattribut skickas från JWT kan inbäddat innehåll som har skapats med dessa funktioner styra och anpassa de data som visas för användarna. **Obs!** - Hjälpen för [Tableau Embedding API v3](https://help.tableau.com/current/api/embedding_api/sv-se/docs/embedding_api_user_attributes.html#known-issues) innehåller _kända problem_ och _begränsningar_ som kan påverka arbetsflödet. - Följande krävs för att användarattributet ska fungera: - I Tableau Cloud måste platsadministratören aktivera inställningen Kontrollera användaråtkomst i autentiseringsarbetsflöden och konfigurera det anslutna programmet eller den enhetliga åtkomsttoken med anspråksvärdena för användarattribut i JWT, och innehållsförfattaren måste skapa en funktion för användarattribut (USERATTRIBUTE eller USERATTRIBUTEINCLUDES). - I Tableau Server måste serveradministratören aktivera användarattributsfunktionen via metoden [Uppdatera platsen](https://help.tableau.com/current/api/rest_api/sv-se/REST/rest_api_ref_site.htm#update_site) med Tableau REST API, och eventuellt även aktivera TSM-alternativet [features.VizDataServiceClientEnable](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/cli_configuration-set_tsm.htm#uaf) (valfritt), samt konfigurera det anslutna programmet med anspråksvärdena för användarattribut i JWT, och innehållsförfattaren måste skapa en [funktion för användarattribut](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_user.htm#user_attributes). Mer information finns i [Customize and Control Data Access Using User Attributes](https://help.tableau.com/current/api/embedding_api/sv-se/docs/embedding_api_user_attributes.html) i hjälpen för Tableau Embedding API v3 (på engelska). #### Arbetsflöde 2: Innehållsarbetsflöden med direkt SAML- eller OIDC-inloggning Utöver inbäddningsarbetsflödet som beskrivs ovan har funktionerna för användarattribut utökats för ytterligare till inbäddnings- och icke-inbäddningsbaserade arbetsflöden. Funktioner för användarattribut i innehåll kan aktiveras genom användarattribut som skickas i OIDC-anspråk eller SAML-kontroller som samlas in när användaren loggar in för att komma åt innehållet, förutsatt att de konfigurerats för enkel inloggning via OIDC eller SAML. När attribut skickas från anspråken eller kontrollerna kan innehåll som skapats med funktionerna (USERATTRIBUTE och USERATTRIBUTEINCLUDES) styra och anpassa de data som visas för användarna. **Obs!** - Avsnitten [OIDC](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/openid_auth_server_config.htm#user_attributes_known_issues) och [SAML](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/saml_config_site.htm#user_attributes_known_issues) i hjälpen för Tableau Cloud eller avsnitten [OIDC](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/openid_auth_requirements.htm#user_attributes) och [SAML](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/config_saml.htm#user_attributes) i hjälpen för Tableau Server (från och med Tableau Server 2026.2) innehåller med information om kända problem och begränsningar som kan påverka arbetsflödet. - För att användarattributet ska fungera måste administratören inkludera användarattributen i OIDC-anspråken eller SAML-kontrollerna, och innehållsutvecklaren måste skapa en funktion för användarattributet (USERATTRIBUTE eller USERATTRIBUTEINCLUDES). ## Användarfunktioner i Tableau ### FULLNAME( )
SyntaxFULLNAME( )
UtdataSträng
Definition

Returnerar det fullständiga namnet på den aktuella användaren.

Exempel
FULLNAME( )

Detta returnerar det fullständiga namnet på den inloggade användaren, till exempel ”Hamlin Myrer”.

[Manager] = FULLNAME( )

Om chefen ”Hamlin Myrer” är inloggad returnerar det här exemplet endast TRUE om fältet Manager i vyn innehåller ”Hamlin Myrer”.

Obs!

Den här funktionen kontrollerar följande:

  • Tableau Cloud och Tableau Server: den inloggade användarens fullständiga namn
  • Tableau Desktop: det fullständiga lokala namnet eller nätverksnamnet för användaren

Användarfilter

När ett beräknat fält som [Username field] = FULLNAME( ) används som ett filter kan det användas för att skapa ett användarfilter som endast visar data som är relevanta för den person som är inloggad på servern.

### ISFULLNAME
SyntaxISFULLNAME("User Full Name")
UtdataBooleskt
Definition

Returnerar TRUE om den aktuella användarens fullständiga namn stämmer överens med det angivna fullständiga namnet eller FALSE om det inte stämmer överens.

Exempel
ISFULLNAME("Hamlin Myrer")
Obs!

Argumentet <"User Full Name"> måste vara en litteralsträng, inte ett fält.

Den här funktionen kontrollerar följande:

  • Tableau Cloud och Tableau Server: den inloggade användarens fullständiga namn
  • Tableau Desktop: det fullständiga lokala namnet eller nätverksnamnet för användaren
### ISMEMBEROF
SyntaxISMEMBEROF("Group Name")
UtdataBooleskt värde eller null
Definition

Returnerar TRUE om personen som för närvarande använder Tableau är medlem i en grupp som matchar den givna strängen, FALSE om personen inte är medlem och NULL om personen inte är inloggad.

Exempel
ISMEMBEROF('Superstars')
ISMEMBEROF('domain.lan\Sales')
Obs!

Argumentet <"Group Full Name"> måste vara en litteralsträng, inte ett fält.

Om användaren är inloggad på Tableau Cloud eller Tableau Server fastställs gruppmedlemskapet av Tableaus grupper. Funktionen returnerar TRUE om den givna strängen är ”All Users”.

Funktionen ISMEMBEROF( ) accepterar också Active Directory-domäner. Active Directory-domänen måste deklareras i beräkningen med gruppnamnet.

Om en ändring görs i en användares gruppmedlemskap återspeglas ändringen i data som är baserade på gruppmedlemskapet i en arbetsbok eller vy med en ny session. Den befintliga sessionen kommer att återspegla inaktuella data.

### ISUSERNAME
SyntaxISUSERNAME("username")
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar TRUE om den aktuella användarens användarnamn stämmer överens med det angivna användarnamnet eller FALSE om det inte stämmer överens.
Exempel
ISUSERNAME("hmyrer")
Obs!

Argumentet <"username"> måste vara en litteralsträng, inte ett fält.

Den här funktionen kontrollerar följande:

  • Tableau Cloud och Tableau Server: den inloggade användarens användarnamn
  • Tableau Desktop: användarens lokala användarnamn eller nätverksanvändarnamn
### USERDOMAIN( )
SyntaxUSERDOMAIN( )
UtdataSträng
DefinitionReturnerar den aktuella användarens domän.
Obs!

Den här funktionen kontrollerar följande:

  • Tableau Cloud och Tableau Server: den inloggade användarens användardomän
  • Tableau Desktop: den lokala domänen om användaren befinner sig på en domän
### USERNAME( )
SyntaxUSERNAME( )
UtdataSträng
DefinitionReturnerar den aktuella användarens användarnamn.
Exempel
USERNAME( )

Detta returnerar användarnamnet på den inloggade användaren, till exempel ”hmyrer”.

[Manager] = USERNAME( )

Om chefen ”hmyrer” är inloggad returnerar det här exemplet endast TRUE om fältet Manager i vyn innehåller ”hmyrer”.

Obs!

Den här funktionen kontrollerar följande:

  • Tableau Cloud och Tableau Server: den inloggade användarens användarnamn
  • Tableau Desktop: användarens lokala användarnamn eller nätverksanvändarnamn

Användarfilter

När ett beräknat fält som [Username field] = USERNAME( ) används som ett filter kan det användas för att skapa ett användarfilter som endast visar data som är relevanta för den person som är inloggad på servern.

### USERATTRIBUTE
SyntaxUSERATTRIBUTE('attribute_name')
UtdataSträng eller null
Definition

Om <'attribute_name'> ingår i JWT-svaret (via anslutet program, UAT, OIDC-anspråk) eller SAML XML-svaret som skickas till Tableau returnerar beräkningen det första värdet i <'attribute_name'>.

Returnerar null om <'attribute_name'> inte existerar.

Exempel

Anta att ”Region” är användarattributet som ingår i JWT- eller SAML-svaret och skickas till Tableau.

Som arbetsboksutvecklare kan en visualisering konfigureras för att filtrera data baserat på en angiven region. I det filtret kan du referera till följande beräkning.

[Region] = USERATTRIBUTE("Region")

När Användare2 från region Väst ser den inbäddade visualiseringen visar Tableau endast lämpliga data för region Väst.

Obs!Du kan använda funktionen USERATTRIBUTEINCLUDES om du förväntar dig att <'attribute_name'> returnerar flera värden.
### USERATTRIBUTEINCLUDES
SyntaxUSERATTRIBUTEINCLUDES('attribute_name', 'expected_value')
UtdataBooleskt
Definition

Returnerar TRUE om båda följande alternativ är sanna:

  • <'attribute_name'> ingår i JWT-svaret (via anslutet program, UAT, OIDC-anspråk) eller SAML XML-svaret som skickas till Tableau
  • Ett av <'attribute_name'>-värdena är lika med <'expected_value'>.

Annars returneras FALSE.

Exempel

Anta att ”Region” är användarattributet som ingår i JWT- eller SAML-svaret och skickas till Tableau.

Som arbetsboksutvecklare kan en visualisering konfigureras för att filtrera data baserat på en angiven region. I det filtret kan du referera till följande beräkning.

USERATTRIBUTEINCLUDES('Region', [Region])

Om Användare2 från region Väst har visar den inbäddade visualiseringen kontrollerar Tableau om användarattributet Region matchar ett av [Region]-fältvärdena. När det är sant visar visualiseringen lämpliga data.

När Användare3 från region Norr visar samma visualisering kan hon inte se några data då det inte finns någon matchning med [Region]-fältvärdena.

## Skapa en användarberäkning Användarberäkningar fungerar direkt med de användare och grupper som har konfigurerats Tableau Server eller Tableau Cloud. Det går att skapa användarberäkningar och använda dem som filter så att användarna bara ser de data som är relevanta för dem. Om du till exempel har en kartvisualisering som liknar den nedan – som visar försäljningsdata för 48 amerikanska delstater – kan du skapa en användarberäkning så att endast delar av kartan som är relevanta för varje användare visas, till exempel data som är relevanta för en regionchef kontra en landschef. (En landschef bör kunna se data för hela landet, medan en regionchef endast bör kunna se data för den region denne är chef över). När den landschefen är inloggad ser denne följande visualisering: ![En ifylld karta över USA som visar total försäljning per region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/userfunctions1.png) När chefen för den västra regionen är inloggad ser denne endast försäljning för sin region: ![En färgkodad karta över västra USA, där Kalifornien sticker ut med den högsta försäljningsvolymen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/userfunctions2.png) Följ stegen nedan för att skapa en användarfunktion som fungerar på samma sätt som det här exemplet. ### Innan du börjar För att följa detta exempel måste du ha tillgång till Tableau Server eller CloudTableau Cloud. Du måste även vara server- eller platsadministratör. ### Steg 1: Skapa användare och grupper 1. Logga in på Tableau Server eller Tableau Cloud. 2. Lägg till följande användare i Tableau Server eller Tableau Cloud: - Sadie Pawthorne - Chuck Magee - Fred Suzuki - Roxanne Rodriguez Mer information finns i [Lägg till användare till en plats](http://onlinehelp.tableau.com/current/server/sv-se/sites_addusers.htm) i Tableau Server-hjälpen. 3. Skapa en ny grupp som heter **Landschefer**. Mer information finns i [Skapa en lokal grupp](http://onlinehelp.tableau.com/current/server/sv-se/groups_create_local.htm) i Tableau Server-hjälpen. 4. Lägg till dig själv i gruppen Landschefer. Mer information finns i [Lägg a till användare i en grupp](http://onlinehelp.tableau.com/current/server/sv-se/users_add_group.htm) i Tableau Server-hjälpen. ### Steg 2: Skapa visualiseringen 1. Öppna Tableau Desktop och anslut till datakällan **Sample-Superstore**, som medföljer Tableau. 2. Klicka på fliken Datakälla i arbetsytans nedre vänstra hörn. 3. Från rutan Anslutningar, till vänster på sidan Datakälla, drar du bladet Personer till arbetsytan. 4. Klicka på kopplingsikonen och välj vänster. ![Skapa en vänsterkoppling.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/user_functions1.gif) 5. Navigera till ett nytt arbetsblad. 6. I rutan **Data**, under Dimensioner, dubbelklickar du på Län. En kartvy skapas. 7. Från rutan **Data**, under Mätvärden, drar du Försäljning till Färg på kortet Markeringar. 8. På hyllan Kolumner markerar du fältet Longitud och håller ned Ctrl-tangenten (Kommando på Mac) på tangentbordet för att kopiera det. Dra kopian till höger om originalet på hyllan Kolumner. ![Skapa en dubbelaxlad karta i Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/user_functions2.gif) 9. På kortet Markeringar klickar du på den andra **Longitud**\-fliken (nederst). 10. Från rutan **Data** drar du Region till Färg på kortet Markeringar. Kartvyn till höger uppdateras med nya färger. ![En kartvy med den nya färgpaletten tillämpad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/user_functions3.png) 11. Klicka på listrutan Markeringstyp på kortet Markeringar och välj **Karta**. ![Kortet Markeringar med Karta valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/user_functions4.png) 12. Klicka på **Färg** på kortet Markeringar och justera reglaget till 50 % under Opacitet. 13. Klicka på den första **Longitud**\-fliken på kortet Markeringar. 14. Klicka på Färg \> Redigera färgerpå kortet Markeringar och välj **Grå** i listrutan för färgpaletten. Kartvyn till vänster uppdateras. ![En kartvy med den nya färgpaletten tillämpad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/user_functions5.png) 15. Högerklicka på fältet **Longitud** till höger på hyllan Kolumner och välj Dubbel axel. ![Menyn Kolumner med Dubbel axel valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/user_functions7.png) Kartan ser ut så här: ![En kartvy med de nya kolumnerna tillämpade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/user_functions6.png) ### Steg 3: Skapa användarberäkningen 1. Välj Analys > Skapa beräknat fält. 2. Gör följande i den beräkningsredigerare som visas: - Ge det beräknade fältet namnet Användarfilter. - Ange följande formel: `[Regional Manager] = USERNAME() OR ISMEMBEROF("National Managers")` Denna beräkning kontrollerar om en person inkluderas i fältet Region (personer), eller om en person inkluderas i gruppen Landschefer. Om så är fallet returneras det true. - Klicka på OK när du är klar. Den nya användarberäkningen visas under Dimensioner i rutan Data. Precis som med de andra fälten kan du använda detta i en eller flera visualiseringar. ### Steg 4: Lägg till användarberäkningen på hyllan Filter 1. I rutan Data, under Dimensioner, drar du Användarfilter till hyllan Filter. 2. I filterdialogrutan som öppnas väljer du True och klickar sedan på OK. ### Steg 5: Testa beräkningen 1. I arbetsytans nedre högra hörn i Tableau Desktop klickar du på listrutan Filtrera som användare och ändrar användare till Sadie Pawthorne. Kartan uppdateras så att den endast visar den västra regionen i USA eftersom Sadie är tilldelad till den västra regionen i bladet Personer. 2. Välj listrutan Filtrera som användare igen och ändra användare till Roxanne Rodriguez. Kartan uppdateras så att den endast visar den centrala regionen i USA eftersom Roxanne är tilldelad till den centrala regionen i bladet Personer. 3. Välj listrutan Filtrera som användare igen och ändra användare till Chuck Magee. Kartan uppdateras så att den endast visar den östra regionen i USA eftersom Chuck är tilldelad till den östra regionen i bladet Personer. 4. Välj listrutan Filtrera som användare igen och ändra användare till Fred Suzuki. Kartan uppdateras så att den endast visar den södra regionen i USA eftersom Fred är tilldelad till den södra regionen i bladet Personer. 5. Välj listrutan Filtrera som användare en gång till och ändra användare tillbaka till dig själv. Kartan uppdateras så att den visar alla data eftersom du ingår i gruppen Landschefer på servern. Detta beteende kvarstår när du publicerar vyn till Tableau Server eller Tableau Cloud. Användare som inte finns med i gruppen landschefer eller i bladet Personer i datakällan Sample Superstore ser endast en tom visualisering. ## Se även [Funktioner i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions.htm) [Tableau-funktioner (efter kategori)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_categories.htm) [Tableau-funktioner (i bokstavsordning)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_alphabetical.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Arbeta med datafält i rutan Data Tableau visar anslutningar till datakällor och datafält för arbetsboken i rutan Data som visas till vänster om arbetsytan. **Obs!** Mer information om hur du kommer igång med att skapa visualiseringar finns i [Komma igång](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/gettingstarted_overview.htm). Information om hur du kan anpassa fälten i rutan Data finns i [Ordna och anpassa fält i rutan Data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_dwfeatures.htm) och [Redigera standardinställningarna för fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_fieldproperties.htm). ## Områden i rutan Data När du har anslutit till dina data och byggt datakällan visas anslutningarna och fälten till vänster i arbetsboken i rutan Data. Mer information om hur du ansluter till data finns i [Ansluta till och förbereda data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data.htm). Aktuella datakällsanslutningar visas högst upp i rutan Data. När du har mer än en anslutning tillgänglig klickar du på en anslutning för att välja den och börjar arbeta med dessa data. Du bygger visualiseringar genom att lägga till fält från rutan Data i vyn. Mer information finns i [Börja bygga en visualisering genom att dra fält till vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildmanual_dragging.htm). Fält kan organiseras efter tabell (Gruppera efter datakällstabell) eller mapp (Gruppera efter mapp). Dimensioner visas ovanför den grå linjen och mätvärden visas nedanför den grå linjen för varje tabell eller mapp. Ibland innehåller en tabell eller en mapp endast dimensioner, eller endast mätvärden att utgå från. - Beräknade fält visas med sina ursprungliga fält, förutsatt att alla deras indatafält kommer från samma tabell. - Uppsättningar listas med tabellen med sina ursprungliga fält. - Parametrar är globala för arbetsboken och visas i området Parametrar. - Fält som inte hör till en specifik tabell visas i det allmänna området nedanför tabellerna. Exempel på dessa är: aggregerade beräkningar, beräkningar som använder fält från flera tabeller, Mätvärdesnamn och Mätvärden. - I version 2024.2 och senare: Fältnamn visas i ljusgrå text i rutan Data när de inte är relaterade till några fält som används i vyn. Du kan fortfarande använda de här fälten för analys, men orelaterade fält utvärderas annorlunda vid analys än fält som är relaterade. Du kan se det här om du [använder en datakälla med relationer mellan (flera) faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm "Länk till hjälpartikeln Om datamodeller för relationer mellan faktatabeller"). Nedanför datakällsanslutningarna i rutan Data visas fälten som är tillgängliga i den nuvarande valda datakällan. Du kan växla mellan rutorna Data och Analys i ett arbetsblad. Mer information om rutan Analys finns i [Tillämpa avancerad analys på en vy (rutan Analys)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environ_workspace_analytics_pane.htm). ![Rutan Data som visar datakällsanslutningar och datafält för arbetsboken.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environ_data_pane_allfields.png) Fält från en datakälla med en tabell i rutan Data Rutan Data innehåller: - **Dimensionsfält** – fält som innehåller kvalitativa värden (t.ex. namn, datum eller geografiska data). Med dimensioner kan du kategorisera, segmentera och synliggöra detaljer i data. Dimensioner påverkar detaljnivån i vyn. Exempel på dimensioner är datum, kundnamn och kundsegment. - **Mätvärdesfält** – fält som innehåller numeriska, kvantitativa värden kan mätas. Du kan tillämpa beräkningar på dem och aggregera dem. När du drar ett mätvärde till vyn tillämpas en aggregering på värdet (som standard). Exempel på mätvärden: försäljning, vinst, antal anställda, temperatur, frekvens. Mer information om vilka dimensioner och mätvärden som finns hittar du i [Dimensioner och mätvärden, blått och grönt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm). - **Beräknade fält** – om dina underliggande data inte innehåller alla fält du behöver för att få svar på dina frågor kan du skapa nya fält i Tableau med hjälp av beräkningar. De här fälten kallas beräknade fält och sparas som en del av datakällan. Mer information om beräknade fält finns i [Skapa anpassade fält med beräkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields.htm). - **Uppsättningar** – delmängder av data som du definierar. Uppsättningar är anpassade fält baserade på befintliga dimensioner och kriterier som du anger. Mer information finns i [Skapa uppsättningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_sets_create.htm). Namngivna uppsättningar från en MS Analysis Services-server eller från en Teradata OLAP-koppling visas också i Tableau i det här området av rutan Data. Du kan interagera med dessa namngivna uppsättningar på samma sätt som du interagerar med andra anpassade uppsättningar i Tableau. - **Parametrar** – värden som kan användas som platshållare i formler eller ersätta konstanta värden i beräknade fält och filter. Du hittar mer information i [Skapa parametrar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/parameters_create.htm). **Obs!** Som standard är fält som innehåller text, datum eller booleska värden dimensioner medan fält som innehåller numeriska värden är mätvärden. Som standard visas fältnamnen som definierats i datakällan i rutan Data. Du kan byta namn på fält och medlemsnamn, skapa hierarkier och organisera fälten i grupper och mappar. Mer information finns i [Redigera standardinställningarna för fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_fieldproperties.htm), [Ordna och anpassa fält i rutan Data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_dwfeatures.htm) och [Skapa hierarkier](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/qs_hierarchies.htm) ## Kolumner blir mätvärdes- och dimensionsfält i vyn Datakällor innehåller fält. För relationella datakällor som du ansluter till bestäms fälten av kolumnerna i en tabell eller vy. Varje fält innehåller ett unikt attribut för data som kundnamn, total försäljning, produkttyp och så vidare. Här är ett exempel på fält från ett Excel-arbetsblad. ![Exempeldata.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sample_data1.png) När du börjar bygga en visualisering i ett arbetsblad är de här kolumnerna tillgängliga som fält i rutan Data. Mer information finns i [Områden i rutan Data](#Areas). Varje fält har en datatyp (som du kan ändra om det behövs) och en roll: diskret dimension, kontinuerlig dimension, diskret mätvärde eller kontinuerligt mätvärde. Mer information finns i [Datatyper](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_datatypes.htm) och [Dimensioner och mätvärden, blått och grönt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm). Varje fält innehåller också vissa standardinställningar, till exempel en standardaggregering. Mer information finns i [Redigera standardinställningarna för fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_fieldproperties.htm) och [Dataaggregering i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_aggregation.htm). ## Fält som skapas automatiskt i Tableau Rutan Data kan också innehålla ett antal fält som inte kommer från dina ursprungliga data: mätvärdesnamn och mätvärden, antal poster, latitud och longitud. ### Mätvärdesnamn och mätvärden - Fältet Mätvärden innehåller alla mätvärden från dina data, samlade i ett enda fält med kontinuerliga värden. Dra enskilda mätvärdesfält ut från korten Mätvärden om du vill ta bort dem från vyn. - Fältet Mätvärdesnamn innehåller namnen på alla mätvärden i dina data, samlade i ett enda fält med diskreta värden. ### Tabellers antal Från och med Tableau 2020.2 har varje tabell i en datakälla ett Antal\-fält i form av _NameofTable_(antal). Fältet tabellantal är ett beräknat fält som genereras automatiskt. Tabellernas antal (COUNT) = summan (SUM) av antalet poster per tabell Om du vill visa antalet för en tabell drar du fältet Antal till vyn. Om du vill visa antalet för alla tabeller markerar du fältet Antal för varje tabell och klickar sedan på Texttabell i Visa mig. Du kan inte skapa beräkningar med fältet Antal för en tabell och det kan bara aggregeras. ### Antal poster (före version 2020.2) Det kan hända att fältet Antal poster visas om det används i en visualisering från en tidigare version av Tableau. I Tableau-versioner före 2020.2 är fältet Antal poster ett beräknat fält som genereras automatiskt och som är inställt på 1. Siffran kopplas till varje rad i datakällan. Om du lägger till fältet Antal poster i vyn visas det summerade antalet rader i en datakälla (antalet poster). Du kan använda fältet Antal poster för att snabbt beräkna antalet olika dimensionsvärden. Genom att visa Antal poster kan du få hjälp att se om dina datakopplingar fungerar som du förväntar dig. ### Latitud och longitud (genererad) När Tableau tolkar fält som geografiska data geokodar programmet dem automatiskt och lägger till fält för Latitud (genererad) och Longitud (genererad). Du kan använda de här fälten för att lägga över dina data på livekartor. Mer information om hur du använder de här fälten och bästa praxis för att skapa kartor i Tableau finns i [Kartor och geografisk dataanalys i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps.htm) [Tilldela geografiska roller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_geographicroles.htm), [Platsdata som Tableau stöder för att skapa kartvyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_data.htm). ## Utföra vanliga uppgifter i rutan Data **För att välja en datakällsanslutning för analys** klickar du på namnet på datakällsanslutningen i rutan Data. Mer information finns i [Navigera datakällor i rutan Data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multipleconnections_navigateconnections.htm). ![Rutan Data som visar den anslutna datakällan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environment_datapane_selectds.png) För att visa en kontextmeny för datakällan klickar du på Data i den övre menyn och väljer sedan datakällan i listan. Mer information finns i [Redigera datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/howto_connect.htm). För att söka efter fält i rutan Data klickar du på ikonen med förstoringsglas och skriver något i textrutan. Mer information finns i [Hitta fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_dwfeatures.htm#Find). För att visa underliggande data klickar du på ikonen Visa data högst upp i rutan Data. ![Ikonen för att visa data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/View_Data_Icon.png) Mer information finns i [Visa underliggande data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_viewdata.htm). ![Fönstret Visa data som visar underliggande data i vyn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environ_workspace_datawindow2.png) I de fall då Tableau felaktigt har klassificerat ett fält som en dimension eller ett mätvärde kan du konvertera det och ändra dess roll. **Om du vill omvandla ett mätvärde till en dimension** drar du mätvärdet ovanför den grå linjen till området i rutan **Data** där det finns andra dimensioner. Mer information finns i [Konvertera ett mätvärde till en dimension](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_convertdimtomeas.htm). ## Ändra datafält efter dina behov När du drar ett fält till vyn kommer det att ha vissa standardinställningar och standardegenskaper. Du kan anpassa ett fält som redan finns i vyn bara för den fältinstansen. Du kan också ändra inställningarna i rutan Data så att fältet använder de inställningarna. Du kan styra definitionen av ett fält i vyn beroende på hur du vill arbeta med dessa fältdata. Obs! För att ändra standardinställningarna för ett fält innan du drar det till vyn högerklickar du på det (kontroll-klickar på en Mac). Du kan sedan redigera dess inställningar och standardegenskaper från dess kontextmeny. Information om hur du kan anpassa fälten i rutan Data finns i [Ordna och anpassa fält i rutan Data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_dwfeatures.htm) och [Redigera standardinställningarna för fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_fieldproperties.htm). ## Relationsdata kontra kubdata Rutan Data för en relationell datakälla och en kubdatakälla visas härnäst. Observera att rutorna ser i stort sett likadana ut för båda datakällorna eftersom fälten är organiserade i dimensioner och mätvärden. Däremot innehåller kubdatakällan hierarkier för dimensioner. Lägg till exempel märke till att dimensionen Anställda i rutan för kubdata innehåller hierarkiska medlemmar som Chefsnamn och Personalavdelning. Relationella datakällor har inte inbyggda hierarkier. Relationella datakällor har dock ofta relaterade dimensioner som har en inneboende hierarki. En datakälla kan till exempel ha fält för Land, Län och Ort. De här fälten kan grupperas i en hierarki som kallas Plats. Du kan sammanställa relationshierarkier genom att dra och släppa dem i rutan Data. Mer information finns i [Skapa hierarkier](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/qs_hierarchies.htm). **Obs!** I Tableau stöds kubdatakällor (flerdimensionella datakällor) bara i Windows. ![Två datarutor sida vid sida. Den ena listar alla dimensioner och den andra visar dimensionerna grupperade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/schema4.png) Rutan Data med relationsdata (vänster bild) kontra kubdata (höger bild) Du kan expandera eller dölja hierarkier i både relations- och kubdatarutor genom att klicka på pilen. Du kan dölja rutan Data helt genom att klicka på minimeringsknappen ![Ikonen för fönstret Förstå data, som föreställer två pilspetsar där den ena pekar uppåt och den andra pekar nedåt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datafields_understanddatawindow_relational1.png) i det övre högra hörnet av rutan Data. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Arbeta med publicerade datakällor i Tableau Public Det första steget för att skapa en visualisering i Tableau Public är att ansluta till de data som du vill visualisera. Du kan välja att ansluta till en fil, använda en koppling till data i molnet eller ansluta till en publicerad datakälla. Mer information om hur du ansluter till data i Tableau Public finns i [Creators: Ansluta till data på webben](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/creator_connect.htm). Om du ansluter till en fil eller använder en koppling bäddas dataextrakt- och anslutningsinformationen in i visualiseringen. Om du vill använda samma fil som datakälla för flera visualiseringar måste du ladda upp filen separat för varje visualisering. En publicerad datakälla separerar data från visualiseringen så att flera visualiseringar kan ansluta till samma datakälla, och datakällan hanteras som en egen enhet. Om den publicerade datakällan skulle uppdateras innebär det att ändringarna blir tillgängliga för alla anslutna visualiseringar. ## Skapa en visualisering från en publicerad datakälla Genom att ansluta till en publicerad datakälla är det enkelt att experimentera i Tableau Public. Med en publicerad datakälla behöver du inte bekymra dig om att hitta lämpliga data och få dem i rätt format för användning med Tableau. Publicerade datakällor listas på Tableau Public-webbplatsen och är redo att användas. **Obs!** Du kan inte ansluta till publicerade datakällor från Tableau Public Desktop Edition. 1. Gå till [Publicerade datakällor](https://public.tableau.com/app/published-data-sources) på Tableau Public-webbplatsen. Se till att använda en dator för att öppna sidan. Du kan inte skapa visualiseringar på en mobil enhet. 2. Läs beskrivningarna av datakällorna för att hitta en som verkar intressant. 3. Välj Skapa visualisering under Åtgärder för en datakälla. Du dirigeras direkt till arbetsytan för Tableau Public-webbredigering, där du kan börja visualisera data. ## Skapa en publicerad datakälla Skapa en publicerad datakälla om du vill återanvända samma datakälla i flera visualiseringar. När du publicerar en datakälla till Tableau Public kan även andra användare skapa visualiseringar baserade på den datakällan. Om du inte ser alternativet för att skapa en publicerad datakälla i din profil har du inte behörighet att skapa en. 1. Välj Skapa > Datakälla i din Tableau Public-profil. 2. Välj den fil eller koppling som ska användas för datakällan i dialogrutan Anslut till data. 3. Dra data till arbetsytan från fliken Datakälla och konfigurera därefter eventuella relationer eller kopplingar. Mer information om hur du konfigurerar en datakälla finns i [Konfigurera datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_prepare.htm). 4. När du är klar med att konfigurera dina data väljer du Publicera som … 5. Ange ett namn för datakällan och välj därefter Publicera. 6. Lägg till beskrivningen och taggen för datakällan. För Beskrivning anger du information om vad datakällan innehåller, var data kommer ifrån eller annan information. Beskrivningen hjälper andra användare att avgöra om de ska använda datakällan. För Tagg anger du en enskild tagg för att kategorisera datakällan. Du skickas vidare till datakällsfliken i din profil. Du kan redigera datakällan via kolumnen Åtgärder. ## Redigera eller ta bort en publicerad datakälla Datakällorna som du har publicerat listas i din Tableau Public-profil. När du har publicerat en datakälla kan du redigera metadata eller själva datakällan med alternativen i kolumnen Åtgärder. Alla ändringar som du gör i en publicerad datakälla återspeglas i alla visualiseringar som är kopplade till datakällan. Om du tar bort en publicerad datakälla och andra användare har skapat visualiseringar baserade på den datakällan kommer de visualiseringarna att sluta fungera. 1. Välj fliken **Datakällor** i din Tableau Public-profil. 2. Välj menyn Fler åtgärder (⋮) i kolumnen Åtgärder. 3. Välj den åtgärd som ska utföras. Du kan redigera datakällan, byta namn på datakällan, ändra taggen för datakällan, redigera beskrivningen för datakällan och ta bort datakällan. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Arbetsböcker och blad Tableau använder en arbetsbok och bladstruktur liknande Microsoft Excel. En arbetsbok innehåller blad. Ett blad kan vara ett arbetsblad, en instrumentpanel eller en berättelse. - Ett **arbetsblad** innehåller en enskild vy med hyllor, kort, förklaringar samt rutorna Data och Analys i sidofältet. Mer information om arbetsbladsytan finns i [Tableau-arbetsytan](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environment_workspace.htm). - En **instrumentpanel** är en samling vyer från flera arbetsblad. Rutorna Instrumentpanel och Layout är tillgängliga i sidofältet. Mer information om hur du skapar instrumentpaneler finns i [Instrumentpaneler](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dashboards.htm). - En **berättelse** innehåller en sekvens av arbetsblad eller instrumentpaneler som sammantaget förmedlar information. Rutorna Berättelse och Layout är tillgängliga i sidofältet. Mer information om hur du skapar berättelser finns i [Berättelser](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/stories.htm). Mer information om hur du döljer eller visar blad i en arbetsbok eller visualisering i verktygstips finns i [Hantera blad i instrumentpaneler och berättelser](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environ_workbooksandsheets_sheets_hideshow.htm) och [Dölja eller visa ett Visualisering i verktygstips-arbetsblad](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viz_in_tooltip.htm#Hide). Mer information om hur du organiserar blad finns i [Navigera bland och ordna blad](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environ_workbooksandsheets_sheets_organize.htm). Mer information om hur du skapar och öppnar arbetsböcker finns i [Skapa eller öppna arbetsböcker](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environ_workbooksandsheets_workbooks.htm). ## Om blad Varje arbetsbok kan innehålla olika typer av blad: vyer (även kallade arbetsblad), instrumentpaneler och berättelser. - Ett arbetsblad är där du skapar vyer av data genom att dra och släppa fält på hyllor. - En instrumentpanel är en kombination av flera vyer som du kan göra till en presentation eller övervaka. - En berättelse är en sekvens av vyer eller instrumentpaneler som sammantaget förmedlar information. Bladen visas längs nederkanten av arbetsboken som flikar. I det här avsnittet lär du dig att skapa, öppna, duplicera, dölja och ta bort blad. Du lär dig också att organisera blad i en arbetsbok. I en arbetsbok kan du skapa nya blad, rensa ett helt arbetsblad, duplicera blad, dölja eller visa ett arbetsblad och ta bort ett blad. Det finns flera sätt i Tableau att visa och organisera bladet i en arbetsbok. ## Skapa nya arbetsblad, instrumentpaneler eller berättelser Det finns flera sätt att skapa nya blad på i en arbetsbok, instrumentpanel eller berättelse. Du kan skapa så många blad du vill i en arbetsbok. **Du skapar ett nytt arbetsblad, en ny instrumentpanel eller en ny berättelse** genom att klicka på Nytt arbetsblad, Ny instrumentpanel eller Ny berättelse längst ner i arbetsboken. ![Knappen Nytt arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environ_workbookandsheets_sheets_newsheet.png) Knappen **Nytt arbetsblad**. **Du byter namn på ett nytt arbetsblad, en ny instrumentpanel eller en ny berättelse** genom att högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på fliken och sedan välja kommandot Byt namn. ### Fler sätt att skapa nya arbetsblad på Skapa ett nytt arbetsblad genom att göra något av följande: - Välj Arbetsblad \> Nytt arbetsblad. - Högerklicka på en öppen flik i arbetsboken och välj Nytt arbetsblad på menyn. - I verktygsfältet klickar du på listrutepilen på knappen Nytt arbetsblad ![Ikonen för nytt arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/newsheet.png) och väljer Nytt arbetsblad. - Tryck på Ctrl + M på tangentbordet (Kommando-M på Mac). ### Fler sätt att skapa nya instrumentpaneler på Skapa en ny instrumentpanel genom att göra något av följande: - Välj Instrumentpanel \> Ny instrumentpanel. - Klicka på knappen Ny instrumentpanel längst ner i arbetsboken. ![Knappen för ny instrumentpanel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environ_workbookandsheets_sheets_newdashboard.png) - Högerklicka på en öppen flik i arbetsboken och välj Ny instrumentpanel på menyn. - I verktygsfältet klickar du på listrutepilen på knappen Nytt arbetsblad ![Ikonen för nytt arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/newsheet.png) och väljer Ny instrumentpanel. ### Fler sätt att skapa nya berättelser på Skapa en ny berättelse genom att göra något av följande: - Välj Berättelse > Ny berättelse. - Klicka på knappen Ny berättelse längst ner i arbetsboken. ![Knappen för ny berättelse.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environ_workbookandsheets_sheets_newstory.png) - Högerklicka på en öppen flik i arbetsboken och välj Ny berättelse på menyn. - I verktygsfältet klickar du på listrutepilen på knappen Nytt arbetsblad ![Ikonen för nytt arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/newsheet.png) och väljer Ny berättelse. ## Ångra, gör om eller rensa blad Alla Tableau-arbetsböcker innehåller historik över de steg du har utfört på arbetsbladen, instrumentpanelerna och berättelserna i arbetsboken för den aktuella arbetssessionen. **Du går tillbaka i historiken** genom att klicka på Ångra ![En pil som pekar åt vänster.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/undo.png) i verktygsfältet eller genom att trycka på Ctrl + Z på tangentbordet (Kommando-Z på Mac). **Du går framåt i historiken** genom att klicka på Gör om ![Ikonen för att göra om.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/redo.png) i verktygsfältet eller genom att trycka på Ctrl + Y på tangentbordet (Kommando-Y på Mac). **Du tar bort alla fält, formateringar, storlekar, axelintervall, filter, sorteringar och kontextfilter på bladet** genom att klicka på Rensa blad ![Ikonen för att rensa, som föreställer ett stapeldiagram med ett x över ena hörnet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clear.png)i verktygsfältet. **Du rensar specifika aspekter av vyn** med hjälp av listrutemenyn Rensa blad. Obs! Rensningskommandon i verktygsfältet rensar inte historiken. Om du bestämmer dig för att du inte vill rensa bladet klickar du på knappen Ångra. ## Duplicera ett blad När du vill använda ett befintligt blad som startpunkt för ytterligare utforskning kan du duplicera det bladet. Det duplicerade bladet innehåller alla samma fält och inställningar som en startpunkt för en ny analys. Med Duplicera skapas en ny version av ett arbetsblad, en instrumentpanel eller en berättelse, som du kan ändra utan att originalbladet påverkas. Du duplicerar det aktiva bladet genom att högerklicka (kontroll-klicka på Mac) och välja Duplicera. **Obs!** När du duplicerar en instrumentpanel skapas en ny version av instrumentpanelen, men den refererar till de ursprungliga arbetsbladen som användes för att skapa instrumentpanelen. ### Duplicera som korstabell En korstabell (ibland även kallad pivottabell) är en tabell som summerar data i rader och kolumner med text. Det är ett smidigt sätt att visa de nummer som är kopplade till datavyn. Du skapar en ny korstabell baserad på data i det aktuella bladet genom att högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på bladfliken och välja Duplicera som korstabell. Du kan också välja Arbetsblad > Duplicera som korstabell. Med det här kommandot infogas ett nytt arbetsblad eller nya arbetsblad i arbetsboken och bladet fylls i med en korstabellvy över data från det ursprungliga arbetsbladet. Det går inte att duplicera instrumentpaneler eller berättelser som korstabeller. ## Byta namn på blad Du byter namn på det aktiva bladet genom att högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på bladet i bladfliken längst ner i arbetsboken och sedan klicka på Byt namn på blad . Du kan också dubbelklicka på namnet på bladet i bladfliken, ange ett nytt namn och sedan klicka på Ange. ## Se underliggande data i ett blad Se numren bakom markeringarna i vyn Hovra över eller klicka på en markering för att visa relevanta data i ett verktygstips. Med verktygstipset öppet klickar du på kommandot Visa data längst upp i verktygstipset för att visa underliggande data. Högerklicka på vyn (utan några markeringar valda) och klicka sedan på Visa data. Du kan kopiera och klistra in data i Excel eller något annat program. Du exporterar underliggande data genom att klicka på Exportera alla. ## Ta bort blad Om du tar bort ett blad försvinner det från arbetsboken. Det måste alltid finnas minst ett arbetsblad i en arbetsbok. Du tar bort det aktiva bladet genom att högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på bladet i bladfliken längst ner i arbetsboken och sedan klicka på Ta bort . Arbetsblad som används i en instrumentpanel eller berättelse kan inte tas bort men de kan döljas. Ett arbetsblad som används som visualisering i verktygstips kan döljas eller tas bort. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Arbetsytan för berättelser När du arbetar med en berättelse kan du använda följande kontroller, element och funktioner. ![En Tableau Cloud-berättelse med etiketter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_workspace_labels.png) **A.** **Alternativ för att lägga till en ny berättelsepunkt**: Välj Tom för att lägga till en ny punkt eller Duplicera för att använda den aktuella berättelsepunkt som startplats för nästa punkt. **B.** **Berättelsefönstret**: Använd det här fönstret för att dra instrumentpaneler, blad och textbeskrivningar till ditt berättelseblad. Här anger du också storleken på din berättelse och visar eller döljer titeln. **C.** **Layoutfönstret**: Här väljer du navigeringsstil och visar eller döljer framåt- och bakåtpilarna. **D.** **Berättelsemenyn**: Använd den här menyn i Tableau Desktop för att formatera berättelsen eller kopiera eller exportera berättelsepunkter som bilder. Du kan också rensa hela berättelsen här eller visa eller dölja navigeringsverktyget eller berättelsetiteln. **E.** **Berättelseverktygsfältet**: Detta verktygsfält visas när du håller muspekaren över navigeringsområdet. Använd den för att återställa ändringar, tillämpa uppdateringar på en berättelsepunkt, ta bort en berättelsepunkt eller skapa en ny berättelsepunkt av den aktuella anpassade. **F.** **Navigeringsverktyget**: Med navigeringsverktyget kan du redigera och organisera dina berättelsepunkter. Det är också så din publik kommer att gå igenom din berättelse. Använd Layoutfönstret för att ändra navigeringsverktygets utseende. Mer information om dessa alternativ finns i [Skapa en berättelse](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/story_create.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Arbetsytan för mappning i Tableau Arbetsytan för mappning i Tableau består av följande element. ![Arbetsytan för mappning märkt med sex punkter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_workspace1.png) ## ![Ikonen för nummer ett.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_workspace_number1.png) Rutan Data Rutan Data organiserar dina platsdata i dimensioner och mätvärden. Vanligtvis bör dina platsfält (såsom lands-, län- och ortsnamn) vara dimensioner och dina latitud- och longitudfält vara mätvärden. Det finns dock vissa scenarier där latitud- och longitudfält kan vara dimensioner. I rutan Data innebär en jordglobsikon bredvid ett platsfält att en geografisk roll har tilldelats det fältet. Se [Tilldela geografiska roller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_geographicroles.htm) för mer information. ![Rutan Data med bildtexter som refererar till fält som har geografiska roller tillämpade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_workspace2.png) **A**: Jordglobsikon – indikerar att ett fält är geografiskt och kan automatiskt kartläggas av Tableau. **B**: Platsfält – dessa kategoriska fält, ofta platsnamn, finns under Dimensioner. De känns ofta igen av Tableau. **C**: Latitud- och longitudgenererade fält – när du har geografiska fält i datakällan genererar Tableau ofta fält för latitud och longitud. Du kan använda dessa för att skapa din karta. Alternativt kan du inkludera dina egna latitud- och longitudfält. ## ![Ikonen för nummer två.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_workspace_number2.png) Kortet Markeringar Kortet Markeringar är där du kontrollerar detaljrikedomen och visuella detaljer i kartvyn. På kortet Markeringar kan du dra platser till Detalj för att lägga till mer detaljrikedom, dra fält till Färg, Storlek eller Etikett för att lägga till visuell information eller ändra karttypen från en punktkarta till en polygonkarta. ![Kortet Markeringar med bildtexter som refererar till områden på kortet Markeringar där du kan ändra markeringstyp, lägga till en etikett eller lägga till information.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_workspace3.png) **A**: Lägg till platsfält till Detalj för att skapa en karta och lägga till detaljrikedom i vyn. **B**: Välj den automatiska markeringstypen för en punktkarta och kartmarkeringstypen för en polygonkarta (fylld). **C**: Lägg till fält till Färg, Storlek och Etikett för att ändra de visuella detaljerna för markeringarna (datapunkter) i vyn. ## ![Ikonen för nummer tre.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_workspace_number3.png) Visningsverktygsfältet Visningsverktygsfältet innehåller många av de verktyg du kan behöva för att utforska dina kartdata. ![Verktygsfältet för kartans arbetsyta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_workspace4.png) **A**: Använd ikonen för kartsökning för att söka efter platser på kartan. **B**: Använd ikonen för plus och minus för att zooma in och ut på kartan. **D**: Använd ikonen för zoomområde för att zooma in på ett specifikt område på kartan. **E**: Använd ikonen för panorering för att panorera runt kartan. **F**: Använd urvalsverktygen för att välja datapunkter inom en rektangel, cirkel eller ritat område. Du kan också mäta avstånd med urvalsverktyget cirkel. Se [Mäta avstånd mellan datapunkter och platser på en karta](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_measure_distance.htm) för mer information. ## ![Ikonen för nummer fyra.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_workspace_number4.png) Kartmenyn Kartmenyn innehåller flera kartspecifika alternativ: - Välj **Karta** > **Bakgrundskartor** för att lägga till en karttjänst (såsom Mapbox eller en WMS-server) eller för att växla mellan de bakgrundskartor som finns tillgängliga i arbetsboken. Se [Importera din egen bakgrundskarta](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_options.htm#Import) för mer information. - Välj **Karta** > **Bakgrundsbilder** för att lägga till en statisk bild istället för en bakgrundskarta i vyn. - Välj **Karta** > **Geokodning** för att importera platser, som Tableau inte känner igen, till arbetsboken. Se [Geokodplatser Tableau känner inte igen och ritar inte ut dem på en karta](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/custom_geocoding.htm) för mer information. - Välj **Karta** > **Redigera platser** för att redigera platsdata så att den matchar Tableaus kartdata. Se [Redigera okända eller tvetydiga platser](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_editlocation.htm) för mer information. - Välj **Karta** > **Kartlager** för att anpassa bakgrundskartans stil, lägga till eller ta bort kartlager eller lägga till amerikanska datalager. Se [Anpassa kartans utseende](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_options.htm) för mer information. - Välj **Karta** > **Kartalternativ** för att kontrollera om personer kan panorera och zooma, söka efter platser eller använda visningsverktygsfältet. Se [Anpassa hur användare interagerar med din karta](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_customize_interaction.htm) för mer information. ## ![Ikonen för nummer fem.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_workspace_number5.png) Hyllorna Kolumner och Rader Hyllorna Kolumner och Rader är där du placerar dina latitud- och longitudfält. Longitud placeras på hyllan Kolumner och latitud placeras på hyllan Rader, oavsett om de är egna latitud- och longitudfält eller fält som har genererats av Tableau. ![Hyllorna Rader och Kolumner på ett Tableau-arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_workspace5.png) ## ![Ikonen för nummer sex.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_workspace_number6.png) Kartvisualiseringen Det här är din karta. När du gör ändringar på kartan uppdateras visualiseringen. Den här visualiseringen är dynamisk och kan interageras med. Hovra över markeringarna för att läsa mer information om varje plats. Du kan redigera informationen i verktygstipset som visas med knappen Verktygstips på kortet Markeringar. Se [Lägga till verktygstips till markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm#TooltipProp) och [Skapa vyer i verktygstips (visualisering i verktygstips)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viz_in_tooltip.htm) för mer information. Förutom de alternativ som finns tillgängliga på arbetsytan Kartläggning erbjuder Tableau många andra alternativ som låter dig analysera dina data. Du kan [skapa anpassade områden](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_custom_territories.htm), [filtrera data från din vy](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm), [ställa in parametrar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/parameters_create.htm), [skapa uppsättningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_sets_create.htm) och mycket mer. ## Se även [Kom igång med mappning i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildexamples_maps.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Åtgärder Lägg till sammanhang och interaktivitet till data med hjälp av åtgärder. Användare interagerar med visualiseringarna genom att välja eller hovra över markeringar eller genom att välja en länk på en verktygstipsmeny. De åtgärder du konfigurerar kan reagera med navigering och ändringar i vyn. På en instrumentpanel där bostadsförsäljning per stadsdel visas kan du till exempel använda åtgärder för att visa relevant information om en viss stadsdel. Åtgärden att välja en stadsdel i en vy kan markera en karta, filtrera en lista över hus och öppna en webbsida med relevanta folkräkningsdata. Mer relevant information och exempel finns i [A Rough Guide to Dashboard Actions](https://public.tableau.com/en-us/s/blog/2015/06/rough-guide-dashboard-actions) i Tableau Public-bloggen. ## Typer av åtgärder Det finns flera sorters åtgärder, alla med olika syfte: - **Filter**. Använd data från en vy för att filtrera data i en annan. - **Framhäv**. Framhäv intressanta markeringar genom att tona ned alla andra. - **Gå till URL**. Skapa hyperlänkar till externa resurser, till exempel en webbsida eller en fil. - **Gå till blad**. Gör det enklare att gå till andra arbetsblad, instrumentpaneler eller berättelser i samma arbetsbok. - **Ändra parameter**. Låt användare ändra parametervärden genom direkt interaktion med markeringar i en visualisering. - **Ändra uppsättningsvärden**. Låt användare ändra värden i en uppsättning genom direkt interaktion med markeringar i en visualisering. ## Åtgärdsordning Åtgärder utförs av Tableau i en specifik ordning: 1. Parameter 2. Uppsättning 3. Filter 4. Gå till blad 5. Framhäv 6. Gå till URL Inom varje typ utförs åtgärderna i bokstavsordning. Det innebär att om det finns två filteråtgärder så utförs _”En filteråtgärd”_ före ”_Filteråtgärd”._ ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Åtgärder och instrumentpaneler Eftersom en instrumentpanel kan innehålla flera vyer kan en enda filter- eller framhävningsåtgärd ha stor effekt. Instrumentpaneler kan också innehålla webbsideobjekt, som du kan köra interaktiva URL-åtgärder mot. ## Använda en vy för att filtrera andra vyer på en instrumentpanel Låt säga att du har en instrumentpanel som innehåller tre vyer över lönsamheten: en karta, ett stapeldiagram och en tabell med kundnamn. Du kan använda en filteråtgärd för att få en av vyerna på instrumentpanelen, till exempel kartan, att styra filteråtgärden. När användarna väljer en region på kartan filtreras de andra vyerna så att endast data som rör den valda regionen visas. 1. Välj den vy på instrumentpanelen som du vill använda som ett filter. 2. Välj Använd som filter på vyns snabbmeny. Du kan utföra samma åtgärd genom att klicka på ikonen Använd som filter (![En filterikon.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/action_dashboards3.png)). ![En karta över nordöstra USA i Tableau Desktop där delstaterna visas i blått och orange med alternativet att använda som filter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/action_dashboards4.png) Du kan också använda filteråtgärder för att filtrera data från flera datakällor på en instrumentpanel. Mer information finns i [Filtrera data från flera datakällor med hjälp av en parameter](http://kb.tableau.com/articles/howto/filter-multiple-data-sources-using-parameter?lang=sv-se) (på engelska) i Tableaus kunskapsbas. Mer information om filteråtgärder finns i [Filteråtgärder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_filter.htm). ## Använda flera vyer för att filtrera andra vyer på en instrumentpanel På samma sätt som du kan använda en enda vy för att filtrera andra vyer på en instrumentpanel kan du använda flera vyer som ett filter. Knepet är inte bara att använda de här vyerna som filter, utan att förhindra att de själva filtreras. 1. Skapa eller öppna en instrumentpanel som har minst tre vyer. ![En karta över USA som visar den totala vinsten efter delstat och en tabell som anger de 25 bästa kunderna efter vinst.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_dashboard_multifilter1.png) 2. Välj den första vy som du vill använda som ett filter (t.ex. en karta) och välj Använd som filter på snabbmenyn för vyn. ![En lista med alternativ för ett kartlager på en instrumentpanel, bland annat alternativen Använd som filter, Visa sidkontroll och Visningsverktygsfält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_dashboard_multifilter2.png) 3. Öppna snabbmenyn för samma vy igen och välj Ignorera åtgärder. Detta gör så att andra filteråtgärder, inklusive den du snart ska skapa, inte påverkar vyn. ![En lista med alternativ för en karta på en instrumentpanel, bland annat alternativen Använd som filter, Visa sidkontroll och Visningsverktygsfält, med Ignorera åtgärder markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_dashboard_multifilter3.png) 4. Upprepa steg 2 och 3 för andra vyer som du vill använda som filter. Nu när markeringar väljs i dessa styrande vyer så filtreras data i en eller fler detaljvyer, utan att andra styrande vyer påverkas. ![En instrumentpanel med en karta över USA visas med Illinois markerat och en textruta med kundinformation som filtreras efter den delstaten.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_dashboard_multifilter4.png) ## Navigera från en vy till en annan vy, instrumentpanel eller berättelse Med åtgärden Gå till blad kan användarna växla till ett relaterat blad genom att välja en markering eller ett alternativ på en verktygstipsmeny. **Obs!** Om du vill att användarna ska kunna navigera direkt från en instrumentpanel till en annan, utan att interagera med data, kan [objektet Navigering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dashboards_create.htm#Add_objects) vara ett bra alternativ. 1. Välj Instrumentpanel > Åtgärder från instrumentpanelen. 2. Klicka på Lägg till åtgärd i dialogrutan Åtgärder och välj Gå till blad. ![Dialogrutan Åtgärder med alternativet Gå till blad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/go-to-sheet-action-1.png) 3. Ange ett namn för åtgärden. (Om du väljer att köra åtgärden via verktygstipsmenyn är namnet som du anger här det namn som visas i verktygstipset.) ![Dialogrutan Lägg till navigeringsalternativ för blad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/go-to-sheet-action.png) 4. Välj ett källblad som ska initiera åtgärden. 5. Ange hur användare som visar instrumentpanelen ska köra åtgärden. Välj och Meny brukar vara de bästa alternativen för navigeringsåtgärder. Om du väljer Välj är det ofta bra att välja Endast enkelval så att användarna inte navigerar bort från vyn när flera markeringar valts. 6. För målbladet väljer du navigeringsmålet som ska visas när användarna klickar på markeringar eller menyalternativ i ett verktygstips i källbladet. Klicka sedan på OK. ## Visa en webbsida interaktivt på en instrumentpanel (skapa i Tableau Desktop) Om du vill visa interaktiv information från webben på en instrumentpanel kan du använda en URL-åtgärd med ett webbsideobjekt. Du kan till exempel ha en instrumentpanel som visar vinsten efter land. Förutom att visa vinstdata på instrumentpanelen vill du även visa kompletterande information om länderna från en webbplats. **Tips:** Du kan ordna och rikta åtgärder mot olika webbsideobjekt på en instrumentpanel genom att [byta namn på dem](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dashboards_organize_floatingandtiled.htm#Rename). 1. Dra ett objekt av typen Webbsida till instrumentpanelen och ange en URL. ![Menyn Objekt på instrumentpanelen med Webbsida markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_dashboard_urlaction4.png) 2. Välj Instrumentpanel > Åtgärder från instrumentpanelen. 3. Klicka på Lägg till åtgärd i dialogrutan Åtgärder och välj Gå till URL. 4. Ange ett namn för länken. Om du väljer att köra åtgärden via en meny, till exempel ett menyalternativ i ett verktygstips, är namnet som du anger här det namn som visas. ![Lägg till URL-åtgärd på instrumentpanelen med en textruta för att namnge åtgärden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_dashboard_urlaction1.png) 5. Välj den vy eller datakälla under Källblad som ska initiera åtgärden. Om du till exempel vill att åtgärden ska initieras när en användare klickar på en länk i verktygstipset för en karta så väljer du kartvyn. 6. Ange om åtgärden ska köras när användarna av instrumentpanelen hovrar över eller väljer ett objekt, eller när de väljer ett alternativ på en meny. Du hittar mer information i [Köra åtgärder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_running.htm). 7. Ange URL:en, inklusive prefixet http:// eller https://, som i `http://www.example.com`. Du kan använda fältvärden som parametrar i URL:en. Om Country (Land) till exempel är ett fält som används av en vy på instrumentpanelen kan du använda `` som parameter i URL:en. Mer information finns i [URL-åtgärder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_url.htm). ![Lägg till URL-åtgärd på instrumentpanelen med en textruta för att infoga URL:en.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_dashboard_urlaction3.png) 8. Välj Webbsideobjekt som URL-mål och välj objektet som du skapade i steg 1. När du utlöser åtgärden läses en webbsida automatiskt in på instrumentpanelen i stället för att öppnas i ett separat webbläsarfönster. ![Instrumentpanel med en länk till en webbsida som leder till Wikipedia-artikeln om Brasilien.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard2.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Att välja prediktorer När prediktionsberäkningar skapas med de [prediktiva modelleringsfunktionerna](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/predictions_overview.htm) i Tableau måste du välja prediktorer. Som en påminnelse är en prediktor en indatavariabel vars värde används för att förutsäga en resultatvariabel, även känd som målet eller svaret. Du kommer att ofta arbeta med data som du har omfattande domänkunskaper om. Du har dessutom redan har en god uppfattning om vilka fält som är starkt korrelerade med ditt förutsägelsemål och som skulle vara bra prediktorer. Det är fortfarande en bra idé att ta dig tid att utvärdera prediktorerna och se till att de väljs med omtanke. Du kommer _alltid_ att vilja inkludera minst en prediktor och vanligtvis mer än en. Välj först ditt mål. Detta kan vara självklart men om du väljer dina prediktorer _baserat på vad du vill förutsäga_ är ett viktigt första steg. De fält som är mest korrelerade med kvinnors förväntade livslängd kan till exempel skilja sig mycket från de fält som är mest korrelerade med mäns. På samma sätt kan de fält som är mest korrelerade med försäljningen skilja sig starkt från de som är mest korrelerade med vinsten. Ytterligare en sak att hålla i åtanke är att de prediktiva modelleringsfunktionerna som standard använder [linjär regression](https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_regression) som den underliggande statistiska modellen. Den här modellen innebär att de mest korrelerade prediktorerna de som har en linjär relation med målet. Se [Välja en prediktiv modell](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_choosing_model.htm) för information om hur du använder en annan modell som stöds. Låt oss se över data om förväntad livslängd för kvinnor för att bättre förstå hur man väljer de bästa prediktorerna för de frågor som ska besvaras. Ladda ner följande arbetsbok från Tableau Public: [Choosing Predictors for Your Predictions](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/ChoosingPredictorsforYourPredictions/PredictorsbyRegion) (Välja prediktorer för dina förutsägelser) för att kunna följa med. ## Mätvärden som prediktorer När du använder ett mätvärde som en prediktor kan Tableau användas för att utvärdera dess korrelation med ditt mål. Ett sätt är att skapa ett [punktdiagram](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/buildexamples_scatter.htm). Nedan jämför vi ett lands förväntad livslängd för kvinnor med en mängd andra mätvärden. ![jämförelser i ett punktdiagram för att visa korrelationen av prediktor vs mål](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predictors1.png) För vissa mätvärden såsom **Spädbarnsdödlighet** och **Födelsetal** finns det ett tydligt negativt samband med Förväntad livslängd för kvinnor, vilket kan ses i den negativa lutningen av punktdiagrammet. För andra är det mindre tydligt. En sak vi tydligt kan se är dock en L-formad fördelning för **Medianen BNP**, **Medianen mobiltelefonanvändning** och **Medianen vårdutgifter per capita**. Den här L-formade distributionen indikerar ofta att en [loggtransformation](https://statmodeling.stat.columbia.edu/2019/08/21/you-should-usually-log-transform-your-positive-data/) kan användas för att hjälpa till att analysera dina data mer exakt. En annan ledtråd är om alla värden i en kolumn är positiva. I Tableau kan du använda en loggtransformation genom att redigera fältet och ange uttrycket i en [LOG-funktion](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_number.htm): ![loggfunktion](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predictors2.png) Detta tar oss från den L-formade fördelningen – där det är svårt att särskilja mellan skalans extremiteter – till en jämnare fördelning som är mindre komprimerad av skalans extremiteter. ![L-format punktdiagram](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predictors3.png) Att upprepa detta med de andra L-formade distributionerna ger oss följande: ![Fler L-formade distributioner](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predictors4.png) ### Determinationskoefficient eller R-kvadratvärde Ju närmare markeringarna befinner sig till en rak linje, desto högre är korrelationen mellan de två mätvärdena. Du kan lägga till [trendlinjer](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/trendlines_add.htm) för att hjälpa till att utvärdera korrelationen. Öppna rutan Analys och dra Trendlinje till vyn och släpp den på Linjär. Att hovra muspekaren över trendlinjen visar [R-kvadratvärdet](https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination), eller determinationskoefficienten, som indikerar hur stor del av den beroende variabeln (målet) kan förklaras av den oberoende variabeln (prediktorn). Prediktorer med R-kvadratvärden närmare 1 är bättre än de med R-kvadratvärden närmare 0. ![punktdiagram med R-kvadrat nära 1](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predictors5.png) Om vi tittar på våra punktdiagram kan vi se att den bästa prediktorn för median förväntad livslängd för kvinnor är median spädbarnsdödlighet, som har ett R-kvadratvärde på 0,87: ![välja den bästa diagrammet från R-kvadrat](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predictors7.png) Andra bra prediktorer är Medianen födelsetal (R-kvadrat = 0,76) och logtransformationen av Medianen hälsoutgifter per capita (R-kvadrat = 0,56). **Obs!** Linjens lutning visar dock _inte_ tydligt vilka prediktorer som har det högsta R-kvadratvärdet. Då skalan på x-axeln fastställs av intervallet på den specifika variabeln som väljs påverkas linjens lutning i hög grad av de specifika variablerna som används. På bilden nedan har vi visualiserat Medianen förväntad livslängd för kvinnor mot Medianen förväntad livslängd för kvinnor, vilket resulterar i en perfekt rak linje i en 45° vinkel. Precis som förväntat finns det en perfekt korrelation mellan värdet på x-axeln och värdet på y-axeln, med ett R-kvadratvärde på 1: ![diagram med R-kvadrat på exakt 1](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predictors6.png) Även om LOG(MEDIAN(\[BNP\])), såsom visas nedan, har en brantare lutande trendlinje än de andra, har den ett låg R-kvadratvärde på endast 0,169. Detta beror på skalan på x-axeln för den rutan: ![visar en låg R-kvadrat](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predictors13.png) Låt oss även ta en titt på hur några markeringar kan avsevärt påverka lutningen på en trendlinje. Att zooma in på punktdiagrammet för Medianen bolagsskattesats visar att majoriteten av markeringarna har en skattesats mellan 0 och cirka 1, med sex länder som har mycket högre skattesatser, mellan 2 och 3. R-kvadratvärdet för alla markeringar är 0,0879: ![zooma in på diagrammet med Medianen bolagsskattesats](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predictors14.png) Låt oss dock se vad som händer om vi tar bort klustret med sex markeringar: ![visar vad som händer när ett kluster med markeringar tas bort](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predictors15.png) Trendlinjen blir nästan platt och R-kvadratvärdet sjunker till 0,0006. Detta indikerar att det i princip inte finns någon korrelation mellan Medianen bolagsskattesats och Medianen förväntad livslängd för kvinnor. När du visualiserar dina data och använder bra statistiska metoder för att välja prediktorer är det viktigt att noga överväga om det finns några utstickare eller andra dataegenskaper som kan påverka slutsatserna. **Obs!** Läs om [Anscombe's quartet](https://en.wikipedia.org/wiki/Anscombe's_quartet) (Anscombes kvartett) för fler exempel på hur sammanfattande statistik kanske inte erbjuder hela bilden. ## Dimensioner som prediktorer När dimensioner används som prediktorer kan du använda en liknande procedur för att fastställa en korrelation. Du kan dock upptäcka att det finns en betydande skillnad mellan olika dimensioner gällande deras relation till målet. Om du till exempel delar upp ytterligare per Region, kan en region vara en mycket bra prediktor för målet medan en annan region kan ha betydligt mindre korrelation. Det hindrar dig inte att använda dimensionen som en prediktor men du kanske vill överväga om du ska använda ytterligare mätvärden eller dimensioner för att förbättra modellen och i sin tur förutsägelserna. Då vi har fastställt att de bästa prediktorerna för vår datauppsättning är Medianen spädbarnsdödlighet, Medianen födelsetal och loggtransformationen av Medianen hälsoutgifter per capita, kan vi begränsa visualiseringen till dessa tre variabler: ![jämföra olika variabler](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predictors8.png) Därefter kan vi partitionera data genom att lägga till Region till färg på kortet Markeringar och se vad som händer med visualiseringen: ![uppdelad per färg](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predictors9.png) ### Jämföra R-kvadratvärden mellan prediktorer Låt oss se hur R-kvadratvärdena jämförs för var och en av Regionernas trendlinjer för varje prediktor: ![tabell som jämför R-kvadratvärden per Region](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predictors-R-table.png) I tabellen ovan är det lägsta R-kvadratvärdet för varje prediktor markerat i rött och det näst lägsta i gult. Europa har de lägsta R-kvadratvärdena för Medianen spädbarnsdödlighet och Medianen födelsetal och Afrika har det lägsta R-kvadratvärdet för loggatransformationen av Medianen hälsoutgifter per capita (markerat i rött). Afrika har även lägre R-kvadratvärden för både Medianen spädbarnsdödlighet och Medianen födelsetal. Att lägga till ytterligare en dimension kan ge modellen mer information och att lägga till mer information kan förbättra kvaliteten på förutsägelserna. Inom en specifik underavdelning (i det här fallet en Region), kan kvaliteten på förutsägelser antingen förbättras eller reduceras. I vissa fall kanske du vill bygga en individuell modell för varje underavdelning baserat på de mätvärden som är de bästa prediktorerna för den specifika gruppen. I det här fallet har spädbarnsdödligheten en relativt stark korrelation med förväntad livslängd för kvinnor för alla regioner, även om den är något svagare i Afrika och Europa. Medianen födelsetal är en bra prediktor för Oceanien och Asien, men har nästan ingen korrelation med förväntad livslängd för kvinnor i Europa och loggatransformationen av medianen hälsoutgifterna är en rimlig prediktor för alla regioner utom Afrika. Vi kan förvänta oss att modellen som har skapats med alla fyra prediktorerna (spädbarnsdödlighet, födelsetal, logg (hälsoutgifter) och region) kommer att ha de minst exakta förutsägelserna för länder i Europa och Afrika. Vi kanske vill gå mer till botten i data för att se om det finns ytterligare eller alternativa prediktorer som kan användas för att bygga modeller som passar bättre för Europa och Afrika. ## Bygga din prediktiva modelleringsfunktion Vi har nu hittat bra prediktorer och kan bygga och använda en prediktiv modelleringsfunktion för att se hur den fungerar. 1. Öppna menyn Analys längst upp och välj sedan Skapa beräknat fält. 2. Gör följande i beräkningsredigeraren för att namnge beräkningen: - Namnge beräkningen: **Quantile\_LifeExpFemale\_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region** - Ange följande formel: `MODEL_QUANTILE(0.5,MEDIAN([Life Expectancy Female]), LOG(MEDIAN([Health Exp/Capita])), MEDIAN([Birth Rate]), MEDIAN([Infant Mortality Rate]), ATTR([Region]))` Den här beräkningen returnerar medianvärdet (0,5) för intervallet av modellerad förväntad livslängd för kvinnor, baserat på de prediktorer vi valt: Hälsoutgifter, Födelsetal, Spädbarnsdödlighet och Region. Låt oss sedan skapa ett punktdiagram som visar både den _faktiska_ medianen förväntad livslängd för kvinnor och den _förväntade_ medianen förväntad livslängd för kvinnor: ![jämföra faktiska vs förväntade](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predictors10.png) Bra jobbat! Förutsägelserna är i stort sett i linje med de faktiska värdena för varje region. Men låt oss se över allt en gång till för att ta reda på var förutsägelserna hamnade längst från målet. Skapa en annan beräkning med namnet **Residual\_LifeExpFemale\_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region**, enligt följande: `MEDIAN([Life Expectancy Female]) - [Quantile_LifeExpFemale_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region]` Den här restberäkning returnerar skillnaden mellan den _förväntade_ medianen och den _faktiska_ medianen. Detta hjälper oss att se de länder där det finns den största skillnaden mellan den faktiska och den förväntade medianen förväntad livslängd för kvinnor. Låt oss sedan tillämpa den här restberäkningen på Färg: ![tillagd restberäkning](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predictors11.png) Du kan se i visualiseringen ovan att de flesta länder, i de flesta regioner, har små skillnader mellan förväntade och faktiska värden. Afrika är regionen med det största antalet länder med betydande skillnader. Låt oss ta en titt till för att se vilken typ av skillnader vi faktiskt ser. Du kan se att skillnaderna varierar mellan -17 och +9. Låt oss därför dela upp dem i grupper där det är mindre än ±3 års skillnad, mindre än ±5 års skillnad, mindre än ±10 års skillnad och mer än ±10 år skillnad. Skapa ytterligare en beräkning med namnet **Grouped\_Residual\_LifeExpFemale\_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region**, enligt följande: `IF [Residual_LifeExpFemale_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region] <= 3 AND [Residual_LifeExpFemale_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region] >= -3 THEN "±3" ELSEIF [Residual_LifeExpFemale_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region] <= 5 AND [Residual_LifeExpFemale_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region] >= -5 THEN "±5" ELSEIF [Residual_LifeExpFemale_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region] <= 10 AND [Residual_LifeExpFemale_HealthExpend,BirthRate,Mortality,Region] >= -10 THEN "±10" ELSE "> ±10" END` Låt oss återigen lägga till beräkningen till Färg: ![slutlig vy](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predictors12.png) Observera att större delen av alla förutsägelser är felaktiga med mindre än 3 år och att endast en liten handfull har större felmarginal än 10 år. Sammantaget ganska bra! Detta innebär att med den här modellen skulle det vara möjligt för oss att exakt identifiera de länder med en förväntad livslängd för kvinnor som är utstickare eller tillhandahålla den modellerade förväntade livslängden för kvinnor för ett land där denna data saknades. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Auktorisera åtkomst till data som har publicerats till Tableau Cloud Informationen i det här avsnittet gäller i de fall du publicerar arbetsböcker eller datakällor till Tableau Cloud och dessa innehåller liveanslutningar till molndata, till exempel Amazon, Google eller Salesforce.com. Som en säkerhetsåtgärd kan molnbaserade dataleverantörer kräva att du anger auktoriserade IP-adresser från vilka externa program begär åtkomst till dina data. En begäran från en IP-adress som inte uttryckligen godkänts kan avvisas. Om du vill säkerställa att liveanslutningar som du publicerar till Tableau Cloud förblir oavbrutna ska du lägga till Tableau Cloud i din dataleverantörs godkännandelista. I tabellen nedan listas de [Hyperforce-IP-adresser](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=000388902&type=1) som Tableau Cloud använder baserat på det datacenter din plats finns på. Du kan se datacentret i den URL som visas när du har loggat in i Tableau Cloud. I tabellen nedan listas IP-adresser för varje datacenter. Där listas även Hyperforce VPCE-ID:n som ska användas när dina Tableau Cloud-data finns i samma region som din Tableau Cloud-instans. Du kan se datacentret i den URL som visas när du har loggat in i Tableau Cloud. **Obs!** - Förutom att aktivera kommunikation över Tableau Cloud-IP-intervallet kan du behöva aktivera åtkomst via lämplig databasport (till exempel 80 eller 443), beroende på kommunikationstyp (HTTP eller HTTPS). - IP-adresser är dedikerade till och kontrolleras av Salesforce. - IP-adressintervallen listas i CIDR-notationen (Classless Inter-Domain Routing). ### IP-adresser för Tableau Cloud IP-adresser för Hyperforce uppdateras regelbundet och kräver att din dataleverantörs godkännandelista uppdateras. Platsadministratörer får ett e-postmeddelande som informerar dem när nya IP-adresser blir tillgängliga. Du kan även använda _ett_ eller _båda_ av följande alternativ för att hålla dig informerad om nya IP-adresser: - **Alternativ 1 – Granska IP-adresstabellerna nedan med jämna mellanrum:** IP-adresstabellerna nedan uppdateras minst 30 dagar innan IP-adresserna aktiveras. - **Alternativ 2 – Automatisera IP-adressuppdateringar med JSON-textfilen:** Salesforce rekommenderar att din dataleverantörs godkännandelista alltid speglar textfilen [https://ip-ranges.salesforce.com/ip-ranges.json](https://ip-ranges.salesforce.com/ip-ranges.json) genom att IP-adressuppdateringarna automatiseras. Nya IP-adresser läggs till i textfilen minst 30 dagar innan de aktiveras. I textfilen anges IP-adress för ditt datacenter efter den Hyperforce-region som datacentret finns i. Se kolumnen ”Datacenter” och associerad ”Hyperforce-region”-kolumn i tabellerna nedan för att fastställa Hyperforce-regionen. Om ditt datacenternamn till exempel är ”prod-ca-a” är din Hyperforce-region ”ca-central-1”. Sök efter ”ca-central-1” i textfilen [https://ip-ranges.salesforce.com/ip-ranges.json](https://ip-ranges.salesforce.com/ip-ranges.json) för att se lämpliga IP-adresser att inkludera i din dataleverantörs godkännandelista. **Obs!** - När nya IP-adresser blir tillgängliga ersätter en ny version av textfilen, som innehåller både nya och befintliga IP-adresser, den tidigare textfilen. - Textfilsversionen indikeras av ”createDate” (i UTC). - Salesforce rekommenderar att du gör en kopia av den tidigare versionen av textfilen för dina register. - Alla regioner kommer inte att få nya IP-adresser samtidigt. #### IP-adresser
PlatsHyperforce-regionDatacenter (datacenternamn)IP-adress och intervall efter Hyperforce-migrering

(Alternativt kan du söka efter Hyperforce-regionen i https://ip-ranges.salesforce.com/ip-ranges.json)

Asien och stillahavsområdet

Australien

ap-southeast-2

prod-apsoutheast-a

141.163.192.0/23

Indienap-south-2prod-in-a141.163.216.0/24

Indonesien

ap-southeast-3

prod-apsoutheast-c

141.163.212.0/24

Japan

ap-northeast-1

prod-apnortheast-a

141.163.208.0/23

Singapore

ap-southeast-1

prod-apsoutheast-b

141.163.196.0/23

Sydkoreaap-northeast-2prod-kr-a141.163.200.0/23
Kanada

Quebec

ca-central-1

prod-ca-a

155.226.152.0/23

EuropaTysklandeu-central-1

dub01 (DUB01)

145.224.208.0/23

eu-west-1a (EW1A)

Schweizeu-central-2prod-ch-a145.224.198.0/24
Storbritannien

eu-west-2

prod-uk-a

145.224.200.0/23

USA – västraOregonus-west-2

10ax (10AX)

155.226.128.0/21

10ay (10AY)

10az (10AZ)

uw2b (UW2B)

prod-uswest-c

USA – östraVirginiaus-east-1

prod-useast-a

155.226.144.0/22

prod-useast-b

us-east-1 (useast-1)

prod-useast-c

#### Om Hyperforce-migreringen Från augusti 2024 till mars 2025 migrerades Tableau Cloud-platser till Salesforces [Hyperforce](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=000388902&type=1). Detta förbättrade den bredare efterlevnaden, säkerheten och integriteten, ökade den regionala tillgängligheten och säkerställde framtida skalbarhet, vilket ger snabbare drift och större tillförlitlighet över hela världen. **Tidigare IP-adresser** Migreringen till Hyperforce resulterade i en ändring av IP-adresserna för Tableau Cloud. De gamla IP-adresserna anges nedan som referens och för att hjälpa dig att identifiera och ta bort eventuella inaktiva IP-adresser från din dataleverantörs godkännandelista. Aktiva IP-adresser finns i tabellen [ovan](#new_ip_addresses). IP-adresser innan Hyperforce-migreringen
PlatsHyperforce-regionDatacenter (datacenternamn)IP-adress innan Hyperforce-migreringen
Asien och stillahavsområdet

Australien

ap-southeast-2

prod-apsoutheast-a

3.25.37.32/28

Japan

ap-northeast-1

prod-apnortheast-a

18.176.203.96/28

Kanada

Quebec

ca-central-1

prod-ca-a

3.98.24.208/28

Europa

Tyskland

Obs! Tidigare regionen Irland innan Hyperforce-migreringen.

eu-central-1

dub01 (DUB01)

34.246.74.86

52.215.158.213

eu-west-1a (EW1A)

34.246.62.141

34.246.62.203

Storbritannien

eu-west-2

prod-uk-a

18.134.84.240/28

USA – västraOregonus-west-2

10ax (10AX)

34.208.207.197

52.39.159.250

10ay (10AY)

34.218.129.202

52.40.235.24

10az (10AZ)

34.218.83.207

52.37.252.60

us-west-2b (UW2B)

34.214.85.34

34.214.85.244

USA – östraVirginiaus-east-1

prod-useast-a

3.219.176.16/28

prod-useast-b

3.219.176.16/28

us-east-1 (useast-1)

50.17.26.34

52.206.162.101

### VPCE-ID:n för Tableau Cloud Efter migreringen till Hyperforce gäller vissa nya krav vid åtkomst till Tableau Cloud-data som lagras i en Amazon S3-bucket. När data finns _i samma region_ som din Tableau Cloud-instans: - Du _måste_ använda en VPC-slutpunkt (VPCE) istället för IP-källadresser för att styra åtkomsten till dina S3-data. VPC-slutpunkter är privata anslutningar mellan ett virtuellt privat moln (VPC) och en resurs (dina data i S3). Att använda en slutpunkt är en bättre lösning eftersom en IP-adress kan komma att ändras med tiden. När S3-bucketen finns _i en annan region_ än Tableau Cloud-platsen: - Du måste använda IP-adresserna för att styra åtkomsten till S3-bucketen. Detta gäller både S3-kopplingen och Snowflake-kopplingen när Snowflake-instansen finns på AWS i samma region som datacentret och [skydd av interna steg är aktiverat](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/network-policies#protecting-internal-stages-on-aws "Länk till Snowflake-dokumentation om skydd av interna steg på AWS") i Snowflake-instansen. #### IP-adresser och VPCE-ID:n
PlatsHyperforce-regionDatacenter (datacenternamn)IP-adress och intervall/VPCE-ID
Asien och stillahavsområdet

Australien

ap-southeast-2

prod-apsoutheast-a

141.163.192.0/23

vpce-071ca855ea8cc1154

Indienap-south-2prod-in-a

141.163.216.0/24

vpce-02e14aeeeccOa2eef

Indonesien

ap-southeast-3

prod-apsoutheast-c

141.163.212.0/24

vpce-05825e2ebed977018

Japan

ap-northeast-1

prod-apnortheast-a

141.163.208.0/23

vpce-045516807606e4738

Singapore

ap-southeast-1

prod-apsoutheast-b

141.163.196.0/23

vpce-0c47ba2622417575b

Sydkoreaap-northeast-2prod-kr-a

141.163.200.0/23

vpce-053ebbbe86f5411ca

Kanada

Quebec

ca-central-1

prod-ca-a

155.226.152.0/23

vpce-0fd4bd6f2f928fcf7

EuropaTysklandeu-central-1

dub01 (DUB01)

145.224.208.0/23

vpce-091ff41bc3686e6e8

eu-west-1a (EW1A)

Schweizeu-central-2prod-ch-a

145.224.198.0/24

vpce-0fbf9d552ffbb6be2

Storbritannien

eu-west-2

prod-uk-a

145.224.200.0/23

vpce-0101caa470966f49d

USA – västraOregonus-west-2

10ax (10AX)

155.226.128.0/21

vpce-090a7c76e361d5013

10ay (10AY)

10az (10AZ)

uw2b (UW2B)

prod-uswest-c

USA – östraVirginiaus-east-1

prod-useast-a

155.226.144.0/22

vpce-0ea40e596e16259d1

prod-useast-b

us-east-1 (useast-1)

prod-useast-c

## Tableau Bridge-anslutningar till Tableau Cloud För att underlätta anslutningar mellan lokala data och Tableau Cloud använder Tableau Bridge gemensam port 443 för utgående anrop till Tableau Cloud. Mer information finns i avsnittet [Nätverksåtkomst](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/to_bridge_install.htm#network-access) i avsnittet Installera Tableau Bridge. ## Se även [Hålla data uppdaterade](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/to_keep_data_fresh.htm) (Tableau Cloud\-hjälpen) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Bästa praxis för att berätta bra berättelser En bra databerättelse väcker data och fakta till liv. Använd den här artikeln för tips om bästa praxis som ska användas med Tableaus funktion Berättelsepunkter. ## Vad är syftet med din berättelse? Innan du börjar bygga din berättelse bör du ta dig tid att tänka på syftet med den och hur du vill att dina tittares resa ska se ut. Är det en uppmaning till handling, en enkel berättelse eller presenterar du ett fall? Om du presenterar ett fall ska du bestämma om du vill presentera datapunkter som leder fram till en slutsats eller börja med en slutsats och sedan visa datapunkterna som stödjer den. Det senare tillvägagångssättet fungerar bra för en upptagen publik. Att först skissa upp berättelsen på papper eller en whiteboardtavla kan dessutom låta dig snabbt identifiera problem med sekvensen. ## De sju typerna av databerättelser När du använder berättelsefunktionen skapar du en sekvens med punkter. Varje punkt kan innehålla en vy, instrumentpanel eller till och med bara text. Vissa berättelser visar samma vy över hela berättelsen, med textkommentarer och olika filter tillämpade på olika punkter för att stödja berättelsebågen. Följande tabell beskriver sju olika tillvägagångssätt för att skapa databerättelser som du kan använda och erbjuder ett exempel för var och en. Varje typ av databerättelse illustreras också i [Arbetsboken med exempel på databerättelser](http://public.tableau.com/profile/ben.jones#!/vizhome/WorldPopulationDay/1_ChangeOverTime?:embed=y&:display_count=yes) på Tableau Public. En specifik berättelse kan även använda mer än ett tillvägagångssätt – se [Exempel – en berättelse som undersöker en trend](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/story_example.htm).
Typer av databerättelserBeskrivning

En databerättelsetyp som förändras över tid.

Förändringar över tid

Vad den gör: Använder en kronologi för att illustrera en trend.

Diskussioner som skapas: Varför hände detta eller varför fortsätter det att hända? Vad kan vi göra för att förebygga eller få detta att hända?

En detaljerad databerättelsetyp.

Gå nedåt

Vad den gör: Skapar sammanhang som gör att publiken bättre förstår vad som händer i en viss kategori.

Diskussioner som skapas: Varför är denna person, plats eller sak annorlunda? Hur kan den här personens, platsens eller sakens prestanda jämföras?

En utzoomad databerättelsetyp.

Zooma ut

Vad den gör: Beskriver hur något publiken bryr sig om relaterat till ett större sammanhang.

Diskussioner som skapas: Hur är något du bryr dig om relaterat till ett större sammanhang? Vilken effekt har ett område på det större sammanhanget?

En databerättelse som visar skillnaden mellan två ämnen.

Kontrast

Vad den gör: Visar hur två eller flera ämnen skiljer sig åt.

Diskussioner som skapas: Varför är dessa föremål olika? Hur kan vi få A att prestera precis som B? Vilket område ska vi fokusera på och vilket område gör bra ifrån sig?

En databerättelsetyp för korsningar.

Korsningar

Vad den gör: Visar på viktiga förändringar när en kategori går förbi en annan.

Diskussioner som skapas: Vad orsakar dessa förändringar? Är dessa förändringar bra eller dåliga? Hur påverkar dessa förändringar andra aspekter av vår plan?

En databerättelsetyp för faktorer.

Faktorer

Vad den gör: Förklarar ett ämne genom att dela upp det i typer eller kategorier.

Diskussioner som skapas: Finns det någon speciell kategori vi bör fokusera mer på? Hur mycket påverkar dessa objekt det mätvärden vi tycker är viktiga?

En databerättelsetyp för utstickare.

Utstickare

Vad den gör: Visar oregelbundenheter eller där saker är exceptionellt annorlunda.

Diskussioner som skapas: Varför är det här objektet annorlunda?

## Håll det enkelt Ett vanligt fel är att försöka använda sig av för många vyer och instrumentpaneler i en enda berättelse. Resultatet är för många punkter som är svårt för tittare att förstå. Att varje berättelsepunkt är tydlig är också viktigt. Ta ett steg tillbaka och betrakta berättelsen som du aldrig har sett den innan. Varje element bör tjäna ett syfte. Om bildtexter, titlar, förklaringar eller rutnätslinjer inte är nödvändiga ska du ta bort dem!
FöreEfter
En rörig databerättelse.En rensad databerättelse.
## Använd ”Anpassa till” i dina instrumentpaneler Instrumentpaneler är en vanlig del av Tableau-berättelser. Du kan använda alternativet Anpassa till under Storlek, på instrumentpanelen, för instrumentpaneler som du planerar att inkludera i berättelsen. Detta ändrar storleken på instrumentpanelen så att den har rätt storlek för berättelsen som skapas. ![En listrutemeny med fasta storlekar för instrumentpanelsvisning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_fit_to_story.png) ## Planera för snabba laddningstider Den mest underbara historien har inte någon större inverkan om den tar för lång tid att ladda när den har publicerats. Människor känner att långa väntetider är frustrerande. Filtrering är en vanlig anledning till långsamma laddningstider. Filter är effektiva för att begränsa mängden data som analyseras men de påverkar även frågeprestandan. Filtret Utesluta brukar t.ex. vara långsammare än Behåll endast. Detta händer då filtret Utesluta läser in alla data för en dimension istället för bara de du vill behålla. Att känna till [Tableaus åtgärdsordning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/order_of_operations.htm) kan även sänka laddningstiderna. Vissa av de mest kritiska prestandabesluten du fattar som författare börjar i dataförberedelsen, innan du ens har skapat din första vy eller berättelse. Ta en stund och bekanta dig med den data du arbetar med. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Bästa praxis för att skapa beräkningar i Tableau ## Allmän regel: Undvik att använda ett beräknat fält flera gånger i en annan beräkning Att referera till samma beräknade fält flera gånger inom en annan beräkning kommer att resultera i prestandaproblem. Om du använder ett beräknat fält i en beräkning (även känt som att skapa en inkapslad beräkning), försök då att referera till det endast en gång i beräkningen. Observera att referenser till ett fält (terminalfält) flera gånger i en beräkning inte bör försämra prestandan. ### Exempel Låt oss säga att du skapar ett beräknat fält som använder en komplicerad flerradig beräkning för att hitta omnämnanden, eller ”Twitter-handtag”, i tweets. Det beräknade fältet heter ”Twitter Handle”. Varje handtag som returneras börjar med tecknet ”@” (till exempel: @user). För din analys vill du ta bort symbolen ”@”. För att göra detta kan du använda följande beräkning för att ta bort det första tecknet från strängen: `RIGHT([Twitter Handle], LEN([Twitter Handle]) -1)` Denna beräkning är ganska enkel. Eftersom den refererar till Twitter-handtagsberäkningen två gånger utför den emellertid beräkningen två gånger för varje post i datakällan: en gång för funktionen RIGHT och en gång för funktionen LEN. För att undvika att beräkna samma beräkning mer än en gång kan du skriva om beräkningen till en som endast använder beräkningen för Twitter-handtag en gång. I det här exemplet kan du använda MID för att uppnå samma mål: `MID([Twitter Handle], 2)` ## Tips 1: Konvertera flera jämlikhetsjämförelser till ett skiftlägesuttryck (CASE) eller en grupp Låt oss säga att du har följande beräkning, som använder det beräknade fältet, Person (calc), flera gånger och använder en rad OR-funktioner. Denna beräkning, även om det är ett enkelt logiskt uttryck, kommer att orsaka frågeprestandaproblem eftersom den utför personberäkningen (calc) minst tio gånger. `IF [Person (calc)] = 'Henry Wilson' OR [Person (calc)] = 'Jane Johnson' OR [Person (calc)] = 'Michelle Kim' OR [Person (calc)] = 'Fred Suzuki' OR [Person (calc)] = 'Alan Wang' THEN 'Lead' ELSEIF [Person (calc)] = 'Susan Nguyen' OR [Person (calc)] = 'Laura Rodriguez' OR [Person (calc)] = 'Ashley Garcia' OR [Person (calc)] = 'Andrew Smith' OR [Person (calc)] = 'Adam Davis' THEN 'IC' END` Istället för att använda en jämlikhetsjämförelse, prova följande lösningar. ### Lösning 1 Använd ett skiftlägesuttryck (CASE). Till exempel: `CASE [Person (calc)] WHEN 'Henry Wilson' THEN 'Lead' WHEN 'Jane Johnson' THEN 'Lead' WHEN 'Michelle Kim' THEN 'Lead' WHEN 'Fred Suzuki' THEN 'Lead' WHEN 'Alan Wang' THEN 'Lead' WHEN 'Susan Nguyen' THEN 'IC' WHEN 'Laura Rodriguez' THEN 'IC' WHEN 'Ashley Garcia' THEN 'IC' WHEN 'Andrew Smith' THEN 'IC' WHEN 'Adam Davis' THEN 'IC' END` I det här exemplet refereras det beräknade fältet, Person (calc), endast en gång. Därför utförs det endast en gång. CASE-uttrycken optimeras också ytterligare i förfrågningspipelinen, detta så att du får en ytterligare prestationsfördel. ### Lösning 2 Skapa en grupp istället för ett beräknat fält. Du hittar mer information i [Gruppera dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_groups_creating.htm). ## Tips 2: Konvertera flera strängberäkningar till ett enda REGEXP-uttryck **Obs!** Den här funktionen är endast tillgänglig för Tableau-dataextrakt eller vid koppling till Textfil, Hadoop Hive, Google BigQuery, PostgreSQL, Tableau-dataextrakt, Microsoft Excel, Salesforce, Vertica, Pivotal Greenplum, Teradata (version 14.1 och senare) samt Oracle-datakällor. Du hittar mer information i [Ytterligare funktioner (regex, Hadoop Hive, Google Big Query)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_additional.htm). ### Exempel 1: CONTAINS Låt oss säga att du har följande beräkning, som använder det beräknade fältet, Kategori (calc), flera gånger. Denna beräkning, även om den också är ett enkelt logiskt uttryck, kommer att orsaka frågeprestandaproblem eftersom den utför beräkningen av kategorin (Calc) flera gånger. `IF CONTAINS([Segment (calc)],'UNKNOWN') OR CONTAINS([Segment (calc)],'LEADER') OR CONTAINS([Segment (calc)],'ADVERTISING') OR CONTAINS([Segment (calc)],'CLOSED') OR CONTAINS([Segment (calc)],'COMPETITOR') OR CONTAINS([Segment (calc)],'REPEAT') THEN 'UNKNOWN' ELSE [Segment (calc)] END` Du kan använda ett REGEXP-uttryck för att få samma resultat utan lika mycket upprepning. #### Lösning `IF REGEXP_MATCH([Segment (calc)], 'UNKNOWN|LEADER|ADVERTISING|CLOSED|COMPETITOR|REPEAT') THEN 'UNKNOWN' ELSE [Segment (calc)] END` Med strängberäkningar som använder ett liknande mönster kan du använda samma REGEXP-uttryck. ### Exempel 2: STARTSWITH `IF STARTSWITH([Segment (calc)],'UNKNOWN') OR STARTSWITH([Segment (calc)],'LEADER') OR STARTSWITH([Segment (calc)],'ADVERTISING') OR STARTSWITH([Segment (calc)],'CLOSED') OR STARTSWITH([Segment (calc)],'COMPETITOR') OR STARTSWITH([Segment (calc)],'REPEAT') THEN 'UNKNOWN'` #### Lösning `IF REGEXP_MATCH([Segment (calc)], '^(UNKNOWN|LEADER|ADVERTISING|CLOSED|COMPETITOR|REPEAT)') THEN 'UNKNOWN' ELSE [Segment (calc)] END` Observera att symbolen ”^” används i denna lösning. ### Exempel 3: ENDSWITH `IF ENDSWITH([Segment (calc)],'UNKNOWN') OR ENDSWITH([Segment (calc)],'LEADER') OR ENDSWITH([Segment (calc)],'ADVERTISING') OR ENDSWITH([Segment (calc)],'CLOSED') OR ENDSWITH([Segment (calc)],'COMPETITOR') OR ENDSWITH([Segment (calc)],'REPEAT') THEN 'UNKNOWN' ELSE [Segment (calc)] END` #### Lösning `IF REGEXP_MATCH([Segment (calc)], '(UNKNOWN|LEADER|ADVERTISING|CLOSED|COMPETITOR|REPEAT)$') THEN 'UNKNOWN' ELSE [Segment (calc)] END` Observera att symbolen ”$” används i denna lösning. ## Tips 3: Manipulera strängar med REGEXP istället för LEFT, MID, RIGHT, FIND, LEN Regelbundna uttryck kan vara ett mycket kraftfullt verktyg. När du utför komplex strängmanipulering, överväg då att använda reguljära uttryck. I många fall kommer användningen av ett reguljärt uttryck att resultera i en kortare och effektivare beräkning. För mer information om reguljära uttryck, se inlägget [Bli van vid regex och brottas med icke-perfekta data](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2015/6/become-regular-regular-expressions-39802) i Tableau-bloggen. ### Exempel 1 Låt oss säga att du har följande beräkning, som tar bort protokoll från webbadresser. Till exempel: ”https://www.tableau.com” blir ”www.tableau.com”. `IF (STARTSWITH([Server], "http://")) THEN MID([Server], Len("http://") + 1) ELSEIF(STARTSWITH([Server], "https://")) THEN MID([Server], Len("https://") + 1) ELSEIF(STARTSWITH([Server], "tcp:")) THEN MID([Server], Len("tcp:") + 1) ELSEIF(STARTSWITH([Server], "\\")) THEN MID([Server], Len("\\") + 1) ELSE [Server] END` #### Lösning Du kan förenkla beräkningen och förbättra prestandan genom att använda en REGEXP\_REPLACE-funktion. `REGEXP_REPLACE([Server], "^(http://|https://|tcp:|\\\\)", " )` ### Exempel 2 Låt oss säga att du har följande beräkning, som returnerar den andra delen av en IPv4-adress. Till exempel: ”172.16.0.1” blir ”16”. `IF (FINDNTH([Server], ".", 2) > 0) THEN MID([Server], FIND([Server], ".") + 1, FINDNTH([Server], ".", 2) - FINDNTH([Server], ".", 1) - 1 ) END` #### Lösning Du kan förenkla beräkningen och förbättra prestandan genom att använda en REGEXP\_EXTRACT-funktion. `REGEXP_EXTRACT([Server], "\.([^\.]*)\.")` ## Tips 4: Använd inte uppsättningar i beräkningar Om du använder uppsättningar i en beräkning, överväg då att ersätta dem med en alternativ men likvärdig beräkning. ### Exempel Låt oss säga att du har följande beräkning som använder uppsättningen Toppkunder (uppsättning). `IF ISNULL([Customer Name]) OR [Top customers (set)] THEN [Segment] ELSE [Customer Name] END` ### Lösning 1 Om uppsättningen är enkel kan du skapa ett beräknat fält som returnerar samma resultat som uppsättningen. Till exempel: `CASE [Customer Name] WHEN 'Henry Wilson' THEN True WHEN 'Jane Johnson' THEN True WHEN 'Michelle Kim' THEN True WHEN 'Fred Suzuki' THEN True WHEN 'Alan Wang' THEN True ELSE False END` **Obs!** Användning av mönstret WHEN TRUE … ELSE rekommenderas i denna situation för att undvika prestandaproblem på grund av användning av uppsättningar. Det är inte ett rekommenderat mönster i de flesta scenarier. ### Lösning 2 Om uppsättningen är mer komplex kan du överväga att skapa en grupp som kartlägger alla element i uppsättningen till ett givet värde eller attribut, t.ex. ”IN”, och sedan ändra beräkningen för att söka efter det värdet/attributet. Till exempel: `IF ISNULL([Customer Name]) OR [Top Customers(group)]='IN' THEN [Segment] ELSE [Customer Name] END` Mer information finns i [Gruppera dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_groups_creating.htm) och [Skapa uppsättningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_sets_create.htm). ## Tips 5: Använd inte uppsättningar för att gruppera dina data Uppsättningar är avsedda att göra jämförelser på delmängder av data. Grupper är avsedda att kombinera relaterade medlemmar i ett fält. Konvertering av uppsättningar till grupper, till exempel med följande exempel, rekommenderas inte: `IF [Americas Set] THEN "Americas" ELSEIF [Africa Set] THEN "Africa" ELSEIF [Asia Set] THEN "Asia" ELSEIF [Europe Set] THEN "Europe" ELSEIF [Oceania Set] THEN "Oceania" ELSE "Unknown" END` Detta rekommenderas inte av följande skäl: - **Uppsättningar är inte alltid exklusiva**. Vissa medlemmar kan visas i flera uppsättningar. Ryssland skulle till exempel kunna placeras både i Europa och Asien. - **Uppsättningar kan inte alltid översättas till grupper**. Om uppsättningarna definieras genom uteslutning, villkor eller begränsningar kan det vara svårt eller till och med omöjligt att skapa en motsvarande grupp. ### Lösning Gruppera dina data med hjälp av funktionen Gruppera. Du hittar mer information i [Gruppera dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_groups_creating.htm). ## Se även [Beräkningstyper i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_understand_types.htm) [Funktioner i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Bästa praxis för effektiva instrumentpaneler En väldesignad instrumentpanel kan samordna organisationens ansträngningar, hjälpa till att klarlägga nyckelinsikter och snabba på den beslutsfattande processen. Använd det här avsnittet för att få tips om bästa praxis för att skapa effektiva instrumentpaneler i Tableau. ## Vad är målet? ### Var medveten om syftet och målgruppen De bästa visualiseringarna har ett tydligt syfte och fungerar för den avsedda målgruppen. Vad vill du försöka säga med instrumentpanelen? Presenterar du en slutsats eller en viktig fråga? Förutom att veta vad du vill säga är det viktigt att veta vem du säger det till. Känner din publik till ämnet väl eller är det nytt för dem? Vilka referenser behöver de? Om du tänker igenom dessa frågor innan du går in i designfasen är det lättare att skapa en framgångsrik instrumentpanel. ### Utnyttja den del som visas mest De flesta börjar uppe till vänster på webbsidan när de går igenom innehåll på nätet. När du känner till instrumentpanelens främsta syfte ska du se till att placera den viktigaste vyn i det övre vänstra hörnet av instrumentpanelen. I instrumentpanelen nedan har konstruktören bestämt att det viktigaste budskapet finns i kartvyn. ![En karta över USA, stapeldiagram som visar vinst per delstat och tabeller som visar vinst per segment samt försäljning med genomsnittlig vinst per underkategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_best_practices3.png) ## Designa för den riktiga världen ### Redigera i den slutliga visningsstorleken Som standard använder Tableau-instrumentpaneler en fast storlek och om du behåller den här inställningen ska du se till att konstruera dina visualiseringar i den storlek som de kommer att visas i. Du kan också ställa inStorlek till Automatisk, vilket för att Tableau automatiskt anpassar de övergripande dimensionerna på en visualisering utifrån skärmstorleken. Detta innebär att om du utformar en instrumentpanel med en pixelstorlek på 1 300 x 700 så ändrar Tableau storleken på mindre skärmar, och ibland leder detta till ihoptryckta vyer eller rullningslister. Funktionen Storleksintervall är bra att använda för att undvika detta. ![En meny för att välja en fast eller relativ storlek på en instrumentpanel, med alternativ för enhetsförhandsgranskning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sizing3.png) Om du använder Tableau Desktop för att skapa instrumentpaneler kan du också designa för en specifik enhetsanpassad layout, så att din instrumentpanel till exempel innehåller en uppsättning vyer och objekt på surfplattor och visar en annan på telefoner. Se stegen i [Skapa kontrollpanellayouter för olika enhetstyper](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dashboards_dsd_create.htm). ### Begränsa antalet vyer Ofta är det en bra idé att begränsa antalet vyer du inkluderar i en instrumentpanel till två eller tre. Om du lägger till för många vyer kan den visuella klarheten och den övergripande bilden gå förlorade i detaljerna. Om du känner att omfattningen av berättelsen behöver sträcka sig över fler än två eller tre vyer kan du alltid skapa fler instrumentpaneler. För många vyer kan också störa prestandan för instrumentpanelen när den har publicerats. ![Begränsa antalet vyer på din instrumentpanel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_best_practice1.gif) Klicka på bilden för att spela upp igen. ## Lägg till interaktivitet för att uppmuntra till utforskning ### Visa filter Filter underlättar för användare att specificera vilka data som ska visas i vyn. Aktivera filter för ett fält: - I Tableau Desktop – högerklicka på fältet i fönstret Data och välj **Visa filter**. - I Tableau Server eller Tableau Cloud – i verktygsfältet klickar du på Visa/dölj kort > Filter. Du kan anpassa varje filter efter olika typer av data. Till exempel kan du visa filter som flervalskryssrutor, envalsknappar eller listrutor. Du kan inkludera en sökknapp, alternativet att visa alla fält, null-kontroller och mycket annat. Du kan också redigera titeln för ett filter för att ge användarna tydliga anvisningar för hur de kan interagera med data. ![En tabell som visar vinst per segment för olika kategorier och underkategorier för möbler, kontorsmaterial och teknik.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/best-practice-viz-design7.png) ### Aktivera framhävning Du kan använda knappen **Framhäv** i verktygsfältet för att ställa in framhävning mellan vyer. När framhävning har aktiverats framhäver ett val i en vy relaterade data i de andra vyerna. Du kan aktivera framhävning för alla fält eller välja ut vissa specifika fält. Mer information om de olika metoderna du kan använda för att framhäva data finns i [Framhävningsåtgärder](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/actions_highlight.htm). Du kan även visa ett framhävningsverktyg som gör att kunderna kan framhäva delar av en vy baserat på vad de anger eller väljer. Visa ett framhävningsverktyg: 1. Gå till arbetsbladet när vyn finns (eller välj Gå till blad från instrumentpanelen). 2. Högerklicka på fältet du vill framhäva –måste vara ett diskret fält – och välj Visa framhävningsverktyg: ![En tabell som visar vinst per segment, med snabbmenyn expanderad och alternativet Visa framhävningsverktyget valt och markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_best_practices4.png) I framhävningsverktyget kan användarna välja eller ange termer för att framhäva data i vyn: ![En tabell som visar vinst per segment, med söktext inmatad för konfigurationsalternativet Framhäv underkategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_best_practices5.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Bästa praxis för visualiseringar Teckensnitt, färger, skugga, justering, kantlinjer och rutnätslinjer i visualiseringen är viktiga delar av både analysen och berättelsen. Tableau-produkter är utformade så att du kan skapa fantastiska visualiseringar som använder bästa praxis för visualiseringar som standard. Det gör att du inte behöver tänka på saker som teckensnitt och färg, om du inte vill. Om du vill anpassa kan du styra utseende på nästan allt du ser på ett arbetsblad. I den här artikeln diskuteras bästa praxis för visualiseringar och tips att tänka på när du anpassar, från det perfekta arbetsflödet till hur du får ut mesta möjliga ur verktygstips. ## Formatera från störst till minst När du ändrar utseendet och känslan på arbetet använder du arbetsflödet ”störst till minst”. Börja med att formatera teckensnitt och titlar på arbetsboksnivå. Gå sedan vidare till arbetsbladsnivå. Spara formateringen av enskilda delar av vyn till sist. En arbetsbok är den största möjliga ”behållaren” för formatändringar och du sparar tid genom att göra ändringar på den arbetsboksnivån först. ![Menyn Formatera arbetsbok som har öppnats från navigeringsverktygsfältet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_workbook1.png) Mer information finns i [Formatera på arbetsboksnivå](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_workbook.htm), [Formatera på arbetsbladsnivå](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_worksheet.htm) och [Formatera text och nummer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_specific.htm). ## Ändra färg med ett syfte Om du vill ändra färgerna som används i visualiseringen gör Tableau det enkelt för dig: bara klicka på kortet Färg och sedan på Redigera färger. Du kanske till exempel vill framhäva ett viktigt resultat. Du kan använda neutrala färger och en enskild stark färg för att framhäva det du vill att användarna ska rikta sin uppmärksamhet mot. Om du vill matcha företagets varumärke kan du skapa en anpassad palett. Stegen förklaras i [Skapa anpassade färgpaletter](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_create_custom_colors.htm). När du ändrar färg ska du tänka på följande bästa praxis. #### Diskreta fält och kategoriska paletter Diskreta fält är fält med unika värden. Ett exempel på detta är kundnamn. Tableau associerar automatiskt diskreta fält med _kategoriska_ paletter, som har färger som är utformade för att vara distinkta från varandra samtidigt som de fungerar bra tillsammans i visualiseringen som helhet. ![I fönstret Redigera färger kan du välja dataobjekt och använda en färgpalett. Färgen lila är vald.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/color4.png) #### Ändra färger för enskilda fält När du har valt en kategorisk palett kan du ändra färgerna som associeras med specifika fält manuellt. 1. Från dialogrutan Redigera färger dubbelklickar du (kontroll-klickar på Mac) på något av fälten i rutan Välj dataobjekt. 2. Färgpaletten för operativsystemet öppnas, vilket gör att du kan ange en ny färg för det valda objektet. #### Kontinuerliga fält och kvantitativa paletter Med kontinuerliga fält är fältets värden en del av helheten (som till exempel försäljning över tid). Tableau associerar automatiskt dessa fält med _kvantitativa_ paletter, där färger visas längs ett kontinuum eller intervall. Om fältets värden är positiva är ett intervall med en färg bäst: ![Förklaringen av summa av försäljning med ett blått färgområde som går från ljusblått i den nedre änden, på 545 USD, till mörkblått i den övre änden, som slutar på 105 643 USD.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/color5.png) Om det finns både positiva och negativa värden väljer du ett intervall med två färger: ![Fönstret Redigera färger för vinstmätvärdet, med en automatisk färgpalett vald.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/color6.png) ## Gränsfärger Färg som används på rätt sätt kan förbättra analysen. För många färger kan skapa visuell förvirring för användarna och försämra analysen. I vyn nedan representerar staplarna mobilabonnemang och trendlinjen är internetanvändning över tid. På den första bilden är År på hyllan Färger. Lägg märke till hur svårt det är att urskilja trendlinjen bland alla andra färger och hur lätt det är att urskilja trendlinjen på den andra bilden, där det endast finns två färger. ![Instrumentpanelen har för många värden för färger.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_best_practice2.gif) Klicka på bilden för att spela upp igen. ## Använda teckensnitt som optimerar läsbarhet online Teckensnitten i Tableau-typsnittet har utformats för att paras ihop med datavisualiseringar och har optimerats för läsbarhet i liten storlek. I Tableau-visualiseringar används de som standard. ![En meny som visar olika teckensnitt som är tillgängliga att välja i menyn Teckensnitt, med teckensnittsfamiljen Tableau markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_font_best_practices.png) Om du behöver använda ett annat teckensnitt väljer du ett som optimerar läsbarhet online, såsom följande: - Arial - Trebuchet MS - Verdana - Times New Roman - Lucida sans ## Stärka berättelsen med verktygstips Männsikor som tittar på din instrumentpanel använder instinktivt musen för att utforska markeringar och det gör att verktygstips visas. Verktygstips visas som standard för de flesta vyer och de är ett bra sätt att stärka databerättelsen på. Du kan anpassa verktygstipsen genom att klicka på Arbetsblad > Verktygstips. Här är till exempel ett verktygstips för en vy över sidvisningar på en webbplats: ![Ett verktygstips för ett linjediagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tooltip_best_practice1.jpg) Här är ett exempel på hur ovanstående verktygstips hade kunnat skrivas om och formateras för att framhäva det viktiga i vyn: ![Ett verktygstips för ett linjediagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tooltip_best_practice2.jpg) Du kan även skriva om verktygstipsen för att berätta en miniberättelse. Här är till exempel ett verktygstips om antalet oljeplattformar i Italien. ![Ett verktygstips för ett linjediagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tooltip_best_practice3.jpg) I följande exempel skrivs verktygstipset om som en mening och viktiga element markeras med fetstil för att locka till sig läsarens uppmärksamhet. ![Ett verktygstips för ett linjediagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tooltip_best_practice4.jpg) ## Tänk på axlarna Som standard justeras ett axelintervall i Tableau automatiskt utifrån data i visualiseringen. Filtrering och andra åtgärder kan ändra axelintervallet. Om du försöker att skapa en specifik jämförelse mellan två vyer kan ändrade axelintervall göra det svårt för användare att göra en analys. Om så är fallet kan du ställa in axlarna på ett specifikt, fast intervall. Stegen för att göra detta beskrivs i [Exempel: Använd olika axelintervall (enhetlig, oberoende, fast)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_editaxes.htm#Examples). Om du arbetar med data som har ett mycket stort intervall är det inte alltid särskilt praktiskt att använda en fast axel. Om så är fallet kan du lägga till rutnätslinjer i visualiseringen. Med rutnätslinjer kan användarna lättare orientera sig när axlarna justeras automatiskt. Mer information finns i [Formatera rader](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_worksheet.htm#Format_lines_). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Bästa praxis vid utformning av tillgängliga vyer Du har skapat en fantastisk vy och vill göra den mer tillgänglig så att alla användare kan se och förstå informationen. Tableau har stöd för flera kontroller för att skapa tillgängliga vyer. Dessa kontroller uppfyller kraven i US Section 508 och WCAG 2.2 AA (Web Content Accessibility Guidelines). Se till att innehåll som delas från Tableau Cloud eller Tableau Server följer stegen i [Utveckla vyer för tillgänglighet](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accessibility_create_view.htm) och uppfyller följande WCAG 2.2 AA-krav: - **Uppfattningsbar** - Information och användargränssnittets komponenter måste presenteras för användarna på ett sätt som de kan uppfatta. Överväg att inkludera textalternativ och alternativa sätt att presentera innehållet. - **Användbar** - Användargränssnittets komponenter och navigering måste vara tillgängliga för användare från de olika enheter eller metoder som de använder för att interagera med vyn. - **Förståelig**– Användarna måste förstå den information som presenteras i vyn. Använd till exempel tydligt särskiljbara namn och etiketter för olika element som visas i vyn. Följ bästa praxis som beskrivs i den här artikeln och i [Utveckla vyer för tillgänglighet](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accessibility_create_view.htm) för att bygga vyer som är tillgängliga för alla användare när de publiceras på Tableau Server eller Tableau Cloud. ## Håll det enkelt **WCAG 2.1 AA-princip:** Förståelig Du kanske har mycket information som du vill kommunicera i din vy. Kompakta vyer kan dock vara svåra att förstå eller navigera med en skärmläsare eller ett tangentbord. Använd följande riktlinjer för att kommunicera allt du vill utan att överväldiga dina användare med en överfylld vy. - Aggregera data när det är möjligt för att minska antalet markeringar som visas. Dessutom kan visning av fler än 1000 markeringar i vyn leda till att den återges av servern istället för webbläsaren. Vyer som återges av servern stöds ännu inte för efterlevnad av WCAG. Användare kan också komma åt sidan Visa data (aktiverad som standard) för att granska underliggande data till markeringarna eller ladda ner data från den sidan till ett tillgängligt program för att visa den på det sättet. **Exempel**: Detta exempel visar två olika stapeldiagramvyer för att illustrera skillnaden mellan en detaljerad och aggregerad vy.
Inte lättillgänglig – För många markeringarBättre tillgänglighet – aggregerad vy
Kolumndiagram med 5 000 markeringarKolumndiagram med textetiketter och färre markeringar
  • Såhär mycket information gör vyn svårare att förstå.

  • Vyn visar över 5 000 markeringar och innehåller inte tillräckligt med text för att ange vad de olika markeringarna representerar.

  • Den är för svår att använda för användare som behöver skärmläsare.

  • Detta exempel visar samma vy med data aggregerade på en högre nivå.

  • Viktiga datapunkter finns fortfarande med, men de är nu enklare för användare att läsa och förstå.

  • Antalet markeringar minskas från över 5 000 till cirka 20.

  • Användare kan fortfarande läsa de underliggande detaljerna till markeringarna genom att placera fokus på vyn och sedan trycka på Enter för att öppna sidan Visa data.

- Överväg att använda enkla grafiska element som stapeldiagram eller linjediagram som gör det möjligt att använda text, färg och former för att lägga till ytterligare sammanhang i vyn. - Begränsa antalet markeringar till de som framhäver de viktigaste datapunkterna. Information om och exempel på hur du skapar den här sortens vyer finns i [Håll det enkelt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accessibility_create_view.htm#SimpleAggregated) i [Utveckla vyer för tillgänglighet](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accessibility_create_view.htm). ## Titlar och bildtexter **WCAG 2.1 AA-princip:** uppfattningsbar och förståelig Om du tillhandahåller bra beskrivande text i titlar och bildtexter kan användare som använder hjälpmedelsteknik sätta sakerna i ett sammanhang, så att det blir lättare för dem att förstå data i vyn. Använd följande riktlinjer för att anpassa den visuella karaktären i Tableau för att uppfylla behoven hos alla dina användare. - Tänk på vyerna som ett komplement till den text du använder för att beskriva dem. - Använd text i titlar och bildtexter för att beskriva visualiseringarna och det du visar. - Använd ett enkelt och lättförståeligt språk. Undvik jargong, akronymer eller förkortningar. - Inkludera inte ord som ”bild av” eller ”foto av” i textbeskrivningarna, eftersom skärmläsare ibland inkluderar denna information. - Undvik att bara använda versaler (till exempel i rubriker eller titlar), eftersom de kan vara svåra att läsa. **Exempel:** Detta exempel visar två olika stapeldiagram. Det ena använder mycket lite text och det andra använder titlar och bildtexter för att skapa ett sammanhang
Inte lättillgänglig – för lite textMer tillgänglig - Lägga till beskrivande text för att ge sammanhang
Kolumndiagram med minimal textKolumndiagram med titlar och bildtexter tillagda
  • En titel med ett ord är inte tillräckligt beskrivande.

  • Markeringarna är differentierade efter färg och storlek. Men utan ytterligare text kan sammanhanget i dessa markeringar vara svårt att förstå.

  • Det finns ingen bildtext eller annan beskrivande text som kan hjälpa till att förklara den här vyn.

  • Det här exemplet visar samma vy, men innehåller ytterligare förklarande text i både titeln och bildtexten.

  • Samma kontrastfärgsskala och storleksskiljare används, men etiketter läggs till i stapelmarkeringarna för att ge ytterligare sammanhang.

Information och exempel på hur du bygger en vy som innehåller text för sammanhang finns i [Visa mer text och gör den användbar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accessibility_create_view.htm#UseText) i [Utveckla vyer för tillgänglighet](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accessibility_create_view.htm). ## Ytterligare text **WCAG 2.1 AA-princip:** uppfattningsbar och förståelig Om du använder mer text än bara titlar och bildtexter blir det lättare för användarna att sätta det som visas i ett sammanhang. Det kan också hjälpa till att beskriva förhållandet mellan de olika kontrollerna (som förklaringar och filter) och data. Använd de här riktlinjerna när du lägger till ytterligare text: - Använd text i rubriker på förklaringar eller filter för att beskriva kontrollen och det den gör. Du kan också använda textzoner på en instrumentpanel för att lägga till sammanhang för visualiseringar för att ytterligare beskriva det som visas. - Lägg till alternativ text i visualiseringar. Tableau började automatiskt generera alternativ text för visualiseringar i Tableau 23.1. I Tableau 23.2 och senare kan du redigera den automatiskt genererade alternativtexten för att lägga till sammanhang som du vet är viktigt för målgruppen. - Se kontrollerna på etiketten när så är möjligt. Att t.ex. ändra etiketten för en förklaring från **underkategori** till **färgnyckel för produkttyp** kan hjälpa användare att förstå förhållandet mellan kontrollerna och data. - Använd text som beskriver var länken kommer att ta användaren om länktext inkluderas i vyn. Använd till exempel länktext som ”Global uppvärmning, statistik för 1990–2020”. Undvik ord som ”Klicka här”, ”Mer” eller ”Mer information”. Dessa exempel på länktexter är för generiska och kan vara förvirrande för användarna. - **Exempel:** Detta exempel visar två bubbeldiagram. En vy använder bara texten som visas som standard när en vy skapas. Den andra vyn har ytterligare text som ger mer sammanhang över hela vyn för att hjälpa till att förmedla meningen.
Inte lättillgänglig – för lite textMer tillgänglig - Mer beskrivande text
bubbeldiagram med väldigt lite textbubbeldiagram med titel, bildtexter och mer text
  • Den här vyn använder endast standardtexten för bladets titel och standardetiketterna för filtren och förklaringen.

  • Markeringarna särskiljs endast efter storlek och färg.

  • Det finns ingen bildtext eller annan förklarande text i vyn som kan bidra till sammanhanget.

  • Detta exempel visar samma vy, men innehåller ytterligare förklarande text.

  • Ytterligare text lades till i titeln och bildtexten för att förklara förhållandet mellan markeringarna och ge ytterligare sammanhang till vad vyn visar.

  • Markeringsetiketter läggs till för att visa vinstsiffror så att användarna inte behöver förlita sig på färgen bara för att förstå denna information.

Information och exempel på hur du bygger en vy som innehåller ytterligare text för sammanhang finns i [Visa mer text och gör den användbar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accessibility_create_view.htm#UseText) och [Utveckla vyer för tillgänglighet](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accessibility_create_view.htm#Edit) i [Utveckla vyer för tillgänglighet](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accessibility_create_view.htm). ## Färg och kontrast **WCAG 2.1 AA-princip:** uppfattningsbar och förståelig Du kan använda färg för att särskilja markeringar i vyn. Men för användare med nedsatt syn räcker det inte alltid med bara olika färger. Det är särskilt svårt med många färger när det finns många markeringar i en vy. Använd de här riktlinjerna när du lägger till färg i vyer: - Tableau tillhandahåller en färgblind palett som du kan använda för att hjälpa dig att välja lämpliga färger för din vy. För alla färgpaletter som du använder ska du säkerställa att du ger tillräckligt med kontrast och tilldelar färger som skiljer sig från varandra i spektrumet ljus/mörk. - För radmarkeringar kan du använda ytterligare alternativ såsom former, storlek och etiketter för att skilja dem åt. - Använd verktygen [kontrastanalysinstrument](https://www.paciellogroup.com/resources/contrastanalyser/) att välja de bästa textfärgerna och bakgrunder med tillräckliga kontrastförhållanden. Se till att färgkontrasten för text är stark och uppfyller kontrastförhållandets standarder på 4,5:1 (3:1 för stor text). **Exempel:** Detta exempel visar två linjediagram. Ett som använder färg endast för att särskilja linjerna och den andra som använder mer lämpliga färger plus former för att särskilja markeringarna
Inte lättillgängligt - Endast färg för att särskilja markeringarMer tillgänglig - Färg och form för att särskilja markeringar
linjediagram som endast visar färg för att skilja markeringar åtlinjediagram som använder både färg och former för att skilja markeringar åt
  • Denna vy använder endast färg för att skilja linjerna från varandra.

  • Markeringarna i vyn använder inte en färgpalett som är helt tillgänglig för användare med nedsatt syn.

  • Det här exemplet visar samma vy, men använder både färg och form för att identifiera markeringarna.

  • En färgförklaring och en formförklaring med tydliga titlar identifierar vad färgerna och formerna representerar i vyn.

Information och exempel på hur du bygger en vy som använder färg för att särskilja markeringar finns i [Utveckla vyer för tillgänglighet](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accessibility_create_view.htm#ColorContrast) i [Utveckla vyer för tillgänglighet](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accessibility_create_view.htm). ## Publicera din vy **WCAG 2.1 AA-princip:** Uppfattningsbar, användbar, förståelig Publicera vyn till Tableau Server eller Tableau Cloud för att göra den tillgänglig för användarna. Klicka sedan på Dela på verktygsfältsmenyn. Användare kan interagera med vyn och verktygsfältets knappar med hjälp av en skärmläsare eller ett tangentbord. För mer information, se [Tangentbordshjälpmedel för Tableau på webben](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/access_keyboard_navigation.htm). Information om hur du publicerar och bäddar in arbetsböcker, hittar inbäddningskoden och inaktiverar verktygsfältet finns in [Utveckla vyer för tillgänglighet](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accessibility_create_view.htm#Publish) i [Utveckla vyer för tillgänglighet](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accessibility_create_view.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Bearbeta med och Datapartitionering i prediktiv modellering Du gör prognoser från data genom att inkludera [funktioner för prediktiv modellering](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/predictions_overview.htm), MODEL\_QUANTILE eller MODEL\_PERCENTILE, i en tabellberäkning. Kom ihåg att alla tabellberäkningar måste ha en riktning för Bearbeta med angiven. En översikt över hur olika adresserings- och partitioneringsdimensioner kan påverka resultaten finns i [Omvandla värden med tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm). ![snabbmeny över Beräkna med](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict-compute1.png) **Obs!** När du lägger tabellberäkning måste du använda alla dimensioner i detaljnivån antingen för partitionering (omfattning) eller adressering (riktning). De dimensioner som definierar hur beräkningen ska grupperas (omfattningen av data som den utförs på) kallas för partitioneringsfält. Tabellberäkningen utförs separat inom respektive partition. De återstående dimensionerna, på vilka tabellberäkningen utförs, kallas för adressringsfält och bestämmer beräkningsriktningen. Mer information finns i [Grundläggande information: Adressering och partitionering](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm#the-basics-addressing-and-partitioning). I funktioner för prediktiv modellering används alternativet Beräkna med för att partitionera (omfatta) den datauppsättning som ska användas för att skapa den prediktiva modellen. Funktioner för prediktiv modellering har _inte_ ett adresseringskoncept (riktning), då modellen returnerar ett distinkt resultat för varje markering utifrån de valda prediktorerna. Med andra ord är funktioner för preditktiv modellering inte sekventiella, till skillnad från Löpande totalsumma, där adresseringsdimensionen fastställer ordningen i vilken fälten läggs till och resultaten returneras. De beräknar resultat med hjälp av en modell från de data som definierats av funktionens mål och prediktorer, till den detaljnivå som har angetts av visualiseringen. Inom dessa data finns det inte något sekvenskoncept, såvida inte en prediktor, som till exempel en datumdimension, används. Vidare används alltid detaljnivån i visualiseringen vid definitionen av vilka data som ska användas för att skapa modellen. Alla tabellberäkningar ligger på samma detaljnivå som själva visualiseringen, och funktioner för prediktiva modeller är inget undantag. ## Rekommendationer för funktioner för prediktiva modeller Vi rekommenderar att du väljer en specifik dimension att partitionera på när du använder funktioner för prediktiva modeller. Eftersom du kan ha flera prognosberäkningar i en visualisering eller instrumentpanel säkerställer valet av en specifik partitioneringsdimension att du skapar modeller med samma underliggande datauppsättning för varje enskild funktion, och att du därmed jämför resultat från lika modeller. När du arbetar med funktioner för prediktiva modeller i Tableau är det viktigt att du säkerställer att du är konsekvent över olika instansieringar, både i olika iterationer av modellen (t.ex. när du väljer olika prediktorer) och i olika visualiseringar. Genom att använda riktningsalternativet Bearbeta med öppnar du upp möjligheten att en liten ändring i visualiserade data har en betydande inverkan på data som används för att skapa modellen. Därmed påverkas även giltigheten och konsekvensen hos data i olika visualiseringar. ### Välja dimensioner I följande exempel används datakällan **Urval - Superstore** som ingår i Tableau Desktop. När du väljer en dimension får du inte glömma att Tableau skapar en prediktiv modell _över_ den dimensionen. Det innebär att om du väljer Orderdatum som partitioneringsdimension använder Tableau data _inom_ någon annan upprättad partition, men _längs med_ värden för Orderdatum. På bilden nedan visas data som används för att skapa modellen som framhävs i gult och modellutdata som framhävs i orange. Eftersom det inte finns några prediktorer är alla svar i det här fallet identiska inom en given underkategori. Du får mer meningsfulla resultat om du väljer optimala prediktorer. Mer information om optimala prediktorer finns i [Att välja prediktorer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_choosing_predictors.htm). ![tabell som visas identiska resultat](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pmf_compute1.png) På liknande skulle Tableau använda data _inom_ en given månad men _längs med_ flera underkategorier, enligt nedan, om underkategori hade valts som en partitioneringsdimension. Om data delas upp ytterligare i rutor skulle rutornas gränser respekteras när en modell skapas. ![tabell som visar identiska resultat för varje underkategori](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pmf_compute2.png) ## En anmärkning om partitionering Observera att partitionering av data har betydande visuella effekter på de data som används för att skapa en modell och generera prognoser. Om du lägger till en högre detaljnivå (till exempel både Län och Stad på en enda hylla) partitioneras dina data efter den högre detaljnivån. Detta är sant oavsett ordning på fälten som placeras på hyllan. Till exempel returnerar dessa identiska prognoser:
Fältet Stad och fältet Län på hyllan RaderFältet Län och fältet Stad på hyllan Rader
Om du lägger till ett fält som ändrar detaljnivån partitioneras data om det läggs till hyllar Rader eller hyllan Kolumner, eller till Färg, Storlek, Etikett, Detaljer eller Form på kortet Markeringar. Om du lägger till ett fält med en annan detaljnivå till Verktygstips _partitioneras_ inte dina data. I exemplet nedan partitioneras modellen automatiskt efter Kategori eftersom fälten Kategori och Underkategori båda är på Rader. Prognosberäkningen beräknas över Underkategori inom gränserna för fältet på högre nivå, Kategori. ![tabell som visar identiska resultat för varje underkategori](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pmf_compute2.png) Detta har en inverkan på hur dina prediktorer tillämpas. Här följer ett exempel. I det här fallet har vi tre MODEL\_QUANTILE-tabellberäkningar:
Förutse_Försäljning_StadFörutse_Försäljning_DelstatFörutse_Försäljning_Region
MODEL_QUANTILE(0.5,sum([Sales]),
ATTR([City]))
MODEL_QUANTILE(0.5,sum([Sales]),
ATTR([State]))
MODEL_QUANTILE(0.5,sum([Sales]),
ATTR([Region]))
För alla tre har vi valt Bearbeta med > Stad. Nu tittar vi på några städer i North Carolina: ![tabell som visar resultat efter Stad](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pmf_compute5.png) Observera att resultaten från alla tre beräkningarna är identiska inom en given delstat, trots att vi använder olika prediktorer. Om vi tar bort Region från hyllan Rader händer ingenting med resultaten – de är fortfarande identiska inom en given delstat: ![tabell som visar samma resultat om Region tas bort](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pmf_compute6.png) Men om vi tar bort Län från hyllan Rader ser vi andra resultat för varje beräkning: ![tabell som visar olika resultat om Län tas bort](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pmf_compute7.png) ### Vad händer? I det första exemplet partitioneras städerna av Region och Län på hyllan Rader. Därför får modellerna för **Förutse\_Försäljning\_Stad**, **Förutse\_Försäljning\_Delstat** och **Förutse\_Försäljning\_Region** samma data och genererar samma prognoser. Eftersom vi redan har partitionerat data visuellt inom Län och Region tillför ingen av prediktorerna något värde till modellen och har ingen inverkan på resultaten: ![tabell som visar prediktorer tillför inte värde till modellen](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pmf_compute8.png) När vi tar bort Region från hyllan Rader partitionerar vi fortfarande efter Län, så det finns ingen förändring i de data som används för att skapa modellen. Återigen, eftersom vi redan har partionerat data visuellt inom Län tillför ingen av prediktorerna något värde till modellen och har ingen inverkan på resultaten: ![tabell som visar prediktorer tillför inte värde till modellen](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pmf_compute9.png) Däremot när vi tar bort Län avpartitioneras data och vi ser olika prognoser för varje beräkning. Vi tar en närmare titt på vad som händer: ![tabell som visar olika prognoser när Län tas bort](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pmf_compute7.png) För **Förutse\_Försäljning\_Stad** använder vi [ATTR(\[Stad\])](https://kb.tableau.com/articles/howto/when-to-use-the-attribute-attr-function?lang=sv-se) som prediktor. Eftersom detta är på samma detaljnivå som visualiseringen tillförs inget värde och den ignoreras. Vi aggregerar Försäljning för alla städer, skickar dem till statistikmotorn och beräknar den förutsedda försäljningen. Eftersom inga andra prediktorer inkluderas ser vi samma resultat för varje stad. Om vi hade inkluderat ett eller flera mätvärden skulle resultaten variera. ![tabell som visar samma resultat för varje stad](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pmf_compute10.png) För **Förutse\_Försäljning\_Län** använder vi ATTR(\[Län\]) som prediktor. _Prediktorn_ partitionerar alla data för Stad efter Län. Vi förväntar oss att se identiska resultat _inom_ en delstat, men olika resultat för _varje_ delstat. Men observera att det inte är vad vi får. Städerna Cary, Chapel Hill och Charlotte har alla identiska prognoser på 2 084 dollar. Burlington har dock en annan prognos på 9 366 dollar. ![tabell som visar att Burlington har ett annat resultat](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pmf_compute12.png) Det beror på att det finns en stad med namnet ”Burlington” i flera delstater (Iowa, North Carolina och Vermont). Därför får Län en \*, vilket innebär ”fler än ett värde”. Alla markeringar där Län får en \* utvärderas tillsammans, så om någon annan stad också finns i flera delstater skulle den också få en prognos på 9 366 dollar. För **Förutse\_Försäljning\_Region** använder vi ATTR(\[Region\]) som prediktor. _Prediktorn_ partitionerar alla data för Stad efter Region. Vi förväntar oss att se identiska resultat _inom_ en region, men olika resultat för _varje_ region. ![tabell som visar att Region får samma resultat som Burlington](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pmf_compute13.png) Eftersom Burlington finns i flera regioner (centrala, östra och södra) får Region en \*. Burlingtons prognoser matchar endast de städer som också finns i flera regioner. Som du ser är det väldigt viktigt att kontrollera att dimensionella prediktorer är korrekt justerade till både visualiseringens detaljnivå och partitioneringen. Om du delar upp visualiseringen ytterligare efter någon dimension kan det leda till oönskade effekter på prognosen. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Begränsa åtkomst på dataradsnivå När du delar arbetsböcker med andra genom att publicera dem på Tableau Server eller Tableau Cloud kan alla användare som har tillgång till arbetsböckerna som standard se alla data som visas i vyerna. Du kan åsidosätta det här beteendet genom att använda en typ av filter som låter dig ange vilka ”rader” med data som kan ses i vyn av alla som är inloggade på servern. Denna metod för att säkra data på radnivå gäller för datakällor med liveanslutningar och extraktdatakällor vars tabeller lagras som flera tabeller. Mer information om lagring av extraktionsdata med hjälp av flera tabeller finns i [Extrahera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/extracting_data.htm#storage). **Obs!** Information om vilka alternativ du kan använda för att implementera säkerhet på radnivå i Tableau finns i [Översikt över alternativ för säkerhet på radnivå i Tableau](https://help.tableau.com/v2021.4/server/sv-se/rls_options_overview.htm) i Tableau Server-hjälpen. Ytterligare relaterad information finns i vitboken [Bästa tillvägagångssätt för säkerhet på radnivå med berättigandetabeller](https://www.tableau.com/sv-se/learn/whitepapers/row-level-security-entitlements-tables) . ## Så här fungerar användarbaserad filtrering Tänk dig att du har skapat en kvartalsvis försäljningsrapport för en uppsättning produkter under loppet av flera år, spridda över olika geografiska områden. När du publicerar den här rapporten vill du tillåta att varje regionschef endast ser data som är relevanta för hans eller hennes region. I stället för att skapa en separat vy för varje chef kan du använda ett _användarfilter_ som begränsar åtkomsten till data baserat på användaregenskaper, till exempel roll. Begränsning av åtkomst till data på detta sätt kallas _säkerhet på radnivå_ (Row Level Security – RLS). Tableau erbjuder följande metoder för säkerhet på radnivå: - [Skapa ett användarfilter och mappa användare till värden manuellt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/publish_userfilters_create.htm#create-user-filter). Denna metod är praktisk men kräver mycket underhåll och säkerheten kan vara preliminär. Detta måste göras per arbetsbok och du måste uppdatera filtret och publicera datakällan på nytt när användarbasen ändras. - [Skapa ett dynamiskt filter med hjälp av ett säkerhetsfält i datan](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/publish_userfilters_create.htm#dynamic). Med den här metoden skapar du ett beräknat fält som automatiserar processen för att mappa användare till datavärden. Den här metoden kräver att underliggande data inkluderar säkerhetsinformationen som du vill använda för filtrering. Det vanligaste sättet att göra detta är att använda en referenstabell (”uppslag”, ”berättiganden” eller ”säkerhet”) som innehåller denna information. Om du till exempel vill filtrera en vy så att endast arbetsledare kan se den, måste dess underliggande data konfigureras så att de inkluderar användarnamn och anger varje användares roll. Eftersom filtrering definieras på datanivå och automatiseras av det beräknade fältet är denna metod säkrare än att mappa användare till datavärden manuellt. ### Lägga till användarfilter i datakällor De två metoderna i föregående avsnitt beskriver sätt att lägga till filter till data som är inbäddade i arbetsböcker. Om flera arbetsböcker ansluter till samma data kan du, istället för att bearbeta filter på varje arbetsbok, filtrera datakällan och sedan ansluta arbetsböckerna till datakällan efter att du har publicerat den. Arbetsböcker som ansluter till den filtrerade datakällan exponerar endast de data som användaren som är inloggad på servern har behörighet att komma åt. Dessutom visar alla anslutna arbetsböcker datauppdateringar när de inträffar. ### Extrakt kontra liveanslutningar med användarfilter När en av metoderna som beskrivs ovan används går säkerhet på radnivå med extrakt vanligtvis snabbare att skapa och har bättre prestanda än säkerhet på radnivå med datakällor som använder liveanslutningar. Säkerhetskrav på radnivå med extraktdatakällor Som tidigare nämnts är det första kravet för att använda säkerhet på radnivå med extrakt att data i extraktet ska lagras med hjälp av flera fysiska tabeller. Du kan konfigurera extraktet så att dess data lagras med hjälp av flera fysiska tabeller genom att följa stegen i [Extrahera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/extracting_data.htm#storage). Utöver ovanstående krav finns det några ytterligare några saker att tänka på om du planerar att använda säkerhet på radnivå med ditt extrakt. Eftersom extraktionsdata som lagras med hjälp av flera tabeller inte stöder extraktfilter och några annan funktioner som bidrar till att minska mängden data i extraktet kan du överväga att använda något av följande förslag: - Anslut till data med anpassad SQL - Anslut till en databasvy som redan har lämplig filtreringsnivå Mer information om dessa förslag finns i [Extrahera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/extracting_data.htm#normalized_altfilter). **Rekommenderad praxis för säkerhet på radnivå med extraktdatakällor** För att utföra säkerhet på radnivå med extrakt på ett effektivt sätt rekommenderar Tableau att begränsa antalet tabeller (eller databasvyer eller anpassade SQL-frågor) i extrakten till två. Med andra ord rekommenderar Tableau att tabellerna i extraktet ska bestå av följande typer av tabeller: - En datatabell – detta är den tabell som innehåller alla data som du vill visa. - En referenstabell – detta är ”uppslags-”eller ”berättigande”-tabellen som innehåller användarinformationen och de säkerhetsgrupper som användarna tillhör. Genom att begränsa tabellerna i extraktet till dessa två säkerställer du att den enda koppling som Tableau behöver utföra är mellan dessa två tabeller. Därmed undviks dubblering av data eller en ”kopplingsexplosion”. ## Se även - [Datasäkerhet](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/security_data.htm) i hjälpen för Tableau Server - [Översikt över alternativ för säkerhet på radnivå](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/rls_options_overview.htm) i Tableau i hjälpen för Tableau Server [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Begränsningar för datakällor för LOD-uttryck (detaljnivå) För vissa datakällor är det bara de senaste versionerna som har stöd för LOD-uttryck. Vissa datakällor saknar helt stöd för LOD-uttryck. Dessutom har vissa datakällor komplexitetsbegränsningar. I Tableau inaktiveras inte beräkningar för dessa databaser, men det kan uppstå frågefel om beräkningarna blir alltför komplexa.
DatakällaSupport
Amazon EMR Hadoop HiveStöds för Hive 0.13 och senare.
Aster-databasStöds för version 4.5 och senare.
Cloudera HadoopStöds för Hive 0.13 och senare.
Cloudera ImpalaStöds för Impala 1.2.2 och senare.
Kuber (flerdimensionella datakällor)Stöds inte.
DataStax EnterpriseStöds inte.
FirebirdStöds för version 2.0 och senare.
Allmän ODBCBegränsat. Beror på aktuell datakälla.
Google BigQueryStöds för standard-SQL, stöds inte för äldre SQL.
Hortonworks Hadoop Hive

Stöds för Hive 0.13 och senare.

I version 1.1 av Hive är LOD-uttryck som producerar korsdatabaskopplingar inte tillförlitliga.

Korsdatabaskopplingar inträffar när det inte finns något explicit fält att koppla. För LOD-uttrycket {fixed [Product Type] : sum(sales)} när vyn bara innehåller en dimension [Sändningstyp], skapas det till exempel en korsdatabaskoppling i Tableau. En korsdatabaskoppling producerar rader som kombinerar alla rader från den första tabellen med alla rader i den andra tabellen.

IBM DB2Stöds för version 8.1 och senare.
MarkLogicStöds för version 7.0 och senare.
Microsoft AccessStöds inte.
Microsoft Jet-baserade anslutningar (äldre kopplingar för Microsoft Excel, Microsoft Access och text)Stöds inte.
Microsoft SQL ServerSQL Server 2005 och senare.
MongoDBStöds inte.
IBM PDA (Netezza)Stöds för version 7.0 och senare.
OracleStöds för version 9i och senare.
Actian Matrix (ParAccel)Stöds för version 3.1 och senare.
Pivotal GreenplumStöds för version 3.1 och senare.
PostgreSQLStöds för version 7 och senare.
SAP Sybase IQStöds för version 15.1 och senare.
SplunkStöds inte.
VerticaStöds för version 6.1 och senare.
[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Begrepp i Tableau Vad är dimensioner och mätvärden? Varför är vissa fält dimensioner och andra mätvärden? Varför är bakgrundsfärgen blå för vissa fält och grön för andra? Hur påverkas visualiseringen av att jag lägger till ett filter? Hur samlar Tableau data i en vy? Det här avsnittet täcker begrepp som svarar på dessa frågor och hjälper dig förstå varför Tableau gör som den gör. Om du inte är bekant med Tableau Desktop kan du ta en titt på övriga avsnitt i [Komma igång](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/gettingstarted_overview.htm). Om du inte är bekant med Tableau Public kan du också ta en titt i Tableau Public [Resurser](https://public.tableau.com/sv-se/s/resources). ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Beräkna procentandelar i Tableau Alla analyser i Tableau kan uttryckas i procent. Det kan till exempel hända att du, i stället för att visa försäljning för varje produkt, vill visa försäljningen av varje produkt i procentandel av den totala försäljningen för alla produkter. ## Om procent Det finns två faktorer som bidrar till beräkningen av procent: ### 1\. De data som du jämför alla procentberäkningar med Procent är ett nummerförhållande. Täljaren är värdet för en given markering. Nämnaren beror på vilken typ av procent du vill ha och är det nummer som du jämför alla beräkningar med. Jämförelsen kan grundas på hela tabellen, en rad, en ruta o.s.v. Som standard använder Tableau hela tabellen. Andra procentberäkningar är tillgängliga via menyalternativet Procent av. Se [Procentalternativ](#Options). Figuren nedan är ett exempel på en texttabell med procent. Procentandelarna beräknas med mätvärdet Försäljning aggregerat som en summa och baseras på hela tabellen. ![En bild på en texttabell med procentandelar aktiverade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_percent4.png) ### 2\. Aggregering Procentandelar beräknas utifrån aggregeringen av varje mätvärde. Standardaggregeringarna är summa, genomsnitt och flera andra. Mer information finns i [Dataaggregering i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_aggregation.htm). Om till exempel aggregeringen som tillämpas på mätvärdet Försäljning är en summa innebär standardberäkningen av procent (procent av tabellen) att varje nummer som visas är SUM(försäljning) för den markeringen dividerad med SUM(försäljning) för hela tabellen. Utöver fördefinierade aggregeringar kan du använda anpassade aggregeringar när du beräknar procent. Du definierar dina egna aggregeringar genom att skapa ett beräknat fält. När det nya fältet har skapats kan du använda procent på fältet, precis som på vilket annat fält som helst. Mer information finns i [Aggregera funktioner i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_aggregate_create.htm). Procentberäkningar kan även tillämpas på uppdelade data. I det här fallet uttrycks alla värden som procent av en summa. Det går inte att välja någon annan aggregering. #### Exempel I vyn nedan visas ett kapslat stapeldiagram, som har skapats med två dimensioner och ett mätvärde som har aggregerats som ett maximum. Dessutom är data färgkodade efter dimension och standardberäkningen av procent har tillämpats. Notera att axeletiketterna har ändrats så att de återspeglar procentberäkningen. Verktygstipset avslöjar att den maximala försäljningen av möbler i öst under 2011 var 17,70 % av den maximala försäljningen för hela tabellen. Vad är maximum för tabellen? Om du återskapar vyn ser du att den maximala försäljningen sker i söder, i kategorin Teknik, under 2011. Verktygstipset för det här segmentet avslöjar en maximal försäljning på 100 %. ![En bild på ett stapeldiagram med procentandelar aktiverade. I verktygstipset visas även procent.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_percent3.png) I nästa vy visas två uppdelade mätvärden som ett punktdiagram. Återigen har standardberäkningen av procent tillämpats, vilket återspeglas i de ändrade axeletiketterna. Av verktygstipset framgår det att den valda datapunkten utgör -0,475 procent av den totala vinsten och 0,3552 procent av den totala försäljningen. Procentberäkningar baseras på hela datakällan. ![En bild på ett punktdiagram med procentandelar. Procentandelarna visas i verktygstipset och längs axlarna.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_percent11.png) ## Beräkna procent Beräkna procent i visualiseringen: - Välj Analys \> Procent av och välj sedan ett procentalternativ. ## Procentalternativ Beräkningen av procent innefattar fastställandet av en totalsumma som procentandelen baseras på. Standardberäkningen av procent baseras på hela tabellen. Du kan dock välja ett annat alternativ. Alternativet du väljer tillämpas enhetligt på alla mätvärden på arbetsbladet. Det går inte att välja Procent av kolumn för ett mätvärde och Procent av rad för ett annat. Procentalternativen på menyn Alternativ motsvarar tabellberäkningarna i procent. När du väljer ett procentalternativ lägger du i själva verket till tabellberäkningen Procent av totalvärde. Mer information finns i [Omvandla värden med tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm). Om du är osäker på vad den aktuella procentberäkningen innebär visar du slutsummorna. Detta ger mer information om varje rad och kolumn. Om du till exempel väljer Procent av rad när du visar slutsummor, ser du att totalsumman för varje rad är exakt 100 %. Mer information om slutsummor finns i [Visa totalsummor i en visualisering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_totals_grandtotal_turnon.htm). Procentberäkningsalternativen beskrivs i följande avsnitt. I varje fall visas även slutsummor. ### Procent av tabell När du väljer Procent av > Tabell på menyn Analys uttrycks varje mätvärde i arbetsbladet som en procentandel av totalsumman för hela arbetsbladet (tabellen). Till exempel stod Teknik i region Öst för 3,79 % av den totala försäljningen 2014. Av slutsummorna för rader framgår att 2014 utgör 31,95 % av den totala försäljningen. En summering av slutsummor för rader eller kolumner ger 100 % av totalsumman. ![En bild på en texttabell med procentandelar av tabellen aktiverade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_percent5.png) ### Procent av kolumn När du väljer Procent av > Kolumn på menyn Analys uttrycks varje mätvärde i arbetsbladet som en procentandel av totalsumman för kolumnen. Värdena i den röda rutan uppgår till 100 %. ![En bild på en texttabell med procentandelar av kolumner aktiverade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_percent6.png) ### Procent av rad När du väljer Procent av rad uttrycks varje mätvärde i arbetsbladet som en procentandel av totalsumman för raden. Värdena i den röda rutan uppgår till 100 %. ![En bild på en texttabell med procentandelar av rader aktiverade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_percent7.png) ### Procent av ruta När du väljer Procent av > Ruta på menyn Analys uttrycks varje mätvärde i arbetsbladet som en procentandel av totalsumman för rutorna i vyn. Det här alternativet motsvarar Procent av tabell när tabellen består av en enskild ruta. I följande vy utgör den röda rutan en enskild ruta. Värdena i den röda rutan uppgår till 100 %. ![En bild på en texttabell med slutsummorna aktiverade och rutan Teknik framhävd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_percent8.png) ### Procent av rad i ruta När du väljer Procent av > Rad i ruta på menyn Analys uttrycks varje mätvärde i arbetsbladet som en procentandel av totalsumman för en rad i en ruta. Det här alternativet motsvarar Procent av rad när tabellen endast är en ruta bred. I följande vy utgör den röda rutan en rad i en ruta. Värdena i den röda rutan uppgår till 100 %. ![En bild på en texttabell med raden Öst framhävd i rutan Teknik. Slutsummor är aktiverade för att visa procentandelar av en rad i en ruta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_percent9.png) **Obs!** Om du placerar Mätvärdesnamn som inre dimension på hyllan Kolumner (det vill säga dimensionen längst till höger), returnerar Tableau 100 % för varje markering eftersom du inte kan summera värdena för flera mätvärdesnamn. Du kan till exempel inte summera värdena för SUM(Försäljning) och SUM(Vinst). ### Procent av kolumn i ruta När du väljer Procent av > Kolumn i ruta på menyn Analys uttrycks varje mätvärde i arbetsbladet som en procentandel av totalsumman för en kolumn i en ruta. Det här alternativet motsvarar Procent av kolumn när tabellen endast är en ruta hög. I följande vy utgör den röda rutan en kolumn i en ruta. Värdena i den röda rutan uppgår till 100 %. ![En bild på en texttabell med kolumnen 2001 framhävd i rutan Teknik. Slutsummor är aktiverade för att visa procentandelar av en kolumn i en ruta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_percent10.png) Om du placerar Mätvärdesnamn som inre dimension på hyllan Rader (det vill säga dimensionen längst till höger på hyllan), returnerar Tableau 100 % för varje markering eftersom du inte kan summera värdena för flera mätvärdesnamn. Du kan till exempel inte summera värdena för SUM(Försäljning) och SUM(Vinst). ### Procent av cell När du väljer Procent av > Cell på menyn Analys uttrycks varje mätvärde i arbetsbladet som en procentandel av totalsumman för varje enskild cell i vyn. i de flesta vyer visas endast ett värde per cell, i vilket fall alla celler visar en procentandel på 100 %. Men i vissa fall, till exempel när du delar upp data, kan en cell innehålla flera värden: ![En tabell i visualisering som visar vinst per månad och kvartal för USA, med vinstprocenten för januari 2013 markerade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_percent12.png) ## Se även [Omvandla värden med tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Beräkna Z-poäng Inom statistik är z-poängen (eller standardpoängen) för en observation den standardavvikelse som ligger över eller under genomsnittet för befolkningen. För att kunna beräkna z-poäng måste du veta vad genomsnittet för befolkningen och standardavvikelsen för befolkningen är. I händelse av att det är omöjligt att mäta varje observation av en befolkning kan du uppskatta standardavvikelse med hjälp av ett slumpmässigt urval. Skapa en z-poängsvisualisering för att besvara frågor som de följande: - Vilken procentandel av värden faller under ett visst värde? - Vilka värden kan anses vara exceptionella? Exempel: Vilka poäng i ett IQ-test representerar de högsta fem procenten? - Vilken är den relativa poängen för en distribution gentemot en annan? Exempel: Michael är längre än den genomsnittliga mannen och Emily är längre än den genomsnittliga kvinnan, men vem är förhållandevis längre inom respektive kön? Som en allmän regel anses z-poäng under -1,96 eller över 1,96 vara ovanliga och intressanta. Det vill säga, de är statistiskt signifikanta utstickare. I den här artikeln beskrivs hur du beräknar z-poäng i Tableau. 1. Anslut till datakällan Urval - Superstore som ingår i Tableau Desktop. 2. Skapa ett beräknat fält för att beräkna den genomsnittliga försäljningen. Välj Analys > Skapa beräknat fält för att öppna beräkningsredigeraren. Ge beräkningen namnet Genomsnittlig försäljning och skriv eller klistra in följande i formelområdet: `WINDOW_AVG(SUM([Sales]))` 3. Skapa ytterligare ett beräknat fält för att beräkna standardavvikelsen. Ge beräkningen namnet STDEVP-försäljning och skriv eller klistra in följande i formelområdet: `WINDOW_STDEVP(SUM([Sales]))` 4. Skapa ett beräknat fält till, detta för att beräkna z-poängen. Ge beräkningen namnet Z-poäng och skriv eller klistra in följande i formelområdet: `(SUM([Sales]) - [Average Sales]) / [STDEVP Sales]` 5. Dra Z-poäng från rutan Data till Kolumner och Län till Rader. Observera att fältet Z-poäng i Kolumner har en tabellberäkningsikon på höger sida (en liten triangel): ![Ett grönt fält som är märkt ”Z-poäng”](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/z-score1.png) Funktionen STDEVP-försäljning baseras på funktionen WINDOW\_STDEVP, som är en tabellberäkningsfunktion. Funktionen Z-poäng är i sin tur en tabellberäkningsfunktion, då den innehåller STDEVP-försäljning i definitionen. När du använder ett beräknat fält som innehåller en tabellberäkningsfunktion i en vy är det samma sak som att lägga till en tabellberäkning till ett fält manuellt. Du kan redigera fältet som en tabellberäkning. Faktum är att det är nästa steg. 6. Klicka på fältet Z-poäng i Kolumner och välj Beräkna med > Län. Detta medför att z-poängen beräknas per delstat. 7. Klicka på ikonen Sortera fallande i verktygsfältet: ![Ikonen för sortering i fallande ordning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sort_descend.png) 8. Håll inne Ctrl-tangenten och dra fältet Z-poäng från Kolumner till Färg. Ctrl + Dra kopierar ett fält som för tillfället har konfigurerats till en ytterligare plats. 9. Ctrl + Dra Z-poäng från Kolumner igen. Den här gången släpper du den på Etiketter. Du har nu en distribution av z-poäng uppdelade efter delstat. Både Kalifornien och New York har z-poäng som är högre än 1,96. Från detta kan du dra slutsatsen att Kalifornien och New York har betydligt högre försäljning i genomsnitt än andra delstater. ![Ett vågrätt stapeldiagram med Z-poäng efter delstat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/z-score2.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Beräkningstyper i Tableau Den här artikeln förklarar vilka typer av beräkningar du kan använda i Tableau. Du lär dig skillnaden mellan varje beräkning och hur de beräknas. Det finns tre huvudsakliga beräkningstyper som du kan använda för att skapa beräknade fält i Tableau: - [Grundläggande uttryck](#Basic) - [LOD-uttryck (detaljnivå)](#LOD) - [Tabellberäkningar](#Table) ### Grundläggande uttryck Med grundläggande uttryck kan du omvandla värden eller medlemmar på datakällans detaljnivå (en beräkning på radnivå) eller på detaljnivån för visualiseringen (en aggregerad beräkning). Se till exempel följande exempeltabell, som innehåller data om två fantasyförfattare och deras böcker. Kanske vill du skapa en kolumn med endast författarens efternamn och en kolumn som visar hur många böcker det finns i varje serie.
Bokens IDBokens titelSerieUtgivningsårFörfattare
1Häxan och lejonetBerättelsen om Narnia1950C.S. Lewis
2Caspian, prins av NarniaBerättelsen om Narnia1951C.S. Lewis
3Kung Caspian och skeppet GryningenBerättelsen om Narnia1952C.S. Lewis
4SilvertronenBerättelsen om Narnia1953C.S. Lewis
5Hästen och hans pojkeBerättelsen om Narnia1954C.S. Lewis
6Min morbror trollkarlenBerättelsen om Narnia1955C.S. Lewis
7Den sista stridenBerättelsen om Narnia1956C.S. Lewis
8Daughter of the ForestSevenwaters1999Juliet Marillier
9Son of the ShadowsSevenwaters2000Juliet Marillier
10Child of the ProphecySevenwaters2001Juliet Marillier
11Heir of SevenwatersSevenwaters2008Juliet Marillier
12Seer of SevenwatersSevenwaters2010Juliet Marillier
13Flame of SevenwatersSevenwaters2012Juliet Marillier
#### Radnivåberäkningar Om du vill skapa en kolumn som visar författarens efternamn för varje rad i datakällan kan du använda följande radnivåberäkning som delas upp på ett mellanslag: `SPLIT([Author], '', 2 )` Resultaten ser du nedan. Den nya kolumnen med titeln **Författarens efternamn** visas längst till höger. Färgerna visar detaljnivån som beräkningen utförs på. I det här fallet utförs beräkningen på datakällans radnivå, så varje rad färgläggs separat.
Bokens IDBokens titelSerieUtgivningsårFörfattareFörfattarens efternamn
1Häxan och lejonetBerättelsen om Narnia1950C.S. LewisLewis
2Caspian, prins av NarniaBerättelsen om Narnia1951C.S. LewisLewis
3Kung Caspian och skeppet GryningenBerättelsen om Narnia1952C.S. LewisLewis
4SilvertronenBerättelsen om Narnia1953C.S. LewisLewis
5Hästen och hans pojkeBerättelsen om Narnia1954C.S. LewisLewis
6Min morbror trollkarlenBerättelsen om Narnia1955C.S. LewisLewis
7Den sista stridenBerättelsen om Narnia1956C.S. LewisLewis
8Daughter of the ForestSevenwaters1999Juliet MarillierMarillier
9Son of the ShadowsSevenwaters2000Juliet MarillierMarillier
10Child of the ProphecySevenwaters2001Juliet MarillierMarillier
11Heir of SevenwatersSevenwaters2008Juliet MarillierMarillier
12Seer of SevenwatersSevenwaters2010Juliet MarillierMarillier
13Flame of SevenwatersSevenwaters2012Juliet MarillierMarillier
#### Aggregerade beräkningar För att skapa en kolumn som visar hur många böcker som finns i varje serie kan du använda följande aggregerade beräkning: `COUNT([Series])` Resultaten ser du nedan. Den nya kolumnen med titeln **Antal böcker i serien – på detaljnivån för serier** visar hur beräkningen skulle utföras på detaljnivån för serier. Färgerna hjälper till att visa detaljnivån i vilken beräkningen utförs.
SerieAntal böcker i serien – på detaljnivån för serier
Berättelsen om Narnia7
Berättelsen om Narnia
Berättelsen om Narnia
Berättelsen om Narnia
Berättelsen om Narnia
Berättelsen om Narnia
Berättelsen om Narnia
Sevenwaters6
Sevenwaters
Sevenwaters
Sevenwaters
Sevenwaters
Sevenwaters
I Tableau ser dessa data ut så här: ![En tabell som visar det aggregerade antalet böcker i två serier.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_understand_aggregate1_new.png) Men om du drar in **Boken ID**, (som är ett mer detaljerat fält), uppdateras beräkningen baserat på den nya granulariteten eftersom aggregerade beräkningar utförs på detaljnivån för visualiseringar. ![En tabell som visar antalet böcker per serie, med en rad för varje bok.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_understand_aggregate2_new.png) ### LOD-uttryck (detaljnivå) Precis som med grundläggande uttryck kan du med hjälp av LOD-uttryck beräkna värden på datakällsnivå och visualiseringsnivå. Men med LOD-uttryck får du ännu bättre kontroll över den detaljnivå du vill ha. De kan köras på en mer detaljerad nivå (INCLUDE), en mindre detaljerad nivå (EXCLUDE) eller en helt oberoende nivå (FIXED). Du hittar mer information i [Skapa LOD-uttryck i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod.htm). Titta till exempel på samma exempeltabell som [ovan](#sample). Om du vill beräkna när en bokserie lanserades kan du använda följande LOD-uttryck: `{ FIXED [Series]:(MIN([Year Released]))}` Resultaten ser du nedan. Den nya kolumnen, med titeln **Serien lanserad**, visar minimiåret för varje serie. Färgerna hjälper till att visa detaljnivån i vilken beräkningen tillämpas.
Bokens IDBokens titelSerieUtgivningsårFörfattareSerien lanserad
1Häxan och lejonetBerättelsen om Narnia1950C.S. Lewis1950
2Caspian, prins av NarniaBerättelsen om Narnia1951C.S. Lewis1950
3Kung Caspian och skeppet GryningenBerättelsen om Narnia1952C.S. Lewis1950
4SilvertronenBerättelsen om Narnia1953C.S. Lewis1950
5Hästen och hans pojkeBerättelsen om Narnia1954C.S. Lewis1950
6Min morbror trollkarlenBerättelsen om Narnia1955C.S. Lewis1950
7Den sista stridenBerättelsen om Narnia1956C.S. Lewis1950
8Daughter of the ForestSevenwaters1999Juliet Marillier1999
9Son of the ShadowsSevenwaters2000Juliet Marillier1999
10Child of the ProphecySevenwaters2001Juliet Marillier1999
11Heir of SevenwatersSevenwaters2008Juliet Marillier1999
12Seer of SevenwatersSevenwaters2010Juliet Marillier1999
13Flame of SevenwatersSevenwaters2012Juliet Marillier1999
I Tableau ligger beräkningen kvar på detaljninvån för serier eftersom den använder den FASTA funktionen. ![Visualiseringen visar datumet 1950 för Berättelsen om Narnia och 1999 för Sevenwaters](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_understand_lod1_new.png) Om du lägger till ett annat fält i vyn (vilket ger mer detaljnivå) påverkas inte beräkningsvärdena, till skillnad från en aggregerad beräkning. ![Visualisering som visar att datumet 1950 upprepas för alla böcker i Narnia-serien och 1999 för alla böcker i Sevenwaters-serien](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_understand_lod2_new.png) ### Tabellberäkningar Med tabellberäkningar kan du endast omvandla värden på detaljnivån för visualiseringen. Du hittar mer information i [Omvandla värden med tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm). Titta till exempel på samma exempeltabell som [ovan](#sample). Om du vill beräkna antalet år sedan författaren släppte sin senaste bok kan du använda följande tabellberäkning: `ATTR([Year Released]) - LOOKUP(ATTR([Year Released]), -1)` Resultatet visas nedan. Den nya kolumnen, som heter **År sedan föregående bok**, visar antalet år mellan den bok som släpptes i den raden och den bok som släpptes i den föregående raden (längst till höger i kolumnen), samt visar hur tabellberäkningen beräknas (till vänster i kolumnen). Färgerna hjälper till att visa hur tabellberäkningen beräknas. I detta fall beräknas tabellberäkningen längs varje ruta. **Obs!** Beroende på tabellberäkningen och hur den beräknas över tabellen kan resultaten variera. Du hittar mer information i [Omvandla värden med tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm).
Bokens IDBokens titelSerieUtgivningsårFörfattare År sedan föregående bok
1Häxan och lejonetBerättelsen om Narnia1950C.S. LewisNULL 
2Caspian, prins av NarniaBerättelsen om Narnia1951C.S. Lewis1951–19501
3Kung Caspian och skeppet GryningenBerättelsen om Narnia1952C.S. Lewis1952–19511
4SilvertronenBerättelsen om Narnia1953C.S. Lewis1953–19521
5Hästen och hans pojkeBerättelsen om Narnia1954C.S. Lewis1954–19531
6Min morbror trollkarlenBerättelsen om Narnia1955C.S. Lewis1955–19541
7Den sista stridenBerättelsen om Narnia1956C.S. Lewis1956–19551
8Daughter of the ForestSevenwaters1999Juliet MarillierNULL 
9Son of the ShadowsSevenwaters2000Juliet Marillier2000–19991
10Child of the ProphecySevenwaters2001Juliet Marillier2001–20001
11Heir of SevenwatersSevenwaters2008Juliet Marillier2008–20017
12Seer of SevenwatersSevenwaters2010Juliet Marillier2010–20082
13Flame of SevenwatersSevenwaters2012Juliet Marillier2012–20102
I Tableau ser dessa data ut så här: ![Visualiseringen visar rätt år sedan föregående bok för varje bok](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_understand_table1_new.png) Om du ändrar visualiseringen på ett sätt som påverkar layouten, till exempel tar bort en dimension från vyn, ändras dock beräkningsvärdena. I bilden nedan har till exempel **Författare** tagits bort från visualiseringen. Eftersom tabellberäkningen beräknas av rutan, ändrar borttagning av författaren detaljnivån och visualiseringens layout (i stället för två rutor finns det nu bara en). Tabellberäkningen beräknar därför tiden mellan 1956 och 1999. ![Visualiseringen visar fel antal år sedan föregående bok för Sevenwaters-böckerna](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_understand_table2_new.png) ### Fortsätt till [Välja rätt beräkningstyp](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_understand_which.htm) ### Se även [Om beräkningar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_understand.htm) [Tips om hur du skapar beräkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_understand_formulas.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Berättelser I Tableau är en **berättelse** en sekvens av visualiseringar som samverkar för att förmedla information. Du kan skapa berättelser som presenterar en databerättelse, erbjuder sammanhang, visar hur beslut relaterar till resultat eller för att helt enkelt framföra ett övertygande fall. En berättelse är ett blad vilket innebär att metoderna du använder för att skapa, namnge och hantera arbetsblad och instrumentpaneler även gäller för berättelser (se [Arbetsböcker och blad](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environ_workbooksandsheets.htm) för mer information). Samtidigt är en berättelse även en samling blad som är ordnade i en sekvens. Varje enskilt blad i en berättelse kallas för en **berättelsepunkt**. När du delar en berättelse – till exempel genom att publicera en arbetsbok till Tableau Public, Tableau Server eller Tableau Cloud – kan användare interagera med berättelsen för att upptäcka nya rön eller ställa nya frågor om data. ![En Tableau-berättelse.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_intro_750x510.png) **Obs!** Berättelser har inte stöd för dynamiska funktioner, som zonvisning, axeltitlar eller axelintervall. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Blanda geografiska data Detta exempel visar hur man blandar geografiska data i Tableau med hjälp av två små exempeldatakällor. Följ stegen i detta ämne för att lära dig hur du skapar en fil som definierar dina geografiska data, blandar två datakällor och skapar kartvyn nedan med hjälp av de två datakällorna. Den inbäddade vyn nedan visar kända teatrar runt om i världen och skapades genom att blanda geografiska data med en annan datakälla. För muspekaren över markeringarna i vyn för att se information om respektive teater. Om du vill följa stegen i detta ämne klickar du på Ladda ner i vyn nedan och väljer sedan Tableau-arbetsboken. Detta öppnar vyn i Tableau Desktop. ## Steg 1: Skapa en fil som definierar dina geografiska data När du har en datakälla som innehåller geografisk information som inte automatiskt geokodas i Tableau är det första steget att skapa en andra datakälla som definierar latitudinella och longitudinella värden för den informationen. Senare kommer du att ansluta till den här filen i Tableau Desktop och blanda den med din ursprungliga datakälla. Skapa en andra datakälla med följande information: - **Kolumn för geografiskt namn**: Den här kolumnen innehåller all geografisk information som du vill rita in i en kartvy och matchar vanligtvis ett kolumn för geografiskt namn i dina ursprungliga data. Om till exempel den ursprungliga datakällan har en kolumn som heter Gatuadress ska den andra datakällan också ha en kolumn som heter Gatuadress. Uppgifterna i den här kolumnen skulle då vara alla gatuadresser som du vill rita in i en kartvy. Om kolumnen inte matchar en kolumn för geografiskt namn i den ursprungliga datakällan kan du behöva redigera relationerna mellan de två datakällorna i Tableau Desktop. Mer information finns i [Steg 3](#Step3). Slutligen bör denna kolumn inte matcha namnen på några geografiska roller som redan finns i Tableau, såsom **län**, **riktnummer** eller **CBSA/MSA**. **Obs!** Data i dessa kolumner kan vara strängar eller siffror. Men om dina platser är siffror, särskilt siffror med inledande nollor (till exempel 00501) ska du säkerställa att fältets datatyp är inställd på Sträng i Tableau. Mer information finns i [Datatyper](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_datatypes.htm). - **Kolumner för latitud och longitud**: Värdena i dessa kolumner måste vara i decimalgrader (till exempel 47.651808, -122.356881). Nedan visas ett exempel på en ursprunglig datakälla med geografiska platser och en andra datakälla som definierar dessa geografiska platser.
Ursprunglig datakällaAndra datakällan
En del av en tabell om teatrar med kolumnrubrikerna Namn, Beräknade platser och Gatuadress.En del av en tabell med kolumnrubrikerna Gatuadress, Latitud och Longitud.
## Steg 2: Anslut till datakällorna 1. Anslut till den ursprungliga datakällan. 2. Anslut till datakällan som definierar dina geografiska data. ![Rutan Data som visar dimensionerna Namn, Gatuadress och Mätvärdesnamn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blend_geodata3.png) ## Steg 3: Redigera relationer (Valfritt) Om de två datakällorna delar samma kolumnnamn bör dina data blandas automatiskt när du lägger till fält i vyn. Om filen du skapade för att definiera dina geografiska data inte har samma kolumnnamn som de geografiska uppgifterna i den ursprungliga datakällan måste du skapa en relation mellan dessa två fält med alternativet Redigera relationer. Information om hur du redigerar relationer finns i [Kombinera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multiple_connections.htm#step4relationships). ### Steg 4: Rita in data i en kartvy 1. I rutan Data väljer du den andra datakällan som definierar dina geografiska data. Under Mätvärden tilldelar du den geografiska rollen Latitud till fältet Latitud och den geografiska rollen Longitud till fältet Longitud. Mer information finns i [Tilldela geografiska roller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_geographicroles.htm). ![Tilldela geografiska roller till fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blend_geodata4.gif) 2. I rutan Data markerar du den ursprungliga datakällan och drar sedan fältet som du vill rita in i en karta till **Detalj** på kortet **Markeringar**. ![Dra ett dimensionsfält till Detalj.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blend_geodata5.gif) **Obs!** Detta fält bör ha datatypen Sträng och bör vara en dimension. Mer information om hur du ändrar datatypen för ett fält finns i [Datatyper](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_datatypes.htm). 3. I rutan Data väljer du den andra datakällan och dubbelklickar sedan på Latitud och Longitudför att lägga till dem i Kolumner och Rader. Länkikonen ![En rödaktig orange ikon som föreställer en kedjelänk.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blend_geodata8.png) anger att fältet Gatuadress blandas med fältet Gatuadress i den ursprungliga datakällan. En bruten länkikon ![En blå ikon som föreställer en trasig kedjelänk.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blend_geodata9.png) anger att fältet Gatuadress inte är blandat med fältet Gatuadress i den ursprungliga datakällan. ![Rutan Data som visar två datauppsättningar, dimensioner och alternativ för filtrering och sortering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blend_geodata6.png) Vyn är nu klar. Varje markering representerar en adress från den ursprungliga datakällan. ![En världskarta med blå markeringar som indikerar genomsnittlig latitud och longitud.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blend_geodata7.png) ## Se även [Kombinerade data kontra anpassad geokodning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_customgeocode_datablend.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Börja bygga en visualisering genom att dra fält till vyn Den grundläggande strukturen för varje vy är gjord av dimensioner och mätvärdesfält som är placerade på hyllorna Rader och Kolumner, och på olika egenskaper i kortet Markeringar. Du bygger visualiseringar genom att lägga till fält från rutan Data i vyn. När du bygger en visualisering kan du lägga till så många fält som behövs i olika delar av vyn och sedan flytta runt dessa fält när du utforskar dina data. ## Olika sätt att börja skapa en vy När du skapar en vy lägger du till fält från rutan Data. Du kan göra detta på olika sätt. Till exempel: - Dra fält från rutan Data och släpp dem på korten och hyllorna som ingår i alla Tableau Desktop\-arbetsblad. - Dubbelklicka på ett eller flera fält i rutan Data. - Välj ett eller flera fält i rutan Data och välj sedan en diagramtyp i Visa mig, som identifierar de diagramtyper som lämpar sig för de valda fälten. Mer information finns i [Använd Visa mig för att starta en vy](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildauto_showme.htm). - Släpp ett fält i rutnätet Släpp fältet här för att börja skapa en vy i tabellform. ![En tabell med texten ”Släpp fältet här” på tre ställen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dropFieldHere.png) Efterhand som du utforskar data i Tableau kommer du att upptäcka att det finns många sätt att bygga vyer. Tableau är extremt flexibelt och dessutom mycket förlåtande. När du skapar en vy och märker att du inte får svar på din fråga, så kan du alltid ångra dig och återgå till en tidigare punkt. - Om du vill ångra eller göra om något kan du klicka på Ångra ![En pil som pekar åt vänster.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/undo.png) eller Gör om ![Ikonen för att göra om.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/redo.png) i verktygsfältet. Du kan ångra dig hela vägen tillbaka till förra gången du öppnade arbetsboken. Du kan ångra och göra om hur många gånger som helst. ## Dra grunderna När du börjar att skapa en ny datavy på ett tomt kalkylblad kan du dra ett fält från rutan Data och släppa det direkt i vyn i stället för på en hylla. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/wwd_fieldshelf.png) Medan du drar runt fälten, i Tableau Desktop, kan du hålla muspekaren över de olika områdena i vyn för att se hur fältet kommer att införlivas i vyns struktur. Till exempel lägger dimensioner vanligtvis till en rad- och kolumnrubrik i vyn, medan mätvärden lägger till kontinuerliga axlar. Nedan följer några exempel på hur fält kan läggas till i vyn: - Dimensioner lägger till rubriker och har ett blått släppområde - Mätvärden lägger till axlar och har ett grönt släppområde - Visa mig lägger automatiskt till fältet enligt bästa praxis ![Tre behållare med områden för att släppa fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dragfields6.png) För en mer avancerad diskussion om dimensioner och mätvärden, se [Dimensioner och mätvärden, blått och grönt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm). När du släpper ett fält på ett av de aktiva områdena i vyn läggs fältet till i vyn och även i en av hyllorna eller korten. I vyn nedan har till exempel dimensionen Segment lagts till på hyllan Rader och mätvärdet Vinst på hyllan Kolumner och de har sedan aggregerats automatiskt så att datavärdena summeras. ![Ett lodrätt stapeldiagram som visar vinst efter segment.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dragfields7.png) Du kan naturligtvis också dra fält direkt till hyllorna istället för till de aktiva områdena i vyn. Du kan också dra fält från en hylla till en annan. Om du vill ta bort ett fält från en hylla drar du det från arbetsbladet eller väljer Ta bort från fältmenyn (tillgänglig när du högerklickar (kontroll-klicka på Mac) på ett fält i vyn. I Tableau Desktop kan du också snabbt ta bort flera fält från en hylla genom att högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på hyllan och välja Rensa hylla. ## Lägg till rubriker Du kan lägga till rubriker i en vy genom att dra en diskret (blå) dimension och släppa den på endera sidan av en befintlig rubrik, eller till vänster om en axel. I vyn nedan kan du till exempel lägga till dimensionen Region genom att dra och släppa den på olika ställen. ![En GIF med olika resultat för släppzoner för en dimension](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/addfield1_1.gif) När du för muspekaren över vyn visar en prickad svart linje aktiva områden där du kan lägga till rubriker. ## Lägg till axlar Du kan lägga till axlar genom att dra ett kontinuerligt (grönt) mätvärde och släppa det på ett aktivt område i vyn. Om det redan finns en axel i vyn kan du ersätta den befintliga axeln, blanda det nya mätvärde med den befintliga axeln eller lägga till en sekundär axel. ### Byta ut en befintlig axel Dra det nya mätvärdet till axelns övre vänstra del i vyn. En liten fyrkantig släppzon öppnas och en enkel axelikon visas för att indikera att en enda axel kommer att lämnas när du släpper mätvärdet. I detta fall ersätter du ett mätvärde (Försäljning) med ett annat (Vinst). ![En GIF där mätvärdet Försäljning ersätts med Vinst genom att det släpps på axeln](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/addfield3.gif) ### Kombinera mätvärden på en axel Du kan visa flera mätningar på en enda axel genom att dra det nya mätvärdet direkt ovanpå den befintliga axeln. Blandningsåtgärder använder fälten Mätvärdesnamn och Mätvärden. Du hittar mer information i [Mätvärden och Mätvärdesnamn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_understanddatawindow_meavalues.htm). På bilden nedan lägger du till ett andra mätvärde (Vinst) till det befintliga mätvärdet (Försäljning) på axeln. ![ett linjediagram med en pil från rutan Data till den lodräta axelns släppområde](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/addfield2-1.png) Resultatet är en vy med båda mätvärdenen ritade längs en enda axel. I detta fall visas försäljningen i orange och vinsten i blått. ![ett linjediagram med två linjer, en orange och en blå](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/addfield2-2.png) ### Lägga till en dubbel axel Dra fältet till höger om vyn för att lägga till mätvärdet som en dubbel axel. Dubbla axlar är användbara när du vill jämföra två fält som har olika skalor. I detta fall skulle en blandning av de två axlarna snedvrida vyn. Istället kan du lägga till en dubbel axel. ![ett linjediagram med en pil från rutan Data till den högra kanten av visualiseringens släppområde](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/addfield7_1.png) Resultatet är en vy med dubbel axel, där axeln Vinst är den blå linjen och axeln Försäljning är den orange linjen. ![ett linjediagram med två axlar, en till vänster och en till höger, och två linjer, en orange och en blå](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/addfield7_2.png) ### Använda dubbla axlar - Du kan lägga till upp till fyra axlar i vyn: två på kolumnhyllan och två på radhyllan. - Om du vill omvandla ett mätvärde till en dubbel axel högerklickar du (kontroll-klick på Mac) på hyllan för Rader eller **Kolumner** och väljer Dubbel axel. - Om du vill synkronisera dubbla axlar (och behålla de båda lodräta axlarna men synkronisera deras skalor), högerklickar du på den högra axeln (Vinst i det här fallet) och väljer Synkronisera axel. - Om du vill ändra i vilken ordning markeringarna staplas högerklickar du på någon av axlarna och väljer antingen Flytta markeringar framåt eller Flytta markeringar bakåt. ## Omorganisera rader och kolumner Du kan ordna om raderna och kolumnerna i vyn genom att ändra ordningen på fälten i rad- och kolumnhyllorna eller genom att dra markeringskanten för rubriker eller en axel. ![ordna om rubriker genom att dra i vyn och byta ordning på fälten på hyllan Rader](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/addfield8-1.gif) ## Lägg automatiskt till fält i vyn med dubbelklick Tableau stöder ytterligare en metod för att automatiskt generera vyer av data som kallas Automatiskt dubbelklick. Om du vill använda den här metoden dubbelklickar du på fälten i rutan Data som du är intresserad av. Tableau lägger automatiskt till varje fält i vyn. Det betyder att varje dubbelklick resulterar i ytterligare ett fält som läggs till en hylla på ett intelligent sätt. Precis som Visa migutnyttjar denna funktion Tableaus förmåga att göra en intelligent ”bästa gissning” av hur data ska visas. Genom att dubbelklicka skapas ibland en vy som du kan använda utan ytterligare ändringar. Oftare kan det ge en startpunkt, som du sedan kan ändra för att få det perfekta resultatet. 1. Om du dubbelklickar på mätvärdet Vinst i rutan Data äggs fältet automatiskt till i vyn på ett intelligent sätt. ![ett stapeldiagram över vinst](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/doubleclick1.png) 2. Om du dubbelklickar på dimensionen Kategori i rutan Data läggs fältet automatiskt till i vyn baserat på det faktum att vinsten redan finns på radhyllan. ![Ett stapeldiagram som visar vinst efter kategori](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/doubleclick2.png) 3. Om du dubbelklickar på dimensionen Orderdatum i rutan Data läggs fältet automatiskt till på hyllan Kolumner baserat på placeringen av andra fält i vyn. När du dubbelklickar på fält läggs de till i vyn. Den ordning i vilken du klickar på fält avgör vilken typ av vy som skapas. ![Ett linjediagram som visar vinst för ett antal år för möbler, kontorsmaterial och teknik](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/doubleclick3.png) Följande tabell beskriver några av de regler som används för att skapa automatiska vyer genom att dubbelklicka på fält i rutan Data.
TexttabellOm du lägger till en dimension skapas först en texttabell (eller tvärflik). Alla efterföljande klick på fält leder till att texttabellen förfinas.
FältAtt först lägga till ett mätvärde och sedan en dimension ger en stapelvy. Alla efterföljande klick leder till att stapelvyn förfinas, såvida inte en datumdimension läggs till eftersom vyn då ändras till en linje.
LinjeOm du lägger till ett mätvärde och sedan en datumdimension skapas en linjevy. Alla efterföljande klick leder till att linjevyn förfinas.
Kontinuerlig linjeLägga till en kontinuerlig dimension och sedan ett mätvärde ger en kontinuerlig linjevy. Efterföljande dimensioner resulterar i en förfining av den kontinuerliga linjevyn. Senare mätvärden lägger till kvantitativa axlar till vyn.
SpridningLägga till ett mätvärde och sedan ytterligare ett mätvärde ger en utspridd vy. Efterföljande dimensioner resulterar i förfining av spridningsvyn. Påföljande mätvärden kommer att skapa en utspridd matris.
KartorOm du lägger till ett geografiskt fält skapas en kartvy med latitud och longitud som axlar och det geografiska fältet på hyllan för detaljnivå. Efterföljande dimensioner lägger till rader i vyn medan efterföljande mätvärden ytterligare förfinar kartan genom att lägga till storlek och färgkodning.
## Andra resurser [Skapa en grundläggande vy för att utforska dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/getstarted_buildmanual_ex1basic.htm) [Skapa vanliga diagramtyper i datavyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dataview_examples.htm) ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Bygga datavyer för tillgänglighet Du kan använda Tableau för att skapa instrumentpaneler som följer riktlinjerna i WCAG 2.2 AA (Web Content Accessibility Guidelines). Detta är praktiskt om du vill att instrumentpanelerna ska vara tillgängliga för så många som möjligt eller om ditt arbete omfattas av [kraven i US Section 508](https://www.section508.gov/) eller andra lagar och förordningar som rör tillgänglighet. Detta inkluderar att skapa vyer som är tillgängliga för användare som använder skärmläsare, punktskriftstangentbord, navigering enbart med tangentbord och så vidare. ## Vykontroller som stöder tillgänglighet Du kan använda Tableau Desktop för att skapa en tillgänglig vy som innehåller element som överensstämmer med Web Content Accessibility Guidelines (WCAG 2.2 AA) och sedan publicera och bädda in vyn på en webbplats, som på liknande sätt är anpassad till WCAG 2.2 AA. Exemplet nedan visar en vy med ett punktdiagram som innehåller olika element som du kan använda för att förbättra tillgängligheten. Mer information finns i [Bästa praxis vid utformning av tillgängliga vyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accessibility_best_practice.htm) och [Utveckla vyer för tillgänglighet](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accessibility_create_view.htm). ![Punktdiagram med bildtexter för tillgängliga element numrerade 1–8](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accessibility_callout1.png) Titel (1), filter med enstaka och flera värden (2), kategoriska förklaringar (3), bildtexter (4), flikar (5), alternativa texter för visualiseringar (6), palett för färgblinda (7), fönstret Visa data (8). **Obs!** Färgpaletten kan hjälpa dig att välja färger som användare med synnedsättning kan känna igen. När du tilldelar olika dimensionsvärden färger, så se till att de ger tillräckligt med kontrast och inte ligger för nära varandra i spektrumet mellan ljust och mörkt. ## Ytterligare stöd för tillgängliga vyer Utöver de kontroller som visas i illustrationen, så stöder Tableau även följande funktioner som hjälper dig att skapa tillgängliga vyer: - Tangentbordsnavigering - Programkontext för hjälpmedelsteknik (med hjälp av ARIA-roller) - En text som motsvarar diagram och visualiseringar - Överensstämmelse med kontraststandarder - Alternativ text för visualiseringar (Tableau Cloud version 23.2 och senare) ## Ytterligare resurser Följande externa resurser kan vara till hjälp när du ska designa vyer för tillgänglighet. - [Web Content Accessibility Guidelines](https://www.w3.org/WAI/standards-guidelines/wcag/glance/) (WCAG 2.2 AA) - [Color Contrast Tips and Tools](https://www.smashingmagazine.com/2014/10/color-contrast-tips-and-tools-for-accessibility/) - [Color Contrast Analyzer](https://www.paciellogroup.com/resources/contrastanalyser/) **Ansvarsfriskrivning:** Vi gör vårt bästa för att länkarna till externa webbplatser ska vara korrekta, aktuella och relevanta. Tableau kan dock inte garantera att webbplatser som hanteras av andra leverantörer är uppdaterade och korrekta. Kontakta den externa platsen om du har frågor om innehållet där. Information, riktlinjer och exempel på hur du kan skapa tillgängliga vyer finns i följande ämnen i det här avsnittet. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Bygga datavyer från grunden I det här avsnittet beskrivs olika funktioner du kan använda och uppgifter som rör hur du bygger visualiseringar i Tableau. Alla vyer som du bygger i Tableau bör börja med en fråga. Vad vill du veta? Varje gång du drar ett fält till vyn eller till en hylla ställer du en fråga om data. Frågan varierar beroende på vart du drar olika fält, vilka typer av fält de är och i vilken ordning du drar fält till vyn. För varje fråga du ställer om dina data uppdateras markeringarna i visualiseringen för att återge svaret visuellt – med former, text, storlek, färg, rubriker, axlar, hierarkier och tabellstrukturer. Information om hur du bygger och visar visualiseringar på webben finns i [Använda Tableau på webben](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/web_author_home.htm). Letar du efter en datauppsättning att jobba med? Ladda ner en från [Tableau Public-sidan med exempeldata](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data) eller kolla in våra tips för att [hitta bra datauppsättningar](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/find_good_datasets.htm). ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Bygga en datamodell för relationer mellan faktatabeller Analys involverar ofta sammanförandet av tabeller med data som inte har en direkt relation till varandra men som båda hänför sig till samma information, som datum eller plats. Denna typ av analys kallas ibland analys av flera faktatabeller med delade dimensioner. För att utföra den här typen av analys i Tableau skapar du en datakälla som använder flera bastabeller sammankopplade med delade tabeller. - _Bastabeller_ är tabellerna längst till vänster i datamodellen på fliken Datakälla. Mer information om hur du avgör vilka tabeller som ska användas som bastabeller finns i [När ska en datamodell för relationer mellan faktatabeller användas?](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_mfr_when_to_use.htm). - _Delade tabeller_ är tabeller nedströms med flera inkommande relationer. Dessa tabeller innehåller fält som kan sammanfoga orelaterade fält under analys i en visualisering. Datum och Plats är exempel på tabeller som ofta delas. ## Bygga modellen Att bygga en datamodell för relationer mellan flera faktatabeller är i princip detsamma som att skapa vilken annan datakälla som helst som använder relationer, men med ytterligare två delar: ytterligare bastabeller och flera inkommande relationer till delade tabeller. 1. [Ansluta till data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/basicconnectoverview.htm). Du kan använda [flera dataanslutningar](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_plan.htm#tableau-data-sources) om inte alla dina tabeller finns i samma databas. 2. Dra en tabell till arbetsytan för att skapa den första bastabellen. 3. Dra en annan tabell från den vänstra rutan till målområdet Ny bastabell. ![datamodelleringsområdet med en befintlig bastabell och ett målområde för ny bastabell](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_new_base_table.png) Tableau visar en varning om att du bygger en datamodell med flera bastabeller. Vi rekommenderar att du bara ställer in en modell med flera bastabeller om det krävs för aktuella data. Använd annars en modell med en enskild bastabell för att undvika komplexiteten som följer med en modell med flera bastabeller. ![en datamodell med två bastabeller, en med en varning för flera bastabeller](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_multi_base_table_warning.png) 4. Dra ett annat fält till arbetsytan och relatera det till en av bastabellerna. [Konfigurera varje relation om det behövs](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/relate_tables.htm#create-and-define-relationships). ![en tabell läggs till nedströms i datamodellen](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_build_downstream.png) 5. Hovra över den ännu inte relaterade bastabellen för att visa ett plustecken (som också kallas ”köttbulle”). ![bastabellen Klubbar med en markör över och plustecknet ”köttbulle” visas](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_build_meatball_base.png) 6. Dra plustecknet till den delade tabellen för att skapa en ny inkommande relation (även kallad ”nudel”). ![en köttbulle som drar en ny nudel till en befintlig tabell nedströms](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_build_meatball.png) 7. _Valfritt_: Fortsätt lägga till nedströmstabeller och bastabeller. Klicka och dra plustecknet för att bygga delade tabeller efter behov. **Obs!** I stället för att börja med bastabellerna kan du också bygga en modell med en enda bastabell först och lägga till fler bastabeller senare. ## Utforska modellen En datamodell med flera bastabeller byggs med relationer, men inte alla tabeller är relaterade till varandra i samma grad. Varje bastabell definierar ett _träd_, som innehåller varje tabell som är relaterad till den bastabellen, antingen direkt relaterad eller nedströms från en relaterad tabell. Delade tabeller finns i flera träd. Mer information om grader av släktskap finns i [Om datamodeller för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm). När du visar en modell med flera bastabeller finns det olika alternativ för att utforska och hantera datamodellen. Dessa alternativ är särskilt användbara när en datamodell är komplex. ![en datamodell med fyra bastabeller och flera delade tabeller samt odelade nedströmstabeller](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_build_complex_model.png) Ett exempel på en komplex datamodell med fyra bastabeller, flera delade tabeller och nedströmstabeller. Av nedströmstabellerna delas vissa mellan bastabellerna, medan andra inte gör det. I 2024.2 introducerades några nya layoutdetaljer för datamodellen. I en datamodell för relationer mellan faktatabeller kombineras relationer för att göra det enklare att hålla koll på hur många inkommande relationer en tabell har. Delade tabeller (och nedströms delade tabeller) har en kraftigare kontur än tabeller som inte delas. ### Terminologi Tabeller i en datamodell för flera bastabeller har specifika roller. Bastabeller och delade tabeller är de enda tabeller som måste finnas i en datamodell för relationer mellan faktatabeller. (Om det bara finns en bastabell är det inte någon datamodell för relationer mellan faktatabeller. Om det inte finns någon delad tabell som kopplar samman bastabellerna är det ingen giltig datamodell.) Eftersom de här modellerna ofta är komplexa är det praktiskt att ha en gemensam terminologi: - _Bastabeller_ finns längst ut till vänster och har inga inkommande relationer. - I exemplet är Inventory (Lager), Marketing (Marknadsföring), Sales (Försäljning) och Support bastabeller. - _Underordnade bastabeller_ är ett mellanting mellan en bastabell och en delad tabell. - I exemplet är Parts (Delar) en underordnad bastabell. - _Delade tabeller_ har fler än en inkommande relation. - I exemplet är Products (Produkter), Dates (Datum), Customer (Kund) och Supplier (Leverantör) delade tabeller. - _Nedströms delade tabeller_ har exakt en inkommande relation och har en delad tabell någonstans uppströms. - I exemplet är Subcategory (Underkategori) och Category (Kategori) nedströms delade tabeller. - _Nedströms odelade tabeller_ har exakt en inkommande relation och har inga delade tabeller uppströms. - I exemplet finns det inga nedströms odelade tabeller. ![En datamodell över termerna bastabell, underordnad bastabell, nedströms odelad tabell, delad tabell och nedströms delad tabell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_terminology.png) Testa din förståelse: identifiera de olika sorternas tabeller i exempeldatakällan ![en datamodell med fyra bastabeller och flera delade tabeller samt odelade nedströmstabeller](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_build_complex_model.png) - **Bastabell**: Inventory (Lager), Marketing (Marknadsföring), Sales (Försäljning) och Support - **Underordnad tabell:** Parts (Delar) - **Delade tabeller:** Products (Produkter), Dates (Datum), Customer (Kund) och Supplier (Leverantör) - **Nedströms delade tabeller:** Subcategory (Underkategori) och Category (Kategori) - **Nedströms odelade tabeller:** inga ### Identifiera ett relationsträd Håll muspekaren över en tabell för att framhäva de tabeller som den är relaterad till. Tableau framhäver trädet för den tabellen och betonar inte orelaterade tabeller. ![den komplexa modellen, med en bastabells träd framhävt och de andra tabellerna nedtonade](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_build_highlightedtree.png) Trädet för bastabellen Marketing (Marknadsföring) består av två delade tabeller, Dates (Datum) och Products (Produkter), och de nedströms delade tabellerna Subcategory (Underkategori) och Category (Kategori). ### Visa relationsdetaljer Håll muspekaren över en relation eller ett relationspaket för att se detaljerna i ett verktygstips. ![En trippel nudelbunt, med ett verktygstips som har en rad för varje relationsdetalj](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_build_noodle_bundle.png) De inkommande relationerna till tabellen Produkter inkluderar tre individuella relationer till bastabellerna Lager, Marknadsföring och Försäljning. ### Välj en relation När en relation har valts markeras den i blått på arbetsytan och dess detaljer visas i rutan Tabellinformation. I panelen Tabelldetaljer kan du [inspektera eller ändra relationsklausulen](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/relate_tables.htm#create-a-relationship). Det finns flera sätt att välja en relation: - Klicka på en relationslinje (nudel) på arbetsytan. Varje relation har en klickbar zon som väljer just den nudeln. - Högerklicka eller Control-klicka på en tabell på arbetsytan för att öppna dess meny. Välj alternativet Välj relation och välj vilken tabells relation du vill använda. - Klicka på ett relationspaket på arbetsytan för att visa ett beständigt verktygstips (om du hovrar över ett paket visas verktygstipset; klicka för att det ska stå kvar). Välj sedan en rad i verktygstipset för att framhäva den relationen i modellen. - Öppna menyn i verktygsfältet i rutan Tabelldetaljer och välj önskad relation. Du kan också använda den här menyn för att välja en specifik tabell och förhandsvisa den i rutan. ![menyn i rutan Tabelldetaljer](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_build_table_details_menu.png) ### Byt plats med bastabell Mellanliggande tabeller i en relation mellan en bastabell och delade tabeller ger dig möjlighet att byta plats på nedströmstabellen och bastabellen. Detta är en rent visuell förändring som bidrar till konceptuell förståelse och ändrar inte strukturen på datamodellen. Högerklicka eller Control-klicka på en nedströmstabell och välj Byt plats med bastabell (tabellnamn). Bytesalternativet finns bara för nedströmstabellen och inte bastabellen. Bytesalternativet är inte tillgängligt för tabeller som skulle förändra datamodellen om de bytte plats, till exempel delade tabeller eller nedströms delade tabeller. Det är bara nedströms odelade tabeller eller underordnade bastabeller som kan bytas ut mot bastabeller. #### _Exempel_ I det här exemplet kan tabellerna **Salonginfo** och **Glassförsäljning** byta plats utan att ändra datamodellens grundläggande struktur. Inga andra tabeller kan byta plats. - Glassförsäljning är relaterad till både Salonginfo och den delade tabellen Datum. - Salonginfo är relaterad till både Glassförsäljning och den delade tabellen Plats. - Väder är relaterad till båda de delade tabellerna Datum och Plats. Dessa två modeller är konceptuellt likvärdiga: ![två versioner av likvärdiga datamodeller där en bastabell och dess odelade nedströmstabell byter plats](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_swapbase_icecream.png) ### Minimera en bastabell Du kan också minimera en relationsbana, eller ett träd, till bara dess bastabell för att tillfälligt förenkla vyn över datamodellen. Klicka på Minimera ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_icon_collapse.png) eller Utöka ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_icon_expand.png) på en bastabell för att minimera eller utöka hela trädet. Du kan också högerklicka eller Ctrl-klicka på en nedströmstabell och välja Minimera denna bana eller Minimera andra banor. Det här alternativet är inte tillgängligt på delade tabeller eller tabeller nedströms från delade tabeller. Att minimera ett träd till dess bastabell är rent visuellt och utlöser inte varningen Orelaterade tabeller. Om en bana är minimerad visas bastabellen som en staplad tabell med en Utöka-knapp. Att minimera påverkar alla tabeller och relationer som är relevanta enbart för det trädet, så tabeller som delas med en icke-minimerad bana döljs inte. Använd knappen Utöka ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_icon_expand.png) för att öppna bastabellen och allt i trädet igen. ![trädet för bastabellen Support minimeras och utökas](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_build_collapsetree_gif.gif) ## Felsökning ### Skapa en enskild datakälla Alla tabeller måste vara relaterade till hela datakällan på något sätt. Om det finns några tabeller som inte är relaterade till den övergripande datamodellen visas en varning. Varningen kvarstår tills inga tabeller eller träd är helt åtskilda från resten av datamodellen. När varningen är aktiv kan datakällan inte publiceras och du kan inte använda datakällan i en analys. Du kan öppna varningen och ställa in Separera orelaterade tabeller visuellt för att identifiera vilka tabeller som utlöste varningen. Det här alternativet är användbart när du har en komplex modell och behöver identifiera vilken eller vilka tabeller som ännu inte är relaterade till resten av datamodellen. #### _Exempel_ I stegen under [Bygg en modell](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_build.htm#Build) visas en varning i steg 4 innan en relation läggs till för att ansluta den andra bastabellen. ![Ett varningsmeddelande om en icke-relaterad tabell](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_build_unrelated_alert.png) Om du ställer in Separera orelaterade tabeller visuellt till På flyttas tabellen **Klubbar** till under linjen Orelaterade tabeller. Genom att relatera **Klubbar** till **Studenter** löser du varningen. ![En datamodell med en icke-relaterad tabell under en prickad röd linje märkt Orelaterade tabeller](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_build_visuallyseparate.png) #### Lösa en cykel Även om vissa tabeller inte är direkt relaterade till varandra måste hela datamodellen vara en sammanhängande helhet. I det här exemplet definierar varje bastabell ett träd, men det finns ingen delad tabell som förbinder dem. Detta är inte en giltig modell för analys. ![En datamodell med två bastabeller vars distinkta träd inte överlappar](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_build_unrelated1.png) De två grupperna av relaterade tabeller måste kombineras via en delad tabell … ![Samma datamodell, nu kopplad till en delad tabell](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_build_unrelated2.png) … eller så måste datamodellen skapas som två separata datakällor. ![Samma datamodell, uppdelad i två datakällor](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_build_unrelated3.png) ### Datamodellbegränsningar Vissa relationsbanor mellan tabeller stöds inte i en modell med flera bastabeller. Om du inte kan släppa köttbullen när du försöker skapa en andra inkommande relation i en tabell ska du kontrollera att strukturen du försöker skapa stöds i Tableau. Exempel på modeller som inte stöds: #### Cykler Cykler – där det finns mer än en relationsbana från en uppströmstabell till samma nedströmstabell – stöds inte. Denna ostödda struktur kallas ibland för fluga. För att modellera den här typen av relation mellan tabeller i Tableau, använder du flera bastabeller istället för en fluga genom att konvertera nedströmstabellen till en bastabell. ![ett diagram över en fluga och ett annat diagram med nedströmstabellen ändrad till en extra bastabell](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_build_bowtie_tableauified.png) Datamodellen måste vara en _riktad acyklisk graf_. Detta innebär att varje inkommande relation till en tabell måste kunna spåras uppströms till en annan bastabell.
Stöds inte. Tabell X har två inkommande relationer som båda är från tabeller nedströms från bastabell AStöds. Tabellerna S och T har båda flera inkommande relationer, men var och en kommer från en annan bastabell.Stöds. Även om det visuellt kan se ut som att det finns en cykel, kan de inkommande relationerna för både tabell S och tabell T spåras tillbaka till olika bastabeller.
ostödd datamodell på grund av en cykelstödd datamodell med en fluga konverterad till en andra bastabellen stödd datamodell med inkommande relationer till delade tabeller som kan spåras till olika bastabeller
#### Kapslade delade tabeller Kapslade delade tabeller stöds inte. Alla tabeller nedströms från en delad tabell (en tabell med flera inkommande relationer) kan bara ha en inkommande relation. ![modell som inte stöds med en kapslad delad tabell](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_build_nestedshared.png) Stöds inte. Tabell T är nedströms från en delad tabell och kan inte ta emot ytterligare en inkommande relation. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Bygga en trädkarta Använd trädkartor för att visa data i kapslade rektanglar. Dimensioner används för att definiera trädkartans struktur och mätvärden används för att definiera de individuella rektanglarnas storlek eller färg. Trädkartor är en relativt enkel visualisering av data som kan ge insikter i ett visuellt attraktivt format. De grundläggande byggstenarna för en trädkarta är följande: - **Markeringstyp**: Automatisk eller fyrkantig - **Färg**: Dimension eller Mätvärde - **Storlek**: Mätvärde - **Etikett** eller Detalj: Dimension(er) Följ stegen nedan om du vill skapa en trädkarta som visar sammanlagda försäljningssummor för en rad produktkategorier. 1. Anslut till Superstore\-datakällan (om det behövs kan du ladda ner den från [Tableau Public-sidan med exempeldata](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)). 2. Dra dimensionen Underkategori till Kolumner. En horisontell axel visas som innehåller produktkategorier. 3. Dra mätvärdet Försäljning till Rader. Tableau aggregerar mätvärdet som en summa, skapar en lodrät axel och visar ett stapeldiagram, vilket är standard när det finns en dimension på hyllan Kolumner och ett mätvärde på hyllan Rader. 4. Klicka på Visa mig i verktygsfältet och välj sedan diagramtypen träddiagram. ![Ett verktyg för att välja diagram som framhäver diagramtypen trädkarta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tree_1.png) Tableau visar följande trädkarta: ![En trädkarta visar försäljningen för olika underkategorier med kontorsmaterial och framhäver telefoner och stolar som bästsäljare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tree_2_10.0.png) I denna trädkarta bestäms både storleken på rektanglarna och deras färg av värdet på Försäljning – ju större försäljningssumma för varje kategori, desto mörkare och större låda. 5. Dra dimensionen Sändningstyp till Färg på kortet Markeringar. I den resulterande vyn bestämmer Sändningstyp färgen på rektanglarna och sorterar dem i fyra separata områden. Försäljning avgör storleken på rektanglarna: ![Ett trädkarta som visar försäljningen för olika produktunderkategorier.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tree_3_10.0.png) 6. Försök med ett annat alternativ för att ändra trädet: Klicka på knappen **Ångra** för att ta bort Sändningstyp från vyn. 7. Dra mätvärdet Vinst till Färg på kortet Markeringar. Nu bestämmer Vinst färgen på rektanglarna och Försäljning bestämmer storleken: ![En trädkarta som visar produktunderkategorier efter deras totala vinst.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tree_4_10.0.png) Storlek och Färg de viktigaste elementen i trädkartor. Du kan placera mätvärden på Storlek och Färg. Mätvärden på andra platser har ingen effekt. Trädkartor kan rymma valfritt antal dimensioner, inklusive en eller till och med två i Färg. Men ytterligare fler dimensioner leder bara till att kartan fördelas i ett allt större antal mindre rektanglar. Information om hur du placerar två dimensioner i Färg i en trädkarta finns i [Exempel – flera fält i färg](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties_color_ex1.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Bygga ett Gantt-schema Använd Gantt-scheman för att visa varaktigheten av händelser eller aktiviteter. I ett Gantt-schema visar varje enskild markering (vanligtvis en stapel) en varaktighet. Du kan till exempel använda ett Gantt-schema för att visa ett produktutbuds genomsnittliga leveranstid. De grundläggande byggstenarna för ett Gantt-schema är följande: - **Markeringstyp**: automatisk eller Gantt. Mer information om Gantt-markeringstypen finns i [Gantt-stapelmarkering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_marktypes.htm#GanttBarMark). - **Hyllan kolumner**: datum- eller tidsfält (kontinuerligt mätvärde) - **Hyllan Rader**: en eller flera dimensioner - **Storlek**: kontinuerligt mätvärde Följ dessa steg om du vill skapa ett Gantt-schema som visar hur många dagar som i genomsnitt passerar mellan beställningsdatum och leveransdatum: 1. Anslut till **Superstore**\-datakällan (om det behövs kan du ladda ner den från [Tableau Public-sidan med exempeldata](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)). 2. Dra dimensionen Orderdatum till Kolumner. Tableau aggregerar datumen efter år och skapar kolumnrubriker med etiketter för åren. 3. I kolumnhyllan klickar du på listrutepilen År (orderdatum) och väljer sedan Veckonummer. ![Snabbmenyn för dimensioner.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/gantt_5.png) Kolumnrubrikerna ändras. Enskilda veckor anges med markeringar eftersom det finns 208 veckor under en fyraårsperiod, vilket är för många att visa som etiketter i vyn. ![Ett Gantt-diagram som visar veckan för orderdatumet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/gantt_6.png) 4. Dra dimensionerna för underkategori och sändningstyp till hyllan Rader. Släpp sändningstyp till höger om underkategorin. Detta bygger en hierarki av dimensioner på två nivåer längs den vänstra axeln. ![Ett Gantt-diagram som visar fördelningen av sändningstyp per underkategori över tid.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/gantt_7_762x466.png) Därefter kommer vi att storleksanpassa markeringarna efter intervallets längd mellan orderdatumet och sändningsdatumet. Om du vill göra detta skapar du ett beräknat fält för att fånga det intervallet. 1. Klicka på Analys > Skapa beräknat fält i verktygsfältet. Du kan också högerklicka (Control-klicka på Mac) på valfritt fält i rutan Data och välja Skapa \> Beräknat fält. 2. I beräkningsdialogrutan namnger du det beräknade fältet OrderUntilShip. 3. I formelrutan anger du följande formel och klickar sedan på OK: `DATEDIFF('day',[Order Date],[Ship Date])` Formeln skapar ett anpassat mätvärde som fångar skillnaden mellan orderdatum och leveransdatum i dagar. 4. Dra mätvärdet OrderUntilShip till Storlek på kortet Markeringar. Standardaggregationen för OrderUntilShip är Summa, men i detta fall är det mer logiskt att ta ett genomsnitt av värdena. 1. Högerklicka (Control-klicka på Mac) på fältet SUMMA(OrderUntilShip) på kortet Markeringar och välj sedan Mätvärde (summa) \> Genomsnitt. ![Ett fälts snabbmeny där mätvärdet ändras från Summa till Genomsnitt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/gantt_9.png) Vyn börjar skapas. Men det finns för många markeringar inklämda i vyn. ![Ett Gantt-diagram som visar orderdatum efter underkategori och sändningstyp.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/gantt_10.png) Vi kan göra våra data mer läsbara genom att filtrera ner till ett mindre tidsfönster. 1. Håll ned Ctrl-tangenten (Alternativ-tangenten på Mac) och dra fältet Vecka(orderdatum) från hyllan Kolumner till hyllen Filter. Genom att hålla nere Ctrl-tangenten (eller Alternativ-tangenten), talar du om för Tableau att du vill kopiera fältet till den nya platsen, med de anpassningar du har lagt till, utan att ta bort det från den gamla platsen. 2. Välj Datumintervall i dialogrutan Filtrera fält och klicka sedan på Nästa. 3. Ställ in intervallet till ett tremånadersintervall, till exempel 2021-01-01 till 2021-03-31, och klicka sedan på OK. Det kan vara svårt att få det exakta datumet med hjälp av skjutreglagen – det är lättare att bara skriva in de siffror du vill ha direkt i datumrutorna eller använda kalendern för att välja datum. ![En dialogruta för datumfiltrering där du kan filtrera efter datumintervall, startdatum, slutdatum eller särskilda datumfilter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/gantt_1.png) 4. Dra dimensionen Sändningstyp till Färg på kortet Markeringar. Nu visar din vy dig all slags information om eftersläpningen mellan ordertider och sändningstider. ![Ett Gantt-diagram som visar försändelsevolymen efter sändningstyp och underkategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/gantt_13.png) Till exempel kan du se vilka sändningstyper som är mer benägna att utsättas för fördröjningstider, om fördröjningstiderna varierar beroende på kategori och om fördröjningstiderna är konsekventa över tid. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Bygga med densitetsmarkeringar (termisk karta) Använd ett densitetsdiagram för att visualisera mönster eller trender i täta data med många överlappande markeringar. I Tableau görs detta genom att överlappande markeringar grupperas och färgkodas baserat på antalet markeringar i gruppen. Värmekartor hjälper dig att identifiera platser med fler eller färre datapunkter. I Tableau kan du skapa ett diagram med hjälp av densitetsmarkeringen genom att placera minst ett kontinuerligt mätvärde på hyllan Kolumner och minst en dimension eller ett mätvärde på hyllan Rader (eller tvärtom). Lägg sedan till ett fält i kortet Markeringar. **Obs**! Densitetsdiagram fungerar bäst när de används med datakällor som innehåller många datapunkter. De grundläggande byggstenarna för ett densitetsdiagram är följande: - **Markeringstyp**: Densitet - **Hyllorna Rader och Kolumner**: Minst ett kontinuerligt mätvärde och minst ett mätvärde eller en dimension - **Kortet Markeringar**: Minst ett kontinuerligt mätvärde Densitetsdiagram använder markeringstypen Densitet. Tableau använder den automatiska markeringstypen som standard. För att visa hur densitetsdiagram kan göra det lättare att förstå överlappande markeringar i Tableau börjar vi med ett punktdiagram med många markeringar och återskapar det som ett densitetsdiagram. Om du vill använda ett densitetsdiagram för att visa ordrar efter datum gör du så här: 1. Öppna datakällan **Globala indikatorer** från avsnittet **Sparade datakällor** på startskärmen. ![En lista över sparade datakällor med Globala indikatorer vald.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/density_world.png) 2. Dra **Spädbarnsdödlighet** till hyllan Kolumner från mappen Hälsa. I Tableau aggregeras mätvärdet som en summa och en vågrät axel skapas. 3. Dra **Förväntad livslängd för kvinnor** till hyllan **Rader**. Nu har du ett punktdiagram med en markering. ![ett punktdiagram med en markering](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/density_onepoint.png) 4. Både Spädbarnsdödlighet och Förväntad livslängd aggregeras som en **Summa** i stället för ett genomsnitt. Högerklicka på båda dessa mätvärden för att ändra Mätvärde (Summa) till **Genomsnitt**. ![menyn Mätvärde (summa)](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/density_average.png) 5. Dra dimensionen **Land/region** till **Detalj** på kortet Markeringar. Nu visas betydligt fler markeringar i vyn. Antalet markeringar i vyn är nu lika med antalet distinkta länder i den här datauppsättningen. Om du hovrar över en markering kan du se landets namn, förväntad livslängd för kvinnor och spädbarnsdödlighet. ![ett punktdiagram med ett verktygstips](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/density_circlemarks.png) Vi har nu skapat ett grundläggande punktdiagram, men det finns massor av överlappande markeringar i vyn och det är svårt att se där markeringarna är som tätast. 6. På kortet **Markeringar** väljer du **Densitet** på menyn för att ändra det här punktdiagrammet till ett densitetsdiagram. I Tableau skapas densitetsdiagrammet genom att markeringarna placeras ovanpå varandra, i så kallade kärnor, som sedan färgkodas där de överlappar varandra. Ju fler överlappande datapunkter, desto intensivare är färgen. ![Ett punktdiagram som visar korrelationen mellan genomsnittlig spädbarnsdödlighet och genomsnittlig förväntad livslängd för kvinnor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/density_bluedensity.png) I Tableau används en blå färgpalett som standard, men du kan välja mellan tio densitetsfärgpaletter eller någon av de befintliga färgpaletterna. 7. Välj **Färg** på kortet **Markeringar** och välj **Densitet – ljust flerfärgat** på menyn. ![färgalternativ för densitetsmarkeringar](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/density_colorpalette.png) Namnen på färgpaletterna anger om de är utformade för att användas i diagram med mörk eller ljus bakgrund. Eftersom vårt diagram har en ljus bakgrund valde vi en ljus palett. Detta ändrar färgpaletten i ditt diagram. Mer koncentrerade områden visas i rött medan områden utan överlappande markeringar visas i grönt. **Obs!** Färgförklaringar är inte tillgängliga för densitetsmarkeringar. 8. Använd intensitetsreglaget på menyn Färg för att öka eller minska klarheten för densitetsmarkeringarna. Om du till exempel ökar intensiteten (eller klarheten) sänks gränsen för punkter med max värme i data så att fler visas. ![En färgpalett för densitet som används på en visualisering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/density_colors.gif) 9. Välj **Storlek** på kortet Markeringar för att justera storleken på densitetens kärna. ![Öka storleken på markeringen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/kernel.gif) Mer information finns i [Ändra typ av markering i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_marktypes.htm) och [Skapa termiska kartor som visar trender eller densitet i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_howto_heatmap.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Copyright © 2026 Salesforce, Inc. och dess licensgivare. Med ensamrätt. Ytterligare information om Tableaus upphovsrätter, patent och varumärken finns på [www.tableau.com/sv-se/ip](http://tableau.com/sv-se/ip). Information om tredjepartskod som distribueras med programvaran finns i slutanvändaravtalet för Tableau Software. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Creators: Ansluta till data på webben Innan du kan skapa en arbetsbok och bygga en vy på webben för att analysera data på webben, måste du ansluta till dessa data. Tableau har stöd för anslutning till datakällor på webben som publiceras via Tableau Desktop eller ansluter till data direkt via Tableau Cloud, Tableau Server eller Tableau Public. Från och med 2019.3 ingår Tableau Catalog som en del av Data Management\-utbudet för Tableau Server och Tableau Cloud. När Tableau Catalog är aktiverat i en miljö kan du, förutom att navigera och ansluta till data från Explore, navigera och ansluta till fler typer av data såsom databaser och tabeller från Tableau Catalog. Se ”Om Tableau Catalog” i hjälpen för [Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/dm_catalog_overview.htm) eller [Tableau Online](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/dm_catalog_overview.htm) för mer information om Tableau Catalog. Från och med version 2021.4 innehåller Data Management virtuella anslutningar, en central åtkomstpunkt för data. Mer information finns i ”Om virtuella anslutningar och datapolicyer” i hjälpen för [Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/dm_vconn_overview.htm) eller [Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/dm_vconn_overview.htm). ## Öppna sidan Anslut till data På webben använder du sidan Anslut till data för att komma åt data som du vill ansluta till. När du har loggat in på Tableau Server eller Tableau Cloud kan du öppna den här sidan på två sätt: - Start \> Ny > Arbetsbok - Utforska > Ny > Arbetsbok Om du befinner dig på Tableau Public kan du öppna den här sidan från din utvecklarprofil: - Min profil \> Skapa en visualisering I dialogrutan Ansluta till data visas en rullningsbar lista över blandat innehåll som är populärt. Om du har en Data Management\-licens kan du ansluta till data med en virtuell anslutning. Om du har Data Management med Tableau Catalog aktiverat kan du även ansluta till extern resurser såsom databaser, filer och tabeller. I det responsiva sökfältet visas en lista med förslag som uppdateras när du skriver in text. Filtrera sökresultat per typ av data, certifieringsstatus eller andra filter som beror på typen av data som har valts. Vissa typer av data kan till exempel låta dig filtrera baserat på taggar, anslutningstyp, datakvalitetsvarningar eller andra kriterier. Äldre versioner av dialogrutan ser något annorlunda ut och fungerar något annorlunda, men den övergripande funktionen är snarlik. ![Ansluta till data i Tableau Cloud med alternativ för att ansluta till datakällor, virtuella anslutningar, databaser och filer eller tabeller.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/connect_to_data.png) På sidan Anslut till data beror flikarna du ser på den produkt du har. På Tableau Server väljer du bland följande flikar för att ansluta till data: På den här platsen, Filer och Kopplingar. ### Ansluta till data på den här platsen 1. Välj På den här platsen för att bläddra eller söka efter publicerade datakällor. 2. Välj datakälla under Namn och klicka på knappen Anslut. **Obs!** Om du har Data Management kan du, förutom att ansluta till datakällor, använda På den här platsen för att ansluta till data via en virtuell anslutning. När Tableau Catalog är aktiverat kan du också ansluta till databaser, filer och tabeller. ### Ansluta till filer Tableau stöder uppladdning av Excel-format, format för textbaserade datakällor (.xlsx, .csv, .tsv) och rumsliga filformat som bara kräver en enda fil (.kml, .geojson, .topojson, .json, samt Esri-shapefilsdata och geodatabaser i Esri-filformat som packas i en .zip-fil) direkt i din webbläsare. På fliken Filer i rutan Anslut till data kan du ansluta till en fil genom att dra den till och släppa den i fältet eller genom att klicka på Ladda upp från dator. Den maximala filstorleken du kan ladda upp är 1 GB. ### Använda kopplingar På fliken Kopplingar kan du ansluta till data som finns i en molndatabas eller på en server på ditt företag. Du måste ange anslutningsinformation för varje enskild anslutning som skapas. För de flesta dataanslutningar måste till exempel ett servernamn och inloggningsuppgifter anges. [Kopplingar som stöds](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/exampleconnections_overview.htm) innehåller information om hur du ansluter Tableau till var och en av dessa kopplingstyper för att ställa in din datakälla. Om du inte ser den koppling som du behöver på fliken Kopplingar, kan du ansluta till data via Tableau Desktop och publicera din datakälla till Tableau Cloud eller Tableau Server för webbredigering. Läs mer om hur du gör detta i [Publicera en datakälla](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/publish_datasources.htm) i Tableau Desktop. När Tableau framgångsrikt ansluter till dina data öppnas sidan Datakälla så att du kan förbereda data för analys och börja bygga din vy. Mer information finns i [Creators: Förbereda data på webben](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/creator_data_prep.htm). #### Tableau Server-kopplingar

Actian Matrix*

Alibaba AnalyticDB för MySQL‡

Alibaba Data Lake Analytics‡

Alibaba MaxCompute‡

Amazon Athena‡

Amazon Aurora för MySQL‡

Amazon EMR Hadoop Hive‡

Amazon Redshift‡

Apache Drill‡

Aster-databas*

Azure Data Lake Storage Gen2‡

Box‡

Cloudera Hadoop‡

Databricks‡

Datorama by Salesforce‡

Denodo‡

Dremio by Dremio‡

Dropbox‡

Esri Connector‡

Exasol‡

Google BigQuery**‡

Google BigQuery JDBC**‡

Google Cloud SQL‡

Google Drive‡

Impala‡

Kognito*

Kyvos‡

Hortonworks Hadoop Hive

IBM BigInsights

IBM DB2‡

IBM PDA (Netezza)*

Kyvos‡

MariaDB‡

MarkLogic*

Microsoft Azure SQL Database‡

Microsoft Azure Synapse Analytics‡

Microsoft SQL Server‡

MonetDB*

MongoDB BI Connector‡

MySQL‡

OData‡

OneDrive‡

Oracle‡

Pivotal Greenplum-databas‡

PostgreSQL‡

Progress OpenEdge*

Presto‡

Qubole Presto‡

SAP HANA (endast för virtuella anslutningar)‡

SAP Sybase ASE*

SAP Sybase IQ*

Salesforce‡

SharePoint-listor‡

SingleStore (tidigare MemSQL)‡

Snowflake‡

Spark SQL‡

Teradata***‡

Vertica‡

\*Ej tillgängligt på Linux-servrar. \*\*Google BigQuery kräver OAuth när datakällor skapas från webben. Läs mer om hur serveradministratörer kan [konfigurera OAuth för Google.](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/config_oauth_google.htm) \*\*\*Teradatas webbredigering har för närvarande inte stöd för funktionaliteten frågemärkning (”query banding”). Mer information finns i avsnittet: [Teradata](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/examples_teradata.htm). ‡Stöder virtuella anslutningar om du har Data Management. Se [Om virtuella anslutningar och datapolicyer](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/dm_vconn_overview.htm) i Tableau Server-hjälpen för mer information. #### Tableau Catalog Kopplingar som stöds Tableau Catalog stöder upprättande av anslutning med en delmängd av de datakopplingar som Tableau Server stöder. Om en datakälla, databas, fil eller tabell är gråmarkerad kan du inte ansluta från Tableau Server. Förutsatt att du har rätt behörigheter kan du emellertid ansluta från rutan Anslut i Tableau Desktop. På Tableau Cloud väljer du från följande flikar för att ansluta till data: På den här platsen, Filer, Kopplingar och Mall för instrumentpanel. ### Ansluta till data på den här platsen 1. Välj På den här platsen för att bläddra eller söka efter publicerade datakällor. 2. Välj datakälla under Namn och klicka på knappen Anslut **Obs!** Om du har Data Management kan du, förutom att ansluta till datakällor, använda På den här platsen för att ansluta till data via en virtuell anslutning. När Tableau Catalog är aktiverat kan du också ansluta till databaser, filer och tabeller. ### Ansluta till filer Med Tableau kan du ladda upp Excel-datakällor och textbaserade datakällor (.xlsx, .csv eller .tsv) direkt till webbläsaren. På fliken Filer i rutan Anslut till data kan du ansluta till en Excel-fil eller textfil genom att dra filen till och släppa den i fältet eller klicka på Ladda upp från dator. Den maximala filstorleken du kan ladda upp är 1 GB. ### Använda kopplingar På fliken Kopplingar kan du ansluta till data som finns i en molndatabas eller på en server på ditt företag. Du måste ange anslutningsinformation för varje enskild anslutning som skapas. För de flesta dataanslutningar måste till exempel ett servernamn och inloggningsuppgifter anges. Information om hur du kopplar Tableau till data med hjälp av kopplingar finns i avsnittet [Kopplingar som stöds](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/exampleconnections_overview.htm). Om du inte ser den koppling som du behöver på fliken Kopplingar, kan du ansluta till data via Tableau Desktop och publicera din datakälla till Tableau Cloud eller Tableau Server för webbredigering. Läs mer om hur du gör detta i [Publicera en datakälla](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/publish_datasources.htm) i Tableau Desktop. **Obs!** Om du inte kan ansluta till dina data från Tableau Cloud kontrollerar du om databasen är allmänt tillgänglig. Tableau Cloud kan endast ansluta till data som är tillgängliga från det offentliga internet. Om dina data ligger på ett privat nätverk kan du ansluta med Tableau Bridge. Mer information finns i [Utgivare: Använda Tableau Bridge för att hålla Tableau Cloud-data uppdaterade](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/qs_refresh_local_data.htm). #### Tableau Cloud-kopplingar

Alibaba AnalyticsDB för MySQL‡

Alibaba Data Lake Analytics‡

Amazon Athena‡

Amazon Aurora för MySQL‡

Amazon EMR Hadoop Hive‡

Amazon Redshift‡

Apache Drill‡

Azure Data Lake Storage Gen2‡

Azure Synapse Analytics (SQL Server-kompatibelt)

Box‡

Cloudera Hadoop‡

Databricks‡

Datorama by Salesforce‡

Denodo‡

Dremio by Dremio‡

Dropbox*‡

Esri Connector‡

Exasol‡

Google BigQuery*‡

Google Cloud SQL (MySQL-kompatibelt)‡§

Google Drive‡

Hortonworks Hadoop Hive

Impala‡

Kyvos‡

MariaDB‡

Microsoft Azure SQL Database‡

Microsoft Azure Synapse Analytics‡

Microsoft SQL Server‡

MongoDB BI Connector‡

MySQL‡

OData‡

OneDrive*‡

Oracle‡

Pivotal Greenplum-databas‡

PostgreSQL‡

Presto‡

Qubole Presto‡

Salesforce‡

SAP HANA (endast för virtuella anslutningar)‡

SharePoint-listor‡

SingleStore (tidigare MemSQL)‡

Snowflake‡

Spark SQL‡

Teradata**‡

Vertica‡

\*Mer information om hur du använder OAuth 2.0-standarden för Google BigQuery-, OneDrive- och Dropbox-anslutningar i Tableau Cloud finns i [OAuth-kopplingar](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/protected_auth.htm). \*\*Teradatas webbredigering har för närvarande inte stöd för funktionaliteten frågemärkning (”query banding”). Mer information finns i avsnittet: [Teradata](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/examples_teradata.htm). ‡Stöder virtuella anslutningar om du har Data Management. Se [Om virtuella anslutningar och datapolicyer](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/dm_vconn_overview.htm) i hjälpen för Tableau Cloud för mer information. §Tableau Cloud stöder inte SSL med Google Cloud SQL. #### Tableau Catalog Kopplingar som stöds Tableau Catalog stöder upprättande av anslutning med en delmängd av datakopplingar som Tableau Cloud stöder. Om en datakälla, databas, fil eller tabell är gråmarkerad kan du inte ansluta från Tableau Cloud. Förutsatt att du har rätt behörigheter kan du emellertid ansluta från rutan Anslut i Tableau Desktop. ### Använda mall för instrumentpanel På Tableau Cloud kan du utveckla och analysera data från LinkedIn Sales Navigator, Oracle Eloqua, Salesforce, ServiceNow ITSM och QuickBooks Online med hjälp av Mall för instrumentpanel. På fliken Mall för instrumentpanel väljer du ett alternativ i listan över färdiga designer och klickar sedan på Använd instrumentpanel. Mer information finns i[Mall för instrumentpanel för molnbaserade datakällor](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/starters.htm). ### Webbredigering med Tableau Bridge När du redigerar datavyer eller arbetar direkt på webben via Tableau Cloud har Tableau Bridge fullt stöd för frågor i en mängd olika databaser och molndatamiljöer: - **Namngivna kopplingar**: Du kan upprätta helt nya dataanslutningar direkt under webbredigeringssessioner för alla namngivna kopplingar som stöds och som visas i rutan för Tableau Cloud-anslutning. - **Icke-namngivna/allmänna kopplingar**: Webbredigering är helt kompatibelt med vissa icke-namngivna databaskopplingar när du ändrar innehåll som redan hänvisar till en funktionell, befintlig Bridge-baserad arkitektur. Detta omfattar följande: - Alternativet Redigera datakälla kanske inte är tillgängligt för alla icke-namngivna anslutningar. - Redigera en inbäddad datakälla i en befintlig, fungerande molnarbetsbok. Tableau stöder inte redigering av publicerade datakällor via webbredigering i alla scenarier. Begränsningarna är följande: - Alternativet **Redigera datakälla** kan vara otillgängligt för publicerade datakällor som använder icke-namngivna (generiska) kopplingar. Knappen visas nedtonad. - Det finns för närvarande inte stöd för redigering av publicerade livedatakällor som innehåller flera anslutningar till Bridge-datakällor, och eventuella försök leder till fel. Mer information finns i [Anslutningar med Bridge](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/to_sync_local_data.htm). På Tableau Public kan du ansluta till data genom att ladda upp en fil som stöds. ### Ansluta till filer Med Tableau kan du ladda upp Excel-datakällor och textbaserade datakällor (.xlsx, .csv eller .tsv) direkt till webbläsaren. På fliken Filer i rutan Anslut till data kan du ansluta till en Excel-fil eller textfil genom att dra filen till och släppa den i fältet eller klicka på Ladda upp från dator. Den maximala filstorleken du kan ladda upp är 1 GB. Om du inte har någon datauppsättning kan du kolla in de kostnadsfria [provdatauppsättningarna](https://public.tableau.com/sv-se/s/resources?qt-overview_resources=1#qt-overview_resources) på Tableau Public-webbplatsen. ### Använda kopplingar På fliken Kopplingar kan du ansluta till data som finns i en molndatabas. Du måste ange anslutningsinformation för varje enskild anslutning som skapas. För de flesta dataanslutningar måste du till exempel ange inloggningsuppgifter. Information om hur du kopplar Tableau till data med hjälp av kopplingar finns i avsnittet [Kopplingar som stöds](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/exampleconnections_overview.htm). Om du inte ser den koppling som du behöver på fliken Kopplingar kan du ansluta till data via Tableau Desktop och skapa ett dataextrakt. **Obs!** Om du inte kan ansluta till dina data från Tableau Public kontrollerar du om databasen är offentligt tillgänglig. Tableau Public kan endast ansluta till data som är tillgängliga från det offentliga internet. #### Tableau Public-kopplingar

Google Drive

OData

## När du har anslutit När Tableau ansluter till dina data öppnas sidan Datakälla så att du kan förbereda data för analys och börja bygga din vy. Mer information finns i [Creators: Förbereda data på webben](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/creator_data_prep.htm). ## Håll data uppdaterade i webbredigeringen **Uppdatera uppladdade filer i Tableau Cloud eller Tableau Server**: Om du manuellt laddar upp en fil (Excel eller text) för webbredigering kan Tableau inte uppdatera filen automatiskt. För att uppdatera dina data väljer du ”Redigera anslutning” för att ladda upp en ny version av filen. Gå till din visualisering i Tableau Public och klicka på Begär uppdatering. Du kan också hålla data uppdaterade automatiskt genom att välja ”Keep this data in sync” (Håll dessa data synkroniserade) i Tableau Desktop Public Edition. **Uppdatera filbaserade publicerade datakällor i Tableau Cloud**: Om du har en publicerad datakälla i Tableau Cloud (publicerad via Tableau Desktop) som använder filbaserade data kan du hålla denna uppdaterad med hjälp av Tableau Bridge. Mer information finns i [Expandera alternativ för dataaktualitet genom att använda Tableau Bridge](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/to_sync_local_data.htm). Alla scenarier har inte stöd för redigering av publicerade datakällor via webbredigering. Begränsningarna är följande: - Alternativet Redigera datakälla är inte tillgängligt för publicerade datakällor som använder kopplingar utan namn (allmänna). Knappen kan vara nedtonad. - Om du redigerar en publicerad livedatakälla – oavsett om den skapats via webbredigering eller publicerats från Tableau Desktop – kan det orsaka ett anslutningsfel. Tableau Cloud kan försöka göra en direktanslutning till databasen i stället för att dirigera via Bridge, vilket kan leda till att begäran misslyckas. - Redigering av publicerade livedatakällor som innehåller flera anslutningar till Bridge-datakällor stöds inte just nu och kommer att ge upphov till fel. Förstå fel vid webbredigering med Bridge De felmeddelanden som visas vid webbredigeringsfel anger inte alltid tydligt om ett problem är Bridge-relaterat eller inte. Vanliga scenarier och vad de innebär: - Ett timeoutfel i nätverket eller vid inloggningen (till exempel ”A network-related or instance-specific error has occurred” (Ett nätverksrelaterat eller instansspecifikt fel har inträffat) eller ”Login timeout expired” (Tidsgränsen för inloggning har nåtts)) kan tyda på att Tableau Cloud återgick till ett direktanslutningsförsök i stället för att dirigera via Bridge. Kontrollera att Bridge-klienten är ansluten och tilldelad rätt pool. - Ett fel av typen NO\_POOLED\_AGENTS\_ASSIGNED\_NAMED\_POOL anger att inga Bridge-agenter har tilldelats den namngivna pool som konfigurerats för platsen. Tilldela en aktiv Bridge-klient för att lösa detta. - Om knappen Redigera datakälla är nedtonad använder datakällan en icke-namngiven koppling som för närvarande saknar stöd för redigering via webbredigering. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Dataaggregering i Tableau I Tableau kan du aggregera mätvärden eller dimensioner, även om det är vanligare att aggregera mätvärden. När du lägger till ett mätvärde i vyn används som standard en aggregering på värdet. Vilken typ av aggregering som tillämpas beror på vyns sammanhang. ## Ändra aggregering av ett mätvärde i vyn När du lägger till ett mätvärde till vyn aggregeras värdena automatiskt av Tableau. Summa, genomsnitt och median är vanliga aggregeringar. En fullständig lista finns i [Lista över fördefinierade aggregeringar i Tableau](#AggFuncs). Den aktuella aggregeringen visas som en del av mätvärdets namn i vyn. Till exempel blir Försäljning SUM(Försäljning). Alla mätvärden har en standardaggregering som ställs in av Tableau när du ansluter till en datakälla. Du kan visa eller ändra standardaggregeringen för ett mätvärde. Se [Ange standardaggregering för ett mätvärde](#DefaultAgg). Du kan endast aggregera mätvärden med Tableau för relationella datakällor. Flerdimensionella datakällor innehåller data som redan har aggregerats. I Tableau stöds flerdimensionella datakällor bara i Windows. Du kan ändra aggregeringen av ett mätvärde i vyn från dess snabbmeny: ![En bild som visar hur du ändrar aggregeringen av ett mätvärde med hjälp av fältets snabbmeny.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_agg2.png) ## Aggregera dimensioner Du kan aggregera en dimension i vyn som Minst, Högst, Antal eller Antal (distinkt). När du aggregerar en dimension kan du skapa en ny tillfällig kolumn för mätvärden, så att dimensionen faktiskt får mätvärdets egenskaper. ![En bild som visar hur du aggregerar en dimension med hjälp av alternativen i fältets snabbmeny.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_agg4.png) Ett annat sätt att visa en dimension på är att behandla den som ett attribut genom att välja Attribut i snabbmenyn för dimensionen. Aggregeringen Attribut har flera användningsområden: - Den kan säkerställa en konsekvent detaljnivå när du kombinerar flera olika datakällor. - Den kan tillhandahålla en metod för att aggregera dimensioner vid tabellberäkningar, som kräver ett aggregeringsuttryck. - Den kan förbättra frågeprestandan, då den beräknas Tableau beräknar Attribut med följande formel: `IF MIN([dimension]) = MAX([dimension]) THEN MIN([dimension]) ELSE "*" END` Formeln beräknas i Tableau efter att data har hämtats från den inledande frågan. Asterisken (\*) är en visuell indikator för en särskild typ av null-värde som uppstår när det finns flera värden. Mer information om asterisken finns i [Felsöka kombinerade data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multipleconnections_troubleshooting.htm). Här ges ett exempel på hur Attribut används i en tabellberäkning. I tabellen visas försäljning efter marknad, marknadsstorlek och delstat. Anta att du vill beräkna hur stor andel av den totala försäljningen som varje delstat bidrog med. När du lägger till en snabb tabellberäkning av procent av totalvärde (se [Snabba tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_quick.htm)), som gör en beräkning för Län, görs beräkningen inom det röda området. Detta beror på att dimensionen Marknadsstorlek partitionerar data. ![En tabell som visar försäljningssiffror i dollar för små och stora marknader i flera amerikanska delstater. De stora marknaderna i den östra regionen (Florida, Massachusetts och New York) är markerade tillsammans med respektive försäljningssummor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/attribute1.png) När du aggregerar Marknadsstorlek som Attribut görs beräkningen inom Marknad (på följande bild i region Öst) och marknadsstorleken används enbart som en etikett. ![En tabell som visar försäljningssiffror i dollar för små och stora marknader i flera amerikanska delstater. De stora och små marknaderna i den östra regionen är markerade tillsammans med respektive försäljningssummor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/attribute2.png) ## Lista över fördefinierade aggregeringar i Tableau Ibland är det en bra idé att titta på numeriska data i ett aggregerat format, som en summa eller ett genomsnitt. De matematiska funktionerna som genererar aggregerade data kallas aggregeringsfunktioner. Aggregeringsfunktioner utför en beräkning på en uppsättning värden och returnerar ett enskild värde. Exempel: Ett mätvärde som innehåller värdena 1, 2, 3, 3, 4 aggregerade som en summa returnerar ett enskilt värde: 13. Eller om du har 3 000 försäljningstransaktioner för 50 produkter kanske du vill visa den totala försäljningen per produkt, så att du kan avgöra vilka produkter som ger högst intäkter. **Obs!** Om du använder flyttalsvärden med aggregeringar kan det ibland uppstå oväntade resultat. Mer information finns i [Förstå datatyper i beräkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_operators.htm#Data). Tableau tillhandahåller en uppsättning fördefinierade aggregeringar, som visas i tabellen. Du kan ange standardaggregering för alla mätvärden som inte är beräknade fält som i sin tur innehåller en aggregering, som `AVG([Discount])`. Se [Ange standardaggregering för ett mätvärde](#DefaultAgg). Du kan även ange aggregeringen för ett fält som redan finns i vyn. Mer information finns i [Ändra aggregering av ett mätvärde i vyn](#Measures).
AggregeringBeskrivningResultat för mätvärde som innehåller 1, 2, 2, 3
Attribut

Returnerar värdet för det givna uttrycket om det endast har ett enskilt värde för alla rader i gruppen. I annat fall visas en asterisk (*). Null-värden ignoreras. Den här aggregeringen är användbar vid aggregering av en dimension. Du ställer in ett mätvärde i vyn på den här aggregeringen genom att högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på mätvärdet och välja Attribut. Fältet ändras då så att texten ATTR visas:

Fältet Attribut för försäljning.

* 
DimensionReturnerar alla unika värden i ett mätvärde eller en dimension.3 värden (1, 2, 3)
SummaReturnerar summan av siffrorna i ett mätvärde. Null-värden ignoreras.1 värde (8)
GenomsnittReturnerar det aritmetiska medelvärdet för siffrorna i ett mätvärde. Null-värden ignoreras.1 värde (2)
Antal (distinkt)

Returnerar antalet unika värden i ett mätvärde eller en dimension. Vid tillämpning på en dimension skapar Tableau en ny tillfällig kolumn som är ett mätvärde eftersom resultatet av ett antal är ett nummer. Du kan räkna nummer, datum, booleska värden och strängar. Null-värden ignoreras alltid.

Den här aggregeringen är inte tillgänglig för följande typer av arbetsböcker:

  • Arbetsböcker som skapats före Tableau Desktop 8.2 och som använder Microsoft Excel- eller textfilsdatakällor.
  • Arbetsböcker som använder äldre anslutningar.
  • Arbetsböcker som använder Microsoft Access-datakällor.
1 värde (3)
MinstReturnerar det minsta numret i ett mätvärde eller en kontinuerlig dimension. Null-värden ignoreras.1 värde (1)
MaximaltReturnerar det största numret i ett mätvärde eller i det givna uttrycket baserat på en provgrupp. Null-värden ignoreras. Returnerar null om det finns färre än 2 medlemmar i urvalet som inte är null. Använd den här funktionen om data representerar ett urval av populationen.1 värde (3)
Standard- avvikelse (pop.)Returnerar standardavvikelsen för alla värden i det givna uttrycket, utifrån en ensidig population. Antar att dess argument består av hela populationen. Använd den här funktionen för stora urvalsstorlekar.1 värde (0,7071)
VariansReturnerar variansen för alla värden i det givna uttrycket baserat på ett urval. Null-värden ignoreras. Returnerar null om det finns färre än 2 medlemmar i urvalet som inte är null. Använd den här funktionen om data representerar ett urval av populationen.1 värde (0,6667)
Varians (pop.)Returnerar variansen för alla värden i det givna uttrycket baserat på ett partiskt urval. Antar att dess argument består av hela populationen. Använd den här funktionen för stora urvalsstorlekar.1 värde (0,5000)
Dela upp

Returnerar alla poster i den underliggande datakällan. Du kan dela upp alla mätvärden i vyn genom att välja Aggregera mätvärden på menyn Analys (så att kryssmarkeringen rensas).

Med Tableau kan du visa data i uppdelat format (endast relationella databaser). När data delas upp kan du visa de enskilda raderna för datakällan. Exempel: Du upptäcker att den totala försäljningen av gummiband uppgår till 14 600 dollar och vill se resultatet fördelat på enskilda försäljningstransaktioner. För att kunna svara på den här frågan måste du skapa en vy där enskilda datarader visas. Med andra ord måste du dela upp data (se Dela upp data). Ett annat sätt att se uppdelade data på är att visa underliggande data för hela eller delar av vyn. Mer information finns i Visa underliggande data.

4 värden (1, 2, 2, 3)
Du kan även definiera anpassade aggregeringar enligt beskrivningen i [Aggregera funktioner i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_aggregate_create.htm). Beroende på vilken typ av data du skapar tillämpar Tableau dessa aggregeringar på lämplig detaljnivå. Till exempel tillämpar Tableau aggregeringen på enskilda dimensionsmedlemmar (den genomsnittliga leveranstiden i region Öst) på alla medlemmar i en given dimension (den genomsnittliga leveranstiden i region Öst, Väst och Central) eller på dimensionsgrupper (den totala försäljningen för alla regioner och för alla marknader). ## Ange standardaggregering för ett mätvärde Du kan ange standardaggregering för alla mätvärden som inte är beräknade fält som i sin tur innehåller en aggregering, som `AVG([Discount])`. En standardaggregering är en föredragen beräkning för summering av ett kontinuerligt eller diskret fält. Standardaggregeringen används automatiskt när du drar ett mätvärde till en vy. Ändra standardaggregering: Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på ett mätvärde i rutan Data och välj Standardegenskaper > Aggregering och välj sedan ett av aggregeringsalternativen. ![En serie av snabbmenyval som börjar med att välja mätvärdet Budgetmarginal, följt av Standardegenskaper, Aggregering och Summa.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_agg_function.png) **Obs!** Du kan använda Tableau till att endast aggregera mätvärden med relationella datakällor. Flerdimensionella datakällor innehåller bara aggregerade data. Det går inte att ange standardaggregeringar för publicerade datakällor. Standardaggregeringen ställs in när datakällan först publiceras. [Skapa en lokal kopia](http://kb.tableau.com/articles/howto/edit-a-published-data-source?lang=sv-se) av den publicerade datakällan för att justera standardaggregeringen. ## Dela upp data När du lägger till ett mätvärde i vyn används som standard en aggregering på värdet. Denna standard styrs av inställningen Aggregera mätvärden på menyn Analys. Om du bestämmer dig för att du vill se alla markeringar i vyn på högsta möjliga detaljnivå kan du dela upp menyn. Att dela upp data innebär att Tableau visar en separat markering för varje datavärde i varje rad för datakällan. Dela upp alla mätvärden i vyn: - Avmarkera alternativet Analys > Lägg till användare till en plats. Om det redan är markerat klickar du på Aggregera mätvärden en gång för att avmarkera det. ![Menyn Analys med Aggregera mätvärden valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_agg3.png) När Aggregera mätvärden har markerats försöker Tableau som standard att aggregera mätvärden i vyn. Individuella radvärden från din datakälla aggregeras till ett enda värde (en enda markering) på detaljnivån i vyn. De olika tillgängliga aggregeringarna för ett mätvärde avgör hur de enskilda värdena samlas in. De kan adderas (SUM), räknas som ett genomsnitt (AVG) eller ställas in till ett högsta (MAX) eller lägsta (MIN) värde från de enskilda radvärdena. En fullständig lista över tillgängliga aggregeringar finns i [Lista över fördefinierade aggregeringar i Tableau](#AggFuncs). Detaljnivån avgörs av dimensionerna i vyn. Mer information om detaljnivå finns i [Så här påverkar dimensioner detaljnivån i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm#DimLOD). Det kan vara en bra idé att dela upp data för att analysera mätvärden som du vill använda både enskilt och beroende i vyn. Till exempel kanske du analyserar resultaten från en undersökning om produktnöjdhet med deltagarna ålder längs en axel. Du kan aggregera fältet Ålder för att avgöra deltagarnas genomsnittliga ålder eller dela upp data för att avgöra vilken åldersgrupp som var mest nöjd med produkten. Det kan vara användbart att dela upp data när du visar data som ett punktdiagram. Se [Exempel: Punktdiagram, aggregering och detaljnivå](#ExampleScatter). **Obs!** Om datakällan är mycket stor kan uppdelning av data leda till betydligt sämre prestanda. ## Exempel: Punktdiagram, aggregering och detaljnivå Om du placerar ett mätvärde på hyllan Rader och ett annat mätvärde på hyllan Kolumner ber du Tableau att jämföra två numeriska värden. I sådana fall väljer Tableau vanligtvis ett punktdiagram som standardvisualisering. Den inledande vyn är sannolikt en enskild markering som visar summan av alla värden för de två mätvärdena. Det beror på att du måste öka detaljnivån i vyn. [Börja bygga punktdiagrammet](#InitialView) [Använda dimensioner för att lägga till detaljer](#DimOnDetail) [Prova att lägga till fler fält till hyllan Rader och hyllan Kolumner](#RowColOpt2) [Prova att dela upp data](#TryDisAgg) ### Börja bygga punktdiagrammet Det finns ett antal olika sätt att lägga till detaljer på i ett vanligt punktdiagram. **Du kan använda dimensioner för att lägga till detaljer**, du kan lägga till fler fält till hyllorna Rader och Kolumner eller så kan du **dela upp data**. Du kan även använda en kombination av de här alternativen. I det här avsnittet tittar vi på de här alternativen med datakällan **Sample – Superstore**. Följ de här stegen för att skapa den inledande vyn: 1. Placera mätvärdet Försäljning på hyllan Kolumner. 2. Placera mätvärdet Vinst på hyllan Rader. Mätvärdena aggregeras automatiskt som summor. Standardaggregeringen (SUM) indikeras i fältnamnen. De värden som visas i verktygstipset visar summan av försäljning och vinst över alla rader i datakällan. ![Ett diagram som visar korrelationen mellan försäljning och vinst.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_agg10.png) Följ dessa steg för att använda dimensioner för att lägga till detaljer i vyn och dela upp data. ### Använda dimensioner för att lägga till detaljer Följ dessa steg för att utveckla punktdiagramsvyn du skapade genom att lägga till dimensioner som visar fler detaljnivåer. 1. Dra dimensionen Kategori till Färg på kortet Markeringar. Detta delar upp data i tre markeringar (en för varje dimensionsmedlem) som sedan kodas med färg. ![Ett diagram som visar korrelationen mellan försäljning och vinst, med en markör som hovrar över en datapunkt för att visa att den punkten representerar kategorin Kontorsmaterial, med en vinst på 122 491 USD och en försäljning på 719 047 USD.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_agg11.png) 2. Dra dimensionen Län till Detalj på kortet Markeringar. Nu visas betydligt fler markeringar i vyn. Antalet markeringar är likvärdigt antalet distinkta delstater i datakällan multiplicerat med antalet kategorier. ![Ett diagram som visar korrelationen mellan försäljning och vinst, med en markör som hovrar över en datapunkt som representerar kategorin Kontorsmaterial i delstaten New York, med en vinst på 25 994 USD och en försäljning på 90 020 USD.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_agg24.png) Även om fler markeringar visas nu är mätvärdena fortfarande aggregerade. Så oavsett om det finns en rad i datakällan där Delstat = North Dakota och Kategori = Möbler eller om det finns 100 sådana rader är resultatet alltid en markering. Kanske utvecklar den här processen vyn i en riktning som du tycker är användbar, eller kanske föredrar du att gå i en annan riktning. Du bestämmer vilka frågor som ska ställas. ### Prova att lägga till fler fält till hyllan Rader och hyllan Kolumner Återgå till den ursprungliga enmarkeringsvyn och följ de här stegen för att utveckla punktdiagramsvyn genom att lägga till fält till hyllorna Rader och Kolumner. 1. Dra dimensionen Län till hyllan Kolumner. Även om du släpper Kontinent till höger om SUM(Försäljning) flyttar Tableau det till vänster om SUM(Försäljning). Detta beror på att det inte går att infoga en dimension på en kontinuerlig axel. I stället visas en separat axel för varje dimensionsmedlem i vyn. ![En visualisering med Delstat och Sum (försäljning) på hyllan Kolumner och Sum (vinst) på hyllan Rader, samt ett diagram som visar försäljning jämfört med vinst per delstat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_agg26.png) 2. Dra dimensionen Segment till hyllan Rader. Du har nu en vy som ger en översikt över Försäljning och Vinst över delstater och kundsegment. Det kan vara intressant att hovra över markeringarna i vyn för att se verktygstips för olika segment: ![Ett diagram som visar korrelationen mellan försäljning och vinst, med en markör som hovrar över en datapunkt som representerar företagssegmentet i Arizona med en förlust på −789 USD och en försäljning på 11 736 USD.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_agg27.png) ### Prova att dela upp data Ett annat sätt att ändra det ursprungliga punktdiagrammet med en markering på så att fler markeringar visas är att dela upp data. Avmarkera alternativet Analys > Lägg till användare till en plats. Om det redan är markerat klickar du på Aggregera mätvärden en gång för att avmarkera det. ![Menyn Analys med Aggregera mätvärden valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_agg3.png) Det du gör är att dela upp data, då detta kommando är ett reglage som ursprungligen var aktivt (kryssrutan markerad). Tableau aggregerar data i vyn som standard. Nu ser du många markeringar, en för varje rad i den ursprungliga datakällan: ![Ett diagram som visar korrelationen mellan försäljning och vinst, med en markör som hovrar över en datapunkt som representerar en vinst på 328 USD och en försäljning på 8 188 USD.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_agg25.png) När du delar upp mätvärden ser du inte längre genomsnittet eller summan av värdena i raderna i datakällan. I stället visas en markering för varje rad i datakällan. Att dela upp data är ett sätt att titta på hela dataytan. Det är ett sätt som gör att du förstår formen på dina data och kan identifiera utstickare. I det här fallet visar vyn att det finns en konsekvent relation mellan försäljning och vinst, vilket indikeras av markeringslinjen som går i en 45-gradig vinkel. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Datatyper Alla fält i en datakälla har en datatyp. Datatypen anger vilken typ av information som lagras i fältet, t.ex. heltal (410), datum (2025-01-23) eller strängar (”Belgien”). Datatypen för ett fält visas i rutan **Data** med någon av ikonerna nedan. ## Ikoner för datatyp i Tableau
IkonDatatyp
Text- eller strängvärden.Textvärden (sträng)
Ikonen för datavärden.Datumvärden
Datum- och tidsvärden.Datum- och tidsvärden
Numeriska värden.Numeriska värden (heltal eller decimal)
Ikonen för sanna booleska värden.Booleska värden (endast relationella)
Ikonen för att den geografiska rollen tillämpas på fältet.Geografiska värden (används med kartor)
Bildroll (används med webbadresser för bilder)
Ikonen för klustergrupper.Klustergrupp (används med Hitta kluster i data)
Du kan ändra dataypen för ett fält antingen på sidan **Datakälla** eller i rutan **Data**. ## Ändra datatypen för ett fält på sidan Datakälla Ibland händer det att Tableau tolkar datatypen fel för ett fält. Till exempel kanske ett fält som innehåller datum tolkas som datatypen för heltal, i stället för datatypen för datum. Du kan ändra datatypen för ett fält som fanns i den ursprungliga datakällan (till skillnad från ett beräknat fält som skapats i Tableau) på sidan **Datakäll**a. 1. Klicka på ikonen för datatyp för fältet (se tabellen nedan). 2. Välj en ny datatyp i listrutan. ![En listrutemeny för datatyper, med alternativen Sträng och Standard markerade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datatype0.png) **Tips:** Det är viktigt att du ändrar datatypen innan du skapar ett extrakt. Annars kan det hända att dina data inte stämmer. Om ett fält med flyttal i den ursprungliga datakällan exempelvis tolkas som ett heltal av Tableau och du skapar extraktet innan du ändrar fältets datatyp, så blir precisionen i det resulterande flyttalsfältet i Tableau lägre. Information om hur du ändrar datatyp på sidan Datakälla finns i [Sidan Datakälla](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environment_datasource_page.htm). ## Ändra datatypen för ett fält i rutan Data Om du vill ändra datatypen för ett fält i rutan Data klickar du på ikonen till vänster om fältnamnet och väljer en ny datatyp i listrutan. ![En listrutemeny som visar datatyperna för ett fält, med sträng markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datatype2.png) ## Ändra datatypen för ett fält i vyn Om du vill ändra datatypen för ett fält i en vy högerklickar du på (Ctrl-klicka på Mac) fältet i rutan Data, väljer Ändra datatyp och väljer rätt datatyp i listrutan. ![En listrutemeny med Ändra datatyp, strängen och standardunderalternativen valda.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datatype1.png) **Obs!** Ibland har data i databasen högre precision än vad Tableau kan återge. När du lägger till sådana värden i vyn visas en varning om precisionen i det högra hörnet i statusfältet. Läs mer i avsnittet [Information på statusfältet](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environment_workspace.htm#StatusBar). ## Blandade datatyper i data från filer De flesta kolumner i en Microsoft Excel-, Microsoft Access- eller CSV-fil (kommaavgränsade värden) innehåller värden som hör till samma datatyp (booleska, datum, nummer eller text). När du ansluter till filen skapas automatiskt ett fält i relevant område i rutan Data för varje kolumn. Datum- och textvärden är dimensioner och nummer är mätvärden. Filer som du ansluter till kan dock innehålla kolumner med olika datatyper, t.ex. nummer och text eller nummer och datum. När du ansluter till filen mappas kolumnen med blandade värden till ett fält med en enda datatyp i Tableau. Det betyder att en kolumn som innehåller nummer och datum kan mappas till datatypen för nummer (och därför behandlas som ett mätvärde), eller till datatypen för datum (och följaktligen behandlas som en dimension i Tableau.) Tableau bestämmer hur kolumner med blandade värden ska mappas till datatyper baserat på datatyperna på de första 10 000 raderna i en Excel-datakälla, och de första 1 024 raderna i en CSV-datakälla. Om merparten av de första 10 000 raderna exempelvis är textvärden så mappas hela kolumnen med datatypen för text. **Obs!** Tomma celler genererar också kolumner med blandade värden eftersom de varken har text-, datum- eller nummerformat. När Tableau försöker avgöra datatypen för fälten och värdena i ett fält inte matchar datatypen så hanteras fältet på något av flera sätt, beroende på vilken datatyp det rör sig om. Till exempel kan fälten ibland fyllas med null-värden, som du ser i följande tabell: | Mappad datatyp | Så här behandlas andra datatyper i fältet: | | --- | --- | | Text | Datum och nummer behandlas som text. Null-värden skapas inte. | | Datum | Text behandlas som null-värden. Ett nummer behandlas som dagen i numerisk ordning från 1900-01-01. | | Nummer | Text behandlas som null-värden. Ett datum behandlas som antalet dagar sedan 1900-01-01. | | Booleskt | Text, datum och nummer behandlas som null-värden. | Om du får problem med fält som baseras på kolumner med blandade värden när du analyserar data, kan du göra något av följande: - Formatera tomma celler i den underliggande datakällan så att de matchar datatypen för kolumnen. - Skapa en ny kolumn som inte innehåller de blandade värdena. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Datauppsättningen Bookshop Datauppsättningen Bookshop skapades för Tableau Desktop 2020.2 för att visa upp relationer – de nya datamodelleringsfunktionerna för datakombinationer. ## Ladda ner filerna Du kan ladda ner rådata och börja bygga upp en egen datamodell från grunden. Du kan också ladda ner en av de färdiga datakällorna och börja analysera med relationer direkt. - Rådata (xlsx) - [Bookshop.xlsx](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/Bookshop.xlsx) – Rådata som en .xlsx-fil. - [BookshopLibraries.xlsx](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/BookshopLibraries.xlsx) – Extra bibliotekstabeller som introducerar många till många-relationer (innehåller endast de extra bibliotekstabellerna). - Paketerad datakälla (tdsx) - [Bookshop.tdsx](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/Bookshop.tdsx) – En paketerad .tdsx-fil med den färdiga relaterade datakällan och en del tillagda metadata-anpassningar. - [MinimalBookshop.tdsx](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/MinimalBookshop.tdsx) – Samma tabeller som i Bookshop.tdsx men utan metadata eller rensning. - [Bookshop\_libraries.tdsx](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/bookshop_libraries.tdsx) – En paketerad .tdsx-fil som lägger till bibliotekstabellerna i Bookshop.tdsx (inkluderar alla tabeller). _Ansluta till en nedladdad .tdsx-fil_ 1. Öppna Tableau Desktop. 2. I rutan Anslut till vänster väljer du alternativet **Mer …** under rubriken **Till en fil**. 3. Gå till den plats där du laddade ner .tdsx-filen och dubbelklicka på den (eller markera den och klicka på Öppna). ## Om datauppsättningen Bookshop består av 13 tabeller som är relaterade på följande sätt: ![Ett databasschema för bokdata.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Bookshop_schema.png) **Obs!** Ett centralt koncept för den här datauppsättningen är skillnaden mellan en _bok_ (book) och en _utgåva_ (edition). En bok är ett koncept med attribut som författare, titel och genre. En utgåva är en fysisk version av boken, med attribut som format (inbunden, pocket), utgivningsdatum och sidantal. ### Dataordlista Vissa fält kan behöva förklaras lite. - Fältet **Rating** (Rankning) i tabellen Ratings (Rankningar) är en skala från 1 till 5, där 5 är högt. - Fältet **Format** är en detaljerad uppdelning av formatet. Allt annat än inbunden kan anses vara pocket. - **ISBN** står för International Standard Book Number och är en unik 13-siffrig identifierare för varje utgåva av en bok. ISBN representeras i streckkoden och är bundet till priset. - Fälten **ItemID** (Artikel-ID) och **OrderID** (Order-ID) är hierarkiska. En order kan innehålla flera artiklar. - Fältet **Staff Comment** (Personalkommentar) innehåller sammanfattningar och omdömen av en del av böckerna. ### Om du skapar en egen datakälla 1. Tabellerna **Publisher** (Utgivare) och **Sales** (Försäljning) måste vara knutna till tabellen **Edition** (Utgåva). 2. Tabellerna **Book** (Bok) och **Info** kan relateras eller kopplas samman, men det måste göras enligt beräkningen `BookID = [BookID1]+[BookID2]`. - En inre koppling rekommenderas. - Tabellen **Series** (Serie) kan endast användas när tabellen Info ingår i datakällan. - _valfritt:_ 1. Vi rekommenderar att du byter namn på den logiska tabellen där Book (Bok) har kopplats samman med Info till ”Book” eller något liknande. 2. De fyra försäljningstabellerna kan analyseras oberoende av varandra, men om de förenas rekommenderar vi att du byter namn på föreningen till ”Sales” (Försäljning) eller något liknande. 3. De flesta av fälten som används för att skapa relationer behövs inte för analys och kan döljas när datamodellen har skapats. - Du kan dölja alla fält som slutar på ID. (Till exempel ”ReviewID” (Gransknings-ID) och ”ReviewerID” (Granskar-ID) från ”Ratings” (Rankning) och ”ItemID” (Artikel-ID) och ”OrderID” (Order-ID) från ”Sales” (Försäljning).) - ISBN bör bevaras som identifierare för varje utgåva, helst från tabellen Edition (Utgåva). Fältet ISBN i den förenade tabellen Sales (Försäljning) kan döljas. - Fältet Title (Titel) i tabellen Award (Utmärkelse) kan döljas. - Fälten för blad och tabell från Union (Förening) innehåller inte heller unik information och kan döljas. 5. För att förenkla datamodellen är grundtabellerna **Book** (Bok), **Author** (Författare) och **Edition** (Utgåva). De tabeller som är lättast att utelämna utan att det har någon större inverkan är **Checkouts** (Lån) och **Ratings** (Rankning), följt av **Award** (Utmärkelse), **Publisher** (Utgivare), **Sales** (Försäljning), **Info** och **Series** (Serie). ## Bookshop Libraries (Bookshop-bibliotek) I filen BookshopLibraries.xlsx introduceras nya tabeller kring bibliotek i syfte att stödja många-till-många-relationer. Tabellen Catalog (Katalog) relaterar till tabellen Editions (Utgåvor) när det gäller ISBN. Tabellen Library Profiles (Biblioteksprofiler) relaterar till tabellen Catalog (Katalog) som en många-till-många-relation (n:n) när det gäller LibraryID (Biblioteks-ID). ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bookshop_libraries_schema.png) ### Dataordlista Library Profile (Biblioteksprofil) - Fältet **Library** (Bibliotek) är namnet på biblioteket. - Fältet **Library ID** (Biblioteks-ID) innehåller ett ID som även används i tabellen Catalog (Katalog). - Fältet **Consortium Member** (Konsortiummedlem) är ett ja/nej-fält som anger huruvida biblioteket ingår i ett större nätverk med bibliotek som erbjuder lån och andra tjänster mellan biblioteken. - Fältet **Private** (Privat) är ett ja/nej-fält som anger huruvida detta är ett bibliotek enbart för medlemmar eller om det är en offentlig institution. - Tillsammans beskriver **Personaltyp** och **Antal anställda** hur många bibliotekarier, biblioteksassistenter och bibliotekstekniker som arbetar på varje bibliotek. Catalog (Katalog) - **LoandID** (Lån-ID) är en unik identifierare för kombinationen av ISBN och bibliotek som används för att spåra **Number of Copies** (Antal kopior) som finns på ett bibliotek. Om ett bibliotek till exempel har två kopior i pocketformat och en inbunden kopia av en boktitel finns två LoadID (Lån-ID). - Fältet **Library ID** (Biblioteks-ID) innehåller ett ID som även används i tabellen Library Profile (Biblioteksprofil). Struktur för tabellen Library Profile (Biblioteksprofil) Tabellen Library Profile (Biblioteksprofil) formaterades ursprungligen som en icke-pivottabell med en kolumn för varje personaltyp:
Library (Bibliotek)LibraryID (Biblioteks-ID)Consortium Member (Konsortiummedlem)Private (Privat)Librarians (Bibliotekarier)Library Technicians (Bibliotekstekniker)Library Assistants (Biblioteksassistenter)

Idle Hour Library

L-IHLJaNej536116

The Bibliophile’s Shelves

L-BSJaJa430

Armchair Athanaeum

L-AANejJa600
Old Friend LibraryL-OFLJaNej3517
Bide AwhileL-BAJaNej9206
IndieUnBoundL-IUBJaNej7247

Page Station Book Exchange

L-PSNejJa314
Pivottabell över kolumnerna Librarians (Bibliotekarier), Library Technicians (Bibliotekstekniker) och Library Assistants (Biblioteksassistenter). Det slutliga formatet innehåller en kolumn för Staff Type (Personaltyp) och en kolumn för Number of Staff (Antal anställda). Detta innebär emellertid att det finns mer än en rad för varje bibliotek. Värdena för Library ID (Biblioteks-ID) är därför inte unika, och pivotversionen av tabellen måste relateras till tabellen Catalog (Katalog) som många-till-många. Även om detta medför att en många till en-relation kan upprättas mellan Catalog (Katalog) och Profile (Profil) är det inte någon optimal [struktur för dataanalys](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/data_structure_for_analysis.htm). ## Utforska Med den här datauppsättningen, som visserligen är påhittad, kan du få en bättre bild av olika analysscenarier och fördjupa dig ytterligare. Några förslag: - Vilka böcker är mest populära? Minst populära? Är det grundat på försäljning, omdömen, utlåning eller något annat mätvärde? - Vem var den yngsta debuterande författaren? Vem var den äldsta? - Verkar det som att vissa utgivare specialiserar sig på något sätt? - Hur lång var den längsta tiden mellan två utgåvor av samma bok? - Följer försäljningen några säsongsbetonade trender? Gör utlåningen det? Är det några titlar eller genrer som går olika bra under olika årstider? - Finns det någon korrelation mellan lån, antalet exemplar av utgåvan, bokrecensioner och försäljningsvolym? - Har de författare som lägger mest tid på att skriva de mest framgångsrika böckerna? Har deras böcker högst sidantal? - När ges de flesta böcker ut? Finns det några avvikelser? - Finns det några trender vad gäller genre, format och pris? - Vilka intervall har omdömena? Varierar dessa intervall beroende på bok? Beroende på genre? Stämmer de överens med utmärkelser? - Hur beräknar du försäljningspriset, med tanke på att det ibland (men inte alltid) ges en rabatt? - Följer försäljningen paretoprincipen? - Finns det några mönster när det gäller rabatter? - Verkar det som att några specifika tabeller innehåller dåliga data? Intressanta fakta om datauppsättningen Bookshop - _Etaoin Shrdlu_ är en referens till sättmaskiner med smält bly. _Palimpsest_ är en referens till manuskriptskapande. - Författarnamnen hämtas från en lista över kända amerikanska författare, med för- och efternamn omvända. - Utgivningsdatum är idag oftast på tisdagar. Detta återspeglas i data, som antar att denna industristandard gäller till år 2178. - Det finns en bok som inte har några recensioner, som aldrig har lånats ut och som inte har några försäljningar. - Data för Checkouts (Lån) bygger på faktiska biblioteksdata, med BookID (Bok-ID) mappat till titel, så utlåningstrenderna är verkliga. - Data för Ratings (Rankning) bygger på faktiska bokrankningsdata, med BookID (Bok-ID) mappat till titel, så rankningsfördelningen för en given bok är verklig. - Proportionen av försäljning av en enskild bok kontra flera böcker är baserad på verkliga data från en oberoende bokhandel. - Försäljningsdata är helt fiktiva, men är baserade på faktiska säsongsbetonade och veckodagsgrundade trender för en stad vars ekonomi drivs av turism (proportionellt efter månad och veckodag samt för lov och helgdagar).  - Försäljningen är som högst under långhelger och lov. - Försäljningen är mycket högre under helger och är som lägst på tisdagar och torsdagar. - Högsäsongen är under sommaren, mellan den 4 juli och Labor Day. - Försäljningen är som högst omedelbart efter Thanksgiving och under veckorna före jul. - ISBN-numren i datauppsättningen är fiktiva, men har konstruerats enligt ISBN-13-principerna: - EAN – 989 (används inte) - Gruppnummer – 28 - Utgivarregistrant – varierande längd (2–4 siffror) - Titelelement, varierande längd (3–5 siffror, beroende på längden på registrantelementet) - Kontrollsiffra, skapad genom kongurensräkning av ISBN-13-kontrollsiffran - En av utvecklarna som arbetar på den här funktionen föreslog en bok utan några utgåvor med titeln _The Deep Grey_, så dess BookID (Bok-ID) slutar på de tre sista siffrorna i hans telefonnummer på arbetsplatsen. - Det finns ett (avsiktligt) fel i tabellen Edition (Utgåva), där två utgåvor av BookID (Bok-ID) PA169 etiketterades som Palimpsest Printing, men ISBN anger att de faktiskt gavs ut av Etaoin Shrdlu Press. Personen som skapade den här datauppsättningen hade alldeles för kul och är uppenbarligen helt besatt av böcker. Hon hoppas att du tycker om datauppsättningen och att den kan få dig att uppskatta möjligheterna, elegansen och skönheten hos relationer i Tableau. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Datum och tider ## Datum i relationsdatakällor När det gäller relationsdatakällor är datum och tider dimensioner och identifieras med någon av ikonerna för datum ![Ikonen för datavärden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/symbol_date.png) och datumtid ![datum- och tidsvärden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/symbol_datetime.png). Dimensionerna Orderdatum och Leveransdatum från en Excel-datakälla visas som exempel här. ![Rutan Data med två markerade fält under beställningstabellen: Orderdatum och Leveransdatum.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dates_2.png) När du placerar ett relationsdatum på en hylla ändras fältnamnet automatiskt så att det återspeglar standarddatumnivån. Tableau definierar standarddatumnivån som den nivå där det finns flera instanser. Om datumfältet exempelvis innehåller flera årtal blir standardnivån år. Om datumfältet däremot innehåller data för ett enda år, men samtidigt inkluderar flera månader, blir standardnivån månad. Om du inte vill att Tableau ska välja datumnivå automatiskt utan hellre vill ha ett kontinuerligt fält, så kan du högerklicka (kontrollklicka på Mac) på fältet i rutan Data och välja Konvertera till kontinuerligt. Dimensionen blir sedan grön i rutan Data. När du hädanefter använder den dimensionen i en vy kommer den att vara kontinuerlig. Du kan lätt ändra tillbaka genom att välja Konvertera till diskret från fältets snabbmeny i rutan Data. Du kan även konvertera ett fält i vyn till kontinuerligt när det finns på en hylla genom att välja Kontinuerligt på dess snabbmeny (högerklickar (kontrollklicka på Mac) i fältet). Fältet på hyllan blir grönt, men fältet i rutan Data är fortfarande diskret. ## Datum i flerdimensionella datakällor (kuber) I Tableau Desktop stöds flerdimensionella datakällor (kuber) endast i Windows. När det gäller flerdimensionella datakällor ordnas datumdimensionerna vanligtvis i hierarkier med nivåer som år, kvartal och månad. En del flerdimensionella datakällor använder dessutom tidsinformation, vilket gör det möjligt att analysera nivåer av data på olika sätt, t.ex. Månader per kvartal, helger o.s.v. De här nivåerna visas som attribut för hierarkin. Hierarkier och attribut definieras när den flerdimensionella datakällan skapas. Du kan inte ändra dem i Tableau. Nedan visas dimensionen År från en Oracle Essbase-datakälla som exempel. ![Menyn Dimensioner med alternativ för scenario, marknad, produkt och år.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dates_1.png) När du placerar ett flerdimensionellt datum på en hylla behandlas fältet som vilken annan dimension som helst. Du kan exempelvis gå nedåt, gå uppåt och så vidare. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Datumegenskaper för en datakälla Du kan ange datumegenskaper för en datakälla. Om du vill göra det högerklickar du (Ctrl-klickar på Mac) på en datakälla i rutan Data och väljer Datumegenskaper. Alternativet ## Alternativ för datumegenskaper ### Standardkalender Anger vilket kalendersystem som ska användas, vanlig gregoriansk eller ISO-8601 veckobaserad. Inställningen av standardkalendern avgör hur datum används i vyn som standard. Se [Datumfunktioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_date.htm) ![Fönstret Datumegenskaper som visar alternativ för att konfigurera datum, som standardtyp för kalender, dag för veckostart, räkenskapsårets startmånad och datumformat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/date_properties.png) ### Veckostart Anger vilken dag som ses som den första dagen i veckan. Du kan åsidosätta datakällans nivå Veckostart för vissa datumfunktioner genom att inkludera en `start_of_week`\-parameter. Se [Datumfunktioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_date.htm). Det initiala värdet för den här inställningen kan ibland bero på din datakälla. Om datakällan inte initierar veckostarten, konsulterar Tableau systemets språkzonsinställningar. Vilken dag som anses vara den första dagen i veckan varierar från region till region. Söndag är till exempel första dag i veckan i USA medan måndag är första dag inom EU. Den här inställningen är inte tillgänglig för flerdimensionella datakällor eftersom informationen definieras när kubdesignern skapar dimensionen datum/tid. När en datakälla har skapats uppdateras inte värdet Veckostart automatiskt för att vara synkroniserat med värdoperativsystemet (till exempel om den publicerade datakällan används i ett annat land). Kalenderkontrollerna speglar arbetsbokens språkzon i stället för datakällans inställning för Veckostart. **Obs!** Ett undantag är en veckotrunkering som visar veckonummer. Denna funktion använder datakällans Veckostart\-inställning för att ge ett konsekvent veckonummervärde i kalendern. ### Början på räkenskapsåret Anger vilken månad som anses vara första månaden på räkenskapsåret. Den här inställningen tillämpas på datakällan. #### Specifika datumfält Ange om ett visst fält använder standardkalendern (1 januari–31 december) eller räkenskapsåret:  1. Högerklicka på fältet i rutan Data 2. Välj Standardegenskaper > Början på räkenskapsåret För alla datumfält i vyn kan du därefter ange om standardkalendern eller räkenskapskalendern ska användas. Mer information finns i [Räkenskapsdatum](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dates_fiscal.htm). ### Datumformat Anger standardformatet för datumfält på platser som verktygstips eller etiketter. För att åsidosätta standarddatumformatet högerklickar du på fältet i rutan Data och väljer Standardegenskaper > Datumformat och ställer sedan in ett format. ## Sortering efter veckodag Om Tableau sorterar namnen på veckodagar i alfabetisk ordning, kontrollerar du arbetsbokens språkzon. Den lokala inställningen talar om för Tableau hur veckodagarna sorteras i korrekt kronologisk ordning. Information om hur du ställer in språkzon finns i [Språk och språkzon](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/workbook_language.htm). Om du inte vill använda någon av de språkzoner som stöds kan du sortera veckodagarna manuellt. Se [Sortera data i en visualisering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_sorting_computed_howto.htm). ## Datumformat som stöds När du arbetar med datum hämtar Tableau automatiskt datumformat från datakällan. En lista med datumformat som stöds finns i tabellen med datumformatsymboler som stöds i [Anpassade datumformat](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dates_custom_date_formats.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Datumfunktioner Datum är ett vanligt inslag i många datakällor. Om ett fält innehåller igenkännbara datum har det en datatyp för **datum** eller **datum och tid**. När datumfält används i visualiseringen får de en speciell uppsättning funktioner, inklusive en automatisk utökad detaljnivå för datumhierarkier, datumspecifika filteralternativ och specialiserade datumformateringsalternativ. När du använder datum i beräkningar måste du ofta använda datumspecifika funktioner. ## Bekanta dig med andra datumkoncept Datumfunktioner refererar ibland till datumspecifika element, inklusive argumentet `date_part`, den valfria parametern `[start_of_week]` och datumliteraler (#). Dessa behandlas mer i detalj i slutet av det här ämnet. Det finns flera andra ämnen som kan vara av intresse men som inte ingår i datumfunktioner: - Formatera hur ett datum visas i en visualisering: [Anpassade datumformat](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dates_custom_date_formats.htm) - Ställa in standarddatumegenskaper: [Datumegenskaper för en datakälla](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/date_properties.htm) - Arbeta med räkenskapsdatum: [Räkenskapsdatum](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dates_fiscal.htm) - Använda ISO-8601-kalendern: [ISO-8601-veckokalender](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dates_calendar.htm) > [!TIP] > > **Tips**: Har fältet redan identifierats som ett datum (det har en datumikon i rutan Data) och du vill styra hur det visas i visualiseringen? Du kan behöva formatera det i stället för att använda en datumfunktion. Anta till exempel att du vill visa 22Sept2024 som 09/24. Detta hanteras genom att datumet formateras, inte med hjälp av en beräkning. > > Du kan läsa mer i [Anpassade datumformat](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dates_custom_date_formats.htm) och relaterade avsnitt om datumfält. Med datumfunktionerna på den här sidan kan du manipulera beräknade datumfält, inte ange hur de formateras när de visas. ## Datumfunktioner i Tableau ### DATE Typkonverteringsfunktion som ändrar stränguttryck och numeriska uttryck till datum, så länge de har ett igenkännbart format.
SyntaxDATE(expression)
UtdataDatum
DefinitionReturnerar ett datum givet ett nummer, en sträng eller ett <expression> för datum.
Exempel
DATE([Employee Start Date])
DATE("September 22, 2018") 
DATE("9/22/2018")
DATE(#2018-09-22 14:52#)
Obs!

Till skillnad från DATEPARSE behöver du inte ange något mönster, eftersom DATE automatiskt identifierar många standarddatumformat. Om DATE emellertid inte kan identifiera inmatningen kan du prova med DATEPARSE och ange formatet.

MAKEDATE är en annan liknande funktion, men MAKEDATE kräver inmatning av numeriska värden för år, månad och dag.

### DATEADD Lägger till ett specificerat antal datumdelar (månader, dagar osv.) till startdatumet.
SyntaxDATEADD(date_part, interval, date)
UtdataDatum
DefinitionReturnerar <date> med angivet <interval> för nummer som har lagts till angiven <date_part> för datumet. Till exempel läggs tre månader eller 12 dagar till i ett startdatum.
Exempel

Förskjuta alla förfallodatum med en vecka

DATEADD('week', 1, [due date])

Lägga till 280 dagar till datumet 20 februari 2021

DATEADD('day', 280, #2/20/21#) = #November 27, 2021#
Obs!Stödjer ISO 8601-datum.
### DATEDIFF Returnerar antalet datumdelar (veckor, år osv.) mellan två datum.
SyntaxDATEDIFF(date_part, date1, date2, [start_of_week])
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar skillnaden mellan <date1> och <date2> uttryckt i enheter av <date_part>. Till exempel kan du subtrahera datumen då någon blev medlem i och gick ur ett band för att se hur länge de var med i bandet.
Exempel

Antal dagar mellan 25 mars 1986 och 20 februari 2021

DATEDIFF('day', #3/25/1986#, #2/20/2021#) = 12,751

Hur många månader någon var i ett band

DATEDIFF('month', [date joined band], [date left band])
Obs!Stödjer ISO 8601-datum.
### DATENAME Returnerar namnet på det angivna datumet som en diskret sträng.
SyntaxDATENAME(date_part, date, [start_of_week])
UtdataSträng
DefinitionReturnerar <date_part> av <date> som en sträng.
Exempel
DATENAME('year', #3/25/1986#) = "1986"
DATENAME('month', #1986-03-25#) = "March"
Obs!

Stödjer ISO 8601-datum.

En mycket likartad beräkning är DATEPART, som returnerar värdet för den angivna datumdelen som ett kontinuerligt heltal. DATEPART kan vara snabbare eftersom det är en numerisk åtgärd.

Genom att ändra attributen för beräkningens resultat (dimension eller mätvärde, kontinuerligt eller diskret) och datumformateringen kan resultaten för DATEPART och DATENAME formateras så att de är identiska.

En omvänd funktion är DATEPARSE, som tar ett strängvärde och formaterar det som ett datum.

### DATEPARSE Returnerar specifikt formaterade strängar som datum.
SyntaxDATEPARSE(date_format, date_string)
UtdataDatum
DefinitionArgumentet <date_format> beskriver hur fältet <date_string> är ordnat. På grund av de många olika sätt som strängfält kan sorteras måste <date_format> matcha exakt. En fullständig förklaring och formateringsuppgifter finns i Konvertera ett fält till ett datumfält.
Exempel
DATEPARSE('yyyy-MM-dd', "1986-03-25") = #March 25, 1986#
Obs!

DATE är en liknande funktion som automatiskt identifierar många standarddatumformat. DATEPARSE kan vara ett bättre alternativ om DATE inte kan identifiera inmatningsmönstret.

MAKEDATE är en annan liknande funktion, men MAKEDATE kräver inmatning av numeriska värden för år, månad och dag.

Omvända funktioner, som delar upp datum och returnerar värdet av deras delar, är DATEPART (heltalsutdata) och DATENAME (strängutdata).

Databasbegränsningar

DATEPARSE är tillgängligt via följande kopplingar: icke föråldrade versioner av Excel- och textfilskopplingar, Amazon EMR Hadoop Hive, Cloudera Hadoop, Google Kalkylark, Hortonworks Hadoop Hive, MapR Hadoop Hive, MySQL, Oracle, PostgreSQL och Tableau-extrakt. Vissa format kanske inte är tillgängliga för alla kopplingar.

DATEPARSE stöds inte av Hive-varianter. Endast Denodo, Drill och Snowflake stöds.

### DATEPART Returnerar namnet på det angivna datumet som ett heltal.
SyntaxDATEPART(date_part, date, [start_of_week])
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar <date_part> av <date> som ett heltal.
Exempel
DATEPART('year', #1986-03-25#) = 1986
DATEPART('month', #1986-03-25#) = 3
Obs!

Stödjer ISO 8601-datum.

En mycket likartad beräkning är DATENAME, som returnerar namnet på den angivna datumdelen som en diskret sträng. DATEPART kan vara snabbare eftersom det är en numerisk åtgärd. Genom att ändra attributen för fältet (dimension eller mätvärde, kontinuerligt eller diskret) och datumformateringen kan resultaten för DATEPART och DATENAME formateras så att de är identiska.

En omvänd funktion är DATEPARSE, som tar ett strängvärde och formaterar det som ett datum.

### DATETRUNC Den här funktionen kan ses som datumavrundning. Den tar ett specifikt datum och returnerar en version av datumet med önskad specificitet. Eftersom varje datum måste ha ett värde för dag, månad, kvartal och år ställer `DATETRUNC` in värdena som det lägsta värdet för varje datumdel fram till den angivna datumdelen. Se exemplet för mer information.
SyntaxDATETRUNC(date_part, date, [start_of_week])
UtdataDatum
DefinitionTrunkerar <date> till den noggrannhet som anges av <date_part>. Den här funktionen returnerar ett nytt datum. När du till exempel trunkerar ett datum som är i mitten av månaden på månadsnivå returnerar den här funktionen den första dagen i månaden.
Exempel
DATETRUNC('day', #9/22/2018#) = #9/22/2018#
DATETRUNC('iso-week', #9/22/2018#) = #9/17/2018#

(måndagen i veckan som innehåller 9/22/2018)

DATETRUNC(quarter, #9/22/2018#) = #7/1/2018# 

(den första dagen i kvartalet som innehåller 9/22/2018)

Obs! För vecka och ISO-vecka kommer start_of_week in i bilden. ISO-veckor börjar alltid med måndag. För språkzonen för detta exempel innebär en ospecificerad start_of_week att veckan börjar med söndag.

Obs!

Stödjer ISO 8601-datum.

Använd inte DATETRUNC för att till exempel sluta visa tiden för ett datum- och tidsfält i en visualisering. Om du vill trunkera visningen av ett datum istället för att avrunda dess exakthet justerar du formateringen.

Till exempel skulle DATETRUNC('day', #5/17/2022 3:12:48 PM#), om det formaterats till att visa sekunder i visualiseringen, visas som 5/17/2022 12:00:00 AM. Värdet är trunkerat till dag, men sekunder visas.

### DAY Returnerar dagen i månaden (1–31) som ett heltal.
SyntaxDAY(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar dagen för givet <date> som ett heltal.
Exempel
Day(#September 22, 2018#) = 22
Obs!Se även WEEK, MONTH, QUARTER, YEAR och ISO-motsvarigheterna.
### ISDATE Kontrollerar om strängen är ett giltigt datumformat.
SyntaxISDATE(string)
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar sant om en given <string> är ett giltigt datum.
Exempel
ISDATE(09/22/2018) = true
ISDATE(22SEP18) = false
Obs!Det obligatoriska argumentet måste vara en sträng. ISDATE kan inte användas för ett fält med en datumdatatyp – beräkningen returnerar ett fel.
### ISOQUARTER
SyntaxISOQUARTER(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar kvartalet enligt ISO8601-veckokalendern för ett givet <date> som ett heltal.
Exempel
ISOQUARTER(#1986-03-25#) = 1
Obs!Se även ISOWEEK, ISOWEEKDAY, ISOYEAR och icke-ISO-motsvarigheterna.
### ISOWEEK
SyntaxISOWEEK(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar veckan enligt ISO8601-veckokalendern för ett givet <date> som ett heltal.
Exempel
ISOWEEK(#1986-03-25#) = 13
Obs!Se även ISOWEEKDAY, ISOQUARTER, ISOYEAR och icke-ISO-motsvarigheterna.
### ISOWEEKDAY
SyntaxISOWEEKDAY(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar veckodagen enligt ISO8601-veckokalendern för ett givet <date> som ett heltal.
Exempel
ISOWEEKDAY(#1986-03-25#) = 2
Obs!Se även ISOWEEK, ISOQUARTER, ISOYEAR och icke-ISO-motsvarigheterna.
### ISOYEAR
SyntaxISOYEAR(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar året enligt ISO8601-veckokalendern för ett givet <date> som ett heltal.
Exempel
ISOYEAR(#1986-03-25#) = 1,986
Obs!Se även ISOWEEK, ISOWEEKDAY, ISOQUARTER och icke-ISO-motsvarigheterna.
### MAKEDATE
SyntaxMAKEDATE(year, month, day)
UtdataDatum
DefinitionReturnerar ett datumvärde utifrån angiven <year>, <month> och <day>.
Exempel
MAKEDATE(1986,3,25) = #1986-03-25#
Obs!

Obs! Felaktigt inmatade värden justeras till ett datum, t.ex. MAKEDATE(2020,4,31) = May 1, 2020, i stället för att returnera ett fel om att den 31 april inte finns.

Tillgängligt för Tableau-dataextrakt. Kontrollera om det är tillgängligt i andra datakällor.

MAKEDATE kräver numeriska indata för datumdelarna. Om data är en sträng som ska vara ett datum kan du prova DATE-funktionen. DATE identifierar automatiskt många standarddatumformat. Om DATE inte kan identifiera indata kan du prova att använda DATEPARSE.

### MAKEDATETIME
SyntaxMAKEDATETIME(date, time)
UtdataDatum/tid
DefinitionReturnerar datum och tid där ett <date> och en <time> kombineras. Datumet kan vara ett datum, datum/tid eller en sträng. Tidpunkten måste vara datum/tid.
Exempel
MAKEDATETIME("1899-12-30", #07:59:00#) = #12/30/1899 7:59:00 AM#
MAKEDATETIME([Date], [Time]) = #1/1/2001 6:00:00 AM#
Obs!

Den här funktionen finns endast tillgänglig för MySQL-kompatibla anslutningar (för Tableau är dessa MySQL och Amazon Aurora).

MAKETIME är en liknande funktion som är tillgänglig för Tableau-dataextrakt och vissa andra datakällor.

### MAKETIME
SyntaxMAKETIME(hour, minute, second)
UtdataDatum/tid
DefinitionReturnerar ett datumvärde utifrån angiven <hour>, <minute> och <second>.
Exempel
MAKETIME(14, 52, 40) = #1/1/1899 14:52:40#
Obs!

Eftersom Tableau inte stöder en tidsdatatyp, endast datum och tid, är utdatan datum och tid. Fältets datumdel kommer att vara 1/1/1899.

Liknande funktion som MAKEDATETIME, som endast är tillgänglig för MYSQL-kompatibla anslutningar.

### MAX
SyntaxMAX(expression) eller MAX(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det största värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MAX kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021#
MAX([Name]) = "Zander"
Obs!

För strängar

MAX är vanligtvis det värde som kommer sist i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MAX det högsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MAX det senaste datumet. Om MAX är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MAX är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MAX(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MAX(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MIN.

### MIN
SyntaxMIN(expression) eller MIN(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det minsta värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MIN kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
Obs!

För strängar

MIN är vanligtvis det värde som kommer först i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MIN det lägsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MIN det tidigaste datumet. Om MIN är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MIN är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MIN(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MIN(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MAX.

### MONTH
SyntaxMONTH(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar månaden för givet <date> som ett heltal.
Exempel
MONTH(#1986-03-25#) = 3
Obs!Se även DAY, WEEK, QUARTER, YEAR och ISO-motsvarigheterna
### NOW
SyntaxNOW()
UtdataDatum/tid
DefinitionReturnerar aktuellt datum och tid för det lokala systemet.
Exempel
NOW() = 1986-03-25 1:08:21 PM
Obs!

NOW tar inget argument.

Se även TODAY, en likartad beräkning som returnerar ett datum istället för datum och tid.

Om datakällan är en liveanslutning kan systemets datum och tid vara i en annan tidszon. Mer information om hur du hanterar detta finns i Kunskapsbasen.

### QUARTER
SyntaxQUARTER(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar kvartalet för givet <date> som ett heltal.
Exempel
QUARTER(#1986-03-25#) = 1
Obs!Se även DAY, WEEK, MONTH, YEAR och ISO-motsvarigheterna
### TODAY
SyntaxTODAY()
UtdataDatum
DefinitionReturnerar aktuellt datum för det lokala systemet.
Exempel
TODAY() = 1986-03-25
Obs!

TODAY tar inget argument.

Se även NOW, en likartad beräkning som returnerar datum och tid istället för ett datum.

Om datakällan är en liveanslutning kan systemdatumet vara i en annan tidszon. Mer information om hur du hanterar detta finns i Kunskapsbasen.

### WEEK
SyntaxWEEK(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar veckan för givet <date> som ett heltal.
Exempel
WEEK(#1986-03-25#) = 13
Obs!Se även DAY, MONTH, QUARTER, YEAR och ISO-motsvarigheterna
### YEAR
SyntaxYEAR(date)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar året för givet <date> som ett heltal.
Exempel
YEAR(#1986-03-25#) = 1,986
Obs!Se även DAY, WEEK, MONTH, QUARTER och ISO-motsvarigheterna
## date\_part Många datumfunktioner i Tableau tar argumentet `date_part`, som är en strängkonstant som talar om för funktionen vilken del av ett datum som ska beaktas, till exempel dag, vecka eller kvartal. Du kan använda följande giltiga värden för `date_part`: | date\_part | Värden | | --- | --- | | `'year'` | År med fyra siffror | | `'quarter'` | 1–4 | | `'month'` | 1–12 eller ”januari”, ”februari” och så vidare | | `'dayofyear'` | Dag på året: 1:a jan. är 1, 1:a feb. är 32 och så vidare | | `'day'` | 1–31 | | `'weekday'` | 1–7 eller ”söndag”, ”måndag” och så vidare | | `'week'` | 1–52 | | `'hour'` | 0–23 | | `'minute'` | 0–59 | | `'second'` | 0–60 | | `'iso-year'` | Fyrsiffrigt ISO 8601-år | | `'iso-quarter'` | 1–4 | | `'iso-week'` | 1–52, veckan börjar alltid på en måndag | | `'iso-weekday'` | 1–7, veckan börjar alltid på en måndag | ## Parametern `[start_of_week]` Vissa funktioner har den valfria parametern `[start_of_week]`. Parametern `start_of_week` kan användas för att ange vilken dag som anses vara den första dagen i veckan, till exempel ”söndag” eller ”måndag”. Om detta utelämnas fastställs veckans början av datakällan. Se [Datumegenskaper för en datakälla](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/date_properties.htm). För exemplen nedan är 22 september en söndag och 24 september en tisdag. DATEDIFF-funktionen används för att beräkna veckorna mellan dessa datum. `DATEDIFF('week', #2013-09-22#, #2013-09-24#, 'monday') = 1` - Eftersom start\_of\_week är ”måndag” är dessa datum i olika veckor. `DATEDIFF('week', #2013-09-22#, #2013-09-24#, 'sunday') = 0` - Eftersom start\_of\_week är ”söndag” är dessa datum i samma vecka. ## Datumliteralen (#) Exempel använder ofta nummertecknet (#) med datumuttryck. Detta är datumliteralen, som påminner om att använda citattecken för textsträngar och som talar om för Tableau att värdet innanför symbolerna är ett datum. Utan datumliteralerna kan datum tolkas som andra datatyper. Exempel:
FormatDatatypVärde
”25 mars 1986”Sträng”25 mars 1986”
#3/25/1986#Datum#3/25/1986#
03/25/1986Flytande decimal0.00006042
1986-03-25Heltal1,958
25 mars 1986-ogiltigt
![Rutan Data med olika datumformateringsikoner markerade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datefunc_dateformats.png) Mer information finns i [Syntax för litterala uttryck](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_operators.htm#literals) ## Skapa en datumberäkning Öva på att skapa en datumberäkning med hjälp av exempeldatakällan i Superstore. 1. I Tableau Desktop ansluter du till datakällan som sparats i **Sample-Superstore**, som medföljer Tableau. 2. Öppna ett arbetsblad. 3. I rutan **Data**, under Dimensioner, drar du Orderdatum till hyllan Rader. 4. Klicka på plusikonen (**+**) i fältet **ÅR(orderdatum)** på hyllan **Rader**. KVARTAL(orderdatum) läggs till i hyllan Rader och vyn uppdateras. ![En tabell som visar orderdata per år och kvartal.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datefunctions2.png) 5. På hyllan Rader klickar du på plusikonen (**+**) i fältet KVARTAL(orderdatum) för att öka detaljnivån till MÅNAD(orderdatum). ![En tabell som visar år, kvartal och månad för orderdatum.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datefunctions3.png) 6. Välj Analys > Skapa beräknat fält. 7. Gör följande i den beräkningsredigerare som visas: - Ge beräknade fältet namnet Kvartalsdatum. - Ange följande formel: `DATETRUNC('quarter', [Order Date])` - Klicka på **OK** när du är klar. Det nya beräknade datumfältet visas under **Dimensioner** i rutan **Data**. Precis som med de andra fälten kan du använda detta i en eller flera visualiseringar. 9. Från rutan **Data**, under Dimensioner, drar du Kvartalsdatum till hyllanRader och placerar det till höger om MÅNAD(orderdatum). Visualiseringen uppdateras med årsvärden. Detta beror på att Tableau lyfter upp datumdata till högsta detaljnivå. 10. Högerklicka på ÅR(orderdatum) på hyllan Rader och välj Exakt datum. 11. Högerklicka på ÅR(orderdatum) på hyllan Rader igen och välj Diskret. Visualiseringen uppdateras med exakt kvartalsdatum för varje rad i tabellen. ![En tabell som visar orderdatum per år, kvartal, månad och kvartalsdatum.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datefunctions1.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Definiera tabellstrukturen Utöver standardformateringen finns det ett antal andra inställningar som definierar tabellstrukturen. Dessa inställningar kan ändras genom att välja Analys > Tabellayout > Avancerat för att öppna dialogrutan Tabellalternativ. Där kan du ange bildförhållande, standardiserat nummerformat, rad- och kolumnattribut samt standardiserad etikettorientering för etiketter längst ned i vyn. Medan dessa inställningar gäller för hela vyn kan vissa åsidosättas med rutan Format. ## Ställ in bildförhållandet Bildförhållandet hänvisar till förhållandet mellan rutans bredd och höjd. Du kan välja att begränsa bildförhållandet till en viss mängd eller inte begränsa det alls. Ett obegränsat axelintervall kan vara användbart då det innebär att axlarna inte behöver vara lika långa. Varje gång du manuellt ändrar storleken på en rad eller kolumn avgränsas bildförhållandet. Bildförhållandets inställningar gäller endast för vyer som innehåller kontinuerliga axlar på både hyllan Rader och hyllan Kolumner. Nominativa axlar påverkas inte av inställningarna för bildförhållandets inställningar. ## Ställa in standardformatet för nummer Du kan definiera antalet decimaler som ska visas som standard för nummer i vyn. Om du väljer Automatiskt fastställer Tableau antalet decimaler automatiskt baserat på data i fältet. Om du väljer Manuellt kan du välja att visa upp till 16 decimaler. ## Ställ in radattribut Välj bland följande radattribut: - Maximalt antal nivåer med radetiketter: fastställer antalet fält som kan läggas till på hyllan Rader innan rubrikerna kombineras på samma nivå. ![En dialogruta med alternativ för att ställa in tabellegenskaper.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/definetables_table-dialog3.png) Om du till exempel ställer in maximalt antal nivåer för radetiketter till 3 och placerar 5 diskreta fält på hyllan Rader visas den första, andra och tredje radrubriken i samma rubrik men avgränsade med kommatecken (de kombineras vid samma rubriknivå). ![En tabell som visar kundnamn, delstater, orter och postnummer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/definetables_combined-row-labels.png) I det här exemplet är Kundnamn, Region, Län, Ort och Postnummer de 5 diskreta fälten på hyllan Rader. Maximalt antal nivåer för radetiketter är satt till 3. I den resulterande vyn kombineras Kundnamn med Region och Län i den första kolumnen. - Maximalt antal nivåer med horisontella radetiketter: fastställer antalet fält som kan placeras på hyllan Rader innan rubriker automatiskt orienteras vertikalt snarare än horisontellt när tabellen inte passar i vyn. ## Ställ in kolumnattribut Välj bland följande kolumnattribut: - Maximalt antal nivåer med kolumnetiketter: fastställer antalet fält som kan placeras på hyllan Kolumner innan Tableau börjar kombinera etiketterna. Om du till exempel ställer in maximalt antal kolumnetiketter till 8 och placerar 9 diskreta fält på hyllan Kolumner visas den första och andra kolumnrubriken i samma rubrik men avgränsade med kommatecken (de kombineras vid samma rubriknivå). - Visa den innersta nivån längst ner i vyn när det finns en vertikal axel: visar den innersta nivån av kolumnrubriker längst ner i vyn (i motsats till överst) när en vertikal axel läggs till i vyn. - Standardorientering på etiketter längst ner i vyn: fastställer om etiketterna längst ned i vyn är orienterade horisontellt eller vertikalt som standard. Tryck på Ctrl + L på tangentbordet (Kommando-L på en Mac) för att växla mellan de horisontella och vertikala alternativen. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Dela upp ett fält i flera fält Om du har strängfält i dina data som innehåller flera informationsenheter, (till exempel kundens för- och efternamn) kan du kanske dela upp värdena i separata fält. ![Ett fält som är uppdelat i två kolumner.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/split.png) Du kan använda alternativ för delning i Tableau Desktop för att separera värdena baserat på en separator (avgränsare) eller ett upprepat mönster av värden som finns i respektive rad. I exemplet för Kundnamn är den gemensamma avgränsaren ett mellanslag (” ”) mellan förnamn och efternamn. ## Hitta alternativet Dela Tableau Desktop, men inte webbredigering i webbläsaren, har ett menyalternativ för automatiska eller anpassade delningar. Dessa baseras på strängfunktionen DELA som också kan användas manuellt i en beräkning för fullständig kontroll över delningen. Alla datakällor har inte stöd för DELA. Du kan se om dina data stöder [funktionen DELA](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_string.htm#SPLIT) genom att kontrollera menyalternativen Dela och Anpassad delning: - På sidan Datakälla, kontrollera menyn för Delning och Anpassad delning. ![Ett fälts snabbmeny med alternativet att dela.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/split_split_command.png) - I rutan Data på ett blad, kontrollera menyn för Konvertera > Dela och Anpassad delning. ![högerklickmenyn för ett fält i datarutan, som visar delat och anpassat delat inkapslat under transformeringsalternativet](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/split_data_pane.jpg) ### Dela på webben Webbredigering stöder inte delning från en meny. Om du vill dela data medan du arbetar i webbläsaren kan du skapa en DELA-beräkning manuellt. Se [Alternativ för delning från menyn.](#Alternat). ## Dela fält Ett strängfält kan delas automatiskt baserat på en gemensam separator som Tableau upptäcker i fältet. Du kan också definiera delningen manuellt Beroende på anslutningstyp kan en delning automatiskt separera fältvärden i upp till tio nya fält. ### Dela ett fält automatiskt **På sidan Datakälla**, i rutnätet klickar du pilen för listrutemenyn intill fältnamnet och välj sedan Dela. Högerklicka på det fält du vill dela i rutan Data och välj sedan Konvertera > Delning. Resultaten av delningen är standardberäknade fält som kan redigeras eller tas bort som alla andra beräknade fält. Datatypen för de nya fält som genereras av delningen kan variera beroende på den mönsterkombination som Tableau upptäcker. ### Dela ett fält med anpassad delning Använd alternativet för anpassad delning för bättre kontroll över delningen. Du kan ange separatorn och välja att dela upp värdena vid de första N förekomsterna av separatorn, de sista N förekomsterna eller vid alla förekomster. I rutnätet **på sidan Datakälla** klickar du på pilen för listrutemenyn intill fältnamnet. Välj Anpassad uppdelning. **Från rutan Data** högerklickar du på det fält du vill dela och väljer sedan Konvertera > Anpassad delning. De nya fälten som genereras av den anpassade uppdelningen resulterar alltid i en strängdatatyp. **Obs!** I vissa fall, om den automatiska delningen tar för lång tid att generera nya fält eller Tableau inte kan hitta en gemensam separator, visas en dialogruta för anpassad delning. Anpassad delning är användbar när antalet avgränsare varierar från värde till värde. I dessa fall kan du inte använda automatisk delning. Anta till exempel att fältet Information om anställd innehåller följande värden: - jsmith| redovisning | norr - dnguyen | personal - lscott | rekrytering| väst - karnold |rekrytering |väst Den anpassade delningen kan konfigureras för att dela med vertikalstrecket (”|”) och dela upp alla kolumner. För värdet utan en region kommer det tredje resultatfältet att vara null för den raden. ![Dialogrutan Anpassad delning med ett vertikalstreck för avgränsare och alternativet att dela upp alla kolumner](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/split_custom.jpg) ### Alternativ för delning från menyn. **Dela manuellt med funktionen DELA** Funktionen DELA fungerar på samma sätt som en anpassad delning, men endast ett resultatfält returneras per beräkning. Ange ett symbolnummer för att definiera avgränsaren och ange vilket värde som ska returneras. Om du till exempel vill dela upp Kundnamn i Förnamn och Efternamn skapar du två beräknade fält: - Förnamn: `SPLIT([Customer Name], " ", 1)` - Efternamn: `SPLIT([Customer Name], " ", 2)` Exemplet Information om anställda (t.ex. ”jsmith| redovisning | norr”) skulle använda tre beräknade fält: - Användarnamn: `SPLIT([Employee Info], |, 1)` - Avdelning: `SPLIT([Employee Info], |, 2)` - Region: `SPLIT([Employee Info], |, 3)` Mer information finns i [funktionen DELA](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_string.htm#SPLIT). **Dela manuellt med funktionerna VÄNSTER och HÖGER** Om ditt användningsfall är mer för att extrahera en specifik del av en sträng än för att dela den baserat på en avgränsar kan du använda funktionerna VÄNSTER och HÖGER. Dessa returnerar bara en del av strängen baserat på ett angivet antal tecken. Om till exempel värdet på en rad är IGW8892:
BeräkningResultat
RIGHT([Value], 4)8892
LEFT([Value], 4)IGW8
LEFT(RIGHT([Value], 2) , 1)9
Mer information finns i VÄNSTER och HÖGER i [Strängfunktioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_string.htm). **Använd reguljära uttryck för fält som innehåller blandade avgränsare** Fält kan inte delas automatiskt om avgränsartyperna är olika. Anta till exempel att ett fält innehåller följande värden: - smith.accounting - dnguyen-humanresources - lscott\_recruiting - karnold\_recruiting I sådana här fall kan du överväga att använda reguljära uttryck för att extrahera önskad information. Du hittar mer information i [Ytterligare funktioner (regex, Hadoop Hive, Google Big Query)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_additional.htm). ## Arbeta med delningar och anpassade delningar Saker att tänka på när du arbetar med delningar och anpassade delningar. - Nya fält kan inte användas som nycklar för att koppla tabeller, men kan däremot användas för att blanda datakällor. - Du kan inte använda nya fält en pivottabell. - Alternativen för delning och anpassad delning stöds inte för uppsättningar, grupper, parametrar och klasser (bins). - Microsoft SQL Server tillåter endast upp till fyra delade fält. - Om du vill generera fler än tio nya fält kan du överväga att dela upp dem flera gånger. Du kan använda delning på ett fält från den första delningen som fortfarande innehåller flera delar av information. ## Felsökning av delningar och anpassade delningar Kända problem du kan komma att uppleva när du använder delningar och anpassade delningar: - **Alternativ för delning och anpassad delning saknas för en datakälltyp som stöds:** Alternativ för delning och anpassad delning är endast tillgängliga för fält som är en strängdatatyp. - **Nullvärden:** När du har skapat en delning eller en anpassad delning kan nya fält komma att innehålla nullvärden eller inga värden alls. Null-värden eller tomma celler uppstår när det inte finns några värden för de förväntade nya fälen. - **Data har tagits bort:** Tableau kan komma att använda delar av fältets värden som separator. Om en del av ett fälts värde används som separator visas dessa värden inte längre i de nya fälten. Exempel:
Ursprungligt värdeDela fältvärden
Zip-9810298102
Zip-9810998109
Zip-9811998199
Zip-9819598195
Delningen skapar inte ett separat fält för ”Zip-” eftersom hela strängen används som avgränsare. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Delar av vyn I det här avsnittet beskrivs de grundläggande elementen av vyer som du kan skapa i Tableau. Du kan visa eller dölja delar av vyn efter behov (beskrivs nedan). Varje vy har en tabell i någon form, som kan innehålla rader, kolumner, rubriker, axlar, rutor, celler och markeringar. Vyer kan även innehålla verktygstips, titlar, bildtexter, fältetiketter och förklaringar. ## Vyområdet Datavyer visas i en tabell på alla arbetsblad. En tabell är en samling rader och kolumner och består av följande komponenter: rubriker, axlar, rutor, celler och markeringar. Utöver dessa kan du välja att visa eller dölja titlar, bildtexter, fältetiketter och förklaringar. ![Komponenterna i en visualisering, med etiketter som motsvarar följande textbeskrivningar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/view_parts3.png) **A.** [Fältetiketter](#FieldLabels) – Etiketten för ett diskret fält läggs till rad- eller kolumnhyllan som beskriver medlemmarna av fältet. Till exempel är Kategori ett diskret fält som innehåller tre medlemmar: Möbler, Kontorsmaterial och Teknik. **B.** [Titlar](#Titles) – Det namn du ger arbetsbladet, instrumentpanelen eller berättelsen. Titlar visas automatisk för arbetsblad och berättelser, och du kan aktivera dem så att de visas i dina instrumentpaneler. **C.** [Markeringar](#Marks) – De data som representerar skärningspunkten mellan fälten (dimensioner och mätvärden) i vyn. Markeringar kan representeras av linjer, staplar, former, kartor och så vidare. **D.** [Förklaringar](#Legends) – Beskriver hur data kodas i vyn. Om du till exempel använder former eller färger i vyn beskriver förklaringen var varje form eller färg representerar. **E.** [Axlar](#Axes) – Skapas när du lägger till ett mätvärde (fält som innehåller kvantitativ, numerisk information) i vyn. Som standard genererar Tableau en kontinuerlig axel för dessa data. **F.** [Rubriker](#Headers) – Medlemsnamnet för ett fält. **G.** [Bildtexter](#Captions) – Text som beskriver data i vyn. Bildtexter kan genereras automatiskt och kan växlas av och på. Se även information om [Celler](#Cells) och [Rutor](#Panes). ## Rubriker Rubriker skapas när du placerar en dimension eller ett diskret fält på hyllan Rader eller hyllan Kolumner. I rubrikerna visas medlemsnamnen för varje fält på hyllorna. I vyn nedanför kolumnrubrikerna till exempel visas medlemmarna av fältet Orderdatum och i radrubrikerna visas medlemmarna av fältet Underkategori. ![En vy med kolumnrubriker som visar värdena i fältet Orderdatum och radrubriker som visar värdena i fältet Underkategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/headers1.png) Du kan när som helst visa och dölja rad- och kolumnrubriker. **Dölja rubriker:** - Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på rubrikerna i vyn och välj Visa rubrik. ![En snabbmeny med alternativet Visa rubrik markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/headers4.png) **Visa rubriker:** - Välj det fält i vyn vars rubrik du vill visa och välj Visa rubrik på fältmenyn. ![En listrutemeny med alternativet Visa rubrik markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/headers5.png) Det kan vara användbart att dölja rubriker när du arbetar med flera mätvärden. I vyn nedan till exempel visas både försäljning och vinst för varje region längs en enskild axel. Om rubriken Mätvärdesnamn visas ser vyn rörig ut. Eftersom Mätvärdesnamn även indikeras av markeringsfärgen kan du dölja de överflödiga rubrikerna och därmed rensa upp vyn. ![Visa en rubrik.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/headers6.gif) ## Axlar Axlar skapas när du placerar ett mätvärde eller ett kontinuerligt fält på hyllan Rader eller hyllan Kolumner. Som standard visas värdena för mätvärdesfältet längs en kontinuerlig axel. ![Ett staplat kolumndiagram som visar försäljning per region och segment.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/axes1.png) Du kan när som helst visa eller dölja axlar. **Dölja axlar:** - Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på axeln i vyn och välj Visa rubrik för att avmarkera kryssrutan bredvid det här alternativet. ![Ett staplat kolumndiagram som visar försäljningssiffror per region. En snabbmeny med alternativet Visa rubrik valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/axes2.png) **Visa axlar:** - Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på det mätvärde i vyn vars axel du vill visa och välj Visa rubrik på fältmenyn. ![Ett staplat kolumndiagram som visar försäljningssiffror per region. En snabbmeny med alternativen Visa rubrik, Inkludera i verktygstips och Mätvärde valda.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/axes3.png) ## Rutor En ruta definieras av skärningspunkten mellan fält på hyllan Rader och hyllan Kolumner. I en tabellberäkning visas detta som en eller flera celler som tillhör samma fält, som beräknas nedåt eller på tvärs, som i nedanstående exempel: ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations5.png) Du hittar mer information i [Omvandla värden med tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm). ## Celler Celler är de grundläggande komponenterna av tabeller som du kan skapa i Tableau och definieras av skärningspunkten mellan en rad och en kolumn. I en texttabell till exempel är en cell platsen där text visas, så som i vyn nedan: ![En tabell som visar försäljning per underkategori och kvartal, med cellen för försäljning av tillbehör under Q1 markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cells1.png) ## Markeringar När du drar fält till en vy visas data genom markeringar. Varje markering representerar skärningspunkten mellan alla dimensionerna i vyn. Exempel: I en vy med dimensionerna Region och År finns en markering för varje kombination av dessa två dimensioner (Öst 2011, Öst 2012, Väst 2011, Väst 2012 o.s.v.). I det här fallet är markeringstypen inställd på Text, så **Abc** representerar platsen där värdet för textmarkeringen visas, när ett mätvärde som till exempel **Försäljning** läggs till i vyn. ![En tabell med kolumner för orderdatum efter år och rader för regioner.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewparts_marks1_9.2.png) Mer information om hur du skapar och anpassar markeringar finns under [Kortet Markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildmanual_shelves.htm#Marks), [Kontrollera utseendet på markeringar i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm), [Ändra typ av markering i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_marktypes.htm), [Staplade markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_stacking.htm) Markeringar kan visas på flera olika sätt, till exempel som linjer, former, staplar och kartor. Du kan visa ytterligare information om data med hjälp av markeringsegenskaper som färg, storlek, form, etiketter o.s.v. Vilken typ av markering du använder och markeringsegenskaperna styrs av kortet Markeringar. Dra fält till kortet Markeringar för att visa mer data. Till exempel visas samma ovanstående vy igen nedan, men den här gången med Vinst på Färg. Med denna ytterligare information är det tydligt att region Väst har högst vinst år 2014. ![En tabell som visar vinst per region för åren 2011 till 2014.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewparts_marks2_9.2.png) Styr markeringarna i vyn med hjälp av kortet Markeringar. Använd listrutemenyn för att ange vilken typ av markering som ska visas. Dra fält till kortet Markeringar och använd listrutekontrollerna för att lägga till mer information i vyn och styra färg, form, storlek, etiketter och antal markeringar i vyn. ## Verktygstips Verktygstips är ytterligare datainformation som visas när du hovrar över en eller flera markeringar i vyn. När du väljer en eller flera markeringar och hovrar med markören innehåller verktygstips även alternativ för att filtrera markeringar (Utesluta och Behåll endast), visa markeringar som har samma värden, skapa grupper, skapa uppsättningar eller visa underliggande data. Om du inte vill att användare ska kunna komma åt verktygstipskommandon så kan du inaktivera dem. ![Ett verktygstips med ytterligare information om de markeringar som har valts i vyn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environ_workspace_tooltips1.png) Mer information om formatering av verktygstips och andra inställningar finns i [Formatera enskilda delar av vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_specific_titlecaption.htm), [Lägga till verktygstips till markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm#TooltipProp) och [Skapa vyer i verktygstips (visualisering i verktygstips)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viz_in_tooltip.htm). Mer information om analysalternativ i verktygstips finns i [Utforska och inspektera data i en vy](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_explore_analyze_interact.htm). ### Verktygstips-kommandoknappar för att utforska data i en visualisering Längst upp i verktygstipset anges kommandon för att filtrera data, skapa en grupp, sortera urvalet och visa underliggande data. Till exempel kan du använda verktygstipset för att snabbt ta bort en utstickare i ett punktdiagram. Alla kommandon beskrivs nedan. Om du vill se verktygstipskommandon hovrar du över en markering och håller markören stilla. Alternativet - Behåll endast skapar ett filter som tar bort alla andra data. Se [Välja att behålla eller utesluta datapunkter i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm#SelectData) för att läsa mer. - Uteslut skapar ett filter som tar bort de valda data. Se [Välja att behålla eller utesluta datapunkter i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm#SelectData) för att läsa mer. - Gruppmedlemmar skapar en grupp utifrån valet. Om valet innehåller flera dimensioner kan du gruppera efter en dimension eller efter alla dimensioner. Mer information finns i [Korrigera datafel eller kombinera dimensionsmedlemmar genom att gruppera dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_groups.htm). - Skapa uppsättning (endast Tableau Desktop) skapar en ny uppsättning med de valda medlemmarna. Du kan skapa en ny uppsättning eller lägga till medlemmar till en befintlig uppsättning. Mer information finns i [Skapa uppsättningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_sets_create.htm). - Visa data öppnar ett fönster där data visas. Du kan visa sammanfattade data eller underliggande data. Mer information finns i [Visa underliggande data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_viewdata.htm). Dessa kommandon visas som standard. Du kan inaktivera kommandon i dialogrutan Redigera verktygstips genom att avmarkera **Inkludera kommandoknappar**. Om du gör det döljs även aggregeringssammanfattningen om flera markeringar väljs. ### Inaktivera verktygstipskommandon Om du inte vill att användare ska kunna komma åt verktygstipskommandon så kan du inaktivera dem. 1. Klicka på Verktygstips på kortet Markeringar eller välj Arbetsblad\>Verktygstips. 2. I dialogrutan Redigera verktygstips avmarkerar du kryssrutan Inkludera kommandoknappar. Verktygstipsinställningar tillämpas på det aktiva arbetsbladet och kan skilja sig åt från blad till blad i arbetsboken. ### Brödtext och märkning i verktygstips Brödtexten i ett verktygstips innehåller information om en specifik markering eller ett urval av flera markeringar. Till exempel i ett stapeldiagram över försäljning efter region kan brödtexten i verktygstipset innehålla faktiska försäljningsbelopp och regionsnamn. Standardverktygstipset baseras på de fält som används i vyn. Du kan anpassa vad som visas i verktygstipset genom att dra fält till Verktygstips på kortet Markeringar. Om du vill anpassa ett verktygstips och dess format klickar du på Verktygstips på kortet Markeringar. Alternativt kan du välja Arbetsblad > Verktygstips. ### Åtgärdslänkar Om det finns några åtgärder på bladet anges åtgärdslänkarna under brödtexten i verktygstipset. En åtgärd tillför sammanhang och interaktivitet till data genom filter, framhävning och länkar till externa resurser. Mer information om hur du lägger till åtgärder i arbetsboken finns i [Åtgärder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions.htm). ## Titlar Du kan visa titlar på vilket arbetsblad, vilken instrumentpanel eller vilken berättelse som helst. För arbetsblad och berättelser visas en titel som standard, men det går att ta bort den. För instrumentpaneler kan du lägga till en titel. Som standard är titeln namnet på bladet, men det går att redigera titeln genom att till exempel ändra texten eller inkludera dynamiska värden som sidnummer och bladnamn. Mer information om hur du formaterar titlar finns i [Formatera enskilda delar av vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_specific_titlecaption.htm). ### Visa och dölja titlar på arbetsblad Titlar visas som standard på arbetsblad och inkluderas som en del av arbetsbladet längst upp i vyn. Du kan flytta titeln åt sidorna eller till botten av vyn. Men när du flyttar titeln från toppen av vyn blir titeln till ett titelkort och visas som vilket annat kort som helst i vyn. **Obs!** Om du flyttar en titel från den översta positionen och sedan döljer den visas den längst upp i arbetsbladet, i standardpositionen, när du väljer att visa titeln igen. ![Ett exempel på sömlösa titlar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/SeamlessTitles.png) **Visa eller dölja titlar på ett arbetsblad** - Från verktygsmenyn klickar du på Arbetsblad > Visa titel. - På verktygsfältet klickar du på listrutepilen på knappen Visa/dölj kort och väljer Titel på snabbmenyn. Aktivera eller inaktivera kryssmarkeringen för att visa eller dölja titeln. ### Visa och dölja titlar i instrumentpaneler Du kan aktivera titlar för instrumentpaneler. Titeln visas som en del av instrumentpanelen. Du visar eller döljer titlar i en instrumentpanel genom att välja Instrumentpanel > Visa titel på verktygsmenyn. ![Ett stapeldiagram som visar 2013 års försäljningssiffror per region, tillsammans med en koropletkarta över USA som visar försäljningsresultat per delstat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/title2.png) När du lägger till arbetsblad på instrumentpanelen visas titeln på arbetsbladet automatiskt, även om du har inaktiverat titeln på själva arbetsbladet. Ta följande steg för att inaktivera titeln på arbetsbladet i instrumentpanelen: 1. I instrumentpanelen väljer du arbetsbladet för att framhäva det. 2. Längst upp till höger på det framhävda arbetsbladet klickar du på listrutepilen och väljer Titel på snabbmenyn för att rensa kryssmarkeringen. ### Visa och dölja titlar i berättelser Berättelsetitlar visas som standard. Du kan aktivera eller inaktivera berättelsetitlar genom att välja Berättelse > Visa titel på menyn högst upp och där lägga till eller ta bort kryssmarkeringen. ## Bildtexter Alla vyer kan ha en bildtext som antingen genereras automatiskt eller manuellt. Bildtexten visas på kortet Bildtext. Du visar en bildtext på ett arbetsblad genom att välja det på verktygsmenyn Visa/dölj kort ![Ikonen för att visa/dölja kort.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/worksheet_windows.png) eller genom att välja Arbetsblad > Visa bildtext. ![En textruta med texten ”Summa av försäljning för varje kategori. Färgerna indikerar region. Vyn filtreras efter regionerna Centralt, Öst och Syd.”](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/caption_1.png) Som standard genereras bildtexten automatiskt. Du kan redigera bildtexten genom att dubbelklicka på området Bildtext i vyn. I dialogrutan Redigera bildtext kan du ändra teckensnitt, teckenstorlek, teckenfärg samt justering och stil. ![Dialogrutan Redigera bildtext med ett fält för bildtextredigering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/caption_2.png) Klicka på menyn Infoga för att lägga till automatisk text, som till exempel sidnummer, bladnamn samt fält- och parametervärden. Bildtexten kan även inkluderas vid utskrift, utskrift till PDF och publicering till Tableau Server. När du exporterar vyn som en bild till ett annat program, som Microsoft PowerPoint, kan du välja att inkludera bildtexten. ## Fältetiketter Genom att placera diskreta fält på hyllorna Rader och Kolumner kan du skapa rubriker i vyn som visar medlemmarna av fältet. Om du till exempel placerar ett fält som innehåller produkter på hyllan Rader visas varje produktnamn som en radrubrik. Utöver att visa dessa rubriker kan du även visa fältetiketter, som är etiketter för rubrikerna. I det här exemplet är raderna etiketterade Kategori för att indikera att de diskreta kategorinamnen är medlemmar av fältet Kategori. ![Fältetiketterna Kategori och Region/orderdatum markerade i en visualisering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/field_label1.png) Fältetiketter gäller endast diskreta fält. När du lägger till kontinuerliga fält till vyn skapar Tableau en axel. Axeln har etiketterats med en rubrik. Som standard visas fältetiketter. Du visar eller döljer fältetiketter genom att välja Analys > Tabellayout > Visa fältetiketter för rader eller Visa fältetiketter för kolumner. ![Menyn Analys är expanderad och alternativen Tabellayout och Visa fältetiketter för rader är valda.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/field_labels2.png) Du kan formatera teckensnitt, justering, skugga och avgränsare för fältetiketter. ## Förklaringar När du lägger till fält till Färg, Storlek och From på kortet Markeringar visas en förklaring för att indikera hur vyn kodas i förhållande till dina data. **Färgförklaring** ![En färgförklaring som visar olika färger för var och en av fyra separata regioner.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/legend4.png) **Storleksförklaring** ![En storleksförklaring som visar olika stora cirklar för summan av försäljningsvärden, där storleken på varje cirkel ökar i samband med försäljningsvärdena.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/legend6.png) **Formförklaring** ![En formförklaring som visar olika former för tre produktkategorier.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/legend5.png) Förklaringar hjälper dig inte bara att förstå kodning, utan du kan även använda förklaringar till att sortera, filtrera och framhäva specifika datauppsättningar. Mer information finns i [Framhävning av förklaring](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_highlight_colorlegend.htm). ## Mätvärden och färgförklaringar Om du inkluderar fälten Mätvärden och Mätvärdesnamn i dina vyer kan du skapa antingen en enskild kombinerad färgförklaring eller separata färgförklaringar för dina mätvärden. Om du drar fältet Mätvärden till Färg på kortet Markeringar skapar Tableau som standard en enskild färgförklaring som gäller en färgpalett för alla markeringar i vyn. Om du vill skilja mellan vissa mätvärden i vyn kan du skapa separata färgförklaringar för mätvärden och tilldela en unik färgpalett till varje förklaring. Mer information om Mätvärden och Mätvärdesnamn finns i [Mätvärden och Mätvärdesnamn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_understanddatawindow_meavalues.htm). I följande exempel visas hur du skapar separata färgförklaringar. I det här exemplet används datauppsättningen Sample Superstore. 1. Anslut till datauppsättningen Sample – Superstore. 2. Från rutan Data: - Dra Orderdatum till hyllan Kolumner och Kategori och Underkategori till hyllan Rader. - Dra Mätvärdesnamn till hyllan Kolumner och släpp det till höger om Orderdatum. - Dra Mätvärden till Färg på kortet Markeringar. 3. På kortet Mätvärden drar du mätvärden från kortet så att du endast behåller SUM(Försäljning) och SUM(Vinst). 4. Klicka på Etikett på kortet Markeringar och välj Visa markeringsetiketter för att visa mätvärden i vyn. När du drar Mätvärden till Färg på kortet Markeringar skapar Tableau en enskild färgförklaring och lägger till den till vyn. Vyn ska nu se ut ungefär så här. ![En visualisering där mätvärden har dragits till Färg på kortet Markeringar, vilket har resulterat i en förklaring med en färg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/legends_permeasure_combined1.png) 5. Du skapar separata förklaringar för varje mätvärde i vyn genom att klicka på listrutepilen på fältet Mätvärden på kortet Markeringar, där du väljer Använd separata förklaringar på snabbmenyn.
Tableau Desktop-versionWebbversion

En Tableau Desktop-vy för val av alternativen Använd separata förklaringar i fältet Mätvärden på kortet Markeringar.

En webbversionsvy för val av alternativen Använd separata förklaringar i fältet Mätvärden på kortet Markeringar.

Tableau skapar en individuell färgförklaring för varje mätvärde i vyn med hjälp av standardfärgpaletten. ![En visualisering med separata färgförklaringar för vart och ett av de två uppmätta värdena med hjälp av standardfärgpaletten.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/legends_permeasure_separate2.png) Gör något av följande för att tilldela en annan färgpalett till färgförklaringen: - I Tableau Desktop klickar du på listrutepilen längst upp till höger för varje färgförklaring och väljer Redigera färger. Välj därefter en färg från listrutan Palett. - I Tableau Server eller Tableau Cloud klickar du på listrutepilen längst upp till höger för varje färgförklaring. Välj därefter en färg från listrutan Palett. Vyn kan se ut ungefär som följande exempel: ![En visualisering med separata färgförklaringar för vart och ett av de två uppmätta värdena med hjälp av en anpassad färgpalett.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/legends_permeasure_separate1.png) 6. Du kombinerar de separata förklaringarna till en enskild förklaring genom att klicka på listrutepilen på fältet Mätvärden på kortet Markeringar, där du väljer Kombinera förklaringar på snabbmenyn.
Tableau Desktop-versionWebbversion

En Tableau Desktop-vy för val av alternativet Kombinera förklaringar i snabbmenyn för fältet Mätvärden.

En webbversionsvy för val av alternativet Kombinera förklaringar i snabbmenyn för fältet Mätvärden.

[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa diagram och analysera data Du kan se Tableau Desktop som en sorts laboratorium där du kan upptäcka dolda betydelser hos data. I det här avsnittet beskrivs olika funktioner som du kan använda när du bygger vyer och här kan du lära dig de grundläggande färdigheter du behöver för att skapa eleganta och insiktsfulla vyer, instrumentpaneler och berättelser. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Prognosbeskrivningar I dialogrutan Beskriv prognos beskrivs prognosmodellerna som Tableau har beräknat för din visualisering. När prognosfunktionen är aktiverad kan du öppna den här dialogrutan genom att välja Analys > Prognos > Beskriv prognos. Informationen i dialogrutan Beskriv prognos är skrivskyddad, men du kan klicka på Kopiera till Urklipp och sedan klistra in skärminnehållet i ett dokument. Dialogrutan Beskriv prognos har två flikar: fliken Sammanfattning och fliken Modeller. ## Beskriv prognos – fliken Sammanfattning På fliken Sammanfattning beskrivs prognosmodellerna som Tableau har skapat och de generella mönster som Tableau har upptäckt i data. ### Alternativ som används för att skapa prognoser I det här avsnittet sammanfattas de alternativ som Tableau har använt för att skapa prognoser. Dessa alternativ valdes antingen automatiskt av Tableau eller angavs i dialogrutan Prognosalternativ. - Tidsserie: – Fältet för kontinuerliga datum som använts för att definiera tidsserien. Ibland är detta värde inte ett datum. Läs [Prognostisering när det inte finns något datum i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/forecast_no_date.htm). - Mätvärden – Mätvärdena som värden beräknas för. - Prognos framåt – Prognosens längd och datumintervall. - Prognos baserad på – Datumintervallet för de data som används för att skapa prognosen. - Ignorera senaste – Antalet perioder i slutet av data som ignoreras; prognosdata visas för dessa perioder. Det här värdet baseras på alternativet Ignorera senaste i dialogrutan Prognosalternativ. - Säsongsmönster – Längden på säsongscykeln som Tableau upptäckt i data, eller Inget om ingen säsongscykel hittades i någon prognos. ### Sammanfattningstabeller för prognoser För varje mätvärde som du skapar en prognos för visas en sammanfattningstabell som beskriver prognosen. Om vyn är uppdelad i flera rutor med dimensioner, infogas en kolumn i varje tabell som identifierar dimensionerna. Fälten i sammanfattningstabellerna för prognoser är: - Första – Värdet och prognosintervallet för den första prognosperioden. - Skillnad från första – Skillnaden mellan den första och sista prognosberäkningspunkten. Intervallet för dessa två punkter visas i kolumnhuvudet. När värden visas i procent visar det här fältet den procentuella förändringen från den första prognosperioden. - Säsongseffekt – Dessa fält visas för modeller där en säsongsvariation ses, d.v.s. ett variationsmönster som upprepar sig över tid. Fälten visar säsongskomponentens höga och låga värden under den senaste kompletta säsongscykeln i en kombinerad tidsserien av faktiska värden och prognosvärden. Säsongskomponenten uttrycker avvikelsen från trenden och varierar alltså kring noll och summeras till noll under loppet av en säsong. - Bidrag – I hur hög grad trender och säsongsvariationer påverkar prognosen. Dessa värden uttrycks alltid i procent och summerar 100 %. - Kvalitet – Anger hur väl prognosen stämmer med faktiska data. Möjliga värden är Bra, OK och Dåligt. En naiv prognos är en prognos som uppskattar att värdet för nästa period kommer att vara identiskt med värdet för den innevarande perioden. Kvaliteten uttrycks relativt till en naiv prognos, där OK betyder att prognosen förväntas ha mindre fel än en naiv prognos, Bra betyder att prognosen har mindre än hälften så många fel och Dåligt betyder att prognosen har fler fel. ## Beskriv prognos – fliken Modeller Fliken Modeller innehåller mer utförlig statistik och utjämningskoefficienter för de modeller för exponentiell utjämning (Holt-Winters) som prognoserna bygger på. För varje mätvärde som en prognos skapas för visas en tabell som beskriver de prognosmodeller som Tableau skapat för mätvärdet. Om vyn är uppdelad i flera rutor med dimensioner, infogas en kolumn i varje tabell som identifierar dimensionerna. Tabellen är indelad i följande avsnitt: ### Modell Anger om komponenterna Nivå, Trend eller Säsong är en del av modellen som används för att generera prognosen. Värdet för varje komponent är något av följande: - Inget – Komponenten ingår inte i modellen. - Additiv – Komponenten ingår i modellen och adderas till de andra komponenterna för att generera det övergripande prognosvärdet. - Multiplikativ – Komponenten ingår i modellen och multipliceras med de andra komponenterna för att generera det övergripande prognosvärdet. ### Mått på kvaliteten Det finns en uppsättning värden som ger statistisk information om modellens kvalitet: #### **RMSE** Rotmedelkvadratfel: ![Rotmedelkvadratfelet beräknas med hjälp av en matematisk formel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Equation2.PNG) #### **MAE** Medelabsolutfel: ![En matematisk formel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Equation3.PNG) #### **MASE** Medelabsolutfel med skalfaktor: ![En matematisk formel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Equation4.PNG) MASE mäter storleken på felet jämfört med storleken på felet med en naiv successiv prognos (one-step ahead) uttryckt som en andel. En naiv prognos antar att värdet i dag, oavsett vad det är, kommer att vara samma i morgon. Ett MASE-värde på 0,5 betyder alltså att felet i din prognos antagligen är hälften så stort som i en naiv prognos, vilket är bättre än ett MASE-värde på 1,0, som ju inte är bättre än en naiv prognos. Eftersom det handlar om normaliserad statistik definierad för alla värden med en jämn viktning av felen, är det ett väldigt bra mätvärde när du vill jämföra kvaliteten i olika prognosmetoder. Fördelen med MASE jämfört med det vanligare MAPE-mätvärdet är att MASE är definierat för tidsserier som innehåller noll, vilket inte är fallet med MAPE Dessutom viktar MASE felen jämnt, medan MAPE tilldelar positiva och/eller extrema fel tyngre viktning. #### **MAPE** Medelabsolutfel i procent: ![En matematisk formel uttryckt i summanotation.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Equation5.PNG) MAPE mäter storleken på felet jämfört med storleken på dina data, uttryckt i procent. Ett MAPE-värde på 20 % är alltså bättre än ett MAPE-värde på 60 %. Fel är avvikelser mellan svarsvärdena, som förutspås av modellen, och de faktiska svarsvärdena för varje förklaringsvärde i dina data. Eftersom det handlar om normaliserad statistik är det ett bra mätvärde när du vill jämföra kvaliteten i olika modeller som beräknas i Tableau. Dock är det inte tillförlitligt med vissa jämförelser eftersom vissa typer av fel tilldelas tyngre viktning än andra. Dessutom är det odefinierat för data med nollvärden. #### **AIC** Akaike-informationskriteriet: ![Formeln för att beräkna ett statistiskt värde.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Equation6.PNG) AIC är ett mätvärde på en modells kvalitet som utvecklats av Hirotugu Akaike och som straffar komplexa modeller för att undvika ”overfitting” (överanpassning). I den här definitionen är _k_ antalet estimerade parametrar, inklusive ursprungliga tillstånd, och _SSE_ är summan av de kvadrerade felen. #### Variabler Variablerna i föregående definitioner är som följer:
VariabelBetydelse
tIndex för en period i en tidsserie.
nTidsseriens längd.
mAntalet perioder i en säsong/cykel.
A(t)Tidsseriens faktiska värde vid period t.
F(t)Anpassat värde eller prognosvärde vid period t.
Rester är: e(t) = F(t)-A(t) ### Utjämningskoefficienter Beroende på utvecklingstakten i nivå-, trend- eller säsongskomponenterna för aktuella data optimeras utjämningskoefficienter så att nyare datavärden tilldelas tyngre viktning än äldre, vilket minimerar fel i successiva ”within sample”-prognoser (one-step-ahead). Alpha är utjämningskoefficienten för nivå, beta är utjämningskoefficienten för trend och gamma är utjämningskoefficienten för säsong. Utjämningen är mindre ju närmare 1,00 utjämningskoefficienten ligger, vilket möjliggör snabba komponentförändringar samtidigt som beroende av mer aktuella data är större. Utjämningen är större ju närmare 0,00 utjämningskoefficienten ligger, vilket möjliggör gradvisa komponentförändringar samtidigt som beroende av mer aktuella data är mindre. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Konfigurera prognosalternativ Använd dialogrutan Prognosalternativ för att konfigurera prognosalternativ, inklusive: - längden på prognosen - omfånget och den tidsmässiga aggregeringen av källdata för att generera prognosen - prognosmodellen - Förutsägelseintervall När prognostisering är aktiverat kan du välja Analys > Prognos > Prognosalternativ för att öppna dialogrutan Prognosalternativ. ## Prognoslängd Sektionen Prognoslängd avgör hur långt in i framtiden prognosen sträcker sig. Välj en av följande: - Automatisk: Tableau fastställer prognoslängden baserat på data. - Exakt: förlänger prognosen för det angivna antalet enheter. - Till: förlänger prognosen till den angivna tidpunkten i framtiden. ## Källdata Använd avsnittet Källdata för att specificera. - Aggregera per: anger tidsmässig detaljrikedom för tidsserien. Med standardvärdet (Automatisk) väljer Tableau den bästa detaljrikedomen för uppskattning. Detta matchar vanligtvis visualiseringens tidsmässiga detaljrikedom (det vill säga datumdimensionen som prognosen baseras på). Det är dock ibland möjligt och önskvärt att uppskatta prognosmodellen med en finare detaljrikedom än visualiseringen när tidsserien i visualiseringen är för kort för att tillåta uppskattning. **Obs!** Värdet Aggregera per, är alltid Perioder när du använder en heltalsdimension istället för en datumdimension för prognoser. Läs [Prognostisering när det inte finns något datum i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/forecast_no_date.htm). - Ignorera sista: anger antalet perioder i slutet av den faktiska datan som ska ignoreras när prognosmodellen uppskattas. Prognosdata används istället för faktiska data för dessa tidsperioder. Använd den här funktionen för att ta bort opålitliga eller partiella avslutande perioder som kan vilseleda prognosen. När uppskattningens detaljrikedom, som anges i avsnittet **Källdata**, är finare än i visualiseringen, är de borttagna perioderna uppskattningsperioder. Resultatet är att den faktiska avslutande visualiseringsperioden bli en prognosperiod, vilket är ett aggregat av både faktiska och prognostiserade perioder med uppskattningens detaljrikedom. Däremot är null-värden inte fyllda med nollor och måste filtreras för att tillåta prognos. - Fyll i värden som saknas med nollor: Om värden saknas i mätvärdet du försöker prognostisera kan du ange att Tableau ska fylla i dessa värden som saknas med noll. ## Prognosmodell Sektionen Prognosmodell anger hur prognosmodellen ska produceras. Använd listrutan för att ange om Tableau ska välja vad som fastställs vara den bästa av alla modeller (Automatisk), den bästa av dem utan säsongskomponent (Automatisk utan säsongsvariationer) eller den modell du väljer (Anpassad). När du väljer alternativet Anpassat visas två nya fält i dialogrutan Prognosalternativ. Där kan du ange trend- och säsongsegenskaper för din modell: ![Listrutemenyn Prognosmodell med alternativ för trend och säsong.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/forecast_custom.png) Valen är samma för båda fälten: - Inget: När du väljer Inget för trend, utvärderar modellen inte data för trender. När du väljer Inget för säsonger, utvärderar modellen inte data för säsonger. - Additiv: En additiv modell är en där den kombinerade effekten av flera oberoende faktorer är summan av de isolerade effekterna av varje faktor. Du kan utvärdera data i vyn för additiv trend, additiv säsongsvariation eller båda. - Multiplikativ: En multiplikativ modell är en där den kombinerade effekten av flera oberoende faktorer är produkten av de isolerade effekterna av varje faktor. Du kan utvärdera data i vyn för multiplikativ trend, multiplikativ säsongsvariation eller båda. Om det finns mer än en tidsserie i visualiseringen tvingar alternativet Anpassad dem att prognostiseras med samma anpassade modell. Att begränsa modellerna på detta sätt resulterar vanligtvis i modeller av lägre kvalitet än de som skulle produceras med automatiskt val av modell. ### Restriktioner för multiplikativa modeller - En multiplikativ modell kan inte användas när mätvärdet som ska prognostiseras har ett eller flera värden som är mindre än eller lika med noll. Detta gäller även när några av datapunkterna är för nära noll i förhållande till andra datapunkter. - En modell med multiplikativ trend och additiv säsong kan inte anges då resultatet kan vara numeriskt instabilt. ## Förutsägelseintervall Du kan ställa in prediktorintervallet till 90, 95 eller 99 procent eller ange ett anpassat värde. Detta värde används på två platser: - I prediktorfälten som visas med en prognos. - För alternativen gällande prediktorintervall (Övre prediktorintervall och Nedre prediktorintervall) som är tillgängliga som typer av prognosresultat för ett mätvärde i vyn: ![En listrutemeny med alternativ för att redigera typen av prognosresultat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/forecast_results_type.png) ## Prognossammanfattning Textrutan längst ned i dialogrutan Prognosalternativ erbjuder en beskrivning av den aktuella prognosen. Prognossammanfattningen uppdateras när du ändrar något av prognosalternativen ovan. Om ett problem uppstår med prognosen visar textrutan ett felmeddelande som kan hjälpa till att lösa problemet. Se [Lösa prognostiseringsfel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/forecast_resolve_errors.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Dimensioner och mätvärden, blått och grönt Tableau identifierar varje fält som en dimension eller ett mätvärde i fönstret Data, beroende på vilken typ av data fältet innehåller.Du använder dessa fält för att skapa en analys. Relaterade resurser och videoklipp finns i [Dimensioner och mätvärden jämfört med diskreta och kontinuerliga variabler](https://www.tableau.com/sv-se/learn/tutorials/on-demand/dimension-and-measures-vs.-continuous-and-discrete-variables?playlist=509089). ## Om datafältroller och -typer Datafält skapas från kolumnerna i din datakälla.Varje fält tilldelas automatiskt en datatyp, som heltal, sträng eller datum, och en roll: en diskret dimension eller kontinuerligt mätvärde (eller mindre vanligt, en kontinuerlig dimension eller ett diskret mätvärde). - _Dimensioner_ grupperar eller segmenterar data.Dimensioner innehåller vanligtvis kvalitativa värden (som namn, datum eller geografiska data).Du kan använda dimensioner för att kategorisera dina data.Dimensioner påverkar detaljnivån i vyn. - _Mätvärden_ aggregeras.Mätvärden innehåller vanligtvis numeriska, kvantitativa värden som du kan mäta.När du drar ett mätvärde till vyn tillämpar Tableau en aggregering på fältet. - Du kan läsa mer om aggregering i [Lista över fördefinierade aggregeringar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_aggregation.htm#AggFuncs) och [Aggregera funktioner i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_aggregate_create.htm). ### Blåa kontra gröna fält Tableau representerar data på olika sätt i vyn beroende på om fältet är diskret eller kontinuerligt._Kontinuerlig_ och _diskret_ är matematiska termer. - _Kontinuerlig_ betyder ”bilda en obruten helhet, utan avbrott”.Dessa fält är gröna.När ett kontinuerligt fält placeras på hyllan Rader eller Kolumner skapas en axel i vyn. - _Diskret_ betyder ”individuellt separat och åtskilt”.Dessa fält är blåa.När ett diskret fält placeras på hyllan Rader eller Kolumner skapas en rubrik i vyn. ### Möjliga fälttyper i Tableau I den här tabellen visas exempel på hur fyra olika typer av fält ser ut i vyn.Om du vill veta mer om skillnaden mellan de här fälttyperna kan du titta på utbildningsvideon [Dimensioner och mätvärden jämfört med diskreta och kontinuerliga fält](https://www.tableau.com/sv-se/learn/tutorials/on-demand/dimension-and-measures-vs.-continuous-and-discrete-variables?playlist=509089) (på engelska, 3 minuter).
Diskreta dimensionerEn blå knapp som är märkt Produktnamn.
Kontinuerliga dimensioner*Ett grönt fält för kontinuerliga dimensioner.
Diskreta mätvärdenEn blå knapp som är märkt SUM(vinst)
Kontinuerliga mätvärdenEtt grönt fält för kontinuerliga mätvärden.
\*Dimensioner med datatypen Sträng eller Boolesk kan inte vara kontinuerliga.Datum är den vanligaste kontinuerliga dimensionen. ### Känna igen ett mätvärde Ett visuellt tecken på att ett fält är ett mätvärde är att fältet är aggregerat med en funktion i vyn (ofta kallad "pill").Aggregeringen indikeras före fältnamnet, t.ex. `AVG([Age])`. Men det finns undantag: - Datum har vanligtvis detaljindikatorer, som ”week” i `WEEK([Order Date])` även när de är dimensioner. - Dimensioner kan ibland aggregeras med specifika aggregeringar som CNT eller ATTR, vilket effektivt förvandlar dem till mätvärden. - Tabellberäkningar är mätvärden.De visar en deltaikon och kan ha eller inte ha en aggregering: ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/field_tablecalc.png "En grön fältindikator med en triangelikon") - Om hela vyn är uppdelad så är alla fälten per definition dimensioner.Detaljer finns i [Dela upp data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_aggregation.htm#DisAggData). > [!TIP] > > **Tips**: Du kan ange standardaggregering och andra egenskaper och inställningar för fält.Information om hur du kan anpassa fälten i rutan Data finns i [Ordna och anpassa fält i rutan Data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_dwfeatures.htm), [Redigera standardinställningarna för fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_fieldproperties.htm) och [Arbeta med datafält i rutan Data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_understanddatawindow.htm). ## Exempel på kontinuerliga och diskreta fält som används i en vy Information om hur du konverterar kontinuerliga och diskreta fält finns i [Konvertera diskreta fält till kontinuerliga och tvärtom](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_convertdisctocont.htm). I exemplet till vänster skapar Mängd\-fältet en vågrät axel längst botten av vyn eftersom fältet är **Kontinuerligt**.Det gröna fältet och axeln hjälper dig att se att det är ett kontinuerligt fält. I exemplet till höger är fältet **Mängd**Diskret.Det skapar vågräta rubriker i stället för en axel.Det blå fältet och de vågräta rubrikerna hjälper dig att se att det är ett diskret fält.
Mängd-fältet Kontinuerlig Mängd-fältet Diskret
Ett linjediagram över försäljning kontra antal. Ett stapeldiagram över försäljning efter volym.
I bägge exempel har fältet **Försäljning** angetts som **Kontinuerligt**.Det skapar en lodrät axel eftersom det är kontinuerligt och har lagts på hyllan Rader.Om det hade lagts på hyllan Kolumner så skulle axeln varit vågrät.SUM-aggregeringen indikerar att det är ett mätvärde. Frånvaron av en aggregeringsfunktion i fältnamnet **Mängd** indikerar att det rör sig om en dimension. ## Dimensionsfält i vyn Ofta är fält från området Dimension diskreta när du lägger till dem i en vy, med blå bakgrund.Datumdimensioner och numeriska dimensioner kan vara diskreta eller kontinuerliga och alla mätvärden kan vara diskreta eller kontinuerliga. När du drar ett diskret dimensionsfält till Rader eller Kolumner skapar Tableau kolumn- eller radrubriker. ![Dimensionen Kategori med kolumnrubrikerna Möbler, Kontorsmaterial och Teknik.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dim_meas1.png) När du har dragit en dimension till Rader eller Kolumner kan du ändra fältet till ett mätvärde.Klicka på fältet, välj Mätvärde och välj sedan en aggregering.Nu innehåller vyn en kontinuerlig axel istället för kolumn- eller radrubriker och fältet är grönt: ![Ett vågrätt stapeldiagram som visar den kontinuerliga axeln för totalt tre kategorier.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dim_meas2.png) Datumdimensioner kan vara diskreta eller kontinuerliga.Dimensioner som innehåller strängar eller booleska värden kan inte vara kontinuerliga. Tableau aggregerar inte dimensioner.En diskussion om de olika typer av aggregering som Tableau kan utföra finns i [Lista över fördefinierade aggregeringar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_aggregation.htm#AggFuncs). I Tableau-frågor uttrycks dimensioner i vyn i SQL som ”Gruppera efter”-satser. ## Så här påverkar dimensioner detaljnivån i vyn Detaljnivån i en vy refererar till hur detaljerad data är givet dimensions- och mätvärdesdata i vyn. Allteftersom du lägger till dimensioner till Rader eller Kolumner kan antalet markeringar i vyn öka. Gör följande för att förstå varför fler dimensioner ökar antalet markeringar i vyn: 1. Dra Segment till Kolumner. Statusfältet längst ned på Tableau-fönstret visar att det nu finns tre markeringar i vyn: ![Fliken Datakälla som visar tre markeringar och en tabell med en rad och tre kolumner.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/add_dims1.png) Dessa markeringar innehåller platshållartext, `Abc`, eftersom du bara skapar vyns struktur just nu. 2. Dra Region till Kolumner. Nu finns det 12 markeringar.Tre värden i Segment multiplicerat med fyra värden i Region blir 12. 3. Dra \[Leveransdatum\] till Rader. Totalt är nu 57 markeringar (tre segment över fyra regioner över fem år är 60, men tre möjliga kombinationer saknar data). Vi skulle kunna fortsätta att lägga till dimensioner till Rader och Kolumner för att se hur antalet totala markeringar fortsätter att öka.Om du kodar en dimension med en egenskap på kortet Markeringar (som Färg eller Storlek) ökar antalet markeringar utan att rubriker läggs till.Den här användningen av dimensioner för att få detaljer om markeringarna kallas för att ange _detaljnivån_. Om du lägger till en dimension till någon av följande platser i Tableau så påverkar det detaljnivån: ![Hyllor och visualiseringsavsnitt som är relaterade till LOD-uttryck är markerade på en tom Tableau-instrumentpanel.De markerade områdena är Sidor, Kolumner, Rader och Blad och följande markeringar visas på kortet Markeringar: Färg, Storlek, Etikett, Information och Bana.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_shelves.png) 4. Vyn innehåller nu 57 separata instanser av `Abc` – vyn är bara struktur och inget innehåll.Dra Försäljning till Text för att se värdena.Vyn kan nu anses vara slutförd: ![Ett Tableau-arbetsblad med en texttabell över försäljningssumma per segment och region, år för år.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/add_dims2.png) ### Anmärkningar - Ibland kan antalet markeringar i vyn öka när du lägger till ett mätvärde till vyn.Till exempel med Försäljning på Rader är antalet markeringar 57.Men om Vinstockså placeras på Rader ökar antalet markeringar till 114.Det är dock inte detsamma som att öka vyns detaljnivå. - Antalet markeringar i vyn är inte alltid detsamma som att multiplicera antalet medlemmar i varje dimension.Det finns flera orsaker till varför antalet markeringar skulle kunna vara lägre.Om du vill att en markeringen visas för alla möjliga kombinationer kan du Visa saknade värden.Mer information om hur du visar saknade värden finns i [Visa eller dölj saknade värden eller tomma rader och kolumner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/missing_values.htm). ![En snabbmeny för en axel med alternativ för att endast behålla, exkludera, dölja, gå nedåt, formatera, rotera etiketten, visa rubriken och visa saknade värden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/add_dims3.png) ## Mätvärdesfält i vyn När du drar ett mätvärde till vyn aggregeras det som standard.Aggregeringstypen varierar beroende på typ av vy.Kontrollera alltid aggregeringen och ändra den vid behov.Information finns i Ändra standardaggregering i [Redigera standardinställningarna för fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_fieldproperties.htm).Mer information om aggregering finns i [Dataaggregering i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_aggregation.htm). När du drar ett kontinuerligt fält från rutan Data till Rader eller Kolumner skapar Tableau en kontinuerlig axel för det fältet. ![Ett vågrätt stapeldiagram som visar försäljning efter kategorierna Möbler, Kontorsmaterial och Teknik.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dim_meas3.png) Om du klickar på fältet och ändrar det till Diskret så blir värdena kolumnrubriker. ![En tabell över diskreta försäljningsdata per kategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dim_meas4.png) Tableau fortsätter att aggregera värden för fältet.Även om fältet nu är diskret så är det fortfarande ett mätvärde och Tableau aggregerar mätvärden som standard. I de fall då Tableau felaktigt har klassificerat ett fält som en dimension eller ett mätvärde kan du konvertera det och ändra dess roll.Om ett mätvärde inte ska aggregeras (t.ex. ett numeriskt ID) omvandlar du fältet till en dimension. Du hittar relaterad information i [Konvertera ett mätvärde till en dimension](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_convertdimtomeas.htm). Information om hur du konverterar kontinuerliga och diskreta fält finns i [Konvertera diskreta fält till kontinuerliga och tvärtom](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_convertdisctocont.htm). ## Så här ändrar kontinuerliga och diskreta fält vyn _Kontinuerlig_ och _diskret_ är matematiska termer.Kontinuerlig syftar på ”att bilda en obruten helhet, utan avbrott” och diskret betyder ”individuellt distinkt och separat”. Fält kan vara antingen kontinuerliga eller diskreta.När du drar ett grönt fält till Kolumner eller Rader så är värdena kontinuerliga och Tableau skapar en axel.När du drar ett blått fält till Kolumner eller Rader så är värdena diskreta och Tableau skapar kolumn- eller radrubriker. ### Kontinuerliga fält skapa axlar Om ett fält innehåller värden som är siffror som kan läggas till, beräknas som medelvärden eller på annat sätt aggregeras så läggs det till som ett mätvärdesfält i rutan Data första gången du ansluter till en datakälla.Tableau antar att värdena är kontinuerliga. Tableau visar en axel när du drar ett kontinuerligt fält till Rader eller Kolumner.En axel är en mätvärdeslinje som visar värden mellan ett minimum och maximum.Linjaler och analoga termometrar är exempel på fysiska objekt som har en axel i den bemärkelsen. Även om det finns värdeetiketter på en kontinuerlig axel (0, 0,5, ...3,0 i följande bild) behöver datamarkeringarna inte ligga i linje med dessa skalstreck.I den här bilden sträcker sig det blå fältet till värdet 6,940 på den vågräta axeln, inte till exakt 7,0. ![Ett stapeldiagram som visar de genomsnittliga IMDb-betygen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dim_meas5.png) Antalet potentiella värden för kontinuerliga fält är omöjligt att förutsäga.Om du till exempel har ett fält med namnet Betyg och de inledande värdena är 1, 3, 3,5, 3,6 och 4 så är det fem distinkta värden.Men om du tar med Betyg till Rader är det aggregerade värdet ett sjätte värde (3,02) som inte fanns förrän du lade till fältet i vyn.Om du därefter tillämpade ett filter som eliminerade två av de inledande värdena ändras genomsnittet till ett annat värde.Och om du därefter ändrade aggregeringen ...Ja du förstår.Antalet potentiella värden är, om inte obegränsat, så åtminstone enormt. Det faktum att ett fält innehåller siffror indikerar inte automatiskt att värdena är kontinuerliga.Postnummer är ett klassiskt exempel: även om de ofta består helt av siffror så är de faktiskt strängvärden som inte ska läggas ihop eller beräknas som medelvärden.Om Tableau tilldelar ett sådant fält som ett mätvärde till rutan Data så ska du dra det till ett dimensioner-område för att ändra det till ett dimensionsfält. ### Diskreta fält skapar rubriker Om ett fält innehåller värden som inte är siffror, identifieras det som en dimension i rutan Data.Tableau behandlar värdet som diskret. Tableau skapar rubriker när du drar ett diskret fält till Kolumner eller Rader.De enskilda värdena för ett diskret fält blir rad- eller kolumnrubrikerna. ### Diskreta kontra kontinuerliga fält på filter - När du släpper ett diskret dimensionsfält på hyllan Filter så ber Tableau dig välja vilka medlemmar av det diskreta fältet som ska inkluderas i vyn. ![Fliken Allmänt i dialogrutan Filterinställningar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cont_disct4.png) - När du släpper ett datumfält på Filter så kan resultatet vara ett diskret filter eller ett kontinuerligt filter.Mer information finns i [Filtrera datum](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm#FilterDates). - När du släpper ett kontinuerligt mätvärde på Filter, uppmanar Tableau dig först att välja en aggregering för filtret. - När du släpper en kontinuerlig dimension på Filter (förutom ett datum) ber Tableau dig ange hur det kontinuerliga intervallet med värden ska filtreras. Mer om filtrering av olika typer av fält finns i [Dra dimensioner, mätvärden och datumfält till hyllan Filter](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm#Drag). ### Diskreta kontra kontinuerliga fält på färg När du släpper ett diskret fält på Färg i kortet Markeringar använder Tableau en kategorisk palett med en färg tilldelad till varje värde i fältet. När du släpper ett kontinuerligt fält på Färg använder Tableau en kvantitativ förklaring med ett kontinuerligt intervall av färger. Mer information om färgpaletter finns i [Färgpaletter och effekter](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties_color.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Dynamiska färgintervall Med dynamiska färgintervall kan du länka färgintervall till en parameters värde, vilket gör att du kan visualisera datatrender på ett effektivare sätt. Genom att använda parameteråtgärder kan du dynamiskt uppdatera färgintervall baserat på val eller hovringar över markeringar, och du kan länka färgintervallets start-, mitt- och slutpunkter till en parameter. Detta möjliggör inte bara anpassning utan bidrar även till att ignorera avvikande data som kan förvränga färgpaletten. Du kan även synkronisera intervallvärden mellan visualiseringar på en instrumentpanel, vilket leder till snabbare insikter. ## Använda fält och färgpalettyper som stöds Du kan använda ett dynamiskt färgintervall med kontinuerliga fält, vanligtvis mätvärden. De kan tillämpas på kvantitativa färgpaletter i Tableau, inklusive sekventiella och divergerande färgpaletter. ### Sekventiella färgpaletter En sekventiell palett innehåller vanligtvis en enda färg, med varierande intensitet. Du måste ange åtminstone de två slutfärgerna i det sekventiella färgintervallet. ![Ett alternativ med en orange sekventiell färgpalett.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dcr_sequential.png) ### Divergerande färgpaletter En divergerande palett är som två sekventiella paletter som delar en färg i mitten men har olika ytterligheter. Den här typen av palett innehåller två värdeintervall där färgens intensitet (hur mörk eller ljus den är) representerar talets storlek, och där själva färgen (orange eller blå) indikerar vilket intervall talet kommer från. Divergerande paletter används oftast för att visa skillnaden mellan positiva och negativa tal. ![Ett alternativ med en röd och blå divergerande färgpalett i Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dcr_divergeng.png) ## Konfigurera ett dynamiskt färgintervall baserat på markeringsval Från och med Tableau 25.3 kan du automatiskt uppdatera färgintervallet baserat på valda markeringar, vilket eliminerar behovet av separata arbetsflöden för parametrar och parameteråtgärder. Så här konfigurerar du färgintervallets start-, mitt- och slutpunkter: 1. Välj Färg på kortet Markeringar och välj därefter Redigera färger … 2. Välj Uppdatera vid interaktion i listrutemenyn för önskad intervallpunkt (start, mitt eller slut). 3. Gå tillbaka till visualiseringen och klicka på en markering för att ställa in motsvarande värde för den valda intervallpunkten. Upprepa den här processen för alla intervallpunkter som du vill uppdatera dynamiskt. ![Dialogrutan Redigera färger med alternativ för att ställa in start, mitt och slut för att uppdatera vid interaktion.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dynamic_color_selection.png) ## Konfigurera ett dynamiskt färgintervall med en befintlig parameter Du kan även konfigurera ett dynamiskt färgintervall i alla kvantitativa, kontinuerliga fält som används i en befintlig parameter. 1. När du har ställt in parametern väljer du Färger på kortet Markeringar. 2. Välj Redigera färger … 3. Expandera listrutan bredvid start- och slutpunkterna i dialogrutan Redigera färger. Du kan välja Automatiskt eller Anpassat, eller så kan du använda en parameter för att ställa in färgintervallet så att det uppdateras dynamiskt med parameteråtgärderna. ![Konfigurera ett dynamiskt färgintervall med dialogrutan Redigera färger.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dcr_edit_colors.png) ## Koppla ett dynamiskt färgintervall till en parameteråtgärd Du kan ange valfritt värde i en parameterkontroll för att säkerställa en effektivare färgkontrast. Om du vill ha en mer interaktiv lösning kan du konfigurera parametern så att färgintervallpunkten är knuten till en parameteråtgärd. 1. Det gör du genom att [skapa en parameteråtgärd](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/actions_parameters.htm#Create) med följande egenskaper: 2. Ställ in Källblad på arbetsbladet eller ett blad på en instrumentpanel. 3. Ställ in Målparameter på den parameter som du vill knyta till det dynamiska färgintervallet. 4. Ställ in Källfält på ett kontinuerligt mätvärde som används för att koda färg. 5. Ställ in Aggregering: - Använd Minimum eller Första kvartil för färgintervallets start. - Använd Maximum eller Tredje kvartil för färgintervallets slut. 6. Se till att Rensa urvalet är inställt på Behåll aktuellt värde. Detta säkerställer att ändringarna i färgpaletten kvarstår mellan interaktionerna. ![Dialogrutan Lägg till en parameteråtgärd med ett dynamiskt färgintervall inställt på ett kontinuerligt fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dcr_parameteraction.png) Med den här parameteråtgärden uppdateras färgintervallet dynamiskt när du interagerar med markeringar i visualiseringen. ## Förstå begränsningar och extrema fall Dynamiska färgintervall uppdateras inte i [berättelser](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/stories.htm). Om du tar bort parametern som används för det dynamiska färgintervallet ställs intervallvärdet in på det senaste parametervärdet. Nästa gång du redigerar färgen visas ett meddelande med uppmaningen att välja en ny parameter för det dynamiska färgintervallet. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Ersätta datakällor **Obs!** Det finns inte stöd för att ersätta en datakälla i Tableau Cloud eller Tableau Server. Åtgärden måste utföras i Tableau Desktop. Användare kan uppdatera en arbetsbok eller ett blad med en annan datakälla. Att ersätta en datakälla slår inte samman och redigerar inte datakällorna. Det omdirigerar fält som används i arbetsbladet så att de mappas till motsvarande fält i den nya datakällan. Alla fält som användaren skapar i den _ursprungliga_ datakällan kopieras till den nya datakällan. Fält som inte ingår i den ursprungliga datakällan måste kopieras manuellt och klistras in i den _nya_ datakällan innan den gamla ersätts. När du ersätter en datakälla kopieras inte mappstrukturerna över. De två datakällorna måste inte vara identiska, men skillnader mellan datakällorna påverkar bladen i arbetsboken och fälten i vyn. Alla fält, grupper, uppsättningar och beräknade fält som inte finns i den nya datakällan (eller har ett annat namn) tas bort från rutan Data. Mer information om hur du ersätter fältreferenser för att fixa ogiltiga fält finns i [Redigera datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/howto_connect.htm). ### Ersätta en datakälla Slutför följande steg för att ersätta en datakälla. 1. Öppna en arbetsbok som ansluter till den _ursprungliga_ datakällan. 2. Välj Data > Ny datakälla och anslut sedan till den _nya_ datakällan. 3. På sidan Datakälla drar du en tabell till arbetsytan för att konfigurera datakällan (om detta inte görs automatiskt åt dig). 4. Gå till bladfliken och välj Data > Ersätt datakälla. **Obs!** Du måste ha minst ett fält i vyn för att göra alternativet Ersätt datakälla tillgängligt. ![En listrutemeny med alternativ för att hantera datakällor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/connect_basic_replace1.png) 5. I dialogrutan Ersätt datakälla väljer du datakällan Aktuell och datakällan Ersättare. 6. (Valfritt) Under fältet **Aktuell** markerar du kryssrutan för att ersätta enbart det aktuella arbetsbladet. 7. När du är klar klickar du på OK. Alla arbetsblad, instrumentpaneler och berättelser som använde den _ursprungliga_ datakällan uppdateras så att de använder den _nya_ datakällan. Du kan klicka på Ångra i verktygsfältet för att återställa ändringen och återgå till den ursprungliga datakällan. **Obs!** Du kan endast ersätta en datakälla med en annan datakälla när båda datakällorna är relationella datakällor eller när båda datakällorna är flerdimensionella datakällor. I Tableau stöds flerdimensionella datakällor enbart för Windows. ### Ersätt datakällan för ett enda blad Om du vill ersätta datakällan för ett enskilt blad markerar du kryssrutan Ersätt bara aktuellt arbetsblad. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/replace_datasource.png "Dialogrutan Ersätt datakälla med kryssrutan markerad för att endast ersätta aktuellt arbetsblad") ## Publicerade datakällor När användare publicerar en datakälla från en arbetsbok ansluter den aktuella arbetsboken i Tableau Desktop automatiskt till den publicerade datakällan och stänger den lokala datakällan. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Esri-koppling I Tableau kan du ansluta till en Esri (ArGIS) server och ArcGIS Online. Kopplingen anropar Esri Services Directory REST API för att hitta alla MapServer- och FeatureServer-tjänster. Du kan välja enskilda lager från de tjänster som upptäcks, laddas ner och lagras i ett utdrag. **Obs!** I version 2022.1 har Esri-kopplingen ersatt Esri ArcGIS Server-kopplingen. Arbetsböckerna du skapat med Esri ArcGIS Server (inklusive de som publicerats) fortsätter att fungera normalt. Alla de arbetsböckerna bygger på extrakt som är giltiga utan begränsning. Du kan skapa nya arbetsböcker med Esri-kopplingen. ## Ladda ner den nödvändiga drivrutinen Esri-kopplingen kräver att en drivrutin är installerad. Om drivrutinen inte är installerad på värddatorn visar anslutningsdialogrutan en länk till [nedladdning av drivrutiner](https://www.tableau.com/sv-se/support/drivers). Alla Tableau Cloud-platser har redan drivrutinen installerad. ## Anslut till Esri Services Det finns två sätt att ansluta till Esri-tjänster med Esri-kopplingen: till en oautentiserad (offentlig) ArcGIS-server eller till ArcGIS Online med OAuth-autentisering. ### Oautentiserad ArcGIS-server Du kan använda den här metoden om din Esri-server är offentligt tillgänglig. Det finns tusentals sådana slutpunkter, varav många finns [listade här](https://mappingsupport.com/p/surf_gis/list-federal-state-county-city-GIS-servers.pdf). Du kan ställa in lager på din Esri-server att vara tillgängliga offentligt. Följ gärna detta exempel: 1. Installera drivrutinen från Tableau Desktop eller Tableau Server. 2. Starta Tableau. Under Anslut väljer du sedan Esri. Om du skriver i Tableau Cloud eller Tableau Server, välj Ny arbetsbok > Kopplingar > Esri. 3. Ändra värdet under `Connect to` till `A public-facing ArcGIS server.` 4. För ArcGIS Server URL kan du i det här exemplet använda `https://services.arcgis.com/P3ePLMYs2RVChkJx/ArcGIS/rest/services/AGOL_Base_2018_Final/FeatureServer` 5. Välj Logga in (Oroa dig inte, du loggar faktiskt inte in.) 6. Du kommer att se lager som representerar geografiska detaljnivåer. Dubbelklicka på County. 7. Navigera till Blad 1. (Tableau skapar ett utdrag från lagret.) 8. Dra (eller dubbelklicka) på fältet Form på duken. En karta över amerikanska counties visas. 9. Dra fältet Medianålder till färg på kortet Markeringar. En koropletkarta över medianåldern vid 2018 års folkräkning återges. ### OAuth (Tableau Desktop och Tableau Prep) Använd OAuth-metoden om du har ett konto och data sparade på ArcGIS Online. Du kan hämta lager från ditt konto genom att ange dina referenser i dialogrutan för Esri-kopplingen. 1. Installera drivrutinen från Tableau Desktop (se ovan). 2. Starta Tableau. Under Anslut väljer du sedan Esri. Om du skriver i Tableau Cloud eller Tableau Server, välj Ny arbetsbok > Kopplingar > Esri. 3. Välj Logga in. 4. Ange dina Esri-uppgifter i webbläsaren och välj Logga in igen. 5. En lista över tjänster som finns tillgängliga för ditt konto visas. ### OAuth (Tableau Server) För att använda OAuth-läget när du ansluter från Tableau Server till ArcGIS Online måste du först konfigurera både ArcGIS Online-kontot och Tableau Server. #### Konfigurera ArcGIS Online 1. Skaffa ett ArcGIS Developer-konto. 2. Registrera en ny OAuth-applikation enligt instruktionerna som finns på [arcGIS webbplats](https://developers.arcgis.com/documentation/mapping-apis-and-services/security/tutorials/register-your-application/). 3. Ange omdirigeringsadressen `https:///auth/add_oauth_token` 4. Notera omdirigeringsadressen, klient-ID och klienthemlighet eftersom du behöver dem när du konfigurerar Tableau Server. ![OAuth 2.0-referensruta med fält för klient-ID, klienthemlighet, temporär token och omdirigeringsadresser](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/esri_oauth_credentials.png) #### Konfigurera Tableau Server 1. Från Inställningar, bläddra till OAuth-klientregistret. 2. Välj Lägg till OAuth-klient. 3. I Anslutningstyp väljer du Esri. 4. Fyll i omdirigeringsadressen, klient-ID och klienthemlighet från ArcGIS Online-konfigurationssteget som nämnts tidigare. 5. Spara dina ändrade inställningar. ![Skapa OAuth-klientbox med anslutningstyp, leverantör, instans-URL, klient-ID, klienthemlighet och fält för omdirigeringsadresser.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/esri_oauth_create_client.png) ## Felsöka Esri-anslutningar **Obs!** Det är viktigt att ha en uppdaterad drivrutin (version 0.73.0 eller senare). ArcGIS Server-lager med stora geometrier kanske inte kan laddas ned, eller så kan nedladdningen ta en längre tid. ### Kända begränsningar - När du använder en OAuth-anslutning visas endast objekt i ägarens användarkonto. - Esri-kopplingen stöder inte definitionsfrågor. Det gör att det valda lagret laddas ner i sin helhet. - Esri-kopplingen stöder inte liveanslutningar och skapar alltid ett extrakt. En förpackad arbetsbok med en ArcGIS-koppling kan öppnas i versioner av Tableau äldre än 2022.1 men du kan inte uppdatera extraktet. - Kopplingen söker endast efter tjänsttyperna MapServer och FeatureServer. - Kopplingen ignorerar typerna esriFieldTypeBlob och esriFieldTypeRaster. - Esri-geometrityper är begränsade till följande: - esriGeometryPoint - esriGeometryMultipoint - esriGeometryLine - esriGeometryPath - esriGeometryPolyline - esriGeometryPolygon - esriGeometryEnvelope - Om ArcGIS Server innehåller flera lager eller tabeller med identiska namn inom en tjänst så visas endast en. ## Se även - [Konfigurera datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_prepare.htm) – Lägg till mer data i den här datakällan eller förbered data innan du analyserar dem. - [Skapa diagram och analysera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/design_and_analyze.htm) – Påbörja dataanalysen. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Excel I den här artikeln beskrivs hur du ansluter Tableau till Microsoft Excel-fildata och konfigurerar datakällan. Excel-kopplingen är för .xls- och .xlsx-filer. För att ansluta till en .csv-fil använder du kopplingen Textfil ## Skapa anslutningen och konfigurera datakällan 1. När du har öppnat Tableau klickar du på Microsoft Excel under Anslut. 2. Välj den Excel-arbetsbok du vill ansluta till och klicka sedan på Öppna. 3. På sidan Datakälla gör du följande: 1. (Valfritt) Välj standardnamnet för datakällan längst upp på sidan och ange sedan ett unikt namn för datakällan, som ska användas i Tableau. Till exempel kan du använda en konvention för namngivning av datakälla som gör det lättare för andra användare av datakällan att räkna ut vilken datakälla de ska ansluta till. 2. Om Excel-filen innehåller en tabell klickar du på fliken Blad för att starta analysen. Använd anpassad SQL för att ansluta till en specifik fråga i stället för till hela datakällan. Mer information finns i [Ansluta till en anpassad SQL-fråga](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/customsql.htm). Du kan också ansluta till ett namngivet intervall eller en Excel-tabell (kallas även Excel-lista) på samma sätt som du ansluter till ett arbetsblad. Både det namngivna intervallet och Excel-tabellen fungerar som en tabell i Tableau. När du ansluter till ett namngivet intervall eller en Excel-tabell i Tableau visas en ikon bredvid bladet på sidan Datakälla. ![En lista med kalkylblad: Beställningar, Returer, Användare och Höjdpunkter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/named_range.png) Du kan ansluta till flera Excel-arbetsböcker samtidigt så länge varje anslutning i datakällan har ett unikt namn. **Obs!** Tableau stöder inte pivottabeller i Excel. ### Exempel på datakälla i Microsoft Excel Följande är ett exempel på en datakälla i Microsoft Excel. ![Ett exempel på en datakälla i Microsoft Excel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example_excel1_public.png) ## Hämta mer data Hämta mer data till datakällan genom att lägga till fler tabeller eller ansluta till data i en annan databas. - **Lägg till mer data från den aktuella filen:** Från rutan till vänster drar du ytterligare tabeller till arbetsytan. - **Lägg till mer data från olika databaser:** Klicka på Lägg till bredvid Anslutningar i den vänstra rutan. På så sätt kan du skapa en anslutning till en annan databas eller fil. Standardmetoden för att kombinera flera tabeller i Tableau är att använda relationer. Mer information finns i [Använda relationer för dataanalyser med flera tabeller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_multitable_normalized.htm). Du kan också koppla eller förena tabeller. Mer information finns i [Planera datakällan](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_plan.htm#Methods). ## Konfigurera alternativ för Excel-tabeller Alternativen för Excel-tabeller är kopplade till anslutningen. Om du vill ändra tabellalternativen klickar du på listrutepilen för tabellen på arbetsytan och anger sedan om data innehåller fältnamn i den första raden. De här namnen blir i sådant fall fältnamnen i Tableau. Om fältnamn inte är inkluderade, genereras de automatiskt av Tableau. Du kan byta namn på fälten senare. ## Använd Datatolken för att rensa data Om Tableau märker att det kan hjälpa dig att optimera datakällan för analys, uppmanas du att använda Datatolken. Datatolken kan identifiera undertabeller som du kan använda och ta bort unik formatering som kan orsaka problem senare under analysen. Mer information finns i [Rensa data i Excel, CSV, PDF och Google Kalkylark med Datatolken](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_interpreter.htm). ## Om .ttde- och .hhyper-filer Du kanske ser .ttde- eller .hhyper-filer när du navigerar i din dators katalogstruktur. När du skapar en Tableau-datakälla som ansluter till dina data, skapar Tableau även en .ttde- eller .hhyper-fil. Den här filen, som även kallas för ett skuggextrakt, används för att förbättra hastigheten som din datakälla läses in i Tableau Desktop. Även om ett skuggextrakt innehåller underliggande data och annan information som liknar det vanliga Tableau-extraktet sparas det i ett annat format och kan inte användas för att återställa dina data. **Obs!** Filer i .tde-format stöds inte längre i Tableau-versioner efter 2024.2. Alla extrakt är nu i .hyper-format. ## Ändringar av hur värden beräknas Det kan finnas skillnader mellan data och markeringar i vyn, till exempel vad gäller skiftlägeskänslighet. I sorterings- och jämförelsesyfte är värdena skiftlägesokänsliga. Värdena är dock skiftlägeskänsliga för lagringsändamål. Detta blir tydligt när värdena visas på sidan Datakälla. Anta till exempel att du har en kolumn med data som innehåller värdena ”Hus”, ”HUS” och ”huS”. Om du behöver bevara skiftlägeskänslighet för data när du utför en koppling kan du aktivera alternativet Behåll skiftläge för tecken (Excel) på menyn Data på fliken Datakälla. ## Se även - [Konfigurera datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_prepare.htm) – Lägg till mer data i den här datakällan eller förbered data innan du analyserar dem. - [Skapa diagram och analysera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/design_and_analyze.htm) – Påbörja dataanalysen. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Exempel – analysera den förväntade livslängden för kvinnor med funktioner för prediktiv modellering I det här exemplet använder vi den sparade datakällan Globala indikatorer, som medföljer Tableau. Vi använder två [funktioner för prediktiv modellering](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/predictions_overview.htm) – MODEL\_QUANTILE och MODEL\_PERCENTILE – för att analysera relationen mellan hälso- och sjukvårdsutgifter per capita, förväntad livslängd för kvinnor och födelsetal (nativitet). Vi börjar med en visualisering som jämför de olika ländernas hälso- och sjukvårdsutgifter med den förväntade livslängden för kvinnor i respektive land. Om du vill utföra stegen i genomgången och använda de färdiga vyerna och instrumentpanelerna, eller om du vill titta på lösningen, laddar du ner följande arbetsbok från Tableau Public: [Predictive Modeling of Female Life Expectancy](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/PredictiveModelingofFemaleLifeExpectancy/PercentileStarter) (Prediktiv modellering av den förväntade livslängden för kvinnor). ![punktdiagram över den förväntade livslängden för kvinnor](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/life-expect1.png) ## Använda MODEL\_PERCENTILE Vi börjar med att titta på den förväntade livslängden och hälso- och sjukvårdsutgifterna för alla markeringar som visas. På så vis kan Tableau skapa en modell baserat på markeringarna och returnera percentilen för var och en inom modellen. ### Steg 1: Skapa förutsägelseberäkningen Om du även har Tableau Server eller Tableau Cloud och vill göra redigeringen på webben istället för i Tableau Desktop kan du publicerar arbetsboken på din Tableau Server, klicka på Arbetsböcker, välja arbetsboken och sedan välja Redigera arbetsbok under Åtgärder. När du öppnar arbetsboken ser du att den innehåller flera blad. Du ska använda dessa blad för att skapa vyerna. 1. Klicka på bladet **Percentile Starter** (Percentilmall) i startarbetsboken. 2. Öppna menyn Analys längst upp och välj sedan Skapa beräknat fält. 3. Gör följande i beräkningsredigeraren: - Ge beräkningen namnet **Percentile Expectancy vs Spending** (Percentil – förväntad livslängd i relation till utgifter) **Obs!** Om du följer med i mallarbetsboken ser du andra namn på beräkningarna som används i det här exemplet. Detta är för att du ska kunna namnge fälten på det sätt som beskrivs här, utan att skapa dubbletter. Din lösning kan ha andra namn, men visualiseringarna bör se likadana ut. - Ange följande formel: `MODEL_PERCENTILE(AVG([Life Expectancy Female]), LOG(MEDIAN([Health Exp/Capita])))` I den här beräkningen används den förväntade medellivslängden som måluttryck och medianen för hälso- och sjukvårdsutgifter som prediktor. I detta fall har vi använt en logaritmisk transformering på axeln för hälso- och sjukvårdsutgifter, och även för prediktorn. **Obs!** Eftersom det finns en skevhet i datauppsättningen mot mycket stora värden transformerade vi data med hjälp av en [logaritmisk skala](https://www.dataclaritycorp.com/the-power-of-logarithmic-scale/). Detta är en bra metod i analyser av data där ett fåtal värden är betydligt större än resten eftersom det blir enklare att identifiera trender och relationer i datauppsättningen. 5. Klicka på OK. Prognosberäkningen läggs nu till som ett beräknat fält i rutan Data. ### Steg 2: Lägga till förutsägelseberäkningen i vyn I visualiseringen ovan kan du se varje lands hälso- och sjukvårdsutgifter i relation till den förväntade livslängden för kvinnor, filtrerat efter år 2012. Nu ska vi lägga till MODEL\_PERCENTILE-beräkningen i vyn och se vad mer vi kan få reda på. 1. Dra **Percentile Expectancy vs Spending** (Percentil – förväntad livslängd i relation till utgifter) till Färg på kortet Markeringar. 2. Klicka på pilen i listrutan för fältet och välj Beräkna med > Land/region. 3. Klicka på Färg på kortet Markeringar och klicka sedan på Redigera färger. - Välj Divergerande orange-blått under Palett. - Markera kryssrutan Stegad färg. - Markera kryssrutan Omvänt. 5. Klicka på OK. ![diagram som visar den förväntade livslängden för kvinnor i relation till utgifter](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/life-expect2.png) Du kan se fördelningen av länder där den förväntade livslängden är både högre och lägre än förväntat baserat på storleken på hälso- och sjukvårdsutgifterna. Som du ser indikerar de mörkröda markeringarna oftast att den förväntade livslängden är hög i relation till hälso- och sjukvårdsutgifterna, de mörkblå markeringarna att den förväntade livslängden är låg i förhållande till hälso- och sjukvårdsutgifterna och grått att den förväntade livslängden ligger nära modellens antagande, utifrån hälso- och sjukvårdsutgifternas storlek. ### Steg 3: Gruppera resultatet efter färg Nu ska vi förenkla analysen genom att använda förutsägelseberäkningen inuti en ny beräkning för att gruppera resultaten. Vi skapar grupper så att markeringar över den 90:e percentilen och under den 10:e percentilen grupperas, så att markeringar i intervallet mellan den 80:e och 90:e percentilen samt mellan den 10:e och 20:e percentilen grupperas och så vidare. Vi märker också ut markeringar med ett null-värde och tar hand om dem senare med den andra funktionen för prediktiv modellering, MODEL\_QUANTILE. 1. Gör följande i beräkningsredigeraren: - Ge beräkningen namnet **Percentile by Color** (Percentil efter färg). - Ange följande formel: `IF ISNULL([Percentile Expectancy vs Spending]) THEN "Null" ELSEIF [Percentile Expectancy vs Spending] >=0.9 OR [Percentile Expectancy vs Spending] <=0.1 THEN "<10th & >90th percentile" ELSEIF [Percentile Expectancy vs Spending] >=0.8 OR [Percentile Expectancy vs Spending] <=0.2 THEN "<20th & >80th percentile" ELSEIF [Percentile Expectancy vs Spending] >=0.7 OR [Percentile Expectancy vs Spending] <=0.3 THEN "<30th & >70th percentile" ELSEIF [Percentile Expectancy vs Spending] >=0.6 OR [Percentile Expectancy vs Spending] <=0.4 THEN "<40th & >60th percentile" ELSE "50th percentile +-10" END` 3. Lägg till den nya beräkningen i Färg på kortet Markeringar. 4. Klicka på pilen i listrutan för fältet och välj Beräkna med > Land/region. 5. Klicka på Färg på kortet Markeringar och klicka sedan på Redigera färger. - Justera färgerna så att trenden blir tydligare. I det här exemplet använder vi paletten Trafikljus och använder grå för null-värden. 7. Klicka på OK. ![diagram som visar resultatet grupperat efter färg](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/life-expect-fix1.png) Om vi tittar på den orangefärgade markeringen i hörnet ser vi att USA spenderar 8 895 USD per kvinna, med en förväntad livslängd på 81 år. Om vi förflyttar oss längs X-axeln ser vi att andra länder spenderar mindre, men visar samma förväntade livslängd. Modellen utvärderar hur stark relationen är vid varje punkt, där USA återfinns nära den övre änden i modellens förväntade intervall. ### Steg 4: Jämföra förväntad livslängd med födelsetal Nu ska vi titta på en visualisering som jämför den förväntade livslängden för kvinnor med födelsetal Observera att det finns en negativ korrelation mellan födelsetal och den förväntade livslängden för kvinnor. Det betyder dock inte att det högre födelsetalet är orsaken till den lägre förväntade livslängden för kvinnor. Troligen finns det andra faktorer som påverkar både födelsetalet och den förväntade livslängden för kvinnor, som inte framgår i den här vyn av data. Men låt oss lägga till modellen och se var den förväntade livslängden för kvinnor antas vara högre eller lägre beroende på hälso- och sjukvårdsutgifterna. ![förväntad livslängd efter födelsetal](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/birth-rate1.png) 1. Lägg till förutsägelseberäkningen **Percentile by Color** (Percentil efter färg) på bladet **Birth Rate** (Födelsetal) i Färg på kortet Markeringar så att det visas i vyn. 2. Klicka på pilen i listrutan för fältet och välj Beräkna med > Land/region. 3. Klicka på Färg på kortet Markeringar och klicka sedan på Redigera färger. Redigera färgerna på samma sätt som förut och använd paletten Trafikljus och grått för null-värden. 4. Klicka på OK. ![diagram som visar resultaten i Albanien och Armenien](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/birth-rate2.png) Nu är våra data mycket mer fördelade. Det röda bandet nere till höger representerar platser där den förväntade livslängden är lägst, men där födelsetalet är högst och hälso- och sjukvårdsutgifterna i relation till den förväntade livslängden låg. Om vi väljer ut de två röda markeringarna i den övre vänstra kvadranten, där Albanien och Armenien återfinns, ser vi att båda länderna har hög medellängd för kvinnor, låga födelsetal och låga hälso- och sjukvårdsutgifter. Som du ser kunde vi använda MODEL\_PERCENTILE för att se att dessa två länder avviker från resten. Trots att båda har relativt låga hälso- och sjukvårdsutgifter har de relativt hög förväntad livslängd, sett utifrån nativitetsperspektiv. ![verktygstips som visar att Albanien har hög medellivslängd trots låga hälso- och sjukvårdsutgifter](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/birth-rate3.png) Nu ska vi vidareutveckla analysen genom att använda en annan funktion för prediktiv modellering, nämligen MODEL\_QUANTILE. ## Använda MODEL\_QUANTILE MODEL\_QUANTILE används för att generera numeriska förutsägelser utifrån en målpercentil, ett måluttryck och prediktorer. Det är inversen (motsatsfunktionen) till MODEL\_PERCENTILE. Som du kanske minns innehåller våra resultat flera null-värden, vilket betyder att det saknas data om hälso- och sjukvårdsutgifter för vissa länder. Vi ska använda MODEL\_QUANTILE för att göra en uppskattning av dessa värden. ### Steg 1: Skapa förutsägelseberäkningarna Vi har arbetat med den här beräkningen: `MODEL_PERCENTILE(AVG([Life Expectancy Female]), LOG(MEDIAN([Health Exp/Capita])))` Först vill vi invertera den här funktionen för att ta fram en förutsägelse för hälso- och sjukvårdsutgifterna baserat på medellivslängden för kvinnor. 1. Klicka på bladet **Quantile Starter** (Kvantilmall) i mallarbetsboken. 2. Öppna menyn Analys längst upp och välj sedan Skapa beräknat fält. 3. Gör följande i beräkningsredigeraren: - Ge beräkningen namnet **Quantile of Life Expectancy vs Spending** (Kvantil – medellivslängd i relation till utgifter) - Ange följande formel: `POWER(10, MODEL_QUANTILE(0.5, LOG(MEDIAN([Health Exp/Capita])), AVG([Life Expectancy Female])))` Vi går igenom beräkningen steg för steg så att vi förstår vad den gör. - Vi börjar med MODEL\_QUANTILE, där det första argumentet är 0,5, som anger vilken percentil som förutsägelsen ska göras för. - Måluttrycket är medianen för hälso- och sjukvårdsutgifter per capita. - Prediktorn är den förväntade medellivslängden för kvinnor. - Dessutom placerade vi funktionen inuti en POWER-funktion för att konvertera det logaritmiskt transformerade måluttrycket till dollar. 4. Klicka på OK. Prognosberäkningen läggs nu till som ett beräknat fält i rutan Data. ### Steg 2: Lägga till förutsägelseberäkningen i vyn 1. Dra Quantile of Life Expectancy vs Spending (Kvantil – medellivslängd i relation till utgifter) till Verktygstips på kortet Markeringar. 2. Klicka på pilen i listrutan för fältet och välj Beräkna med > Land/region. 3. Klicka på Verktygstips på kortet Markeringar och lägg till en rad för MODEL\_QUANTILE-förutsägelsen: - Ge raden för verktygstipset namnet **Predicted Health Spend from Female Life Expectancy** (Predicerade hälso- och sjukvårdsutgifter i relation till förväntad livslängd för kvinnor) - Klicka på Infoga och välj beräkningen. Nu kommer verktygstipset att visa markeringens specifika förutsägelse dynamiskt när du interagerar med visualiseringen. 4. Klicka på OK. ![verktygstips för Indonesien](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/quantile1.png) Just nu har vår MODEL\_QUANTILE-beräkning bara en prediktor: förväntad livslängd för kvinnor. När du rör dig från vänster till höger och tittar på verktygstipset för markeringar som visar samma förväntade livslängd kan du se att alla har samma predicerade hälso- och sjukvårdsutgifter. Indonesiens predicerade hälso- och sjukvårdsutgifter i relation till förväntad livslängd är 336 USD, men även i Fiji, Egypten och andra länder som har samma förväntade livslängd för kvinnor. Det beror på att modellen visar samma uppskattade utgifter för varje markering. Eftersom vi bara använder en prediktor (förväntad livslängd för kvinnor) returnerar modellen samma resultat för alla markeringar där prediktorn har samma värde. Du kan justera modellen genom att lägga till prediktorer. ### Steg 3: Lägga till en förutsägelse med en andra prediktor När du skapar förutsägelser bör du tänka igenom vilka fält som är bra prediktorer för dina målvärden och använda dem i beräkningarna. Du kan kombinera valfritt antal dimensioner och mätvärden. Vi skulle till exempel kunna förbättra våra förutsägelser genom att lägga till BNP, befolkning och andra fält som prediktorer. I det här exemplet lägger vi till Region. 1. Gör följande i beräkningsredigeraren: - Ge beräkningen namnet **Quantile Spend vs Expectancy & Region** (Kvantil – Utgifter i relation till förväntad livslängd och region) - Ange följande formel, som är samma som i föregående beräkning, men med Region som prediktor: `POWER(10, MODEL_QUANTILE(0.5, LOG(MEDIAN([Health Exp/Capita])), AVG([Life Expectancy Female]), ATTR([Region])))` 2. Klicka på OK. 3. Lägg nu till den nya beräkningen i Verktygstips på kortet Markeringar. 4. Klicka på Verktygstips och lägg till en till rad som beskriver den nya förutsägelsen, t.ex. **Predicted Health Spend from Female Life Expectancy & Region** (Predicerade hälso- och sjukvårdsutgifter i relation till förväntad livslängd för kvinnor samt region). ![verktygstips för Indonesien](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/quantile2.png) Nu visas båda förutsägelserna i verktygstipset. ### Steg 4: Jämföra faktiska värden med predicerade värden Som ett sista steg i analysen kan du även skapa förutsägelseberäkningar som kombinerar faktiska och predicerade värden. I vårt exempel kan vi visa de faktiska hälso- och sjukvårdsutgifterna om de är tillgängliga, och i annat fall de uppskattade utgifterna. 1. Gör följande i beräkningsredigeraren: - Ge beräkningen namnet **Health Spend Actual vs Prediction Value** (Hälso- och sjukvårdsutgifter – faktiskt värde jämfört med predicerat värde) - Ange följande formel, som returnerar förutsägelsens numeriska värde: `ROUND(IFNULL(AVG([Health Exp/Capita]),[Quantile_HE/Cap_LEF,Region]),0)` 2. Klicka på OK. 3. Skapa en till beräkning: - Ge beräkningen namnet **Health Spend Actual vs Prediction Tag** (Tagg för hälso- och sjukvårdsutgifter – faktiskt jämfört med predicerat) - Ange följande formel, som fungerar som en etikett för beräkningen ovan: `STR(IF ISNULL(AVG([Health Exp/Capita])) THEN "(Estimate)" ELSE "(Actual)" END)` 4. Klicka på OK. 5. Lägg till båda beräkningarna i Verktygstips på kortet Markeringar. 6. Klicka på Verktygstips och lägg till en till rad som beskriver de nya beräkningarna: - **Per Capita Health Expenditure (Actual or Estimated) (Hälso- och sjukvårdsutgifter per capita (faktiska eller uppskattade)):** - Infoga de nya beräkningarna, den ena efter den andra. 7. Klicka på OK. ![verktygstips för Bermuda](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/quantile-estimated.png) Nu när du interagerar med visualiseringen kan du se varje lands hälso- och sjukvårdsutgifter per capita, eller visa en uppskattning om det faktiska värdet saknas (null) i datauppsättningen. Nu vet du hur du kan använda funktioner för prediktiv modellering i Tableau för att få insikter om data. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Exempel – Belysa med hjälp av beräkningar Belysa är en teknik för att visa diskreta tröskelvärden baserade på ett mätvärde. Till exempel kanske du vill färgkoda försäljning så att de försäljningar som är över 10 000 är gröna och de under 10 000 är röda. En belysande beräkning är ett specialfall av en beräkning som resulterar i ett diskret mätvärde. Ett diskret mätvärde är en beräkning som är en oberoende variabel (och därför ett mätvärde), men som får ett diskret resultat (till skillnad mot ett kontinuerliga resultat). Därmed namnet diskret mätvärde. Här är ett exempel: ![En beräkningsdialogruta som visar en formel som använder IIF-funktionen för att kontrollera om ett villkor uppfylls och returnerar ett värde för sant, ett annat för falskt och ett valfritt tredje värde eller NULL för okänt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_spotlight1.png) Formeln i det här exemplet definierar ett diskret mätvärde med namnet Belysa försäljning. Diskreta mätvärden visas alltid med en blå abc \-ikon i rutan Data. Belysa försäljning klassificeras som ett mätvärde i Tableau eftersom det är en funktion av ett annat mätvärde. Det är diskret för att det producerar diskreta värden (”Bra” och ”Dåligt”). Här är ett exempel på detta kategoriska mätvärde i bruk: ![En tabell i en visualisering som visar försäljningen för olika kategorier och underkategorier inom tre segment: konsument, företag och hemmakontor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_spotlight2.png) Här är Belysa försäljning på Färg på kortet Markeringar. Det visas med prefixet AGG eftersom det är en aggregerad beräkning. Värden över 10 000 och under 10 000 tilldelas olika färger. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Exempel – en berättelse som undersöker en trend Exemplet i den här artikeln vägleder dig genom att bygga en berättelse om jordbävningstrender över tid. Berättelsefunktionen i Tableau är ett bra sätt att visa upp den här typen av analys då den har ett steg för steg-format som låter din publik följa med över tiden. Vi utgår från det här exemplet på en befintlig arbetsbok istället för att visa dig hur du skapar alla vyer och instrumentpaneler från grunden. Vad du ska göra är att skapa historien. För att följa med och komma åt de förbyggda vyerna och instrumentpanelerna kan du ladda ner följande arbetsbok från Tableau Public: [An Earthquake Trend Story](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/EarthquakeTrendStory2/Finished-Earthquakestory). ## Rama in berättelsen En framgångsrik berättelse är väl inramad vilket innebär att dess syfte är tydligt. I det här exemplet är berättelsens syfte att svara på följande fråga: Blir stora jordbävningar allt vanligare? Det finns flera olika metoder du kan använda – se [Bästa praxis för att berätta bra berättelser](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/story_best_practices.htm) för en lista – men den som används här som en övergripande metod är Förändring över tid, då det fungerar väldigt bra för att svara på frågor om trender. Allt eftersom du bygger berättelsen märks att andra typer av databerättelser, såsom Gå nedåt och Utstickare, kan blandas in för att stödja den övergripande metoden. ## Bygga berättelsen ### Skapa ett berättelsearbetsblad 1. Använd Tableau Desktop för att öppna arbetsboken Earthquake Trend Story som redan har laddats ner. Om du även har Tableau Server eller Tableau Cloud och vill göra redigeringen på webben istället för i Tableau Desktop kan du publicerar arbetsboken på din Tableau Server, klicka på Arbetsböcker, välja arbetsboken och sedan välja Redigera arbetsbok under Åtgärder. När du öppnar arbetsboken ser du att den har tre instrumentpaneler. Du kommer att använda dessa instrumentpaneler för att bygga berättelsen. Arbetsboken har även en färdig version av berättelsen. **Tips**: För att se de individuella vyerna som finns i en instrumentpanel kan du högerklicka på dess flik och välja Visa alla blad. 2. Klicka på fliken Ny berättelse. ![Ikonen för ny berättelse.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_new_story.png) Tableau öppnar ett nytt arbetsblad som utgångspunkt. ![En tom arbetsyta för en berättelsepunkt i Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_example_new_sheet.png) 3. Högerklicka på fliken Story 2, välj Byt namn på blad och ange Jordbävningsberättelse som arbetsbladets namn. ### Ställ frågan Berättelsetitlar syns hela tiden och de är ett praktiskt sätt att hålla berättelsens syfte i centrum. Som standard använder Tableau arbetsbladets namn som berättelsetitel. I Tableau Desktop kan du åsidosätta det genom att göra följande: 1. Dubbelklicka på titeln. 2. I dialogrutan Redigera titel kan du ersätta med följande: **Är stora jordbävningar något som blir vanligare?** 3. Klicka på OK. Om du redigerar i Tableau Server eller Tableau Cloud är berättelsefliken det enda stället där titeln kan ändras. ### Börja stort För att hjälpa till att guida publiken visar den första berättelsepunkten du skapar den bredaste möjliga synvinkeln – alla jordbävningar, över hela planeten. 1. Dubbelklicka på instrumentpanelen Karta i rutan Berättelse för att placera den på berättelsebladet. Om du använder Tableau Desktop kan du även använda dra och släpp för att lägga till vyer och instrumentpaneler till ett berättelseblad. ![En karta med filter inställda på att visa jordbävningar med en magnitud på 4,000 från den 27 november 1981.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_example_point1.png) Lägg märke till hur det finns en horisontell rullningslist och förklaringen inte visas helt. ![En horisontell rullningslist där förklaringen inte visas helt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_example_not_fitting.png) Det finns en speciell inställning du kan använda på instrumentpaneler för att förhindra att detta händer. 2. Välj instrumentpanelen Karta och sedan Anpassa till jordbävningsberättelsen under Storlek på rutan Instrumentpanel. Den här inställningen är designad för att göra instrumentpaneler till den perfekta storleken för en berättelse. ![En listrutemeny med alternativ för både förinställda och anpassade storlekar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_example_fittostory.png) Låt oss titta på jordbävningsberättelsen igen. Du ser att storleken har justerats och rullningslisterna är borta. 3. Om du använder Tableau Desktop kan du lägg till en beskrivning för den här berättelsepunkten, såsom _Exakt 131 834 jordbävningar med magnitud 4,0 eller högre har registrerats sedan 1973_. 4. Lägg till bildtext genom att klicka på området där det står Skriv beskrivande text om berättelsepunkter här. 5. Klicka på Uppdatera på bildtexten för att spara ändringarna i berättelsepunkten. ![En världskarta med markeringar av platser för seismiska händelser med en magnitud på 4,0 eller högre.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_example_story_update.png) ### Gå nedåt Precis som handlingen i en god roman behöver en databerättelses handling föras framåt. Från och med nästa berättelsepunkt använder vi tekniken gå nedåt för att begränsa berättelsens omfattning och hålla den i rörelse. 1. Klicka på Duplicera under Ny berättelsepunkt till vänster för att använda den första berättelsepunkten som baslinje för nästa. ![En berättelsemeny med alternativ för att skapa en ny berättelsepunkt eller välja från befintliga instrumentpaneler.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_example_duplicate.png) 2. Ändra filtret Magnitud till 7,000–9,100 vilket låter kartan filtrerar bort mindre jordbävningar. Kartan panorerar för att visa Stilla havets ”[Ring av eld](https://earthquake.usgs.gov/learn/gloss)”, där majoriteten av de stora jordbävningarna inträffade. 3. Lägg till en bildtext såsom _Cirka två skalv varje år kvalificerar sig som ”stora”_ 4. I Tableau Desktop kan du redigera beskrivningen för att beskriva vad du har gjort i den här berättelsepunkten. Till exempel: _Av över 130 000 jordbävningar sedan 2004, var bara 174 av magnituden 7,0 eller högre – cirka två stora jordbävningar varje år_. _Men många undrar: ”Händer jordbävningar oftare?”_ 5. Klicka på Uppdatera i berättelsens verktygsfält ovanför bildtexten för att spara ändringarna. ![Processen att lägga till en berättelsepunkt i berättelsebladet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_earthquake2.png) I nästa berättelsepunkt kommer du att gå nedåt ytterligare och reducera berättelsens fokus till en specifik typ av jordbävning – ”megabävningen” – kommer i fokus. 1. Klicka på Duplicera i din andra berättelsepunkt för att använda den som baslinjen för den tredje. 2. Ändra filtret Magnitud till 8,000–9,100 vilket låter kartan filtrerar bort allt utom megabävningarna. 3. Lägg till bild- och beskrivningstexten. - Bildtext: _Dessa megabävningar har dragit till sig mycket uppmärksamhet_ - Beskrivning (endast i Tableau Desktop): _De senaste megabävningarna av magnituden 8,0 och högre har ofta orsakat betydande skada och förlust av liv_. _Megabävningar under havsytan nära Indonesien och Japan har även orsakat tsunamier som har dödat tusentals människor._ 4. Spara ändringarna genom att klicka på Uppdatera. ![En världskarta som visar sexton jordbävningar med magnituden 8,0 eller mer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_earthquake3.png) ### Framhäv utstickare I följande två berättelsepunkter kan du försöka ytterligare engagera publiken genom att undersöka datapunkter längst ut på skalan: de två mest dödliga jordbävningarna under senare tid. 1. Precis som tidigare kan du använda Duplicera för att skapa en ny berättelsepunkt som utgångspunkt. 2. Justera magnituden till 9,000–9,100 och du ser bara två datapunkter. 3. Välj en av markeringarna, såsom jordbävningen och tsunamin i Indiska oceanen 2004 som hade en magnitud på 9,1. 4. Använd panoreringsverktyget på kartmenyn för att centrera den i din berättelsepunkt. ![En världskarta med panoreringsfunktionen markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_earthquake4.png) 5. Lägg till bild- och beskrivningstext. Exempel: - Bildtext: _Jordbävningen och tsunamin i Indiska oceanen 2004_ - Beskrivning (endast i Tableau Desktop): _Jordbävningen i Indiska oceanen 2004 var en mega-thrust-jordbävning under havsytan som inträffade 26 december 2004_. _Den är den tredje största jordbävningen som någonsin har registrerats och hade den längsta förkastningen som någonsin observerats, mellan 8,3 och 10 minuter._ 6. Spara ändringarna genom att klicka på Uppdatera. 7. Upprepa de föregående stegen för den japanska jordbävningen och tsunamin 2011, med följande bild- och beskrivningstext. - Bildtext: _Jordbävningen och tsunamin utanför Japan 2011_ - Beskrivning (endast i Tableau Desktop): _Jordbävningen 2011 utanför Tõhokus kust var en mega-thrust-jordbävning under havsytan med magnituden 9,0_. _Det var den kraftigaste kända jordbävningen som någonsin har drabbat Japan och den femte kraftigaste jordbävningen som någonsin har registrerats._ Observera att du redan har skapat en fängslande visuell berättelse med bara en enda instrumentpanel. Allt har skett genom att filtrera data och zooma och panorera kartan. ![En visuell representation av jordbävningen i Tōhoku 2011, som drabbade den östra kusten av Honshu, Japan, med en magnitud på 9,0.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_earthquake5.png) Vi har dock fortfarande inte svarat på huvudfrågan: Är stora jordbävningar på väg uppåt? Nästa berättelsepunkter tar oss på djupet i den vinkeln. ### Visa en trend I nästa berättelsepunkt kan du byta till ett linjediagram (instrumentpanelen Tidslinje) för att visa publiken en trend du såg när du först skapade vyer och instrumentpaneler. 1. Växla från berättelsen du skapar till instrumentpanelen Tidslinje. ![En berättelse med instrumentpanelen Tidslinje markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_example_switch.png) 2. Ställ in storleken till Anpassa till jordbävningsberättelsen på instrumentpanelen Tidslinje. 3. Gå tillbaka till berättelsen och klicka på Tom för att skapa en ny berättelsepunkt. 4. Dubbelklicka på instrumentpanelen Tidslinje för att lägga till den på berättelsebladet. Fler jordbävningar har rapporterats över tiden sedan 1973. Antalet har faktiskt ökat markant! 5. Lägg till en bildtext såsom: _Fler och fler jordbävningar känns av_ 6. Använd Dra för att lägga till text för att lägga till en beskrivning av trenden (endast i Tableau Desktop): _Sedan 1973 har det skett en stadig ökning av antalet registrerade jordbävningar_. _Sedan 2003 har trenden accelererat._ ![Ett linjediagram som visar den konsekventa ökningen av antalet jordbävningar som har dokumenterats sedan 1973.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_earthquake6.png) ### Visa upp din analys Från tidigare analys i den här berättelsen med **instrumentpanelen Karta** vet du att det finns regionala skillnader i antalet jordbävningar. I din nästa berättelsepunkt ska du börja använda instrumentpanelen Tidslinje per region, som delar upp jordbävningar per region och lägger till trendlinjer som hjälper till att reducera variationen i data. 1. Klicka på Tom för att skapa ett nytt berättelseblad. 2. Dubbelklicka på instrumentpanelen Tidslinje per region till berättelsebladet. APAC-regionen är en tydlig utstickare. 3. Lägg till en bildtext och använd sedan Dra för att lägga till text för att lägga till en kommentar som påpekar det stora antalet jordbävningar i APAC-regionen. - Bildtext: _Särskilt på den östra sidan av Stillahavsregionen_ - Beskrivning (endast i Tableau Desktop): _En ungefärlig kategorisering av jordbävningar per geografiska regioner (efter longitud) visar att den mest betydande ökningen av registrerade jordbävningar har inträffat runt Stillahavsregionen_. ![Ett linjediagram som visar frekvensen av jordbävningar i olika globala regioner från 1974 till 2012.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_earthquake7.png) ### Svara på frågan Hittills har databerättelsen kommit fram till att antalet jordbävningar i Stillahavsregionen har ökat sedan 1973. Den ursprungliga frågan handlade dock om huruvida stora jordbävningar har blivit vanligare. För att svara på den här frågan i din sista berättelsepunkt kan du filtrerar du bort svagare jordbävningar och ser hur den resulterande trendlinjen ser ut. 1. Klicka på Duplicera för att skapa ett nytt berättelseblad. 2. Ställ in filtret Magnitud till 5,000–9,100. Lägg märke till hur trendlinjerna har planat ut men det finns fortfarande en liten ökning. 3. Lägg till en bildtext och använd sedan Dra för att lägga till text för att lägga till ditt svar till berättelsepunkten. Bildtext: _Trenden med stora skalv är dock inte lika tydlig_ Beskrivning (endast i Tableau Desktop): _Det verkar som att stora jordbävningar har ökat något_. _Mer utredning bör dock utföras om huruvida den här trenden är verklig eller endast resultatet av ett litet antal exceptionellt starka jordbävningar som har hänt nyligen._ ![Ett linjediagram över jordbävningar från 1974 till 2012.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_earthquake8.png) Som ofta är fallet med en databerättelse avslutas den med ytterligare frågor. Ja, en trend finns, men den är liten. Fler stora jordbävningar (magnitud 5,000–9,100) har rapporterats de senaste åren, särskilt i Asien-Stillahavsområdet, men kan det vara en naturlig variation? Det kan vara ett bra ämne för en annan berättelse. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Exempel – flera fält i färg Om du placerar ett fält i färg och sedan ett annat fält i färg, ersätts det första fältet av det andra. Beroende på typen av diagram, såsom trädkartor och jämförande stapeldiagram, kan du dock placera flera fält i färg. Du kan använda ett fält för att justera nyansen och det andra för att visa graderingar inom nyansen. Följ dessa steg med hjälp av datakällan Urval - Superstore för att bygga en trädkarta med två fält i färg. 1. Dra Kategori och Underkategori till Kolumner. 2. Dra Försäljning till Storlek till kortet Markeringar. 3. Klicka på Visa mig i verktygsfältet och välj sedan diagramtypen trädkarta. ![Visa mig-förhandsgranskning med en trädkarta markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/showme_treemap.png) Tableau flyttar alla fält till kortet Markeringar och placerar SUM(försäljning) på både Storlek, Färg, Kategori och Underkategori på Etikett: ![En trädkarta som visar total försäljning per kategori och underkategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/twocolor_treemap_10.0.png) 4. Klicka på etikettikonen till vänster om Kategori på kortet Markeringar och välj Färg: ![Kortet Markeringar med listrutan Kategori expanderad och alternativet Färg valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/twocolor_treemap2_10.0.png) Kategori ersätter SUM(försäljning) i Färg. Markeringarna är fortfarande dimensionerade efter summan av Försäljning, men nu är de färgade efter Kategori: ![En trädkarta med tre färger som indikerar försäljning i tre olika kategorier och deras underkategorier.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/twocolor_treemap3_10.0.png) 5. Klicka på etikettikonen till vänster om Underkategori på kortet Markeringar och välj Färg: Tableau använder distinkta och kategoriska färger för det första fältet, Kategori, och en rad sekventiella nyanser för att särskilja värden för det andra fältet, Underkategori: ![En trädkarta med olika färger valda för att visa försäljning i tre olika kategorier och deras underkategorier.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/twocolor_treemap4_10.0.png) Storleken på de enskilda rektanglarna fastställs fortfarande av Försäljning, efter Kategori och Underkategori. De två fälten i Färg (Kategori och Underkategori) är relaterade inom en hierarki. Om du byter deras positioner på kortet Markeringar och flyttar Underkategori till ovanför Kategori, blir då effekten densamma som om du hade helt tagit bort Kategori från vyn. Trädkartan ändras för att visa en unikt färgad rektangel för varje Underkategori: ![En trädkarta med unikt färgade rektanglar för varje underkategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/twocolor_treemap5_10.0.png) När de två fälten i Färg inte är relaterade inom en hierarki kan du ändra ordningen på fälten på kortet Markeringar vilket innebär att fältet som användes för kategoriska färger används för sekventiella nyanser och vice versa. Om du inte tycker om färgerna som Tableau använder kan du byta ut dem. Gör något av följande för att öppna dialogrutan Redigera färger: - Dubbelklicka på färgförklaringen i Tableau Desktop. - Klicka på listrutemenyn i det övre högra hörnet av förklaringen i Tableau Server eller Tableau Cloud. 6. Gör vyn enklare att läsa genom att lägga till Kategori, Underkategori och Försäljning till Etikett. Användare kan hovra med muspekaren för att se verktygstips för en rektangel som är för liten för att visa text som standard. ![En trädkarta med unikt färgade rektanglar för varje underkategori och verktygstips för varje rektangel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/twocolor_treemap6_10.0.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Exempel: Växla mätvärden med parametrar Du kanske vill skapa en vy som visar hur värdena på två mätvärden jämförs mot varandra. Men tänk dig att du även vill ha möjlighet att välja vilka mätvärden som jämförs – eller till och med lägga till en kontroll till vyn som gör att vilken användare som helst kan välja de mätvärden som ska jämföras? En sådan vy kan skapas med hjälp av parametrar och beräknade fält. De beräknade fälten ersätter mätvärdena i vyn och användaren kan konfigurera dem interaktivt med hjälp av parameterkontroller eller parameteråtgärder. Att använda byta mätvärde låter dig även använda [Dynamiska titlar för axlar](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/dynamic_axis_titles.htm). ## Allmänna steg 1. Skapa parametrarna. 2. Skapa beräknade fält för att ändra mätvärdena i vyn. 3. Konfigurera vyn. Det finns ytterligare ett avsnitt i den här artikeln som du kan använda som ett alternativ till steg 2: - Skapa beräknade fält så att du kan ändra mätvärden och ange aggregeringar I följande avsnitt delas de här procedurerna upp i mer detaljerade anvisningar. I det här scenariot används datakällan Urval - Superstore som ingår i Tableau Desktop. ## Skapa parametrarna Följ de här stegen. 1. Klicka på listrutan i det övre högra hörnet av rutan Data och välj Skapa parameter. 2. Gör följande i dialogrutan Skapa parameter: 1. Ge parametern namnet Väljare för platshållare 1. 2. Ställ in Datatyp på Sträng. 3. Hoppa ner till fältet Tillåtna värden och välj Lista. 4. Skriv individuella mätvärdesnamn i området Lista över värden: Rabatt, Vinst, Antaloch Försäljning. Dialogrutan Skapa parameter ska nu se ut så här: ![Dialogrutan Skapa parameter](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/DPVparameters_swap.png) 5. Klicka på OK för att stänga dialogrutan Redigera parameter. 3. Skapa en andra parameter, Väljare för platshållare 2, med exakt samma konfiguration. Det finns olika sätt att göra detta. Det enklaste sättet är att klicka på Väljare för platshållare 1 i rutan Data, välja Duplicera och sedan ändra namnet på den duplicerade parametern till Väljare för platshållare 2. ## Skapa beräknade fält för att ändra mätvärdena i vyn Följ de här stegen. 1. Välj Analys > Skapa beräknat fält för att öppna beräkningsredigeraren. Ge beräkningen namnet Platshållare 1 och skriv eller klistra in följande i formelområdet: ``` CASE [Placeholder 1 Selector]WHEN "Discount" THEN [Discount]WHEN "Profit" THEN [Profit]WHEN "Quantity" THEN [Quantity]WHEN "Sales" THEN [Sales]END ``` **Obs!** Det beräknade fältet måste referera till posten Värde för en given rad, och inte till värdet Visa som. 2. Klicka på OK för att avsluta beräkningsredigeraren. 3. Skapa ett andra beräknat fält, Platshållare 2, med samma definition. Återigen är den enklaste metoden att klicka på Platshållare 1 i rutan Data, välja Duplicera och sedan ändra namnet på det duplicerade fältet till Platshållare 2. Byt sedan ut väljaren **Platshållare 1** mot **Platshållare 2**. ## Konfigurera vyn Följ de här stegen. 1. Dra Platshållare 2 till Kolumner och Platshållare 1 till Rader. Eftersom mätvärden har dragits till båda hyllorna är standardvyn en punktdiagram. Mer information om varför Tableau gör detta finns i [Exempel: Punktdiagram, aggregering och detaljnivå](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_aggregation.htm#ExampleScatter). 2. Dra Kundnamn till Detalj och Region till Färg. 3. I parameterområdet i rutan Data klickar du på varje Väljare för platshållare 1 och väljer Visa parameterkontroll. Gör sedan detsamma med Väljare för platshållare 2. 4. Tableau visar parameterkontrollerna utanför vyns högra sida som standard. Dra dem till vänster för att göra det lättare för användarna att se dem. Vyn är nu komplett. Med parameterkontrollerna kan användarna välja de mätvärden som ska användas på X- och Y-axlarna. I vyn nedan till vänster visas till exempel Antal kontra Rabatt, och i vyn till höger har parameterkontrollen använts för att visa Vinst kontra Försäljning. ![Ett punktdiagram med två parametrar tillämpade för Antal och Rabatt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameters_swap2.png) ## Skapa beräknade fält så att du kan ändra mätvärden och ange aggregeringar Som ett alternativ till avsnittet Skapa beräknade fält för att ändra mätvärden i vyn ovan kan du skapa beräknade fält som anger aggregeringar för enskilda mätvärden. Som redan nämnts anger de beräknade fälten inte aggregeringar. Observera Tableau, som visas i bilden ovan, automatiskt tilldelar en aggregering (SUM) till fälten Platshållare 1 och Platshållare 2. Du känner dock till dina data och kanske vill bestämma vilken aggregering Tableau använder för mätvärdena. Då kan du istället för den beräknade fältdefinitionen ovan använda en definition som denna: ``` CASE [Placeholder 1 Selector]WHEN "Discount" THEN SUM([Discount])WHEN "Profit" THEN AVG([Profit])WHEN "Quantity" THEN SUM([Quantity])WHEN "Sales" THEN AVG([Sales])END ``` Du bestämmer om du uttryckligen ska aggregera mätvärden i fältdefinitionerna. Det enda du inte kan göra är att blanda – det går med andra ord inte att definiera aggregeringar för vissa mätvärden, men inte för andra. Så här ändras punktdiagrammet Vinst kontra Försäljning när du anger AVG som aggregering för dessa fält, jämfört med att inte ange en aggregering och låta Tableau andvända SUM som standrard:
Vinst kontra Försäljning med standardaggregeringVinst kontra Försäljning med uttrycklig aggregering
Ett punktdiagram med två parametrar tillämpade för Vinst och Försäljning.Ett punktdiagram med två parametrar tillämpade för Vinst och Försäljning.
Liknande, men inte detsamma. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Exempel: Lägga till en parameter till en kartvy I det här exemplet används exempeldatakällan Globala indikatorer för att demonstrera följande: - Skapa en kartvy som visar födelsetalet för varje land i världen. - Skapa ett beräknat fält som separerar länder/regioner med låga födelsetal från de med höga födelsetal. - Skapa och visa en parameter som gör att användare kan ange tröskelvärdet för lågt kontra högt födelsetal. ## Skapa en kartvy 1. I rutan Data dubbelklickar du på Latitud och sedan på Longitud. Tableau placerar Longitud på Kolumner, Latitud på Rader och visar en karta över världen. 2. Dra dimensionen År till Filter. 3. I dialogrutan Filterfält \[År\] väljer du År och klickar sedan på Nästa: ![Dialogrutan Filterfält med en lista över alternativ för att filtrera data efter år.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameter_example1.png) 4. I dialogrutan Filter \[År av år\] väljer du 2012 och klickar sedan på OK: ![Dialogrutan Filter med kryssrutor för att välja år mellan 2002 och 2012.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameter_example2.png) 5. Dra dimensionen Land till Detaljer. 6. Ställ in markeringstypen till Karta: ![En expanderad listrutemeny på kortet Markeringar som visar olika alternativ för diagramtyp, med Karta valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filled_pie1.png) 7. Dra mätvärdet Födelsetal till Etikett. Du har nu en karta som visar födelsetalen för länder/regioner runt om i världen: ![En världskarta med procentetiketter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameter_example4.png) Du kan zooma på kartan eller hovra över den för att se ett verktygstips för varje land. ## Skapa ett beräknat fält för att ange ett tröskelvärde Nästa steg är att separera ett lågt födelsetal från ett högt födelsetal. 1. Välj Analys > S&kapa beräknat fält på den översta menyn. 2. Ge fältet namnet `High Birth Rate` och ange eller klistra in den här beräkningen i formelfältet: `IF ([Birth Rate]) >= 0.014 THEN "High" ELSE "Low" END` Värdet 0,014 motsvarar 1,4 %. Intervallet av faktiska värden som vi kan se på kartan sträcker sig från 1 % upp till nästan 5 %. När du klickar på OK för att tillämpa och spara beräkningen kategoriserar Tableau detta som en dimension. 3. Dra Högt födelsetal till Färg. På kartan visas nu länder/regioner med låga födelsetal i en färg och länder/regioner med höga födelsetal i en annan: ![En karta som visar globala variationer i födelsetal.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameter_example6.png) Men definitionen av höga födelsetal som allt som är lika med eller högre än 1,4 % är godtycklig – det värdet valdes eftersom det delade upp världens länder/regioner i två i stort sett lika stora delar. I stället kan du låta användare definiera tröskelvärdet eller tillhandahålla en styrenhet som de kan använda för att se hur kartan förändras om de ändrar tröskelvärdet. Detta gör du genom att skapa en parameter. ## Skapa en parameter 1. Högerklicka (kontrollklicka på Mac) i rutan Data och välj Skapa > Parameter. **Obs!** Om du klickade på ett fält i rutan Data kan det hända att vissa fält har fyllts i. Du kan ändra fälten efter behov. 2. I dialogrutan Skapa parameter ger du den nya parametern namnet `Set Birth Rate` och konfigurerar den enligt nedan: ![Rutan Redigera parametrar med alternativ för att namnge parametern och ställa in egenskaper och värdeintervall.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameter_example7.png) Mer information om fälten i dialogrutan Skapa parameter finns i [Skapa parametrar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/parameters_create.htm). Eftersom datatypen är Flyttal är parameterkontrollen ett reglage när du visar den i nästa procedur. Detta beror på att flyttalsvärden är kontinuerliga. Det finns med andra ord ett oändligt antal möjliga värden. Aktuellt värde anger standarden för parametern: 0,019 är 1,9 %. I avsnittet Värdeintervall anges de lägsta och högsta värdena samt stegstorleken, det vill säga den minsta mängd med vilken värdet kan ändras. 3. Klicka på OK. ## Skapa och visa parameterkontrollen Nu måste du ansluta parametern till fältet Högt födelsetal. 1. Högerklicka på Högt födelsetal i rutan Data och välj Redigera. 2. Ersätt det hårdkodade värdet 0,014 i fältdefinitionen med parameternamnet: `IF ([Birth Rate]) >= [Set Birth Rate] THEN "High" ELSE "Low" END` Klicka sedan på OK. 3. Högerklicka på parametern Ange födelsetal i rutan Data och välj Visa parameterkontroll. Som standard visas parameterkontrollen till höger. Nu kan du och användare av vyn höja eller sänka detta värde stegvis för att se hur kartan påverkas av att definitionen av ”högt födelsetal” ändras. ![En karta som visar globala variationer i födelsetal, med en parameterruta där användaren kan visa markeringar på en viss nivå.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameter_example8.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Extrahera data Ett dataextrakt är en delmängd av information som sparas separat från den ursprungliga datauppsättningen. Det tjänar två syften – att förbättra prestanda och att använda Tableau-funktioner som kanske inte är tillgängliga eller stöds i dina ursprungliga data. Genom att skapa ett dataextrakt kan du effektivt minska den totala datavolymen genom att tillämpa filter och ställa in andra begränsningar. När ett dataextrakt har skapats kan det uppdateras med den senaste informationen från den ursprungliga källan. Under uppdateringsprocessen har du möjlighet att välja mellan en fullständig uppdatering som ersätter allt befintligt innehåll i extraktet och en inkrementell uppdatering som bara lägger till rader som är nya sedan föregående uppdatering. ### Fördelar med extrakt - Hantera stora datauppsättningar: Extrakt kan hantera enorma mängder data, ända upp till miljardtals rader. Det gör att användarna kan arbeta effektivt med omfattande datauppsättningar. - Förbättrade prestanda: Att interagera med vyer som använder extraktdatakällor resulterar i bättre prestanda jämfört med vyer som är kopplade direkt till dina ursprungliga data. Extrakt optimerar frågeprestandan, vilket resulterar i snabbare dataanalys och visualisering. - Förbättrad funktionalitet: Extrakt ger tillgång till ytterligare Tableau-funktioner som kanske inte är tillgängliga eller stöds av den ursprungliga datakällan, som specifika funktioner. - Dataåtkomst offline (Tableau Desktop): Extrakt möjliggör offlineåtkomst till data. Det innebär att användarna fortfarande kan spara, ändra och arbeta med data lokalt även när den ursprungliga datakällan inte är tillgänglig. ## Skapa ett extrakt Det finns flera sätt att skapa ett extrakt på, men det huvudsakliga tillvägagångssättet förklaras nedan. 1. När du har anslutit till dina data och ställt in datakällan på sidan Datakälla väljer du **Extrahera** högst upp till höger och väljer därefter länken **Redigera** för att öppna dialogrutan Extrahera data. ![Alternativet Extrahera har valts för att visa länken Redigera.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/extract_radio_button.png) 3. Utöka varje avsnitt för att se dess alternativ eller välj Utöka alla. Mer information om varje avsnitt finns längre ner i det här ämnet. - **Datalagring**: Växla mellan **Logiska tabeller** och **Fysiska tabeller**. - **Filter**: Ställ in filter för att begränsa hur mycket data som extraheras baserat på fälten och deras värden. - **Aggregering**: Välj **Aggregera data för synliga dimensioner** för att aggregera mätvärdena med standardaggregeringen. Du kan även välja **Summera datum** på en viss datumnivå, t.ex. år eller månad. - **Antal rader**: Ställ in hur många rader du vill extrahera. Du kan extrahera **Alla rader, Exempel** eller de **Översta** N raderna. - **Inkrementell uppdatering**: Ställ in en inkrementell uppdatering baserat på en specifik kolumn och ett datumintervall. Du kan även välja om de sista raderna ska ersättas eller läggas till. 5. När du är klar väljer du **Spara inställningar**. 6. Välj bladfliken. Det initierar skapandet av extraktet. 7. Välj därefter en plats att spara extraktet på. 8. Ange extraktets filnamn. 9. Välj **Spara**. Se avsnittet [Felsök extrakt](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/extracting_data.htm#troubleshoot) om dialogrutan Spara inte visas. ## Beskrivning av extraktinställningar Du kan konfigurera flera olika inställningar när du skapar ett extrakt. ### Datalagring Under Datalagring kan du välja antingen logiska eller fysiska tabeller. Logiska tabeller lagrar data i en extrakttabell för varje logisk tabell i datakällan. Fysiska tabeller lagrar i stället data i en extrakttabell för varje fysisk tabell i datakällan. Båda alternativen med logiska och fysiska tabeller påverkar endast hur data i ett extrakt lagras. Alternativen påverkar inte hur tabeller i extraktet visas på sidan Datakälla. Anta till exempel att ditt extrakt består av en logisk tabell som innehåller tre fysiska tabeller. Om du öppnar extraktfilen (.hyper) som har konfigurerats för att använda standardalternativet (Logiska tabeller) visas en tabell på sidan Datakälla. Om du öppnar extraktet med hjälp av den paketerade datakällsfilen (.tdsx) eller datakällsfilen (.tdsx) med dess motsvarande extraktfil (.hyper) visas alla tre tabeller som utgör extraktet på sidan Datakälla. #### Logiska tabeller Tableau använder logiska tabeller som standardstruktur för lagring av extraktdata. Tableau rekommenderar i allmänhet att du använder standardalternativet för datalagring (Logiska tabeller) när du ställer in och arbetar med extrakt. Många av de funktioner som du kan vilja använda, som extraktfilter, aggregering, översta N posterna eller genomflödesfunktioner (RAWSQL), är bara tillgängliga om du använder alternativet Logiska tabeller. Du kan dock inte lägga till data i extrakt som har fler än en logisk tabell. Om du väljer alternativet Logiska tabeller och extraktet innehåller kopplingar används kopplingarna när extraktet skapas. #### Fysiska tabeller Det här alternativet utför kopplingar när frågan körs och kan eventuellt förbättra prestanda och minska extraktfilens storlek, förutsatt att data uppfyller samtliga av följande villkor: - Alla kopplingar mellan fysiska tabeller är likvärdiga (=) kopplingar. - Datatyperna för de kolumner som används för relationer eller kopplingar är identiska. - Inga genomflödesfunktioner (RAWSQL) används. - Ingen inkrementell uppdatering har konfigurerats. - Inga extraktfilter har konfigurerats. - Översta N posterna eller sampling har inte konfigurerats. - Inga data behöver läggas till i extraktet. #### Tips för att arbeta med fysiska tabeller **Extrakt som är större än förväntat**: För att avgöra om extraktet är större än det borde vara måste summan av rader i extraktet med alternativet Logiska tabeller vara högre än summan av rader i alla de kombinerade tabellerna innan extraktet har skapats. Om du stöter på det här scenariot kan du försöka använda alternativet Fysiska tabeller istället. **Filtreringsalternativ**: När du använder alternativet Fysiska tabeller inaktiveras andra alternativ för att minska data i extraktet, exempelvis extraktfilter, aggregering, översta N posterna och sampling. Om du behöver minska data i ett extrakt som använder alternativet Fysiska tabeller kan du överväga att filtrera data innan de hämtas till Tableau Desktop med något av följande förslag: - Alla kopplingar mellan fysiska tabeller är likvärdiga (=) kopplingar. - Anslut till data och definiera filter med hjälp av anpassad SQL. Anslut till dina data med hjälp av anpassad SQL i stället för att ansluta till en databastabell. När du skapar din anpassade SQL-fråga, se till att den innehåller lämplig nivå av filtrering som du behöver för att minska data i ditt extrakt. Mer information om anpassad SQL i Tableau Desktop finns i [Ansluta till en anpassad SQL-fråga](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/customsql.htm). - Definiera en vy i databasen. Om du har skrivbehörighet till databasen kan du överväga att definiera en databasvy som innehåller precis de data som du behöver för extraktet och därefter ansluta till databasvyn från Tableau Desktop. **Säkerhet på radnivå med extrakt**: Om du vill skydda extraktdata på radnivå är alternativet Fysiska tabeller det rekommenderade sättet att göra detta. Mer information om säkerhet på radnivå i Tableau finns i [Begränsa åtkomst på dataradsnivå](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/publish_userfilters.htm). ### Filter Använd filter för att begränsa hur mycket data som extraheras baserat på fälten och deras värden. **Obs!** Extraktfilter för logiska tabeller är övergripande (dvs. tillämpas för hela datakällan) för datakällor med en enda bastabell. För datakällor med [flera bastabeller med relationer med flera faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm) tillämpas extraktfilter per tabell och endast för den logiska tabellen. Mer information om övergripande filter och filter som tillämpas per tabell finns i [Filtrera data från datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering_datasource.htm). ### Aggregering Med den här funktionen kan du aggregera mätvärden. Du kan också använda **Summera datum till** på en viss datumnivå, till exempel år eller månad. Exemplen visar hur data extraheras med de olika aggregeringsalternativen. - **Ursprungliga data:** Varje post visas som en separat rad. Det finns sju rader i dessa ursprungliga data. - **Aggregera data för synliga dimensioner** _(ingen summering)_**:** Poster med samma datum och bokstäver har aggregerats på en och samma rad. Det finns fem rader i extraktet. - **Aggregera data för synliga dimensioner** _(summera datum till månad)_**:** Datum har summerats upp till nivån Månad och poster med samma region har aggregerats på en och samma rad. Det finns tre rader i extraktet.
Ursprungliga dataAggregering utan summeringAggregering med summering
### Antal rader Du kan extrahera alla rader eller de översta N raderna. Tableau börjar med att tillämpa eventuella filter och aggregeringar och extraherar sedan antalet rader från det filtrerade och aggregerade resultatet. Alternativet för antal rader beror på vilken typ av datakälla du extraherar från. Du kanske inte ser samplingalternativet i dialogrutan Extrahera data eftersom vissa datakällor inte har stöd för sampling. **Obs!** Fält som du döljer först på sidan Datakälla eller på bladfliken tas inte med i extraktet. Klicka på knappen **Dölj alla oanvända fält** för att ta bort de dolda fälten från extraktet. ### Inkrementell uppdatering De flesta datakällorna stöder inkrementell uppdatering. Istället för att uppdatera hela extraktet kan du konfigurera en uppdatering som bara lägger till de rader som är nya sedan den senaste dataextraktionen. Du kan till exempel ha en datakälla som uppdateras dagligen med nya försäljningstransaktioner. Istället för att bygga om hela extraktet varje dag lägger du bara till de nya transaktioner som inträffat under dagen. #### Tips för inkrementell uppdatering Inkrementell uppdatering: - Välj **Alla rader** under Antal rader. - Inkrementell uppdatering är inte tillgänglig om du aktiverar Aggregering. Avancerade inställningar: - Avancerade inställningar är inte kompatibla med filter. ## Extrakttips Spara arbetsboken för att bevara anslutningen till extraktet När du har skapat ett extrakt börjar arbetsboken använda extraktversionen av dina data. Anslutningen till extraktversionen av dina data sparas dock inte förrän du sparar arbetsboken. Detta innebär att om du stänger arbetsboken utan att spara arbetsboken först, kommer arbetsboken att ansluta till den ursprungliga datakällan nästa gång du öppnar den. Växla mellan provdata och hela extraktet När du arbetar med ett stort extrakt kan det vara bra att skapa ett mindre urval av data. Det gör att du kan ställa in vyn utan att behöva köra långa frågor varje gång du lägger till ett fält i din analys. Du kan enkelt växla mellan att använda urvalsdata och hela datakällan genom att välja lämpligt alternativ i menyn Data. Anslut inte direkt till extraktet När du sparar extrakt på din dator kan du ansluta direkt till dem med en ny Tableau Desktop\-version. Det rekommenderas dock inte av bland annat följande skäl: - **Tabellerna kan ha olika namn.** Extrakt använder särskilda namnkonventioner för att säkerställa att varje tabell har ett unikt namn och de kan vara svåra att förstå. - **Du kan inte uppdatera extraktet.** När du ansluter direkt till ett extrakt betraktar Tableau det som den ursprungliga datakällan, snarare än en kopia. Det betyder att du inte kan länka tillbaka det till din ursprungliga datakälla. - **Strukturen och relationerna mellan tabeller kommer att gå förlorade.** Arrangemanget och kopplingarna mellan tabeller lagras i .tds-filen, inte i .hyper-filen. Den informationen går därför förlorad när du ansluter direkt till .hyper-filen. Om du använder logisk tabellagring för extraktet kommer du inte att se några referenser till de ursprungliga fysiska tabellerna. Använd inte ett extrakt om du ansluter till en virtuell anslutning med användarfunktioner i datapolicyn. Om en virtuell anslutning har en datapolicy som innehåller [Användarfunktioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_user.htm) (till exempel `USERNAME()`), och du ansluter till den från en arbetsbok eller datakälla och skapar ett extrakt där, så kommer extraktet bara att innehålla de rader som matchar den virtuella anslutningens datapolicy vid den tidpunkt extraktet skapas. Om du vill utnyttja fördelarna med en virtuell anslutning med användarfunktioner i datapolicyn använder du en liveanslutning från arbetsboken eller datakällan till den virtuella anslutningen i stället för ett extrakt. ### Ta bort extraktet från arbetsboken Du kan när som helst ta bort ett extrakt från menyn Data genom att välja den extraherade datakällan > Extrakt > Ta bort. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/extract_remove_in_menu.jpg "Menyn Data som visar datakällans namn valt, undermenyn för datakällan med Extrakt valt och undermenyn med Ta bort valt. ") När du tar bort ett extrakt kan du välja att endast ta bort extraktet från arbetsboken eller ta bort och ta bort extraktfilen. Det senare alternativet tar bort extraktet från hårddisken. ![Dialogrutan Ta bort extrakt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/extract_remove.png) ### Visa extrakthistorik (Tableau Desktop) Du kan se när extraktet senast uppdaterades och andra detaljer genom att välja en datakälla i Data-menyn och sedan Extrakt > Historik. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/extract_properties.png) Om du öppnar en arbetsbok som sparas med ett extrakt och Tableau inte kan hitta extraktet ska du välja ett av följande alternativ när du uppmanas att göra det i dialogrutan Extrakt hittades inte: - Hitta extraktet: Välj det här alternativet om extraktet finns, men inte på den plats där Tableau ursprungligen sparade det. Klicka på OK för att öppna dialogrutan Öppna fil där du kan ange den nya platsen för extraktfilen. - Ta bort extraktet: Välj det här alternativet om du inte längre behöver extraktet. Detta motsvarar att stänga datakällan. Alla öppna arbetsblad som refererar till datakällan tas bort. - Avaktivera extraktet: Använd den ursprungliga datakällan från vilken extraktet skapades istället för extraktet. - Återskapa extraktet: Återskapar extraktet. Alla filter och andra anpassningar som du angav när du ursprungligen skapade extraktet tillämpas automatiskt. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/extract_missing.png) ## Felsök extrakt - **Att skapa ett extrakt tar lång tid:** Beroende på storleken på din datauppsättning kan det ta lång tid att skapa ett extrakt. När du väl har extraherat data och sparat dessa på datorn kan det hända prestandan förbättras. - **Extrakt skapas inte:** Om datauppsättningen innehåller ett stort antal kolumner (till exempel flera tusen) kanske Tableau i vissa fall inte kan skapa extraktet. Om du stöter på problem, överväg då att extrahera färre kolumner eller omstrukturera de underliggande uppgifterna. - **Dialogrutan Spara visas inte _eller_ extraktet har inte skapats från en .twbx:** Om du följer den föregående proceduren för att extrahera data från en paketerad arbetsbok visas inte dialogrutan Spara. När ett extrakt skapas från en paketerad arbetsbok (.twbx) lagras extraktfilen automatiskt i paketet med filer som är kopplade till den paketerade arbetsboken. För att komma åt extraktfilen som du skapade från den paketerade arbetsboken måste du packa upp arbetsboken. Mer information finns i [Paketerade arbetsböcker](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/save_savework_packagedworkbooks.htm). ## Uppdateringar av extraktfunktioner ### Uppdatering av delintervall för inkrementella extrakt I Tableau-version 2024.2 och senare kan du ange ytterligare en tidsperiod för att extrahera tidigare extraherade data och fånga upp eventuella ändringar som kan ha inträffat. Mer information finns under [Uppdatera extrakt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/extracting_refresh.htm). ### Inkrementell uppdatering Från och med version 2024.1 introducerar Tableau en funktion med vilken användare kan utföra inkrementella uppdateringar av extrakt med hjälp av en icke-unik nyckelkolumn. Det finns ett nytt användargränssnitt som har stöd för de här avancerade inställningarna. Den här uppdateringen introducerar även ett extra steg i extraheringsprocessen. En inkrementell uppdatering börjar med att de rader, som matchar det tidigare registrerade högsta värdet, tas bort från extraktet. Tableau frågar sedan efter alla rader som har ett värde som är högre än eller lika med det tidigare högsta värdet. Detta säkerställer att alla borttagna rader beaktas liksom alla nyligen tillagda. ### Extrakt på webben Från och med version 2020.4 finns extrakt tillgängliga i webbredigeringen och på innehållsservern. Nu behöver du inte längre använda Tableau Desktop för att extrahera dina datakällor. Mer information finns i [Skapa extrakt på webben](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/datasource_extract.htm). ### Logiska och fysiska tabellextrakt I och med införandet av logiska tabeller och fysiska tabeller i Tableau-datamodellens version 2020.2 har lagringsalternativen för extrakt ändrats från enstaka tabeller och flera tabeller till logiska tabeller och fysiska tabeller. Dessa alternativ beskriver bättre hur extrakt kommer att lagras. För mer information, se [Extrahera data](#storage). ### Utfasning av .tde-format När du skapar ett extrakt används .hyper-formatet. Extrakt i .hyper-format utnyttjar den förbättrade datamotorn, som har stöd för samma snabbare analys- och frågeförmåga för större datauppsättningar. Från och med mars 2023 är extrakt som använder .tde-formatet inaktuella i Tableau Cloud, Tableau Public och Tableau Server (version 2023.1.0). Version 2024.2 är den sista versionen som kan öppna filer i .tde-format. Mer information finns i [Extraktuppgradering till .hyper-format](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/extracting_upgrade.htm). ### Ändringar av värden och markeringar i vyn För att förbättra extrakteffektiviteten och -skalbarheten kan värden i extrakt beräknas annorlunda från vissa datakällor. Ändringar i hur värdena beräknas kan påverka hur markeringar i vyn fylls i. I vissa sällsynta fall kan ändringarna leda till att din vy ändrar form eller blir tom. Dessa ändringar kan också gälla datakällor med flera anslutningar, datakällor som använder liveanslutningar till filbaserade data, datakällor som ansluter till Google Sheets-data, molnbaserade datakällor, extraheringsexklusiva datakällor samt WDC-datakällor. **Format för värden för datum och datum/tid** Extrakt är föremål för konsekventa och strikta regler kring hur datumsträngar tolkas genom funktionerna DATE, DATETIME och DATEPARSE. Detta påverkar hur datum tolkas eller vilka datumformat och mönster som är tillåtna för dessa funktioner. Mer specifikt kan reglerna generaliseras enligt följande: 1. Datum utvärderas och tolkas sedan kolumn för kolumn, inte efter rad. 2. Datum utvärderas och tolkas sedan baserat på platsen där arbetsboken skapades, inte på platsen för datorn där arbetsboken öppnas. Tack vare de här reglerna blir extrakten mer effektiva och producerar resultat som är förenliga med kommersiella databaser. **Vanliga orsaker till ändringar av värden för datum och datum/tid** - Om datumet är tvetydigt och kan tolkas på flera olika sätt kommer datumet att tolkas baserat på det format som Tableau har fastställt för den kolumnen. Exempel finns i [Scenario 1](#scenario1) nedan. - När en funktion måste tolka ett ÅÅÅÅ-MM-DD-format (ISO). Ett exempel finns i [Scenario 2](#scenario3). - När en funktion tolkar år tolkas de som följer: - År ”07” tolkas som ”2007” - År ”17” tolkas som ”2017”. - År ”30” tolkas som ”2030”. - År ”69” tolkas som ”2069”. - År ”70” tolkas som ”1970”. **Vanliga orsaker till null-värden** - När en funktion måste tolka flera datumformat i en enda kolumn. När Tableau har bestämt datumformatet blir alla andra datum i kolumnen som avviker från formatet null-värden. Exempel finns i [Scenario 1](#scenario1) nedan. - När en funktion måste tolka ett ÅÅÅÅ-MM-DD-format (ISO). Värden som överstiger vad som är tillåtet för ”ÅÅÅÅ”, ”MM” eller ”DD” orsakar null-värden. Ett exempel finns i [Scenario 2](#scenario3). - När en funktion måste tolka datumvärden som innehåller efterföljande tecken. Till exempel tidszon och sommartidssuffix och nyckelord, exempelvis ”midnatt”, orsakar null-värden. - När en funktion måste tolka ett ogiltigt datum eller en ogiltig tid. Till exempel orsakar 32/3/2024 ett null-värde. I ett annat exempel orsakar 25:01:61 ett null-värde. - När en funktion måste tolka motsatta inmatningar. Anta till exempel att mönstret är ”dd.MM (MMMM) y” och inmatningssträngen är ”1.09 (augusti) 2024”, där både ”9” och ”augusti” är månader. Resultatet är ett null-värde eftersom månadens värden inte är desamma. - När en funktion måste tolka motsatta mönster. Till exempel kommer ett mönster som anger en blandning av gregorianska år (y) och ISO-vecka (ww) att orsaka null-värden. **Ändring av antalet rader** I en liveanslutning respekterar och använder Tableau källdatabasens sorteringsinställningar. I ett extrakt används Tableaus egna inställningar, och dessa kan skilja sig något från de regler som används i källdatabasen. Rådata förblir desamma, men det sätt på vilket data aggregeras och visas i användargränssnittet kanske inte matchar. Oavsett anslutningstyp och sorteringsinställningar kan du kontrollera att det totala antalet rader stämmer för en liveanslutning och ett extrakt genom att titta på analysen i Visa data > Fullständiga data. ###### Scenario 1 Anta att du har en arbetsbok som skapats på en engelskspråkig plats som använder extraktdatakällan . hyper. I tabellen nedan visas en kolumn med strängdata som finns i extraktdatakällan.
10/31/2024
31/10/2024

12/10/2024

Baserat på den aktuella engelskspråkiga platsen fastställdes det att formatet på datumkolumnen följer formatet MDÅ (månad, dag, år). Följande tabeller visar vad Tableau visar baserat på denna plats när funktionen DATUM används för att konvertera strängvärden till datumvärden.
October 31, 2024
October 31, 2024
December 10, 2024
Om extraktet öppnas på en tyskspråkig plats ser du följande:
31 Oktober 2024
31 Oktober 2024
12 Oktober 2024
Efter att extraktet har öppnats på en tyskspråkig plats tillämpas DMÅ-formatet (dag, månad och år) för den tyskspråkiga platsen strikt och orsakar ett _null-värde_ eftersom ett av värdena inte följer DMÅ-formatet.
Null
October 31, 2024
October 12, 2024
###### Scenario 2 Anta att du har en kolumn med strängdata som finns i datakällan.
2024-10-31
2024-31-10

2024-12-10

2024-10-12
Eftersom datumet använder ISO-formatet följer datumkolumnen alltid formatet ÅÅÅÅ-MM-DD. Följande tabeller visar vad Tableau visar när DATUM-funktionen används för att konvertera strängvärden till datumvärden.
October 31, 2024
Null
December 10, 2024
October 12, 2024
**Ändring av antalet rader** I en liveanslutning respekterar och använder Tableau källdatabasens sorteringsinställningar. I ett extrakt används Tableaus egna inställningar, och dessa kan skilja sig något från de regler som används i källdatabasen. Rådata förblir desamma, men det sätt på vilket data aggregeras och visas i användargränssnittet kanske inte matchar. Oavsett anslutningstyp och sorteringsinställningar kan du kontrollera att det totala antalet rader stämmer för en liveanslutning och ett extrakt genom att titta på analysen i Visa data > Fullständiga data. **Sorteringsordning och skiftlägeskänslighet** Extrakt har sammanställningsstöd och kan därför på ett lämpligare sätt sortera strängvärden som har accenter eller har formaterats (gemener/versaler) på ett annat sätt. Anta till exempel att du har en tabell med strängvärden. När det gäller sorteringsordning innebär detta att ett strängvärde som ”Égypte” nu listas på lämpligt sätt efter ”Estonie” och före ”Fidji”. När det gäller formatering av gemener/versaler betraktas samma strängvärden som unika och lagras därför som enskilda värden. **Avgörande i översta n-frågor** En översta N-fråga i ditt extrakt kan producera dubbletter av värden för en specifik position i en rankning. Anta till exempel att du skapar ett topp 3-filter. Positionerna 3, 4 och 5 har samma värden. Det övre filtret returnerar 1, 2 och 5 positioner. **Precision för flyttalsvärden** Extrakt är bättre på att dra nytta av tillgängliga hårdvaruresurser på en dator och kan därför utföra matematiska operationer på ett mycket parallellt sätt. På grund av detta kan reella tal aggregeras med .hyper-extrakt i olika ordning. När tal aggregeras i olika ordning kan du komma att se olika värden i vyn efter decimaltecknet varje gång aggregeringen beräknas. Detta beror på att flyttalsaddition och multiplikation inte nödvändigtvis är associativa. Det vill säga att (a + b) + c inte nödvändigtvis är detsamma som a + (b + c). Dessutom kan reella tal aggregeras i olika ordning eftersom flyttalsmultiplikation inte nödvändigtvis är distributiv. Det vill säga att (a x b) x c inte nödvändigtvis är detsamma som a x b x c. Den här typen av avrundningsbeteende med flyttal i .hyper-extrakt liknar den typ av avrundningsbeteende med flyttal som förekommer i kommersiella databaser. Anta till exempel att arbetsboken innehåller ett skjutreglagefilter på ett aggregerat fält som består av flyttalsvärden. Eftersom precisionen för flyttalsvärden har ändrats kan filtret nu utesluta en markering som definierar den övre eller nedre gränsen för filterintervallet. Avsaknaden av dessa värden kan orsaka en tom vy. För att lösa detta problem, flytta reglaget på filtret eller ta bort och lägg till filtret igen. **Aggregeringarnas noggrannhet** Extrakt optimerar för stora datauppsättningar genom att bättre utnyttja tillgängliga hårdvaruresurser på en dator och därmed kunna beräkna aggregeringar på ett mycket parallellt sätt. På grund av detta kan aggregeringar som utförs av .hyper-extrakt likna resultaten från kommersiella databaser mer än resultaten från programvara som specialiserat sig på statistiska beräkningar. Om du arbetar med en liten datauppsättning eller behöver en högre noggrannhetsnivå kan du överväga att utföra aggregeringar via referenslinjer, sammanfattande kortstatistik eller tabellberäkningsfunktioner såsom varians, standardavvikelse, korrelation eller kovarians. ### API:er Du kan använda extrakt-API:et för att skapa .hyper-extrakt. För uppgifter som extraktpublicering kan du använda Tableau Server REST API eller biblioteket för Tableau Server-klienten (Python). För uppdateringsuppgifter kan du även använda Tableau Server REST API. Mer information finns i [Tableau Hyper-API](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/extracting_TDE_API.htm). ## [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Få insikter snabbare med Förklara data Förklara data i dataguiden hjälper dig att inspektera, avslöja och gräva djupare i markeringarna i en visualisering när du analyserar dina data. Du kan använda Förklara data för att analysera instrumentpaneler, blad eller valda markeringar för möjliga utstickare och korrelationer i underliggande data. Förklara data skapar statistiska modeller och föreslår möjliga förklaringar till enskilda markeringar i en visualisering, inklusive potentiellt relaterade data från datakällan som inte används i den aktuella vyn. Mer information om hur du kör Förklara data och utforskar förklaringar finns i [Kom igång med Förklara data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_basics.htm). **Obs!** Det här ämnet innehåller en beskrivning av hur Förklara data fungerar i Tableau-version 2021.2 och senare. Läs det här ämnet i [hjälp med version 2021.1 av Förklara data](https://help.tableau.com/v2021.1/pro/desktop/sv-se/explain_data.htm "Länk till föregående version av hjälpämnet i Tableau-version 2021.1") om du har en tidigare Tableau-version. Använd Förklara data som startpunkt när du skapar olika vyer för att utforska dina data grundligare och kunna ställa bättre frågor. Mer information finns i [Hur du använder Förklara data för att utöka analysen](#How). Mer information om vilka egenskaper som gör en datakälla mer intressant att använda med Förklara data finns i [Krav och överväganden vid användning av Förklara data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_requirements.htm). ## Åtkomst till Förklara data Som standard är Förklara data aktiverat på platsnivå. Serveradministratörer (Tableau Server) och platsadministratörer (Tableau Cloud) kan kontrollera om Förklara data är tillgängligt för en plats. Mer information finns i [Inaktivera eller aktivera Förklara data för en plats](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_enable.htm). Författare som kan redigera arbetsböcker och har behörighet att köra Förklara data för arbetsböcker kan köra Förklara data i redigeringsläge. Alla användare med behörigheten Kör Förklara data kan köra Förklara data i visningsläge i Tableau Cloud och Tableau Server. Om platsadministratören tillåter det kan förklaringar delas i visningsläge via e-post eller Slack med andra Tableau Cloud- och Tableau Server-användare. Mer information finns i [Konfigurera Tableau för att låta användare dela förklaringar via e-post och Slack](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_control_access.htm#ConfigureSlackEmail). Författare kan använda inställningar för Förklara data för att styra vilka förklaringstyper som visas i rutan Dataguide. Mer information om åtkomstkontroll angående Förklara data, förklaringstyper och fält finns i [Kontrollera åtkomst till Förklara data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_control_access.htm). ## Hur du använder Förklara data för att utöka analysen Förklara data är ett verktyg som avslöjar och beskriver relationer i data. Det kan inte förklara var det är som orsakar relationerna eller hur du ska tolka data. **Det är du som är experten på dina data.** Din kunskap om och intuition gällande domänen är väsentlig för att få överblick över vilka egenskaper som kan vara intressanta att använda för olika vyer. Mer information i relation till detta finns i [Så fungerar Förklara data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_explained.htm) och [Krav och överväganden vid användning av Förklara data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_requirements.htm). Mer information om hur Förklara data fungerar och du använder det för att utöka analysen finns i följande Tableau-konferenspresentationer: - [Från analytiker till statistiker: Förklara data i praktiken (1 timme)](https://www.tableau.com/sv-se/events/tc/2019/analyst-statistician-explain-data-practice) - [Utnyttja Förklara data (45 minuter)](https://www.tableau.com/sv-se/events/tc/2019/leveraging-explain-data) ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Färga en vy med hjälp av grupper Förutom att korrigera datafel och kombinera dimensioner kan du visuellt identifiera grupper som har relaterade markeringar genom att välja dem direkt. Den här tekniken är väldigt användbar när du arbetar med ett punktdiagram eller en vy som inte har rubriker som kan väljas när gruppen definieras. 1. Tryck på och håll tangenten CTRL eller Shift nedtryckt på tangentbordet för att välja en eller flera markeringar i vyn. Använd tangenten Shift på en Mac. 2. Gör något av följande för att skapa en grupp: - För Tableau Desktop klickar du på knappen Grupp ![En bilageikon i form av ett gem och en snabbmenyikon.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ad-hoc1.png) i verktygsfältet eller högerklickar och väljer Grupp. - För Tableau Server eller Tableau Cloud ska du klicka på ikonen Grupp på verktygstipset. ![Ett punktdiagram med två grupper med datapunkter, en nere till vänster och en uppe till höger, med en markerad ikon för bifogad fil.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ad-hoc14.png) De valda markeringarna grupperas och alla andra medlemmar kombineras till en kategori med namnet ”Övrigt”. Det nya gruppfältet läggs automatiskt till i Färg. Se [Inkludera en Övrigt-grupp](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_groups_creating.htm#Include) för mer information om att gruppera fält med hjälp av Övrigt. ![Ett punktdiagram som visar förhållandet mellan vinst och försäljning, uppdelat efter underkategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ad-hoc15.png) **Obs!** Om det redan fanns fält på Färg flyttas de till Detalj och ersätts med gruppfältet. När du skapar grupper genom att välja markeringar är det möjligt att de representerar flera olika dimensioner. Du kan till exempel ha ett punktdiagram som visar försäljning och vinst per region och underkategori. I det här fallet representerar ett urval av markeringarna medlemmar av både dimensionerna region och underkategori. När urvalet representerar flera olika dimensioner kan du använda menyn Grupp för att gruppera på Alla dimensioner eller på en specifik dimension. ![Ett punktdiagram med ett verktygstips som visar alternativ för bifogade filer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ad-hoc16.png) I exemplet ovan representerar de fem valda markeringarna en region och följande kombinationer av underkategorier. - West, Copiers - West, Binders - West, Accessories - East, Copiers - Central, Copiers - South, Art - South, Envelopes - South, etiketter - West, Envelopes - West, etiketter Vyerna nedan visar resultaten av att gruppera dessa mätvärden på Alla dimensioner, Underkategori och Region.
Alla dimensionerUnderkategoriRegion
Ett punktdiagram som visar förhållandet mellan vinst och försäljning, uppdelat efter underkategori.Ett punktdiagram med två grupper med datapunkter.Ett punktdiagram är en visuell representation av korrelationen mellan vinst och försäljning, med färgkodade regionala skillnader.
De fem olika markeringarna kombineras och resten av dem läggs till i en kategori med namnet ”Övrigt”.Alla markeringar som är associerade med någon av de tre underkategorierna kombineras och allt annat läggs till i en kategori med namnet ”Övrigt”.Alla markeringar som är associerade med de fyra regionerna kombineras och allt annat läggs till i en kategori med namnet ”Övrigt”.
[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Färgpaletter och effekter Alla markeringar har en standardfärg, även när det inte finns några fält i Färg på kortet Markeringar. Standardfärgen för de flesta markeringar är blå. Standardfärgen för text är svart. Se även [Tilldela markeringarna en färg](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm#ColorProp) och [Exempel – flera fält i färg](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties_color_ex1.htm). ## Kategoriska paletter När du släpper ett fält med diskreta värden (vanligtvis en dimension) på Färg på kortet Markeringar använder Tableau en kategorisk palett och tilldelar varje värde i fältet en färg. Kategoriska paletter innehåller olika färger som är lämpliga för fält med värden som inte har någon inneboende ordning, till exempel avdelningar eller fraktmetoder. Om du vill ändra färger för värden i ett fält klickar du i det övre högra hörnet av färgförklaringen. I Tableau Desktop väljer du Redigera färger från snabbmenyn. I Tableau Server eller Tableau Cloud öppnas dialogrutan Redigera färger automatiskt.
Tableau Desktop-versionWebbversion

I fönstret Redigera färger kan du välja dataobjekt och använda en färgpalett. Färgen lila är vald.

I fönstret Redigera färger kan du välja dataobjekt och använda en färgpalett.

### Ändra färgen på ett värde 1. Klicka på ett objekt till vänster under Välj dataobjekt. 2. Klicka på en ny färg i paletten till höger. I Tableau Desktop kan du hålla muspekaren över en färgkarta för att identifiera färgen. 3. Upprepa detta för alla värden som du vill ändra. 4. Klicka på OK i Tableau Desktop för att stänga dialogrutan Redigera färger. I Tableau Server eller Tableau Cloud stänger du bara dialogrutan. ### Välj en annan palett I listrutan Välj färgpalett i dialogrutan Redigera färger finns färgpaletter som du kan använda för diskreta fält. Listan innehåller både kategoriska och ordningspaletter. Längst upp i listan finns kategoriska paletter, till exempel _Tableau 10_. Som nämnts ovan är kategoriska paletter lämpliga för diskreta fält utan inneboende ordning. Längst ner i listan finns ordningspaletter som _Orange_. Ordiningspaletter innehåller en rad relaterade färger och är lämpliga för fält som har en tillhörande ordning, till exempel datum eller nummer. När du har valt en palett klickar du på Tilldela palett för att automatiskt tilldela de nya palettfärgerna till medlemmarna i fältet. Återgå till den automatiska paletten och standardfärgtilldelningar genom att klicka på Återställ i dialogrutan Redigera färger. ## Kvantitativa paletter När du släpper ett fält med kontinuerliga värden på kortet Markeringar (vanligtvis ett mätvärde), visar Tableau en kvantitativ förklaring med ett kontinuerligt färgintervall. ![Förklaringen av summa av försäljning med ett blått färgområde som går från ljusblått i den nedre änden, på 545 USD, till mörkblått i den övre änden, som slutar på 105 643 USD.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/color5.png) Du kan ändra färgerna som används i intervallet, färgfördelningen och andra egenskaper. Om du vill redigera färger klickar du längst upp till höger i färgförklaringen. I Tableau Desktop väljer du Redigera färger från snabbmenyn. I Tableau Server eller Tableau Cloud öppnas dialogrutan Redigera färger automatiskt. När det finns både negativa och positiva värden för fältet kommer standardintervallet av värden att använda två färgintervall och dialogrutan Redigera färger för fältet har en fyrkantig färgruta i vardera änden av intervallet. Detta kallas en divergerande palett.
Tableau Desktop-versionWebbversion

Fönstret Redigera färger för vinstmätvärdet, med en automatisk färgpalett vald.

Fönstret Redigera färger för vinstmätvärdet, med en automatisk färgpalett vald.

_Dialogrutan Redigera färger för en divergerande palett_ När alla värden är antingen positiva eller negativa använder standardvärdet ett enda färgintervall och dialogrutan Redigera färger för fältet har en fyrkantig färgruta endast i den högra änden av intervallet. Detta kallas en sekventiell palett.
Tableau Desktop-versionWebbversion

Fönstret Redigera färger för försäljningsmätvärdet, med en automatisk färgpalett vald.

Fönstret Redigera färger för försäljningsmätvärdet, med en automatisk färgpalett vald.

_Dialogrutan Redigera färger för en sekventiell palett_ Du kan ange om Tableau använder en divergerande palett eller en sekventiell palett för ett kontinuerligt fält i Färg, och även ställa in färgintervallet för fältets värden. I listrutan Palett finns en rad färgpaletter som du kan välja mellan. Det finns två typer av kvantitativa paletter tillgängliga för kontinuerliga fält: - Alla paletter med _Divergerande_ i namnet är divergerande kvantitativa paletter - till exempel _Orange-Blå divergering_. Du kan välja en divergerande palett för alla kontinuerliga fält – det är inte nödvändigt för värdeintervallet att innehålla både positiva och negativa tal. Om du vill ändra färgerna för en divergerande palett klickar du på en av de fyrkantiga färgrutorna i vardera änden av palettspektrumet. Beroende på om du skriver i Tableau Desktop eller på webben, gör något av följande: - I Tableau Desktop, i dialogrutan för färgkonfiguration (som är en del av datorns operativsystem), väljer du en färg från färgväljaren eller ange anpassade värden. - I Tableau Server eller Tableau Cloud anger du ett anpassat hexvärde i fältet Anpassad färg. Om värdet inte är giltigt görs inga ändringar. - Alla andra paletter är sekventiella kvantitativa paletter. Om du vill ändra färgerna för en sekventiell palett klickar du på den fyrkantiga färgrutan till höger om palettspektrumet för att antingen öppna dialogrutan för färgkonfiguration (Tableau Desktop) eller ange ett anpassat hexvärde i fältet Anpassad färg (Tableau Server eller Tableau Cloud). ### Alternativ för kvantitativa paletter Följande alternativ är tillgängliga i dialogrutan Redigera färger för ett kontinuerligt fält. **Obs**! Alternativ skiljer sig där de är noterade för Tableau Server och Tableau Cloud. #### Graderad färg Välj Graderad färg för att gruppera värden i enhetliga fack, där varje klass är associerat med en färg. Använd snurreglaget för att ange hur många steg (fack) som ska skapas. För ett värdeintervall från 0 till 100 kan du till exempel ange fem steg för att sortera värden i fem fack (0-20, 20-40, osv.).
Tableau Desktop-versionWebbversion

Fönstret Redigera färger för vinstmätvärdet, med en automatisk färgpalett och ett färgschema med fem steg valda.

Fönstret Redigera färger för vinstmätvärdet, med en automatisk färgpalett och ett färgschema med fem steg valda.

Om en divergerande färgpalett är markerad, visas den punkt där paletten övergår mellan färger på färgrampen med en liten svart bockmarkering. När antalet steg är udda placeras märket mitt i övergångssteget. När antalet steg är jämnt placeras markeringen vid gränsen mellan stegen där färgen ändras. #### Omvänd Välj Omvänd för att invertera färgordningen i området. Om du till exempel vill att lägre värden ska ha en mörkare intensitet i en sekventiell palett, ska du invertera paletten. För en divergerande palett innebär omvänd färgpalett att byta de två färgerna i paletten, förutom att invertera nyanserna inom varje färgintervall. #### Använd fullständigt färgintervall Med en divergerande (tvåfärgad) palett kan du välja Använd fullständigt färgintervall. Tableau tilldelar både startnumret och slutnumret en fullständig intensitet för båda färgintervallen. Så om intervallet är från -10 till 100, kommer färgen som representerar negativa tal att justeras för att förändras i nyans mycket snabbare än färgen som representerar positiva tal. Om du inte väljer Använd fullständigt färgintervall, tilldelar Tableau färgintensiteten som om värdeintervallet var från -100 till 100, så att ändringen i nyans är densamma på båda sidor av noll. Detta innebär att det kommer att bli mycket mindre förändring på den negativa sidan, där faktiska värden endast varierar från -10 till 0, än på den positiva sidan, där värdena varierar från 0 till 100. Bilden till vänster nedan visar en röd-grön divergerande färgpalett för värden från -858 till 72 986. Utan att använda hela färgintervallet, visas -858 (associerat med den lilla rutan längst ner till höger i diagrammet) som grå, eftersom -858 är bara ca 1 % så långt till den negativa sidan som 72 986 är till den positiva sidan. När hela färgintervallet används, som i bilden till höger, visas -858 som mörkrött, lika med det maximala positiva värdet i intensitet. ![Två trädkartor som visar effekten av alternativet Använd fullständigt färgintervall, där negativa värden visas i rött och positiva värden i grönt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewparts_marks_markproperties_color_fullrange.png) #### Inkludera totalsummor Välj Inkludera totalsummor för att inkludera totalsummor, delsummor och slutsummor i färgkodningen. Detta alternativ gäller endast när totala värden ingår i vyn. #### Begränsa färgintervallet I Tableau Desktop, när du klickar på Avancerat i dialogrutan Redigera färger, kan du välja att ange värdena för start, slut och mitten för intervallet genom att markera kryssrutan och skriva in ett nytt värde i fältet och färgrampen justeras därefter. Startvärdet är den undre gränsen i intervallet, Slutvärdet är den övre gränsen och Mittvärdet är där neutralfärgen finns på en divergerande färgpalett. **Obs**! Det här alternativet finns inte tillgängligt i Tableau Server eller Tableau Cloud för närvarande. #### Återställ färgintervallet Återgå till den automatiska paletten och standardfärgtilldelningar genom att klicka på Återställ i dialogrutan Redigera färger. **Obs!** Om du är i webbredigeringsläge och klickar på Återställ återgår färgpaletten till standardinställningarna. Alla alternativ som ställts in i alternativet Avancerat kommer också att återställas. Om du vill ångra den här åtgärden kan du klicka på Ångra i den övre menyn. Om dina ändringar redan har sparats, måste du ändra Avancerade alternativ i Tableau Desktop och publicera vyn igen. ## Konfigurera färgeffekter Klicka på listrutan Färg på kortet Markeringar för att konfigurera ytterligare inställningar för Färg som inte är relaterade till de faktiska färgerna som visas.
Tableau Desktop-versionWebbversion

Kortet Markeringar med färgalternativ markerade.

Kortet Markeringar med färgalternativ markerade.

### Genomskinlighet Ändra markeringarnas genomskinlighet genom att flytta reglaget. Justering av genomskinlighet är särskilt användbart i täta punktdiagram eller när du tittar på data som ligger över en karta eller bakgrundsbild. När du skjuter reglaget åt vänster blir markeringarna mer genomskinliga. ### Markeringskanter Som standard visar Tableau alla markeringar utan kant. Du kan aktivera markeringskanter för alla markeringstyper förutom text, linje och form. Välj en färg för markeringskant i listrutan Färg.
Tableau Desktop-versionWebbversion

Ett menyalternativ för aktivering av markeringskanter och val av kantfärg.

Ett menyalternativ för aktivering av markeringskanter och val av kantfärg.

Kanter kan vara användbara för att visuellt separera markeringar som är nära varandra. Till exempel visar vyerna nedan en punktdiagram med markeringskanter aktiverade (vänster) och inaktiverade (höger). När kanterna är aktiverade är det lättare att skilja på markeringarna i områden där de är tätt sammanflätade. ![Två punktdiagram som visar hur markeringar ser olika ut med markeringskanter aktiverade och inaktiverade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewparts_marks_markproperties_borders2.png) **Obs!** Du kan också använda genomskinlighetsinställningen för att visa tätheten av markeringar. När du tittar på ett stort antal färgkodade små markeringar är det oftast bättre att låta markeringskanterna vara avstängda. Annars kan kanter dominera vyn, vilket gör det svårt att se färgkodningen. I vyerna nedan visas till exempel staplar som segmenteras av ett stort antal färgkodade dimensioner. Med markeringskanter aktiverade (höger) är några av de smalare markeringarna svåra att identifiera efter färg. Med kanterna avstängda (vänster) är markeringarna lätta att skilja från varandra. ![Två staplade stapeldiagram som visar effekten av markeringskanter med svarta linjer som skiljer varje markering åt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/wwd_markborder9.png) ### Markeringshalon För att göra markeringar mer synliga mot en bakgrundsbild eller karta, kan du omge varje markering med en solid kontrasterande färg som kallas halo. Markeringshalon är tillgängliga när du har en bakgrundsbild eller en bakgrundskarta. I listrutan Färg väljer du en färg för markeringshalon. ![Ett kartdiagram med lila markeringar som är formaterade med en röd haloeffekt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/wwd_markhalo1.png) ### Markeringar I Tableau Desktop, när du använder linjemarkeringstypen, kan du lägga till en markeringseffekt för att visa eller dölja punkter längs linjen. Du kan visa valda punkter, alla punkter, eller inga punkter. I listrutan Färg väljer du en markering i avsnittet Effekter. **Obs**! Det här alternativet finns inte tillgängligt i Tableau Server eller Tableau Cloud för närvarande. ![Ett menyalternativ för val av marknadseffekter för linjediagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewparts_marks_markproperties_markers1.png) ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Felsök kopplingar **Obs!** Om din anslutning felräknar data kan det vara ett tecken på att du bör använda en relation istället. Mer information om relationer finns i [Relatera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/relate_tables.htm). Mer information om hur Tableau hanterar att kombinera data från olika detaljnivåer (till exempel många-till-många relationer) finns i [Kardinalitet och referensintegritet](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/cardinality_and_ri.htm). ## Överräkning av värden eller duplicerade data När du ansluter till och sammanfogar flera tabeller ställer du in en _denormaliserad_ version av data. I vissa fall behandlar Tableau flera tabeller som en tabell. När flera tabeller behandlas som en tabell, efter att tabellerna har sammanfogats, frågas _alla_ tabeller. Detta kan leda till att värdena överräknas. Anta att du till exempel har två tabeller. Den första tabellen innehåller information om medarbetaren, till exempel anställnings-ID och lön. Den andra tabellen innehåller information om organisationen, till exempel avdelningsnamn.

Tabell 1

Anställnings-IDNamnLön
20106Karlsson, Michaela63 000
20107Wahlgren, Henrik61 000
20108Svensson, Johan65 000

Tabell 2

AvdelningAnställningsdatumAnställnings-IDOrganisation
Utveckling2016-06-1620289Strategi
Support2015-07-2820107Verksamheter
Support2016-08-0520299Verksamheter
Försäljning2016-08-2520107Verksamheter
Om du sammanfogar dessa tabeller på **Anställnings-ID** räknas en medarbetares lön mer än en gång eftersom medarbetaren är kopplad till flera avdelningar.
Anställnings-IDNamnLönAvdelningAnställningsdatumOrganisation
20107Wahlgren, Henrik61 000Support2015-07-28Verksamheter
20107Wahlgren, Henrik61 000Försäljning2016-08-25Verksamheter
Detta är ett exempel på en-till-många-kardinalitet (ett anställnings-ID i tabell 1 har flera resultat i tabell 2). Mer information om kardinalitet mellan tabeller finns i [Optimera relationssökningar med prestandaalternativ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_relationships_perfoptions.htm). Gör något av följande för att lösa problemet: - **Relatera data:** Istället för att skapa en anslutning som kan duplicera dina data kan du använda relationer. Mer information finns i [Relatera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/relate_tables.htm). **Ändra aggregeringen:** Beroende på din analys kan du använda aggregeringen MIN eller **AVG** för att ta bort överräkning. Om du till exempel ändrar aggregeringen av **Lön** från SUM till MIN eller från SUM till AVG. - **Skapa ett beräknat fält som tar bort de duplicerade värdena:** Du kan skapa en beräkning som delar summan av fältet som dupliceras med antalet förekomster av fältet som orsakar dupliceringen. Lönevärdena dubbleras till exempel med antalet instanser av Anställnings-ID för Wahlgren, Henrik. I det här fallet ersätter du Lön i vyn med ett beräknat fält som använder följande formel: `SUM ([Salary])/ COUNT ([Employee ID])`. Du kan även använda ett LOD-uttryck (detaljnivå) för att ta bort duplicerade data. Mer information finns i [Ta bort duplicerade data med LOD-beräkningar](http://kb.tableau.com/articles/howto/removing-duplicate-data-with-lod-calculations?lang=sv-se) i Tableau-kunskapsbasen. ## Brutna tabellkopplingar och korsdatabaskopplingar Innan du kopplar tabeller (från samma datakälla eller med hjälp av en korsdatabaskoppling) ska du kontrollera att datatyperna för kopplingsnycklarna matchar. Om datatyperna för kopplingsnycklarna inte matchar, bryts kopplingen, vilket indikeras av ett rött utropstecken och feltexten ”skrivfel mellan kopplingsfälten”. För att åtgärda en bruten koppling använder du ett av följande förslag: - Du kan ändra formatet på ett fält (inklusive dess datatyp) i dialogrutan för att få nycklarna att matcha genom att skapa en beräknad koppling. En kopplingsberäkning stöder en delmängd beräkningar som gör att du kan ändra formatet för kopplingsnyckeln i en eller flera tabeller som du vill kombinera. Om du vill skapa en kopplingsberäkning klickar du på kopplingsikonen mellan tabellerna som har en bruten koppling, klickar på fältet vars format måste ändras och väljer sedan Skapa kopplingsberäkning. Mer information finns i [Felsök kopplingar](#joinoncalcs). - För text- eller Excel-baserade data ändrar du datatypen för ett av text- eller Excel-fälten i kopplingsnyckeln med datatypmenyn i datarutnätet. - **Endast Tableau Desktop**: För de flesta anslutningar kan du använda alternativet Konvertera till anpassad SQL för att ändra datatypen för ett av fälten i kopplingsnyckeln med hjälp av en funktion som CAST (). Alternativet Konvertera till anpassad SQL är endast tillgängligt när datakällan bara har en anslutning. Ta i sådana fall bort den andra anslutningen och välj sedan Data > Konvertera till anpassad SQL. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Felsöka kombinerade data När du använder kombinerade data för att kombinera data från olika datakällor finns det några vanliga problem som kan inträffa. I det här avsnittet går vi igenom dessa problem och förklarar hur du kan hantera dem. ## Vanliga varningar och fel när datakällor kombineras ### Ingen relation till den primära datakällan När du drar ett fält från en sekundär datakälla till vyn kan det visas en varning som lyder: _Fälten kan inte användas från datakällan \[namn på sekundär datakälla\] eftersom det inte finns någon kombinationsrelation till den primära datakällan. Växla till datakällan \[namn på sekundär datakälla\] i rutan Data och klicka på minst en länkikon för att kombinera dessa datakällor._ Den här varningen visas om det inte finns några aktiva länkar i den sekundära datakällan. Anta till exempel att du har två datakällor som är kopplade till varandra via fälten State (Län) och Date (Datum). Ikonen för aktiv länk (![Ikonen för länkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/icon_blendinglink.png)) måste visas intill minst ett av dessa fält i den sekundära datakällan. Du kan göra länken aktiv genom att klicka på ikonen för bruten länk (![Ikonen för bruten länkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/icon_blendinglinkbroken.png)) i rutan Data eller genom att använda länkningsfältet från den primära datakällan i vyn. Den sekundära datakällan kanske inte har några länkar till den primära datakällan. Titta efter länkikonen i rutan Data. Fält som har samma namn länkas automatiskt i Tableau. Om dina fält inte har samma namn måste du skapa en länk mellan dem. Mer information finns i [Kombinera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multiple_connections.htm#step4relationships). ### De primära och sekundära anslutningarna kommer från tabeller i samma datakälla När du drar ett fält från en sekundär datakälla till vyn kan det visas en varning som lyder: _De primära och sekundära anslutningarna kommer från tabeller i samma datakälla. Använd menyn Data för att koppla data i stället för att länka anslutningarna. Kopplingar kan integrera data från många tabeller och kan förbättra prestanda och filtrering._ Den här varningen visas om arbetsboken innehåller separata datakällor som är anslutna till samma databas. Även om du kan kombinera data på det här sättet rekommenderar Tableau att du i stället använder en koppling eller relation för att kombinera data från samma databas. Kopplingar och relationer kan nämligen använda en del av databasens inbyggda optimeringar på ett sätt som inte är möjligt med kombinerade data. ### Det går inte att kombinera den sekundära datakällan eftersom ett eller flera fält använder en aggregering som inte stöds Kombinerade data har vissa begränsningar i fråga om icke-additiva aggregeringar som COUNTD, MEDIAN och RAWSQLAGG. Icke-additiva aggregeringar är aggregeringsfunktioner som genererar resultat som inte kan aggregeras längs en dimension. I stället måste värdena beräknas separat. Alla nummerfunktioner, med undantag för MAX och MIN, är icke-additiva aggregeringar. Mer information finns i [Tableau-funktioner (efter kategori)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_categories.htm). Dessa begränsningar kan göra att en del fält i vyn blir ogiltiga i vissa fall. Om du hovrar med muspekaren över ett av dessa ogiltiga fält visas följande fel: _Det går inte att kombinera den sekundära datakällan eftersom ett eller flera fält använder en aggregering som inte stöds._ ![Ett verktygstips över ett mätvärde i en visualisering som visar ett felmeddelande om att det inte går att kombinera den sekundära datakällan eftersom ett eller flera fält använder en aggregering som inte stöds.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_troubleshoot_nonadditiveaggregates.png) Det här felet kan bero på något av följande: - **Icke-additiva aggregeringar från den primära datakällan:** Icke-additiva aggregeringar stöds endast i den primära datakällan om data i datakällan kommer från en relationsdatabas som medger användning av tillfälliga tabeller. För att komma runt det här problemet bör du överväga att skapa ett extrakt av datakällan. Extrakt har stöd för temporära tabeller. - **Icke-additiva aggregeringar från den sekundära datakällan**: Icke-additiva aggregeringar stöds bara i den sekundära datakällan om länkningsfältet från den primära datakällan finns i vyn och om inga icke-aggregerade dimensioner från den sekundära datakällan finns i vyn. Vissa nummerfunktioner kan fortfarande användas om de innehåller en additiv aggregering. Använd till exempel ROUND(SUM(\[Försäljning\]);1) i stället för ROUND(\[Försäljning\];1). - **Icke-additiva aggregeringar från en datakälla med flera anslutningar som använder en liveanslutning:** Datakällor med flera anslutningar som ansluter till data via en liveanslutning har inte stöd för tillfälliga tabeller. Det innebär att om du använder en datakälla med flera anslutningar som ansluter till data via en liveanslutning så går det inte att använda kombinerade data med icke-additiva aggregeringar. För att komma runt det här problemet bör du överväga att skapa ett extrakt av datakällan med flera anslutningar. Extrakt har stöd för temporära tabeller. - **LOD-uttryck från den sekundära datakällan:** Det här felet kan också visas om du använder ett LOD-uttryck (detaljnivå) (Level of Detail) i en vy som använder kombinerade data. Lös problemet genom att kontrollera att länkningsfältet i den primära datakällan finns i vyn innan du använder ett LOD-uttryck från den sekundära datakällan och ta bort eventuella dimensioner, inklusive dimensionsfilter, från den sekundära datakällan. ### Datakällor som innehåller logiska tabeller kan inte användas som sekundära datakällor för kombinerade data Den sekundära datakällan kan använda logiska kopplingar förutsatt att följande villkor uppfylls:  - Alla aktiva länkningsfält från den primära datakällan måste finnas i vyn på en annan hylla än hyllan Filter. - Alla fält från den sekundära datakällan aggregeras, inklusive dimensioner. ## Asterisker visas i bladet När du kombinerar data kontrollerar du att det bara finns _ett_ matchande värde i den sekundära datakällan för varje markering i den primära datakällan. Om det finns flera matchande värden visas en asterisk i vyn när du har kombinerat data. Anta till exempel att du har två datakällor: Population (Befolkning) och Superstore. Den primära datakällan, Population (Befolkning), har ett fält med namnet State (Län). Den sekundära datakällan, Superstore, innehåller fälten State (Län) och Segment. I den sekundära datakällan har varje delstat flera segment. Alabama har till exempel tre segment: Consumer (Konsumenter), Corporate (Företag) och Home Office (Hemmakontor).

Primär datakälla

En tabell i en visualisering som visar amerikanska delstater och Abc-mätvärdesnamn.

Sekundär datakälla

En tabell i en visualisering med kolumner som visar amerikanska delstater, segmenttyp och Abc-mätvärdesnamn.
När du kombinerar två datakällor baserat på fältet State (Län) skapar du en länk där ett enstaka värde för delstater (i den primära datakällan) kan ha flera segmentvärden (i den sekundära datakällan). I detta fall gör flera värden för segment i den sekundära datakällan för varje tillhörande delstatsvärde i den primära datakällan att asterisker visas i vyn, som du ser i bilderna nedan. **Kombinerade data** ![En tabell i en visualisering med markerade asterisker i kolumnen Segment.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_troubleshooting_asterisks.png) ### Lösa problem med asterisker i bladet Undvik att asterisker visas i bladet genom att se till att det bara finns _ett_ matchande värde i den sekundära datakällan för varje markering i den primära datakällan. Hur du kontrollerar detta beror på dina data och den vy som du försöker skapa, men du kan prova förslagen nedan och se om det löser problemet. - Lägg till ett fält med högre detaljnivå från den primära datakällan i bladet. Anta till exempel att du har en vy som liknar den i exemplet ovan. Då kan du till exempel lägga till fältet City (Ort) i bladet, som har högre detaljnivå än den i ett fält som State (Län). - Återskapa vyn för att byta plats på den primära och sekundära datakällan. Generellt bör den datakälla vars värden har högre detaljnivå vara den primära datakällan. Anta till exempel att du har en vy som liknar den i exemplet ovan. Överväg att göra Superstore till den primära datakällan och Population (Befolkning) till den sekundära datakällan. ## Null-värden visas när datakällor har kombinerats Ibland kan null-värden visas i stället för de data som du förväntar dig i vyn när du använder kombinerade data. Null-värden kan visas av några olika anledningar: - Den sekundära datakällan innehåller inte värden för motsvarande värden i den primära datakällan. - Fälten som du kombinerar har inte samma datatyp. - Versaler och gemener används inte på samma sätt för värdena i den primära och sekundära datakällan. Kombinerade data fungerar genom att data i den primära datakällan kompletteras med data från den sekundära datakällan baserat på länkningsfältet. Det betyder att Tableau använder alla data i den primära datakällan och endast motsvarande matchningar i den sekundära datakällan. Om Tableau inte kan identifiera minst ett matchande värde i den sekundära datakällan för motsvarande värde i den primära datakällan så visas null-värden. Du kan lösa det här problemet genom att göra följande: - **Infoga data i den sekundära datakällan:** Infoga data som saknas i den sekundära datakällan så att alla poster i den primära datakällan har en matchning. Låt säga att din primära datakälla innehåller värden för alla 50 delstater i USA, men att din sekundära datakälla endast har värden för 30 av dem. Du kan lösa det här problemet genom att lägga till värden för de resterande 20 delstaterna till den underliggande datauppsättningen för den sekundära datakällan. Du kan också prova att [Hämta ett fält till den primära datakällan](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multipleconnections_create_primary_group.htm) eller [Alias-fältvärden använder kombinerade data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multipleconnections_edit_primary_aliases.htm) för att komma runt problemet med null-värden om du inte kan ändra underliggande data. - **Kontrollera att datatyper i den primära och sekundära datakällan matchar varandra:** Till exempel måste båda datakällorna använda strängdata för de fält som datakombinationen baseras på, eller så måste båda fälten innehålla nummer. Du kan inte kombinera fält där det ena fältet innehåller nummer och det andra strängar. - **Kontrollera att värdena i den primära och sekundära datakällan använder versaler och gemener på samma sätt:** Om namnen i den ena datakällan innehåller en blandning av versaler och gemener, och namnen i den andra endast innehåller versaler, så returneras null-värden. Mer information finns i [Null-värden visas för kombinerade data](https://kb.tableau.com/articles/issue/nulls-show-when-data-blending?lang=sv-se) (på engelska). ## Problem med att kombinera data när datakällor har publicerats När du gör en anpassning på fältnivå som kombinerar två datakällor baseras anpassningen på den ena datakällan, den primära datakällan. När den primära och sekundära datakällan sedan publiceras till Tableau Server eller Tableau Cloud så fungerar inte längre den primära datakällan som innehåller anpassningen (d.v.s. referensen till den sekundära datakällan). Anpassningen fungerar inte längre eftersom kombinationsrelationen mellan den primära och sekundära datakällan har brutits. Det beror på att kombinationsrelationen mellan den primära och sekundära datakällan definieras på arbetsboknivå. Anta till exempel att du har två datakällor: Butik – primär och Butik – väst. Du skapar en anpassning på fältnivå, t.ex. en beräkning, som kombinerar försäljningen från den primära datakällan, Butik – primär, med försäljningen från den sekundära datakällan, Butik – väst. När du publicerar datakällorna till Tableau Server eller Tableau Cloud slutar beräkningen i Butik – primär att fungera. Det beror på att beräkningen refererar till den sekundära datakällan, Butik – väst, vars plats inte längre går att avgöra. Du kan komma runt det här problemet genom att göra följande: 1. Publicera varje datakälla innan du skapar anpassningar på fältnivå. 2. Anslut till båda datakällorna. 3. Skapa en arbetsbok som innehåller de anpassningar på fältnivå som du behöver. 4. Publicera arbetsboken till Tableau Server. Du kan använda den här arbetsboken som en ”mall” som kan delas och laddas ned av dig och andra. ## Kombinera data med en kubdatakälla (flerdimensionell) Kubdatakällor kan bara användas som primär datakälla för kombinerade data i Tableau. De kan inte används som sekundära datakällor. ## Andra problem med att kombinera data Hjälp med andra problem som kan uppstå när du kombinerar data finns på länkarna nedan. Sortering är inte tillgängligt - Hjälp med problem som rör sortering baserat på ett beräknat fält finns i [Sortera efter fält är inte tillgängligt för mätvärden med kombinerade data](http://kb.tableau.com/articles/issue/sorting-by-field-unavailable-for-data-blended-measures?lang=sv-se) (på engelska). - Om du har problem med beräkningsbaserad sortering läser du [Sorteringsalternativ är inte tillgängliga i verktygsfältet när kombinerade data används](http://kb.tableau.com/articles/issue/sort-options-not-available-from-toolbar-when-data-blending?lang=sv-se) (på engelska). Vissa åtgärder fungerar inte som förväntat - Det går inte att lägga till fält från den sekundära datakällan till en URL-åtgärd. Mer information finns i [Fält från kombinerade datakällor är inte tillgängliga för URL-åtgärder](http://kb.tableau.com/articles/issue/fields-blended-unavailable-for-url-actions?lang=sv-se) (på engelska). - Åtgärdsfilter fungerar inte som förväntat. Mer information finns i [Åtgärdsfilter med kombinerade data fungerar inte som förväntat](http://kb.tableau.com/articles/issue/action-filters-with-blended-data-not-working-as-expected?lang=sv-se) (på engelska). Oväntade värden och fältändringar - Duplicera summor efter varje datumvärde i vyn. Mer information finns i [Problem med att kombinera baserat på datumfält](http://kb.tableau.com/articles/issue/issues-with-blending-on-date-fields?lang=sv-se) (på engelska). - Underliggande data visar inte samma värden som kombinerade data. Mer information finns i [Underliggande data från en sekundär datakälla visas inte eller matchar inte kombinerade data](http://kb.tableau.com/articles/Issue/underlying-data-from-secondary-data-source-not-displayed-or-consistent-with-blended-data?lang=sv-se) (på engelska). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Felsöka prognostisering Det här ämnet diskuterar vissa problem som kan uppstå när du använder prognoser i Tableau. ## Prognoser med null-värde En prognos med null-värde händer när du använder prognoser och ändrar vyn på ett sätt som är inkompatibelt med prognosen. Den mest uppenbara indikationen på att du har en prognos med null-värde är att ingen prognosdata visas i vyn och texten Ingen prognos visas. Hovra med muspekaren över det här meddelande för att se varför Tableau inte kan skapa en prognos: ![En prognos kan inte beräknas eftersom alternativet Fyll i saknade värden med nollor inte har valts.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/forecast_null_indicator2.png) En annan indikation är att fältet Prognosindikator på kortet Markeringar visar faktiska värden, men inga uppskattade värden: ![En blå kvadrat representerar de faktiska värdena i en prognosindikator.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/forecast_null_indicator.png) Du kan diagnostisera en prognos med null-värde genom att öppna dialogrutan Beskriv prognos via menyn Analys (**Analys** > **Prognos** > Beskriv prognos) för att se felmeddelandet. Se sedan [Lösa prognostiseringsfel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/forecast_resolve_errors.htm) för en föreslagen lösning. Tableau visar också felmeddelandet i dialogrutan Prognosalternativ (**Analys** > **Prognos** > Prognosalternativ). Då en prognos inte kan bearbetas för en tidsserie med datumvärden som är null i mitten, kan åtgärder som filtrerar data, antingen explicit eller implicit, utlösa en prognos med null-värde. Kommandona Behåll endast och Utesluta på verktygstipsen är exempel på åtgärder som kan filtrera data implicit – i vissa fall tas dessa kommandon bort när en prognos visas. Om du till exempel har en tidsserie med försäljningar för varje kvartal från 2008 till 2012 och exkluderar försäljningsvärdet för andra kvartalet 2010 får du en prognos med null-värde då tidsserien inte är kontinuerlig. Om du istället utesluter första kvartalet 2008 har du kortat ned tidsserien men den förblir kontinuerlig. En giltig prognos är därför fortfarande möjlig. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Filter och LOD-uttryck Det finns många olika sorters filter i Tableau och de används i följande ordning, uppifrån och ned. ![En lista med filtertyper som inkluderar filter för extrakt, datakällor, kontext, dimensioner, mätvärden och tabellberäkning. ](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_filters.png) Texten till höger visar var LOD-uttryck utvärderas i den här sekvensen. Extraktfilter (orange) är bara relevanta om du skapar ett Tableau-extrakt från en datakälla. Filter för tabellberäkningar (mörkblå) används efter att beräkningarna körts och döljer därför markeringar utan att filtrera bort underliggande data som används i beräkningarna. Om du är van vid SQL kan du se mätvärdesfilter som en motsvarighet till HAVING-satsen i en fråga och dimensioner som en motsvarighet till WHERE-satsen. Beräkningar av typen FIXED används före dimensionsfilter, så om du inte gör om fälten på hyllan Filter till [Använda kontextfilter](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering_context.htm) ignoreras de. Säg till exempel att du har följande beräkning på en hylla i en vy, tillsammans med \[Län\] på en annan hylla: `SUM([Sales]) / ATTR({FIXED : SUM([Sales])})` Med den här beräkningen får du fram förhållandet mellan försäljning och total försäljning för ett län. Om du sedan placerar \[Län\] på hyllan Filter för att dölja vissa av länen påverkar filtret bara täljaren i beräkningen. Eftersom nämnaren är ett LOD-uttryck av typen FIXED dividerar det ändå försäljningen för län som fortfarande ingår i vyn med den totala försäljningen för alla län, inklusive de som filtrerats bort från vyn. LOD-uttrycken INCLUDE och EXCLUDE beaktas efter dimensionsfiltren. Om du vill att filter ska användas på LOD-uttrycket FIXED, men inte vill använda kontextfilter, kan det vara en god idé att skriva om dem som INCLUDE- eller EXCLUDE-uttryck. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Filteråtgärder Filteråtgärder skickar information mellan arbetsblad. Vanligtvis skickar en filteråtgärd information från en vald markering till ett annat blad som visar relaterad information. I bakgrunden skickar filteråtgärder datavärden från relevanta källfält som filter till målbladet. Tänk dig till exempel en vy som visar försäljningspriserna för hus. När du väljer ett visst hus kan en filteråtgärd visa alla jämförbara hus i en annan vy baserat på försäljningspris och kvadratmeter. **Titta på en video för att se verkliga exempel på åtgärder. Filteråtgärderna visas efter 2:20.** Videon har ett föråldrat användargränssnitt och ingen nedladdningsbar arbetsbok, men innehållet är fortfarande relevant. ## Skapa eller redigera en filteråtgärd 1. Gör något av följande: - Välj Arbetsblad > Åtgärder i ett arbetsblad. - På en instrumentpanel väljer du Instrumentpanel \>Åtgärder. Du kan också välja Använd som filter på listrutemenyn i ett instrumentpanelsblad. I dialogrutan Åtgärder visas ”genererat” i standardnamnen för åtgärder som skapats på detta sätt. ![En meny med alternativ för att använda ett diagram som filter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filter_actions1.png) 2. I dialogrutan Åtgärder klickar du på Lägg till åtgärd och väljer sedan Filter. Du kan också välja en befintlig åtgärd och sedan välja Redigera. ![Fönstret Åtgärder med alternativ för att lägga till, redigera eller ta bort åtgärder i ett blad. Menyn Lägg till åtgärder är utökad och alternativet Filter är valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filteraction1.png) 3. Ange ett namn för åtgärden. ![En del av dialogrutan Lägg till filteråtgärd, med filternamnet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filteraction2.png) **Tips:** Om du planerar att öppna en åtgärd från en verktygstipsmeny använder du ett beskrivande namn så att användarna förstår åtgärdens syfte. I menyn till höger om rutan Namn kan du [infoga variabler som hämtas från värdena i de markerade fälten](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_fieldvalues_names.htm). 4. Välj ett källblad eller en datakälla. Om du väljer en datakälla eller instrumentpanel kan du välja relaterade blad som du vill öppna åtgärden från. ![En del av dialogrutan Lägg till filteråtgärd, med alternativen för källblad markerade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filteraction3.png) 5. Ange hur åtgärden ska köras: - Hovra – Körs när du hovrar över markeringar i vyn. - Välj – Körs när du klickar på markeringar i vyn. Om du vill undvika att köra åtgärden när flera markeringar har valts väljer du också Endast enkelval. - Meny – Körs när du högerklickar (Windows) eller Ctrl-klickar (macOS) på en markering i vyn och sedan klickar på ett alternativ på verktygstipsmenyn. 6. Välj ett målblad. När du väljer en instrumentpanel kan du välja ett eller flera kalkylark i den. ![Avsnittet Målblad i dialogrutan Lägg till filteråtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filteraction5.png) 7. Ange vad som ska hända när urvalet rensas i vyn: - **Lämna filtret** – Fortsätter att visa filtrerade resultat på målbladen. (I webbredigeringsläge är detta etiketterat Behåll filtrerade värden.) - **Visa alla värden** – Ändrar filtret så att alla värden inkluderas. - **Uteslut alla värden** – Ändrar filtret så att alla värden utesluts. Det här alternativet är användbart när du bygger instrumentpaneler som bara visar vissa blad om ett värde i ett annat blad är markerat. 8. Ange de data som du vill visa på målbladen. Du kan filtrera på Alla fält eller Markerade fält. 9. Om du väljer Markerade fält klickar du på en listrutemeny i kolumnen Källfält och väljer ett fält. Välj sedan en måldatakälla och ett fält. ![En tabell med kolumner för ett källfält, en måldatakälla och ett målfält. En tom cell i tabellen är markerad med texten ”Klicka för att lägga till”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filteraction_web.png) **Obs!** Filteråtgärder som är beroende av en [användarfunktion](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_user.htm), till exempel USERNAME(), fungerar inte eftersom [säkerhet på radnivå](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/publish_userfilters.htm) begränsar åtkomsten till data. ## Förstå tillgängliga målfält I dialogrutan Lägg till filter är fälten i listrutemenyn Målfält begränsade till datatypen för källfältet. Om du till exempel markerar ett textfält för källan är bara textfält tillgängliga som mål. Du kan lägga till bladlänkar mellan datakällor, även om fältnamnen inte stämmer överens. Om en datakälla till exempel har ett Latitudfält medan en annan har ett Lat-fält kan du associera fälten med hjälp av listrutan i dialogrutan Lägg till filter. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Filtrera data från datakällor Du kan skapa filter på en datakälla och på så sätt minska mängden data i datakällan. Filter för datakällor kan vara användbara för att begränsa vilka data användare kan se när du publicerar en arbetsbok eller datakälla. När du publicerar en datakälla i Tableau Cloud eller Tableau Server flyttas datakällan och eventuella relevanta filer eller extrakt till Cloud- eller Server-platsen. Genom att publicera en datakälla kan du ange behörigheter för datan, till exempel vem som kan se dem, ansluta till dem, ladda ner dem eller använda dem för att skapa analyser. Användare som skapar analyser från den publicerade datakällan kan inte se eller ändra några datakällsfilter som användes för att bygga den publicerade datakällan, men alla data de frågar efter kommer att ha de här filtren tillämpade. Det här är ett bra sätt att erbjuda en begränsad delmängd av dina data, till exempel genom att filtrera dimensioner för specifika användare och grupper eller genom att definiera filter för datakällor baserat på ett fast eller relativt datumintervall. Det är ofta användbart för datasäkerhet och låter dig hantera dataprestanda. För system som är starkt beroende av uppdelningar eller indexering kan filter för datakällor ge omfattande kontroll över prestandan för frågor som utfärdas av Tableau. ## Typer av datakällsfilter ### Filter för datakällor Det finns två typer av datakällsfilter, övergripande filter och filter per tabell. Med hjälp av inställningen **Omfattning** kan du styra hur brett filtret tillämpas: - ** och alla relaterade tabeller** skapar ett övergripande filter. Filtret tillämpas på tabellen där det skapas och filtreringen tillämpas på alla relaterade tabeller. - Innan 2025.1 var detta standard. Beteendet att filtrera alla relaterade data behålls. - Resultatet blev att filtret tillämpades på [hela trädet med relaterade tabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm). - **
** skapade ett filter per tabell. Filtret tillämpas endast på tabellen där det skapades, vilket påminner om att filtrera tabellen innan den ansluts till resten av tabellerna i datakällan. - Detta kallas även för ett logiskt tabellfilter. - Om datakällsfiltrets omfattning ställs in till en logisk tabell ersätter det behovet av att använda anpassad SQL för att begränsa ett filter till en tabell. ### Extraktfilter Ett extra filter kan ställas in för datakällor som är [extraherade, och inte livedatakällor](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/extracting_data.htm). Extraktfilter begränsar vilka data som hämtas in i extraktet. Huruvida ett extraktfilter tillämpas per tabell eller övergripande beror på datamodellens struktur. - Om datakällan innehåller en enskild bastabell är extraktfilter övergripande. Det är det historiska beteendet för extraktfilter. - Om datamodellen innehåller [flera bastabeller och använder relationer med flera fakta](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm) tillämpas extraktfilter endast på en enskild tabell som logiska tabellfilter. Det här är standardinställningen för relationer med flera fakta. Om du skapar ett extrakt från en datakälla som redan har datakällsfilter på plats rekommenderas de befintliga filtren automatiskt som extraktfilter och visas i dialogrutan Extrakt. De rekommenderade filtren behöver inte ingå i listan över extraktfilter och kan tas bort utan att det påverkar den befintliga uppsättningen datakällsfilter. ## Skapa ett filter för datakällor 1. Lägg till filtret: 1. Välj Lägg till i avsnittet Filter högst upp till höger på sidan Datakälla. ![Kontext för länken Lägg till filter på sidan Datakälla.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filter_datasource1.png) 2. Från redigeringsmiljön: Högerklicka (Ctrl-klicka på en Mac) på datakällan högst upp i rutan Data för att öppna dess snabbmeny och välj sedan Redigera filter för datakällor .... Dialogrutan Redigera filter för datakällor, som listar alla befintliga filter, visas oavsett om du börjar från sidan Datakälla eller från ett arbetsblad. 2. Välj Lägg till för att öppna dialogrutan Lägg till filter, som listar alla fält i datakällan kapslade i sina logiska tabeller. 3. Välj ett fält som ska filtreras och ange sedan hur fältet ska filtreras, precis som för ett fält på hyllan Filter, och välj OK. 4. Ställ in omfattningen: 1. _Tabellnamn_ för att endast filtrera den aktiva tabellen. Den här omfattningen gör filtret till ett logiskt tabellfilter som inte påverkar hela datakällan. 2. _Tabellnamn och relaterade tabeller_ för att filtrera den aktiva tabellen och alla tabeller som den är relaterad till. Det här är samma övergripande filterbeteende som i tidigare versioner. ![Dialogrutan Redigera filter för datakällor, som visar omfattningsalternativ i en listruta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_source_filter_logicaltable_scope.png) Upprepa proceduren för att lägga till ytterligare ett datakällsfilter. I vissa situationer kan det finnas ett filter som inte kan begränsas till ett enskilt logiskt tabellfilter. Det kan inträffa när filtret skapas utifrån ett beräknat fält som refererar till fält från flera olika tabeller eller om filtret refererar till ett fält från en annan tabell. Filtrering under de förhållandena måste ske för tabellen och relaterade tabeller, och kan inte begränsas till en enskild logisk tabell. ### Globala filter och filter för datakällor När du skapar ett filter för datakällor visas alla globala filter som använder den datakällan automatiskt i dialogrutan Redigera filter för datakällor. I Tableau Desktop kan du höja upp ett globalt filter till ett filter för datakällor. Klicka på OK för att höja upp det globala filtret till ett filter för datakällor. ![Dialogrutan Redigera filter för datakällor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/global_filter_dsfilter_autopromote.png) Om du höjer upp ett globalt filter till ett filter för datakällor i Tableau Desktop blir det globala filtret inte längre synligt i arbetsblad i arbetsboken (eftersom det blir ett filter för datakällor). **Viktigt:** Tänk på att du inte behöver välja ett globalt filter i dialogrutan Redigera filter för datakällor för att höja upp filtret. När du klickar på OK höjs alla globala filter i listan upp. Om du vill förhindra att ett globalt filter höjs upp till ett filter för datakällor, väljer du det globala filtret i dialogrutan Redigera filter för datakällor och klickar sedan på Ta bort. ![En dialogruta med alternativ för att lägga till, redigera eller ta bort filter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/global_filter_dspromotion.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Filtrera data från dina vyer Filtrering är en viktig del av dataanalysen. I den här artikeln beskrivs de många olika sätt som du kan filtrera data från vyn på. Här beskrivs också hur du kan visa interaktiva filter i vyn och formatera filter i vyn. ## Filtrera åtgärdsordning Innan du börjar filtrera data i Tableau är det viktigt att du förstår ordningen som Tableau tillämpar filter på i arbetsboken. Tableau utför åtgärder på vyn i en mycket specifik ordning. Detta kallas Åtgärdsordning. Filter tillämpas i följande ordning: 1. Extraktfilter 2. Filter för datakällor 3. Kontextfilter 4. Filter på dimensioner (på hyllan Filter eller i filterkort i vyn) 5. Filter på mätvärden (på hyllan Filter eller i filterkort i vyn) Mer information finns i [Tableaus åtgärdsordning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/order_of_operations.htm). **Obs!** När du drar en diskret dimension till hyllan Filter kan du välja bland fyra filtreringsflikar i dialogrutan Filter: Allmänt, Jokertecken, Villkor och Topp. Inställningarna för var och en av dessa flikar är additiva och startar med fliken Allmänt. Det du ställer in för varje flik påverkar de filtrerade resultaten för varje flik till höger. Mer information om dialogrutan Filter finns i [Dra dimensioner, mätvärden och datumfält till hyllan Filter](#Drag) och [Filtrera kategoriska data (dimensioner)](#Categorical). ## Välja att behålla eller utesluta datapunkter i vyn Du kan filtrera enskilda datapunkter (markeringar) eller ett urval av datapunkter från vyn. Om du till exempel har ett punktdiagram med utstickare kan du utesluta dem från vyn så att du kan fokusera på resten av data. Du filtrerar markeringar från vyn genom att välja en enskild markering (datapunkt) eller klicka och dra i vyn för att välja flera markeringar. I verktygstipset som visas kan du göra följande: - Välja Behåll endast för att endast behålla de valda markeringarna i vyn. ![Välj markeringar för att behålla dem.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/include1.gif) - Välja Uteslut för att ta bort de valda markeringarna från vyn. ![Välj markeringar för att utesluta dem.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/exclude1.gif) **Obs!** De här filtreringsalternativen är inte tillgängliga om filtret Jokermatchning redan har angetts för samma fält. Mer information om filter för jokermatchning finns i [Dra dimensioner, mätvärden och datumfält till hyllan Filter](#Drag). ## Välja rubriker för att filtrera data Du kan även välja rubriker för att filtrera dem från vyn. Du filtrerar hela rader eller kolumner av data från vyn genom att välja rubriken i vyn. I verktygstipset som visas väljer du Uteslut eller Behåll endast för valda data. När du väljer en tabellrubrik som är del av en hierarki väljs även alla rubriker i nästa nivå. Till exempel består nedanstående vy av två orelaterade dimensioner placerade på hyllan Kolumner och två nivåer av samma hierarki placerade på hyllan Rader. De valda radrubrikerna innefattar medlemmen Möbler ur dimensionen Kategori och medlemmarna Pärmar och Etiketter ur dimensionen Underkategori. När Möbler har valts väljs automatiskt alla medlemmar i nästa (inre) nivå av hierarkin. I det här fallet innebär det medlemmarna Bokhyllor, Stolar, Inredning och Tabeller. ![En tabell över försäljningssiffror per produktkategori och delstat, med specifika markeringar markerade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/selection1.png) ## Dra dimensioner, mätvärden och datumfält till hyllan Filter Ett annat sätt att skapa filter på är att dra ett fält direkt från rutan Data till hyllan Filter. ![Dra en tabell till kortet Filter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filtering-drag.gif) När du lägger till ett fält till hyllan Filter öppnas dialogrutan Filter så att du kan definiera filtret. Dialogrutan Filter ser olika ut beroende på om du filtrerar kategoriska data (dimensioner), kvantitativa data (mätvärden) eller datumfält. ### Filtrera kategoriska data (dimensioner) Dimensioner innehåller diskreta kategoriska data, så att filtrera den här typen av fält innebär oftast att du måste välja vilka värden som ska inkluderas och vilka som ska exkluderas. När du drar en dimension från rutan Data till hyllan Filter i Tableau Desktop visas följande filterdialogruta: ![Ett filterfönster med alternativ för att välja från en lista, ange en anpassad värdelista eller använda alla värden, tillsammans med sammanfattningsinformation och en OK-knapp.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filtering-drag1.png) - **Allmänt**: Använd fliken Allmänt för att välja vilka värden du vill inkludera och vilka du vill exkludera. - **Jokertecken**: Använd fliken Jokertecken för att definiera ett mönster att filtrera efter. Till exempel kan det hända att du endast vill inkludera e-postadresser från en viss domän när du filtrerar efter e-postadresser. Du kan definiera ett jokerteckenfilter som slutar på ”@gmail.com” för att endast inkludera e-postadresser från Google. - **Villkor**: Använd fliken Villkor i dialogrutan Filter för att definiera regler att filtrera efter. I en vy där den genomsnittliga enhetspriset för en samling produkter visas kan det till exempel hända att du endast vill visa de produkter som har ett genomsnittligt enhetspris som är högre än eller lika med 25 dollar. Du kan använda de inbyggda kontrollerna för att ange ett villkor eller så kan du skriva en anpassad formel. - **Topp**: Använd fliken Topp i dialogrutan Filter för att definiera en formel som beräknar de data som ska inkluderas i vyn. Exempel: I en vy där den genomsnittliga tiden till utsändning visas för en samling produkter kan du bestämma att endast de 15 främsta (eller sämsta) produkterna vad gäller försäljning ska visas. I stället för att du måste definiera ett visst försäljningsintervall (t.ex. över 100 000 dollar) kan du definiera en gräns (topp 15) i förhållande till de andra medlemmarna i fältet (produkter). **Viktigt:** Varje flik tillför ytterligare definitioner av filtret. Till exempel kan du välja att utesluta värden under fliken Allmänt och även lägga till gränser under fliken Topp. Val och konfigurationer från båda flikarna tillämpas på filtret. Du kan när som helst visa definitionerna av filtret under Sammanfattning på fliken Allmänt. ### Filtrera kvantitativa data (mätvärden) Mätvärden innehåller kvantitativa data, så filtrering av den typen av fält innefattar oftast val av ett antal värden som du vill inkludera. När du drar ett mätvärde från rutan Data till hyllan Filter i Tableau Desktop visas följande dialogruta: ![Dialogrutan Filterfält med alternativ filtrering efter försäljningsdata.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filtering-drag2.png) Välj hur du vill aggregera fältet och klicka sedan på Nästa. I dialogrutan som visas ges du möjlighet att skapa fyra typer av kvantitativa filter: **Värdeintervall**: Välj alternativet Värdeintervall för att ange de lägsta och högsta värden som ska inbegripas i vyn. De värden du anger ligger inom intervallet. **Minst**: Välj alternativet Minst för att inkludera alla värden som är lika med eller högre än ett minimivärde. Den här typen av filter är användbart när data ändras ofta, så att det kanske inte är möjligt att ange en övre gräns. **Max**: Välj alternativet Max för att inkludera alla värden som är lika med eller högre än ett maxvärde. Den här typen av filter är användbart när data ändras ofta, så att det kanske inte är möjligt att ange en nedre gräns. **Special**: Välj alternativet Special för att filtrera efter null-värden. Inkludera endast null-värden, värden som inte är null eller alla värden. **Obs!** Om du har en stor datakälla kan filtrering av mätvärden leda till betydligt sämre prestanda. Det är ibland mycket effektivare att filtrera genom att skapa en uppsättning som innehåller mätvärdet och sedan tillämpa ett filter på uppsättningen. Mer information om hur du skapar uppsättningar finns i [Skapa uppsättningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_sets_create.htm). ### Filtrera datum När du drar ett datumfält från rutan Data till hyllan Filter i Tableau Desktop visas följande dialogruta för Filtrera fält: ![Dialogrutan Filterfält med alternativ för filtrering efter beställningsdatum.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filtering-drag3.png) Du kan välja om du vill filtrera efter ett relativt datum eller efter ett datumintervall. Du kan också välja att filtrera bort diskreta datum eller enskilda datum från vyn. - **Filtrera relativa datum**: Klicka på Relativa datum för att ange ett datumintervall som uppdateras baserat på det datum och en tidpunkt då du öppnar vyn. Till exempel kanske du vill se försäljningen för det senaste året, alla poster från de senaste 30 dagarna eller fel som åtgärdats den senaste veckan. Relativa datafilter kan också stå i förhållande till ett visst förankringsdatum i stället för idag. - **Filtrera efter ett datumintervall**: Välj Datumintervall för att ange ett fast datumintervall att filtrera efter. Till exempel kanske du vill se alla ordrar som lagts mellan 1 mars 2009 och 12 juni 2009. - **Filtrera diskreta datum**: Välj ett diskret datumvärde i dialogrutan om du vill inkludera hela datumnivåer. Om du till exempel väljer Kvartal kan du välja att filtrera efter specifika kvartal (t.ex. Q1, Q2, Q3, Q4) i vyn, oavsett år. **Förinställning av senaste datum**: Om du vill säkerställa att endast det senaste datumet i en datakälla väljs i filtret när arbetsboken delas eller öppnas, väljer du ett diskret datum som till exempel månad/dag(år eller enskilda datum och sedan Filtrera till senaste datumvärde när arbetsboken öppnas på fliken Allmänt. ![Dialogrutan Filterfält med alternativ för filtrering efter beställningsdatum och alternativet för diskret datum valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filterpreset-discretedate-1.png) ![Ett filterfönster med datumet 30 december 2017 valt i en datumlista och alternativet att filtrera till det senaste datumvärdet när arbetsboken öppnas är valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filterpreset-discretedate-2.png) **Obs!** När du filtrerar efter det senaste datumvärdet gäller denna inställningen endast datakällsfilter i en arbetsbok. I åtgärdsordningen gäller filtret för senaste datum hela arbetsboken, medan kontextfilter gäller per arbetsblad. Det senaste datumet fastställs när arbetsboken öppnas för första gången, efter datakällsfilter, men före kontextfilter. Datumet ställs in och den senaste datuminställningen används som ett dimensionsfilter. Om du använder ytterligare filter i vyer (inklusive filter för relativa datum och kontextfilter) kan inställningen för det senaste datumvärdet leda till en tom vy utan några data när dessa ytterligare filter inte väljer data från det senaste datumet i databasen. I Tableau Server och Tableau Cloud tillämpas förinställningar när vyn först läses in i webbläsaren, men inte när webbläsaren eller data uppdateras. - **Filtrera enskilda datum**: Välj Enskilda datum för att filtrera specifika datum från vyn. - **Ytterligare alternativ för datumfiltrering**: När du väljer Relativa datum eller Datumintervall öppnas dialogrutan Filter. I den dialogrutan kan du ange ett startdatum eller slutdatum. Du kan även välja Special för att inkludera null-datum, datum som inte är null eller alla datum. ### Filtrera tabellberäkningar Du kan skapa en tabellberäkning genom att skapa ett beräknat fält och sedan placera det fältet på hyllan Filter. Filter grundade på tabellberäkningar filtrerar inte bort underliggande data i datauppsättningen, då tabellberäkningsfilter tillämpas sist i åtgärdsordningen. Detta innebär att Tableau utvärderar tabellberäkningar i vyn först och sedan tillämpar tabellberäkningsfilter på resultaten i den aktuella vyn. #### Tillämpa tabellberäkningsfilter på totalsummor När du visar totalsummor i en vy och du vill att ett tabellberäkningsfilter ska tillämpas på totalsummor kan du välja Tillämpa på totalsummor i listrutemenyn för det filtret (på hyllan Filter). Med det här alternativet kan du bestämma när ett tabellberäkningsfilter ska tillämpas på totalsummor. ![En listrutemeny för fältet Filter som visar alternativet Tillämpa på totalsummor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calc_filter_applytototals2.png) ![En listrutemeny för fältet Filter med alternativet Tillämpa på totalsummor valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calc_filter_applytototals3.png) Det här alternativet är tillgängligt när du visar totalsummor i vyn och du lägger till ett tabellberäkningsfilter till vyn. Välj Tillämpa på totalsummor för att tillämpa tabellberäkningsfiltret på alla resultat i tabellen, inklusive totalsummor. ## Visa interaktiva filter i vyn När ett interaktivt filter visas kan du snabbt inkludera eller exkludera data i vyn. **Obs!** I webbredigering läggs interaktiva filter till automatiskt till vyn när du drar ett fält till hyllan Filter. **Visa ett filter i vyn:** 1. I vyn klickar du på listrutemenyn och väljer Visa filter. ![Visa filter på ett arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/show_filter1.gif) Fältet läggs till automatiskt till hyllan Filter (om den inte redan filtreras) och ett filterkort visas i vyn. Interagera med kortet för att filtrera data. **Obs!** I Tableau Desktop kan du lägga till ett interaktivt filter till vyn för ett fält som inte används i vyn för tillfället. Det gör du genom att klicka på listrutemenyn för fältet i rutan Data och sedan välja Visa filter. ## Ställa in alternativ för interaktion med filterkort och utseende När du visar ett filter finns det många olika alternativ med vilka du kan styra hur filtret fungerar och ser ut. Du kommer åt dessa alternativ genom att klicka på listrutemenyn uppe till höger på filterkortet i vyn. ![Snabbmenyn för snabbfiltrering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/quickfilter_2.png) Vissa alternativ är tillgängliga för alla typer av filter och andra beror på om du filtrerar ett kategoriskt fält (dimension) eller ett kvantitativt fält (mätvärde). Du kan anpassa hur filter ser ut i vyn, i instrumentpaneler eller när de sparade på webben. #### Här är några av alternativen för filterkort: - Redigera filter – Det här alternativet öppnas dialogrutan Filter, där du kan förfina filtret genom att lägga till villkor och gränser. - Ta bort filter – Tar bort filter från hyllan Filter och tar bort filterkortet från vyn. - Tillämpa på arbetsblad – Gör att du kan ange om filtret ska tillämpas enbart på det aktuella arbetsbladet eller delas på flera arbetsblad. Mer information finns i [Tillämpa filter på flera arbetsblad](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering_global.htm). - Formatera filter (endast Tableau Desktop) – Anpassa teckensnittet och färgen på alla filterkort i vyn. - Endast relevanta värden – Anger vilka värden som ska visas i filtret. När du väljer det här alternativet beaktas andra filter och endast värden som går igenom dessa filter visas. Till exempel visar ett filter efter Län endast länen i region Ost när ett filter efter Region har angetts. Du kan använda reglaget högst upp på filterkortet för att växla mellan det här alternativet och Alla värden i databas. - Alla värden i hierarki – Anger vilka värden som ska visas i filtret. När du skapar ett filter från ett hierarkiskt fält väljs det här alternativet som standard. Filtervärden visas baserat på relevans av relationerna mellan överordnad och underordnad i hierarkin. - Alla världen i databas – Anger vilka värden som ska visas i filtret. När du väljer det här alternativet visas alla värden i databasen, oavsett andra filter i vyn. - Alla värden i sammanhang (endast Tableau Desktop) – När ett av filtren i vyn är ett kontextfilter väljer du det här alternativet på ett annat filter för att endast visa värden som går igenom kontextfiltret. Mer information finns i [Använda kontextfilter](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering_context.htm#f). - Inkludera värden – När det här alternativet har valts inkluderas valen som gjorts i filterkortet i vyn. - Exkludera värden – När det här alternativet har valts exkluderas valen som gjorts i filterkortet från vyn. - Dölj kort (endast Tableau Desktop) – Döljer filterkortet men tar inte bort filtret från hyllan Filter. ### Filterkortlägen Du kan styra utseendet på och interaktionen med filterkortet i vyn genom att välja filterkortläge. Du väljer filterkortläge genom att klicka på listrutemenyn på filterkortet i vyn och sedan välja ett läge från listan. ![Lista och reglage för att visa ett filter som ett enskilt värde.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/show_filter2.gif) Vilka typer av filterkortlägen du ser i listan beror på om filtret är på en dimension eller ett mätvärde. Nedan ser du en kort beskrivning av det typer av filterkortlägen som är tillgängliga för dimensioner och mätvärden. #### För dimensioner kan du välja bland följande filterlägen: - **Ett värde (lista)**: Visar värden för filtret som en lista med alternativknappar, där endast ett värde kan väljas åt gången. - **Ett värde (listruta)**: Visar värden för filtret som en listruta där endast ett värde kan väljas åt gången. - **Ett värde (reglage)**: Visar värden för filtret längs ett skjutreglage. Du kan bara välja ett värde i taget. Det här alternativet är användbart för dimensioner som har en implicit ordning, som till exempel datum. - **Flera värden (lista)**: Visar värden för filtret som en lista med kryssrutor, där flera värden kan väljas. - **Flera värden (listruta)**: Visar värden för filtret som en listruta där flera värden kan väljas. - **Flera värden (anpassad lista)**: Visar en textruta där du kan skriva ett antal tecken och söka efter värdet. Alternativt kan du skriva eller klistra in en lista över värden i textrutan för att skapa en anpassad lista över värden som ska inkluderas. - **Jokermatchning**: Visar en textruta där du kan skriva ett antal tecken. Alla värden som matchar tecknen väljs automatiskt. Du kan använda asterisk som ett jokertecken. Till exempel kan du skriva ”flik\*” för att välja alla värden som börjar med bokstäverna ”flik”. Mönstermatchning är inte skiftlägeskänslig. Om du använder en flerdimensionell datakälla är det här alternativet endast tillgängligt när du filtrerar hierarkier och attribut på enkel nivå. **Obs!** När du ansluter till Tableau Cloud eller Tableau Server via en webbläsare kommer listrutemenyn för sökning i interaktiva filter för dimensioner endast returnera 100 resultat. Om du använder samma listruta i Tableau Desktop gäller inte den här begränsningen För att förhindra att värden kommer bort bör du försöka att använda ytterligare filtreringskriterier och begränsa sökrymden för listrutan för filter. Du kan till exempel använda sekventiella filter där filtret för hög kardinalitet är ställt till Endast relevanta värden (se [Ställa in alternativ för interaktion med filterkort och utseende](#SetOptions) ovan). Om du söker efter en elev vars namn innehåller ”Jo” kan du istället för att försöka filtrera hela elevnamnfältet genom att söka efter ”Jo” först filtrera på relevant årskurs och sedan ställa in elevnamnfältet så att endast relevanta värden returneras. #### För mätvärden kan du välja bland följande filterlägen: - **Intervall av värden/datum**: Visar filtrerade värden som ett par reglage som du kan justera för att inkludera eller exkludera värden. Klicka på den övre och nedre gränsen för att ange värden manuellt. Det mörkare området i reglageintervallet kallas datafält. Det indikerar intervallet inom vilket datapunkter faktiskt ligger i vyn. Använd den här indikatorn för att fastställa ett filter som är logiskt för data i din datakälla. Till exempel kan du filtrera fältet Försäljning så att det endast innehåller värden mellan 200 000 och 500 000 dollar, men vyn innehåller endast värden mellan 250 000 och 320 000 dollar. Dataintervallet i vyn indikeras av datafältet, medan reglagen visar filterintervallet. - **Obs!** Datafält visas bara i ett filter när du använder exakt samma fält och aggregeringsnivå i vyn (till exempel på hyllan Kolumner, hyllan Rader eller kortet Markeringar). Till exempel visar ett filter på SUM(Försäljning) endast datafält om SUM(Försäljning) används i vyn. Om vyn använder AVG(Försäljning) visas inte datafält eftersom aggregeringarna inte matchar. - **Minst/startdatum**: Visar ett enskilt reglage med ett fast minimivärde. Använd det här alternativet för att skapa ett filter med ett intervall med öppna ändar. - **Max/slutdatumdatum**: Visar ett enskilt reglage med ett fast maxvärde. Använd det här alternativet för att skapa ett filter med ett intervall med öppna ändar. - **I förhållande till nuet**: Det här alternativet visar en styrenhet genom vilken du kan definiera ett dynamiskt datumintervall som uppdateras baserat på när du öppnar vyn. Det här alternativet är endast tillgängligt för filter på kontinuerliga datumfält. - **Bläddringsperioder**: Visar vanliga datumintervall, som den senaste dagen, veckan, månaden, de senaste tre månaderna, det senaste året och de senaste fem åren. Det här alternativet är endast tillgängligt för filter på kontinuerliga datumfält. **Obs!** När du exponerar ett filter för Mätvärden eller Mätvärdesnamn som en lista där endast ett värde kan väljas omvandlas filtret till en lista där flera värden kan väljas om du väljer Alla. Mer information om Mätvärden och Mätvärdesnamn finns i [Mätvärden och Mätvärdesnamn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_understanddatawindow_meavalues.htm). ### Anpassa filterkort Utöver allmänna filteralternativ och filterlägen kan du styra hur filtren ser ut i arbetsblad, på instrumentpaneler eller när de publiceras på webben ännu mer med Tableau Desktop. Du anpassar filter genom att klicka på listrutemenyn för filterkort och välja Anpassa. ![Redigera menyn och alternativen för filter under Anpassa](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filter_settings.png) Du kan välja bland följande alternativ: - **Visa värdet ”Alla”** – aktiverar eller inaktiverar alternativet ”Alla”, som är aktiverat som standard i listor med flera värden och enskilda värden. - **Visa sökknapp** – aktiverar eller inaktiverar sökknappen längst upp i filtret. - **Visa Inkludera/Uteslut** – aktiverar eller inaktiverar kommandona Inkludera värden och Uteslut värden på filterkortsmenyn. När dessa kommandon är aktiverade kan användare växla filtret mellan att inkludera och utesluta. - **Visa kontrolltyper** – låter användare ändra typen av snabbfilter som visas. När den här funktionen är aktiverad kan användare ändra en lista med flera värden till en kompakt lista. - **Visa knappen Fler/Färre** – aktiverar eller inaktiverar knappen Fler/Färre ![En menyikon.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/customize_qfilter3.png) längst upp i filtret. - Knappen Visa alla värden – aktiverar eller inaktiverar knappen Visa alla värden ![En filterikon med ett rött x.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/customize_qfilter2.png) på filterkortet. När data utesluts i filtret visas ett litet rött ”x” på knappen Visa alla värden. När alla värden visas försvinner den röda ”x”-markeringen. ![Ta bort filtret för att visa alla värden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filter_showallvalues.gif) - **Visa knappen Tillämpa** – aktiverar eller inaktiverar knappen Tillämpa längst ner i filtret. När knappen visas tillämpas ändringar av filtret inte förrän du klickar på knappen. Väntande ändringar är grönfärgade. Det här alternativet är endast tillgängligt i listor och listrutor där flera värden kan väljas. Det här alternativet är tillgängligt i webbredigering. - Visa avläsningar – Styr om minimi- och maxvärden visas som text ovanför ett värdeintervall. Avläsningarna kan användas till att manuellt ange ett nytt värde i stället för att använda reglagen. - Visa reglage – Styr om reglaget visas eller inte. När det här alternativet har rensats visar filtret endast avläsningarna. - Visa null-kontroller – Visar en listruta där du kan styra hur filtret ska hantera null-värden. Du kan välja bland värden i ett intervall, värden i ett intervall och null-värden, endast null-värden, värden som inte är null eller alla värden. - **Obs!** Inte alla ovanstående alternativ är tillgängliga för vyer som publiceras på Tableau Server eller Tableau Cloud. ## Se även - [Filtrera data från datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering_datasource.htm) ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Filtrera data i flera olika datakällor När du arbetar med flera datakällor i en arbetsbok kan det hända att du vill jämföra data mellan dem med ett fält som de har gemensamt. Det gör du genom att lägga till ett filter över flera primära datakällor. Till exempel visar följande instrumentpanel orderantalet, genomsnittlig försäljning och genomsnittlig vinst för kunder. Den innehåller tre vyer. Alla vyerna använder olika datakällor som primär datakälla och dessa datakällor har alla ett fält gemensamt: Kundnamn. Det finns också ett filterkort i vyn för Kundnamn. ![Ett stapeldiagram, ett kolumndiagram och en lista över kundnamn med kryssrutor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cross_datasource1.png) Det här är en intressant instrumentpanel med mycket nyttig information, men det kan hända att du vill uppdatera alla vyerna i instrumentpanelen samtidigt baserat på den kund du analyserar. Till exempel kanske du vill se den genomsnittliga försäljningen, vinsten och antalet ordrar du har mottagit från en av dina kunder, Aaron Riggs. Det kan du göra genom att filtrera alla tre datakällor efter fältet Kundnamn. Följ stegen nedan för att läsa om hur du filtrerar data över flera datakällor. ### Innan du sätter igång bör du känna till följande: Från och med version 10.0 kan du filtrera data över flera primära datakällor. Du kan inte filtrera data över sekundära datakällor. För närvarande finns det inte stöd i Tableau Desktop för filtrering av data över ett arbetsblads sekundära datakälla. Om du vill filtrera data över flera sekundära datakällor bör du överväga följande alternativ: - Koppla ihop tabeller som är i samma datakälla, i stället för att blanda dem. Mer information finns i [Koppla dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joining_tables.htm). - Skapa en korsdatabaskoppling om dina tabeller är i olika datakällor. Mer information finns i [Koppla dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joining_tables.htm). - Gör den primära datakällan till sekundär datakälla och den sekundära datakällan till primär. **Obs!** Detta fungerar inte alltid beroende på vilken detaljnivå du vill ha i den slutliga vyn. **Obs!** Du säkerställer att datasträngar med versaler och gemener blandat behandlas som skiftlägesokänsliga i filtret genom att skapa ett beräknat fält med strängfunktionen UPPER(). Sedan skapar du filterförhållandet med det beräknade fältet. Fler frågor och svar om korsfilter för datakällor finns i foruminlägget [Cross data-source filtering FAQs](https://community.tableau.com/docs/DOC-9111) i Tableau Community. ### Definiera relationer mellan dina datakällor Innan du kan skapa relationer mellan datakällor måste du säkerställa att det finns ett gemensamt fält mellan datakällorna du mappar. Fälten behöver inte ha samma namn i de olika datakällorna, men de bör ha vissa data gemensamt. När du har identifierat de gemensamma fälten måste du skapa relationer mellan den, eller _mappa fälten_ till varandra. Om fälten råkar ha samma namn kan det hända att Tableau identifierar dem som relaterade automatiskt. Du kan ändra en befintlig relation som skapades automatiskt av Tableau, eller så kan du skapa en ny relation mellan två fält i olika datakällor genom att följa proceduren nedan. Definiera en relation mellan två datakällor: 1. Välj Data \> Redigera relationer. 2. Gör följande i dialogrutan Redigera relationer: - Välj en datakälla som Primär datakälla och välj en datakälla som Sekundär datakälla. - Välj Anpassad. - Klicka på Lägg till för att definiera en relation mellan fält som har olika namn. Du kan redigera en befintlig relation genom att markera fälten till höger och sedan klicka på Redigera. 4. I dialogrutan Lägg till/redigera fältkartläggning gör du följande och klickar sedan på OK. - Under Primärt datakällfält väljer du ett fält. - Under Sekundärt datakällfält väljer du ett fält med liknande data som i fältet du valde som primär datakälla. Mer information om hur du redigerar relationer finns i [Kombinera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multiple_connections.htm#step4relationships). **Obs!** När du har definierat relationerna behöver du inte aktivera kombinationer (det vill säga du behöver inte klicka på länkikonen i rutan Data) för att filtrera över datakällorna. Mer information om skillnaden mellan primära och sekundära datakällor finns i [Kombinera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multiple_connections.htm#primarysecondary). ### Lägga till ett filter till vyn När du har definierat relationerna mellan dina datakällor går du till ett av arbetsbladen och drar en dimension till hyllan Filter. Sedan väljer du att inkludera eller exkludera data från vyn. Mer information om hur du filtrerar data finns i [Filtrera data från dina vyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm). **Valfritt steg**: Visa ett filterkort i vyn. Högerklicka på fältet i hyllan Filter och välj Visa filter. Ett filterkort för fältet visas i vyn. Mer information om filterkort (tidigare kallade snabbfilter) finns i [Visa interaktiva filter i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm#ShowFilter). ### Tillämpa filter på dina arbetsblad När du har konfigurerat filtret kan du tillämpa det på alla arbetsblad i arbetsboken som använder relaterade datakällor, eller så kan du tillämpa det på utvalda arbetsblad. - Du tillämpar filtret på alla arbetsblad som använder relaterade datakällor genom att högerklicka på hyllan Filter och välja Tillämpa på arbetsblad > Alla som använder relaterade datakällor. Fältet Kundnamn läggs till på hyllan Filter på alla arbetsblad som använder en relaterad datakälla. En ikon läggs till bredvid fältet på hyllan Filter som indikerar att filtret tillämpas på flera datakällor. ![En ikon bredvid ett fält på hyllan Filter som indikerar att filtret tillämpas på flera datakällor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cross_datasource2.png) Om du hovrar över fältet på hyllan Filter i ett arbetsblad visas information om typen av filter, källfältet för filtret och andra blad som filtret gäller. ![Markören hovrar över ett fält på hyllan Filter och information om typen av filter, filtrets källfält och andra blad som filtret tillämpas på visas.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cross_datasource3.png) - Du tillämpar filtret på utvalda arbetsblad genom att högerklicka på fältet på hyllan Filter och välja Tillämpa på arbetsblad > Utvalda arbetsblad. Fältet Kundnamn läggs till på hyllan Filter på de arbetsblad du har valt. En ikon läggs till bredvid fältet på hyllan Filter som indikerar att filtret tillämpas på utvalda arbetsblad. ![En ikon bredvid ett fält på hyllan Filter som indikerar att filtret tillämpas på valda arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cross_datasource12.png) På instrumentpanelen uppdateras alla tre vyerna när du filtrerar vyn ned till Aaron Riggs och du kan se att Aaron genomförde ordrar 2010, 2011 och 2013 och spenderade i snitt 3 700 dollar. Den genomsnittliga vinsten för dessa ordrar var omkring 1 000 dollar. ![Tre stapeldiagram som visar orderantal, försäljning och vinst.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cross_datasource5.png) ## Källfält och målfält När du tillämpar ett filter på flera datakällor skapar du ett källfält och ett eller flera målfält. Både källfält och målfält visas på hyllan Filter i respektive arbetsblad. Källfältet är fältet du filtrerar med. Målfältet på ett arbetsblad är ett fält från en annan datakälla som relaterar till källfältet. Det här är fältet som faktiskt filtreras på arbetsbladet. Källfältet fastställer data som inkluderas i eller exkluderas från målfälten. Anta till exempel att du har tre arbetsblad som använder tre separata datakällor (A, B och C) som primär datakälla. Alla datakällorna har ett fält gemensamt (frukt) och data är följande:
Frukt från datakälla AFrukt från datakälla BFrukt från datakälla C
ÄpplenÄpplenÄpplen
ApelsinerGrapefruktGrapefrukt
BananerApelsinerApelsiner
 PäronTomater
  Bananer
Om fältet Frukt från datakälla A är källfältet för korsfilter för datakällor är data som visas för målfälten följande:
Frukt från datakälla A – källfältFrukt från datakälla B – målfältFrukt från datakälla C – målfält
ÄpplenÄpplenÄpplen
ApelsinerApelsinerApelsiner
Bananer Bananer
Data som inte stämmer överens med data i källfältet exkluderas från målfälten och visas inte i arbetsbladen eller filterkorten. På hyllan Filter indikeras källfält med antingen en ![Ikonen som indikerar att filter tillämpas på flera datakällor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cross_datasource7.png)\-ikon när källfältet tillämpas på arbetsblad med en relaterad datakälla eller en ![Ikonen som indikerar att källfältet tillämpas på valda arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cross_datasource10.png)\-ikon när det tillämpas på utvalda arbetsblad. Målfälten indikeras med en ![Ikonen för målfält som visas på kortet Filter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cross_datasource8.png)\-ikon på fältet på hyllan Filter. De indikeras också med en ![Ikonen som indikerar att filter tillämpas på flera datakällor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cross_datasource9.png)\- eller ![Ikonen som indikerar att målfältet tillämpas på valda arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cross_datasource11.png)\-ikon bredvid fältet på hyllan Filter. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Filtrera och sortera data i en vy Det här avsnittet beskriver vi olika sätt att filtrera och sortera data i Tableau-visualiseringar. Läs gärna följande artiklar för mer information om hur du filtrerar data från dina visualiseringar, från flera kalkylblad och datakällor, sorterar data i visualiseringen, skapar kapslade sorteringar och mycket annat. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Filtyper och mappar i Tableau Du kan spara arbetsboken på webben genom att välja Arkiv > Spara på webben. Du kan organisera och ta bort arbetsböcker genom att logga in på Tableau Public eller genom att klicka på Hantera arbetsböcker på startsidan. Alla vyer som sparas i Tableau Public kan laddas ner och sparas lokalt på din dator, inklusive rådata som en del av en paketerad arbetsbok (TWBX) -fil. Denna funktion gör det möjligt för alla med Tableau DesktopProfessional eller Personal Edition, eller den kostnadsfria Tableau Desktop Public Edition, att granska och utöka det analytiska arbete som låg till grund för den ursprungliga arbetsboken. De nedladdade arbetsböckerna kan öppnas med Tableau Public Desktop Edition så länge originalfilen är aktiv på Tableau Public. Om den ursprungliga utvecklaren tar bort innehållet från Tableau Public kan Tableau Desktop Public Edition inte heller öppna den nedladdade filen. Tableau Desktop Personal och Professional Editions kommer att öppna filer som hämtats från Tableau Public även efter att originalet har tagits bort från Tableau Public-servern. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Finjustera instrumentpanelen När du har skapat och aktiverat instrumentpanelen bör du ta en stund och utvärdera den. Det här ämnet listar några områden som bör kontrolleras och finjusteras. ## Är allt på rätt plats? ### Bekräfta placeringar Se till att vyn med det viktigaste resultatet eller huvudfråga sträcker sig över, eller upptar, det övre vänstra hörnet av instrumentpanelen. I dina vyer bör de viktigaste data finnas på X- eller Y-axeln och mindre viktiga data bör vara på färg, storlek eller form. ![En pil som visar hur man lägger till navigering i en instrumentpanel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_placement.png) ### Kontrollera etikettens orientering och läsbarhet Viktiga etiketter bör vara horisontella vilket låter tittare läsa dem lättare. ![Två stapeldiagram som visar samma data om förare vid olika transitstopp, med lodräta axeletiketter i det ena diagrammet och vågräta axeletiketter i det andra.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/label_swap.png) ## Se över storlek och layout ### Testa ditt arbete och justera storleken När du är klar med instrumentpanelen är det bästa praxis att testa och använda den såsom dina användare kommer att göra. Kommer de till exempel att använda Tableau Reader på en bärbar dator för att se instrumentpanelen, kommer instrumentpanelen att publiceras på Tableau Server, eller bäddas in i ett webbprogram och ses från en surfplatta? Medan du testar instrumentpanelen hittar du förmodligen några saker att modifiera – såsom storlek samt hur och var objekt är placerade. Tableau instrumentpaneler är konfigurerade för en fast standardstorlek som är avsedd att fungera bra på en typisk stationär dator. När du publicerar (på webben, i en blogg, för en presentation, etc.) kan du dock vara mer begränsad. Du kan ange den övergripande storleken på instrumentpanelen med inställningarna under Storlek på Instrumentpanelens området till vänster. Välj en ny storlek med listrutemenyn. ![En meny för att välja en fast eller relativ storlek.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sizing1.png) - Automatisk – storleken på instrumentpanelen ändras automatiskt för att fylla fönstret som den visas i. - Fast storlek – instrumentpanelen är låst till en specifik storlek. Om instrumentpanelen är större än fönstret blir den rullningsbar. - Intervall – instrumentpanelen skalar mellan de minsta och maximala storlekarna som anges, varefter rullningslister eller vitt utrymme visas. ### Anpassa bildvisning (endast för Tableau Desktop) När du lägger till ett Bildobjekt på en instrumentpanel, kan du anpassa hur den visas genom att välja ett alternativ på bildens meny. Du kan till exempel välja om du vill Anpassa bild. Detta skalar bilden till storleken på bildobjektet på instrumentpanelen. Som standard visas alla högupplösta bilder som du använder på en instrumentpanel i standardupplösningen samt behåller samma storlek, oavsett om de visas på standard- eller Retina-skärmar. För att nyttja högupplösta bilder på en instrumentpanel som är avsedd att visas på en Retina-skärm kan du använda @2x-namnkonventionen: 1. Gå till den högupplösta bilden på datorn med Retina-skärm. 2. Byt namn på den högupplösta bilden och använd formatet @2x för att inkludera @2x-modifieraren. Till exempel, logo@2x.png. 3. Klicka och drar ett Bildobjekt till din instrumentpanel i din arbetsbok. 4. Välj bilden du just döpte om med @2x-namnkonventionen, när du så blir ombedd, och klicka sedan på Öppna. Obs! EMF-bildfilformat är inte kompatibla med Tableau Desktop på Mac. ### Använda en layoutbehållare En layoutbehållare kan skapa en enklare upplevelse för användare genom att hjälpa till att flytta om och ändra storlek på instrumentpanelsobjekt när en vy filtrerar en annan. Bilden nedan visar hur en instrumentpanel gör när två vyer placeras i en vertikal layoutbehållare kontra hur den gör när de inte är placerade i en layoutbehållare. Lägg märke till hur vyerna justeras vertikalt när olika filter används på instrumentpanelen som använder en layoutbehållare. ![En Tableau-instrumentpanel med och utan layoutbehållare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/layout_container2_with.gif) Klicka på bilden för att spela upp igen. Så lägger du till en layoutbehållare 1. Dra en horisontell eller vertikal layoutbehållare till instrumentpanelen. ![Avsnittet Objekt på instrumentpanelen, med alternativen Vågrät och Lodrät markerade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/layout_container1.png) 2. Lägg till kalkylark och objekt i layoutbehållaren. När du hovrar över layoutbehållaren indikerar en blå ruta att objektet läggs till i layoutbehållarens flöde. ![Objekt som dras till en layoutbehållare i en visualisering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/layout_container2.png) 3. Välj Fördela jämnt via layoutbehållarens genvägsmeny för att placera objekt jämnt: ![En snabbmeny för instrumentpanelsbehållare med alternativet Fördela lika markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboards_layout_container_evendistr.png) Kommandot Fördela jämnt är endast tillgängligt för layoutbehållare som du faktiskt lägger till på en instrumentpanel. Det är inte tillgängligt för layoutbehållare som läggs till automatiskt när objekt läggs till. ### Få utrymme med en flytande layout Tableau använder sida vid sida som standard på instrumentpaneler. Detta innebär att varje vy, förklaring och objekt är ordnade i ett rutnät med ett lager, liknande ett kaklat golv. ![Ett punktdiagram med en förklaring av ”sida vid sida”-layouten.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/layout_container_float1.png) Du kan använda en flytande layout för ett eller flera objekt om du istället vill att ett objekt ska överlappa ett annat: ![En snabbmeny för ett objekt i en visualisering med alternativet Flytande valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/layout_container_float2.png) ![En snabbmeny för en förklaring i ett expanderat punktdiagram med alternativet Flytande valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/layout_container_float2_web.png) Förklaringar kan ibland flyta över andra objekt istället för att förbli sida vid sida. ![Ett punktdiagram med en förklaring av den flytande layouten.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/layout_container_float3.png) Se [Ställa in instrumentpanelens storlek och layout](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dashboards_organize_floatingandtiled.htm) för mer information. Endast för Tableau Desktop: Om du skapar enhetsanpassade layouter för en instrumentpanel ska du använd sida vid sida. Den ger dig mest kontroll över var objekt visas. Se [Skapa kontrollpanellayouter för olika enhetstyper](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dashboards_dsd_create.htm) för de korrekta stegen. ## Framhäva det väsentliga ### Visa bara det dina användare behöver Förklaringar, titlar, bildtexter och filter kan vara till hjälp för tittare. Se till att du erbjuder dina användare det de behöver och inte mer. Så ändrar du vad som visas för användare: 1. Välj en vy på instrumentpanelen. 2. Klicka på listrutemenyn i det övre högra hörnet av den valda vyn och välj de objekt du vill visa. Du kan till exempel visa titel, bildtext, förklaringar och en mängd olika filter. ![En listrutemeny med alternativ för att visa olika element på en karta, inklusive titel, bildtext och förklaring.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/organizing1.png) Alternativt kan du högerklicka på ett objekt i avsnittet Layout på rutan Instrumentpanel för att komma åt alla dessa kommandon. ![En listrutemeny med alternativ för blad, titlar, bildtexter, förklaringar, filter, framhävningsverktyg, parametrar, sidokontroller, verktygsfält och att använda som ett filter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/organizing4.png) **Obs!** Filter är endast tillgängliga för de fält som används i den ursprungliga vyn. ### Eliminera röran Generellt bör du försöka att inte använda fler än två färgpaletter på samma instrumentpanel, och helst bara en palett om dina data är kvantitativa. Ta bort onödig text, rader eller skuggningar som inte erbjuder tittare relevant information. Se till att förklaringarna du tillhandahåller verkligen behövs. Kom ihåg att ta hänsyn till den slutliga och publicerade storleken på din instrumentpanel. ![En rörig visualisering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/declutter.gif) Klicka på bilden för att spela upp igen. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Flytta markeringar I en vy med dubbla axlar som innehåller många markeringar kan vissa markeringar bli dolda bakom andra. Detta gör det svårt att se detaljer i vyn. Tableau tillhandahåller alternativet **Flytta markeringar** för att flytta valda markeringar framåt eller bakåt, beroende på vilken axel som väljs. Högerklicka på en av axlarna och välj ett av följande alternativ för att flytta markeringar framåt eller bakåt: - Flytta markeringar framåt - Flytta markeringar bakåt ### Exempel – flytta markeringar framåt I det här exemplet antas att du har en vy som använder markeringstypen Cirkel på en dubbelaxel och visar avdelningens Försäljning och Vinst för varje Kategori. Formen på varje markering representerar Försäljning och Vinst medan Kategori är kodad med en Färg. Den högra axeln representerar markeringen Försäljning medan den vänstra representerar markeringen Vinst. Eftersom markeringen Vinst ligger framför är det svårt att se markeringen Försäljning i kategorin Kontorsmaterial. Gör följande för att flytta markeringarna Försäljning till framför markeringarna Vinst: 1. Högerklicka på axeln Försäljning. 2. Välj Flytta markeringar framåt från snabbmenyn. ![En snabbmeny för axeln med alternativet Flytta markeringar framåt valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/movemarks_front.png) Att flytta markering Försäljning framåt låter dig se att gummiband är under 100 000 USD i försäljning, medan de var nästan osynliga tidigare. ![Ett punktdiagram och ett bubbeldiagram som visar vinst- och försäljningsdata, kategoriserade efter produkter och underprodukter. En textruta som uppmärksammar de specifika siffrorna för kontorsmaterial.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/movemarks_front2.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Förbättra prestanda för korsdatabaskopplingar > [!IMPORTANT] > > **Viktigt:** Med den här funktionen flyttas data tillfälligt utanför Tableau. Kontrollera att databasen du är ansluten till kommer från en tillförlitlig källa. När du sammankopplar data mellan en enskild databas och en enskild fil kan Tableau förbättra prestandan genom att välja att utföra kopplingen med databasen istället för Hyper. Denna standardinställning gör att Tableau kan välja den snabbaste metoden (Hyper eller den anslutna databasen). Om Tableau använder den anslutna databasen flyttas data från filanslutningen till tillfälliga tabeller i databasen och kopplingen sker där. ### Funktionsvillkor Alternativet att använda den anslutna databasen för kopplingen är endast tillgängligt om följande villkor är uppfyllda: - Datakällan består av en eller flera filbaserade anslutningar och en enkel SQL-baserad anslutning. - Filerna som ska sammankopplas måste vara en av följande filtyper: Microsoft Excel, PDF eller Text (.csv, .txt, .tsv eller .tab). - Den anslutna databasen är någon av följande: - Microsoft SQL Server - Oracle - PostgreSQL - Vertica - Teradata - I **webbredigering**: Alternativet Låt användare använda webbredigering har aktiverats. ## Ändra det föredragna alternativet för korsdatabaskopplingar 1. Ansluta till den första datakällan. - I **Tableau Desktop**: På startsidan, under Anslut, ansluter du till en filtyp eller databastyp som stöds. Det här steget skapar den första anslutningen i Tableau-datakällan. - I **webbredigering**: Från sidan Hem eller Utforska klickar du på Skapa\> Arbetsbok för att starta en ny arbetsbok och ansluter sedan till dina data. Det här steget skapar den första anslutningen i Tableau-datakällan. 2. Välj den fil eller databas som du vill ansluta till och dubbelklicka på eller dra en tabell till arbetsytan. ![Lägg till en tabell i en koppling.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/joins_addtable.gif) 3. I rutan till vänster, under Anslutningar, klickar du på knappen Lägg till (![Ikonen för att lägga till datakälla.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/add_web_datasource.png) i webbredigering) för att lägga till din andra anslutning till Tableau-datakällan. ![Menyn Lägg till en anslutning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cross_database_join4.png) Alternativet Korsdatabaskoppling visas. ![Knappen Redigera för att komma åt inställningen Korsdatabaskopplingar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cross_database_join.png) **Obs!** Om det här alternativet inte syns ska du kontrollera att endast datakällor som stöds används och att du har minst två datakällor (en databas och en eller flera filer av typer som stöds). 4. Du ändrar metoden för hur Tableau utför kopplingen genom att klicka på Redigera bredvid alternativet Korsdatabaskoppling. 5. Välj ett av följande alternativ i dialogrutan Korsdatabaskoppling och klicka sedan på OK: - Utför alltid kopplingar i databasen. Det här alternativet tvingar Tableau att använda livedatabasen för att utföra kopplingen. - Låt Tableau bestämma var kopplingen görs. Det här alternativet är standardalternativet och gör att Tableau kan välja den snabbaste metoden för att utföra kopplingen, antingen med Hyper eller med den databas som du är ansluten till. ![Inställningen Korsdatabaskoppling med alternativ för att använda Tableau eller befintliga databaser eller att endast använda Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cross_database_join2.png) Alternativet Korsdatabaskopplingar på panelen Flera anslutningar uppdateras för att återspegla ditt val. ![Knappen Redigera för att komma åt inställningen Korsdatabaskopplingar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cross_database_join3.png) > [!IMPORTANT] > > **Viktigt:** Om du väljer Låt Tableau bestämma var kopplingen görs väljer Tableau den snabbaste metoden för att utföra kopplingen. Det här beteendet fastställs på förhand av en uppsättning kriterier, däribland kopplingstyper. Tableau väljer till exempel alltid Hyper för andra kopplingar än inre kopplingar. Om Tableau använder Hyper för att utföra kopplingen sker den här processen i bakgrunden och ingen indikator visas för att identifiera var kopplingen utfördes. 6. Lägg till en eller flera kopplingssatser genom att välja ett fält från en datakälla, en kopplingsoperand och ett fält fån den tillagda tabellen. Inspektera kopplingssatsen för att säkerställa att den återspeglar hur du vill ansluta tabellerna. ## Om arbete med datakällor med flera anslutningar Att arbeta med datakällor med flera anslutningar är precis som att arbeta med vilken annan datakälla som helst, med några undantag, som diskuteras i det här avsnittet. ### Förena data från en anslutning För att förena data måste du använda texttabeller eller Excel-tabeller från samma anslutning. Det går alltså inte att förena tabeller från olika databaser. I Tableau Desktop kan tabeller förenas över olika Excel-arbetsböcker och -filer i olika kataloger. Mer information finns i [Förena tabeller med jokerteckensökning (Tableau Desktop)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/union.htm#union_wildcard). Om du behöver förena data från olika databaser använder du [Tableau Prep](https://www.tableau.com/sv-se/support/releases/prep). ### Sortering Sortering följer reglerna för en databas som bestämmer hur strängvärden ska jämföras och sorteras. Vanligtvis hanteras sorteringen av databasen. När du arbetar med korsdatabaskopplingar kan du dock koppla kolumner som har olika sortering. Anta till exempel att din korsdatabaskoppling använde en kopplingsnyckel som består av en skiftlägeskänslig kolumn från SQL Server och en skiftlägesokänslig kolumn från Oracle. I sådana här fall kartlägger Tableau vissa sorteringar till andra för att minimera feltolkning av värden. Följande regler används i korsdatabaskopplingar: - Om en kolumn använder sorteringstandarder för ICU (International Components for Unicode) använder Tableau sorteringen för den andra kolumnen. - Om alla kolumner använder sorteringstandarder för ICU använder Tableau sorteringen för kolumnen i vänster tabell. - Om inga kolumner använder sorteringsstandarder för ICU använder Tableau en binär sortering. En binär sortering innebär att platsen för databasen och datatypen för kolumnerna bestämmer hur strängvärden ska jämföras och sorteras. #### Behåll skiftlägeskänslighet för Excel-data Om data ska förbli skiftlägeskänsliga när en koppling utförs kan du aktivera alternativet Behåll skiftläge för tecken (Excel) i menyn Data. ![En Tableau-arbetsbok är öppen och menyn Data är expanderad. Alternativet Behåll skiftläge för tecken (Excel) är markerat i menyn Data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Excel_character_case.png) När det här alternativet är valt bibehåller Tableau skiftläget och identifierar unika värden med olika skiftlägen istället för att kombinera dem. Detta ger upphov till olika antal rader. Ett bra exempel är ett arbetsblad med ”Hus” och ett annat med ”hus” och ”HUS”. Som standard ignorerar Tableau skiftläget och betraktar alla tre varianterna av ”hus” som samma. Med alternativet Bevara skiftläge för tecken (Excel) aktiverat bevarar Tableau skillnader i skiftläge när tabeller kopplas. ”Hus”, ”hus” och ”HUS” bearbetas som olika värden. **Obs!** Det här alternativet är tillgängligt för alla språk som stöds av Tableau och är inte beroende av operativsystemets språkzon. Det här alternativet är endast tillgängligt för Microsoft Excel-datakällor. ### Beräkningar och datakällor med flera anslutningar Endast en delmängd beräkningar kan användas i en datakälla med flera anslutningar. - **I Tableau Desktop**: Du kan använda en specifik beräkning om den både: - stöds av alla anslutningar i datakällan med flera anslutningar och - stöds av Tableau-extrakt. - **I webbredigering (Tableau Cloud och Tableau Server):** Du kan använda en specifik beräkning om den stöds av alla anslutningar i datakällan med flera anslutningar. ### Lagrade procedurer Lagrade procedurer är inte tillgängliga för datakällor med flera anslutningar. ### Pivotera data från en anslutning För att pivotera data måste du använda textkolumner eller Excel-kolumner från samma anslutning. Med andra ord kan du inte inkludera kolumner från olika databaser i en pivot. ### Göra extraktfiler till den första anslutningen (endast Tableau Desktop) När du ansluter till extraktfiler i en datakälla med flera anslutningar ska du kontrollera att anslutningen till extraktfilen (.hyper) är den första anslutningen. Detta bevarar alla eventuella anpassningar som är del av extraktet, inklusive ändringar av standardegenskaper, beräknade fält, grupper och alias osv. **Obs!** Om du behöver ansluta till flera extraktfiler i datakällan med flera anslutningar bevaras endast anpassningarna i extraktet i den första anslutningen. ### Extrakt av datakällor med flera anslutningar som innehåller anslutningar till filbaserade data (endast Tableau Desktop) Om du publicerar ett extrakt av en datakälla med flera anslutningar med filbaserade data såsom Excel, kopieras filbaserade data som en del av datakällan när du väljer alternativet Inkludera externa filer. I det här fallet kan en kopia av filbaserade data laddas ner och dess innehåll kan öppnas av andra användare. Om det finns känslig information i de filbaserade data som avsiktligt har uteslutit från extraktet ska du _inte_ välja **Inkludera externa filer** när datakällan publiceras. ![Dialogrutan Publicera datakälla till Tableau Server med alternativet Inkludera externa filer markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/join_multiconnection_include_external_files.png) ## Om frågor och korsdatabaskopplingar För varje anslutning skickar Tableau separata frågor till databasen i kopplingen. Resultaten lagras i en tillfällig tabell, i form av en extraktfil. > [!IMPORTANT] > > **Viktig**: Korsdatabaskopplingar kan flytta data mellan databaser. Se till att databaserna som kopplas samman är betrodda källor. Anta till exempel att du skapar anslutningar till två tabeller, dbo.listings och reviews$. Dessa tabeller lagras i två olika databaser, SQL Server och Excel. Tableau frågar databasen i varje anslutning separat. Databasen hanterar frågan och tillämpas anpassningar, såsom filter och beräkningar, och Tableau lagrar resultaten för varje anslutning i en tillfällig tabell. I det här exemplet är FQ\_Temp\_1 den tillfälliga tabellen för anslutningen till SQL Server och FQ\_Temp\_2 den tillfälliga tabellen för anslutningen till Excel.

SQL Server-tabell

En SELECT-sats som frågar listtabellen från dbo-databasen.

Excel-tabell

Ett dataflödesdiagram som visar processen att göra val i granskningstabellen.
När en korsdatabaskoppling utförs kopplas de tillfälliga tabellerna ihop av Tableau Desktop. Dessa tillfälliga tabeller är nödvändiga för att Tableau ska kunna utföra korsdatabaskopplingar. När tabellerna har kopplats ihop tillämpas filtret Top N för att begränsa antalet värden som visas i datarutnätet till de första 1 000 raderna. Det här filtret tillämpas för att bibehålla svarstiden hos datarutnätet och den övergripande prestandan hos sidan Datakälla. **Kopplade tabeller** ![Ett dataflödesdiagram som visar sekvensen av en koppling, följt av en topn och därefter ett val.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/join_query_join.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Förena dina data Du kan förena dina data för att kombinera två eller flera tabeller genom att lägga till värden (rader) från en tabell till en annan. För att förena dina data i Tableau-datakällan måste tabellerna komma från samma anslutning. ## Kopplingar som stöds Om datakällan har stöd för förening visas alternativet Ny förening i den vänstra rutan på sidan Datakälla efter att du har anslutit till dina data. Kopplingar som stöds kan variera mellan Tableau Desktop, Tableau Server och Tableau Cloud. ![Rutan Anslutningar med ikonen för ny förening markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/union_new_union.png) För bästa resultat måste tabellerna som du kombinerar med en förening använda samma struktur. Detta innebär att varje tabell måste ha samma antal fält samt relaterade fält måste ha matchande fältnamn och datatyper. Som exempel har du följande information om kundinköp lagrad i tre tabeller, separerade per månad. Tabellnamnen är ”maj 2016”, ”juni 2016” och ”juli 2016”.

Maj 2016

DagKundKöpTyp
4Fil5Kredit
10Chris6Kredit
28Juan1Kredit

Juni 2016

DagKundKöpTyp
1Lisa3Kredit
28Isaac4Kontanter
28Sam2Kredit

Juli 2016

DagKundKöpTyp
2Mario2Kredit
15Wei1Kontanter
21Jim7Kontanter
En förening av dessa tabeller skapar följande enstaka tabell som innehåller alla rader från alla tabeller. **Förena** | Dag | Kund | Köp | Typ | | --- | --- | --- | --- | | 4 | Fil | 5 | Kredit | | 10 | Chris | 6 | Kredit | | 28 | Juan | 1 | Kredit | | 1 | Lisa | 3 | Kredit | | 28 | Isaac | 4 | Kontanter | | 28 | Sam | 2 | Kredit | | 2 | Mario | 2 | Kredit | | 15 | Wei | 1 | Kontanter | | 21 | Jim | 7 | Kontanter | ## Förena tabeller manuellt Använd den här metoden för att manuellt förena enskilda tabeller. Den här metoden låter dig dra enskilda tabeller från den vänstra rutan på sidan Datakälla till dialogrutan Förening. ### Så förenar du tabeller manuellt 1. Dubbelklicka på Ny förening, På sidan Datakälla, för att konfigurera föreningen. ![Under en lista med blad är ikonen för ny förening (en tabell med ett kugghjul) markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/union_union_new.png) 2. Dra en tabell från den vänstra rutan till dialogrutan Förening. ![En markör som drar en tabell till rutan Anslutning i dialogrutan Förening.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/union_union_firsttable.png) 3. Välj en annan tabell från den vänstra rutan och dra den direkt under den första tabellen. ![En markör som drar en andra tabell till rutan Anslutning i dialogrutan Förening.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/union_union_multipletables.png) **Tips:** För att samtidigt lägga till flera tabeller i en förening samtidigt kan du trycka på **Skift** eller **Ctrl** (**Skift** eller **Kommando** på en Mac) och sedan välja de tabeller du vill förena i den vänstra rutan. Dra dem sedan direkt under den första tabellen. 4. Klicka på Tillämpa eller OK för att förena. ## Förena tabeller med jokerteckensökning (Tableau Desktop) Använd den här metoden för att ställa in sökkriterier för att automatiskt inkludera tabeller i föreningen. Använd jokertecknet – en asterisk (\*) – för att matcha en sekvens eller ett mönster med tecken i namnen på arbetsböcker och arbetsblad i Excel, Google Kalkylark, textfiler, -JSON, .pdf och databastabeller. När du arbetar med Excel, textfildata, JSON-filer och .pdf-fildata kan du även använda den här metoden för att förena filer över olika mappar och arbetsblad över olika arbetsböcker. Sökningen omfattar den valda anslutningen. Anslutningen och tabellerna som är tillgängliga i en anslutning visas i den vänstra rutan på sidan Datakälla. ### Förena tabeller med en jokerteckensökning 1. Dubbelklicka på Ny förening, På sidan Datakälla, för att konfigurera föreningen. ![Under en lista med blad är ikonen för ny förening (en tabell med ett kugghjul) markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/union_union_new.png) 2. Klicka på Jokertecken (automatiskt) i dialogrutan Förening. ![Dialogrutan Förening med Jokertecken (automatiskt) markerat. ](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/union_pattern_new.png) 3. Ange sökkriterierna som du vill att Tableau ska använda för att hitta tabeller som ska ingå i förening. ![Dialogrutan Förening med en konfiguration att inkludera blad med jokerteckenmatchningar för 2016.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/union_pattern_pattern.png) Du kan till exempel ange **\*2016** i textrutan Inkludera för att förena tabeller i Excel-arbetsblad som slutar med ”2016” i namnen. Sökkriterier som detta kommer att resultera i föreningen av maj2016-, juni2016- och juli2016-tabeller (Excel-arbetsblad), från den valda anslutningen. I det här fallet har anslutningen namnet Försäljning. Anslutningen som skapades för Excel-arbetsboken, och som innehåller de arbetsblad du ville ha, fanns i katalogen kvartal\_3, i katalogen försäljning (t.ex. Z:\\försäljning\\kvartal\_3). 4. Klicka på Tillämpa eller OK för att förena. ### Utöka sökningen för att hitta mer Excel-, text-, JSON- och .pdf-data De tabeller som inledande var tillgängliga för förening omfattas nu i den anslutning du har valt. Om du vill förena fler tabeller som finns utanför den aktuella katalogen (för Excel-, text-, JSON- och .pdf-filer) eller i en annan arbetsbok (för Excel-arbetsblad), ska du markera en eller båda kryssrutorna i dialogrutan Förening, för att utöka din sökning. Du kanske till exempel vill förena alla Excel-arbetsblad som slutar med ”2016” i namnet och befinner sig utanför den aktuella katalogen. Den inledande anslutningen görs till en Excel-arbetsbok som finns i samma katalog som i exemplet ovan, Z:\\försäljning\\kvartal\_3. ![Dialogrutan Förening som visar konfigurationsalternativ för jokerteckenmatchningar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/union_pattern_pattern_expand.png) - **Inkludera:** Om du anger **\*2016** i textrutan Inkludera, och lämnar återstående sökkriterier i dialogrutan vid dess standardvärden, letar Tableau i den aktuella katalogen efter alla Excel-arbetsblad som slutar med ”2016” i namnet. I diagrammet nedan representerar det gulmarkerade objektet den aktuella platsen. Det vill säga Excel-arbetsboken som du skapade en anslutning till i ”kvartal\_3”. Den gröna rutan representerar de tabeller som hör till arbetsböcker och blad som är förenade som ett resultat av dessa sökkriterier. ![En bild på en filstruktur. Två filer är markerade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/union_pattern_default.png) - **Inkludera + utöka sökningar till underkataloger:** Om du anger **\*2016** i textrutan Inkludera och markerar kryssrutan Utöka sökning till underkataloger, gör Tableau följande: - Letar, i den aktuella katalogen, efter alla Excel-arbetsblad som slutar med ”2016” i namnet. - Letar efter ytterligare Excel-arbetsblad som slutar med ”2016” i namnet och som finns i Excel-arbetsböcker i underkataloger till katalogen ”kvartal\_3”. I diagrammet nedan representerar det gulmarkerade objektet den aktuella platsen. Det vill säga Excel-arbetsboken som du skapade en anslutning till i katalogen ”kvartal\_3”. Den gröna rutan representerar de tabeller som hör till arbetsböcker och arbetsblad som är förenade som ett resultat av dessa sökkriterier. ![En bild på en filstruktur. Alla filer under kvartal 3 är markerade. ](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/union_pattern_subfolders.png) - **Inkludera + utöka sökningar till överordnade kataloger:** Om du anger **\*2016** i textrutan Inkludera och markerar kryssrutan Utöka sökning till överordnade kataloger, gör Tableau följande: - Letar, i den aktuella katalogen vid namn ”kvartal\_3”, efter alla Excel-arbetsblad som slutar med ”2016” i namnet. - Letar efter ytterligare Excel-arbetsblad som slutar med ”2016” i namnet och som finns i parallella kataloger till katalogen ”kvartal\_3”. I det här exemplet är ”kvartal\_4” den parallella katalogen. I diagrammet nedan representerar det gulmarkerade objektet den aktuella platsen. Det vill säga Excel-arbetsboken som du skapade en anslutning till i katalogen ”kvartal\_3”. De gröna rutorna representerar de tabeller som hör till arbetsboken och arbetsbladen som är förenade som ett resultat av dessa sökkriterier. ![En bild på en filstruktur. Två filer under kvartal 3 är markerade och en fil under kvartal 4 är vald.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/union_pattern_parent.png) - **Inkludera + utöka sökning till underkataloger + utöka sökning till överordnad katalog:** Om du anger **\*2016** i textrutan Inkludera och markerar både kryssrutorna Utöka sökning till underkataloger och Utöka sökning till överordnad katalog, gör Tableau följande: - Letar, i den aktuella katalogen vid namn ”kvartal\_3”, efter alla Excel-arbetsblad som slutar med ”2016” i namnet. - Letar efter ytterligare Excel-arbetsböcker som finns i underkatalogerna till den aktuella katalogen ”kvartal\_3”. - Letar efter ytterligare Excel-arbetsböcker som finns i parallella kataloger och underkataloger i katalogen ”kvartal\_3”. I det här exemplet är ”kvartal\_4” den parallella katalogen. I diagrammet nedan representerar det gulmarkerade objektet den aktuella platsen. Det vill säga Excel-arbetsboken som du skapade en anslutning till. Den gröna rutan representerar de tabeller som hör till arbetsboken och arbetsbladen som är förenade som ett resultat av dessa sökkriterier. ![En bild på en filstruktur. Alla filer under kvartal 3 och 4 är markerade. ](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/union_pattern_subfolders_parent.png) **Obs!** När du arbetar med Excel-data inkluderar jokerteckensökning namngivna intervall men exkluderar tabeller som hittats av Datatolken. ## Byt namn på, ändra eller ta bort föreningar Utför grundläggande föreningar direkt på arbetsytan på sidan Datakälla. Så byter du namn på ett förening 1. Dubbelklicka på den logiska tabellen som innehåller förenade fysiska tabeller. 2. Dubbelklicka på föreningstabellen på det fysiska lagrets arbetsyta. 3. Ange ett nytt namn på föreningen. ![En markör har markerat tabellnamnet, så det kan ändras.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/union_union_rename.png) Så lägger du till eller tar bort tabeller i föreningen 1. Dubbelklicka på den logiska tabellen som innehåller förenade fysiska tabeller. 2. Klicka på föreningens listrutemeny och välj sedan **Redigera förening**. 3. Du kan dra ytterligare tabeller som du vill förena från den vänstra rutan. Alternativt kan du hovra över en tabell till ikonen ta bort visas och sedan klicka på den för att ta bort tabellen. ![En lista över tabeller i en förening visas. Markören pekar på ikonen för borttagning bredvid maj 2016.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/union_union_customize.png) 4. Klicka på Verkställ eller OK för att slutföra uppgiften. Så tar du bort en förening - Dubbelklicka på den logiska tabellen som innehåller förenade fysiska tabeller och klicka sedan på föreningens listrutemeny och välj **Ta bort**. ![Listrutemenyn bredvid Köp visar en lista med alternativ. Alternativet Ta bort är markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/union_union_remove.png) ## Matchande fältnamn eller fältordning Tabeller i en förening kombineras med matchande fältnamn. När du arbetar med Excel, Google Kalkylark, textfiler, JSON-filer eller .pdf-fildata och det inte finns några matchande fältnamn (eller om dina tabeller inte innehåller kolumnrubriker), kan Tableau kombinera tabeller baserat på ordningen på fälten i den underliggande datan genom att skapa föreningen och sedan välja alternativet **Generera fältnamn automatiskt** i föreningens listrutemeny. ![Listrutemenyn bredvid Köp visar en lista med alternativ. Alternativet Generera fältnamn automatiskt är markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/union_union_generatefieldnames.png) ## Metadata om föreningar När du har skapat en förening genereras ytterligare fält om den och läggs till i rutnätet. De nya fälten erbjuder information om var de ursprungliga värdena i föreningen kommer från, inklusive blad- och tabellnamn. Dessa fält är användbara när unik information som är avgörande för analysen är inbäddad i ark- eller tabellnamnet. Tabellerna som används i exemplet ovan har till exempel unik månads- och årsinformation lagrad i tabellnamnet, istället för i själva datan. I det här fallet kan du använda fältet Tabellnamn som genereras av föreningen för att komma åt den här information och använda den i analysen. ![En tabell med en närbild av kolumnerna Blad och Tabellnamn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/union_metadata.png) Om ett namngivet intervall används i en förening visas null-värden under fältet **Blad**. **Obs!** Du kan använda fälten som genereras av en förening, såsom **Blad** eller **Tabellnamn**, som kopplingsnycklar. Du kan använda en förenad tabell i en koppling med en annan tabell eller förenad tabell. ## Slå samman fält som inte matchar i föreningen När fältnamnen i föreningen inte matchar innehåller fält i föreningen null-värden. Du kan slå samman fälten som inte matchar till ett enda fält med hjälp av alternativet Slå samman, vilket tar bort null-värdena. När du använder alternativet Slå samman ersätts de ursprungliga fälten av ett nytt fält som visar det första icke null-värdet för varje rad i fälten som inte matchar. Du kan även skapa din egen beräkning eller, om möjligt, modifiera de underliggande data för att kombinera fälten som inte matchar. Anta till exempel att en fjärde tabell, ”Augusti2016”, läggs till i underliggande data. Istället för det standardiserade fältnamnet ”Kund” innehåller den en förkortad version som heter ”Ku”.
Augusti 2016
DagAnp.KöpTyp
7Maria2Kredit
9Kathy1Kredit
18Vijay7Kontanter
En förening av dessa tabeller skapar en enda tabell som innehåller alla rader från tabellerna med flera null-värden. Du kan använda alternativet Slå samman för att kombinera de relaterade kundfälten till ett enda fält.

Förening (med null-värden)

DagKundKöpTypAnp.
4Fil5Kreditnull
10Chris6Kreditnull
28Juan1Kreditnull
1Lisa3Kreditnull
28Isaac4Kontanternull
28Sam2Kreditnull
2Mario2Kreditnull
15Wei1Kontanternull
21Jim7Kontanternull
7null2KreditMaria
9null1KreditKathy
18null7KontanterVijay

 

 

 

 

 

 

 

En tjock pil som pekar åt höger.

Förening (med kolumner som har slagits samman)

DagKöpTypKund, Ku.
45KreditFil
106KreditChris
281KreditJuan
13KreditLisa
284KontanterIsaac
282KreditSam
22KreditMario
151KontanterWei
217KontanterJim
72KreditMaria
91KreditKathy
187KontanterVijay
Efter att du har slagit samman fält kan du använda fältet som genereras i en pivot eller delning. Alternativt kan du använda fältet som en kopplingsnyckel. Du kan också ändra datatypen för fältet som genereras från en sammanslagning. Så slår du samman fält som inte matchar 1. Välj två eller flera kolumner i rutnätet. 2. Klicka på kolumnens listrutepil och välj sedan **Slå samman fält som inte matchar**. Så tar du bort en sammanslagning - Klicka på kolumnens listrutepil i det sammanslagna fältet och välj **Ta bort sammanslagning**. ## Kortfattat: arbeta med föreningar ### Tableau Desktop och webbredigering (Tableau Cloud och Tableau Server) - Ett förenad tabell kan användas i en koppling. - Ett förenad tabell kan användas i en koppling med en annan förenad tabell. - Fälten som genereras av en förening, Blad och Tabellnamn, kan användas som kopplingsnyckel. - Om ett namngivet intervall används i en förening visas null-värden under fältet Blad. - Fältet som genereras från en sammanslagning kan användas i en pivot. - Fältet som genereras från en sammanslagning kan användas som en kopplingsnyckel. - Datatypen för fältet som genereras från en sammanslagning kan ändras. - föreningstabeller från samma anslutning. Man kan alltså inte förena tabeller från olika databaser. ### Endast Tableau Desktop - När du arbetar med Excel-data inkluderar jokerteckensökning namngivna intervall men exkluderar tabeller som hittats av Datatolken. - Fältet som genereras från en sammanslagning kan användas i en pivot eller delning. - För att förena en JSON-fil måste den ha tillägget .json, .txt. eller .log. Se [JSON-fil](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/examples_json.htm) för mer information om att arbeta med JSON-data. - När du använder jokerteckensökningar till föreningstabeller i en .pdf-fil begränsas resultatet av föreningen till sidorna som skannades i den ursprungliga .pdf-filen som du har anslutit till. Se [PDF-fil](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/examples_pdf.htm) för mer information om att arbeta med data i .pdf-filer. - Lagrade procedurer kan inte förenas. - När du arbetar med databasdata kan du konvertera föreningen till en anpassad SQL. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # FORMAT()-funktionslösningar i Tableau Tableau har ingen FORMAT()-funktion för formatering av fält, men det tillhandahåller ett antal olika möjligheter att ändra strukturen och utseendet på fält i en arbetsbok: - För geografiska fält, se [Tilldela geografiska roller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_geographicroles.htm). - För datum- eller nummerfält, se [Ställa in standardformatet för nummer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_fieldproperties.htm#DefFormat). - För anpassade datumformat, se [Anpassade datumformat](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dates_custom_date_formats.htm). - För symboler och konventioner som du kan använda för att specificera fältformat, se [Syntax för litterala uttryck](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_operators.htm#literals). - För nummer och null-värden, se [Formatera nummer och null-värden](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_specific_numbers.htm). Tableau tillhandahåller även ett antal strängfunktioner som du kan använda för att anpassa utseendet hos strängfält i en vy. Se [Strängfunktioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_string.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Formatera animeringar Animera visualiseringar för att framhäva ändrade mönster i dina data, visa toppar och utstickare samt för att se klustring och separation av datapunkter. Animeringar växlar visuellt mellan inställningar för filter, sortering och zoom, olika sidor och ändringar av åtgärder för filter, parameter och uppsättning. Visualiseringar animeras som svar på dessa ändringar, vilket gör att du på ett tydligare sätt ser hur data skiljer sig åt och därmed kan fatta underbyggda beslut. ## Förstå samtidiga och sekventiella animeringar När du skapar animeringar kan du välja mellan två olika stilar: samtidiga eller sekventiella. Här är exempel på varje typ. ### Samtidiga animeringar Standardalternativet samtidiga animeringar är snabbare och fungerar bra när du vill visa värdeförändringar i enklare diagram och instrumentpaneler. ![En Tableau-animering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/animations.gif) Klicka på bilden ovan för att spela upp animeringen igen. ### Sekventiella animeringar Sekventiella animeringar tar längre tid men gör komplexa förändringar tydligare genom att presentera dem steg för steg. ![En sekventiell animering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/animations_sequential.gif) Klicka på bilden ovan för att spela upp animeringen igen. ## Animera visualiseringar i en arbetsbok När du skapar en ny arbetsbok aktiveras animeringar för din visualisering som standard i Tableau. Du kan aktivera eller inaktivera animeringar på användar- och arbetsboksnivå. 1. Välj Format > Animeringar. 2. Om du vill animera varje blad klickar du på På under Standard för arbetsbok. Gör sedan följande: - För Varaktighet väljer du en förinställning eller anger en anpassad varaktighet på upp till 10 sekunder. - För Stil väljer du Samtidiga för att spela upp alla animeringar på en gång eller Sekventiella för att tona ut markeringar, flytta och sortera dem och sedan tona in dem. 3. Om du vill åsidosätta standarder för arbetsbok för ett visst blad ändrar du inställningarna under Valt blad. **Obs!** I avsnittet Valt blad indikerar ”(Standard)” en inställning som automatiskt återspeglar den relaterade inställningen under Standard för arbetsbok. ![Rutan Animeringar med alternativ för att konfigurera animeringar på arbetsboks- eller bladnivå.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/animations_pane.png) Om du vill spela upp en animering igen klickar du på knappen Spela igen i verktygsfältet. Från knappen Spela igen kan du också välja i vilken hastighet animeringen ska spelas upp igen: faktisk hastighet, 2x hastigheten eller 1/2 hastigheten. ![Listrutemeny för knappen Spela igen för att välja uppspelningshastighet](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/replay_speed.png) ## Återställa animeringsinställningarna för en arbetsbok Du kan återställa animeringar för att återställa en hel arbetsbok till standardinställningarna för animering. Observera att det här alternativet stänger av animeringar som standard. 1. Välj Format > Animeringar. 2. Klicka på Återställ alla blad mitt i rutan Animeringar. ## Inaktivera alla animeringar helt När du skapar en ny arbetsbok är animeringar aktiverade som standard. Om du tycker att animeringar distraherar dig när du tittar på visualiseringar kan du inaktivera dem helt så att de aldrig spelas upp. (Det här är inte en systemomfattande inställning. Varje användare måste tillämpa den separat.) - I Tableau Desktop väljer du Hjälp > Inställningar och prestanda och avmarkerar Aktivera animeringar. - I Tableau Cloud eller Tableau Server klickar du på din profilbild eller dina initialer i det övre högra hörnet i webbläsaren och väljer Mina kontoinställningar. Bläddra sedan ner till längst ner på sidan, avmarkera Aktivera animeringar och klicka på Spara ändringar. **Obs!** När animeringar är inaktiverade kan du fortfarande välja Format > Animeringar i redigeringsläget och justera inställningarna – men de kommer inte att ha någon effekt. ## Formatera decimaler för axelanimeringar Om antalet decimaler för ett mätvärde är inställt på standardvärdet kan antalet decimaler som visas under axelanimeringen variera under axelanimeringen. Du kan undvika det genom att formatera antalet decimaler som visas för ett mätvärde. Mer information finns i [Formatera siffror och null-värden](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/formatting_specific_numbers.htm). ## Varför animeringar inte spelas upp ### Serveråtergivning Animeringar spelas inte upp om en visualisering återges på serversidan. Använd de här metoderna för att se till att visualiseringar återges på en klients dator eller mobila enhet: - [Minska visualieringens komplexitet](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/perf_visualization.htm) om du är en visualiseringsutvecklare. - [Öka komplexitetströskeln för återgivning på klientsidan](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/browser_rendering.htm) om du är en Tableau Server-administratör. **Obs!** På datorer med lägre processorkraft kan animeringar verka hackiga, men användarna kan fortfarande interagera med visualiseringar utan fördröjningar i responsen. ### Webbläsare och funktioner som inte stöds Animeringar stöds av alla webbläsare utom Internet Explorer. Följande Tableau-funktioner animeras inte: - kartor, polygoner och densitetsmarkeringar i webbläsare - cirkeldiagrams- och textmarkeringar - Rubriker - prognoser, trender och referenslinjer - sidhistorikspår (om en visualisering inkluderar dessa stänger du av animeringar för att undvika oväntat beteende). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Formatera ditt arbete Det är viktigt att välja rätt formatering, både för din analys och din presentation. Du kan ändra formateringen för nästan allt som finns på ett arbetsblad, inklusive teckensnitt, skuggning, justering, kantlinjer och graflinjer. Som exempel kan du lägga till bandad skuggning i en texttabell för att hjälpa till att visuellt separera på varandra följande grupper rader eller fält. I en spridningsvy med referenslinjer kan du ändra linjers tjocklek och färg. Alla dessa inställningar kan ändras med hjälp av rutan Format. Du kan ange formatinställningar för hela arbetsbladet, alla rader eller alla fält. Du kan också formatera enskilda delar av vyn. Du kan till exempel formatera ett enskilt fält, ändra storlek på celler och tabeller samt redigera enskilda axlar. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Formatera enskilda delar av vyn Du kan formatera enskilda delar av vyn, inklusive textelement som titlar, bildtexter och verktygstips. Du kan även formatera enskilda kontroller, inklusive förklaringar, filter, framhävningsverktyg och parameterkontroller. ## Textelement Textelement, som titlar, bildtexter och verktygstips, kan visas på flera olika sätt i din vy. Du kan välja att dölja eller visa titlar och bildtexter i ditt arbetsblad. Du kan även lägga till verktygstips till Markeringar. ### **Visa titlar och bildtexter** Om en titel eller bildtext inte visas öppnar du menyn Arbetsblad och väljer Visa titel eller Visa bildtext. För instrumentpaneler och berättelser finns motsvarande alternativ i deras respektive menyer (till exempel Kontrollpanel > Visa titel). Det finns även en kryssruta för att visa eller dölja instrumentpanels- eller berättelsetiteln i den vänstra rutan. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_objects_left_pane.png) ### Redigera titlar och bildtext 1. Hovra över titeln på ett arbetsblad för att öppna dess snabbmeny, välj listrutan på höger sida och välj Redigera titel eller Redigera bildtext. Alternativt:  1. Högerklicka (kontrollklicka på Mac) på det objekt du vill ändra och välj Redigera. 2. Dubbelklicka på arbetsbladets titel i Tableau Cloud. 2. I dialogrutan Redigera titel ändrar du texten och formaterar teckensnitt, storlek, stil, färg och justering. Om du vill kan du använda menyn Infoga för att lägga till dynamisk text, t.ex. bladegenskaper och fältvärden. Om du vill återställa en titel eller bildtext till standardinställningen klickar du på Återställ. ![Dialogrutan Redigera titel med ett redigerbart textfält för bladnamnet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/title3.png) ### Formatera titlar och bildtext Mer information om hur du visar eller döljer en titel finns i [Titlar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/view_parts.htm#Titles). 1. Högerklicka på (kontrollklicka på Mac) titeln, bildtexten eller förklaringen i ett arbetsblad och välj Format, till exempel Formattitel. 2. I rutan **Format** använder du listrutorna för att ändra standardskuggning eller kantlinje. ![Ett kartdiagram med cirkeldiagram ovanpå länder på en världskarta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/title4.png) ### Redigera titlar för instrumentpanelen Mer information om hur du visar eller döljer en titel finns i [Titlar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/view_parts.htm#Titles). 1. Dubbelklicka på titeln på en instrumentpanel. 2. Formatera titeln som du vill i dialogrutan Redigera titel. Du kan ange en ny titel för instrumentpanelen eller en beskrivning och ändra teckensnitt, storlek, betoning, färg och justering. Du kan även skriva in en webbadress och Tableau skapar då automatiskt en hyperlänk. **Obs!** Om du redigerar hyperlänken ska du säkerställa att du tar bort hela hyperlänken och sedan anger den nya. Om du inte gör det kommer texten i hyperlänken att uppdateras, men inte URL:ens sökväg. 3. Klicka på OK när du är klar. Instrumentpanelens titel uppdateras med ändringarna. ### Formatera verktygstips Verktygstips är information som visas när du håller muspekaren över en markering i vyn. Verktygstips innehåller också smidiga verktyg som gör det möjligt att snabbt filtrera eller ta bort ett val, välja markeringar som har samma värde eller visa underliggande data. - Mer information om verktygstips finns i [Verktygstips](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/view_parts.htm#Tooltips). - Information om att visa en visualisering i ett verktygstips finns i [Skapa vyer i verktygstips (visualisering i verktygstips)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viz_in_tooltip.htm). Du kan redigera verktygstips så att de inkluderar både statisk och dynamisk text. Du kan även ändra vilka fält som inkluderas i det automatiska verktygstipset. 1. Välj Verktygstips på kortet Markeringar. Verktygstips är specifika för varje enskilt blad och kan formateras med hjälp av formateringsverktygen längst upp i dialogrutan Redigera verktygstips. 2. Använd menyn Infoga längst upp i dialogrutan för att lägga till dynamisk text, som till exempel fältvärden, bladegenskaper och mycket mer. 3. Använd formateringsverktygen längst upp i dialogrutan Redigera verktygstips. Det finns även flera valfria anpassningar. #### Dynamiska textvärden Använd listrutan Infoga längst upp i dialogrutan för att lägga till dynamisk text, som till exempel fältvärden, bladegenskaper och mycket mer. Med alternativet Alla fält på menyn Infoga lägger du till alla fältnamn och värden som används i vyn. När du infogar parametern Alla fält uppdateras verktygstipset när du ändrar vyn. Du kan även använda alternativet Alla fält för att utesluta fält. #### Kommandoknappar Välj alternativet Inkludera kommandoknappar för att visa alternativ för filtrering och visning av data i verktygstipset. Om du till exempel inkluderar kommandoknappar läggs knapparna Behåll endast, Utesluta och Visa data till i verktygstipset. Dessa kommandoknappar är tillgängliga både i Tableau Desktop och när vyn publiceras på webben eller visas på en mobil enhet. Om du avmarkerar Inkludera kommandoknappar döljer du även aggregeringsöversikten om flera markeringar väljs. #### Val per kategori Markera kryssrutan Tillåt val per kategori. Välj därefter ett diskret fält i ett verktygstips för att visa markeringar med samma värde som har valts. Mer information finns i [Verktygstips](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/view_parts.htm#Tooltips). ## Kontroller Från och med Tableau-version 2024.2 kan du formatera kontroller, inklusive förklaringar, snabbfilter, framhävningsverktyg och parameterkontroller, individuellt eller tillsammans. I Tableau-version 2024.1. och tidigare har dessa kontroller den formatering som tillämpas på arbetsbladsnivå. ### Visa kontroller #### Förklaringar En förklaring visas automatiskt på arbetsbladet om du kodar markeringar genom att släppa dem på korten Färg, Form eller Storlek. #### Filter Om du inte ser en filterkontroll kan du hovra över fältet i filterrutan, expandera snabbmenyn och välja Visa filter. #### Framhävningsverktyg Ett framhävningsverktyg visas automatiskt på arbetsbladet när det har aktiverats. Mer information om framhävningsverktyg finns i [Framhäva datapunkter i sammanhanget](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/actions_highlight_highlighter.htm). #### Parametrar Om du inte ser en parameterkontroll kan du hovra över parametern i datarutan, expandera snabbmenyn och välja Visa parameter. Mer information om parametrar finns i [Skapa parametrar](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/parameters_create.htm). ### Formatkontroller på Tableau Desktop 1. Från kontrollen expanderar du snabbmenyn genom att klicka på listrutan högst upp till höger i rutan. ![Markerad sökväg för kontrollsnabbmenyn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_individualcontrol_context.png) 2. Välj Formatera … 3. Välj Denna \[kontroll\] ... eller Alla \[kontroller\] ... ![Snabbmeny för parameterkontroll](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_individualcontrol_desktop.png) Om du väljer Denna \[kontroll\] ... kommer alla formateringsuppdateringar som du gör endast att gälla för den valda kontrollen. Om du väljer Alla \[kontroller\] ... kommer alla formateringsuppdateringar som du gör att gälla för alla kontroller av den typen, till exempel alla parametrar. 4. Gör dina formateringsändringar i formateringsrutan på vänster sida av visualiseringen. Du kan formatera rubriken och brödtexten, inklusive teckensnitt, stil, text och färg. Du kan också formatera bakgrundens färg och kant. Obs! På Tableau Desktop åsidosätter formatering av en individuell kontroll formatering som tillämpas på arbetsbladsnivå. Om du vill att efterföljande formateringsändringar ska gälla för alla element måste du först ta bort formateringen som är tillämpad på den individuella kontrollnivån. Vissa formateringselement, som kanter, kanske inte återges på ett arbetsblad, men kommer att visas i visualiseringen när de läggs till i en instrumentpanel. ### Formatera kontroller i Tableau Cloud och Tableau Server 1. Från kontrollen expanderar du snabbmenyn genom att klicka på nedåtpilen högst upp till höger i rutan. 2. Välj Formatera. En formateringsruta visas till höger om visualiseringen. ![Formatera den individuella kontrollrutan i Tableau Cloud. Den valda kontrollen är markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_individualcontrol_cloud.png) 3. Som standard är ändringar inställda att endast gälla för den valda kontrollen. Om du vill formatera alla typer av kontroller för den här vyn, till exempel alla filter, väljer du Alla. 4. Gör önskade formateringsändringar. Du kan formatera texten, inklusive teckensnitt, stil, text och färg, samt bakgrundens färg och kant. Du kan även välja att visa eller dölja kontrollens titel från den här rutan. Obs! I Tableau Cloud kan du komma åt individuella formateringskontroller i arbetsbladet. Formatering av enskilda kontroller är inte tillgängligt på en instrumentpanel. Mer information om hur du lägger till kontroller, inklusive förklaringar, filter och parameterkontroller, i ett arbetsblad finns i [Ytterligare hyllor, förklaringar, kort och kontroller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/buildmanual_shelves.htm#additional-shelves-legends-cards-and-controls). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Formatera fält och fältetiketter Du kan formatera ett specifikt fält i en vy, såväl som individuella fältetiketter. När formateringen utförs på det här sättet, begränsas formateringsändringarna till endast där fältet visas i vyn eller endast en enskild etikett. ## Formatera ett fält I vyn nedan har fältet Month(Order Date) formaterats så att rubrikerna använder teckensnittet Tableau Semibold, i blått. Observera att rubrikvärdena längs vinstaxeln inte påverkas. ![En färgväljarmeny med ett blått färgalternativ valt för ett fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/field1.png) **Så formaterar du ett specifikt fält:** 1. Högerklicka (kontrollklicka på Mac) på fältet och välj Formatera. ![En listrutemeny med alternativ för att formatera ett fält på hyllan Rader.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/field2.png) Rutan Format öppnar sina inställningar för det valda fältet. 2. Gör dina ändringar i rutan Format. För diskreta fält såsom Region eller Kundnamn, kan du ange egenskaper gällande teckensnitt och justeringar för områdena rubrik och ruta. För kontinuerliga fält, såsom Vinst eller Försäljning, kan du formatera teckensnittets egenskaper för rutan och axeln samt nummer- och markeringsfärger. Se [Redigera axlar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_editaxes.htm) för mer information om andra axelalternativ. Vyn uppdateras när ändringar utförs vilket innebär att du snabbt kan se de färger och format som fungerar med din vy. ## Formatera en fältetikett Fältetiketter är rad- och kolumnrubriker som anger de datafält som används för att skapa en vy. Som standard visar Tableau fältetiketter men du kan välja att dölja dem. När fältetiketter visas dyker de upp de i tre olika delar av vyn: rader, kolumner och hörnet. Vyn nedan visar ett exempel på alla dessa typer av fältetiketter. ![Fältetiketterna Kategori och Region/orderdatum markerade i en visualisering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/field_label1.png) Du kan formatera teckensnitt, skuggning, justering och avgränsare för alla dessa typer av fältetiketter. **Så formaterar du en specifik fältetikett:** 1. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på fältetiketten i vyn och välj Formatera. 2. I rutan Format kan du ange inställningarna för teckensnitt, skuggning och justering av fältetiketter. **Obs!** När du har flera dimensioner på hyllan Rader eller hyllan Kolumner visas fältetiketterna bredvid varandra i tabellen. Varje fältetikett separeras från de andra med ett snedstreck. Ange en annan avgränsare i rutan Format. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Tilldela geografiska roller Den här artikeln beskriver hur du tilldelar en geografisk roll till ett fält i Tableau så att det kan användas för att skapa en kartvy. En _geografisk roll_ associerar varje värde i ett fält med ett latitud- och longitudvärde. När du tilldelar en geografisk roll till ett fält, tilldelas latitud- och longitudvärdena till varje dataplats baserat på de som redan är integrerade i Tableaus karterver. ## Tilldela en geografisk roll till ett fält Att tilldela en geografisk roll baserat på typ av plats (t.ex. län kontra postnummer) bidrar till att säkerställa att dina data ritas korrekt i kartvyn. Du kan till exempel tilldela den geografiska rollen Ort till ett fält som innehåller en lista med namn på orter. När ett fält tilldelas en geografisk roll skapar Tableau en kartvy när du lägger till fältet i **Detalj** på kortet **Markeringar**. Med andra ord _geokodar_ Tableu informationen i det fältet. **Så här tilldelar du en geografisk roll till ett fält:** - Klicka på datatypikonen bredvid fältet i rutan Data, välj Geografisk roll och välj sedan den geografiska roll som du vill tilldela fältet. ![Menyn Geografiska roller för val av geografisk rolltyp.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/georoles1.png) När du tilldelar ett fält en geografisk roll lägger Tableau till två fält i området Mätvärden i rutan Data: latitud (genererat) och longitud (genererat). Dessa fält innehåller latitud- och longitudvärdena som är tilldelade de geografiska rollerna Latitud och Longitud. Om du dubbelklickar på vart och ett av dessa fält lägger Tableau till dem på hyllorna Kolumner och Rader samt skapar en kartvy med hjälp av Tableau-bakgrundskartan. ![Latitud- och longitudmätvärden genererade av Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/georoles2.png) ## Typer av geografiska roller i Tableau Följande tabell beskriver de geografiska roller som är tillgängliga i Tableau. Många av rollerna är internationella, men vissa är begränsade till endast USA. Du kan tilldela geografiska roller till fält baserat på vilken typ av geografisk data de innehåller. Till exempel kan du tilldela den geografiska rollen Flygplats till ett fält som innehåller IATA-koder (International Air Transport Association). Om dina platsdata inte passar in i någon av dessa roller kan du behöva importera anpassad geokodning för att rita data i en karta. Mer information finns i [Geokodplatser Tableau känner inte igen och ritar inte ut dem på en karta](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/custom_geocoding.htm).
Geografisk rollTilldela den här rollen till ett fält om det innehåller:
FlygplatsFlygplatskoder från International Air Transport Association (IATA) eller International Civil Aviation Organization (ICAO)
Områdeskod (USA)Riktnummer i USA, endast siffror.
CBSA/MSA (USA)Amerikanska Core Based Statistical Areas (CBSA), som inkluderar Metropolitan Statistical Areas (MSA), enligt definitionen av United States Office of Management and Budget. CBSA/MSA-koder och namn känns igen.
OrtOrter över hela världen med en folkmängd på 15 000 eller mer. Namnen är på engelska (brittisk eller amerikansk), franska, tyska, spanska, portugisiska (brasiliansk), japanska, koreanska och kinesiska (förenklad och traditionell).
Kongressdistrikt (USA)USA:s kongressdistrikt.
Land/regionLänder, regioner och territorier över hela världen. Namnen är på engelska (brittisk eller amerikansk), franska (Kanada och Frankrike), tyska, spanska, portugisiska (brasiliansk), japanska, koreanska, kinesiska (förenklad och traditionell), svenska, thailändska och nederländska. Tableau känner även igen FIPS 10, ISO 3166-1 alfa 2 och ISO 3166-1 alfa 3. Namn ingår i olika former, inklusive långa, korta och olika förkortningar.
KommunSekundära administrativa indelningar för utvalda länder. Till exempel amerikanska counties, franska departement, tyska Kreise etc.

Obs! Definitioner av sekundär administrativ indelning varierar från land till land. I Tableau är alla sekundära administrativa indelningar geokodade med kommunens geografiska roll. Mer information finns i Platsdata som Tableau stöder för att skapa kartvyer.
NUTS EuropaKoder för NUTS (nomenklaturen för statistiska territoriella enheter), nivå 1–3. Koder och namn, inklusive synonymer, stöds.
LatitudLatitud i decimaler. Endast tillgängligt för numeriska fält.
LongitudLongitud i decimaler. Endast tillgängligt för numeriska fält.
Län/landskapVärldsomspännande indelningar för delstat, provins och andra primära administrativa indelningar. Namnen är på engelska (brittisk eller amerikansk), franska, tyska, spanska, portugisiska (brasiliansk), japanska, koreanska och kinesiska (förenklad och traditionell). Obs! Vissa namn är endast tillgängliga med lokal stavning.
PostnummerPostnummer och postkoder för utvalda länder. Till exempel amerikanska femsiffriga postnummer, australiska fyrsiffriga postnummer, tyska femsiffriga postnummer etc. Mer information finns i avsnittet Platsdata som Tableau stöder för att skapa kartvyer.
## Se även: [Platsdata som Tableau stöder för att skapa kartvyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_data.htm) [Geokodplatser Tableau känner inte igen och ritar inte ut dem på en karta](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/custom_geocoding.htm) [Blanda geografiska data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_customgeocode_ex_datablend.htm) [Redigera okända eller tvetydiga platser](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_editlocation.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Formatera instrumentpanelsobjekt Du kan formatera instrumentpanelsobjekt för att ge instrumentpanelerna ett modernt och elegant utseende. Använd utfyllnad för att lägga till tomt utrymme i och runt instrumentpanelsobjekt. Använd kantlinjer och bakgrundsskuggning för att särskilja och gruppera relaterade objekt, så att det blir lättare att navigera i instrumentpanelen. Från och med Tableau 2026.1 kan du använda inställningen för hörnradie för att runda hörnen på enskilda objekt som arbetsblad, textrutor och bilder. ![Ett instrumentpanelsobjekt med rundade hörn. A: Radien för övre vänstra och övre högra hörnet är inställd på 12 och radien för nedre vänstra och nedre högra hörnet är inställd på 0. B: Alla hörn lika och inställda på 12. C: Alla hörn lika och inställda på 300.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_roundedcorners.png) Ett instrumentpanelsobjekt med rundade hörn. **A:** Radien för övre vänstra och övre högra hörnet är inställd på 12 och radien för nedre vänstra och nedre högra hörnet är inställd på 0. **B**: Alla hörn lika och inställda på 12. **C**: Alla hörn lika och inställda på 300. ![Utfyllnad, kanter och bakgrundsfärger runt instrumentpanelsbehållare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_spacing_concepts.png) Ett instrumentpanelsobjekt med kanter och utfyllnad. **A**: Yttre utfyllnad, **B**: blå kantlinje, och **C**: inre utfyllnad med ljusblå bakgrund (skuggning). ## Runda hörnen på ett instrumentpanelsobjekt 1. Öppna en instrumentpanel i Tableau. Om du använder Tableau Desktop ska du kontrollera att du använder Tableau version 2026.1 eller senare. 2. Välj det instrumentpanelsobjekt som du vill formatera. 3. Leta upp inställningarna för Hörnradie i rutan Layout. Utöka listrutemenyn och ange ett värde för hörnradien eller använd pilarna för att öka eller minska värdena. - Om du vill att alla hörn ska rundas av på samma sätt markerar du Alla hörn lika. - Om du vill ange olika värden för olika hörn avmarkerar du Alla hörn lika och anger enskilda värden för det övre vänstra, övre högra, nedre vänstra och nedre högra hörnet. ![Listrutemenyn Hörnradie med alternativ för att redigera värden för övre vänstra, övre högra, nedre vänstra och nedre högra eller alla hörn lika.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_cornerradiusmenu.png) Tableau klipper av innehållet i objektet så att det ryms inom de rundade hörnen och ser bra ut. ### Designtips för rundade hörn - **Håll det enkelt**: För de flesta instrumentpaneler är det bäst om alla objekt har samma hörnradie. - **Kontrollera behållarna**: Objekt i lodräta eller vågräta behållare kommer inte klippas av efter behållarens rundade hörn. Använd rundade hörn direkt på de enskilda objekten i behållaren. - **Lägg till inre utfyllnad i avklippt innehåll**: Om de rundade hörnen medför att för mycket innehåll klipps bort kan du lägga till inre utfyllnad för att återställa lite utrymme. - **Prioritera formatering på instrumentpanelsnivå:** Använd formatmenyn för instrumentpanelen istället för att formatera på objektnivå. Detta säkerställer att layouten som helhet får ett renare och mer enhetligt utseende. - **Kontrollera exporterna**: När du exporterar instrumentpanelen till en PDF-fil eller en bild ska du kontrollera att de rundade hörnen motsvarar det som visas i webbläsaren eller på skrivbordet. ## Lägga till utfyllnad i ett instrumentpanelsobjekt Yttre utfyllnad skapar utrymme mellan instrumentpanelsobjekt för att skilja visualiseringar åt visuellt så att instrumentpanelen blir mindre rörig. Inre utfyllnad skapar utrymme mellan behållarens kantlinje och visualiseringen. På så sätt kan du vara säker på att markeringarna inte klipps av eller döljs av kantlinjen. 1. Öppna en instrumentpanel i Tableau. 2. Välj det instrumentpanelsobjekt som du vill ändra. 3. Leta upp inställningarna Yttre utfyllnad och Inre utfyllnad i rutan Layout. 4. Ange ett värde för utfyllnaden eller använd pilarna för att öka eller minska värdena. - Om du vill ge alla sidor samma utfyllnad utökar du listrutemenyn och väljer Alla sidor lika. - Om du vill ange olika värden för olika sidor avmarkerar du Alla sidor lika och anger enskilda värden för övre, nedre, vänster och höger sida. ![En meny för yttre utfyllnad med kryssrutan Alla sidor lika och numeriska indatafält för utfyllnad upptill, nedre, vänster och höger.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_paddingsettings.png) ### Designtips för avstånd mellan instrumentpanelsobjekt - **Anpassa sidoutfyllnad för precision:** Avmarkera Alla sidor lika om du vill justera utfyllnaden för en viss sida, så att du kan justera objekt med högre precision. - **Eliminera mellanrum för sömlös design**: Ställ in den yttre utfyllnaden på noll för angränsande objekt för att få till ett enhetligt och konsekvent utseende mellan layoutelementen. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_innerpadding0.png) Inre utfyllnad inställd på 0. ![Instrumentpanelsobjekt med inre utfyllnad inställd på 50.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_innerpadding20_299x390.png) Inre utfyllnad inställd på 50. ![Instrumentpanelsobjekt sida vid sida, med båda yttre utfyllnader inställda på 0.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_outerpadding0.png) Yttre utfyllnad med alla sidor för båda instrumentpanelsobjekten inställda på 0. ![Yttre utfyllnad med alla sidor för båda instrumentpanelsobjekten inställda på 20.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_outerpadding20_-_Copy.png) Yttre utfyllnad med alla sidor för båda instrumentpanelsobjekten inställda på 20. ## Lägga till kantlinjer och bakgrundsskuggning för ett instrumentpanelsobjekt Utfyllnad hjälper dig att placera objekt på instrumentpanelen med hög precision, och kantlinjer och bakgrundsfärger hjälper dig att framhäva dem visuellt. **Obs!** Om du inte kan ändra kantlinjen eller bakgrundsfärgen för ett visst objekt på instrumentpanelen ändrar du objektets [formatering på arbetsbladsnivå](https://help.tableau.com/v0.0/pro/desktop/sv-se/formatting_worksheet.htm). 1. Öppna en instrumentpanel i Tableau. 2. Välj det instrumentpanelsobjekt som du vill ändra. 3. Leta upp inställningarna Kantlinje och Bakgrund i rutan Layout. - Välj önskad kantlinjestil, tjocklek och färg. - Välj önskad bakgrundsfärg och opacitet. ![Formateringsalternativ för kantlinje och bakgrund för instrumentpaneler.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_dashboard_border_background.png) Mer information om hur du ändrar storlek på instrumentpanelsobjekt och skapar en snygg och professionell instrumentpanel finns i [Ställa in instrumentpanelens storlek och layout](https://help.tableau.com/v0.0/pro/desktop/sv-se/dashboards_organize_floatingandtiled.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Formatera nummer och null-värden Du kan ange formatet för numeriska värden som visas i din visualisering, inklusive mätvärden, dimensioner, parametrar, beräknade fält och axeletiketter.När du anger ett nummerformat kan du välja från en uppsättning standardformat, såsom nummer, valuta, vetenskapligt och procentandel.Du kan också definiera ett anpassat nummerformat där du kan inkludera specialtecken. När ett mått innehåller null-värden kan du använda formatering för att hantera null-värdena på ett annat sätt, som att ersätta null-värden med nollor eller dölja dem. ## För Tableau Desktop ### Ange ett nummerformat 1. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på ett nummer i vyn och välj Format. 2. I rutan Format klickar du på listrutemenyn Siffror. 3. Ange ett nummerformat. Vissa format kräver ytterligare inställningar.Om du till exempel väljer Vetenskapligmåste du också ange antalet decimaler. ![En formateringsruta med alternativ för att välja antalet decimaler för vetenskapliga tal.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/numbers1.png) Här är de nummerformat och relaterade alternativ som är tillgängliga i Tableau.
NUMMERFORMATFORMATALTERNATIV
Automatiskt: Formatet väljs automatiskt baserat på antingen det format som har angetts av datakällan eller på de data som inkluderas i fältet.Inget.
Nummer (Standard): formatet är baserat på valt språk.Plats: Ändringar i nummerformat baserat på vald geografisk plats.
Nummer (anpassat): Formatet anpassas efter ditt val.

Decimaler: antalet decimaler som ska visas.

Negativa värden: hur negativa värden ska visas.

Enheter: numret visas i de angivna enheterna.Om numret till exempel är 20 000 och enheterna är tusental, visas numret som 20K.

Prefix/suffix: tecken som föregår och följer ett visat nummer.

Inkludera tusentalsavgränsare: om numret ska visa avgränsare vid varje tusental (exempel: 100 000 eller 100000).

Valuta (Standard): format och valutasymbol baseras på vald plats.Plats: valutaformat baserat på den valda geografiska platsen.
Valuta (anpassad): Format och valutasymbol anpassas efter till val.

Decimaler: antalet decimaler som ska visas.

Negativa värden: hur negativa värden ska visas.

Enheter: numret visas i de angivna enheterna.Om numret till exempel är 20 000 och enheterna är tusental, visas numret som 20K.

Prefix/suffix: tecken som föregår och följer ett visat nummer.

Inkludera tusentalsavgränsare: om numret ska visa avgränsare vid varje tusental (exempel: 100 000 eller 100000).

Vetenskaplig: siffror visas i vetenskaplig notation.Decimaler: antalet decimaler som ska visas.
Procent: siffror visas som en procentandel med procentsymbolen.Värdet 1 tolkas som 100 % och 0 som 0 %Decimaler: antalet decimaler som ska visas.
Anpassat: format baseras helt på vad som anges i formatalternativen.Anpassat: skriv in det format du vill använda, inklusive specialtecken (valfritt).Mer information finns i ”Definiera ett anpassat nummerformat”.
### Skala värden automatiskt Med en `[scale]`\-token kan du formatera anpassade nummersträngar för att skala värden dynamiskt och lägga till korrekta SI-suffix (International System of Unit) baserat på deras storhet. Denna token passar perfekt när ett enskilt fält sträcker sig över flera storheter (som tusen och miljoner), vilket säkerställer att alla värden visas tydligt i ett läsbart format och undanröjer behovet av en enhetlig enhet för kolumnen. Medan visningsenheter (som tusen, miljoner eller miljarder) använder en enda fast enhet för alla värden i ett fält, så använder `[scale]`\-token dynamisk skalning för individuella värden. - **Visningsenheter**: bäst för att få enhetliga enheter för alla tal. - **`[scale]`\-token**: bäst för adaptiv formatering på värdenivå inom ett enskilt fält. #### Så här fungerar `[scale]`\-token När du använder en `[scale]`\-token på ett anpassat format utlöses följande process: - Tableau utvärderar varje datapunkt individuellt. - Värdena divideras med potenser med 1 000 som bas efter behov. - Utdata får ett matchande SI-suffix. #### Exempel på formatering av skalade värden Med 0.0`[scale]`: - 12 återges som 12.0 - 1,000 återges som 1.0k - 1,500,000 återges som 1.5M - 2,300,000,000 återges som 2.3G - 0.004 återges som 4.0m #### Använd `[scale]` i en anpassad värdesträng 1. Högerklicka (kontrollklicka på macOS) på målnumret i vyn och välj Formatera. 2. Navigera till rutan Formatera, öppna listrutemenyn Nummer och välj Anpassat. 3. Infoga `[scale]`\-token i rutan Formatera (till exempel `0.0[scale]`). #### Viktiga kommentarer om suffix och enheter - `[scale]` använder standardiserade SI-prefix, inklusive `k`, `M`, `G` och `T` för större enheter samt `m`, `µ` och `n` för mindre enheter. - SI-enhetsprefix skiljer sig från standardetiketter för visningsenheter.Till exempel så visas 1 000 000 000 med `G` (giga) i stället för `B` (miljarder). - `[scale]`\-token skrivs direkt i textsträngen för anpassad nummerformatering. ### Definiera ett anpassat nummerformat Så här använder du ett anpassat nummerformat i din visualisering: 1. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på ett nummer i vyn och välj Format. 2. I rutan Format klickar du på listrutemenyn Nummer och väljer Anpassat. 3. I fältet Format definierar du dina formateringspreferenser med följande syntax: `Positive number format;Negative number format;Zero values`. Tänk på följande när du definierar din nummerformatskod: - Du kan specificera formateringen för upp till tre typer av nummer i följande ordning: positiva nummer, negativa nummer och nollor. - Varje nummertyp måste separeras med ett semikolon (;). - Om du endast anger en nummertyp används formatet för den typen för alla nummer. - Om du anger två nummertyper tillämpas formatet för den första typen på positiva nummer och nollor, medan formatet för den andra typen tillämpas på negativa nummer. - Om du hoppar över typer i din nummerformatskod måste du inkludera ett semikolon (;) för var och en av typerna som saknas. #### Exempel på anpassade nummerformat Se följande tabell för exempel på vanliga anpassade nummerformatskoder som du kan använda i din visualisering. Syntaxen har tre delar: `;;` separerade med semikolon.
ANVÄNDNINGSFALL

NUMMERKODSYNTAX

EXEMPELUTDATA
Visa endast positiva värden

#,##; ;

(observera blanksteget efter andra och tredje semikolonet)

Positiva värden: 1,234
Negativa värden: (endast blanksteget visas)
Nollvärden: (endast blanksteget visas)
Visa endast negativa värden;-#,##;Positiva värden: (ingenting visas)
Negativa värden: -1,234
Nollvärden: (ingenting visas)
Visa endast nollvärden;;0;Positiva värden: (ingenting visas)
Negativa värden: (ingenting visas)
Nollvärden: 0
Dölj nollvärden#,###;-#,###;;Positiva värden: 1,234
Negativa värden: -1,234
Nollvärden: (ingenting visas)
Visa negativa värden inom parentes#,###;(#,###);;Positiva värden: 1,234
Negativa värden: (1,234)
Nollvärden: (ingenting visas)
Lägg till ett teckenprefix till ett värde$#,###.##;-$#,###.##;$0;Positiva värden: $1,234.56
Negativa värden: -$1,234.56
Nollvärden: $0
Lägg till ett teckensuffix till ett värde#%;-#%;0%;Positiva värden: 12%
Negativa värden: -34%
Nollvärden: 0%
Lägg till textdeskriptorer"$"#,#" överskott ";"$"-##" brist "; "$"0;Positiva värden: $1,234 överskott
Negativa värden: $-1,234 underskott
Nollvärden: $0
Det finns flera sätt att anpassa ditt nummerformat för att passa dina behov.Mer vägledning och exempel på koder finns i [Överse riktlinjer för anpassning av talformat](https://support.microsoft.com/sv-se/office/review-guidelines-for-customizing-a-number-format-c0a1d1fa-d3f4-4018-96b7-9c9354dd99f5) i Microsofts kunskapsbas. **Obs!** Det finns små avvikelser mellan alternativen som beskrivs av Microsoft och dem som finns tillgängliga i Tableau.Till exempel är anpassade nummerformat som justerar text inom kolumner inte relevanta i Tableau.Dessutom är anpassade nummerformat för att färgkoda text inte tillämpliga eftersom du kan tillämpa färg på text med kortet Markeringar.(Mer information om tillämpning av färg finns i [Kontrollera utseendet på markeringar i vyn](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm).)Se till att endast använda anpassade nummerformat som är tillämpliga i Tableau. #### Inkludera specialtecken i ett anpassat nummerformat En av fördelarna med anpassad nummerformatering är möjligheten att inkludera specialtecken eller symboler.Symboler kan göra det lättare att snabbt förstå jämförelser mellan mätvärden och beräkningar i din visualisering. Låt oss till exempel säga att du vill visa en månad-till-månad-jämförelse av vinster för tre av ditt företags mest sålda produkter.Istället för att använda standardetiketten för att visa att vinsten för dessa produkter ändrades med +5 %, -2 % och 0 % från förra månaden, kan du ställa in det anpassade nummerformatet så här för att visa ändringarna som ▲5%,▼2% och ►0. ![Anpassat nummerformat definierat med specialtecken](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CustomNumberFormatCode.png) ### Ange standardnummerformat för ett fält. Högerklicka (Control+klick på Mac) på fältet i rutan Data och välj Standardegenskaper \> Talformat. I den efterföljande dialogrutan anger du ett talformat som ska användas när fältet läggs till i vyn.Standardformatet för tal sparas med arbetsboken.Det exporteras också när du exporterar anslutningsinformationen. **Obs!** Formateringsnummer som används i rutan Format åsidosätter alla nummerformateringar som används på andra ställen. ### Formatera ett mätvärde som valuta Vyn i följande bild visar vinst över tid.Observera att vinstsiffrorna på den vertikala axeln inte är formaterade som valuta. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/FormattingNumbersDates_InitialView.png) **Så här formaterar du siffrorna som valuta:** 1. Högerklicka på Vinst-axeln och välj **Format**. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/FormattingNumbersDates_FormatAxis.png) 2. På fliken Axel i rutan Format, under Skala, väljer du listrutemenyn **Siffror** och väljer sedan något av följande: **Valuta (standard)** för att lägga till ett dollartecken och två decimaler till siffrorna. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/FormattingNumbersDates_FormatCurrency.png) **Valuta (anpassad)** för att ange antalet decimaler, hur negativa värden ska visas, enheterna, om ett prefix eller suffix ska inkluderas samt om ett skiljetecken ska inkluderas. ### Använd språk för att ange nummerformat Som standard använder Tableau datorns plats- och språkinställningar för att formatera siffror.Du kan emellertid uttryckligen ställa in en annan plats i rutan **Format**. Följande steg visar hur du ställer in schweizisk tysk valuta med samma vy som i föregående avsnitt. 1. Högerklicka på Vinst-axeln och välj **Format**. 2. På fliken Axel, under Skala, markerar du listrutemenyn **Siffror** och väljer sedan **Valuta (standard)**. 3. I listrutemenyn **Språkzon** visas objekt i ett **språkformat (land)**.I det här exemplet väljer du **Tyska (Schweiz)**.Vyn uppdateras för att visa försäljningssiffrorna i schweiziska franc, formaterade för det tyska språket. **Tips:** Du kan ändra standardvalutainställningen så att varje gång du drar mätvärdet Vinst till en vy används de inställningar du vill ha.I rutan Data högerklickar du på **Vinst** (eller annat penningmätvärde) och väljer sedan **Standardegenskaper** > **Talformat**.Formatera sedan fältet enligt ovan. ### Formatera nullvärden Om ett mätvärde innehåller null-värden ritas de vanligtvis ut som noll i en vy.Ibland ändras då emellertid vyn, och det vore bättre att helt enkelt undertrycka nullvärden helt och hållet.Du kan formatera varje mätvärde för att hantera nullvärden på ett unikt sätt. **Så här formaterar du nullvärden för ett specifikt fält:** 1. Högerklicka på fältet i vyn som har nullvärdet (kontroll-klicka på Mac) och välj Format. 2. Gå till fliken **Ruta**. 3. I området Specialvärden anger du om du vill visa nullvärdet med hjälp av en indikator i vyns nedre högra hörn, rita upp det med ett standardvärde (t.ex. noll för nummerfält), dölja värdet men koppla ihop linjen, eller dölja och bryta linjen för att indikera att ett nullvärde finns. ![En formateringsruta med alternativ för hur man visar null-värden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/nullvalues3.png) 4. Om du anger text i fältet **Text** visas den i vyn för ett nullvärde när markeringsetiketter är aktiverade.Se [Visa, dölj och formatera markeringsetiketter](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/annotations_marklabels_showhideworksheet.htm#show-and-hide-individual-mark-labels) . **Obs!** Området Specialvärden är inte tillgängligt för dimensioner eller diskreta mätvärden. ## För Tableau Server eller Tableau Cloud ### Ange ett nummerformat När du skriver en vy på webben kan du ange talformatet för ett fält som används i vyn. 1. I redigeringsläget för webben högerklickar du på ett mätvärde i vyn och väljer **Formatnummer**. ![En snabbmeny för mätvärde med alternativ för att formatera siffror.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_numbers_web1.png) 2. Välj ett talformat i dialogrutan som visas. Vissa format ger ytterligare inställningar.Om du till exempel väljer Valuta kan du också ange antalet decimaler och enheter samt om du vill inkludera skiljetecken, till exempel kommatecken. I det här exemplet formateras försäljning som en valuta med noll decimaler och i enheter om tusen (k).Försäljningsnummer i vyn uppdateras med dessa inställningar.Etiketter och verktygstips uppdateras också. ![En listrutemeny med alternativ för att formatera nummer som automatiska, standardnummer, anpassade nummer, standardvaluta, anpassad valuta, procent, vetenskapliga eller anpassade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_numbers_web2.png) Här är de nummerformat och relaterade alternativ som är tillgängliga i Tableau.
NUMMERFORMATFORMATALTERNATIV
Automatiskt: Formatet väljs automatiskt baserat på antingen det format som har angetts av datakällan eller på de data som inkluderas i fältet.Inget.
Nummer (anpassat): Formatet anpassas efter ditt val.

Decimaler: antalet decimaler som ska visas.

Enheter: numret visas i de angivna enheterna.Om numret till exempel är 20 000 och enheterna är tusental, visas numret som 20K.

Inkludera avgränsare: om numret ska visa avgränsare vid varje tusental (exempel: 100 000 eller 100000).

Valuta (anpassad): Format och valutasymbol anpassas efter till val.

Decimaler: antalet decimaler som ska visas.

Enheter: numret visas i de angivna enheterna.Om numret till exempel är 20 000 och enheterna är tusental, visas numret som 20K.

Inkludera avgränsare: om numret ska visa avgränsare vid varje tusental (exempel: 100 000 eller 100000).

Procent (anpassad): siffror visas i procent med procentsymbolen.Värdet 1 tolkas som 100 % och 0 som 0 %Decimaler: antalet decimaler som ska visas.
Vetenskaplig (anpassad): siffror visas i vetenskaplig notation.Decimaler: antalet decimaler som ska visas.
[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Formatera på arbetsbladsnivå Du kan formatera inställningar för teckensnitt, justering, skuggning, kanter, linjer och verktygstips på arbetsboksnivå. Du kanske till exempel vill ta bort alla kanter i en texttabell eller lägga till skuggning i varannan kolumn i en vy. När du gör formateringsändringar på den här nivån tillämpas de endast på den vy du arbetar på. Mer information om hur du gör ändringar som tillämpas på alla vyer i arbetsboken finns i [Formatera på arbetsboksnivå](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_workbook.htm). ## Öppna formateringsinställningar för arbetsblad från Tableau Desktop Formaterar du dina arbetsblad på webben? Se [Öppna formateringsinställningar för arbetsblad från Tableau Cloud](#Access2) 1. Visa ett kalkylblad eller en instrumentpanel. 2. I menyn Format väljer du den del av vyn som du vill formatera, till exempel Teckensnitt, Ramareller Filter. ### Formatera teckensnitt För en vy kan du ange teckensnitt, stil, storlek och färg för antingen rutans text eller sidhuvudets text, eller båda. I vyn nedan är sidhuvudet inställt på att använda teckensnittet Tableau Bold. ![Dialogrutan Formatera teckensnitt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/wksht_5.png) Om du har totaler eller totalsummor i vyn kan du ange särskilda teckensnittsinställningar för att få dessa värden att sticka ut från resten av data. Det här är särskilt användbart när du arbetar med en texttabell. I vyn nedan visas en texttabell där totalsummorna är formaterade att vara mörkröda. ![Teckensnittsformateringsalternativ för totalsummor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/wksht_6.png) ### Formatera textjustering Tableau använder bästa praxis för visualiseringar för att fastställa hur text visualiseras i en vy, men det går även att anpassa texten. Du kan till exempel ändra riktning på sidhuvudstexten så att den är horisontell (normal) istället för vertikal (upp). Obs! Tableau följer regionala normer när det gäller början och slutet av radbrytningar. ![Formatera textjustering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_alignment2.gif) Klicka på bilden för att spela upp igen. För varje textområde kan du specificera följande justeringsalternativ: **Vågrät justering** – bestämmer om texten ska justeras till vänster, höger eller i mitten. **Lodrät justering** – bestämmer om texten ska justeras till toppen, mitten eller botten. **Riktning** - Roterar texten så att den körs horisontellt (normalt), uppifrån och ned (uppåt) eller nedifrån och upp (nedåt). **Wrap** – Kontrollerar om långa rubriker bryts till nästa rad eller förkortas, men kontrollerar inte textmärken. Obs! Om celler inte är stora nog att visa mer än en textrad, gör radbrytning ingen synlig skillnad. Om detta inträffar kan du hovra över cellen tills en dubbelriktad pil dyker upp. Då klickar du och drar nedåt för att expandera cellstorleken. ### Formatera skuggning Skuggningsinställningar styr bakgrundsfärgen på rutan och rubrikerna för totaler, totalsummor, samt för kalkylbladsområden utanför dessa områden. Du kan också använda skuggning för att lägga till _märkning_, växlande färg från rad till rad eller kolumn till kolumn. Märkning är användbart för texttabeller eftersom den alternerande skuggningen hjälper ögat att skilja mellan raderna eller kolumnerna. ![En tabell med skuggformatering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_shading.gif) Klicka på bilden för att spela upp igen. För rad- och kolumnmärkning kan du använda följande alternativ: **Ruta och sidhuvud** – färgen som märkningen använder. **Märkningsstorlek –** tjockleken på märkningen. **Nivå** – om du har kapslade tabeller med flera fält på raderna och kolumnhyllorna kan märkning läggas till på en viss nivå med det här alternativet. ### Formatera kantlinjer Kantlinjer är de linjer som omger tabellen, rutan, cellerna och sidhuvudena i en vy. Du kan ange kantlinjestil, bredd och färg för cell-, rut- och sidhuvudområdena. Dessutom kan du formatera rad- och kolumnavdelarna. I den här vyn formateras exempelvis radavdelarens kanter så att de får en orange färg: ![Formateringsalternativ för radavdelare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_borders.png) Rad- och kolumnavdelare används för att visuellt bryta upp en vy och används oftast i inkapslade texttabeller. Du kan ändra stil, bredd, färg och nivå för de kanter som delar varje rad eller varje kolumn med hjälp av rullgardinsmenyerna för rad- och kolumnavdelare. Nivån hänvisar till den sidhuvudnivå som du vill dela upp med. ### Formatera rader Du kan styra utseendet på de linjer som ingår i vyn, till exempel rutnätslinjer och nollrader, samt linjer som hjälper dig att inspektera data, till exempel trendlinjer, referenslinjer och lodlinjer. Du kan till exempel ställa in trendlinjer för att använda en röd färg och en ökad tjocklek: ![Trendlinjer är formaterade i rött med en ökad tjocklek.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/wksht_21.png) ### Formatera framhävningar Framhävningen på arbetsbladet kan formateras så att du använder ett annat teckensnitt, stil, färg, bakgrundsfärg, teckenstorlek och kantlinje. Formatering av framhävningar gör att det är enklare att integrera dem i instrumentpanel eller arbetsbladsstil. Du kan också redigera titeln som visas på varje framhävning som visas i vyn. Mer information om hur du använder framhävningar finns i [Framhäva datapunkter i sammanhanget](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_highlight_highlighter.htm). ### Formatera ett filterkort Filterkort innehåller kontroller som låter användare interagera med din vy. Du kan ändra filterkort för att använda anpassad formatering. Exempelvis formateras brödtexten i filtren nedan för att använda teckensnittet Tableau Bold, i aqua. ![Ett formaterat filterkort.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_quickfilters1.png) **Obs!** För filter och parametrar visas titelformatering endast på instrumentpaneler eller i vyer som publiceras på webben. ### Formatera ett parameterkontrollkort Parameterkontroller liknar filterkort eftersom de innehåller kontroller som låter användare ändra vyn. Om du skapar en parameterkontroll kan du anpassa hur den ser ut. I vyn nedan formateras t.ex. parametern Försäljningsintervall så att försäljningsbeloppet visas i orange. ![Ett formaterat parameterkort.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_parameters1.png) ### Kopiera och klistra in arbetsbladsformatering (endast Tableau Desktop) När du har formaterat ett kalkylblad kan du kopiera dess formateringsinställningar och klistra in dem i andra arbetsblad. Inställningarna som du kan kopiera är allt du kan ställa in i rutan Format, med undantag för referenslinjer och kommentarer. Justeringar som manuell dimensionering och zoomnivå kopieras inte. 1. Markera det arbetsblad från vilket du vill kopiera formateringen. 2. Högerklicka (kontrollklicka på Mac) på fliken arbetsblad och välj Kopiera formatering. 3. Markera det kalkylblad som du vill klistra in formateringen i. 4. Högerklicka (kontrollklicka på Mac) på fliken arbetsblad och välj Klistra in formatering. ## Öppna formateringsinställningar för arbetsblad från Tableau Cloud Formaterar du dina arbetsblad på Tableau Desktop? Se [Öppna formateringsinställningar för arbetsblad från Tableau Desktop](#Access). 1. Visa ett arbetsblad. 2. Från verktygsfältet klickar du på Formatera > Arbetsblad och Avdelare. ### Formatera teckensnitt I en vy kan du ange teckensnitt, stil, storlek och färg för kalkylbladet, rutan, rubriken (kolumner och rader tillsammans eller var för sig) och titeln. I det här exemplet är rutan inställd på att använda Tableau Bold, radrubriken är inställd på Tableau Medium, kolumnrubriken är inställd på Tableau Regular och titeln är inställd på Tableau Light. ![Alternativ för teckensnittsformatering av arbetsbladsrubriker.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_web_worksheet_font.png) ### Rotera etiketter Tableau använder bästa tillämpning av visualisering för att fastställa hur etikettext visualiseras i en vy, men det går även att anpassa textjusteringen. Du kan till exempel ändra riktning på etikettexten så att den är horisontell (vänster till höger) istället för vertikal (upp och ner). Om du vill rotera etiketter högerklickar du (kontroll-klicka på Mac) på en etikett och väljer Rotera etiketter. ![Rotera etiketten på ett arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_web_worksheet.gif) Obs! Tableau följer regionala normer när det gäller början och slutet av radbrytningar. ### Formatera skuggning Skuggningsinställningar styr bakgrundsfärgen för arbetsbladet, rutan och rubrikerna. ![Formateringsalternativ för ett arbetsblads bakgrundsfärg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_web_worksheet_shading.png) För att komma åt dessa inställningar går du till Formatera \> Arbetsblad \> Skuggning. Du kan även lägga till märkning och växla mellan färger från rad till rad eller kolumn till kolumn. Märkning är användbart för texttabeller eftersom den alternerande skuggningen hjälper ögat att skilja mellan raderna eller kolumnerna. ![En tabell med skuggformatering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_shading.gif) Klicka på bilden för att spela upp igen. För rad- och kolumnmärkning kan du använda följande alternativ: **Ruta och sidhuvud** – färgen som märkningen använder. **Märkningsstorlek** – tjockleken på märkningen. **Nivå** – om du har kapslade tabeller med flera fält på raderna och kolumnhyllorna kan märkning läggas till på en viss nivå med det här alternativet. ### Formatera rader Du kan styra utseendet på linjerna som ingår i vyn, till exempel rutnätslinjer och nollrader. Du kan aktivera eller inaktivera linjerna och formatera linjetypen (till exempel heldragen, prickad eller streckad) och linjens tjocklek. Du kan också formatera färgen och opaciteten för linjerna. Du kan till exempel aktivera rutnätslinjer för att ge kvantitativa ledtrådar till läsaren. I det här exemplet har grå prickade rutnätslinjer lagts till i visualiseringen. ![Formateringsalternativ för radtyper.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_web_worksheet_lines.png) Du kan också formatera trendlinjer, referenslinjer och referensband på webben. Du kommer åt dessa formateringsinställningar genom att klicka på verktygstipset på linjen, eller genom att klicka på linjen när formateringsrutan är öppen. I det här exemplet har trendlinjen formaterats till att vara en heldragen grön linje. ![Formateringsalternativ för trendlinjer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_web_worksheet_trendline.png) ### Formatera interaktiva kontroller Du kan formatera alla dina interaktiva kontroller, inklusive förklaringar, filter, framhävningar och parametrar samtidigt genom att använda avsnittet Interaktiva kontroller i arbetsbladets formateringsruta. För att komma åt dessa inställningar går du till Formatera \> Arbetsblad \> Interaktiva kontroller. Om du vill att dessa kontroller ska ha konsekvent formatering, kommer formatering på den här nivån att spara tid. Alternativt kan du formatera varje interaktiv kontroll individuellt. #### Formatera förklaringar Om du har en förklaring på arbetsbladet kan du anpassa hur den ser ut. I det här exemplet är förklaringen _Försäljning ovanför budget_ formaterad så att titeln är i fetstil och bakgrunden är ljusgrå. ![Formateringsalternativ för förklaringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_web_worksheet_legends.png) Du kommer åt förklaringsformateringen genom att antingen gå till Formatera \> Förklaringar eller genom att klicka på menyn på förklaringen och välja Formatera förklaringar. Du kan också redigera färgerna för vart och ett av objekten i förklaringen, redigera titeln eller välja att dölja titeln eller förklaringen via den här menyn. ![En snabbmeny med alternativet Formatera förklaringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_web_worksheet_legendmenu.png) #### Formatera filter Filterkort innehåller kontroller som låter användare interagera med din vy. Du kan ändra filterkort för att använda anpassad formatering. Till exempel är brödtexten i det filter som visas inställd på Tableau Medium, titeltexten på Tableau Semibold, bakgrunden på grön med 50 % opacitet, och en svart kantlinje har lagts till. ![Formateringsalternativ för filter och uppsättningar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_web_worksheet_filters.png) Du kommer åt formateringen av filter och uppsättningar genom att antingen gå till Formatera > Filter och uppsättningar eller genom att klicka på menyn på kortet Filter och välja Formatera filter och uppsättningar. #### Formatera framhävningar Framhävningsverktyget på arbetsbladet kan formateras så att du kan anpassa teckensnitt, bakgrundsfärg och kantlinje. Formatering av framhävningar gör att det är enklare att integrera dem i instrumentpanel eller arbetsbladsstil. Du kan också redigera titeln som visas på varje framhävning som visas i vyn. ![Formateringsalternativ för framhävningsverktyg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_web_worksheet_highlighters.png) Du kommer åt formateringen av framhävningsverktyget genom att antingen gå till Formatera \> Framhävningsverktyg eller genom att klicka på menyn på kortet Framhävningsverktyg och välja Formatera framhävningsverktyg. Mer information om hur du använder framhävningsverktyg finns i [Framhäva datapunkter i sammanhanget](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_highlight_highlighter.htm). #### Formatera parametrar Parameterkontroller liknar filterkort eftersom de innehåller kontroller som låter användare ändra vyn. Om du skapar en parameterkontroll kan du anpassa hur den ser ut. I vyn nedan formateras t.ex. parametern Ny verksamhetstillväxt så att tillväxttexten visas i orange. ![Formateringsalternativ för parametrar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_web_worksheet_parameters.png) Du kommer åt parameterformateringen genom att antingen gå till Formatera > Parametrar eller genom att klicka på menyn på parameterkortet och välja Formatera parametrar. ### Formatera kantlinjer och avdelare Kantlinjer är de linjer som omger tabellen, rutan och rubrikerna i en vy. Du kan ange kantlinjens stil, bredd och färg för rut- och rubrikområdena. Dessutom kan du formatera rad- och kolumnavdelarna. I den här vyn formateras exempelvis radavdelarens kantlinjer så att de får en blå färg. ![Formateringsalternativ för radavdelare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_web_worksheet_borders.png) Rad- och kolumnavdelare används för att visuellt bryta upp en vy och används oftast i inkapslade texttabeller. Du kan ändra stil, bredd, färg och nivå för de kanter som delar varje rad eller varje kolumn med hjälp av rullgardinsmenyerna för rad- och kolumnavdelare. Som standard formateras panel- och rubrikavdelare samtidigt för att spara tid. Om du vill att rutan och rubrikerna ska ha olika formatering klickar du på länkikonen för att ta bort länken till formateringen och formaterar varje medlem separat. Du kan också slå på eller av formateringsinställningarna för rad- och kolumnavdelare för att dölja stilalternativ som du inte vill använda. I det här exemplet är formateringen av radavdelare avstängd och rutan Kolumnavdelare och formateringen av rubriker är bortkopplade. ![Formateringsalternativ för radavdelare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_web_worksheet_dividersunlinked.png) #### Inställningar för nivå på rad- och kolumnavdelare Nivån hänvisar till den sidhuvudnivå som du vill dela upp med. Om du till exempel har två fält i din mätvärdeskolumn, som kategori och underkategori, kan du välja att ha radavdelare endast efter kategori (nivå 1) eller efter kategori och underkategori (nivå 2). I det här exemplet är radavdelaren inställd på nivå 1. ![Formateringsalternativ för radavdelare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_web_worksheet_dividerlevel1.png) I det här exemplet är radavdelaren inställd på nivå 2. ![Formateringsalternativ för radavdelare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_web_worksheet_dividerlevel2.png) ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Formatera på arbetsboksnivå Du kan snabbt ändra hur teckensnitt, titlar och rader ser ut i varje vy i en arbetsbok genom att ange formatinställningar på arbetsboksnivå istället för på arbetsbladsnivå. Du kan exempelvis använda ett specifikt teckensnitt, storlek och färg så att alla vyer följer ditt företags varumärke. Du kanske också vill ta bort rutnätslinjer från vyerna, eller göra dem mer synliga genom att öka deras pixelstorlek eller färg. Du kan också ändra temat som används i din arbetsbok. Teman styr objekt som standardteckensnitt, färger och radtjocklek. När du skapar en ny arbetsbok, använder den automatiskt standardtemat, som använder bästa praxis för visualiseringar. ## Ändra rader i din arbetsbok Du kan ändra alla typer av rader för alla vyer i din arbetsbok, eller så kan du välja att bara ändra vissa typer av linjer, till exempel trendlinjer. Du kan också stänga av vissa typer av linjer, inklusive rutnätslinjer. När du gör ändringar i arbetsbokens radinställningar visas en grå punkt bredvid inställningen i rutan Format Arbetsbok. Du kan snabbt växla tillbaka till standardinställningarna med hjälp av knappen Återställ till standard. I Tableau är linjens opacitet kopplad till linjens färg. Om du ställer in en linjes opacitet på arbetsboksnivå, kommer alla arbetsblad i arbetsboken också att få arbetsbokens färginställning för den raden. Om du behöver ändra linjens opacitet och behålla olika färginställningar för en linjetyp, ändra opacitet på arbetsbladsnivå istället för på arbetsboksnivå. 1. Välj Arbetsbok på menyn Format. 2. Rutan Format Arbetsbok ersätter rutan Data till vänster och tillhandahåller en serie listrutor där du kan ändra alla radinställningar i en arbetsbok. ![Formateringsalternativen för linjer i dialogrutan Formatera arbetsbok.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/workbook_lines.png) För att bekräfta att din ändring har tillämpats på alla vyer i arbetsboken kan du använda miniatyrbilder. Högerklicka på en miniatyrbild och välj Uppdatera alla miniatyrbilder. ## Ändra teckensnitt i din arbetsbok Du kan ändra alla teckensnitt i din arbetsbok eller så kan du ändra teckensnitt för vissa specifika områden, till exempel bara arbetsbladstitlar. 1. Välj Arbetsbok på menyn Format. 2. Rutan Format Arbetsbok ersätter rutan Data till vänster och tillhandahåller en serie listrutor där du kan ändra alla teckensnittsinställningar i en arbetsbok, samt teckensnittsinställningar för titlar på arbetsblad, berättelser och instrumentpaneler. Obs!Om du redigerar din arbetsbok online visas rutan Format Arbetsbok till höger. ![Dialogrutan Formatera arbetsbok.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/wksht_7.png) Om du har gjort teckensnittsändringar på arbetsbladsnivå, till exempel på ett filterkort eller en arbetsbladstitel, kommer ändring av teckensnittet på arbetsboksnivå att skriva över dessa ändringar. ## Uppgradera eller ändra ditt arbetsbokstema (endast Tableau Desktop) Om din arbetsbok är inställd på ett annat tema än Standard, kommer det temat att behållas när du uppgraderar från en version av Tableau till en annan, men du kan enkelt ändra temat till Standard. På motsvarande sätt kan du byta arbetsbokens tema från Standard till ett annat, tidigare tema. Om du uppgraderade från version 9.3 till version 10.x och ditt tema var inställt på Standard i version 9.3, kommer det att ställas in på Föregående i version 10.x. När du har bytt till standardtemat, kontrollera din arbetsbok för att bekräfta att objekten har rätt storlek. Du kan behöva göra några manuella justeringar. 1. På menyn Format väljer du Arbetsbokstema. 2. Välj ett tema. ![Ett alternativ att använda standardtemat för arbetsboken.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_workbook3.png) Varje tema är associerad med en annan version av Tableau Desktop.
Det här arbetsbokstemat ...Är associerad med dessa Tableau-versioner...
SmidigVersion 10.x och nyare
StilrenVersioner 8.0.x – 9.3.x
ModernVersioner 3.5 – 7.0.x
KlassisktVersioner 1.0 – 3.2
## Återställer en arbetsbok till dess standardinställningar När du gör ändringar i din arbetsboks teckensnittsinställningar visas en grå punkt bredvid inställningen i rutan Format Arbetsbok. Du kan snabbt växla tillbaka till standardinställningarna med hjälp av knappen Återställ till standard. 1. Välj Arbetsbok på menyn Format. 2. Klicka på Återställ till standardvärdeni rutan Format Arbetsbok. ![Dialogrutan Formatera arbetsbok med Arbetsbladstitlar inställt på Verdana 15 punkter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_reset_defaults.png) ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Formatera text Att välja rätt teckensnitt kan göra en bra visualisering ännu bättre. Oavsett om du väljer att ändra teckenstorlek, position, färg eller riktning, erbjuder Tableau ett brett utbud av anpassningsalternativ för din text. När du gör formateringsändringar på den här nivån tillämpas de endast på den vy du arbetar på. Mer information om hur du gör ändringar som tillämpas på alla vyer i arbetsboken finns i [Formatera på arbetsboksnivå](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_workbook.htm). För att komma till formateringsinställningarna på arbetsbladsnivå väljer du menyn Format och sedan den del av vyn som du vill formatera, till exempel Teckensnitt eller Kantlinje. > [!TIP] > > **Tips**: Det här innehållet gäller endast formatering av text. Om du behöver ändra textinnehållet, se [Strängfunktioner](https://help.tableau.com//current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_string.htm "En länk till Strängfunktioner i Tableau-hjälpen"). ## Formatera teckensnitt Om du arbetar i Tableau Server eller Tableau Cloud väljer du Format och sedan det element du vill formatera från menyn. Du kan välja att formatera individuell titel, bildtext, förklaringar, filter och uppsättningar, framhävningsverktyg och parametrar. Du kan också rensa arbetsbladsformatering i menyn Format. Om du arbetar i Tableau Desktop väljer du Format > Teckensnitt. Kontrollrutan Formatera teckensnitt öppnas. Med den här kontrollrutan kan du anpassa texten i vyn. Arbetsblad Om du ändrar teckensnittet på arbetsbladsnivå tillämpas de ändringar som du gör i alla textfält i vyn utom i fälten Rubrik och Verktygstips. Obs!Tableau behandlar formatering av arbetsblad som en ny standardparameter, och alla ändringar som görs i andra fält (som titel, ruta eller rubrik) kommer att skriva över arbetsbladets formatering. ![Formatera teckensnitt för ett arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_fonts_worksheet.gif) Ruta Om du ändrar teckensnittet här påverkas rutvyn, där Tableau visar resultaten av dina visualiseringar. ![Formatera teckensnitt för en ruta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_fonts_pane-.gif) Rubrik Välj det här alternativet för att ändra teckensnittet för rubrikerna i vyn. Rubrikerna visar de dimensioner som används i visualiseringen. ![Formatera teckensnitt för en rubrik.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_fonts_header.gif) Verktygstips Om du ändrar teckensnitt här tillämpas ändringarna på all text i verktygstipset, fältet som visas när en användare för muspekaren över en markör i vyn. Gå till [Formatera text](#Format_tooltips) om du vill ha mer kontroll över fälten i verktygstipset. ![Formatera teckensnitt för ett verktygstips.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_fonts_tooltip.gif) Titel Välj det här formateringsalternativet om du snabbt vill ändra titlens utseende. Mer information finns i [Formatera text](#Format_titles,_captions,_and_legend_titles) ![Formatera teckensnitt för en titel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_fonts_title.gif) Rutan Totalsumma Om du ändrar teckensnittet för totalsummor på rutnivå ändras både delsummor och totalsummor. Information om hur du konfigurerar totalbelopp finns i [Visa totalsummor i en visualisering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_totals_grandtotal_turnon.htm). ![Formatera teckensnitt för rutan Totalsumma.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_fonts_Total_pane.gif) Rubriken Totalsumma Om du ändrar teckensnittet för totalsummorna i rubriken ändras utseendet på etiketterna Totalsumma och Slutsumma i vyn. ![Formatera teckensnitt för rubriken Totalsumma.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_fonts_total_header.gif) Rutan Slutsumma Välj det här alternativet för att ändra teckensnittet för totalresultatet i vyn. ![Formatera teckensnitt för rutan Slutsumma.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_fonts_grandtotal_pane.gif) Rubriken Slutsumma Välj det här alternativet för att ändra teckensnittet för etiketten Slutsumma i vyn. ![Formatera teckensnitt för rubriken Slutsumma.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_fonts_grandtotal_header.gif) Formatering av text i rader och kolumner Om du har dimensioner på både rad- och kolumnhyllorna kan du formatera teckensnitten oberoende av varandra via flikarna Rader och Kolumner i rutan Formatering. ![En dialogruta för teckensnittsformatering med alternativ för att formatera rad- och kolumnteckensnitt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_fonts_rows_columns.png) Alternativen för att formatera teckensnitt är begränsade till valen Rubrik, Totalsumma och Slutsumma. ## Formatera textjustering Tableau använder bästa tillämpning av visualisering för att fastställa hur text visualiseras i en vy, men det går även att anpassa textjusteringen. Du kan till exempel ändra riktning på rubriktexten så att den är horisontell (standard) istället för vertikal (uppåt). För att formatera textjusteringen väljer du Format \> Justering för att öppna textjusteringsrutan. ![Formatera textjustering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_alignment2.gif) För varje textområde kan du specificera följande justeringsalternativ: **Vågrät justering** – bestämmer om texten ska justeras till vänster, höger eller i mitten. **Lodrät justering** – bestämmer om texten ska justeras till toppen, mitten eller botten. **Riktning** – roterar texten så att den visas horisontellt (standard), uppifrån och ned (uppåt) eller nedifrån och upp (nedåt). **Radbrytning** – bestämmer om långa rubriker radbryts till nästa rad eller förkortas. Det styr inte textmärkena i visualiseringen. Obs! Om celler inte är stora nog att visa mer än en textrad, gör radbrytning ingen synlig skillnad. Om detta inträffar kan du hovra över cellen tills en dubbelriktad pil dyker upp. Då klickar du och drar nedåt för att expandera cellstorleken. Tableau följer regionala normer för att bestämma början och slutet av radbrytningar. ## Formatera verktygstips Verktygstips är information som visas när du håller muspekaren över en markering i vyn. Verktygstips innehåller också smidiga verktyg som gör det möjligt att snabbt filtrera eller ta bort ett val, välja markeringar som har samma värde eller visa underliggande data. Du kan redigera verktygstips så att de inkluderar både statisk och dynamisk text. Du kan även ändra vilka fält som inkluderas i det automatiska verktygstipset. **Redigera ett verktygstips:** 1. Välj Arbetsblad \> Verktygstips. Verktygstips är specifika för varje enskilt blad och kan formateras med hjälp av formateringsverktygen längst upp i dialogrutan Redigera verktygstips. Använd menyn Infoga längst upp i dialogrutan för att lägga till dynamisk text, som till exempel fältvärden, bladegenskaper och mycket mer. ![Dialogrutan Redigera verktygstips.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/richtext2.png) 2. Använd formateringsverktygen längst upp i dialogrutan Redigera verktygstips. 3. (Valfritt) Använd menyn Infoga längst upp i dialogrutan för att lägga till dynamisk text, som till exempel fältvärden, bladegenskaper och annat. Med alternativet Alla fält på menyn Infoga lägger du till alla fältnamn och värden som används i vyn. När du infogar parametern Alla fält uppdateras verktygstipset när du ändrar vyn. Du kan även använda alternativet Alla fält för att utesluta fält. 4. (Valfritt) Välj alternativet Inkludera kommandoknappar för att visa alternativ för filtrering och visning av data i verktygstipset. Om du till exempel inkluderar kommandoknappar läggs knapparna Behåll endast, Uteslutoch Visa data till längst ner i verktygstipset. Dessa kommandoknappar är tillgängliga både i Tableau Desktop och när vyn publiceras på webben eller visas på en mobil enhet. 5. (Valfritt) Markera kryssrutan Tillåt urval efter kategori för att välja markeringar i en vy som har samma värde genom att klicka på ett diskret fält i ett verktygstips. Mer information finns i [Verktygstips](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/view_parts.htm#Tooltips). ## Redigera arbetsbladstitlar, bildtexter och förklaringstitlar 1. Gör något av följande: - Dubbelklicka på det objekt du vill ändra i Tableau Server eller Tableau Cloud. - I Tableau Desktop högerklickar (ctrl-klickar på Mac) du på det objekt du vill ändra och väljer Redigera, till exempel Redigera titel. - På ett arbetsblad hovrar du över titeln, klickar på pilen till listrutan på höger sida och väljer Redigera titel eller Redigera bildtext från snabbmenyn. 2. Ändra texten och formatera teckensnitt, storlek, stil, färg och justering i dialogrutan Redigera. Använd menyn Infoga för att lägga till dynamisk text, t.ex. tabellegenskaper och fältvärden. Klicka på **OK**. ![Dialogrutan Redigera titel med ett redigerbart textfält för bladnamnet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/title3.png) Om du vill återställa titeln till standardinställningen klickar du på Återställ. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Formatera text och nummer Klicka på länkarna nedan om du vill veta mer om hur du formaterar specifika element. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Frågor om relationer, datamodellen och datakällor Det här är några av de frågor vi har hört rörande datamodellering och relationer i Tableau. Om du har en fråga som inte finns i listan kan du dela den med oss genom att klicka på den blåa ikonen **Lämna feedback** längst ner till höger på den här hjälpsidan (klicka på Ja eller Nej, lägg till din fråga i kommentarsfältet och klicka på Skicka). ## Relationer ### Är en relation bara ett annat namn för en koppling? Relationer är ett dynamiskt, flexibelt sätt att kombinera och analysera data från flera tabeller. En relation beskriver hur två oberoende logiska tabeller relaterar till varandra, men slår inte samman tabellerna ([Vad är en logisk tabell?](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_datamodel.htm)). När en relation skapas mellan tabeller förblir tabellerna separata (normaliserade) och bibehåller den inbyggda detaljnivån och domänerna. Du kan använda relationer för att skapa datamodeller för flera faktatabeller eller kombinera publicerade datakällor. Det går inte att ange en kopplingstyp för relationer. Med relationer skapas kopplingarna först i samband med analysen. Tableau väljer automatiskt vilka kopplingstyper som ska användas beroende på vilka fält som används i visualiseringen. Under analysen justerar Tableau kopplingstyperna på ett intelligent sätt och behåller den ursprungliga detaljnivån i dina data. Du kan se aggregeringar ned på fältnivå i en visualisering och slipper tänka på de underliggande kopplingarna. Relationer kan vara många-till-många-relationer med stöd för förfullständiga yttre kopplingar. Du behöver inte använda LOD-uttryck som till exempel FIXED för att deduplicera data i relaterade tabeller. Vi rekommenderar att du i första hand använder relationer för att kombinera data eftersom det gör det enklare att förbereda och analysera data på ett mer intuitivt sätt. Använd bara kopplingar när det är absolut nödvändigt. **Läs mer**: Relaterad information om hur du kombinerar data med hjälp av relationer finns i följande avsnitt och blogginlägg: - [Relatera data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/relate_tables.htm) - [Tableaus datamodell](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_datamodel.htm) - [Skillnaden mellan relationer och kopplingar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_relationships_learnmorepage.htm) - [Använda relationer för dataanalyser med flera tabeller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_multitable_normalized.htm) - [Var inte rädd för relationer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_dont_be_scared.htm) - [Relationer, del 1: Introduktion till den nya datamodelleringen i Tableau](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [Relationer, del 2: Tips och trick](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [Relationer, del 3: Köra frågor mot flera relaterade tabeller](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) Du kan också titta på videopoddar om relationer från [Action Analytics](https://action-analytics.com/library/), t.ex. [Why did Tableau Invent Relationships?](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/) Klicka på ”Video Podcast” (Videopodd) under [Library](https://action-analytics.com/library/) (Bibliotek) om du vill veta mer. ### Kan jag använda kopplingar mellan logiska tabeller? Du måste använda relationer mellan logiska tabeller. Du kan endast använda kopplingar mellan fysiska tabeller inom en logisk tabell. Dubbelklicka på en logisk tabell för att öppna den. Vi rekommenderar att du i första hand använder relationer för att kombinera data eftersom det gör det enklare att förbereda och analysera data på ett mer intuitivt sätt. Använd bara kopplingar när det är absolut nödvändigt, till exempel om du uttryckligen anger en viss kopplingstyp. ### Vart har kopplingarna tagit vägen? Kan jag ändå kombinera tabelldata med hjälp av kopplingar? Det går fortfarande att använda kopplingar för att kombinera dina data. Allt du behöver göra för att arbeta med kopplingar är att öppna en logisk tabell (dubbelklicka på en logisk tabell för att öppna den). Tabeller som du kopplar ihop slås samman till en enskild logisk tabell. [Vart har kopplingarna tagit vägen?](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_relationships_learnmorepage.htm#WhereAreJoins) ### Är relationer som kombinationer? När ska jag använda en kombination? Även om både relationer och kombinationer har stöd för analys på olika detaljnivåer, finns det viktiga skillnader. Du kan välja att använda kombinationer när de fält som används för att koppla ihop två tabeller är beroende av arbetsbladet. Kombinationer har endast stöd för vänster koppling, medan relationer har stöd för förfullständiga yttre kopplingar. Kombinationer kan anpassas för varje blad. [Relationer jämfört med kombinationer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/relate_tables.htm#Relation) ## Datakällor, datamodell och anslutningar ### Hur har datakällor förändrats? I Tableau-version 2020.1 och tidigare utgjorde tabeller som du kombinerade på sidan Datakälla med hjälp av kopplingar och föreningar datamodellen i en datakälla. Data slogs samman till en enskild platt tabell. Från och med Tableau 2020.2 har ett nytt logiskt lager lagts till i Tableaus datamodell. Med det logiska lagret och relationer får du fler alternativ när det gäller att få in de data du behöver i Tableau. Du kan nu skapa normaliserade datakällor med flera tabeller med olika detaljnivå. Relaterade tabeller slås inte samman, de förblir distinkta. Med relationer blir det både mer flexibelt och mer intuitivt att skapa och analysera data i flera tabeller. Du kan fortfarande skapa datakällor med bara en tabell i Tableau. Du kan skapa en logisk tabell med en kombination av kopplingar, föreningar, anpassad SQL osv. Analyser med en tabell i Tableau fungerar på samma sätt som förut. Analyser av en enskild logisk tabell som innehåller en blandning av dimensioner och mätvärden fungerar på samma sätt som i tidigare versioner än Tableau 2020.2. När du uppgraderar en arbetsbok eller datakälla till Tableau 2020.2 eller senare får du en enskild logisk tabell som representerar din datakälla från före 2020.2, och den fungerar precis som förut. ### Vad är logiska tabeller och fysiska tabeller? Från och med Tableau 2020.2 använder datakällor en datamodell som har två lager: ett logiskt lager där du kan relatera tabeller och ett fysiskt lager där tabeller kan kopplas ihop eller förenas. Tabeller som du drar till det logiska lagret använder relationer och kallas logiska tabeller. Varje logisk tabell kan innehålla en eller flera fysiska tabeller i det fysiska lagret. Mer information finns i [Tableaus datamodell](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_datamodel.htm). ### Kan det finnas relationer mellan tabeller från olika anslutningar? Ja. Du kan skapa en datakälla med relationer mellan tabeller från olika anslutningar. Mer information finns i [Kombinera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_plan.htm#Combine) i [Planera datakällan](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_plan.htm). ### Har alla anslutningstyper stöd för logiska tabeller och relationer? De flesta relationsanslutningstyperna stöds fullt ut. Kuber, SAP HANA (med OLAP-attribut), JSON och Google Analytics är begränsade till en enskild logisk tabell. Lagrade procedurer kan bara användas i en enskild logisk tabell. Stöds inte - Kubdatabaser stöder inte det nya logiska lagret. Anslutningen till en kub fungerar på samma sätt som före version 2020.2. - Lagrade procedurer: Stöder inte federation, relationer eller kopplingar. De är tillgängliga i en enskild logisk tabell och ger inte åtkomst till arbetsytan Koppla/förena (fysiskt lager). - Splunk: Stöder inte vänsterkopplingar (och därför inte relationer med logiska tabeller). - JSON: Stöder inte federation, anpassad SQL, kopplingar eller relationer (endast föreningar). - Datakällor som inte stöder LOD-beräkningar. Mer information finns i [Begränsningar för datakällor för LOD-uttryck (detaljnivå)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod_overview.htm#Data). Begränsat stöd - Salesforce- och WDC-standardanslutningar. Dessa visas som kopplade tabeller i en logisk tabell. Det går för tillfället endast att lägga till dessa till datakällor med en enskild logisk tabell. Standardanslutningar kan inte koppla till en befintlig tabell. - SAP HANA: Har inte stöd för relaterade logiska tabeller när anslutningen har OLAP-attributet inställt. - Att använda olikhetsoperatorer för att definiera en relation stöds inte i: - Google BigQuery - MapR - Salesforce ### Vilka typer av datamodeller stöds? Läs mer i [Tableaus datamodell](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_datamodel.htm) och [Datamodellscheman som stöds](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_datamodel.htm#ExamplesStarSnowflake) ### Finns det någon klassisk vy av sidan Datakälla som jag kan använda? Det fysiska lagret av arbetsytan på sidan Datakälla är i princip den ”klassiska vyn” av sidan Datakälla i tidigare versioner av Tableau. Standardvyn av arbetsytan Datakälla är det logiska lagret i Tableau 2020.2 och senare. Du måste dubbelklicka på en logisk tabell i arbetsytan på sidan Datakälla för att gå till det fysiska lagret av arbetsytan. ### Hur skapar jag en datakälla med en tabell? Dra en enskild tabell till arbetsytan (logiskt lager) på sidan Datakälla. På arbetsbladet använder du fälten från den tabellen i rutan Data för att utföra analysen. Du kan lägga till mer data i den enskilda, logiska tabellen genom att dubbelklicka på tabellen. När du gör det öppnas det fysiska lagret för arbetsytan på sidan Datakälla. Om du behöver använda kopplingar eller föreningar kan du dra de tabeller som du vill koppla eller förena till arbetsytan i det fysiska lagret. De fysiska tabellerna slås samman till en enskild logisk tabell. ![En datamodell med två kopplingar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_singletable_joins.gif) Det här exemplet visar tabellen Bok på arbetsytan Relationer (logiskt lager) för datakällan. Om du dubbelklickar på den logiska tabellen Bok öppnas arbetsytan Koppla/förena (fysiskt lager). Kopplingarna slår samman tabellerna Utmärkelser och Info med tabellen Bok. ### Har säkerhet på radnivå förändrats? Säkerhet på radnivå fungerar precis som förut. Mer information om säkerhet på radnivå finns i [Bästa praxis för säkerhet på radnivå](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/rls_bestpractices.htm) i Tableau Server-hjälpen. ### Hur använder jag anpassad SQL? Dubbelklicka på alternativet Ny anpassad SQL i den vänstra rutan på sidan Datakälla. Denna anpassade SQL finns i en enskild logisk tabell. ### Hur visar eller redigerar jag datamodellen på webben? Du kan visa och redigera datamodellen för en publicerad datakälla på webben. Mer information finns i [Redigera en publicerad datakälla](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/edit_datasources.htm). ### Kan jag använda en datakälla från Tableau Server eller Tableau Cloud (version 2020.2 och senare) i en tidigare version av Tableau Desktop (version 2020.1 och tidigare)? Om du försöker öppna en publicerad datakälla eller publicerad arbetsbok från Tableau Server eller Tableau Cloud 2020.2 och senare i en tidigare version av Tableau Desktop (version 2020.1 och tidigare) tas alla logiska tabeller som relaterade till rottabellen i datakällan bort. Endast rottabellen (den första tabell som läggs till datakällsmodellen) blir kvar. Om du försöker att använda en lokal datakälla i en tidigare version av Tableau: - Tableau visar en varning om att datakällan är från en nyare version av Tableau som inte är kompatibel med den tidigare versionen. - På sidan Datakälla blir endast rottabellen kvar i datakälla. - I rutan Data på ett Tableau Desktop\-arbetsblad visas fel (röda utropstecken) bredvid berörda fält som inte är del av rottabellen. Om du försöker att använda en publicerad datakälla i en tidigare version av Tableau: - Tableau visar en varning om att datakällan är från en nyare version av Tableau som inte är kompatibel med den tidigare versionen. - I rutan Data på ett Tableau Desktop\-arbetsblad visas ett fel (rött utropstecken) bredvid den valda datakällan samt ett meddelande om att anslutningen behöver uppdateras. Klicka på **Visa detaljer** för att få mer information om felet. ### Kan publicerade datakällor relateras till varandra? Ja, från och med Tableau 2026.2. I tidigare versioner använder du datakombination i stället. ### Hur fungerar extrakt med relaterade logiska tabeller? Nu lagras extraktdata baserat på logiska tabeller (som ersätter alternativet för en enda tabell) eller fysiska tabeller (som ersätter alternativet för flera tabeller). Du hittar mer information i [Extrahera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/extracting_data.htm#extract). ### Vad händer med relationer mellan logiska tabeller om jag behöver nedgradera till Tableau 2020.1 eller tidigare? Om du nedgraderar en arbetsbok till Tableau 2020.1 eller tidigare tas alla logiska tabeller som relaterade till rottabellen i modellen bort från datakälla. Endast rottabellen (den första tabell som lades till datamodellen) blir kvar. Alla blad i arbetsboken som använder fält från logiska tabeller (icke-rot) blir ogiltiga eftersom tabellerna och fälten har tagits bort från datamodellen. Nedgradering fungerar bäst för arbetsböcker som innehåller datakällor med en tabell. ### Hur fungerar den nya datamodellen med kuber? Kuber fungerar på samma sätt som i tidigare versioner av Tableau. En flerdimensionell datakälla visas som en datakälla med en tabell, precis som nu. Det går inte att skapa relationer med kubdata. ## Interaktion med andra funktioner och produkter från Tableau ### Fungerar Förklara data med datakällor med flera tabeller som använder relationer? I Tableau 2020.3 och senare kan du använda Förklara data med datakällor som innehåller flera relaterade tabeller. Inställningarna för kardinalitet och referensintegritet för relationer måste konfigureras korrekt för att verktyget Förklara data ska kunna analysera relaterade data i flera tabeller. I Tableau 2020.2 och tidigare kan du endast använda Förklara data med datakällor med en tabell. Datakällan kan ha en enskild logisk tabell som definieras av en eller flera fysiska tabeller. ### Fungerar Fråga data med datakällor med flera tabeller? Fråga data har stöd för normaliserade datakällor med flera tabeller. ### Hur påverkar nya datamodelleringsfunktioner användningen av Tableau Bridge? Användning av den senaste versionen av Tableau Bridge ska ge fullständig kompatibilitet med Tableau 2020.2 och senare datamodellering. ### När ska jag använda Tableau Prep och när ska jag använda redigering i Tableau Desktop, Tableau Cloud eller Tableau Server för att skapa en datakälla? Tableau Prep rensar data och skapar flöden, extrakt och publicerade datakällor som innehåller fysiska tabeller. Genom webbredigering i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server kan du skapa datakällor som använder normaliserade datamodeller. Dessa datamodeller kan bestå av logiska tabeller och fysiska tabeller, och dina datakällor kan sparas som livedatakällor eller extrakt. Endast logiska tabeller kan relateras. Fysiska tabeller kan kopplas ihop och förenas. ## Analys med datakällor med flera tabeller ### Fungerar analys på ett annat sätt med datakällor med flera tabeller som använder relationer? Om en datakälla har flera, relaterade tabeller påverkar det hur analyserna körs i Tableau. Eftersom flera, relaterade tabeller har oberoende domäner och behåller sin ursprungliga detaljnivå gäller följande när du drar fält till vyn: - Frågor körs mot data på deras ursprungliga detaljnivå. - Frågor körs endast mot data som är relevanta för en visualisering. - Relationerna mellan tabellerna påverkar resultatet från frågan. Hur en visualisering skapas beror på hur tabeller med fält hör ihop med varandra i datamodellen, eller om de inte är direkt relaterade till varandra. Mer information finns i [Var inte rädd för relationer](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_dont_be_scared.htm), [Så här fungerar analyser med datakällor som använder relationer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_multitable_analysis_overview.htm), [Beteende för omatchade värden för dimensioner som kan överraska dig](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_datamodel_whatschanged.htm#Unmatche) och [Felsöka flertabellsanalys](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_multitable_analysis_overview.htm#Troubles). **Obs!** I Tableau version 2024.2 och senare har Tableaus funktioner för datamodellering stöd för analys av flera faktatabeller och delade dimensioner med hjälp av relationer mellan faktatabeller. Mer information finns i [Om datamodeller för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm), [När ska en datamodell för relationer mellan faktatabeller användas?](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_when_to_use.htm) och [Bygga en datamodell för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_build.htm). ### Fungerar LOD (detaljnivå) på samma sätt med den nya datamodellen? När ska jag använda LOD (detaljnivå)? LOD-uttryck och beräkningar fungerar på samma sätt. Eftersom Tableau nu förstår detaljnivån på dina inmatade tabeller ska du inte behöva använda LOD-beräkningar för att ta bort oönskade dubbletter som uppstår till följd av kopplingar. Du kanske fortfarande vill använda LOD-beräkningar för att: - Hantera oönskad duplicering i källtabellerna. - Beräkna aggregeringar på flera nivåer (t.ex. ett medelvärde av en summa). - Göra kohortanalyser (t.ex. för att beräkna det första orderdatumet för varje kund). Om dimensionaliteten i en LOD-beräkning inkluderar fält från en enda tabell visas LOD-beräkningen i dess ägartabell i rutan Data. ### Hur vet jag om jag har kombinerat mina data korrekt med relationer? Du kan välja mellan flera alternativ när du validerar datamodellen för analys. När du skapar modellen för en datakälla rekommenderar vi att du går till ett blad och väljer datakällan, och att du sedan skapar en visualisering för att analysera antalet poster, förväntade data, omatchade värden, null-värden och mätvärden som upprepas. Prova att använda fält i olika tabeller för att försäkra dig om att allt ser ut som det ska. Ställ dig följande frågor: - Använder relationerna i datamodellen rätt matchande fält för sina tabeller? - Skulle relationen bli bättre om flera matchande fältpar lades till? - Vad händer när olika dimensioner och mätvärden dras in i vyn? - Visas förväntat antal rader? - Om du har ändrat [standardinställningarna för prestandaalternativ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_relationships_perfoptions.htm), ser du i så fall de värden du förväntade dig i visualiseringen? Om inte bör du kontrollera inställningarna eller återställa standardinställningarna. Alternativ för att validera relationer och datamodellen: - I varje tabell finns ett fält med namnet _Tabellnamn(antal)_ som visar summan av tabellens poster på detaljnivån för tabellen i fråga. Om du vill visa antalet för en tabell drar du fältet Antal till vyn. Om du vill visa antalet för alla tabeller markerar du fältet Antal för varje tabell i rutan Data och klickar sedan på Texttabell i Visa mig. - Klicka på **Visa data**, i rutan Data, för att visa antalet rader och data per tabell. Innan du börjar skapa relationer kan det också vara bra att gå igenom datakällans data före eller under analysen så att du får en uppfattning om tabellernas omfattning. Mer information finns i [Visa underliggande data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_viewdata.htm). - Dra dimensioner till rader för att visa Antal rader i statusfältet. Om du vill visa omatchade värden klickar du på menyn **Analys** och väljer Tabellayout > Visa tomma rader eller Visa tomma kolumner. Du kan också dra olika mätvärden till vyn, t.ex. _(Antal)_ från någon av tabellerna som återges i en visualisering. På så sätt kan du vara säker på att alla värden för dimensionerna från den tabellen visas. ### Går det att se frågor som Tableau genererar för relationer? Om du vill se frågorna som genereras för relationer kan du använda Prestandaregistrering i Tableau Desktop. 1. Klicka på menyn Hjälp och välj **Inställningar och prestanda** > **Starta prestandaregistrering**. 2. Dra fält till vyn för att skapa visualiseringen. 3. Klicka på menyn Hjälp och välj **Inställningar och prestanda** > **Stoppa prestandaregistrering**. Arbetsboken Prestandaregistrering öppnas automatiskt. 4. Klicka på ett fält av typen Kör fråga under Händelser sorterade efter tid på instrumentpanelen Prestandasammanfattning och titta på frågan nedanför. Ett annat mer avancerat alternativ är att använda [Tableau Log Viewer](https://github.com/tableau/tableau-log-viewer) på GitHub. Du kan filtrera baserat på ett specifikt nyckelord med hjälp av `end-protocol.query`. Om du vill ha mer information rekommenderar vi att du börjar med [wiki-sidan för Tableau Log Viewer](https://github.com/tableau/tableau-log-viewer/wiki) på GitHub. ## Ändringar av olika delar i gränssnittet ### På vilket vis har sidan Datakälla ändrats? Datarutnätet? Visa data? Rutan Data? Sidan Datakälla (arbetsyta, datarutnät), Visa data och rutan Data har uppdaterats för att ge stöd för analys av flera tabeller. Den första vyn på arbetsytan i datakällan är nu det logiska lagret, vilket är den plats där du definierar relationer. I datarutnätet visas raddata för varje tabells detaljnivå. I rutan Data sorteras fält och beräknade fält automatiskt efter den ursprungliga detaljnivån. I fönstret Visa data visas data på radnivå på korrekt detaljnivå, utan replikering, för att göra validering enklare. Hämta radantal för varje tabell i rutan Data som använder fältet _Tabell(Antal)_. [Ändringar på sidan Datakälla](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_datamodel_whatschanged.htm#Data) [Datarutnät](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_datamodel_whatschanged.htm#Data2) [Visa data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_datamodel_whatschanged.htm#View) [Rutan Data i arbetsblad](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_datamodel_whatschanged.htm#Data3) ### Ändringar i Visa data-kolumnordningen i Tableau 2020.2 och senare När du öppnar en datakälla från en tidigare version av Tableau i Tableau 2020.2 eller senare kan det hända att kolumnordningen är annorlunda. Kolumner kanske inte visas på samma sätt i fönstret Visa data och kolumnordningen kan skilja sig när du exporterar den till CSV-format. Den här ändringen i hur kolumnordningen hanteras i fönstret Visa data är nödvändig för att ge stöd för relationer och logiska tabeller. Om du har skript som använder en anpassad kolumnordning rekommenderar vi att du laddar ned underliggande data till CSV-format med hjälp av API:et för Tableau-tillägg för Visa data. ### Hur fungerar Antal tabeller och Antal poster? Fältet Antal poster visas inte längre i datakällor som innehåller logiska tabeller. I varje tabell finns ett fält med namnet _Tabellnamn(antal)_ som visar summan av tabellens poster på detaljnivån för tabellen i fråga. I föregående exempel kan du se _Adresser(antal)_, _Kunder(antal)_ och _Radartiklar(antal)_. Tabellernas antal (COUNT) = summan (SUM) av antalet poster per tabell. Du kan inte skapa beräkningar med fältet _Antal_ för en tabell. _Antal_ är begränsat till aggregeringar. **Obs!** Fältet _Antal poster_ kan visas i rutan Data om du öppnar en arbetsbok i en äldre version än 2020.2 där _Antal poster_ används i en vy. ### Var visas uppsättningar, grupper och beräknade fält? Om fältet tillhör en tabell visas det under tabellen. Om det inte visas där, visas det i det allmänna området längst ner i rutan Data. Beräknade fält visas med sina ursprungliga fält, förutsatt att alla deras indatafält kommer från samma tabell. Uppsättningar och grupper visas under tabellen med sina ursprungliga fält. Fält som inte hör till en specifik tabell visas i det allmänna området nedanför tabellerna. Exempel på dessa är: aggregerade beräkningar, beräkningar som använder fält från flera tabeller, Mätvärdesnamn och Mätvärden. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Framhäva datapunkter i sammanhanget När du har en vy med stora mängder data kan det vara en bra idé att utforska data interaktivt och framhäva en viss markering eller grupp av markeringar, samtidigt som du behåller sammanhanget i vilket de markeringarna visas i vyn. Detta gör du genom att aktivera framhävning för ett eller flera diskreta fält som är del av vyn och som påverkar detaljnivån (mer information finns i [Så här påverkar dimensioner detaljnivån i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm#DimLOD). Du kan använda nyckelord för att söka efter matchande datapunkter. Framhävningsverktyget framhäver omedelbart de markeringar som matchar eller delvis matchar nyckelordet. Om du uppdaterar den underliggande datakällan för vyn uppdateras även data som visas i framhävningen automatiskt. I exemplet nedan har framhävningar aktiverats för fältet College. Om du söker efter en del av ett nyckelord genom att skriva Allmänt får du två möjliga matchningar. I vyn framhäver Tableau den grupp av markeringar som matchar sökningen efter en del av ett nyckelord: Allmänna angelägenheter och Allmänhälsa. ![En dataframhävning i ett Tableau-kalkylblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/highlight_datahighlighter.png) Du kan aktivera framhävningar för så många diskreta fält i vyn som du behöver. Du kan emellertid endast framhäva med en värdeuppsättning åt gången. Om du vill inkludera framhävningsalternativet på instrumentpaneler och i berättelser aktiverar du dem i arbetsbladet innan du lägger till dem till instrumentpanelen, eller så väljer arbetsbladet på instrumentpanelen och sedan Analys > Framhävningar på menyn högst upp- Välj sedan bland fälten i listan. **Endast Tableau Desktop**: Om du vill ändra format på framhävningskortet efter att du har aktiverat det väljer du Format > Framhävningsverktyg. Om samma fält finns på flera arbetsblad fungerar framhävningsverktyget på alla dessa blad i instrumentpanelen. Om samma fält inte hittas, hittas inte heller någon matchning för det framhävda värdet och värdena i arbetsbladen blir nedtonade. Om du har flera framhävningar på en instrumentpanel kan endast en framhävning vara aktiv åt gången. I sådant fall visas framhävningen som användes senast. ## Aktivera framhävning 1. Högerklicka på ett diskret fält som är del av vyn och som påverkar LOD (detaljnivå) för vyn. Välj sedan Visa framhävning på snabbmenyn. ![Ett fälts snabbmeny med alternativet att visa framhävningsverktyget.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/show_highlighter1.png) 2. Klicka på framhävningsrutan och gör något av följande: - Ange ett nyckelord för att söka efter matchande markeringar som ska framhävas. - Ange en del av ett nyckelord för att söka efter alla relevanta matchningar som innehåller sökordet. - Välj ett objekt i listrutan. Du kan endast välja ett objekt åt gången. - Hovra över objekt i listrutan för att framhäva markeringar i vyn och skapa en ad hoc-analys. ![Demonstration av framhävningsverktyget för data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_highlighter_demo.gif) Klicka på bilden ovan för att spela upp animeringen igen. 4. Upprepa steg 1 och 2 för att lägga till ytterligare framhävningar. Du kan även visa markeringsetiketter på framhävda markeringar. Om du vill aktivera markeringsetiketter klickar du på Etikett på kortet Markeringar, markerar kryssrutan Visa markeringsetiketter och väljer Framhävda i avsnittet ”Markering till etikett”. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Framhävning av förklaring Du kan använda framhävning av förklaring för att rikta användarnas uppmärksamhet mot specifika markeringar i en vy. När framhävning av förklaring är aktiverad framhävs markeringar som är associerade med förklaringen och andra markeringar tonas ned. Du kan aktivera antingen envägs-![En framhävningsikon.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/oneway_highlight_icon.png) eller tvåvägs-![Ikonen för tvåvägsframhävning, som föreställer en penna med en linje ritad under den.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/twoway_highlight_icon.png) för att framhäva markeringar i vyn. Ikonen längst upp i förklaringen anger vilket läge du använder. - Med envägsframhävning kan du framhäva markeringar som använder värden i förklaringen. - Med tvåvägsframhävning kan du framhäva markeringar som använder antingen förklaringen eller vyn. Detta är standardvalet. När du framhäver markeringar i vyn framhävs även motsvarande medlem i förklaringen. Du kan även inaktivera framhävning för arbetsboken eller bladet från verktygsfältet. Med den här åtgärden döljer du framhävningsikonen i förklaringen. Mer information om framhävningsalternativet finns i [Knappen framhäva verktygsfält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_highlight_toolbar.htm). I det här exemplet visas i nedanstående vyer förhållandet mellan orderkvantitet och vinst för flera produkter. I vyn till vänster används standardfunktionen för färgförklaringen, där alla markeringar har en färg som motsvarar leveransläget. I vyn till höger används framhävning av förklaring för att markera de produkter som har levererats via billigare frakt.
Normal färgförklaring Framhävning av färgförklaring aktiverad
En standardfärgförklaring i en visualisering där alla markeringar är färgade baserat på deras sändningstyp. En visualisering med färgförklaring aktiverad, där produkter som levereras via billigare frakt framhävs.
Du kan enkelt växla mellan framhävning av förklaring och normalt läge genom förklaringskortmenyn. Om du tycker om hur en vy har framhävts kan du, för färgförklaringar, tilldela framhävningsfärgerna till färgpaletten. De gamla färgerna ersätts då med framhävningsfärger. ## Aktivera framhävning av förklaring 1. Klicka på knappen Framhäv ![En framhävningsikon.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/symbol_highlight.png) överst i förklaringen. Om du använder Tableau Desktop kan du även aktivera framhävning av förklaring genom att välja Framhäv valda objekt på förklaringskortmenyn. I det här exemplet visas framhävning med färgförklaringen. Framhävning av färgförklaring är aktiverad som standard. ![En ikon för framhävningsverktyget i en färgförklaring.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/highlight8.png) 2. Välj ett objekt i färgförklaringen. När framhävning av förklaring har aktiverats kan du snabbt fokusera på specifika data i vyn genom att välja olika objekt i färgförklaringen. När du aktiverar framhävning av förklaring skapas en framhävningsåtgärd som du kan ändra i dialogrutan ”Åtgärder”. ## Inaktivera framhävning av förklaring Klicka på knappen Framhäv ![En framhävningsikon.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/symbol_highlight.png) överst i förklaringen. Då ändras framhävningen till envägsframhävning och du kan använda förklaringen till att framhäva motsvarande markeringar i vyn. ### Framhävning av förklaring i Tableau Desktop Om du använder Tableau Desktop kan du även inaktivera framhävning av förklaring genom att välja Framhäv valda objekt på förklaringskortmenyn. När du inaktiverar framhävning av förklaring tas åtgärden bort från dialogrutan ”Åtgärder”. Om du tycker om hur vyn framhävs och vill hålla en specifik medlem framhävd även när du inaktiverar framhävning av förklaring, kan du tilldela framhävningsfärgerna till den befintliga färgpaletten. Den ursprungliga färgförklaringen kastas och framhävningsfärgerna blir den nya färgpaletten för förklaringen. Om du vill tilldela framhävningsfärgerna till färgpaletten väljer du Tilldela framhävningsfärger till paletten på färgförklaringskortmenyn. ![En snabbmeny med alternativet att tilldela framhävningsfärger till paletten.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/highlight6.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Framhävningsåtgärder Med framhävningsåtgärder kan du fästa uppmärksamheten på intressanta markeringar genom att färglägga specifika markeringar och tona ned alla andra. Du kan framhäva markeringar i vyn med olika verktyg. Du kan t.ex. Manuellt välja de markeringar som du vill framhäva, använda förklaringen för att välja relaterade markeringar eller använda framhävningsverktyget för att söka efter markeringar i sitt sammanhang eller skapa en avancerad markeringsåtgärd. I följande tabell beskrivs de olika metoder du kan använda för att markera i en vy, på en instrumentpanel eller i en berättelse.
FramhävningsmetodFördelarNär du kan använda detta
Välja markeringar
  • Välj manuellt en grupp markeringar som ska framhävas i en vy.
  • Ditt urval sparas med arbetsboken.

  • När du manuellt vill framhäva ett urval markeringar och tona ned alla andra.
  • Fungerar bra för små domäner och vyer med små datamängder.

Förklaringar
  • Stöder envägs- och tvåvägsframhävande.
  • Framhäv med färg, storlek eller form.

  • Du kan inaktivera eller aktivera framhävningsåtgärden för arbetsboken eller bladen från verktygsfältet.

  • Urvalet sparas med arbetsboken och kan inkluderas på instrumentpaneler, i berättelser och i samband med publicering.

  • När du vill fokusera på utvalda medlemmar i en vy och tona ned alla andra.
  • När du vill framhäva enbart med hjälp av förklaringen eller förklaringen och vyn.

  • Fungerar bra för små domäner och vyer med små datamängder.

Framhävningsverktyg
  • Sök efter datapunkter i en vy med hjälp av nyckelord eller välj från en listruta.
  • Framhäv markeringar samtidigt som du upprätthåller kontexten för de övriga datapunkterna.

  • Värdena uppdateras automatiskt när underliggande data uppdateras.

  • De framhävningsverktyg som lagts till i arbetsblad visas även på instrumentpaneler och i berättelser.

  • När du vill framhäva en markering eller grupp av markeringar för ett diskret fält som ingår i vyn.
  • När du vill göra ad hoc-jämförelser med omedelbar markering.

  • Fungerar väl med stora domäner och stora datamängder.

Åtgärder (endast Tableau Desktop)
  • Framhäv data baserat på kriterier som du definierat.
  • Specificera de käll- och målblad som markeringsåtgärden ska tillämpas på.

  • Specificera de fält som ska användas för framhävande.

  • Du kan specificera olika typer av åtgärder som ska köras vid samma klickning (t.ex. filtrering och framhävande).

  • När du vill bygga in interaktiv forskning i en instrumentpanel.
  • När du vill framhäva datapunkter på en instrumentpanel med hjälp av specifika fält.

## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Funktioner för prediktiv modell Den här artikeln introducerar prediktiva modelleringsfunktioner och deras användning i Tableau. Den visar också med ett exempel hur du skapar tabellberäkningar med hjälp av prediktiva modelleringsfunktioner. ## Varför använda prediktiva modelleringsfunktioner Med prediktiva modelleringsfunktioner kan du snabbt generera förutsägelser som kan ändras, visualiseras och exporteras som data med hjälp av [tabellberäkningar](https://help.tableau.com/sv-se/current/pro/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm). Innan kan du ha behövt integrera Tableau med R och Python för att utföra avancerade statistiska beräkningar och visualisera dem i Tableau. Nu kan du välja mål och prediktorer genom att uppdatera variablerna och visualisera flera modeller med olika kombinationer av prediktorer. Data kan filtreras, aggregeras och transformeras vid alla detaljnivåer där indata och förutsägelser automatiskt omberäknas för att matcha indata i vyn. Mer Information om prediktiva modelleringsfunktioner i Tableau finns i [Så fungerar funktioner för prediktiva modeller i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_overview.htm) ## Funktioner för prediktiv modellering i Tableau ### MODEL\_PERCENTILE
SyntaxMODEL_PERCENTILE(
model_specification (optional),
target_expression,
predictor_expression(s))
DefinitionReturnerar sannolikheten (mellan 0 och 1) att det förväntade värdet är mindre än eller lika med den observerade markeringen, definierad av måluttrycket och andra prediktorer. Det här är funktionen för a-posteriori-fördelning, även kallad kumulativ fördelningsfunktion.
Exempel
MODEL_PERCENTILE( SUM([Sales]),COUNT([Orders]))
### MODEL\_QUANTILE
SyntaxMODEL_QUANTILE(
model_specification (optional),
quantile,
target_expression,
predictor_expression(s))
DefinitionReturnerar ett numeriskt målvärde inom det troliga intervallet, som definieras i måluttrycket och andra prediktorer, i en angiven kvantil. Det här är a-posteriori-kvantilen.
Exempel
MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]), COUNT([Orders]))
## Skapa en förutsägelseberäkning Följ stegen nedan för att läsa hur du skapar en enkel förutsägelseberäkning med hjälp av funktionen MODEL\_QUANTILE. För ett mer detaljerat exempel, se [Exempel – analysera den förväntade livslängden för kvinnor med funktioner för prediktiv modellering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_example.htm) ### Steg 1: Skapa en visualisering 1. I Tableau Desktop ansluter du till den sparade datakällan **Urval - Superstore**, som ingår i Tableau. 2. Navigera till ett arbetsblad. 3. Från **Data**\-fönstret drar du dimensionen Beställningsdatum till hyllan Kolumner. 4. Öppna snabbmenyn för mätvärdet för att ändra nivå till Månad och År: ![En listrutemeny som visar olika alternativ för datumformatering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict-pill-list-level.png) 5. Dra Försäljning till hyllan Rader. ### Steg 2: Skapa det beräknade fältet 1. Klicka för att Öppna menyn Analys längst upp och välj sedan Skapa beräknat fält. 2. Gör följande i beräkningsredigeraren: - Namnge beräkningen: **Förutsäg försäljningsmedian.** - Ange följande formel: MODEL\_QUANTILE(0.5, SUM(\[Sales\]),ATTR(DATETRUNC('month', \[Order Date\]))) Kom ihåg: Funktionen MODEL\_QUANTILE tar en given kvantil och förutsäger värden baserat på de prediktorer du matar in. Vi går igenom det: - I det här fallet är kvantilen = 0,5, vilket förutser medianen. - Vi vill förutsäga försäljning så måluttrycket är SUM(\[Försäljning\]). - Vi vill basera förutsägelsen på tidigare prestanda så vi inkluderar datum som en prediktor, vilket är det sista argumentet i beräkningen. 4. Klicka på OK när du är klar. Prognosberäkningen läggs nu till som ett beräknat fält i rutan Data. ### Steg 3: Lägg till prognosberäkningen i vyn 1. Dra prognosberäkningen till hyllan Rader till höger om SUM(Försäljning). 2. Högerklicka (Ctrl-klicka på Mac) på mätvärdet och välj Dubbel axel. 3. Justera de två axlarna i ett dubbelaxeldiagram som använder samma skala genom att högerklicka (Ctrl-klicka på Mac) på den sekundära axeln, i det här fallet Förutsäg medianförsäljning och välj Synkronisera axel. Detta justerar skalan på de två axlarna. ![Ett linjediagram som jämför beräknad medianförsäljning med faktisk försäljning från 2017 till 2021.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viz-with-prediction.png) Svårare än så är det inte. Se hur du kan utöka en datumaxel och förutsäga framtiden genom att läsa [Funktioner för prediktiv modellering i tidsserievisualiseringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_future.htm). ## Regler för förutsägelseberäkningar - Du kan inte blanda aggregerade och ej aggregerade argument. Om måluttrycket är ett aggregat så måste prediktorn också vara det. - Funktionerna används bäst för att förutsäga värden för enskilda poster, i visualiseringar där varje markering representerar en diskret entitet som en person, en produkt, en försäljning osv. - Funktionerna används bäst för att förutsäga värden för aggregerade måluttryck med SUM och COUNT. - Funktionerna rekommenderas inte för att förutsäga värden för aggregerade måluttryck med AVG, MEDIAN, MIN eller MAX. - Funktionerna ska använda prediktorer som har samma detaljnivå eller högre som visualiseringen. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Funktioner för prediktiv modellering i tidsserievisualiseringar Det här dokumentet beskriver stegen som krävs för att utöka en tidsaxel i framtiden så att du kan göra förutsägelser för framtida datum med hjälp av funktioner för prediktiv modellering. Följ exemplen nedan för att se hur du gör. ## Steg 1: Skapa en visualisering 1. I Tableau Desktop ansluter du till den sparade datakällan Urval - Superstore, som ingår i Tableau. 2. Gå till arbetsbladet Blad 1. 3. Från Data-fönstret drar du dimensionen Beställningsdatum till hyllan Kolumner. 4. Öppna snabbmenyn för mätvärdet för att ändra nivå till Månad och År: ![snabbmeny för mätvärde](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict-pill-list-level.png) 5. Dra Vinst till hyllan Rader. ## Steg 2: Skapa en förutsägelseberäkning 1. Klicka för att Öppna menyn Analys längst upp och välj sedan Skapa beräknat fält. 2. Gör följande i beräkningsredigeraren: - Namnge beräkningen: **Kvantil förutsäg vinstmedian.** - Ange följande formel: `MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Profit]),ATTR(DATETRUNC('month', [Order Date])))` Funktionen MODEL\_QUANTILE tar en given kvantil och förutsäger värden baserat på de prediktorer du matar in. I det här fallet är kvantilen = 0,5, vilket förutser medianen. Vi vill förutsäga vinst så måluttrycket är SUM(\[Vinst\]). Eftersom vi vill basera förutsägelsen på tidigare prestanda så behöver vi inkludera datum som en prediktor. **Obs**! Med funktioner för prediktiv modellering kan du inte blanda aggregerade och ej aggregerade argument. Eftersom måluttrycket måste vara ett aggregat så måste prediktorn också vara det. I det här fallet använde vi ATTR(DATETRUNC('månad', \[Orderdatum\])). Mer information om hur ATTR-funktionerna används finns i [När attributfunktionen (ATTR) ska användas](https://kb.tableau.com/articles/howto/when-to-use-the-attribute-attr-function?lang=sv-se). 3. Klicka på OK när du är klar. Prognosberäkningen läggs nu till som ett beräknat fält i rutan Data. ## Steg 3: Lägg till prognosberäkningen i vyn 1. Dra prognosberäkningen till hyllan Rader till höger om SUM(Vinst). 2. Högerklicka (Ctrl-klicka på Mac) på mätvärdet och välj Dubbel axel. 3. Justera de två axlarna i ett dubbelaxeldiagram som använder samma skala genom att högerklicka (Ctrl-klicka på Mac) på den sekundära axeln, i det här fallet **Kvantil förutsäg medianvinst** och välj Synkronisera axel. Detta justerar skalan på de två axlarna. ![linjediagram med vinstlinje och förutsägelsekurva](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict-future-rev1.png) ## Steg 4: Utöka datumintervallet och förtäta data Det slutliga steget är att utöka den vågräta axeln till framtiden så att du kan lägga till markeringar utöver nuvarande datumintervall. 1. Det gör du genom att öppna snabbmenyn för pillret MONTH(Orderdatum) och välja Utöka datumintervall. 2. I dialogrutan Utöka datumintervall utökar vi axeln med 16 månader: ![Dialogrutan Utöka datumintervallet](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict-future-rev2.png) Tableau har automatiskt uppdaterat vyn genom att utöka den vågräta axeln och inkludera förutsägelser för dessa framtida datum: ![linjediagram med datumaxel som sträcker sig in i framtiden](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict-future-rev3.png) Notera att den blå Vinst\-linjen inte sträcker sig till slutet av diagrammet. Den orange linjen som representerar prognosberäkningen Kvantil förutsäg medianvinst, _sträcker sig_ dock till slutet av diagrammet. Beräkning av prognosticerad vinst för framtida datum är ett exempel på dataförtätning som sker när Tableau skapar ytterligare markeringar i vyn för att kompensera för [saknade värden](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/missing_values.htm). Data läggs inte till den underliggande datakällan, markeringar genereras och läggs till i vyn. **Obs!** När du utökar ett datumintervall i framtiden aktiverar Tableau automatiskt alternativet Härled egenskaper från saknade värden i menyn Analys. Det ser till att din prognosberäkning kommer att fungera på de saknade värdena. Mer information om det här menyalternativet finns i [Prediktiv modellering med genererade markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_generated_marks.htm). Mer information om dataförtätning finns i det här [inlägget om dataförtätning](https://www.dataplusscience.com/DataDensification.html) (på engelska) från [Data Plus Science](https://www.dataplusscience.com/index.html). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Funktioner för tabellberäkning I den här artikeln beskrivs funktioner för tabellberäkning och hur de används i Tableau. Vi visar också hur du skapar en tabellberäkning med beräkningsredigeraren. ## Varför ska jag använda funktioner för tabellberäkning? Med funktioner för tabellberäkning kan du utföra beräkningar på värden i en tabell. Du kan till exempel beräkna vilken procent av totalvärdet en vis försäljning är under ett eller flera år. ## Funktioner för tabellberäkning som är tillgängliga i Tableau Det här är de inbyggda funktionerna för tabellberäkning som kan användas i Tableau utan ett externt analystillägg. ### FIRST( ) * * * Returnerar antalet rader från den aktuella raden till den första raden i partitionen. Till exempel visas försäljningen kvartalsvis i vyn nedan. När FIRST() beräknas i datumpartitionen är förskjutningen för den första raden från den andra raden -1. ![Tabellberäkningen ”first”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_first.png) #### Exempel När aktuellt radindex är 3, `FIRST() = -2`. ### INDEX( ) * * * Returnerar index för den aktuella raden i partitionen, utan någon sortering efter värde. Första radindex börjar på 1. Till exempel visas försäljningen kvartalsvis i tabellen nedan. När INDEX() beräknas i datumpartitionen är index för vardera rad 1, 2, 3, 4 … o.s.v. ![Tabellberäkningen ”index”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_index.png) #### Exempel För den tredje raden i partitionen, `INDEX() = 3`. ### LAST( ) * * * Returnerar antalet rader från den aktuella raden till den sista raden i partitionen. Till exempel visas försäljningen kvartalsvis i tabellen nedan. När LAST() beräknas i datumpartitionen är förskjutningen för den första raden från den andra raden 5. ![Tabellberäkningen ”last”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_last.png) #### Exempel När aktuellt radindex är 3 av 7 `LAST() = 4`. ### LOOKUP(uttryck, \[förskjutning\]) * * * Returnerar värdet för uttrycket i en målrad, angivet som en relativ förskjutning från den aktuella raden. Använd FIRST() + n och LAST() - n som en del av förskjutningsdefinitionen för ett mål i förhållande till den första/sista raden i partitionen. Om `offset` utelämnas kan raden som ska jämföras med anges på fältmenyn. Den här returnerar NULL om målraden inte kan fastställas. I vyn nedan visas försäljning kvartalsvis. När `LOOKUP (SUM(Sales), 2)` beräknas i datumpartitionen visas försäljningsvärdet från kvartal framåt i varje rad. ![Tabellberäkningen ”lookup”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_lookup.png) #### Exempel Med `LOOKUP(SUM([Profit]), FIRST()+2)` beräknas SUM(vinst) i den tredje raden av partitionen. ### MODEL\_EXTENSION-funktioner Modelltilläggsfunktioner: - MODEL\_EXTENSION\_BOOL - MODEL\_EXTENSION\_INT - MODEL\_EXTENSION\_REAL - MODEL\_EXTENSION\_STRING används för att skicka data till en driftsatt modell på en extern tjänst som R, TabPy eller Matlab. Se [Lägga till uttryck med analystillägg](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/r_connection_manage.htm). ### MODEL\_PERCENTILE(måluttryck, prediktoruttryck) * * * Returnerar sannolikheten (mellan 0 och 1) att det förväntade värdet är mindre än eller lika med den observerade markeringen, definierad av måluttrycket och andra prediktorer. Det här är funktionen för a-posteriori-fördelning, även kallad kumulativ fördelningsfunktion. Det här är den omvända funktionen för MODEL\_QUANTILE. Information om prediktiv modellering finns i [Så fungerar funktioner för prediktiva modeller i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_overview.htm). #### Exempel Följande formel returnerar kvantilen för värdet på summan av försäljningen, justerat efter antal order. `MODEL_PERCENTILE(SUM([Sales]), COUNT([Orders]))` ### MODEL\_QUANTILE(kvantil, måluttryck, prediktoruttryck) * * * Returnerar ett numeriskt målvärde inom det troliga intervallet, som definieras i måluttrycket och andra prediktorer, i en angiven kvantil. Det här är a-posteriori-kvantilen. Det här är den omvända funktionen för MODEL\_PERCENTILE. Information om prediktiv modellering finns i [Så fungerar funktioner för prediktiva modeller i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_overview.htm). #### Exempel Följande formel returnerar medianen (0,5) av summan av försäljningen, justerat efter antal order. `MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]), COUNT([Orders]))` ### PREVIOUS\_VALUE(uttryck) * * * Returnerar värdet för den här beräkningen i föregående rad. Returnerar det givna uttrycket om den aktuella raden är den första raden i partitionen. #### Exempel Med `SUM([Profit]) * PREVIOUS_VALUE(1)` beräknas den löpande produkten av SUM(vinst). ### RANK(uttryck, \['asc' | 'desc'\]) * * * Returnerar den standardmässiga konkurrensrankningen för den aktuella raden i partitionen. Identiska värden tilldelas identisk rankning. Använd det valfria argumentet `'asc' | 'desc'` för att specificera stigande eller fallande ordning. Standard är fallande. Med den här funktionen rankas värdeuppsättningen (6, 9, 9, 14) som (4, 2, 2, 1). Null-värden ignoreras i rankningsfunktioner. De är inte numrerade och de räknas inte in i det totala antalet poster i beräkningen av percentilrankning. Mer information om olika rankningspositioner finns i [Beräkning av typen Rankning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank). #### Exempel På den följande bilden visas effekten av de olika rankningsfunktionerna (RANK, RANK\_DENSE, RANK\_MODIFIED, RANK\_PERCENTILE och RANK\_UNIQUE) i en värdeuppsättning. Datauppsättningen innehåller information om 14 studenter (Student A till och med Student N). I kolumnen Ålder visas den aktuella åldern för varje student (alla studenter är mellan 17 och 20 år gamla). I den återstående kolumnen visas effekten av varje rankningsfunktion i en uppsättning åldersvärden, där standardordningen för funktionen (stigande eller fallande) alltid antas. ![En tabell där studenternas ålder jämförs med olika rankningsmetoder.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/rank_compare.png) ### RANK\_DENSE(uttryck, \['asc' | 'desc'\]) * * * Returnerar den täta rankningen för den aktuella raden i partitionen. Identiska värden tilldelas en identisk rankning, men inte gap infogas i nummersekvensen. Använd det valfria argumentet `'asc' | 'desc'` för att specificera stigande eller fallande ordning. Standard är fallande. Med den här funktionen rankas värdeuppsättningen (6, 9, 9, 14) som (3, 2, 2, 1). Null-värden ignoreras i rankningsfunktioner. De är inte numrerade och de räknas inte in i det totala antalet poster i beräkningen av percentilrankning. Mer information om olika rankningspositioner finns i [Beräkning av typen Rankning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank). ### RANK\_MODIFIED(uttryck, \['asc' | 'desc'\]) * * * Returnerar den ändrade konkurrensrankningen för den aktuella raden i partitionen. Identiska värden tilldelas identisk rankning. Använd det valfria argumentet `'asc' | 'desc'` för att specificera stigande eller fallande ordning. Standard är fallande. Med den här funktionen rankas värdeuppsättningen (6, 9, 9, 14) som (4, 3, 3, 1). Null-värden ignoreras i rankningsfunktioner. De är inte numrerade och de räknas inte in i det totala antalet poster i beräkningen av percentilrankning. Mer information om olika rankningspositioner finns i [Beräkning av typen Rankning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank). ### RANK\_PERCENTILE(uttryck, \['asc' | 'desc'\]) * * * Returnerar percentilrankningen för den aktuella raden i partitionen. Använd det valfria argumentet `'asc' | 'desc'` för att specificera stigande eller fallande ordning. Standard är stigande. Med den här funktionen rankas värdeuppsättningen (6, 9, 9, 14) som (0,00, 0,67, 0,67, 1,00). Null-värden ignoreras i rankningsfunktioner. De är inte numrerade och de räknas inte in i det totala antalet poster i beräkningen av percentilrankning. Mer information om olika rankningspositioner finns i [Beräkning av typen Rankning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank). ### RANK\_UNIQUE(uttryck, \['asc' | 'desc'\]) * * * Returnerar den unika rankningen för den aktuella raden i partitionen. Identiska värden tilldelas olika rankning. Använd det valfria argumentet `'asc' | 'desc'` för att specificera stigande eller fallande ordning. Standard är fallande. Med den här funktionen rankas värdeuppsättningen (6, 9, 9, 14) som (4, 2, 3, 1). Null-värden ignoreras i rankningsfunktioner. De är inte numrerade och de räknas inte in i det totala antalet poster i beräkningen av percentilrankning. Mer information om olika rankningspositioner finns i [Beräkning av typen Rankning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm#Rank). ### RUNNING\_AVG(uttryck) * * * Returnerar det löpande genomsnittet för ett givet uttryck, från den första raden i partitionen till den aktuella raden. I vyn nedan visas försäljning kvartalsvis. När `RUNNING_AVG(SUM([Sales])` beräknas i datumpartitionen är resultatet ett löpande genomsnitt av försäljningsvärden för varje kvartal. ![En tabellberäkning med ett löpande genomsnitt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_runningavg.png) #### Exempel Med `RUNNING_AVG(SUM([Profit]))` beräknas det löpande genomsnittet för SUM(vinst). ### RUNNING\_COUNT(uttryck) * * * Returnerar den löpande totalsumman för ett givet uttryck, från den första raden i partitionen till den aktuella raden. #### Exempel Med `RUNNING_COUNT(SUM([Profit]))` beräknas den löpande totalsumman för SUM(vinst). ### RUNNING\_MAX(uttryck) * * * Returnerar den löpande max-summan för ett givet uttryck, från den första raden i partitionen till den aktuella raden. ![En tabellberäkning med en löpande max-summa.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_runningmax.png) #### Exempel Med `RUNNING_MAX(SUM([Profit]))` beräknas den löpande max-summan för SUM(vinst). ### RUNNING\_MIN(uttryck) * * * Returnerar den löpande minimisumman för ett givet uttryck, från den första raden i partitionen till den aktuella raden. ![En tabellberäkning med en löpande minimisumma.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_runningmin.png) #### Exempel Med `RUNNING_MIN(SUM([Profit]))` beräknas den löpande minimisumman för SUM(vinst). ### RUNNING\_SUM(uttryck) * * * Returnerar den löpande summan för ett givet uttryck, från den första raden i partitionen till den aktuella raden. ![En tabellberäkning med en löpande summa.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_runningsum.png) #### Exempel Med `RUNNING_SUM(SUM([Profit]))` beräknas den löpande summan för SUM(vinst). ### SIZE() * * * Returnerar antalet rader i partitionen. Till exempel visas försäljningen kvartalsvis i vyn nedan. I datumpartitionen finns sju rader, så storleken() på datumpartitionen är 7. ![Tabellberäkningen ”size”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_size.png) #### Exempel `SIZE() = 5` när den aktuella partitionen innehåller fem rader. ### SCRIPT\_-funktioner Skriptfunktioner: - SCRIPT\_BOOL - SCRIPT\_INT - SCRIPT\_REAL - SCRIPT\_STRING används för att skicka data till en extern tjänst som R, TabPy eller Matlab. Se [Lägga till uttryck med analystillägg](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/r_connection_manage.htm). ### TOTAL(uttryck) * * * Returnerar totalsumman för det angivna uttrycket i en tabellberäkningspartition. #### Exempel Anta att du börjar med följande vy: ![Tabellberäkningen ”total”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total.png) Du öppnar beräkningsredigeraren och skapar ett nytt fält som du ger namnet Totalitet: ![En tabellberäkning av totalsumman av försäljningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total2.png) Därefter släpper du Totalitet på Text för att ersätta SUM(försäljning). Vyn ändras på så sätt att värden summeras utifrån standardvärdet för Beräkna med: ![En tabellberäkning som har lagts till i en visualisering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total3.png) Detta väcker frågan Vilket är standardvärdet för Beräkna med? Om du högerklickar (Ctrl-klick på Mac) på Totalitet i rutan Data och väljer Redigera, finns nu ytterligare information tillgänglig: ![En tabellberäkning av totalsumman av försäljningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total4.png) Standardvärdet för Beräkna med är Tabell (tvärs över). Resultatet är att värden från alla rader av tabellen summeras av Totalitet. Därmed är värdet du ser på varje rad summan av värdena från den ursprungliga versionen av tabellen. Värdena på raden 2011/Kv1 i den ursprungliga tabellen var 8 601 USD, 6 579 USD, 44 262 USD och 15 006 USD. Värdena i tabellen efter att Slutsumma ersatt SUM(Sales) är 74 448 USD för alla, vilket är summan av de fyra originalvärdena. Lägg märke till triangeln intill Slutsumma efter det att du har släppt den på Text: ![En tabellberäkning som har lagts till i en visualisering och visas på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total5.png) Detta indikerar att det här fältet använder en tabellberäkning. Du kan högerklicka på fältet och välja Redigera tabellberäkning om du vill omdirigera funktionen till ett annat Beräkna med\-värde. Du kan exempelvis ställa in den på Tabell (ned). I så fall skulle tabellen se ut så här: ![En tabellberäkning som har lagts till i en visualisering och visas på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total6.png) ### TOTAL(uttryck) * * * Returnerar totalsumman för det angivna uttrycket i en tabellberäkningspartition. #### Exempel Anta att du börjar med följande vy: ![Tabellberäkningen ”total”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total.png) Du öppnar beräkningsredigeraren och skapar ett nytt fält som du ger namnet Totalitet: ![En tabellberäkning av totalsumman av försäljningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total2.png) Därefter släpper du Totalitet på Text för att ersätta SUM(försäljning). Vyn ändras på så sätt att värden summeras utifrån standardvärdet för Beräkna med: ![En tabellberäkning som har lagts till i en visualisering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total3.png) Detta väcker frågan Vilket är standardvärdet för Beräkna med? Om du högerklickar (Ctrl-klick på Mac) på Totalitet i rutan Data och väljer Redigera, finns nu ytterligare information tillgänglig: ![En tabellberäkning av totalsumman av försäljningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total4.png) Standardvärdet för Beräkna med är Tabell (tvärs över). Resultatet är att värden från alla rader av tabellen summeras av Totalitet. Därmed är värdet du ser på varje rad summan av värdena från den ursprungliga versionen av tabellen. Värdena på raden 2011/Kv1 i den ursprungliga tabellen var 8 601 USD, 6 579 USD, 44 262 USD och 15 006 USD. Värdena i tabellen efter att Slutsumma ersatt SUM(Sales) är 74 448 USD för alla, vilket är summan av de fyra originalvärdena. Lägg märke till triangeln intill Slutsumma efter det att du har släppt den på Text: ![En tabellberäkning som har lagts till i en visualisering och visas på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total5.png) Detta indikerar att det här fältet använder en tabellberäkning. Du kan högerklicka på fältet och välja Redigera tabellberäkning om du vill omdirigera funktionen till ett annat Beräkna med\-värde. Du kan exempelvis ställa in den på Tabell (ned). I så fall skulle tabellen se ut så här: ![En tabellberäkning som har lagts till i en visualisering och visas på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_total6.png) ### WINDOW\_AVG(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar genomsnittet för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras som förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. Det finns en motsvarande aggregeringsfunktion: AVG. Läs mer i [Tableau-funktioner (i bokstavsordning)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_alphabetical.htm). #### Exempel Följande formel returnerar fönstergenomsnittet för **SUM(Profit)** från de två föregående raderna till den aktuella raden. `WINDOW_AVG(SUM[Profit]), -2, 0)` ### WINDOW\_CORR(uttr1, uttr2, \[start, slut\]) * * * Returnerar Pearsons korrelationskoefficient för två uttryck i fönstret. Fönstret definieras som förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. Pearson-korrelationen mäter den linjära relationen mellan två variabler. Resultat sträcker sig från -1 till och med +1, där 1 betyder en exakt positiv linjär relation, det vill säga att när en positiv förändring sker i en variabel innebär det att en positiv förändring av samma magnitud sker i den andra, 0 betyder att det inte finns någon linjär relation mellan variansen och -1 är en exakt negativ relation. Det finns en motsvarande aggregeringsfunktion: CORR. Läs mer i [Tableau-funktioner (i bokstavsordning)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_alphabetical.htm). #### Exempel Följande formel returnerar Pearson-korrelationen för SUM(Profit) och SUM(Sales) från de fem föregående raderna till den aktuella raden. `WINDOW_CORR(SUM[Profit]), SUM([Sales]), -5, 0)` ### WINDOW\_COUNT(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar antalet för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. #### Exempel `WINDOW_COUNT(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` beräknar antalet för SUM(Profit) från den andra raden till den aktuella raden ### WINDOW\_COVAR(uttr1, uttr2, \[start, slut\]) * * * Returnerar _exempelkovariansen_ för två uttryck i fönstret. Fönstret definieras som förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om start- och slutargumenten utelämnas utgör fönstret hela partitionen. Exempelkovariansen använder antalet icke-nulldatapunkter n - 1 för att normalisera kovariansen, snarare än n, som används av populationskovariansen (med funktionen WINDOW\_COVARP). Urvalskovarians är rätt val när data är ett slumpmässigt urval som används för att uppskatta kovariansen för en större population. Det finns en motsvarande aggregeringsfunktion: COVAR. Läs mer i [Tableau-funktioner (i bokstavsordning)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_alphabetical.htm). #### Exempel Följande formel returnerar exempelkovariansen för SUM(Profit) och SUM(Sales) från de två föregående raderna till den aktuella raden. `WINDOW_COVAR(SUM([Profit]), SUM([Sales]), -2, 0)` ### WINDOW\_COVARP(uttr1, uttr2, \[start, slut\]) * * * Returnerar _populationskovariansen_ för två uttryck i fönstret. Fönstret definieras som förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. Populationskovariansen är urvalskovariansen multiplicerad med (n-1)/n, där n är det totala antalet icke-null-datapunkter. Populationskovarians är det lämpliga valet om det finns tillgängliga data för alla intressanta objekt, till skillnad från hur det skulle vara om det bara fanns en slumpmässig delmängd med objekt, då exempelkovarians (med funktionen WINDOW\_COVAR) är lämpligare. Det finns en motsvarande aggregeringsfunktion: COVARP. [Tableau-funktioner (i bokstavsordning)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_alphabetical.htm). #### Exempel Följande formel returnerar populationskovariansen för SUM(Profit) och SUM(Sales) från de två föregående raderna till den aktuella raden. `WINDOW_COVARP(SUM([Profit]), SUM([Sales]), -2, 0)` ### WINDOW\_MEDIAN(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar medianen för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. Vyn nedan visar till exempel vinsten per kvartal. Ett fönstermedianvärde i Datum-partitionen returnerar medianvinsten för alla datum. ![En tabellberäkning med en fönstermedianoperator.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_windowmedian.png) #### Exempel `WINDOW_MEDIAN(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` beräknar medianvärdet för SUM(Profit) från den andra raden till den aktuella raden. ### WINDOW\_MAX(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar maxvärdet för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. Till exempel visas försäljningen kvartalsvis i vyn nedan. Ett fönstermaxvärde i Datum-partitionen returnerar den maximala försäljningen för alla datum. ![En tabellberäkning med en fönstermaxoperator.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_windowmax.png) #### Exempel `WINDOW_MAX(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` beräknar maxvärdet för SUM(Profit) från den andra raden till den aktuella raden. ### WINDOW\_MIN(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar minimivärdet för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. Till exempel visas försäljningen kvartalsvis i vyn nedan. Ett fönsterminimivärde i Datum-partitionen returnerar minimiförsäljningen för alla datum. ![En tabellberäkning med en fönsterminimioperator.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_windowmin.png) #### Exempel `WINDOW_MIN(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` beräknar minimivärdet för SUM(Profit) från den andra raden till den aktuella raden. ### WINDOW\_PERCENTILE(uttryck, nummer, \[start, slut\]) * * * Returnerar värdet som motsvarar den angivna percentilen i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. #### Exempel `WINDOW_PERCENTILE(SUM([Profit]), 0.75, -2, 0)` returnerar den 75:e percentilen för SUM(Profit) från de två föregående raderna till den aktuella raden. ### WINDOW\_STDEV(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar exempelstandardavvikelsen för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. #### Exempel `WINDOW_STDEV(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` beräknar standardavvikelsen för SUM(Profit) från den andra raden till den aktuella raden. ### WINDOW\_STDEVP(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar den prioriterade standardavvikelsen för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. #### Exempel `WINDOW_STDEVP(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` beräknar standardavvikelsen för SUM(Profit) från den andra raden till den aktuella raden. ### WINDOW\_SUM(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar summan för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. Till exempel visas försäljningen kvartalsvis i vyn nedan. En fönstersumma som beräknats i Datum-partitionen returnerar summeringen för alla kvartal. ![En tabellberäkning med en fönstersummaoperator.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_windowsum.png) #### Exempel `WINDOW_SUM(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` beräknar summan för SUM(Profit) från den andra raden till den aktuella raden. ### WINDOW\_VAR(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar exempelvariansen för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. #### Exempel `WINDOW_VAR((SUM([Profit])), FIRST()+1, 0)` beräknar variansen för SUM(Profit) från den andra raden till den aktuella raden. ### WINDOW\_VARP(uttryck, \[start, slut\]) * * * Returnerar den prioriterade variansen för uttrycket i fönstret. Fönstret definieras med hjälp av förskjutningar från den aktuella raden. Använd FIRST()+n och LAST()-n för förskjutningar från den första eller sista raden i partitionen. Om starten och slutet utelämnas så används hela partitionen. #### Exempel `WINDOW_VARP(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)` beräknar variansen för SUM(Profit) från den andra raden till den aktuella raden. ## Funktioner för tabellberäkning med analystillägg i Tableau Analystillägg är kopplingar mellan Tableau och externa tjänster, som TabPy för python, Matlab och R. Om du vill använda analystillägg i analyser måste du först [konfigurera en anslutning](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/r_connection_manage.htm) mellan Tableau och en extern tjänst, som en TabPy-server. Sedan kan du använda skript i specifika tabellberäkningar (MODEL\_EXTENSION\_ om du vill använda publicerade namngivna modeller eller SCRIPT\_ om du vill skicka ett uttryck till den externa tjänsten). Data i visualiseringen (”tabellen” i tabellberäkningen) skickas till den externa servern på ett säkert sätt, skriptet körs och resultatet skickas tillbaka som utdata från beräkningen. ## Modelltilläggsfunktioner För användning med namngivna modeller som driftsätts på en extern TabPy-tjänst. ### MODEL\_EXTENSION\_BOOL (model\_name, argument, uttryck) * * * Returnerar det booleska resultatet av ett uttryck som det beräknas av en namngiven modell som driftsatts på en extern TabPy-tjänst. Model\_name är namnet på den driftsatta analysmodellen som du vill använda. Varje argument är en enskild sträng som ställer in inmatningsvärden som den driftsatta modellen accepterar, och som definieras av analysmodellen. Använd uttryck för att definiera värden som skickas från Tableau till analysmodellen. Se till att använda aggregeringsfunktionerna (SUM, AVG osv.) för att aggregera resultaten. När du använder funktionen måste datatyper och ordningen av uttryck stämma överens med de inmatade argumenten. #### Exempel `MODEL_EXTENSION_BOOL ("isProfitable","inputSales", "inputCosts", SUM([Sales]), SUM([Costs]))` ### MODEL\_EXTENSION\_INT (model\_name, argument, uttryck) * * * Returnerar ett heltalsresultat av ett uttryck som beräknas av en namngiven modell som driftsatts på en extern TabPy-tjänst. Model\_name är namnet på den driftsatta analysmodellen som du vill använda. Varje argument är en enskild sträng som ställer in inmatningsvärden som den driftsatta modellen accepterar, och som definieras av analysmodellen. Använd uttryck för att definiera värden som skickas från Tableau till analysmodellen. Se till att använda aggregeringsfunktionerna (SUM, AVG osv.) för att aggregera resultaten. När du använder funktionen måste datatyper och ordningen av uttryck stämma överens med de inmatade argumenten. #### Exempel `MODEL_EXTENSION_INT ("getPopulation", "inputCity", "inputState", MAX([City]), MAX ([State]))` ### MODEL\_EXTENSION\_REAL (model\_name, argument, uttryck) * * * Returnerar ett verkligt resultatet av ett uttryck som beräknats av en namngiven modell som driftsatts på en extern TabPy-tjänst. Model\_name är namnet på den driftsatta analysmodellen som du vill använda. Varje argument är en enskild sträng som ställer in inmatningsvärden som den driftsatta modellen accepterar, och som definieras av analysmodellen. Använd uttryck för att definiera värden som skickas från Tableau till analysmodellen. Se till att använda aggregeringsfunktionerna (SUM, AVG osv.) för att aggregera resultaten. När du använder funktionen måste datatyper och ordningen av uttryck stämma överens med de inmatade argumenten. #### Exempel `MODEL_EXTENSION_REAL ("profitRatio", "inputSales", "inputCosts", SUM([Sales]), SUM([Costs]))` ### MODEL\_EXTENSION\_STRING (model\_name, argument, uttryck) * * * Returnerar strängresultatet av ett uttryck som beräknats av en namngiven modell som driftsatts på en extern TabPy-tjänst. Model\_name är namnet på den driftsatta analysmodellen som du vill använda. Varje argument är en enskild sträng som ställer in inmatningsvärden som den driftsatta modellen accepterar, och som definieras av analysmodellen. Använd uttryck för att definiera värden som skickas från Tableau till analysmodellen. Se till att använda aggregeringsfunktionerna (SUM, AVG osv.) för att aggregera resultaten. När du använder funktionen måste datatyper och ordningen av uttryck stämma överens med de inmatade argumenten. #### Exempel `MODEL_EXTENSION_STR ("mostPopulatedCity", "inputCountry", "inputYear", MAX ([Country]), MAX([Year]))` ## Skriptfunktioner Istället för att använda en definierad extern modell, som MODEL\_EXPRESSION-funktioner, används SCRIPT-funktioner för att specificera uttrycket direkt i tabellberäkningen. **Obs!** Anropen förväntar sig att en enda kolumn returneras som innehåller samma antal rader som skickades till funktionen. ### SCRIPT\_BOOL * * * Returnerar ett booleskt resultat från det angivna uttrycket. Uttrycket skickas direkt till en aktiv analystilläggstjänst. I R-uttryck använder du .arg_n_ (med en inledande punkt) för att hänvisa till parametrar (.arg1, .arg2 o.s.v.). I Python-uttryck använder du \_arg_n_ (med ett inledande understreck). #### Exempel I det här R-exemplet motsvarar .arg1 SUM(\[vinst\]): `SCRIPT_BOOL("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))` I nästa exempel returneras Sant för butiks-ID i delstaten Washington. I annat fall returnerar Falskt. Det här exemplet kan ses som definitionen av ett beräknat fält med titeln IsStoreInWA. `SCRIPT_BOOL('grepl(".*_WA", .arg1, perl=TRUE)',ATTR([Store ID]))` Ett kommando i Python tar följande form: `SCRIPT_BOOL("return map(lambda x : x > 0, _arg1)", SUM([Profit]))` ### SCRIPT\_INT * * * Returnerar ett heltalsresultat från det angivna uttrycket. Uttrycket skickas direkt till en aktiv analystilläggstjänst. I R-uttryck använder du .arg_n_ (med en inledande punkt) för att hänvisa till parametrar (.arg1, .arg2 o.s.v.) I Python-uttryck använder du \_arg_n_ (med ett inledande understreck). #### Exempel I det här R-exemplet motsvarar .arg1 SUM(\[vinst\]): `SCRIPT_INT("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))` I nästa exempel används K-means-klustring för att skapa tre kluster: `SCRIPT_INT('result <- kmeans(data.frame(.arg1,.arg2,.arg3,.arg4), 3);result$cluster;', SUM([Petal length]), SUM([Petal width]),SUM([Sepal length]),SUM([Sepal width]))` Ett kommando i Python tar följande form: `SCRIPT_INT("return map(lambda x : int(x * 5), _arg1)", SUM([Profit]))` ### SCRIPT\_REAL * * * Returnerar ett verkligt resultat från det angivna uttrycket. Uttrycket skickas direkt till en aktiv analystilläggstjänst. I R-uttryck använder du .arg_n_ (med en inledande punkt) för att hänvisa till parametrar (.arg1, .arg2 o.s.v.) I Python-uttryck använder du \_arg_n_ (med ett inledande understreck). #### Exempel I det här R-exemplet motsvarar .arg1 SUM(\[vinst\]): `SCRIPT_REAL("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))` I nästa exempel konverteras temperaturvärden från Celsius till Fahrenheit. `SCRIPT_REAL('library(udunits2);ud.convert(.arg1, "celsius", "degree_fahrenheit")',AVG([Temperature]))` Ett kommando i Python tar följande form: `SCRIPT_REAL("return map(lambda x : x * 0.5, _arg1)", SUM([Profit]))` ### SCRIPT\_STR * * * Returnerar ett strängresultat från det angivna uttrycket. Uttrycket skickas direkt till en aktiv analystilläggstjänst. I R-uttryck använder du .arg_n_ (med en inledande punkt) för att hänvisa till parametrar (.arg1, .arg2 o.s.v.) I Python-uttryck använder du \_arg_n_ (med ett inledande understreck). #### Exempel I det här R-exemplet motsvarar .arg1 SUM(\[vinst\]): `SCRIPT_STR("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))` I nästa exempel extraheras en förkortning av delstaten från en mer komplicerad sträng (i ursprunglig form 13XSL\_CA, A13\_WA): `SCRIPT_STR('gsub(".*_", "", .arg1)',ATTR([Store ID]))` Ett kommando i Python tar följande form: `SCRIPT_STR("return map(lambda x : x[:2], _arg1)", ATTR([Region]))` ## Skapa en tabellberäkning med beräkningsredigeraren Följ stegen nedan för att lära dig hur du skapar en tabellberäkning med hjälp av beräkningsredigeraren. **Obs**! Det går att skapa tabellberäkningar i Tableau på flera sätt. Exemplet visar endast ett av dessa sätt. Du hittar mer information i [Omvandla värden med tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm). ### Steg 1: Skapa visualiseringen 1. I Tableau Desktop ansluter du till datakällan som sparats i **Sample-Superstore**, som medföljer Tableau. 2. Navigera till ett arbetsblad. 3. I rutan **Data**, under Dimensioner, drar du Orderdatum till hyllan Kolumner. 4. I rutan **Data**, under Dimensioner, drar du Underkategori till hyllan Rader. 5. I rutan **Data**, under Mätvärden, drar du Försäljning till Text på kortet Markeringar. Visualiseringen uppdateras till en texttabell. ![En Tableau-visualisering med en tabell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_functions1.png) ### Steg 2: Skapa det tabellberäkning 1. Välj Analys > Skapa beräknat fält. 2. Gör följande i den beräkningsredigerare som visas: - Namnge det beräknade fältet Löpande summa för vinst. - Ange följande formel: `RUNNING_SUM(SUM([Profit]))` Formeln beräknar den löpande summan av vinstförsäljningen. Detta beräknas för hela tabellen. - Klicka på OK när du är klar. Det nya tabellberäkningsfältet visas under Mätvärden i rutan Data. Precis som med de andra fälten kan du använda detta i en eller flera visualiseringar. ### Steg 3: Använd tabellberäkningen i visualiseringen 1. Från rutan Data, under Mätvärden, drar du Löpande summa av vinsttill Färg på kortet Markeringar. 2. Klicka på listrutan Markeringstyp på kortet Markeringar och välj Kvadrat. Visualiseringen uppdateras till en framhävningstabell: ![Ett fält med en tabellberäkning tillämpad på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_functions2.png) ### Steg 4: Redigera tabellberäkningen 1. På kortet Markeringar högerklickar du på Löpande summa av vinst och väljer Redigera tabellberäkning. 2. Välj Tabell (ned) i dialogrutan Tabellberäkning, under Bearbeta med. Visualiseringen uppdateras till följande: ![Ett fält med en Tableau-beräkning tillämpad på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tablecalc_functions3.png) ## Se även [Skapa en tabellberäkning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm#Create) [Olika sorters tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm) [Anpassa tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_custom.htm) [Snabba tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_quick.htm) [Funktioner i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions.htm) [Tableau-funktioner (efter kategori)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_categories.htm) [Tableau-funktioner (i bokstavsordning)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_alphabetical.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Funktioner i Tableau Tableau har stöd för många funktioner som kan användas i Tableau-beräkningar. Se följande artiklar och referensämnen för att läsa mer om funktionerna i Tableau: ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Funktionsjämförelse för Tableau Desktop Public Edition, Free Edition och Professional Edition I den här guiden ges en översikt över skillnaderna mellan Tableau Desktop Public Edition, Free Edition och Tableau Desktop Professional Edition (aktiveras med en Tableau-licens). > [!TIP] > > **Tips**: Gå till sidan [Tableau-priser](https://www.tableau.com/sv-se/pricing) om du vill lära dig mer om prisalternativ för Tableau-licenser. Alla tre utgåvor av Tableau Desktop kan användas för att utforska och visualisera dina data, men varje utgåva har sina egna egenskaper, och vilken utgåva du bör välja att använda beror på vad du behöver göra med dina datavisualiseringar. ## Vem är Tableau Desktop Public Edition till för? > [!IMPORTANT] > > **Viktigt**: Tableau Desktop Public Edition är inte till för kommersiellt bruk. **Obs!** Supporten omfattar bara dessa kostnadsfria resurser: kunskapsbas, dokumentation och communityforum på webben. Mer information om supporttjänster finns i avsnittet [Program för teknisk support](https://www.tableau.com/sv-se/support/services) på Tableaus webbplats. Med Tableau Desktop Public Edition kan användare göra följande: - Lära sig att använda Tableau - Analysera data som innehåller högst 15 miljoner rader - Skapa databerättelser med offentliga datauppsättningar - Publicera offentlig information eller bädda in offentliga visualiseringar på sina egna platser ## Vem är Tableau Desktop Free Edition till för? **Obs!** Supporten omfattar bara dessa kostnadsfria resurser: kunskapsbas, dokumentation och communityforum på webben. Mer information om supporttjänster finns i avsnittet [Program för teknisk support](https://www.tableau.com/sv-se/support/services) på Tableaus webbplats. Med Tableau Desktop Free Edition kan användare och företag göra följande: - Arbeta med data och resurser som inte kan publiceras offentligt eller delas med andra - Ansluta till datakällor som inte stöds av Tableau Public - Analysera data med mer än 15 miljoner rader - Arbeta med livedata från andra källor än Google Drive ## Vem är Tableau Desktop Professional Edition till för? Med Tableau Desktop Professional Edition, som aktiveras med en betald Tableau-licens, kan användare och företag göra följande: - Ansluta till Tableau Server eller Tableau Cloud - Dela och publicera data och innehåll ## Jämförelseguide
Funktioner och egenskaperTableau Desktop Public Edition Tableau Desktop Free EditionTableau Desktop Professional Edition
Sekretess och säkerhetEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau DesktopEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau DesktopEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau Desktop
Spara visualiseringar lokaltEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau DesktopEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau DesktopEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau Desktop
Automatisk återställningEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau DesktopEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau DesktopEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau Desktop
Publicera eller bädda in visualiseringar på andra offentliga platserEn x-ikon som anger vilka funktioner som inte gäller för varje version av Tableau Desktop

* Inbäddningsalternativ är tillgängliga efter publicering i Tableau Public

En x-ikon som anger vilka funktioner som inte gäller för varje version av Tableau DesktopEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau Desktop
Publicera visualiseringar till Tableau PublicEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau DesktopEn x-ikon som anger vilka funktioner som inte gäller för varje version av Tableau DesktopEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau Desktop
Publicera visualiseringar till Tableau Cloud eller Tableau ServerEn x-ikon som anger vilka funktioner som inte gäller för varje version av Tableau DesktopEn x-ikon som anger vilka funktioner som inte gäller för varje version av Tableau DesktopEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau Desktop
Dela paketerade arbetsböcker med andra användareEn x-ikon som anger vilka funktioner som inte gäller för varje version av Tableau DesktopEn x-ikon som anger vilka funktioner som inte gäller för varje version av Tableau DesktopEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau Desktop
Uppdatering av livedataBegränsad datauppdatering

(Endast Google Drive. Data uppdateras automatiskt en gång var 24:e timme)

En bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau DesktopEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau Desktop
DatakällorBegränsade alternativ för datakällor

(Google Kalkylark, JSON-filer, Microsoft Excel 2007 eller senare, OData, PDF, spatialfiler, statistikfiler, textfiler)

En bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau Desktop

* Publicerade datakällor på Tableau Cloud eller Tableau Server stöds inte

En bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau Desktop

(Kan ansluta till alla datakällor)

Rader i datakällorEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau Desktop

15 miljoner rader

En bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau Desktop

Obegränsat

En bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau Desktop

Obegränsat

MolnlagringEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau Desktop

10 GB på Tableau Public

En x-ikon som anger vilka funktioner som inte gäller för varje version av Tableau DesktopEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau Desktop

Tableau Cloud och Tableau Server, om tillämpligt

Lokal lagringEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau DesktopEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau DesktopEn bock som anger vilka funktioner som gäller för varje version av Tableau Desktop
[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Genomflödesfunktioner (RAWSQL) Dessa RAWSQL-genomflödesfunktioner skickar SQL-uttryck direkt till databasen, utan att de först tolkas av Tableau. Om du har anpassade databasfunktioner som Tableau inte känner till, kan du använda genomflödesfunktioner för att anropa dessa anpassade funktioner. Eftersom uttrycket inte tolkas av Tableau måste du definiera aggregeringen om det behövs. Du kan använda `RAWSQLAGG`\-versionen av en funktion när du behöver skicka ett aggregerat uttryck. RAWSQL-genomflödesfunktioner kanske inte fungerar med federerade (kombinerade över olika databaser) eller publicerade datakällor. ## RAWSQL-syntax Det finns två typer av RAWSQL-funktioner: uppdelade och aggregerade. Detta anges i den första delen av funktionsnamnet, _RAWSQL_ eller _RAWSQLAGG_. Den sista delen av funktionsnamnet är utdatatypen, till exempel _BOOL,_ _STR_eller _INT_. I alla RAWSQL-funktioner är argumentet `"sql_expr", [arg1], ...[arg2]`. När du skriver funktionen kan du använda en ersättningssyntax `%n` för att infoga rätt fältnamn eller uttryck. ### %n-ersättningssyntax Databasen förstår vanligtvis inte fältnamnen som visas i Tableau. Eftersom Tableau inte tolkar SQL-uttryck i genomflödesfunktioner kan det hända att fel uppstår om du använder Tableaus fältnamn i uttrycket. Använd `%n` för att infoga korrekt fältnamn eller uttryck för en Tableau-beräkning i SQL-genomflödesfunktionen. Om du till exempel har en funktion som beräknar medianen för en uppsättning värden, kan du anropa den funktionen i Tableau-kolumnen \[Försäljning\] på följande sätt: RAWSQLAGG\_REAL("MEDIAN(%1)", \[Sales\]) - `REALSQLAGG` eftersom du vill ange aggregeringen. - `REAL` eftersom utdata är numeriska och inte nödvändigtvis ett heltal. - `MEDIAN` är aggregeringen. - `%1` är platshållaren för `[Sales]`. ## RAWSQL-funktioner SQL-uttrycket förs direkt till den underliggande databasen. Använd %n i SQL-uttrycket som ersättningssyntax för databasvärden. Följande RAWSQL-funktioner är tillgängliga i Tableau: ### RAWSQL\_BOOL
SyntaxRAWSQL_BOOL("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar ett booleskt resultat från ett givet SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQL_BOOL("%1 > %2", [Sales], [Profit])

I exemplet motsvarar %1 [Försäljning] och %2 [Vinst].

### RAWSQLAGG\_BOOL
SyntaxRAWSQLAGG_BOOL("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar ett booleskt resultat från ett givet aggregerat SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQLAGG_BOOL("SUM( %1) >SUM( %2)", [Sales], [Profit]) 

I exemplet motsvarar %1 [Försäljning] och %2 [Vinst].

### RAWSQL\_DATE
SyntaxRAWSQL_DATE("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataDatum
DefinitionReturnerar ett datumresultat från ett givet SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQL_DATE("%1", [Order Date])

I det här exemplet motsvarar %1 [Orderdatum].

### RAWSQLAGG\_DATE
SyntaxRAWSQLAGG_DATE("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataDatum
DefinitionReturnerar ett datumresultat från ett givet aggregerat SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQLAGG_DATE("MAX(%1)", [Order Date])

I det här exemplet motsvarar %1 [Orderdatum].

### RAWSQL\_DATETIME
SyntaxRAWSQL_DATETIME("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataDatum/tid
DefinitionReturnerar ett datum-/tidresultat från ett givet SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQL_DATETIME("%1", [Order Date])

I det här exemplet motsvarar %1 [Orderdatum].

### RAWSQLAGG\_DATETIME
SyntaxRAWSQLAGG_DATETIME("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataDatum/tid
DefinitionReturnerar ett datum-/tidresultat från ett givet aggregerat SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQLAGG_DATETIME("MIN(%1)", [Order Date])

I det här exemplet motsvarar %1 [Orderdatum].

### RAWSQL\_INT
SyntaxRAWSQL_INT("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar ett heltalsresultat från ett givet SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQL_INT("500 + %1", [Sales])

I det här exemplet motsvarar %1 [Försäljning].

### RAWSQLAGG\_INT
SyntaxRAWSQLAGG_INT("sql_expr", [arg1,] …[argN])
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar ett heltalsresultat från ett givet aggregerat SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQLAGG_INT("500 + SUM(%1)", [Sales])

I det här exemplet motsvarar %1 [Försäljning].

### RAWSQL\_REAL
SyntaxRAWSQL_REAL("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataNummer
DefinitionReturnerar ett numeriskt resultat från ett givet SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQL_REAL("-123.98 * %1", [Sales])

I det här exemplet motsvarar %1 [Försäljning]

### RAWSQLAGG\_REAL
SyntaxRAWSQLAGG_REAL("sql_expr", [arg1,] …[argN])
UtdataNummer
DefinitionReturnerar ett numeriskt resultat från ett givet aggregerat SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQLAGG_REAL("SUM( %1)", [Sales])

I det här exemplet motsvarar %1 [Försäljning].

### RAWSQL\_SPATIAL
SyntaxRAWSQL_SPATIAL("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataRum
DefinitionReturnerar ett spatialt resultat från ett givet SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQL_SPATIAL("%1", [Geometry])

I det här exemplet motsvarar %1 [Geometri].

Obs!Det finns ingen RAWSQLAGG-version av den här funktionen.
### RAWSQL\_STR
SyntaxRAWSQL_STR("sql_expr", [arg1], …[argN])
UtdataSträng
DefinitionReturnerar en sträng från ett givet SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQL_STR("%1", [Customer Name])

I det här exemplet motsvarar %1 [Kundnamn].

### RAWSQLAGG\_STR
SyntaxRAWSQLAGG_STR("sql_expr", [arg1,] …[argN])
UtdataSträng
DefinitionReturnerar en sträng från ett givet aggregerat SQL-uttryck.
Exempel
RAWSQLAGG_STR("AVG(%1)", [Discount])

I det här exemplet motsvarar %1 [Rabatt].

[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Google Analytics 4 **Obs!** Tableau följer [Googles API-tjänster användardatapolicy](https://developers.google.com/terms/api-services-user-data-policy) och krav på begränsad användning vid användning eller överföring av information från Googles API:er till andra appar. I den här artikeln beskrivs hur du ansluter Tableau till Google Analytics 4 och konfigurerar datakällan. ## Innan du börjar Innan du börjar ska du samla in följande anslutningsinformation: - E-postadress och lösenord för Google Analytics ## Rekommendation ### Konfigurera en anpassad OAuth-klient till att använda företagets IT-policyer Med en anpassad OAuth-klient går det att helt styra OAuth-konfigurationen enligt företagets egna IT-policyer. Alternativet att använda en egen OAuth-klient gör att du inte behöver vara bunden till Tableaus utgivningscykler och Tableaus rotationsschema för OAuth-klienten. Mer information om hur du konfigurerar en egen OAuth-klient finns i [Konfigurera anpassad OAuth för en plats](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/config_oauth_google.htm#custom). ## Skapa anslutningen och konfigurera datakällan 1. Starta Tableau och under **Anslut**, välj **Google Analytics 4** från listan över **Ytterligare anslutningar.** 2. Välj **Installera och starta om Tableau** för att installera kopplingen. 3. Efter omstart av Tableau, under **Anslut**, välj **Google Analytics 4** från listan över installerade kopplingar. 4. Logga in med din Google e-postadress och ditt lösenord. 5. Markera behörighetsrutan för att tillåta Tableau att se och ladda ner dina Google Analytics-data. 6. Följ stegen i Google Analytics 4 dialogfönster för att slutföra anslutningen. 1. Välj ett **konto** och **Egenskaper**. 2. Välj **Datumintervall** och sedan ett standardintervall eller specifika datum. Datumintervallet kan vara fasta start- och slutdatum, i förhållande till ett fast startdatum, eller i förhållande till uppdateringsdatum (det vill säga det aktuella datumet då anslutningen skapas eller uppdateras). 4. Lägg till dimensioner och mätvärden (mått). **Obs!** Vissa dimensioner och mätvärden kan inte användas tillsammans. Mer information finns i [Referensguide för dimensioner och statistik](https://ga-dev-tools.google/ga4/dimensions-metrics-explorer/) på Googles utvecklarwebbplats. 5. Granska dina anslutningsattribut och välj **Anslut**. 1. (Valfritt) Välj standardnamnet för **Datakällan** längst upp på sidan och ange sedan ett unikt namn för datakällan, som sedan ska användas i Tableau. Till exempel kan du använda en konvention för namngivning av datakälla som gör det lättare för andra användare av datakällan att räkna ut vilken datakälla de ska ansluta till. 2. Välj Bladflik för att starta analysen. När du har valt bladets flik importerar Tableau data genom att skapa ett extrakt. **Obs!** Tableau stöder endast extrakt för Google Analytics 4. Du kan uppdatera data genom att uppdatera extraktet. Mer information finns i [Extrahera data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/extracting_data.htm). ## Felsök Google Analytics 4 ### Rapporttyper Google Analytics 4-kopplingen förlitar sig på de grundläggande Core Reporting-funktionerna i Google Analytics Data API. Kohort-, pivot-, realtids- och trattrapporter stöds för närvarande inte. ## Kvoter Användning av Google Analytics 4-kopplingen är föremål för Google Analytics Data API-kvoter i kategorin Core quota. Ytterligare information finns i [Google Analytics Data API-guide](https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/data/v1/quotas). ## Se även - [Konfigurera datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_prepare.htm) – Lägg till mer data i den här datakällan eller förbered data innan du analyserar dem. - [Skapa diagram och analysera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/design_and_analyze.htm) – Påbörja dataanalysen. [5 tips på hur du får ut mer av Google Analytics](https://www.tableau.com/sv-se/learn/whitepapers/5-tips-get-more-google-analytics) – Läs Tableaus whitepaper (registrering eller inloggning krävs). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Google Drive I den här artikeln beskrivs hur du ansluter Tableau till Google Drive och konfigurerar datakällan. **Obs!** Google Drive har stöd för delade filer från och med 2023.1. ## Innan du börjar Innan du börjar ska du samla in följande anslutningsinformation: - E-postadress och lösenord för Google ## Skapa anslutningen och konfigurera datakällan 1. Starta Tableau och välj SharePoint-listor under Google Drive. För en fullständig lista över dataanslutningar väljer du Mer under Till en server. I den flik som Tableau öppnar i webbläsaren gör du följande: 1. Logga in på Google Drive med din e-post eller telefon och välj sedan Nästa för att ange ditt lösenord. Om det finns flera konton i listan väljer du det konto som har Google Drive-data som du vill komma åt och anger lösenordet, om du inte redan är inloggad. ![Inloggningsskärmen för Google Drive.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example_googlesheets_signin.png) 3. Välj Tillåt så att Tableau Desktop får tillgång till dina Google Drive-data. 4. När webbläsaren när du uppmanas att göra det. 5. Välj en fil i listan eller använd textrutan för att söka efter en fil efter namn eller URL och välj sedan **Anslut**. Du kan även välja en fil under fliken Har delats med mig eller Delade enheter”. ![Anslut data från Google Drive till Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/connect_to_google_drive.png) **Obs!** Den här anslutningen kanske inte har stöd för alla filtyper. Filtyper som inte stöds är gråtonade. 2. På sidan Datakälla gör du följande: 1. (Valfritt) Välj standardnamnet för datakällan längst upp på sidan och ange sedan ett unikt namn för datakällan, som ska användas i Tableau. Till exempel kan du använda en konvention för namngivning av datakälla som gör det lättare för andra användare av datakällan att räkna ut vilken datakälla de ska ansluta till. 2. Om din Google Drive-fil har en tabell väljer du fliken Blad för att starta analysen. ## Om .ttde- och .hhyper-filer Du kanske ser .ttde- eller .hhyper-filer när du navigerar i din dators katalogstruktur. När du skapar en Tableau-datakälla som ansluter till dina data, skapar Tableau även en .ttde- eller .hhyper-fil. Den här filen, som även kallas för ett skuggextrakt, används för att förbättra hastigheten som din datakälla läses in i Tableau Desktop. Även om ett skuggextrakt innehåller underliggande data och annan information som liknar det vanliga Tableau-extraktet sparas det i ett annat format och kan inte användas för att återställa dina data. **Obs!** Filer i .tde-format stöds inte längre i Tableau-versioner efter 2024.2. Alla extrakt är nu i .hyper-format. ## Felsöka problem med Google Drive **Obs!** Funktionen med inbäddat lösenord är inaktiverad för Google Drive. Du kan i stället använda inbäddat . ### Datagräns i Google Drive Google Drive stöder ett begränsat antal celler (räknat i miljontal) för kalkylblad som skapas i eller konverteras till Google Sheets. Mer information finns i [Filer som du kan lagra i Google Drive](https://support.google.com/drive/answer/37603) i hjälpen för Google Drive. ### Anslutningar till flera konton När du använder webbredigering eller publicering på webben kan du inte använda flera Google Drive-konton även om du använder olika anslutningar. Du kan ha flera Google Drive-kontoanslutningar i Desktop. ### Webbredigering med Internet Explorer 11 och Edge I Internet Explorer 11 och Edge går det inte att komma åt en server med en oskyddad anslutning (http). Använd en säker anslutning (https) eller växla till en annan webbläsare. ## Se även - [Konfigurera datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_prepare.htm) – Lägg till mer data i den här datakällan eller förbered data innan du analyserar dem. - [Skapa diagram och analysera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/design_and_analyze.htm) – Påbörja dataanalysen. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Google Kalkylark (inaktuellt) > [!IMPORTANT] > > **Viktigt:** Google Kalkylark-kopplingen fasades ut helt i mitten av 2023. Om du vill fortsätta använda arbetsböckerna måste du komma åt data via Google Drive. Mer information om hur du ansluter till data i Google Drive, inklusive Google Kalkylark, finns i [Google Drive](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/examples_googledrive.htm) och [Konfigurera Tableau-tillägget för Google Workspace](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/gworkspace_set_up.htm "konfigurera Tableau-tillägget för Google Workspace"). Mer information om hur du växlar datakälla finns i [Ersätta datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/connect_basic_replace.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Granska kopplingsresultat i datarutnätet När du har skapat en koppling på arbetsytan granskar du datarutnätet för att se till att kopplingen ger de resultat som du förväntar dig. Om datarutnätet visar data som du inte förväntar dig kan du behöva ändra kopplingen. ## Resultat i datarutnätet - **Inga data:** Om inga data visas i datarutnätet kan du behöva ändra typen av koppling eller ett kopplingsfält som används i kopplingsvillkoret. Om du misstänker en felaktig matchning mellan fält i kopplingen, använd då en beräkning istället. Mer information finns i [Använda beräkningar för att lösa matchningsfel mellan fält i en koppling.](#joinoncalcs). - **Dubbla data:** Om du ser dubbla data finns det några saker du kan göra. Överväg att relatera tabellerna istället för att koppla dem. Mer information finns i [Relatera dina data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/relate_tables.htm). - **Saknade data:** Om vissa data saknas i datarutnätet kan du behöva ändra typ av koppling eller ett kopplingsfält som används i villkoret för koppling. Återigen: Om du misstänker att fälten i kopplingen inte stämmer överens, använd en beräkning istället. Mer information finns i [Använda beräkningar för att lösa matchningsfel mellan fält i en koppling.](#joinoncalcs). - **Många nullvärden:** Om du ser många nullvärden som du inte förväntar dig kan du behöva ändra typ av koppling från den fullständiga yttre typen till den inre typen. - **Alla nullvärden för en tabell:** Om alla värden för en tabell är ”null” finns det inga matchningar mellan tabellerna som du går med i. Om detta inte förväntas, överväg att ändra typen av koppling. ## Använda beräkningar för att lösa matchningsfel mellan fält i en koppling. När fälten i ett kopplingsförhållande inte matchar - det vill säga inte stämmer med värdena i fälten som används i ett kopplingsförhållande - kan datarutnätet visa lite data eller ingen data alls. Felmatchning mellan fälten kan uppstå av flera anledningar, men orsakas ofta av skillnader i formatet på strängvärdena eller datumvärdena i fälten. I många fall kan du lösa felmatchningar mellan fälten i din koppling genom att använda en beräkning. De flesta funktioner är tillgängliga för dig att använda i en beräkning i syfte att skapa och ersätta ett fält i kopplingsvillkoret, detta med undantag för aggregerade funktioner och tabellberäkningsfunktioner. **Obs!** Kopplingssberäkningar stöds inte för QuickBooks Online, Marketo, Oracle Eloqua, Anaplan, ServiceNow ITSM samt webbdatakontakter. **Felmatchning av strängar** Ett vanligt felmatchningsscenario när du arbetar med strängdata uppstår när ett av fälten på ena sidan av kopplingsvillkoret motsvarar två eller flera fält på andra sidan av kopplingsvillkoret. I det här fallet kan du använda en beräkning för att kombinera de två fälten så att dess format matchar det andra fältet i kopplingsvillkoret. Anta till exempel att du vill gå med i två tabeller som innehåller följande data:
KundKontakt
FörnamnEfternamnGrenMedlem sedanLånade enheterAvgifterFöreslagen gräns
Allan

Wallander

Nord20001015
JohanSmedNord2000363,5015
AnitaGranathSyd200024311,3015
FredrikSvenssonNord200052.9015
NamnMedlemsnummerNödkontaktRelationNödnummer
Adam Davis555-0324Ellen DavisPartner555-0884
Allan Wallander555-0356Jean WilsonMamma555-0327
Fred Suzuki555-0188Jim SuzukiBror555-3188

Henry Wilson

555-0100Laura RodriquezPartner555-0103
Michelle Kim555-0199Steven KimPartner555-0125
De gemensamma fälten mellan de två tabellerna verkar vara namn. I tabellen Kund finns emellertid för- och efternamnen i separata kolumner och i tabellen Kontakt finns för- och efternamnen i samma kolumn. För att gå med i tabellerna för namn kan du använda en beräkning på vänster sida av kopplingsvillkoret för att koppla ihop kolumnerna förnamn och efternamn. ![En kopplingsberäkning som slår samman för- och efternamnskolumnerna.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/join_joincalc_optioncalc.png) Resultatet är ett beräknat fält till vänster om kopplingsvillkoret som bara är tillgängligt från kopplingsdialogrutan. Den här beräkningen konverterar fältet i kundtabellen till ett format som nu matchar fältets format i kontakttabellen till höger om kopplingsvillkoret. ![En kopplingstabell med en beräkning som konverterar fältet i en tabell för att matcha formatet hos fältet i en annan tabell i kopplingsvillkoret.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/join_joincalc_match.png) Om du använder beräkningen i kopplingen skapas följande kombinerade tabell:  | Förnamn | Efternamn | Gren | Medlem sedan | Lånade enheter | Avgifter | Föreslagen gräns | Namn | Telefonnummer | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Allan | Wallander | Nord | 2000 | 1 | 0 | 15 | Allan Wallander | 555-0356 | | Fredrik | Svensson | Nord | 2000 | 52 | .90 | 15 | Fred Suzuki | 555-0188 | **Datumen matchar inte** Ett vanligt felmatchningsscenario när du arbetar med datumdata uppstår när datumvärdena i ett fält i kopplingsvillkoret registreras på en annan detaljnivå än det andra fältet i kopplingsvillkoret. I det här fallet kan du använda en beräkning i kopplingsvillkoret för att ändra fältets format på ena sidan av kopplingsvillkoret så att dess format matchar det andra fältet i kopplingsvillkoret. Anta till exempel att du har följande två datatabeller:
ProjektoruthyrningKund
DatumReservationstypBegärande-ID

2000-01-01

Individuellt233445589
2002-01-28K-12365948999
2002-01-29Icke vinstdrivande233448888
2002-12-05K-12365948999
2003-05-05Icke vinstdrivande334015476
2004-03-12

Icke vinstdrivande

334015476
2006-03-15Ort211896980
2007-07-08K-12334015476
2008-01-04Individuellt560495523
2009-03-08Icke vinstdrivande233445566
2014-02-14

Icke vinstdrivande

233445566
2015-12-21Icke vinstdrivande233445566
2016-02-10Icke vinstdrivande233445566
IDFörnamnEfternamnGrenMedlem sedanLånade enheterAvgifterFöreslagen gräns
454613981AdamDavisVäst201225010
232502870Allan

Wallander

Nord20001015
298000916AmandaSmedNord2001546,415
233445566AnitaGranathSyd200024311,3015
900005122BrianFrankÖst201112.1010
921491769ElizabethJohanssonVäst201019.510
233445589FredrikSvenssonNord200052.9015
344556677HenryWilsonSyd20053.215
939502870JanJohanssonVäst20170010
233448978JohanSmedNord2000363,5015
Om du vill få mer information om beteendet bland nya kunder kan du skapa en koppling mellan tabellen Kund och tabellen Projektoruthyrning i syfte att få insikter kring vilka bibliotekstjänster som motiverar nya medlemskap. De gemensamma fälten mellan de två tabellerna verkar vara ”Datum” och ”Medlem sedan”. Datumvärdena i respektive fält registreras emellertid på olika detaljnivåer. Om du vill koppla dessa tabeller i respektive datumfält använder du en kombination av funktionerna för DATUM i en beräkning på respektive sida av kopplingsvillkoret i syfte att få detaljnivån i varje fält att stämma överens.

DATE(DATETRUNC('year', [Date]))

DATE('01/01/'+STR([Member since]))
Om du använder beräkningen i kopplingen skapas följande kombinerade tabell:
DatumReservationstypBegärande-IDIDFörnamnEfternamnGrenMedlem sedanLånade enheterAvgifterFöreslagen gräns

2000-01-01

Individuellt233445589232502870AllanWallander

Nord

200010,0015
2000-01-01Individuellt233445589233445589FredrikSvenssonNord2000520,9015
2000-01-01Individuellt233445589233445566AnitaGranathSyd200024311,3015
2000-01-01Individuellt233445589233448978JohanSmedNord2000363,5015
För att avgöra om en kund hyrt projektorn samma år som han eller hon inledde sitt medlemskap, lägg till ytterligare en klausul till kopplingen baserat på ID. ![En kopplingstabell med ett trunkerat datum.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/join_joincalc_datetrunc_ID.png) Resultatet av det ytterligare kopplingsvillkoret visar att endast en kund kan ha inlett sitt medlemskap för att hyra en projektor. | Datum | Reservationstyp | Begärande-ID | ID | Förnamn | Efternamn | Gren | Kopplat | Lånade enheter | Avgifter | Föreslagen gräns | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 2000-01-01 | Individuellt | 233445589 | 233445589 | Fredrik | Svensson | Nord | 2000 | 52 | 0,90 | 15 | [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Gruppera dina data Du kan skapa en grupp för att kombinera relaterade medlemmar i ett fält. Om du till exempel arbetar med en vy som visar genomsnittliga testresultat efter huvudämne vill du kanske gruppera vissa huvudämnen tillsammans för att skapa huvudämneskategorier. Engelska och historia kan kombineras i en grupp som kallas Humaniora medan biologi och fysik kan grupperas som Naturvetenskap. Grupper är användbara både för att korrigera datafel (till exempel för att kombinera CA, Kalif. och Kalifornien till en datapunkt) samt för att svara på frågor av typen ”vad händer om” (till exempel ”Vad händer om vi kombinerar öst- och västregionerna?”). ## Skapa en grupp Det finns flera sätt att skapa en grupp. Du kan skapa en grupp från ett fält i rutan **Data** eller genom att välja data i vyn och sedan klicka på gruppikonen. ### Skapa en grupp genom att välja data i vyn 1. Välj en eller flera datapunkter i vyn och klicka sedan på gruppikonen på verktygstipset som visas ![En bilageikon i form av ett gem och en snabbmenyikon.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ad-hoc1.png). **Obs!** Du kan också välja gruppikonen i verktygsfältet högst upp på arbetsytan. Om det finns flera detaljnivåer i vyn måste du välja en nivå för att gruppera medlemmarna. Du kan välja att gruppera alla dimensioner eller bara en. ### Skapa en grupp från ett fält i rutan Data 1. Högerklicka på ett fält i rutan **Data** och välj **Skapa** > **Grupp**. ![Ett fält i rutan Data med en snabbmeny som visar var man ska gruppera fält eller skapa ett beräknat fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ad-hoc4.png) 2. I dialogrutan Skapa grupp väljer du de medlemmar som ska ingå i gruppen och klickar sedan på Grupp. ![Dialogrutan Redigera grupp med tre grupper: lagring, förbrukningsmaterial och tabeller.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ad-hoc6.png) De valda medlemmarna kombineras till en enda grupp. Ett standardnamn skapas med de kombinerade medlemsnamnen. Om du vill byta namn på gruppen markerar du den i listan och klickar på Byt namn. **Tips**: Du kan söka efter medlemmar med alternativet **Hitta** längst ner till höger i dialogrutan. (Endast Tableau Desktop) ![Dialogrutan Redigera grupp.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ad-hoc7.png) ## Inkludera en Övrigt-grupp När du skapar grupper i Tableau har du möjlighet att gruppera alla återstående eller icke-grupperade medlemmar i en Övrigt-grupp. Alternativet Inkludera Övrigt är användbart för att framhäva vissa grupper eller jämföra specifika grupper med allt annat. Om du till exempel har en vy som visar produktkategorin försäljning kontra vinst vill du kanske markera de hög- och lågpresterande kategorierna i vyn och gruppera alla de andra kategorierna i en ”Övrigt”-grupp.
Inkluderar ÖvrigtInkluderar inte Övrigt
Ett punktdiagram som visar korrelationen mellan vinst och försäljning för tre kategorier: Hög, Låg och Övrigt.Ett punktdiagram som visar korrelationen mellan vinst och försäljning för åtta produktkategorier.
**Så här inkluderar du en Övrigt-grupp:** 1. Högerklicka på gruppfältet i rutan **Data** och välj sedan Redigera grupp. 2. Välj Inkludera ”Övrigt” i dialogrutan Redigera grupp. ![Dialogrutan Redigera grupp med en lista på tre grupper: Övrigt, Högpresterande och Lågpresterande.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ad-hoc23.png) ## Redigera en grupp När du har skapat ett grupperat fält kan du lägga till och ta bort medlemmar från grupperna, skapa nya grupper, ändra standardgruppnamnen och ändra namnet på det grupperade fältet. Du kan göra vissa ändringar direkt i vyn och andra i dialogrutan Redigera grupp. **Så här lägger du till medlemmar i en befintlig grupp:** - Högerklicka på gruppfältet i rutan **Data** och klicka sedan på Redigera grupp. ![Ett fält i rutan Data med en snabbmeny som visar var du ska välja Redigera grupp.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ad-hoc8.png) - Välj en eller flera medlemmar i dialogrutan Redigera grupp och dra dem till önskad grupp. - Klicka på OK. **Så här tar du bort medlemmar från en befintlig grupp:** - Högerklicka på gruppfältet i rutan **Data** och klicka sedan på Redigera grupp. - Välj en eller flera medlemmar i dialogrutan Redigera grupp och klicka sedan på Dela upp grupp. Medlemmarna tas bort från den nuvarande gruppen. Om du har en Övrigt-grupp läggs medlemmarna till i den. - Klicka på **OK**. Så här skapar du en ny grupp i ett gruppfält: - Högerklicka på gruppfältet i rutan **Data** och klicka sedan på Redigera grupp. - Välj en eller flera medlemmar i dialogrutan Redigera grupp och klicka sedan på Gruppera. - Klicka på OK. **Obs!** Om du vill byta namn på en grupp markerar du gruppen i dialogrutan Redigera grupp och klickar sedan på **Byt namn**. ## Se även [Färga en vy med hjälp av grupper](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_groups_editing.htm) [Korrigera datafel eller kombinera dimensionsmedlemmar genom att gruppera dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_groups.htm) ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Hämta ett fält till den primära datakällan Datakombination är en metod för att kombinera data. Datakombination fungerar genom att data i den primära datakällan kompletteras med data i den sekundära datakällan. I fall där du kanske bara behöver _några_ av de data i den sekundära datakällan så kan du skapa en primär grupp som bara ger dig de fält som du behöver i den primära datakällan. Det här eliminerar behovet för den sekundära datakällan vilket minskar storleken på arbetsboken och kan förbättra arbetsbokens prestanda. Anta att du exempelvis har två datakällor: Superstore och Population. Superstore-datakällan innehåller en mängd data men viktigast av allt så innehåller den data om delstater och den region som var och en av dessa delstater är associerad med. Datakällan Population innehåller data om delstat och befolkning men innehåller inga data om regioner. I det här fallet kan du kombinera datakällorna Population och Superstore för att skapa en primär grupp. Därefter kan du dra in Region-fältet från datakällan Superstore till datakällan Population vilket helt eliminerar behovet för datakällan Superstore. ### Så här kombinerar du två datakällor och skapar en primär grupp 1. Ladda ned och öppna följande arbetsbok från Tableau Public. 1. Gå till [https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/BringaFieldintothePrimaryDataSource/Sheet1](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/BringaFieldintothePrimaryDataSource/Sheet1). 2. Klicka på Ladda ner arbetsbok i det övre högra hörnet och öppna sedan arbetsboken. I arbetsboken finns dimensionen Län redan i hyllan Rader vilket gör den till det första fältet i vyn och etablerar datakällan Population som den primära datakällan för bladet. Datakällan Superstore inkluderas också i arbetsboken och fungerar som sekundär datakälla. 2. I Data\-fönstret väljer Superstore och drar därefter dimensionen Region till hyllan Rader och placerar den framför Län. Vyn visar regionerna från datakällan Superstore (sekundär) och delstaterna i datakällan Population (primär) som är associerade med de regionerna. Det finns två delstater, Alaska och Hawaii från datakällan Population (primär) som inte är associerade med någon specifik region. Dessa två delstater tilldelas en null-region. ![En tabell som visar att Alaska och Hawaii är tilldelade till regionen Null.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/create-primary-group-null.png) 3. Högerklicka på fältet Region i hyllan Rader från datakällan Superstore (sekundär) och välj Skapa primär grupp. 4. I dialogrutan Redigera grupp drar du Alaska och Hawaii (från null-regionen) till **Väst**\-regionen. Den här aktiviteten tilldelar delstaterna i datakällan Population (primär) i null-regionen till en region. ![Dialogrutan Redigera grupp där du kan flytta Alaska från gruppen Syd till gruppen Väst.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/create-primary-group-edit-group.png) 5. Klicka på OK för att stänga dialogrutan Redigera grupp. 6. I Data\-fönstret väljer du datakällan Län (sekundär). Nu ser du ett nytt gruppfält som listas i datakällan Population (primär) som heter Län (grupp). 7. Dra dimensionen **Län (grupp)** över dimensionen Region i hyllan Rader för att byta ut den. 8. Dra mätvärdet 2016 Population till hyllan Kolumner för att se Population baserat på regionerna från datakällan Superstore (sekundär). 9. (Valfritt) Du kan stänga datakällan Superstore (sekundär) och därefter fortsätta med analysen. Du kan även publicera datakällan eller arbetsboken utan den sekundära datakällan. Det beror på att fältet du använde från den sekundära datakällan, **Region**, ersätts av fältet från den primära gruppen du skapade i den primära datakällan. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Hantera blad i instrumentpaneler och berättelser Att dölja, visa och navigera till blad gör det lättare för dig att hantera arbetsböcker och utforma instrumentpaneler. ## Dölja och visa blad Dölj och visa blad under arbetet för att göra redigeringsprocessen för stora arbetsböcker smidigare. Information om visualisering i verktygstips finns i [Dölja eller visa ett Visualisering i verktygstips-arbetsblad](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viz_in_tooltip.htm#Hide). ### Vilka blad kan jag dölja? När du redigerar en arbetsbok kan du dölja alla blad som finns i en instrumentpanel eller berättelse. (Det innefattar instrumentpanelsblad i berättelser.) Blad som inte är i en instrumentpanel eller berättelse är alltid synliga när du redigerar arbetsböcker. ### Dölja eller visa alla blad Du döljer alla blad i en instrumentpanel eller berättelse genom att högerklicka (Windows) eller kontroll-klicka (MacOS) på instrumentpanelens flik längst ner på skärmen och välja Dölj alla blad. Du kan senare välja Visa alla blad om du vill. ![En meny med Dölj alla blad markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/understanding4_web.png) ### Dölja ett enskilt blad 1. Leta efter bladet i flikarna längst ner på skärmen. Du kan också, om du visar en instrumentpanel eller berättelse, leta i listan Blad till vänster: ![En lista över arbetsblad som är tillgängliga att använda i en instrumentpanel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sheet_viewer.png) 2. Högerklicka (Windows) eller kontroll-klicka (macOS) på bladets namn och välj Dölj blad. ![Alternativet att dölja ett blad i en instrumentpanel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sheet_viewer_show.png) **Obs!** Från bladlistan till vänster om en instrumentpanel eller berättelse kan du endast dölja blad som används i den specifika instrumentpanelen eller berättelsen. Du känner igen dessa blad på den blå kryssmarkeringen på bladikonen. ### Visa ett enskilt blad 1. Längst ner på skärmen klickar du på fliken för instrumentpanelen eller berättelsen som innehåller bladet. Du identifierar instrumentpaneler och berättelser genom rutnät respektive bokikoner. ![Ikonerna för instrumentpanel och berättelse.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tabs_dashboard_story.png) **Obs!** Om en berättelse innehåller en dold instrumentpanel som i sin tur innehåller ett dolt blad går du först till den dolda instrumentpanelen från berättelsen och sedan till det dolda bladet från instrumentpanelen. 2. I listan till vänster högerklickar (Windows) eller kontroll-klickar (macOS) du på bladet och avmarkerar kryssrutan Dölj blad. ![Alternativet att dölja ett blad i en instrumentpanel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sheet_viewer_hide.png) ## Navigera mellan blad, instrumentpaneler och berättelser Med Tableau kan du snabbt navigera mellan blad och relaterade instrumentpaneler och berättelser, vilket gör att du lättare kan optimera designen. ### Gå från en instrumentpanel eller berättelse till ett blad **Tips:** Om ett blad är dolt visas den här tekniken tillfälligt för att du ska få en närmare titt på den. Bladet döljs igen när du går till ett annat blad. Gör något av följande: - På själva instrumentpanelen väljer du det objekt som refererar till det dolda bladet. Klicka sedan på listrutepilen uppe till vänster eller höger och välj Gå till blad. ![En instrumentpanel som visar alternativet Gå till blad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sheet_goto.png) - I listan Blad till vänster om instrumentpanelen klickar du på ikonen till höger om bladets namn. ![En instrumentpanel som visar alternativet Gå till blad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sheet_goto_list.png) ### Gå från ett blad till relaterade instrumentpaneler och berättelser Du går snabbt till instrumentpaneler och berättelser som ett blad visas i genom att högerklicka på bladfliken och öppna menyn Används i. ![En meny som visar formateringsalternativ med Används i valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/used_in.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Hantera datakällor I de här avsnitten beskrivs de uppgifter du kan utföra när du har konfigurerat datakällorna. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Hantera null-värden och andra specialvärden Vissa data kräver särskild hantering i Tableau. Specifikt: - null-värden - okända eller tvetydiga geografiska platser - negativa eller noll-värden när du arbetar med en logaritmisk skala - negativa eller noll-värden när du arbetar med trädkartor ## Indikator för särskilda värden När dina data innehåller några av dessa särskilda värden kan inte Tableau rita in dem i vyn. I stället visas en indikator i det nedre högra hörnet av vyn. Klicka på indikatorn för att se alternativ för hur du kan hantera dessa värden. ![Dialogrutan Särskilda värden med alternativ för att redigera platser, filtrera data eller visa data på en standardplats.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datafields_specialvalues1.png) Om du inte vet hur du ska hantera värdena så kan du välja att lämna indikatorn för särskilda värden. Generellt sett bör du fortsätta att visa indikatorn så att du vet att det finns data som inte visas i vyn. Men du kan även välja att dölja den. Inga data kommer att ändras, det är bara indikatorn som döljs. ### Visa och dölja indikatorn Om du vill dölja indikatorn kan du högerklicka (Ctrl-klicka på en Mac) på den och välja Dölj indikator. Du kan även öppna menyn Analys och välja Specialvärden > Dölj. Om du har dolt indikatorn för specialvärden och vill visa den igen öppnar du menyn Analys och väljer Specialvärden > Visa. ## Null-nummer och -datum samt negativa värden på logaxlar Ett null-värde är ett fält som är tomt, vilket betyder saknade eller okända värden. När du drar ett mätvärde eller ett kontinuerligt datum till vyn så visas värdena utmed en kontinuerlig axel. Om fältet innehåller null-värden eller om det förekommer nollor eller negativa värden på en logaritmisk axel så kan Tableau inte rita in dem. När dessa värden förekommer visar Tableau en indikator i det nedre högra hörnet på vyn där det står att det finns okända värden. Klicka på indikatorn och välj något av följande alternativ: - Filtrera data – utelämna null-värdena från vyn genom att tillämpa ett filter. När du filtrerar data utesluts även null-värdena från beräkningar som används i vyn. - Visa data som standardposition – visa data som en standardposition på axeln. Null-värdena kommer fortfarande att tas med i beräkningarna. Standardpositionen beror på datatypen. Tabellen nedan definierar standardvärdena. | Typ av data | Standardposition | | --- | --- | | Nummer | 0 | | Datum | 12/31/1899 | | Negativa värden på en loggaxel | 1 | | Okänd geografisk plats | (0,0) | ### Ta bort null-värden - Filtrera null-dimensionerna eller de diskreta mätvärdena genom att dra pillret till hyllan Filter och avmarkera **Null**. Null-värdet kommer att visas i listan med diskreta värden där du kan ta bort det. - Om ett mätvärde innehåller null-värden ritas de vanligtvis ut som noll i en vy. Visa andra alternativ, inklusive hur du kan undertrycka dessa null-värden helt genom att läsa [Formatera nullvärden](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_specific_numbers.htm#Format_null_values). **Obs!** Se [Logiska funktioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_logical.htm) för funktioner som ISNULL() och IFNULL(), vilka du kan använda för att hantera null-värden med ett beräknat fält. ## Okända geografiska platser När du jobbar med kartor och geografiska fält identifieras okända eller tvetydiga platser av indikatorn i det nedre högra hörnet av vyn. Klicka på indikatorn och välj något av följande alternativ: - Redigera platser – korrigera platsen genom att mappa dina data till kända platser. - Filtrera data – utelämna okända platser från vyn genom att tillämpa ett filter. Platserna tas inte med i beräkningar. - Visa data som standardposition – visa värdena vid standardposition (0, 0) på kartan. ## Nollvärden och negativa värden i trädkartor När du arbetar med trädkartor visas alla null- eller nollvärden i indikatorn i det nedre högra hörnet av vyn. Klicka på indikatorn och välj något av följande alternativ: - Filtrera data – utelämna okända platser från vyn genom att tillämpa ett filter. Platserna tas inte med i beräkningar. - Använd absoluta värden – använd det absoluta värdet för att fastställa storleken för motsvarande område i vyn. Både värdena 5 och -5 visas till exempel som samma storlek. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Hitta bra datauppsättningar Ett bra sätt att lära sig hur man använder Tableau för att analysera data (eller skapa exempel- eller proof-of-concept-innehåll) är att hitta en datauppsättning som du tycker är intressant. När du har verkliga frågor du vill besvara med data blir stegen i analysen enklare och mer meningsfulla. ## Verkligheten med datauppsättningar Det finns två oundvikliga fakta om att försöka hitta en datauppsättning som inte är officiell eller verksamhetsbaserade data. **Du hittar inte det du letar efter.** - Försök att inte ha strikta förväntningar på vad du behöver. - Var flexibel och öppen för vad du kan förvänta dig från ett specifikt projekt. - Ibland finns de data du vill ha bakom en betalvägg – avgör om det är värt det. **Du måste rensa upp bland dina data.** - Var förberedd på grundläggande [rensning och formgivning](https://help.tableau.com/current/prep/sv-se/prep_clean.htm) för att se till att dina data är [väl strukturerade för analys](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/data_structure_for_analysis.htm). - Du kan behöva [ta in andra datauppsättningar](https://help.tableau.com/current/prep/sv-se/prep_combine.htm). - Att ha en dataordbok eller metadata kan vara avgörande. - [Beräkningar](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields.htm) kan vara nödvändiga. ## Vad gör en bra datauppsättning? En bra datauppsättning är en som passar ditt ändamål. Så länge som ändamålet uppfylls är det en bra datauppsättning. Det finns dock några överväganden som kan hjälpa till att rensa bort datauppsättningar som sannolikt inte passar ditt syfte. Över lag bör du leta efter datauppsättningar som uppfyller följande villkor: 1. Innehåller de element du behöver 2. Är uppdelade data 3. Har minst ett par dimensioner och mätvärden 4. Har bra metadata eller en dataordbok 5. Är användbara (inte i ett proprietärt format, för rörigt eller för besvärligt) Vad gör Superstore utmärkt? Superstore är en av exempeldatakällorna som följer med Tableau Desktop. (Du kan också ladda ner den från [Tableau Public-sidan med exempeldata](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data).) Varför är den en så bra datauppsättning? - **Nödvändiga element:** Superstore har datum, geografiska data, fält med en hierarkisk relation (kategori, underkategori, produkt), mätvärden som är positiva och negativa (vinst) osv. Det finns väldigt få diagramtyper som inte kan göras med endast Superstore, och få funktioner som den inte kan användas för att visa upp. - **Uppdelade:** Data på radnivå är varje objekt i en transaktion. Dessa objekt kan skalas till ordernivå (via order-ID) eller av någon av dimensionerna (såsom datum, kund, region, etc.) - **Dimensioner och mätvärden:** Superstore har flera olika dimensioner som låter dig ”dela upp fritt” efter saker såsom kategori eller ort. Det finns också flera mätvärden och datum, vilket öppnar upp möjligheterna för diagramtyper och beräkningar. - **Metadata:** Superstore har väl namngivna fält och värden. Du behöver inte se efter vad några värden innebär. - **Liten och ordnad:** Superstore är bara några få megabyte stor och tar upp väldigt lite utrymme i Tableau-installationsprogrammet. Den innehåller även mycket ordnade data, med endast rätt värden i varje fält och en bra datastruktur. ### 1\. En bra datauppsättning har elementen som behövs för dina ändamål Se till att datauppsättningen har de typer av fält du behöver om du letar efter en för att bygga en specifik visualisering eller för att visa upp specifika funktioner. Kartor är till exempel visuellt fantastiska men kräver geografiska data. Grundläggande demon innebär ofta att kraftigt använder datum vilket innebär att data skulle behöva minst ett datumfält (och skulle behöva vara mer detaljerad än bara år för att visa detaljer). Inte alla datauppsättningar behöver alla dessa element – vet vad du behöver för ditt ändamål. Slösa inte tid med datauppsättningar som saknar nyckelelement. Vanliga element för analys: - Datum - Geografiska data - Hierarkiska data - ”Intressanta” mätvärden – antingen betydande variation i storlek eller positiva och negativa värden Vissa funktioner eller visualiseringstyper kan kräva specifika egenskaper hos datan såsom:  - [Kluster](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/clustering.htm) - [Prognostisering](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/forecasting.htm) - [Trendlinjer](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/trendlines_add.htm) - [Användarfilter](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/publish_userfilters_create.htm) - [Rumsliga beräkningar](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/maps_shapefiles.htm) - Specifika [beräkningar](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_all_categories.htm) - [Jämförande stapeldiagram](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/qs_bullet_graphs.htm) ### 2\. En bra datauppsättning är uppdelade (råa) data Om data är för [aggregerade](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/calculations_aggregation.htm) finns det inte mycket du kan göra för att analysera dem. Om du till exempel vill titta på trender hos människor som söker efter ”Pumpkin Spice” men har årliga data kan du endast se en översikt på mycket hög nivå. I bästa fall vill du kunna använda daglig data för att kunna se den enorma ökningen när Starbucks börjar erbjuda #PSL. Vad som räknas som uppdelade kan variera beroende på analys. Observera att på grund av integritet eller praktiska egenskaper kommer vissa datauppsättningar aldrig att vara helt detaljerade. Det är till exempel väldigt osannolikt att du hittar en datauppsättning som rapporterar om malaria efter adress, vilket innebär att månadssummor per region kan vara tillräckligt detaljerade. Aggregering och detaljrikedom Att förstå aggregering och detaljrikedom är viktigt av många anledningar. Det påverkar saker såsom att hitta användbara datauppsättningar, bygga den visualisering som behövs, kombinera data korrekt och använda LOD-uttryck. Aggregering och detaljrikedom är motsatta ändar av ett spektrum. **Aggregering** hänvisar till hur data kombineras, såsom att summera alla sökningar efter Pumpkin Spice eller ta medelvärdet av alla temperaturavläsningar runt Seattle på en specifik dag. - Som standard är mätvärden i Tableau aggregerade. Standardaggregeringen är SUM. Du kan ändra aggregeringen till andra mätvärden såsom genomsnitt, median, unika antal, minimum osv. **Detaljrikedom** avser hur detaljerad informationen är. Vad representerar en rad (datapost) i datauppsättningen? En person som har malaria? Totalt antal fall av malaria under månaden i en viss provins? Det är detaljnivån. Att känna till detaljnivån för data är avgörande. Mer information finns i [Dataaggregering i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_aggregation.htm). ### 3\. En bra datauppsättning har dimensioner och mätvärden Många typer av visualiseringar kräver **dimensioner** och **mätvärden** - Om du endast har dimensioner är du oftast begränsad till att räkna, beräkna procentsatser eller använda fältet [Antal tabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datafields_understanddatawindow.htm#count-of-table). - Om du endast har mätvärden kan du inte använda värdena med någonting annat som referens. Du kan dela upp data helt eller arbeta med den övergripande SUM eller AVG, etc. Detta innebär inte att en datauppsättning med endast dimensioner inte kan vara användbar. Demografisk data är ett exempel på data med stora mängder dimensioner och mycket analys kring demografi är att räkna eller använda procentsatser. Men för en mer analytiskt rik datauppsättning behöver du minst några dimensioner och mätvärden. Dimensioner och mätvärden, diskreta och kontinuerliga ![Rutan Data och kortet Markeringar som visar olika fälttyper](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pilltypes.jpg) På bilden ovan kan du se att den **numeriska dimensionen** inte har en aggregering på kortet Markeringar, till skillnad från både det **kontinuerliga mätvärdet** och det **diskreta mätvärdet**. ### Dimensioner och mätvärden Fält är uppdelade i dimensioner och mätvärden med en horisontell linje i rutan Data. I Tableau syns dimensioner ut i vyn som sig själva medan mätvärden automatiskt aggregeras. Standardaggregeringen för ett mätvärde är SUM. - **Dimensioner** är kvalitativa vilket innebär att de beskrivs och inte mäts. - Dimensioner är ofta saker såsom orter eller länder, ögonfärger, kategorier, lagnamn osv. - Måtten är vanligtvis diskreta. - **Mätvärden** är kvantitativa vilket innebär att de kan mätas och registreras (numeriska). - Mätvärden är ofta saker såsom försäljning, höjd, antal klick osv. - Mätvärden är oftast kontinuerliga. Om du kan använda matematik på ett fält är det ett mätvärde. Om du inte är säker på om ett fält ska vara ett mätvärde eller en dimension är det bra att försöka göra någon meningsfull matematik med värdena. Är det logiskt med AVG(RowID), summan av två personnummer eller att dividera ett postnummer med 10? Nej. Det är dimensioner som råkar skrivas som siffror. Tänk på hur många länder som har alfanumeriska postnummer – de är bara etiketter, även om de i USA bara är numeriska. Tableau kan känna igen många fältnamn som indikerar att ett numeriskt fält faktiskt är ett ID eller ett postnummer och försöker göra dessa till dimensioner. Men Tableau är inte perfekt. Använd testet ”kan jag göra matematik med detta?” för att avgöra om ett numeriskt fält ska vara ett mätvärde eller en dimension och ordna om rutan Data efter behov. **Obs!** Även om du kan göra matematik med datum (som beräkningen DATEDIFF) är standardkonventionen att kategorisera datum som dimensioner. ### Diskret och kontinuerligt Diskreta eller kontinuerliga fält är något i linje med begreppen dimension och mätvärden, men de är inte identiska. - **Diskreta** fält innehåller distinkta värden. De skapar rubriker eller etiketter i vyn och fälten är blåa - **Kontinuerliga** fält ”bildar en kontinuerlig helhet”. De skapar en axel i vyn och fälten är gröna Ett bra sätt att förstå diskret och kontinuerligt är att titta på ett datumfält. Datum kan antingen vara diskreta ELLER kontinuerliga. - Att titta på medeltemperaturer i augusti under ett decennium eller sekel innebär att ”augusti” används som en diskret och kvalitativ datumdel. - Att titta på den övergripande trenden i rapporterade malariafall sedan 1960 skulle använda en kontinuerlig axel vilket innebär att datumet används som ett kontinuerligt och kvantitativt värde. Du hittar mer information i [Dimensioner och mätvärden, blått och grönt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm). Fält som har skapats av Tableau Tableau skapar minst tre fält, oavsett vilken datauppsättning som används: - _Mätvärdesnamn_ (en dimension) - _Mätvärden_ (ett mätvärde) - _TableName(antal)_ (ett mätvärde) Om det finns geografiska fält i datauppsättningen skapar Tableau även fälten _Latitud (genererade)_ och _Longitud (genererade)_. **Mätvärdesnamn** och **Mätvärden** är två användbara fält. Du hittar mer information i [Mätvärden och Mätvärdesnamn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_understanddatawindow_meavalues.htm). **Antal tabeller** anger antalet poster för tabellen genom att räkna raderna. Detta låter dig ha minst ett mätvärde i din datauppsättning och kan hjälpa till med viss analys. Du måste förstå detaljnivån för dina data (vad en rad representerar) för att kunna definiera vad antalet rader innebär. Här är varje rad en dag, vilket innebär att antalet tabeller är antalet dagar: ![En tabell över högsta, genomsnittliga och lägsta temperaturer per dag i Fahrenheit.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/find_data_daily.png) Här är varje rad en månad, vilket innebär att antalet tabeller är antalet månader: ![En tabell över högsta, genomsnittliga och lägsta temperaturer per månad i Fahrenheit.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/find_data_monthly.png) ### 4\. En bra datauppsättning har metadata eller en dataordbok En datauppsättning är endast användbar om du vet vad datan _innebär_. Det finns få saker som är mer frustrerande i jakten på bra data än att öppna en fil som ser ut så här: ![kalkylbladsvy över endast numeriska data](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/find_data_nometa.png) Vad innebär en källa på 4 eller 12? Och vilken information finns i fälten OTU0-OTU4? En bra datauppsättning är en som har antingen väl etiketterade fält och medlemmar eller en dataordbok som låter dig etikettera data på ditt sätt. Med Superstore i åtanke – det är omedelbart uppenbart vad fälten och deras värden innebär, såsom Kategori och dess medlemmar Teknik, Möbler och Kontorsmaterial. För datauppsättningen med mikrobiom på bilden ovan finns det t.ex. en [dataordbok](http://www.exploredata.net/Downloads/Microbiome-Data-Set) som förklarar varje källa (4 är avföring och 12 är mage) och taxonomi för varje OTU (OTU3 är en bakterie av släktet _Parabakteroider_). Dataordböcker kan även kallas för metadata, indikatorer, variabeldefinitioner, ordlistor eller många andra saker. I grunden handlar det om att en dataordbok erbjuder information om kolumnnamn och medlemmar i en kolumn. Den informationen kan integreras i datakällan eller på flera sätt, inklusive: - Byt namn på kolumnerna så att de är lättare att förstå (detta kan göras i själva datauppsättningen eller i Tableau). - Skapa nya alias för medlemmarna i fältet (detta kan göras i själva datauppsättningen eller i Tableau). - Skapa beräkningar för att lägga till i dataordboken. - Skapa kommentarer för fältet i Tableau (kommentarer förekommer inte på publicerade visualiseringar. De förekommer endast i redigeringsmiljön). - Använd dataordboken som ytterligare en datakälla och kombinera de två datakällorna. Att förlora en dataordbok kan göra en datauppsättning värdelös. Om du bokmärker en datauppsättning bör du även bokmärka dataordboken. Om du laddar ner en bör du ladda ner båda och spara dem på samma plats. ### 5\. En bra datauppsättning är en du kan använda Så länge du kan förstå datauppsättningen och den har informationen du behöver, kan till och med en liten datauppsättning vara extremt användbara för analys. Mindre datauppsättningar är även lättare att spara, dela och publicera och presterar sannolikt bättre. Även om du hittar den ”perfekta” datauppsättningen för dina behov är den trots allt inte perfekt om den kräver en orealistisk mängd ansträngning att rensa och korrigera. Att veta när man ska undvika en datauppsättning som är för rörig, är viktigt. Ett bra exempel är den här datauppsättningen från en Wikipedia-artikel om relativa bokstavsfrekvenser. Det började som 84 rader och 16 kolumner (korrigerade till 1 245 rader och 3 kolumner). Excel-filen är 16 kB. Men med vissa grupper, uppsättningar, beräkningar och andra manipulationer möjliggör den robust analys och intressanta visualiseringar. [![En visualisering som visar den relativa frekvensen av unika bokstäver på olika språk.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/find_data_smdataviz.png)](https://mkt.tableau.com/Help/LetterFrequencyAnalysis.twbx) Klicka på bilden för att ladda ner arbetsboken. ## Etikettera dina data på nytt När du väl har hittat en bra datauppsättning måste du ofta etikettera den på nytt. Att etikettera data på nytt kan vara användbart för att antingen skapa falska data för prover eller proof-of-concepts, eller för att göra data mer läsbara. **Byta namn** på ett fält modifierar hur det visas i Tableau, såsom att byta namn på ”Försäljning” till ”Rörförsäljning” eller ”Län” till ”Landskap”. **Byta alias** modifierar hur medlemmarna i ett fält visas. Du kan t.ex. byta alias för värden i ett landsfält så att CHN blir Kina och RUS blir Ryssland. - Värdena i ett diskret dimensionsfält kallas för **medlemmar**. Endast medlemmar kan få nya alias. Överväg ett mätvärdesfält för temperatur. Ett värde på 54 °F kan inte ändras utan att själva datan ändras. Men att byta alias på medlemmen ”CHN” till ”Kina” i ett landsfält är samma information, bara etiketterat på ett annat sätt. Att byta namn och alias betyder nästan samma sak. Det som vanligtvis används i Tableau är att fält får namn och medlemmar får alias. Se [Ordna och anpassa fält i rutan Data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_dwfeatures.htm) och [Skapa alias för att byta namn på medlemmar i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_fieldproperties_aliases_ex1editing.htm) för mer information. **Obs!** Att byta namn eller alias ändrar bara utseendet i Tableau Desktop. Inga ändringar skrivs till underliggande data. ### Etikettera på nytt för att skapa falska data Att etikettera befintliga datauppsättningar på nytt är ett perfekt sätt att göra exempel- eller proof-of-concept-innehåll mer övertygande. 1. Använd en enkel datauppsättning (såsom Superstore) för att skapa vad du vill (en specifik diagramtyp eller visa upp viss funktionalitet osv.) 2. Byt namn på relevanta fält, ändra verktygstips och ändra på annat sätt texterna för att maskera vad som data faktiskt representerar. > [!WARNING] > > **Viktigt:** Gör endast detta när det är uppenbart att informationen är falsk. Var försiktig så att folk inte tror att det är riktiga data och försöker använda dem för analys. Använd till exempel fåniga namn eller meningslösa fältnamn såsom färger eller djur. ### Byt alias för att göra data lättare att använda Det är mer effektivt att lagra data som numeriska värden snarare än strängvärden. Detta gäller även om numerisk kodning kan göra data svårare att förstå. För mindre datauppsättningar påverkar det förmodligen prestandan vilket innebär att du kan prioritera att kunna förstå datan enkelt. En nackdel med att byta namn på alias är att du inte längre har tillgång till dessa numeriska värden (gör det svårare att göra saker såsom att sortera eller tilldela färggradienter osv.). Överväg att duplicera fältet och byta namn på alias för kopian. Alternativt kan en beräkning i Tableau vara ett bra sätt att bevara den ursprungliga informationen samtidigt som den blir lättare att förstå. #### Byta alias med funktionen CASE Beräkningar kan vara mycket kraftfulla för att byta alias. Med [CASE](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_logical.htm#case)\-funktioner kan du till exempel indikera följande: ”När det här fältet har värdet A, ge mig X. När värdet är B, ge mig Y.” Här beräknar funktionen CASE F-skalan i en datauppsättning om tornados och ger den skriftliga beskrivningen som är associerad med varje numeriska värde: 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 Nu kan du välja att använda antingen det ursprungliga fältet ”F-skalan” (0–5) eller fältet ”F-skalans skadebeskrivning” i visualiseringen. ## Tips när du letar efter datauppsättningar **Obs!** Försök svara på frågan ”Vad representerar en rad (alias-poster) i datauppsättningen”? Om du inte kan svara på den frågan kanske du inte förstår datan tillräckligt bra för att kunna använda dem. Alternativt kan de vara dålig strukturerade för analys. - Håll koll på var data kom ifrån. - Spara informationen om dataordboken med själva datan. - Undvik inaktuella data innehållet alltid måste vara uppdaterat. Leta efter: - uppdateringsbara data (aktier, väder, regelbundet publicerade rapporter osv.) - tidlösa data (medelmassan för olika djur förändras inte från år till år) - data som kan framtidssäkras genom att artificiellt ändra till historiska eller framtida datum - Pröva helt enkelt att söka efter det du letar efter, du kanske blir förvånad. - Var inte rädd för att överge en datauppsättning om den ger för mycket arbete att förbereda. ## Platser att leta efter data Var kan du leta efter data? Det finns helt klart ett överväldigande antal platser att hitta datauppsättningar. Här följer några alternativ för att komma igång. Observera att verkligheten med datauppsättningar gäller för dessa platser – du kommer troligen inte att hitta det du vill ha just nu. Troligtvis behövs även lite rensning för att få data redo för analys. **Ansvarsfriskrivning:** Vi gör vårt bästa för att länkarna till externa webbplatser ska vara korrekta, aktuella och relevanta. Tableau kan dock inte garantera att webbplatser som hanteras av andra leverantörer är uppdaterade och korrekta. Att lista en plats här är inte ett stöd för något innehåll eller någon organisation. Kontakta den externa platsen om du har frågor om innehållet där. **[Tableau Public](https://public.tableau.com/sv-se/app/discover)**: Tableau Public är en fantastisk resurs för datauppsättningar som är enkla att använda i Tableau. Sök efter arbetsböcker som handlar om ett ämne du är intresserad av, leta efter inspiration och ladda sedan ner arbetsboken för att komma åt data. Du kan även kolla in det anpassade [dataurvalet](https://public.tableau.com/sv-se/app/resources/sample-data). [**Wikipedia-tabeller**](https://www.wikipedia.org/): Erhåll data från Wikipedia-tabeller genom att: kopiera och klistra in i ett kalkylblad, [kopiera och klistra in direkt i Tableau](http://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/clipboard_datasource.htm), eller använda [Google Kalkylark och funktionen IMPORTHTML](https://support.google.com/docs/answer/3093339?hl=en) för att skapa ett Google-kalkylark med alla data. **[Google Dataset Search](https://toolbox.google.com/datasetsearch)**: ”En sökmotor som förenar den fragmenterade världen med datauppsättningar online”. **[Data is Plural](https://www.data-is-plural.com/)**: Prenumerera på ett veckovisa nyhetsbrev med datauppsättningar eller sök i [arkivet](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1wZhPLMCHKJvwOkP4juclhjFgqIY8fQFMemwKL2c64vk/edit). **[Makeover Monday](http://www.makeovermonday.co.uk/data/)**: ”Delta varje måndag för att arbeta med en given datauppsättning och skapa bättre och mer effektiva visualiseringar samt hjälpa oss att göra information mer tillgänglig”. Du kan se vad andra människor har gjort med samma datauppsättning. Ge din analys en snabbstart eller helt enkelt inspiration. Använd [#makeovermonday](https://www.makeovermonday.co.uk/) på Twitter för att delta. **Andra platser** - [Tableau Web Data Connector](https://tableau.github.io/webdataconnector/community/) - [Data.world](https://data.world/) och dess [WDC för Tableau](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/) osv. - [Airbnb](http://insideairbnb.com/get-the-data.html) - [Yelp](https://www.yelp.com/dataset) - [Zillow](https://www.zillow.com/research/data/) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Hitta kluster i data Klusteranalys delar upp markeringar i vyn till kluster. Markeringarna inom varje kluster liknar varandra mer än markeringarna i andra kluster. ![En punktdiagramsmatris med kluster på hyllan Färg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clustering6.png) Se exempel: [Exempel: Skapa kluster med data från globala ekonomiska indikatorer](#Example) för ett exempel som visar processen att skapa kluster med dataurval. ## Skapa kluster Följ dessa steg för att hitta kluster i en vy i Tableau. 1. Skapa en vy. 2. Dra Kluster från rutan Analys till vyn och släpp den i målområdet: ![Ett diagram som visar hur man drar klustermodellen från rutan Analys till en ifylld karta för att skapa kluster.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clustering2.png) Du kan även dubbelklicka på Kluster för att hitta olika kluster i vyn. När du släpper eller dubbelklickar på Kluster: - Tableau skapar en grupp med Kluster i Färg och färglägger markeringarna i din vy per kluster. Om det redan finns ett fält i Färg, flyttar Tableau det fältet till Detalj och ersätter det i Färg med klusterresultaten. Tableau tilldelar varje markering i vyn till ett av klustren. I vissa fall tilldelas markeringar som inte passar perfekt in i ett kluster till ett kluster som designeras ”Inte i ett kluster”. - Tableau visar dialogrutan Kluster där du kan anpassa klustret. ![Dialogrutan Kluster som listar variabler och en inställning för antalet kluster.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clustering3.png) 3. Gör något av följande i dialogrutan Kluster för att anpassa klusterresultaten. - Dra nya fält från rutan Data till området Variabler i dialogrutan Kluster. Du kan också dra fält till utanför området Variabler för att ta bort dem. När du lägger till variabler aggregeras mätvärden med standardaggregeringen för fältet. Dimensioner aggregeras med ATTR, vilket är det standardiserade sättet på vilket Tableau aggregerar dimensioner. Högerklicka på aggregeringen för en variabel för att modifiera den. - Ange antalet kluster (mellan 2 och 50). Tableau skapar automatiskt upp till 25 kluster om du inte anger något värde. 4. När du har slutat anpassa klusterresultaten kan du klicka på X i det övre högra hörnet av dialogrutan Kluster, för att stänga den:  ![Ikonen för att stänga.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clustering4.png) **Obs!** Du kan flytta klusterfältet från Färg till en annan hylla i vyn. Du kan dock inte flytta klusterfältet från hyllan Filter till rutan Data. För att byta namn på de klustrer som skapas måste du först spara klustret som en grupp. Se [Skapa en grupp från klusterresultat](#Group) och [Redigera kluster](#Edit) för mer information. ## Begränsningar vid klustring Klustring är tillgänglig i Tableau Desktop, men dock inte för redigering på webben (Tableau Server eller Tableau Cloud). Klustring är inte heller tillgänglig när något av följande villkor gäller: - När du använder en kub (flerdimensionell) -datakälla. - När det finns en kombinerad dimension i vyn. - När det inte finns några fält som kan användas som variabler (indata) för klustring i vyn. - När det inte finns några dimensioner närvarande i en aggregerad vy. När något av dessa villkor gäller kan du inte dra Kluster från rutan Analys till vyn. Dessutom kan följande typer av fält inte användas som variabler (indata) för klustring: - Tabellberäkningar - Kombinerade beräkningar - Ad hoc-beräkningar - Genererade latitud-/longitudvärden - Grupper - Uppsättningar - Klasser - Parametrar - Datum - Mätvärdesnamn/mätvärden ## Redigera kluster Du kan redigera ett befintligt kluster genom att högerklicka på (Control-klicka på en Mac) ett fält med Kluster i Färg och välja Redigera kluster. ![Listrutemenyn Filter med alternativet att redigera kluster.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clusters_edit.png) Du kan ändra namnen som används för varje kluster. Först måste du dra fältet Kluster till rutan Data och spara det som en grupp. Se [Skapa en grupp från klusterresultat](#Group) för mer information. Högerklicka på klustergruppen och välj Redigera grupp för att göra ändringar i varje kluster. ![En listrutemeny med alternativet att redigera en grupp.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clusters_editgroup1a.png) Välj en klustergrupp i listan med Grupper och klicka på Byt namn för att byta namnet. ![Dialogrutan Redigera grupp som visar alternativet att byta namn på ett kluster.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clusters_editgroup1b.png) ## Skapa en grupp från klusterresultat Om du drar ett kluster till rutan Data blir det en gruppdimension där de enskilda medlemmarna (kluster 1, kluster 2 osv.) innehåller de markeringar som klusteralgoritmen har fastställt är mer lika varandra än de är andra markeringarna. När du har dragit en klustergrupp till rutan Data kan du använda den i andra arbetsblad. Dra Kluster från kortet Markeringar till rutan Data för att skapa en Tableau-grupp: ![Ett diagram som visar hur du drar fältet Kluster från kortet Markeringar till en dimension i rutan Data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clustering5.png) När du har skapat en grupp från olika kluster är gruppen och de ursprungliga klustren separata och distinkta. Att redigera klustren påverkar inte gruppen och att redigera gruppen påverkar inte klusterresultaten. Gruppen har samma egenskaper som alla andra Tableau-grupper. Den är en del av datakällan. Till skillnad från de ursprungliga klustren kan du använda gruppen i andra arbetsblad i arbetsboken. Om du byter namn på den sparade klustergruppen tillämpas därför inte bytet på den ursprungliga klustringen i vyn. Läs mer i [Korrigera datafel eller kombinera dimensionsmedlemmar genom att gruppera dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_groups.htm). ### Restriktioner gällande att spara kluster som grupper Du kommer inte att kunna spara Kluster i rutan Data under någon av följande omständigheter: - När mätvärden i vyn är uppdelade och mätvärden du använder som klustringsvariabler inte är samma som mätvärden i vyn. Se [Dela upp data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_aggregation.htm#DisAggData) för mer information. - När de kluster du vill spara finns på hyllan Filter. - När Mätvärdesnamn eller Mätvärden finns i vyn. - När det finns en kombinerad dimension i vyn. ## Anpassa sparade kluster igen När du sparar ett Klusterfält som en grupp sparas det med dess analysmodell. Du kan använda dina klustergrupper i andra arbetsblad och arbetsböcker. De uppdateras dock inte automatiskt. I följande exempel har en sparad klustergrupp och dess analysmodell tillämpats på ett annat arbetsblad. Som ett resultat av detta inkluderas vissa av markeringarna inte i klustringen ännu (indikeras med gråa markeringar). ![Ett punktdiagram som visar korrelationen mellan träffar och slag för tre spelarkluster.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clusters_newdata.png) Om de underliggande data förändras kan du använda alternativet Anpassa igen för att uppdatera och beräkna om data för en sparad klustergrupp. **Anpassa ett sparat kluster igen** - Högerklicka på en klustergrupp i rutan Data och klicka sedan på Anpassa igen. ![En listrutemeny med alternativet att anpassa igen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clusters_refit.png) Här följer ett exempel på en uppdaterad klustring efter att det sparade klustret har anpassats igen: ![Ett punktdiagram som visar relationen mellan genomsnittliga träffar och genomsnittliga slag, organiserat efter spelare, lag och år.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clusters_refit_result.png) När du anpassar sparade kluster igen skapas nya kluster och befintliga alias för varje kategori av klustergrupper ersätts med nya och generiska klusteralias. Var medveten om att funktionen Anpassa sparade kluster igen kan ändra dina visualiseringar som använder befintliga kluster och alias. ## Så fungerar klustring Klusteranalys delar upp markeringarna i vyn till kluster. Markeringarna inom varje kluster liknar varandra mer än markeringarna i andra kluster. Tableau särskiljer kluster med olika färger. **Obs**! Se blogginlägget [Understanding Clustering in Tableau 10](https://boraberan.wordpress.com/2016/07/19/understanding-clustering-in-tableau-10/) (på engelska) för ytterligare information om hur klustring fungerar i Tableau. ### Klustringsalgoritmen Tableau använder algoritmen k-means för klustring. För ett givet antal k kluster delar algoritmen upp data i k kluster. Varje kluster har ett centrum (klustercentrum) som är medelvärdet för alla punkter i det klustret. K-means lokaliserar centrum genom en iterativ procedur som minimerar avstånden mellan enskilda punkter i ett kluster och klustercentrum. I Tableau kan du ange ett önskat antal kluster eller låta Tableau testa olika värden på k och föreslå ett optimalt antal kluster (se [Kriterier som används för att fastställa det optimala antalet kluster](#Optimal)). K-means kräver en initial indikering av olika klustercentrum. Metoden börjar med ett kluster och väljer en variabel vars medelvärde används som ett tröskelvärde för att dela upp data i två. Klustercentrumen för dessa två delar används sedan för att initiera k-means som i sin tur optimera medlemskapet i de två klustren. Därefter ska du välja ett av de två klustren för att dela upp och en variabel, inom klustret, vars medelvärde används som ett tröskelvärde för att dela det klustret i två. K-means används sedan för att dela upp data i tre kluster, initierade med klustercentrum för de två delarna av det delade klustret och klustercentrum för det återstående klustret. Den här process upprepas till ett specifikt antal kluster uppnås. Tableau använder Lloyds algoritm med kvadrerade euklidiska avstånd för att beräkna klustringen med k-means för varje k. I kombination med uppdelningsproceduren för att fastställa de initiala centrumen för varje k > 1, är den resulterande klustringen deterministisk, där resultatet endast är beroende av antalet kluster. Algoritmen börjar med att välja initiala klustercentrum: ![Ett punktdiagram med röda, gröna, orange och svarta markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clustering_story2.png) Den delar sedan upp markeringarna genom att tilldela var och en till dess närmaste centrum: ![Ett diagram som visar datapunkter grupperade i tre kluster.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clustering_story3.png) Den förfinar sedan resultaten genom att beräkna nya centrum för varje partition genom att ta ett genomsnitt av alla punkter som har tilldelats samma kluster: ![Ett diagram som visar datapunkter grupperade i tre kluster.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clustering_story4.png) Den granskar sedan tilldelningen av markeringar till kluster och tilldelar på nytt alla markeringar som nu är närmare ett annat centrum än tidigare. Klustren omdefinieras och markeringar tilldelas på nytt iterativt till inga fler ändringar sker. **Obs!** På grund av underliggande skillnader i teknologierna kan det finnas små skillnader mellan kluster skapade på x64- eller arm64-processorer för samma data. ### Kriterier som används för att fastställa det optimala antalet kluster Tableau använder Calinski-Harabasz-kriteriet för att utvärdera klusterkvalitet. Calinski-Harabasz-kriteriet definieras som ![Calinski-Harabasz-kriteriet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clustering7.png) där SSB är den övergripande variationen mellan kluster, SSW den övergripande variationen inom kluster, k antalet kluster och N antalet observationer. Ju större värdet är i detta förhållande, desto mer kohesiva kluster (låg variation inom kluster) och desto mer distinkta/separerade är de individuella klustren (hög variation mellan kluster). Då Calinski-Harabasz-indexet inte är definierat för k=1, kan det inte användas för att detektera fall med endast ett kluster. Om en användare inte anger antalet kluster väljer Tableau det som motsvarar det första lokala maximala värdet i Calinski-Harabasz-indexet. Som standard används k-means för upp till 25 kluster om indexets första lokala maximala värde inte nås för ett mindre värde på k. Du kan ställa in ett maximalt värde på 50 kluster. **Obs**! Om en kategorisk variabel (det vill säga en dimension) har mer än 25 unika värden använder inte Tableau den variabeln vid beräkning av kluster. ### Vilka värden tilldelas kategorin ”Inte i ett kluster”? När det finns null-värden för ett mätvärde tilldelar Tableau raderm, med värdet null, till kategorin Inte i ett kluster. Kategoriska variabler (det vill säga dimensioner) som returnerar \* för ATTR (vilket innebär att alla värden inte är identiska) är inte heller i ett kluster. ### Skalning Tableau skalar värden automatiskt för att kolumner som har ett större storleksintervall inte ska dominera resultaten. Till exempel kan en analytiker använda inflationen och BNP som indatavariabler för klustring. Men då BNP-värdena är i miljarder dollar kan detta göra att inflationsvärdena i stort sett ignoreras i beräkningen. Tableau använder en skalningsmetod som kallas _min-max-normalisering_ där värdena för varje variabel överläggs ett värde mellan 0 och 1 genom att subtrahera dess minimum och dividera med dess intervall. ## Information om statistiska modeller som används för kluster Dialogrutan Beskriv kluster erbjuder information om de modeller som Tableau beräknade för klustring. Du kan använda den här statistiken för att utvärdera kvaliteten på klustringen. När vyn innehåller kluster kan du öppna dialogrutan Beskriv kluster genom att högerklicka på Kluster på kortet Markeringar (Kontroll-klicka på en Mac) och välja Beskriv kluster. Informationen i dialogrutan Beskriv kluster är skrivskyddad. Du kan dock klicka på Kopiera till urklipp och sedan klistra in skärminnehållet i ett skrivbart dokument. ### Beskriv kluster – fliken Sammanfattning Fliken Sammanfattning identifierar de indata som användes för att generera klustren och erbjuder statistik som kännetecknar klustren. #### Inmatning för klustring **Variabler** Identifierar fälten som Tableau använder för att beräkna kluster. Dessa är fälten som listas i rutan Variabler i dialogrutan Kluster. **Detaljnivå** Identifierar de fält som bidrar till vyns detaljnivå – det vill säga de fält som fastställer aggregeringsnivån. Se [Så här påverkar dimensioner detaljnivån i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm#DimLOD) för mer information. **Skalning** Identifierar skalningsmetoden som används för förbearbetning. Normalisering är för närvarande den enda skalningsmetod som Tableau använder. Formeln för den här metoden, även känd som min-max-normalisering, är `(x – min(x))/(max(x) - min(x))`. #### Sammanfattande diagnostik **Antal kluster** Antalet enskilda kluster i klustringen. **Antal punkter** Antalet markeringar i vyn. **Mellangruppens kvadratsumma** Ett mätvärde som kvantifierar separationen mellan kluster som summan av avståndet i kvadrat mellan centrum av varje kluster (genomsnitt), viktat med antalet datapunkter som har tilldelats klustret och centrum av datamängden. Ju större värde, desto större är separationen mellan kluster. **Inomgruppens kvadratsumma** Ett mätvärde som kvantifierar sammanhållningen av kluster som summan av avståndet i kvadrat mellan centrum av varje kluster och de individuella markeringarna i klustret. Ju lägre värde, desto mer sammanhängande kluster. **Total kvadratsumma** Totalsumman av mellangruppens kvadratsumma och inomgruppens kvadratsumma Förhållandet (mellangruppens kvadratsumma/(total kvadratsumma) ger andel av variation som förklaras av modellen. Värden är mellan 0 och 1 – större värden indikerar vanligtvis en bättre modell. Du kan dock öka detta förhållande bara genom att öka antalet kluster. Det kan därför vara missvisande om du använder ett specifikt värde och jämför en modell med fem kluster med en som använder tre kluster. #### Klusterstatistik För varje kluster i klustringen tillhandahålls följande information. **Antalet objekt** Antalet märken inom klustret. **Centrum** Medelvärdet inom varje kluster (visas för numeriska objekt). **Vanligast** Det vanligaste värdet inom varje kluster (visas endast för kategoriska objekt). ### Beskriv kluster – fliken Modeller Variationsanalys (ANOVA) är en samling statistiska modeller och tillhörande procedurer som är användbara för att analysera variation inom och mellan observationer som har delats upp i grupper eller kluster. I det här fallet beräknas variationsanalys per variabel. Den resulterande tabellen med variationsanalys kan användas för att fastställa vilka variabler som är mest effektiva för att särskilja kluster. Relevant analys av variationsstatistik för klustring inkluderar: #### F-statistik F-statistiken är för envägs eller enfaktor. ANOVA är den del av variationen som förklaras av en variabel. Det är förhållandet mellan variationen mellan grupperna och den totala variationen. Ju större värde på F-statistik, desto bättre är motsvarande variabel på att skilja mellan kluster. #### p-värde P-värdet är sannolikheten att F-fördelningen, av alla möjliga värden i F-statistiken, får ett värde som är större än den faktiska F-statistiken för en specifik variabel. Om p-värdet hamnar under en specificerad signifikansnivå kan null-hypotesen (att de enskilda elementen i variabeln är slumpmässiga urval från ett enda bestånd) förkastas. Graderna av frihet för den här F-fördelning är (k-1, N-k), där k är antalet kluster och N är antalet objekt (rader) som är klustrade. Ju lägre p-värde, desto mer skiljer sig förväntade värden mellan kluster för elementen i motsvarande variabel. #### Modellens kvadratsumma och grader av frihet Modellens kvadratsumma är förhållandet mellan mellangruppens kvadratsumma och modellens grader av frihet. Mellangruppens kvadratsumma är ett mätvärde på variationen mellan klusters medelvärden. Om medelvärden i kluster är nära varandra (och därför nära det totala medelvärdet) kommer detta värde att vara litet. Modellen har k-1 grader av frihet, där k är antalet kluster. #### Felens kvadratsumma och grader av frihet Felens kvadratsumma är förhållandet mellan inomgruppens kvadratsumma och modellens grader av frihet. Inomgruppens kvadratsumma mäter variationen mellan observationer inom varje kluster. Felet har N-k grader av frihet där N är det totala antalet klustrade observationer (rader) och k är antalet kluster. Felens kvadratsumma kan ses som felens övergripande kvadratmedelvärde, förutsatt att varje klustercentrum representerar ”sanningen” för varje kluster. ## Exempel: Skapa kluster med data från globala ekonomiska indikatorer Tableaus klusterfunktion delar upp markeringar i vyn till kluster. Markeringarna inom varje kluster liknar varandra mer än markeringarna i andra kluster. Det här exemplet visar hur en forskare kan använda klustring för att hitta en optimal uppsättning markeringar (i det här fallet länder/regioner) i en datakälla. ### Målet När den förväntade livslängden ökar runt om i världen och äldre människor förblir mer aktiva kan turism för äldre vara en lukrativ marknad för företag som vet hur man hittar och lockar potentiella kunder. Datauppsättningen med globala indikatorerna som följer med Tableau innehåller den typ av data som kan hjälpa företag att identifiera de länder eller regioner där det finns tillräckligt med rätt sorts kunder. ### Hitta rätt länder/regioner Här följer ett exempel på hur Tableau-klustring kan hjälpa ett sådant företag att identifiera de länder/regioner där en turistverksamhet för äldre skulle kunna lyckas. Föreställ dig att du är en analytiker. Du kan gå tillväga på följande sätt. 1. Öppna datauppsättningen med globala indikatorer i Tableau Desktop. 2. Dubbelklicka på Land/Region i rutan Data. Tableau skapar automatiskt en kartvy, med en markering i varje land/region. 3. På kortet Markeringar ändrar du markeringstypen till Karta: ![En expanderad listrutemeny på kortet Markeringar som visar olika alternativ för diagramtyp, med Karta valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filled_pie1.png) Du bör nu se en kartprojektion där alla länder/regioner är fyllda med en solid färg: ![En världskarta med landsgränser.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clustering10.png) 4. Nästa steg är att identifiera de fält som ska användas som variabler för klustring. Här följer fälten du väljer:
FältAnledning till inkludering
Förväntad livslängd för kvinnor och Förväntad livslängd för mänDär människor lever längre är det mer sannolikt att finnas personer som är intresserade av att resa under ett senare skede i livet.
StadsbefolkningDet är lättare att marknadsföra tjänster i områden med större befolkningstäthet.
Befolkning 65+Målgruppen är äldre invånare med tiden och pengarna att resa.
TurismPerKapita

Det här är ett mätvärde som du måste skapa som ett namngivet beräknat fält. Formeln är:

SUM([Tourism Outbound])/SUM([Population Total])

Tourism Outbound aggregerar pengarna (i amerikanska dollar) som invånare i ett land/region spenderar årligen på internationella resor. Men den här totalsumman måste delas med befolkningen i varje land/region för att fastställa det genomsnittliga belopp varje invånare spenderar på internationella resor.

Det finns ingen garanti för att dessa är de perfekta fälten att välja eller att dessa fält erbjuder klusterresultat som är tydliga och entydiga. Klustring är en iterativ process – att experimentera leder till upptäckter som i sin tur leder till mer experimenterande. 5. Dra dessa fem fält från rutan Data till Detalj på kortet Markeringar. 6. Klicka för att öppna rutan Analys. ![Rutan Analys.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clustering12.png) 7. Dra Kluster från rutan Analys och släpp den i vyn: ![Ett diagram som visar hur man drar klustermodellen från rutan Analys till en ifylld karta för att skapa kluster.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clustering13.png) Tableau visar dialogrutan Kluster och lägger till mätvärdena i vyn till listan med variabler: ![Dialogrutan Kluster som listar variabler och en inställning för antalet kluster.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clustering14.png) Tableau uppdaterar även vyn genom att lägga till kluster i Färg. I det här fallet hittar Tableau två tydliga kluster och kan inte tilldela specifika länder/regioner (färgade i röd-rosa) till något kluster: ![En världskarta med Kluster tillagt på hyllan Färg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clustering15.png) Obs! Se [Så fungerar klustring](#HowItWorks) för mer information om data som Tableau tilldelar till ”Inte i ett kluster”. 8. Du kommer fram till att två kluster inte räcker – du har helt enkelt inte resurserna för att etablera dig i hälften av alla länder/regioner i världen. Du ange därför `4` i fältet Antal kluster i dialogrutan Kluster. Kartan ser mer intressant ut: ![En världskarta som visar länder grupperade i fyra kluster.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clustering16.png) Men hur förhåller sig dessa kluster till de variabler du har valt? Vilken står bäst i relation till de faktorer som stödjer turism för äldre? Det är dags att ta en titt på statistiken bakom klustren. 9. Klicka på X i det övre högra hörnet av dialogrutan Kluster för att stänga den: ![Ikonen för att stänga.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clustering4.png) 10. Klicka på fältet Kluster på kortet Markeringar och välj Beskriv kluster. Tabellen längst ned på fliken Modeller i dialogrutan Beskriv kluster visar medelvärdet för varje variabel i varje kluster: ![En tabell som visar medellivslängd, befolkning och turism för varje kluster.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clustering17.png) Kluster 4 har den högsta förväntade livslängden (för både män och kvinnor), den högsta koncentrationen av stadsbefolkning och de högsta utgifterna för internationell turism: 1360,40 USD per kapita. Den enda variabeln för vilken kluster 4 inte har det högsta värdet är Befolkning 65+, där kluster 3 har fördelen: 0,15493 (knappt 16 %) jämfört med 0,11606 (drygt 11 %) i kluster 4. Klustringsalgoritmen vet inte om du letar efter maxvärdet, minimivärdet eller något i mitten för dessa variabler – den letar bara efter korrelation. Men du vet att högre värden för dessa variabler är signalen du letar efter, och Kluster 4 är det bästa valet. 11. Du kan försöka plocka ut länderna/regionerna i Kluster 4 från kartan, men det finns ett enklare sätt. Stäng dialogrutan Beskriv kluster och klicka sedan på Kluster 4 i färgförklaringen och välj Behåll endast. ![En listrutemeny med alternativet att inkludera eller exkludera Kluster 4.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clustering19.png) 12. Välj Texttabell från Visa mig. Du ser nu en lista över länderna/regionerna i Kluster 4: ![En tabell som visar länderna i Kluster 4.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clustering18.png) Den här listan är inte slutet på processen. Du kan försöka klustring igen med en något annorlunda uppsättning variabler och kanske ett annat antal kluster. Alternaivt kan du lägga till några länder/regioner i listan och ta bort andra, baserat på andra faktorer. Om dina resor mestadels går till t.ex. tropiska platser kan du ta bort länder/regioner såsom Curacao och Bahamas från listan då tropiska resor kanske inte tilltalar invånare i dessa länder/regioner. Ett annat alternativ är att filtrera dina data innan du skapar kluster igen. Detta för att endast visa länder/regioner med befolkningar över ett visst tröskelvärde eller att rikta in sig på länder/regioner i ett visst geografiskt område. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Hitta koordinater för bakgrundsbilder I många scenarier kanske du vill kartlägga dina data på en bakgrundsbild istället för på en Tableau-karta. Den här artikeln förklarar hur du ritar upp datapunkter på en bakgrundsbild. Det finns flera steg i denna process: 1. Skapa en tabell för X- och Y-koordinater i datakällan. 2. Anslut till datakällan i Tableau Desktop och koppla koordinattabellen till resten av dina data. 3. Importera bakgrundsbilden och bygg vyn. 4. Kommentera punkter på bakgrundsbilden. 5. Lägg till koordinater i koordinattabellen i datakällan. 6. Uppdatera datakällan i Tableau. ## Steg 1: Skapa koordinattabellen Skapa en tabell i datakällan som innehåller kolumner för att identifiera en unik markering. I detta exempel finns tre kolumner: - Den första kolumnen innehåller den unika identifieraren för varje markering. - De andra två kolumnerna är för X- och Y-koordinaterna. När du har skapat kolumnerna kopplar du den nya koordinattabellen till den ursprungliga datakällan. Kopplingen baseras på den unika identifierare som används i både den ursprungliga datakällan och koordinattabellen (den identifierare som representerar en enskild markering). 1. Välj en skala som är lämplig för bakgrundsbilden. Använd X: 0–100 och Y: 0–50 om bilden är bredare än den är lång. 2. I det här exemplet öppnar du Excel-filen Sample Superstore från din Tableau-lagringsplats i Excel och väljer en ny bladflik. 3. På den nya fliken lägger du till en enskild rad i en tabell som innehåller en av de unika identifierarna samt X- och Y-slutpunkterna som du har valt för de två skalorna. I detta fall är **underkategorin Produkt** en kolumn i Sample Superstore, och en av dess medlemmar är **Tabeller**. **X**\-slutpunkten är **100** och **Y**\-slutpunkten är **50,** eftersom det är skalan för bakgrundsbilden. ![En tabell som visar information för underkategorier för produkter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/BackgroundImage1_1.png) 4. Ändra flikens namn till **Koord** och spara filen. ## Steg 2: Anslut till koordinattabellen 1. Välj **Anslut till data** i en ny Tableau-arbetsbok. 2. I dialogrutan **Anslut till data** väljer du **Microsoft Excel** och klickar sedan på **Nästa**. 3. På sidan Datakälla gör du följande: - Dra beställningsbladet till arbetsytan. - Dra koordinatbladet till arbetsytan. - Klicka på kopplingsikonen för att ändra den befintliga kopplingen. - I dialogrutan Koppling som öppnas väljer du **Vänster**, och sedan **Produktunderkategori** för kolumnen **Datakälla**, och **Produktnamn (Koordinater)** för kolumnen Koordinater. ![En kopplingstabell med en vänsterkoppling för Produktunderkategori och Produktnamn (Koordinater).](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/BackgroundImage13_1.png) 5. Stäng dialogrutan Koppling och välj sedan bladfliken för att gå till ett arbetsblad. ## Steg 3: Importera bakgrundsbilden 1. I det nya arbetsbladet väljer du **Kartor** > **Bakgrundbilder**, **Urval – Superstore**. Detta öppnar dialogrutan Bakgrundsbilder. 2. Klicka på **Lägg till bild** i dialogrutan **Bakgrundsbilder.** 3. Bläddra till och välj filen i dialogrutan **Lägg till bakgrundsbild**. 4. För **X-fält** väljer du **X** i listan. **Obs!** Om du inte ser X-fältet i listan innebär det att du måste ändra X-fältet till ett kontinuerligt nummer. Om du vill ändra fältet till ett tal högerklickar du på fältet **X** i rutan Data och väljer **Ändra datatyp** > **Antal (hela)**. Om du vill konvertera fältet till kontinuerligt högerklickar du på fältet **X** i rutan Data och väljer **Konvertera till kontinuerliga**. Upprepa dessa steg för **Y**\-fältet. 5. I textrutan **Höger** skriver du **100** (100 är det nummer du använde i koordinattabellen). 6. För **Y-fältet** väljer du **Y** i listan. 7. I textrutan **Överst** skriver du **50** (50 är det nummer du använde i koordinattabellen). Var noga med att skriva i rätt textruta. ![Dialogrutan Lägg till bakgrundsbild.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/BackgroundImage3_1.png) 8. Klicka på **OK** och klicka sedan på **OK** i dialogrutan **Bakgrundsbilder**. (Ignorera den **giltiga** inställningen för **Nej** i dialogrutan **Bakgrundsbilder**.) ## Steg 4: Hitta koordinaterna 1. Från rutan Data drar du **X** till hyllan **Kolumner** och **Y** till hyllan **Rader**. 2. På hyllan **Kolumner** högerklickar du på **X** och väljer **Dimension**. 3. På hyllan **Rader** högerklickar du på **Y** och väljer **Dimension**. **Obs!** Detta steg behövs endast om X- och Y-fälten togs in i Tableau som mätvärden. Bakgrundsbilden visas i vyn. ![En instrumentpanel med en bakgrundsbild.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/BackgroundImage4_1.png) 4. Högerklicka på X-axeln och välj **Redigera axel**. ![Alternativet Redigera axel i en listrutemeny.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/BackgroundImage5_0_0.png) 5. I dialogrutan **Redigera axel** väljer du **Fast** och skriver sedan **0** i textrutan **Start** och **100** i textrutan **Slut**. 6. Klicka på **OK**. 7. Högerklicka på Y-axeln och välj **Redigera axel**. 8. I dialogrutan **Redigera axel** väljer du **Fast** och skriver sedan **0** i textrutan **Start** och **50** i textrutan **Slut**. 9. Klicka på **OK**. Nu börjar axlarna på noll. ![En bakgrundsbild av en planlösning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/BackgroundImage7_1.png) 10. Högerklicka var som helst på bilden där du vill hitta koordinaterna och välj **Kommentera** > **Punkt**. Mer information om att kommentera markeringar eller punkter i vyn finns i ämnet [Lägga till kommentarer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/annotations_annotations_add.htm) i hjälpen för Tableau. ![En listrutemeny med alternativ för att kommentera en punkt eller ett område.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/BackgroundImage8_1.png) 11. Klicka på **OK** i dialogrutan **Redigera kommentar**. 12. Upprepa steg 10 och 11 för varje punkt du vill kommentera. Koordinaterna visas som bildtext på bakgrundsbilden. Du kan flytta en bildtext till en plats där den visas bättre. Bara klicka och dra den. Du kan även ändra storlek på bildtexten genom att dra i ett av storlekshandtagen. Du kan flytta en koordinatpunkt till en ny plats genom att klicka och dra pilspetsen. Koordinaterna i bildtexten ändras så de visar den nya platsen. ![En röd rektangel som framhäver koordinater på en planlösning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/BackgroundImage10_1.png) 13. Lägg till dessa koordinater i Koordinatbladet i Excel-filen Urval - Superstore och spara ändringarna. ![En tabell som visar produktunderkategorier och deras respektive X- och Y-värden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/BackgroundImage11_1.png) 14. I Tableau väljer du **Data** > **Urval - Superstore** > **Uppdatera**. Den uppdaterade vyn visar markeringar på koordinatplatserna. Om du inte vill fortsätta att visa bildtexterna kan du markera och ta bort dem på bakgrundsbilden. ![En planlösning med fyra blå prickar markerade med koordinater.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/BackgroundImage12_1.png) ## Andra idéer Prova att sätta ett annat mätvärde på hyllan Storlek och placera antingen en Dimension eller ett Mätvärde på färg på kortet Markeringar. Lägg till dina egna anpassade vyer. Utveckla kraftfulla och unika analyser genom att skapa åtgärder mellan denna vy och dina andra analyser. Om du vill dölja X- och Y-skalorna högerklickar du på respektive fält på hyllan Kolumner eller hyllan Rader och rensar **Visa rubrik**. ## Se även - [Använda bakgrundsbilder i vyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/bkimages.htm) - [Kartor och geografisk dataanalys i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Hjälp om Tableau Desktop och webbredigering ## Komma igång ![Komma igång](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Help_Spot_GetStarted_big.png) - [Versionsinformation](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/whatsnew_desktop.htm) - [Skapa en grundläggande vy](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/getstarted_buildmanual_ex1basic.htm) - [Självstudie: Komma igång med Tableau Desktop](https://help.tableau.com/current/guides/get-started-tutorial/sv-se/get-started-tutorial-home.htm) - [Välja rätt diagramtyp för dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/what_chart_example.htm) - [mer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/gettingstarted_overview.htm) ## Ansluta till och förbereda data ![Ansluta till och förbereda data](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Help_Spot_ConnectToData_big.png) - [Ansluta till dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/basicconnectoverview.htm) - [Planera din datakälla](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_plan.htm) - [Tips på hur du kan arbeta med dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_tips.htm) - [Relatera dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/relate_tables.htm) - [Anpassa fält i rutan Data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_dwfeatures.htm) - [mer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data.htm) ## Skapa visualiseringar ![Skapa visualiseringar](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Help_Spot_Build_big.png) - [Skapa vyer från grunden](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/building_overview.htm) - [Anpassa datafält i rutan Data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_understanddatawindow.htm) - [Lägg till visuell information](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/add_detail.htm) - [Lägg till interaktivitet med hjälp av åtgärder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions.htm) - [mer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/design_and_analyze.htm) ## Utforska och hitta insikter ![Utforska och hitta insikter](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Help_Spot_Explore_big.png) - [Utforska och inspektera data i en vy](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_explore_analyze_interact.htm) - [Inspektera en vy med Förklara data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/explain_data.htm) - [Visa underliggande data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_viewdata.htm) ## Analysera data ![Analysera data](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Help_Spot_Analyze_big.png) - [Skapa anpassade fält med hjälp av beräkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields.htm) - [Använda funktioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions.htm) - [Upptäcka trender](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/trends.htm) - [Omvandla värden med tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm) - [mer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/analyze.htm) ## Kartor och geografiska data ![Kartor och geografiska data](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Help_Spot_Maps_big.png) - [Komma igång med kartläggning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildexamples_maps.htm) - [Skapa en enkel karta](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/maps_howto_simple.htm) - [Kartlägga begrepp](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_build.htm) - [Anpassa kartans utseende](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_options.htm) - [mer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps.htm) ## Presentera instrumentpaneler och berättelser ![Presentera instrumentpaneler och berättelser](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Help_Spot_Dashboard_big.png) - [Formatera ditt arbete](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting.htm) - [Skapa instrumentpaneler](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dashboards_create.htm) - [Bästa praxis för visualiseringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/visual_best_practices.htm) - [Skapa berättelser](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/stories.htm) - [mer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dashboards.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Importera en kartkälla Du kan importera en kartkälla för Tableau (.tms) som någon har delat med dig till en arbetsbok och sedan använda den för att skapa anpassade kartvyer. 1. Välj Karta > Bakgrundskartor > Hantera kartor ... Dialogrutan Hantera kartor visas. 2. Klicka på Importera. Dialogrutan Importera anslutning öppnas. 3. Navigera till den sparade Tableau-kartkällfilen (.tms) som du vill importera, markera den och klicka sedan på Öppna Då stängs dialogrutan Importera anslutning och Tableau-kartkällan läggs till i listan över kartor i dialogrutan Karttjänster. Om du vill redigera den nyligen tillagda Tableau-kartkällan markerar du den i listan och klickar sedan på Redigera. Annars klickar du på Stäng för att återvända till vyn. Du kan importera så många Tableau-kartkällor som du vill till en arbetsbok. Varje kartkälla för Tableau som du lägger till visas som en bakgrundskarta i menyn **Bakgrundskartor** och väljs automatiskt som standardbakgrundskarta tills en annan Tableau-kartkälla importeras, tills du ansluter till en WMS-server eller Mapbox-karta, eller tills du väljer att använda en annan bakgrundskarta. **Obs!** När du skapar en ny kartvy används bakgrundskarta som är vald i menyn **Bakgrundskartor** för att skapa kartan för vyn. ## Se även: [Spara en kartkälla](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_export.htm) [Välja bakgrundskartor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Inaktivera eller aktivera Förklara data för en plats Förklara data är som standard aktiverat för platser, men Tableau-administratörer kan inaktivera det. 1. Gå till de allmänna inställningarna för platsen. 2. (Endast Tableau Server) I delen Webbredigering markerar du Låt användare redigera arbetsböcker i sina webbläsare. 3. I delen Tillgänglighet för Förklara data kan du välja bland dessa alternativ: - Med Aktivera kan Creator- och Explorer-användare med rätt behörighet köra Förklara data i redigeringsläge. Alla användare med rätt behörighet kan köra Förklara data när det är aktiverat för visningsläge. - Med Inaktivera hindras alla användare från att köra Förklara data och från att komma åt inställningar för Förklara data i arbetsböcker. 4. Gör så här för att använda Förklara data i Tableau Cloud och Tableau Server 2023.3 eller senare: - Välj Visa i avsnittet Tillgängligheten för dataguide. Mer information om dataguide finns i [Utforska instrumentpaneler med dataguide](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_guide.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Installera eller uppgradera Tableau Desktop Se [driftsättningsguiden för Tableau Desktop och Tableau Prep](https://help.tableau.com/current/desktopdeploy/sv-se/desktop_deploy_welcome.htm) för utförlig installationsinformation. När du installerar eller uppgraderar har du möjligheten att dela användningsdata med oss för att hjälpa till att kontinuerligt förbättra vår produkt så att den bättre kan möta dina behov. Se [Användningsdata för Tableaus produkter](https://www.tableau.com/sv-se/product-usage-data) för mer information om vilka typer av data vi samlar in. Se [Inaktivera användningsrapportering](https://help.tableau.com/current/desktopdeploy/sv-se/desktop_deploy_setting_changes.htm#turn-off-usage-reporting) i driftsättningsguiden för Tableau Desktop och Tableau Prep för information om hur du väljer att inte dela användningsdata. ## Komma åt lagringsplatsen från en tidigare version När du uppgraderar till Tableau 2022,4 från tidigare versioner uppgraderas din lagringsplats. Alla bokmärken, arbetsböcker och datakällor som du hade på din gamla lagringsplats är fortfarande tillgängliga för programmet. Dessutom ersätter de nya exempeldatakällorna och arbetsböckerna de gamla exemplen om du inte har modifierat och sparat dem som dina egna. **Obs!** Dina senaste arbetsböcker importeras automatiskt och återställs till din startsida tillsammans med din senaste anslutningslista och eventuella organisationsspecifika inställningar i rutan Upptäck. ## Komma åt lagringsplatsen från en beta-version Om du har deltagit i beta-programvaran av Tableau Software har du även en beta-lagringsplats. Även om den här mappen finns kvar efter att du har installerat Tableau 2022,4 har programmet inte längre åtkomst till den. Kopiera beta-arbetsböckerna från beta-lagringsplatsen till din nya 2022,4\-lagringsplats för att göra dem tillgängliga i Tableau 2022,4. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Instrumentpaneler En instrumentpanel är en samling vyer som låter dig jämföra en mängd olika data samtidigt. Om du till exempel har en uppsättning vyer som granskas varje dag kan du skapa en instrumentpanel som visar alla vyer samtidigt. På så sätt behöver du inte navigera till separata arbetsblad. Precis som arbetsblad kan instrumentpaneler kommas åt från flikar längst ner i en arbetsbok. Data i blad och instrumentpaneler är anslutna. När du ändrar ett blad ändras alla instrumentpaneler som innehåller det och vice versa. Både blad och instrumentpaneler uppdateras med de senaste tillgängliga data från datakällan. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Integrera Externa åtgärder **Obs!** Externa åtgärder i Tableau är beroende av funktionerna som tillhandahålls av Salesforce Flow. Funktionen skickar dina valda data till Salesforce Flow som körs på separat Salesforce-infrastruktur. Användningen av Salesforce Flow och andra Salesforce-produkter och -tjänster regleras i ditt avtal med Salesforce. Vad är nästa steg efter att ha sett och förstått dina data i Tableau? Att vidta åtgärder från datainsikter innebär vanligtvis att byta från en applikation till en annan och ofta att kopiera och klistra in data och förlora sammanhang längs vägen. Med funktionen Tableau Externa åtgärder kan du skapa och interagera med datadrivna arbetsflöden direkt från Tableau-instrumentpaneler och automatisera dina nästa steg med Salesforce-flöde. ## Om Salesforce-flöde Om du inte är bekant med [Salesforce Flow](https://help.salesforce.com/s/articleView?language=en_US&id=sf.flow_concepts.htm&type=5) så är det ett kodfritt verktyg som ger tidsbesparande processautomatiseringar. Ett flöde är en komponent i Salesforce-flöde som samlar in data och utför åtgärder i din Salesforce\-organisation. Det finns flera [flödestyper tillgängliga i Salesforce Flow](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_concepts_type.htm&type=5), men Externa åtgärder\-arbetsflöden i Tableau är endast kompatibla med flöden som lanseras automatiskt. **Obs!** För att lära dig mer om flöden, ta en titt på [Skapa flöden med Flow Builder](https://trailhead.salesforce.com/en/content/learn/trails/build-flows-with-flow-builder) på Trailhead. ## Hur Externa åtgärder fungerar ![Instrumentpanel med vald markering och arbetsflödesknapp i tillgängligt tillstånd med pil som indikerar överföring av data till Salesforce Flow](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/workflow_overview_callouts.png) När ett Externa åtgärder\-arbetsflöde är konfigurerat för en visualisering på en Tableau-instrumentpanel visas en anpassad knapp i motsvarande visualisering i ett otillgängligt (gråmarkerat) tillstånd. När du väljer en relevant markering i visualiseringen (1) blir knappen tillgänglig. När du sedan klickar på knappen (2) skickas data från den valda markeringen direkt till ett flöde som skapades och konfigurerades i [Salesforce Flow](https://help.salesforce.com/s/articleView?language=en_US&id=sf.flow_concepts.htm&type=5) (3). Som författare av ett Externa åtgärder\-arbetsflöde bestämmer du: - Vilket flöde som data ska skickas till - Vilken instrumentpanel data ska komma från - Texten och utseendet på instrumentpanelsknappen som utlöser arbetsflödet **Obs!** Du kan lägga till flera Externa åtgärder\-arbetsflöden till en instrumentpanel, men var och en av motsvarande flöden måste driftsättas i samma Salesforce\-organisation. ## Sätt att använda Externa åtgärder\-arbetsflöden Det finns ett oändlig antal sätt att använda Externa åtgärder\-arbetsflöden för att automatisera befintliga processer i din organisation. Tänk till exempel på hur mycket ansträngning du sparar med ett arbetsflöde som låter medlemmar i redovisningsteamet skicka kundfakturor direkt från samma instrumentpanel som de använder för att hålla reda på obetalda ordrar. Eller så kanske du letar efter sätt att effektivisera ditt supportteams ärendehantering. Ett arbetsflöde som låter medlemmar i supportteamet eskalera ärenden direkt från instrumentpanelen de använder för att hålla reda på ärenden kan spara en hel del tid. Externa åtgärder\-arbetsflöden hjälper till att behålla användarna i arbetsflödet och erbjuder ökad effektivitet för din organisation. När du skapar ett Externa åtgärder\-arbetsflöde bygger du i princip en bro som kopplar samman alla typer av datakällor i Tableau med ett flöde i Salesforce. Din datakälla behöver inte vara ansluten till en Salesforce-databas eftersom arbetsflödet skapar anslutningen på egen hand. Det här är särskilt användbart när det finns flera grupper som använder separata datakällor för att slutföra olika steg i samma process. Tänk till exempel på olika team och verktyg som är involverade när en kund gör en beställning på en webbplats för e-handel. E-handelssäljare kan använda Salesforce för att följa försäljningen medan supply chain managers använder ett verktyg för hantering av leveranskedjor för att subtrahera den köpta varan från det totala produktlagret. Supportteam som hjälper kunden att felsöka eventuella problem som uppstår när de får sin produkt kan vara inloggade i Salesforce eller analyseras på en Tableau-instrumentpanel. Med ett Externa åtgärder\-arbetsflöde kan du koppla samman alla dessa data från respektive team för att effektivisera processer och till och med automatisera några av de befintliga stegen. ## Bästa praxis för författare av Externa åtgärder\-arbetsflöden **Viktigt:** Instrumentpanelsutvecklare som använder funktionen Externa åtgärder för att koppla samman instrumentpanelsdata med flöden som är inbyggda i Salesforce-flöde bör ha ett nära samarbete med Salesforce-administratörerna och arkitekterna som skapade flödena. Flöden som är inbyggda i Salesforce-flöde är sofistikerade affärsautomationsprogram. Även om din organisation kan dra stor nytta av de här automatiseringarna är det viktigt att förstå hur flöden fungerar innan ni driftsätter Externa åtgärder\-arbetsflöden som använder dem. Se till att slutföra [Salesforce Flow-utbildningen på Trailhead](#https://trailhead.salesforce.com/content/learn/modules/business_process_automation) och se över [Flows-dokumentationen](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow.htm). Ta hänsyn till [Bästa praxis för flöden](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_prep_bestpractices.htm&type=5&language=en_US) i din design och tänk på [Flödesgränser och överväganden](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_considerations.htm&type=5). **Obs!** Det finns flera [flödestyper](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_concepts_type.htm&type=5) tillgängliga i Salesforce Flow, men Externa åtgärder-arbetsflöden är endast kompatibla med flöden som lanseras automatiskt. Externa åtgärder\-arbetsflöden måste implementeras noggrant för att anpassas till de arkitektoniska begränsningarna för flöden som är inbyggda i Salesforce-flöde. Flöden är kraftfulla, men de kan också vara resurskrävande och komplexa. Det finns potentiella problem med licensiering, genomförandebegränsningar och samtidighet att överväga samt läs-/skrivbegränsningar för databaser som måste utvärderas och testas. Det finns också viktiga säkerhetsaspekter relaterade till flöden. Användare med behörigheten att Hantera flöden kan visa och ändra alla data och resurser i motsvarande Salesforce-organisation. Användare med behörigheten att Köra flöden kan köra nästan vilket aktivt flöde som helst i Salesforce-organisationen. För att begränsa åtkomsten till endast de användare som behöver det (såsom instrumentpanelsutvecklare och arbetsflödesanvändare) kan din Salesforce-administratör aktivera inställningen som åsidosätter standardbeteendet för ett flöde. Mer information finns i [Hur fungerar flödessäkerhet?](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_distribute_security.htm&type=5) Instrumentpanelsutvecklare som skapar Externa åtgärder\-arbetsflöden bör kommunicera med sina Salesforce-administratörer innan de implementerar arbetsflöden för att förhindra oönskade resultat. ## Skapa ett arbetsflöde Innan instrumentpanelsutvecklare skapar ett Externa åtgärder\-arbetsflöde bör de samarbeta med sina Salesforce-administratörer för att hitta eller skapa ett flöde som möter deras behov. Till exempel kanske målet är att hjälpa redovisningsteamet att skicka fakturor direkt från en instrumentpanel för obetalda beställningar. För att uppnå det här målet behövs ett flöde som kan hämta kunders kontakt- och beställningsinformation från instrumentpanelen och fylla i fakturorna. När du har bestämt dig för vilket flöde du vill använda är nästa steg att identifiera en instrumentpanel att ansluta det till. Det är troligt att dina användare redan interagerar med en befintlig instrumentpanel som skulle fungera bra. Om det behövs kan du dock [skapa en ny instrumentpanel](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/dashboards_create.htm). När du har hittat rätt flöde och rätt instrumentpanel är det dags att tänka på kompatibiliteten mellan datatyperna på instrumentpanelen och flödets obligatoriska inmatningsfält (så kallade variabler). Instrumentpanelen för obetalda beställningar måste till exempel innehålla en visualisering med all relevant beställningsinformation som behövs för att skicka kundfakturor. Dessa uppgifter kan inkludera information såsom beställningsdatum, kundnamn och kontaktinformation, artikelbeskrivningar och belopp samt betalningsbelopp. När din instrumentpanel har alla nödvändiga komponenter lägger du till arbetsflödesobjektet: 1. Öppna en befintlig instrumentpanel eller [skapa en ny](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/dashboards_create.htm) i en Tableau-arbetsbok. 2. Från avsnittet Objekt i rutan Instrumentpanel drar du Arbetsflöde till en visualisering på instrumentpanelen. ![Avsnittet Objekt i rutan Instrumentpanel med objektet Arbetsflöde framhävt och en högerpil som indikerar att du man dra objektet till instrumentpanelen ](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/workflow_object_arrow_spotlight_sm.png) 3. När du blir ombedd anger du dina inloggningsuppgifter för Salesforce\-organisationen som är kopplad till ditt flöde. **Obs!** När användare vill komma åt instrumentpanelen där du konfigurerar ditt arbetsflöde måste de ange sina inloggningsuppgifter för Salesforce. Om inloggningsuppgifterna för Salesforce upphör medan de tittar på instrumentpanelen uppmanas de att autentisera sig på nytt. 4. Klicka på Konfigurera arbetsflöde. 5. I dialogrutan Lägg till arbetsflöde söker du efter ett flöde efter flödesnamn eller flödesförfattare. 6. Välj ett flöde för att visa dess detaljer, inklusive de nödvändiga inmatningarna (Salesforce\-variabler) det behöver från visualiseringen. Klicka på Tillbaka för att välja ett annat flöde, eller klicka på Nästa för att fortsätta. 7. I listrutan Välj blad väljer du ett blad (arbetsblad, instrumentpanel eller berättelse) som innehåller de markeringar som dina användare kommer att välja och skicka till flödet. **Obs!** Se till att välja ett blad som har markeringar med de kodade fält som du vill mappa till inmatningarna som krävs för flödet. Om du till exempel vill mappa variabeln `forecast_revenue` i flödet till fältet `SUM(Sales)` i Tableau måste du välja ett blad med markeringar som är kodade med fältet `Sum(Sales)`. 8. Klicka på Nästa. 9. Välj ett lämpligt fält från Tableau-bladet du valde i steget Välj blad för var och en av inmatningarna som krävs för flödet (Salesforce\-variablerna). **Obs!** Datatypen för Salesforce\-variabeln och Tableau-fältet måste matcha för varje inmatning. 10. Klicka på Nästa. 11. Konfigurera utseendet på knappen som användare klickar på för att utlösa Externa åtgärder\-arbetsflödet. Ange en knapptitel, bakgrundsfärg och kantfärg. Kontrollera förhandsgranskningen för att bekräfta knappens utseende. **Obs!** Kom ihåg att användare måste välja en markering från visualiseringen du valde i steget Välj blad. Knappen är inte tillgänglig till en markering har valts. Överväg att lägga till vägledande text till instrumentpanelen så att användarna vet exakt vilken visualisering de ska interagera med och vad som händer när de klickar på knappen. 13. Klicka på Klar för att skapa arbetsflödet och lägg till motsvarande knapp i visualiseringen på instrumentpanelen. ## Använda ett arbetsflöde För att komma igång som arbetsflödesanvändare öppnar du instrumentpanelen där instrumentpanelsutvecklaren har lagt till ett arbetsflöde. Du kan se att ett arbetsflöde är tillgängligt på att en arbetsflödesknapp visas. Instrumentpanelsutvecklaren anpassar namnet och formatet på knappen och bör tydligt ange åtgärden som utlöses när du klickar på den (som ”Skicka data” eller ”Uppdatera post”). Välj en relevant markering från en visualisering på instrumentpanelen och klicka sedan på knappen för att starta arbetsflödet. ![GIF som visar val av en markering på en Tableau-instrumentpanel, följt av att klicka på arbetsflödesknappen och avslutar med ett Slutfört-meddelande](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/workflow_dash_button_success.gif) Genom att klicka på arbetsflödesknappen utlöses överföringen av data. Markeringen du väljer avgör vilka data som skickas. Därför är knappen inte tillgänglig (gråmarkerad) tills du väljer en markering. Om du har valt en markering, men knappen fortfarande inte är tillgänglig, ska du kontrollera att du har valt en markering på en giltig visualisering för arbetsflödet. Om du inte är säker på vilka visualiseringar som är giltiga ska du höra med instrumentpanelsutvecklaren. Beroende på deras konfiguration kan vissa arbetsflöden vara långvariga åtgärder som inte slutförs omedelbart. Om du inte kan avgöra om arbetsflödet du valde fungerar som förväntat ska du höra med instrumentpanelsutvecklaren eller din Salesforce\-administratör. ## Felsöka ett arbetsflöde Se följande felsökningsguide för hjälp med att lösa problem med ett Externa åtgärder-arbetsflöde. ### Åtkomstproblem - **För instrumentpanelsutvecklare som använder Tableau Desktop:** Om objektet Arbetsflöde inte visas i avsnittet Objekt i rutan Instrumentpanel ska du bekräfta att du är inloggad på en Tableau Server- eller Tableau Cloud-plats. Om du inte är inloggad kommer du inte att kunna komma åt tillägget Arbetsflöde. - **För instrumentpanelsutvecklare:** Om objektet Arbetsflöde inte visas i avsnittet Objekt i rutan Instrumentpanel kontrollerar du med din Tableau-administratör att tillägget är aktiverat. - **För alla användare:** - Om din Salesforce\-administratör inte har skapat en ansluten app fungerar inte funktionen Externa åtgärder. Be din Salesforce\-administratör att [skapa en ansluten app](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.connected_app_create.htm&type=5) i Salesforce för Tableau Server. - Om du inte kan klicka på en arbetsflödesknapp som visas på en instrumentpanel ska du bekräfta att du har valt en markering på en giltig visualisering för arbetsflödet. Om du inte är säker på vilka visualiseringar som är giltiga ska du höra med instrumentpanelsutvecklaren. ### Autentiseringsproblem - **För användare av Tableau Cloud eller Tableau Server:** Uppdatera instrumentpanelen i din webbläsare. - **För alla användare:** Bekräfta att du har loggat in på Salesforce-organisationen där Externa åtgärder\-arbetsflödet lades till. Hör vid behov med din instrumentpanelsutvecklare för att bekräfta att du angett rätt Salesforce-organisation. ### Felmeddelanden | Felmeddelande | Förklaring och lösning | | --- | --- | | Arbetsflödet är inaktiverat på den här platsen. Kontakta Tableau-administratören för mer information. | Tableau-administratören har inaktiverat tillägget Arbetsflöde för instrumentpaneler för din plats. Det är därför inte tillgängligt. Kontakta din Tableau-administratör för att diskutera om ni ska aktivera åtkomst till tillägget. | | Arbetsflöde stöds inte av Tableau Reader | Instrumentpanelstillägget Arbetsflöde och Externa åtgärder\-funktionen kan endast användas för att skicka data till ett flöde med hjälp av [Tableau Cloud](https://www.tableau.com/sv-se/products/cloud-bi), [Tableau Desktop](https://www.tableau.com/sv-se/products/desktop) eller [Tableau Server](https://www.tableau.com/sv-se/products/server) version 2022.3 och senare. | | Flödet innehåller en eller flera datatyper som inte stöds. Gå tillbaka för att välja ett annat flöde eller kontakta din Salesforce-flöde\-administratör för att ta bort datatyper som inte stöds från flödet. | Det valda flödet kräver en inmatning av datatyper som inte finns tillgängliga på Tableau-instrumentpaneler eller som på annat sätt är inkompatibla med Externa åtgärder\-arbetsflöden. Välj ett annat flöde om det finns ett lämpligt alternativ, eller hör med din Salesforce-administratör för att få reda på nästa steg. | | En eller flera datatyper som inte matchar finns i mappningen av inmatningsfält. | Datatyperna för ett eller flera av instrumentpanelsvärdena som är mappade till fälten för inmatningsvariabler är inte identiska. Flödet kan till exempel kräva en numerisk variabel för Intäkt, men det mappade värdet från instrumentpanelen var en textsträng. Beroende på ditt scenario har du två alternativ för att fixa detta. Du kan [ändra datatypen](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_datatypes.htm) för fältet Intäkt i Tableau från en textsträng till ett numeriskt värde. Eller så redigerar du arbetsflödeskonfigurationen för att mappa ett annat fält från instrumentpanelen som har en numerisk datatyp. | | Det gick inte att skicka data till Salesforce-flöde. | Ett okänt fel inträffade när Externa åtgärder\-arbetsflödet försökte skicka data från instrumentpanelen till flödet. Kontakta din instrumentpanelsutvecklare för felsökning. | | Ett fel inträffade: . Kontakta din Salesforce-flöde\-administratör. | [Flödesintervjun](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_interviews.htm&type=5) (flödesinstans som körs) misslyckades. Dela felkoden med din Salesforce-administratör så att denna kan hitta motsvarande [felmejl](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_troubleshoot_email.htm&type=5) och felsöka. | | Arbetsflödet misslyckades. Kontakta din Salesforce-flöde\-administratör. | Data från den valda markeringen på instrumentpanelen skickades till flödet, men det fanns ett problem med att översätta dessa data till flödet. Kontakta din Salesforce-administratör för att felsöka. | | Det gick inte att skicka data till flödet. Kontakta din arbetsflödesutvecklare. | Data från den valda markeringen på instrumentpanelen skickades inte till flödet. Kontakta din instrumentpanelsutvecklare för felsökning. | ### Flödesproblem - Vissa flöden körs asynkront, så du kanske inte omedelbart vet om ett flöde som är en del av ett Externa åtgärder\-arbetsflöde kördes korrekt. Ibland kan ett flöde misslyckas och ta tillbaka ändringar utan att omedelbart ge detaljerad feedback. Men när ett flöde misslyckas skickas ett detaljerat felmejl till arbetsflödesanvändaren, instrumentpanelsutvecklaren och Salesforce\-administratören. Arbetsflödesanvändare bör kontakta sina instrumentpanelsutvecklare när de får ett [felmejl](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_troubleshoot_email.htm&type=5) för ett flöde. Instrumentpanelsutvecklare och Salesforce\-administratörer kan då arbeta tillsammans för att felsöka och lösa felet. Mer information om hur du felsöker flödesproblem finns i [Felsöka flöden](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_troubleshoot.htm&type=5). ### Licensieringsproblem - **För instrumentpanelsutvecklare:** Inga speciella behörigheter för att lägga till ett arbetsflöde till en instrumentpanel krävs på Tableau-sidan (så länge som Externa åtgärder är aktiverade för platsen). På Salesforce-sidan behöver du få [behörighet att Hantera flöden](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.retail_task_admin_permission_flow.htm&type=5) tillagt till din Salesforce\-profil. - **För arbetsflödesanvändare:** På Tableau-sidan kan alla användare som kan komma åt en instrumentpanel med ett arbetsflöde även köra den. På Salesforce\-sidan behöver du få [behörighet att Köra flöden](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.retail_task_admin_permission_flow.htm&type=5) tillagt till din Salesforce\-profil. ## Aktivera eller inaktivera Externa åtgärder I Tableau 2022.3 och senare är funktionen Externa åtgärder aktiverad som standard. Mer information om hur Tableau-administratörer kan konfigurera organisationsomfattande åtkomst till Tableau Externa åtgärder finns i [Konfigurera arbetsflödesintegration för externa åtgärder](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/external_actions_admin.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # ISO-8601-veckokalender ISO-8601-veckokalendern är en internationell standard för datumrelaterade data. ISO-8601-kalenderns syfte är att tillhandahålla en konsekvent och tydlig metod för att visa och beräkna datum. ISO-8601-kalendrar delar in datum i år, kvartal, veckor och veckodagar. Till skillnad från den gregorianska kalendern har ISO-8601-kalendrar samma antal veckor i varje kvartal och samma antal dagar varje vecka. ISO-8601-kalendern är därför populär vid beräkning av datum för detaljhandel och ekonomi. ## Ange ISO-8601 som standardkalender Följ de här stegen för att konfigurera ISO 8601-kalendern för en datakälla: 1. Öppna dialogrutan Datumegenskaper genom att högerklicka (Ctrl-klicka på Mac) på datakällan i rutan Data. 2. Ange ISO-8601-veckokalender i fältet Standardkalender. ![Fönstret Datumegenskaper som visar alternativ för att konfigurera datum, som standardtyp för kalender, dag för veckostart, räkenskapsårets startmånad och datumformat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/date_properties.png) Det går att ställa in kalendertypen separat för varje datumfält på hyllan. Högerklicka på en datumdimension i hyllan (Ctrl-klicka på Mac) och välj ISO-8601-veckokalender. ### Skillnader mellan ISO-8601 och gregorianska standardkalendrar Alla datumnivåer är inte relevanta i en räkenskapskalender.
GregorianskISO-8601Skillnader mellan kalendrarna
ÅrISOYEARISO-8601-år börjar alltid på den måndag som infaller närmast den 1 januari. Det betyder att året kan börja när som helst mellan den 29 december och den 4 januari. I gregorianska kalendrar börjar året alltid den 1 januari. Detta kan orsaka en viss skillnad i år mellan de två kalendersystemen kring de här datumen. Ett ISO-8601-år är antingen ett långt eller ett kort år och har 52 eller 53 veckor, beroende på när ISO-8601-året börjar.
KvartalISOQUARTER

De tre första kvartalen i ISO-8601-året har alltid 13 veckor. Det sista kvartalet har antingen 13 veckor (i ett kort år) eller 14 veckor (i ett långt år).

Månad I ISO-8601-veckokalendern används inte månader. Många system för detaljhandel och ekonomi delar in ISO-8601-kvartalen i tre segment om fyra, fyra och fem veckor, men det finns också andra mönster. Dessa kan definieras med hjälp av beräkningar. Läs mer i Skapa en 4-4-5-kalender.
VeckonummerISOWEEK

Alla veckor i ISO-8601-veckokalendern har exakt 7 dagar och börjar på en måndag. Varje vecka tillhör ett enda år, till skillnad från den gregorianska kalendern där veckor kan sträcka sig från ett år till ett annat. Långa år har 53 veckor, korta år har 52 veckor.

Dag I ISO-8601-veckokalendern används inte numeriska dagar (som den 14:e eller 23:e).
VeckodagISOWEEKDAYISO-8601-veckodagar börjar alltid med måndag och är ensiffriga. Måndag är 1, tisdag är 2 och så vidare fram till 7 för söndag.
## Datumfunktioner som stöder ISO-8601 Följande datumfunktioner är kompatibla med ISO-8601-veckokalendern. #### DATEADD och DATEDIFF Resultatet trunkerar ett ISO-8601-datum till närmaste ISO-nivå om datumdelar som inte är ISO-8601 (`day` eller `month`) används. Om du till exempel lägger till en månad i ett ISO-8601-datum innebär det att `iso-week` ändras. #### DATENAME Resultatet är ett gregorianskt datum såvida du inte använder datumdelen `iso-year`, `iso-quarter`, `iso-week` eller `iso-weekday`. #### DATEPART Resultatet är ett gregorianskt datum såvida du inte använder datumdelen `iso-year`, `iso-quarter`, `iso-week` eller `iso-weekday`. #### DATETRUNC Trunkerar ett ISO-8601-datum till närmaste ISO-nivå. Om ISO-datumet till exempel trunkeras vid ”månad” visas den första `iso-week` i den gregorianska månaden, trots att ISO-8601 inte använder månader. ![En tabell som visar ISO-år, -kvartal och -vecka för en månad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dates_calendar_4.png) ## Skapa en 4-4-5-kalender I ISO-8601-veckokalendern används inte månader. Många system för detaljhandeln och ekonomi delar in ISO-8601-kvartal i tre segment om fyra, fyra och fem veckor, men det finns också andra segmentsystem. Följ dessa steg för att lära dig hur du implementerar en 4-4-5-kalender i Tableau Desktop. ### Steg 1: Konfigurera visualiseringen 1. Öppna Tableau Desktop och anslut till den sparade datakällan Sample – Superstore. 2. Öppna dialogrutan Datumegenskaper genom att högerklicka på datakällan i rutan Data. Ändra standardkalendern till ISO-8601-veckokalender. 3. Från rutan Data drar du Orderdatum till hyllan Rader. 4. Klicka på ikonen ”+” för ISOÅR(Orderdatum) på hyllan Rader för att utöka ISOKVARTAL(Orderdatum). 5. Från rutan Data drar du Försäljning till hyllan Kolumner. ![Ett datafälts innehållsmeny som har alternativ för att visa datumet på olika sätt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dates_calendar_2.png) ### Steg 2: Hitta antalet veckor i varje kvartal I en 4-4-5-kalender är varje kvartal uppdelat i tre segment (som motsvarar månader) med fyra eller fem veckor i dem. Vi måste hitta hur många veckor det är i varje kvartal för att dela upp dem i segment. 1. Välj Analys > Skapa beräknat fält. 2. Ge det beräknade fältet namnet **Veckor i kvartal**. 3. Ange följande beräkning i beräkningsdialogrutan DATEPART('iso-week', \[Orderdatum\]) - (DATEPART('iso-quarter', \[Orderdatum\])-1)\*13 ### Steg 3: Skapa kalenderberäkningen 4-4-5 1. Välj Analys > Skapa beräknat fält. 2. Ge det beräknade fältet namnet **4-4-5-segment**. 3. Ange följande beräkning i beräkningsdialogrutan IF(\[Vecka av kvartal\] <= 4) THEN "1" ELSEIF (\[Vecka av kvartal\] <= 8) THEN "2" ELSE "3" END _Värdena 1, 2, 3 är etiketter för de tre segmenten och kan ersättas med värden du väljer._ 4. Från rutan Data drar du det beräknade fältet **4-4-5-segment** till hyllan Rader. Den resulterande visualiseringen visar nu varje kvartal uppdelat i tre segment. ![Ett stapeldiagram som visar försäljning per år och kvartal.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dates_calendar_3.png) #### Ändra mönstret I beräkningen **4-4-5-segment** kommer brytpunkterna `<=4` och `<=8` från 4-4-5-mönstret. Det första segmentets brytpunkt är `<=4` för de första fyra veckorna (1–4). Det andra segmentets brytpunkt är `<=8` (som omfattar veckorna 5–8), och de återstående veckorna (9–13) hamnar i ELSE-delen. (IF-satser beräknas tills ett villkor är sant, så det andra segmentet behöver bara ange den övre gränsen.) Dessa brytpunkter kan ändras för andra mönster. Specifikt: - 4-5-4-brytpunkter: `4` (för de första fyra veckorna, 1–4) och `9` (för de efterföljande fem veckorna, 5–9) - 5-4-4-brytpunkter: `5` och `9` ## Se även [Datum och tider](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dates.htm) [Datumfunktioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_date.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # JSON-fil I den här artikeln beskrivs hur du ansluter Tableau till en lokal JSON-fil och konfigurerar datakällan. ## Skapa anslutningen och konfigurera datakällan 1. Starta Tableau.Under Anslut väljer du JSON-fil. Gör sedan följande: 1. Välj den fil du vill ansluta till och klicka sedan på Öppna. 2. I dialogrutan Välj schemanivåer väljer du de schemanivåer som du vill visa och analysera i Tableau och väljer sedan OK. Mer information finns i [Välj schemanivåer](#select-schema-level). 2. På sidan Datakälla gör du följande: 1. (Valfritt) Välj standardnamnet för datakällan längst upp på sidan och ange sedan ett unikt namn för datakällan, som ska användas i Tableau. Till exempel kan du använda en konvention för namngivning av datakälla som gör det lättare för andra användare av datakällan att räkna ut vilken datakälla de ska ansluta till. 2. Välj bladflik för att starta analysen. ### Exempel med JSON-fil som datakälla Här är ett exempel på en JSON-fil som en datakälla som använder Tableau Desktop på en Windows-dator: ![Ett exempel på en JSON-fil som datakälla.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example_json.png) ## Välj schemanivåer När du ansluter Tableau till en JSON-fil skannar Tableau datan i de första 10 000 raderna i JSON-filen och infogar schemat från den processen. Tableau jämnar ut data med detta härledda schema. Schemanivåerna för JSON-fil anges i dialogrutan Välj schemanivåer. Om din JSON-fil har mer än 10 000 rader kan du i Tableau Desktop använda alternativet ”Skanna hela dokumentet” för att skapa ett schema. **Obs!** Alternativet ”Skanna hela dokumentet” visas endast för JSON-filer med fler än 10 000 rader. Alternativet är inte tillgängligt på webben. De schemanivåer som du väljer i dialogrutan avgör vilka dimensioner och mätvärden som är tillgängliga för dig att visa och analysera i Tableau. De avgör också vilka uppgifter som ska publiceras. **Notera:** När du publicerar en arbetsbok på webben kommer eventuella schemauppdateringar inte att vara tillgängliga för webbversionen av visualiseringen och kan komma att förorsaka fel om visualiseringen senare uppdateras Om du väljer en underordnad schemanivå väljs också den överordnade nivån.
Här är till exempel ett extrakt ur en JSON-fil:JSON-filen genererar följande schemanivåer:
Ett JSON-kodavsnitt som visar ett quiz med frågor om sport och matematik.Dialogrutan Välj schemanivåer med tio schemanivåer valda.
### Detektera nya fält Ibland finns det fler fält i rader som inte skannats för att skapa det härledda schemat. Om du märker att ett fält du behöver saknas under Schema kan du välja att göra något av följande: - Skanna hela JSON-dokumentet. Det kan ta lång tid för skanningen att slutföras. - Välj schemanivåer från schemat som listas och välj sedan OK. Tableau läser igenom hela ditt dokument, och om fler schemafält påträffas så listas de i dialogrutan Välj schemanivåer. När Tableau upptäcker att nya fält är tillgängliga, till exempel under en uppdatering av extrakt eller när Tableau skapar ett extrakt efter att du har valt schemanivåerna, kommer antingen en informationsikon nära filnamnet eller ett meddelande i dialogrutan Välj schemanivåer att indikera att ytterligare fält har hittats. ## Ändra schemanivåer Du kan ändra de schemanivåer du valt genom att gå till sidan för datakälla och välja Data > \[JSON-filnamn\] > Välj schemanivå. Du kan även hålla muspekaren över filnamnet på arbetsytan och välja listrutan > Välj schemanivå. ## Förena JSON-filer Du kan förena JSON-data. För att förena en JSON-fil måste den ha tillägget .json, .txt. eller .log. Se [Förena dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/union.htm) för mer information om förening. När du förenar JSON-filer härleds schemat från de första 10 000 raderna i respektive fil i föreningen. Du kan ändra schemanivåerna efter att du har förenat filer. Du hittar mer information i [Ändra schemanivåer](#Change). ## Hur dimensionsmappar är organiserade för hierarkiska JSON-filer När du har valt tabellfliken visas de valda schemanivåerna för din JSON-fil under Dimensioner i rutan Data . Varje mapp motsvarar den schemanivå du valt, och attributen som är associerade med den schemanivån listas som underordnade till mappen. I följande bild är till exempel Adress en dimension under mappen Företag på schemanivå. Kategorier är också en schemanivå, men eftersom denna är en lista över värden och inte en datahierarki kräver den ingen egen mapp utan är istället grupperad under en överordnad mapp. Observera att schemanivåer i dialogrutan Välj schemanivåer inte kopplas direkt till mappstrukturen i rutan Data. Mappar i rutan Data grupperas efter objekt så att du enkelt kan navigera till fält och ändå ha ett sammanhang för var fälten kommer ifrån. ![Rutan Data med en lista över mappar och mappen Företag expanderad för att visa dimensioner i mappen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/json_folder_ex_155x330.png) För varje dokument genereras och lagras ett unikt index i den tillplattade dataframställningen. Ett index genereras också för respektive nivå i schemat. I bilden ovan har till exempel, förutom posten Dokumentindex (genererat), schemanivåerna Attribut och Timmar alla ett genererat index. ## Varför åtgärder beräknas i hierarkiska JSON-filer När en hierarkisk JSON-fil planas ut kan data dupliceras. För att hålla mätvärden i överensstämmelse med schemanivåerna skapar Tableau beräkningar av detaljnivå (Level Of Detail, LOD) för att korrekt kunna representera data på schemanivån. De ursprungliga mätvärdena finns i mappen Källmätvärden och du kan använda dem, men vi rekommenderar att du använder de beräknade mätvärdena. I rutan Data etiketteras beräknade mätvärden som Antal per . ![En lista över mätvärden i mappen Källmätvärden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/json_measures_ex_211x192.png) För att se LOD-beräkningen för ett mätvärde, följ dessa steg: 1. Välj mätvärdet. 2. Välj listrutan och sedan Redigera. Följande exempel visar LOD-beräkningen för intäkt per dokument. Formeln väljer den maximala intäkten för respektive dokumentindexvärde. ![Dialogrutan Beräkning av detaljnivå med en formel för intäkter per dokument.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/json-lod-calc.png) Användningen av LOD-beräkningar innebär att du kan välja flera schemanivåer och vara säker på att mätvärdena inte överräknats. ## Tips på hur du arbetar med JSON-data Dessa tips kan hjälpa dig att arbeta med dina JSON-data i Tableau. - Överskrid inte 10x10-gränsen för inkapslade matriser. Ett stort antal inkapslade matriser skapar många rader. Till exempel resulterar 10x10 inkapslade matriser i 10 miljarder rader. När antalet rader som Tableau kan läsa in i minnet överskrids, visas ett felmeddelande. I dessa fall kan du använda dialogrutan Välj schemanivåer för att minska antalet valda schemanivåer. - En datakälla som innehåller mer än 100 nivåer av JSON-objekt kan ta lång tid att läsa in. Ett högt antal nivåer skapar en hel del kolumner, vilket kan ta lång tid att bearbeta. Som ett exempel kan 100 nivåer kräva mer än två minuter för att läsa in datan. Som en bästa praxis bör du minska antalet schemanivåer till bara de nivåer som du behöver för din analys. - Ett enskilt JSON-objekt får inte överstiga 128 MB. Om ett enskilt objekts toppnivåmatris överstiger 128 MB måste du konvertera den till en fil där JSON-objekten definieras ett per rad. - Alternativet ”pivot” stöds inte. ## Om .ttde- och .hhyper-filer Du kanske ser .ttde- eller .hhyper-filer när du navigerar i din dators katalogstruktur. När du skapar en Tableau-datakälla som ansluter till dina data, skapar Tableau även en .ttde- eller .hhyper-fil. Den här filen, som även kallas för ett skuggextrakt, används för att förbättra hastigheten som din datakälla läses in i Tableau Desktop. Även om ett skuggextrakt innehåller underliggande data och annan information som liknar det vanliga Tableau-extraktet sparas det i ett annat format och kan inte användas för att återställa dina data. **Obs!** Filer i .tde-format stöds inte längre i Tableau-versioner efter 2024.2. Alla extrakt är nu i .hyper-format. ## Se även - [Konfigurera datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_prepare.htm) – Lägg till mer data i den här datakällan eller förbered data innan du analyserar dem. - [Skapa diagram och analysera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/design_and_analyze.htm) – Påbörja dataanalysen. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Kardinalitet och referensintegritet Konfigurationen av en datakälla kräver, oavsett hur du kombinerar data, kunskap om datastrukturen för varje tabell och om hur de kan kombineras. Det finns flera viktiga element som bör övervägas:  - **Detaljnivå**: hur detaljerade data är – dess detaljnivå. Du kan se det som ett svar på frågan ”vad definierar en rad?”. Mer information om detaljnivå finns i [Strukturera data för analys](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_structure_for_analysis.htm#what-is-a-row) - **Delat fält**: Det måste finnas minst ett fält som kan användas som en länk mellan tabeller. För en koppling definierar dessa fält _kopplingssatsen_. I relaterade tabeller fastställer de _relationen_. - **Kardinalitet**: hur många eller hur få unika värden som finns för det delade fältet (unikhet). Mer information finns i nästa avsnitt. - **Referensintegritet**: ett värde i en tabell garanteras en matchning i den andra tabellen. Med andra ord kan det inte finnas en post i en tabell som inte har en motsvarande post i den andra tabellen. Mer information finns nedan. ## Kardinalitet _Kardinalitet_ i en enskild kolumn eller ett enskilt fält pekar på hur unika värdena är. Låg kardinalitet innebär att det endast finns ett fåtal unika värden (som till exempel i ett fält för ögonfärg). Hög kardinalitet innebär att det finns många unika värden (som till exempel i ett fält för telefonnummer). Kardinaliteten är ungefär lika hög i tabellerna, men pekar på huruvida en rad från en tabell _kan_ länkas till mer än en rad i en annan tabell. (Det är viktigt att komma ihåg att kardinalitet inte visar om det finns data som saknas i någon tabell. Att data saknas är referensintegritet. Även om dessa koncept fungerar tillsammans finns det två olika attribut i relationen.) Alternativen är en-till-en, en-till-många, många-till-en och många-till-många.

En-till-en

  • Definition: Varje värde i det delade fältet i en tabell relaterar till högst ett värde i det delade fältet i den andra tabellen. 
  • Förkortning: 1:1

Exempel: Varje bil har en egen registreringsskylt och en registreringsskylt är specifik för en enskild bil. Bil-till-registreringsskylt är en-till-en.

Observera att även om en bil är oregistrerad eller om en registreringsskylt inte har tilldelats en bil, så beskrivs den avvikelsen av referensintegriteten. En bil kan endast ha en registreringsskylt och en registreringsskylt kan endast tilldelas en bil, så kardinaliteten förblir en-till-en.

 

Ett vågrätt stapeldiagram med tre färgade staplar.

En-till-många eller Många-till-en

  • Definition: Varje värde i det delade fältet i en tabell kan relateras till flera rader i den andra tabellen (det värdet upprepas i den andra tabellen).
  • Förkortning: m:1 eller 1:m
  • Tabellordningen bestämmer om det är många-till-en eller en-till-många (likt vänster och höger kopplingar).

Exempel: Många anställda har samma chef. Anställda-till-chef är många-till-en. Chef-till-anställda är en-till-många.

 

Ett flödesschema med sex stycken sammankopplade pastellfärgade rutor.

Ett exempel på en en-till-många-relation.

Många-till-många

  • Flera värden i det delade fältet i en tabell kan relateras till flera rader i den andra tabellen (värden i det delade fältet kan upprepas i flera rader i vilken tabell som helst).
  • Förkortas m:m.
  • Det här är standardinställningen om inga andra inställningar identifieras i datakälla.

Exempel: En skådespelare spelar i många filmer och en film innehåller många skådespelare. Skådespelare-till-film är många-till-många. Flera böcker kan köpas i samma transaktion och en bok kan köpas flera gånger. ISBN-till-Order-ID är många-till-många.

 

Ett exempel på en många-till-många-relation.
Kardinalitet kan anges i inställningarna Prestanda-alternativ. Mer information finns i [Optimera relationssökningar med prestandaalternativ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_relationships_perfoptions.htm). ## Referensintegritet Det finns ett koncept som kallas referensintegritet, vilket innebär att en rad i en tabell alltid har en matchande rad i den andra tabellen, baserat på värdet i de delade fälten. Om databasen inte innehåller några poster för bilar utan registreringsskyltar eller registreringsskyltar utan bilar har den relationen referensintegritet. I Tableau konfigureras referensintegritet på båda sidor av relationen. I inställningarna Prestanda-alternativ innebär Vissa poster matchar att det inte finns (eller att du inte vet om det finns) referensintegritet. Alla poster matchar innebär att det finns referensintegritet. Standardinställningen är att inte anta referensintegritet (Vissa poster matchar). Mer information finns i [Optimera relationssökningar med prestandaalternativ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_relationships_perfoptions.htm). ## Testa dig själv Kan du definiera kardinaliteten och referensintegriteten för varje diagram? Vad innebär detta i ord?  Exempel:  ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cardinality_RI_example.png) Om vi ställer in tabellen till vänster som böcker och tabellen till höger som författare länkade via Författar-ID, översätt diagrammet till ord:  - **En bok kan ha flera författare** (de lila posterna visar en rad i boktabellen till vänster som motsvarar flera poster i författartabellen till höger). - **Inga författare har mer än en bok** (varje författarpost till höger leder endast till en bokpost till vänster). - **Det finns inga böcker utan författare** (alla poster till vänster motsvarar en post till höger). - **Det kan hända att vissa författare inte har några böcker** (den grå författarposten till höger har ingen motsvarande bokpost till vänster). _Klicka på varje del nedan för att expandera._ Kontrollera dina kunskaper ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cardinality_RI_tryit.png) Lösning ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cardinality_RI_solution.png) ## Varför spelar det någon roll? Att korrekt konfigurera kardinaliteten eller referensintegriteten kan förbättra prestandan genom frågeoptimering. Felaktiga konfigurationer däremot kan leda till problem med aggregering, på grund av förlorade eller duplicerade data. Standardinställningarna för prestanda-alternativ är Många för kardinalitet och Vissa poster matchar för referensintegritet. Dessa inställningar bör endast justeras om du är säker på egenskaperna hos dina data. Mer information om hur Tableau hanterar varje inställning finns i [Vad inställningarna för kardinalitet och referensintegritet innebär](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_relationships_perfoptions.htm#OptionalSettings). ### Ett exempel i Tableau Låt oss se vad som händer när kardinalitet konfigureras felaktigt. **Obs!** I följande exempel används en delmängd tabeller från [Datauppsättningen Bookshop](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/bookshop_data.htm). Du kan [ladda ner arbetsboken](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/cardinality_RI.twbx) för att följa med, eller ladda ner rådata för att skapa datakällan på egen hand. De tabeller som används är **Bok**, **Info** och **Utgåva** från _Bookshop.xlsx_ (bara några fält) samt **Biblioteksprofil** och **Katalog** från _BookshopLibraries.xlsx_. Tabellerna Bok och Info har ett en-till-en-förhållande – Info är i princip extra kolumner för tabellen Bok. Därför är det, även om de hade kunnat relateras, logiskt att koppla samman dem för att skapa en ny logisk tabell som innehåller alla kolumner. Utgåva har ett många-till-en-förhållande med den här kombinerade tabellen, då det kan finnas flera utgåvor av en enskild bok, vanligtvis i olika format. (Observera att diagrammet nedan visar relationen från tabellen Bok+Info till Utgåva, så förhållandet är en-till-många.) Utgåva relaterar till Katalog som en-till-många genom ISBN. Tabellerna Katalog och Biblioteksprofil har ett många-till-många-förhållande genom Biblioteks-ID. En viktig poäng är att tabellen Biblioteksprofil har flera rader per bibliotek, en för varje personaltyp (Bibliotekarie, Biblioteksassistent och Bibliotekstekniker). Mer information om strukturen för dessa tabeller finns i [Datauppsättningen Bookshop](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/bookshop_data.htm). ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bookshop_schema_manytomany.jpeg) #### Rätt inställningar När relationen Katalog–Biblioteksprofil är korrekt konfigurerad kan vi göra en enkel visualisering som visar antalet anställda för varje bibliotek för flera böcker. Det här är en ganska löjligt visualisering, men den visar tydligt själva poängen. Idle Hour Library har 130 anställda oavsett vilken bok vi talar om. Det finns tre värden för personaltyp, så varje totalsumma utgörs av tre poster (numret inom parentes). ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mm_right.png) **Personalantal efter bibliotek och titel. (Siffrorna inom parentes anger antalet poster i varje markering.)** #### Fel inställningar: en-till-en När relationen felaktigt konfigureras till en-till-en paras varje titel i Katalog ihop med endast en post i tabellen Biblioteksprofil (som framgår av antalet poster inom parentes). ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mm_wrong11.png) **Personalantal efter bibliotek och titel. (Siffrorna inom parentes anger antalet poster i varje markering.)** Ovan ser vi att varje bibliotek endast visar det minsta antalet anställda. (Se numren i fetstil i visualisering nedan. Det lägsta antalet anställda är det antal som återspeglas i visualiseringen Antal anställda.) ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/staffcounts.png) **Personal efter typ och bibliotek.** Mer information om hur relationer blir kontextuella kopplingar för en visualisering finns i [Introducing the new data modeling in Tableau](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) i Tableaus blogg. #### Fel inställning: koppling Medan det finns metoder för att kringgå den här sortens problem (LOD-uttryck är en vanlig metod), kan koppling av tabeller som har olika detaljnivå eller ”många” i kardinaliteten leda till duplicering. Här är antalet anställda korrekt för titlar som endast har ett format, men för de böcker som har två format i tabellen Utgåva förs dupliceringen vidare till antalet anställda (notera att antalet poster inom parentes är sex i stället för det korrekta antalet tre). ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mm_wrong_join.png) **Personalantal efter bibliotek och titel. (Siffrorna inom parentes anger antalet poster i varje markering.)** #### Fel inställning: felaktigt antagande av referensintegritet Att tala om för Tableau att det finns referensintegritet (alla poster matchar) när så inte är fallet kan leda till sänkta värden. I det här fallet liknar de två visualiseringarna varandra, men den till höger kommer från en datakälla som har konfigurerats till att anta referensintegritet. I den visualiseringen visas inte null-värdena. Medan detta kan vara okej under vissa omständigheter är det viktigt att förstå vad null-värdena representerar. Här, där visualiseringen visar antalet utgåvor i varje bibliotek, indikerar null-värdena två utgåvor som finns i tabellen Utgåva men som inte finns på något bibliotek. Detta kan vara en viktig miss, och det är en miss som ett felaktigt antagande av referensintegritet skulle leda till. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ri_comparison.png) [Utforska arbetsboken](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/cardinality_RI.twbx) och dess datakällor för att se vilka andra problem som kan komma att uppstå ur felaktigt kombinerade tabeller. ## Prestandainverkan Om felaktig konfiguration av dessa inställningar kan leda till att data missas eller dupliceras, varför tillåter Tableau att de ändras överhuvudtaget? I många fall kan och bör du låta standardinställningarna vara: relatera tabeller i ställer för att koppla samman dem, låt kardinaliteten vara många-till-många och anta inte referensintegritet. Särskilt om du är osäker på vilka inställningar som är rätt. Men kardinalitet och referensintegritet är Prestanda-alternativ för att standardinställningarna kan ha en inverkan på prestandan. Om du är säker på strukturen för dina data kan korrekt konfiguration av inställningarna öka hastigheten i genomförandet av en fråga. ### Under huven **Obs!** I det här avsnittet används liknelser med andra tekniker för datakombination för att tillhandahålla ett begreppsmässigt ramverk. Det är inte en teknisk beskrivning av hur Tableau använder prestandainställningarna för relationer. **Kardinalitet** Kardinaliteten för relationen har en inverkan på när aggregering sker. Detta kan ses som kombination. Datakombination frågar två datakällor oberoende av varandra. Varje datakälla aggregeras efter behov till önskad detaljnivå för vyn, oaktat den andra datakällan. För relationer har kardinalitetsinställningen en inverkan p huruvida aggregering sker före eller efter kopplingen. I exemplet ovan innebär inställningen Många att antalet anställda på varje bibliotek aggregeras innan data kombineras med bokinformationen, vilket säkerställer att varje bok har korrekt antal. När kardinaliteten var felaktigt inställd på En aggregerades inte antalet anställda innan det kombinerades med bokdata, vilket ledde till felaktiga värden. Observera att inte bara visas felaktiga värden, utan alla värden tilldelas personaltypen Bibliotekarie, trots att de hämtas från alla tre personaltyper. Felkonfiguration av den här inställningen kan leda till oförutsägbara och felaktiga värden. Den här filtreringen av resultat sker endast när ett fält från en annan tabell på den andra sidan av den felaktigt inställda relationen används i vyn. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/1-1aggregation.png) Om värdena är unika kan Tableau ta bort den förkopplade aggregeringen om detta optimerar frågan. **Referensintegritet** Även om referensintegritet avser en inställning för relationer kan den ses som en kopplingstyp. En komplett yttre koppling bevarar alla poster, oavsett om det finns en matchning i den andra tabellen eller inte, men detta görs på bekostnad av prestanda. Om du är osäker på om poster kommer att gå förlorade är en yttre koppling det säkraste alternativet. Så här behandlas tabeller när det inte är säkert att det finns referensintegritet (Vissa poster matchar). En inre koppling bevarar endast de poster som har en matchning i båda tabeller, och poster som inte finns i någon av tabellerna försvinner. Om du är säker på att en inre koppling inte kommer att ta bort viktiga data är detta alternativet effektivare. Om Prestanda-alternativ har ställts in på Alla poster matchar antas referensintegritet och kopplingar utförs utan tanke på omatchade värden. En felaktig referensintegritetsinställning kan ha en filterliknande effekt på kombinerade data, då omatchade värden tas bort. Mer information om kraften i att bevara omatchade poster finns i [Asking questions across multiple related tables](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) i Tableaus blogg. Mer information om kopplingstyper finns i [Koppla dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joining_tables.htm). ## Behåll standardinställningarna Om analysen har godtagbar prestanda rekommenderar vi starkt att du behåller standardinställningarna för prestanda-alternativ, d.v.s. många-till-många och att inte anta referensintegritet. Kraften i relationer kommer från förmågan att tillhandahålla korrekta, kontextuellt lämpliga resultat baserade på de tabeller som används i analysen. Om du ändrar dessa inställningar tar du bort den [semantiska flexibiliteten i relationer](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Kartläggningskoncept i Tableau Om du vill analysera dina data geografiskt kan du rita in dina data på en karta i Tableau. Det här ämnet förklarar varför och när du ska placera ut dina data på en kartvisualisering. Det beskriver också några av de typer av kartor du kan skapa i Tableau, med länkar till ämnen som visar hur man skapar var och en av dem. Om kartor i Tableau är något nytt för dig är detta ett bra ställe att börja lära sig på. ## Varför placera ut dina data på en karta? Det finns många anledningar att placera ut sida data på en karta. Kanske du har några platsdata i din datakälla? Eller du kanske tror att en karta verkligen kan ge dina data liv? Båda dessa skäl är goda nog för att skapa en kartvisualisering, men det är viktigt att komma ihåg att kartor, liksom alla andra typer av visualisering, tjänar ett visst syfte: de besvarar rumsliga frågor. Du skapar en karta i Tableau eftersom du har en rumslig fråga, och du måste använda en karta för att förstå trender eller mönster i dina data. Men vad är en rumslig fråga? Här är några exempel: - Vilken delstat har flest marknader för lantbrukare? - Var finns regionerna i USA med höga fetmanivåer? - Vilken tunnelbanestation är mest trafikerad för respektive tunnelbanelinje i min ort? - Vart rörde sig stormarna över tid? - Var hämtar och återlämnar folk cyklar från sitt lokala cykeldelningsprogram? Allt detta är rumsliga frågor. Men är en karta bästa sättet att besvara dem? ## När ska du använda en karta för att representera dina data? Om du har en rumslig fråga kan en kartvy vara ett bra sätt att besvara den. Men så kanske inte alltid är fallet. Ta till exempel den första frågan i föregående lista: Vilken delstat har flest marknader för lantbrukare? Om du hade en datakälla med en lista över marknader för lantbrukare per delstat skulle du kunna skapa en kartvy som den nedan. Kan du lätt se skillnaden mellan New York och Kalifornien? Vilken har flest marknader för lantbrukare? ![En karta över USA med cirklar som representerar bondemarknader i varje delstat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_build3.1.png) Vad händer om du skapar ett stapeldiagram istället? Är det nu lätt att hitta staten med flest marknader för lantbrukare? ![Ett stapeldiagram som visar bondemarknader i varje delstat i USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_build4.1.png) Ovanstående exempel är ett av många där en annan typ av visualisering bättre skulle besvara en rumslig fråga än en karta. När vet du då om du ska använda en kartvy? En tumregel är att fråga dig själv om du kan besvara din fråga snabbare eller lättare med en annan visualisering. Om svaret är ja, då kanske en kartvy inte är den bästa visualiseringen för de data du använder. Om svaret är nej, ta då hänsyn till följande: Kartor som besvarar frågor väl har både lämplig datarepresentation och attraktiv datarepresentation. Med andra ord: data är inte vilseledande, och kartan är tilltalande. Om kartan är vacker, men data är vilseledande eller inte särskilt meningsfulla, finns det en risk att de misstolkas. Därför är det viktigt att skapa kartor som representerar dina data på ett korrekt och attraktivt sätt. ## Vilka typer av kartor kan du skapa i Tableau? Med Tableau kan du skapa följande vanliga karttyper: - [Proportionella symbolkartor](#Proportional) - [Choroplethkartor (ifyllda kartor)](#Choropleth) - [Punktfördelningskartor](#Point) - [Termiska kartor](#Density) - [Flödeskartor (sökvägskartor)](#Flow) - [Spindelkartor (ursprungs-/destinationskartor)](#Spider) ### Proportionella symbolkartor Proportionella symbolkartor är bra för att visa kvantitativa data för enskilda platser. Till exempel kan du markera ut jordbävningar runt om i världen och storleksanpassa dem efter magnitud. För mer information om proportionella symbolkartor och för att lära dig hur man skapar dem i Tableau, se [Skapa kartor som visar kvantitativa värden i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_howto_symbol.htm). ![En karta som visar epicentrum för jordbävningar och gränser mellan tektoniska plattor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_symbol6.png) ### Choroplethkartor (ifyllda kartor) Choroplethkartor, även kallade ”ifyllda kartor” i Tableau, är bra för att visa förhållandedata. Om du till exempel vill se fetmafrekvenser för varje enskilt län i USA kan du överväga att skapa en choroplethkarta för att se om du kan upptäcka några rumsliga trender. För mer information om choroplethkartor och för att lära dig hur man skapar dem i Tableau, se [Skapa kartor som visar förhållanden eller aggregerade data i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_howto_choropleth.htm). ![En koropletkarta över USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/choropleth_maps1.png) ### Punktfördelningskartor Punktfördelningskartor kan användas när du vill visa ungefärliga platser och letar efter visuella kluster av data. Om du till exempel vill se var alla hagelstormar förekom i USA under förra året kan du skapa en punktfördelningskarta för att se om du kan upptäcka några kluster. För mer information om punktfördelningskartor och för att lära dig hur man skapar dem i Tableau, se [Skapa kartor som framhäver visuella datakluster i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_howto_pointdistribution.htm). ![En punktdistributionskarta över USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_build7.png) ### Termiska kartor Termiska kartor kan användas när du vill visa en trend för visuella kluster med data. Om du till exempel vill ta reda på vilka områden på Manhattan som har flest taxiupphämtningar kan du skapa en densitetskarta för att se vilka områden som är mest populära. För mer information om termiska kartor och för att lära dig hur du skapar dem i Tableau, se [Skapa termiska kartor som visar trender eller densitet i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_howto_heatmap.htm). ![En termisk karta som visar platser för upphämtning och avlämning med taxi på Manhattan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_symbol7.png) [Överst på sidan](#top2) ### Flödeskartor (sökvägskartor) Du kan använda flödeskartor för att ansluta sökvägar över en karta och för att se vart något tog vägen över tid. Du kan till exempel spåra vägen för kraftiga stormar över hela världen under en tidsperiod. För mer information om flödeskartor och för att lära dig hur man skapar dem i Tableau, se [Skapa kartor som visar en väg över tid i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_howto_flow.htm). ![En flödeskarta (eller vägkarta) över USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_build8.png) ### Spindelkartor (ursprungs-/destinationskartor) Du kan använda en spindelkarta för att visa hur en ursprungsplats och en eller flera destinationsplatser interagerar. Du kan till exempel ansluta vägar mellan tunnelbanestationer för att rita upp dem på en karta, eller också kan du spåra cykeldelningsturer från ett ursprung till en eller flera destinationer. För mer information om spindelkartor och för att lära dig hur du skapar dem i Tableau, se [Skapa kartor som visar sökvägar mellan ursprung och destinationer i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_howto_origin_destination.htm). ![En linjegrupp i en spindelkarta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_build9.png) ![En ursprungs-destinationskarta med blå linjer som går från en punkt på en kustlinje.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spidermap1.png) ## Resurser som hjälper dig att komma igång Innan du börjar med att skapa kartvyer i Tableau bör du granska några av följande resurser. ### Få in dina geografiska data i Tableau - [Geokodplatser Tableau känner inte igen och ritar inte ut dem på en karta](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/custom_geocoding.htm): Om du har data som Tableau inte känner igen börjar du här. - [Blanda geografiska data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_customgeocode_ex_datablend.htm): Om du har geografiska data som du vill sammanfoga med en annan datakälla, börja då här. ### Förbered dina geografiska fält - [Tilldela geografiska roller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_geographicroles.htm): När du har hämtat geografiska data till Tableau måste du formatera dessa data för användning i Tableau. ## Se även [Gör det själv: Skapa en kartvy](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildexamples_maps.htm) [Anpassa kartans utseende](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_options.htm) [Använda Mapbox-kartor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_mapbox.htm) [Använda WMS-servrar (Web Map Service)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_wms.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Kartlagring När du skapar kartvyer med hjälp av en kartleverantör online lagrar Tableau bilderna som utgör kartan i en cache. På så sätt behöver du inte vänta på att kartorna ska hämtas när du fortsätter din analys. Genom att lagra kartorna kan du dessutom göra en viss mängd arbete när du är offline. Mer information finns i [Välja bakgrundskartor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources.htm). Cachen för kartorna lagras med dina tillfälliga internetfiler och kan rensas när som helst genom att ta bort de tillfälliga filerna från din webbläsare. Lagrade kartbilder och förklaringar förblir giltiga i cirka trettio dagar. Därefter kommer Tableau inte att använda den lagrade bilden; utan istället kräva att du återansluter och hämtar en uppdaterad karta. Detta för att förhindra att kartbilderna blir inaktuella. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Kartor och geografisk dataanalys i Tableau När det gäller att placera data på en karta har Tableau allt du behöver. Det här avsnittet innehåller allt du behöver veta för att komma igång med att skapa kartor i Tableau. ## Börja med de här avsnitten

Kom igång med mappning i Tableau

Kartlägga begrepp

Arbetsytan för mappning i Tableau

Kartlägga data

Skapa kartor

Anpassa kartor

## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa termiska kartor som visar trender eller densitet i Tableau Du kan skapa kartor i Tableau som visar mönster eller relativa koncentrationer som annars kan döljas på grund av överlappande markeringar på en karta. En vanlig karttyp för detta är en termisk karta. Tableau skapar densitetskartor genom att gruppera överlappande markeringar och färgkoda dem baserat på antalet markeringar i gruppen. Värmekartor hjälper dig att identifiera platser med fler eller färre datapunkter. De är mest effektiva när man arbetar med en datauppsättning som innehåller många datapunkter där det finns en stor överlappning mellan markeringarna på kartan. ## Din datakälla För att skapa en densitetskarta bör din datakälla innehålla punktgeometri, latitud- och longitudkoordinater eller platsnamn (om de känns igen som platsnamn i Tableau). Tableau kan känna igen platsnamn och skapa en densitetskarta med hjälp av de punktplatser som tilldelats Tableau geokodningsplatser, men densitetskartor är mest effektiva när platsdata är mycket exakta, t.ex. platskoordinater i ett begränsat utrymme. Densitetsmarkeringar fungerar bäst när de specifika platserna ändras kontinuerligt och smidigt över hela utrymmet, snarare än värden som begränsas till diskreta platser som stadsdel eller grannskap. ## Grundläggande kartbyggstenar:
Hyllan Kolumner:Longitud (kontinuerlig dimension, longitud – geografisk roll tilldelad)
Hyllan Rader:Latitud (kontinuerlig dimension, latitud – geografisk roll tilldelad)
Detalj:Ett eller flera fält med många underliggande datapunkter
Markeringstyp:Densitet
## Skapa kartvyn Du kan välja Densitet från listrutan med markeringstyper så beräknas en densitetsyta i din vy i Tableau. Densitetsytan beräknas om när du zoomar eller filtrerar data på de återstående markeringarna. När du använder Sidor eller flera små vyer beräknas densiteten över hela datadomänen för jämförande analys. Om du vill följa det här exemplet laddar du ner [Exempelarbetsboken Skapa termiska kartor i Tableau](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/heatmap_taxi_howto/TaxiPickups) (klicka på Ladda ner i övre högra hörnet) och öppnar den i Tableau Desktop. 1. Öppna ett nytt arbetsblad och anslut till din datakälla. I datakällan som används i det här exemplet kallas fälten för Hämtningslatitud och Hämtningslongitud. Kontrollera att den geografiska rollen Hämtningslatitud är tilldelad till ditt latitudfält, och att den geografiska rollen Hämtningslongitud är tilldelad till ditt longitudfält. Mer information finns i [Tilldela ett fält en geografisk roll](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/maps_geographicroles.htm#AssignRole). 2. I rutan Data väljer du både Hämtningslatitud och Hämtningslongitud och drar dem till arbetsytan. Fälten Latitud och Longitud läggs till på hyllorna Kolumner och Rader, och en kartvy med en datapunkt skapas. ![En liten blå datapunkt på New York. Kartan zoomas ut för att visa flera delstater på östkusten.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_density_avg.png) 3. Nu lägger vi till olika markeringar i vyn. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på ID och dra det till Detalj på kortet Markeringar. Eftersom varje hämtning har sitt eget ID bryter den här åtgärden upp markeringarna och skiljer en hämtning från en annan på vår karta. Det kommer att finnas ett varningsmeddelande om att det tillagda fältet kan innehålla mer än det rekommenderade maxantalet 1 000. Välj Lägg till alla medlemmar. ![En termisk karta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/density_ID.png) Kartvyn uppdateras för att visa markeringar för varje upphämtningsplats i datakällan. Eftersom varje plats ligger på Manhattan kommer kartan att zooma in för att fokusera på Manhattan i New York. **Obs!** Du kan behöva filtrera några datapunkter från din vy för att skapa önskad zoomnivå. 4. På kortet Markeringar ändrar du typ av markering till densitet genom att välja listrutan till höger om Automatisk och välja Densitet. ![En listruta för markeringstyper, med automatiska till specialiserade alternativ som stapel, linje, område och mer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/marktypes_3.png) 5. Din grundläggande densitetskarta skapas. ![Blå densitetskarta över taxihämtningar på Manhattan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_density_density.png) Du kan se att Manhattan är det mest populära området för taxihämtningar, och du kan justera fokus ytterligare med hjälp av zoomverktyget. Densiteten kommer att räknas om när du zoomar in eller ut. Du kan välja en enskild datapunkt var som helst på din densitetskarta. Dessa markeringar har som standard storlek (10 pixlar) och färg (blå). Storlek och färg är inte justerbara för underliggande markeringar. ![En termisk karta som visar taxiupphämtningar på Manhattan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_density_identifyPoint.png) Zooma på olika delar av kartan för att analysera dina data. Urval, verktygstips, etiketter och hovra fungerar baserat på markeringarna i vyns zoom. Densitetskartor har ingen fast eller konstant visning och kommer alltid att räknas om när du zoomar. ## Justera utseendet Du kan justera färgen, intensiteten och storleken på dina markeringar för att hjälpa dig analysera data på din densitetskarta. **Färg**: Justera färgerna på din densitetskarta genom att välja Färg på kortet Markeringar. Välj mellan tio densitetsfärgpaletter eller någon av de befintliga färgpaletterna. Densitetsfärgpaletterna är skräddarsydda för att arbeta på antingen ljusa eller mörka baskartor. ![Listrutemenyn Färgpalett som visar densitetsfärgpaletter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_density_color.png) **Obs!** Om datakällan innehåller negativa värden visas värdena även när ett mätvärdesfält läggs till i Färg. Använd en avvikande färgpalett för att göra en tydlig åtskillnad mellan positiva och negativa värden. Intensitet: I menyn Färg använder du skjutreglaget Intensitet för att öka eller minska kartans klarhet. Om du till exempel ökar densiteten sänks gränsen för punkter med max värme i data så att fler visas. I följande bild är lågintensitetskartan inställd på 50 % och högintensitetskartan på 75 %. ![Två termiska kartor sida vid sida: en med låg intensitet och en med hög intensitet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_density_intensity.png) **Storlek**: Du kan använda hyllan Storlek för att justera storleken på densitetsmarkeringarna. Klicka på Storlek för att visa storleksreglaget. Justera reglaget för att öka eller minska storleken på den markeringsgrupp som utgör din densitetskarta. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Geokodplatser Tableau känner inte igen och ritar inte ut dem på en karta Om du har platser som Tableau inte kan kartlägga, till exempel gatuadresser, kan du anpassa geokoden för dessa platser. Anpassad geokodning innebär att du tilldelar latitud- och longitudkoordinater till dina platser så att Tableau kan rita ut dem exakt. Det låter dig också skapa anpassade geografiska roller som du kan använda när du skapar kartvyer i Tableau. Om dina data till exempel innehåller uppgifter om land, län/landskap och gatuadress, geokodar Tableau Desktop dessa data på nivån land och län/landskap, men känner inte igen gatuadressdata. I det här fallet kan du skapa en anpassad geografisk roll för gatuadressdata så att du kan rita in den i en kartvy i Tableau. Följ de här stegen för att lära dig hur du utför anpassad geokodning av data. **Innan du börjar**: Att anpassa geokodning för dina data kan vara knepigt. Vi rekommenderar att du läser mer om ämnet [Tilldela geografiska roller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_geographicroles.htm) för att lära dig mer om geografiska roller och vilka typer av data Tableau känner igen innan du börjar. ## Steg 1: Skapa en CSV-fil som definierar dina geografiska data Det första steget till anpassad geokodning av dina data är att skapa en CSV-fil att importera till Tableau. Innehållet i den här filen varierar beroende på om du [utökar en befintlig geografisk hierarki](#ExtendRole), [lägger till en ny geografisk roll](#AddRole) eller [lägger till en ny hierarki](#AddHierarchy) i Tableau. Följande gäller dock för alla anpassade geokodningsfiler: - Själva .csv-filen måste innehålla latitud- och longitudkolumner. - De latitud- och longitudvärden du lägger till måste vara reella tal. Se till att inkludera minst en decimal när du anger dessa värden. #### Utöka en befintlig roll De inbyggda geografiska rollerna i Tableau innehåller hierarkier som kan utökas till att omfatta platser som är relevanta för dina data. Till exempel kanske den befintliga hierarkin Land > Län/Provins inte innehåller alla delstater eller provinser i dina data. Du kan utöka denna nivå till att omfatta saknade delstater eller provinser. Importfilen för denna typ av geokodning bör innehålla alla nivåer i hierarkin över den nivå du utökar. Om du till exempel utökar (lägger till data i) den geografiska rollen för län/landskap har den befintliga hierarkin för län/landskap en kolumn för land och län/landskap, tillsammans med latitud och longitud. ![En tabell som visar latitud-och longitudkoordinaterna för England, Skottland, Wales och Nordirland.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/extending_1.0.png) I importfilen definierar namnen på kolumnerna de geografiska rollerna. När du utökar en befintlig roll måste kolumnnamnen matcha de befintliga geografiska rollerna i den hierarki du utökar. Detta säkerställer att de nya platserna läggs till i rätt roller och hierarkier. Följande tabell innehåller information om hur du ordnar hierarkier i importfilen.
Inbyggd hierarkiKolumner att inkludera i .csv- filen (i ordning, från vänster till höger)
Land (namn)

Land (namn)

Latitud

Longitud

Land (namn), delstat/provins

Land (namn)

Län/landskap

Latitud

Longitud

Land (namn), delstat/provins, ort

Land (namn)

Län/landskap

Ort

Latitud

Longitud

Land (namn), delstat/provins, län

Land (namn)

Län/landskap

Kommun

Latitud

Longitud

Land (namn), postnummer/postkod

Land (namn)

Postnummer

Latitud

Longitud

Land (namn), riktnummer

Land (namn)

Riktnummer

Latitud

Longitud

Land (namn), CBSA

Land (namn)

CBSA

Latitud

Longitud

Utöver kolumnen Land (namn) kan du eventuellt inkludera följande kolumner: Land 2 tecken (ISO 3166-1), Land 3 tecken (ISO 3166-1) och Land (FIPS 10). Om du inkluderar dessa kolumner ska de vara precis till höger om kolumnen Land (namn) i valfri ordning. **Obs!** Den högsta nivån i hierarkin är Land och den kan inte utökas till att omfatta högre nivåer som exempelvis Kontinent. #### Lägga till nya roller Om du vill lägga till nya geografiska roller till den befintliga geografiska hierarkin i Tableau ska du formatera importfilen så att den innehåller de nya rollerna tillsammans med deras överordnade roller. När du lägger till nya roller i en befintlig hierarki måste importfilen för dessa roller innehålla kolumnerna för varje nivå i den befintliga hierarkin. Du hittar mer information om de kolumner som ska ingå i varje geografisk hierarki i den [inbyggda hierarkitabellen](#BuiltIn) i avsnittet Utöka en befintlig roll. Följande tabell är ett exempel på en importfil som innehåller platser för nedslagskratrar i Nordamerika. Om du importerar följande fil läggs den geografiska rollen Kraternamn till i den befintliga hierarkin för Land (namn), Delstat. Observera att kolumnnamnet för land matchar den befintliga geografiska rollen för Land (namn). ![En tabell som visar namnen på 10 kratrar, den amerikanska delstaten eller kanadensiska provinsen där de är belägna, latitud- och longitudkoordinater samt land.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/add_new_roles.png) När du har skapat importfilen sparar du den som en kommaavgränsad fil (.csv) (Windows-kommaavgränsad om du använder en Mac) i en mapp på datorn. ## Steg 2: Importera anpassade geokodningsfiler till Tableau Desktop När du har skapat en .csv-fil med anpassad geokodning kan du importera den filen till Tableau. 1. Öppna Tableau Desktop och navigera till ett nytt eller befintligt arbetsblad. 2. Välj Karta \> Geokodning \> Importera anpassad geokodning. 3. I dialogrutan Importera anpassad geokodning klickar du på knappen till höger om textfältet för att bläddra till den mapp som importfilen sparas i. Alla filer i mappen importeras till Tableau. ![Dialogrutan Importera anpassad geokodning med alternativet att importera filer från datorn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_geocoding6.png) 5. Klicka på Importera. Den anpassade geokodningsdatan importeras till arbetsboken och de nya geografiska rollerna blir tillgängliga. #### Var lagrar Tableau min anpassade geokodningsdata? När du importerar anpassad geokodning lagras data i mappen Lokal data i din Tableau-lagringsplats. För att importera anpassad geokodning måste din Tableau-lagringsplats finnas på en lokal hårddisk. Den anpassade geokodningen är då tillgänglig för alla arbetsböcker. Spara anpassade geokodningsfiler i en separat mapp på din lokala dator. Om du har flera olika uppsättningar av anpassade geokodningsfiler ska var och en av dem sparas under sina egna mappnamn. Du kan ta bort den anpassade geokodningen som finns lagrad i din Tableau-lagringsplats genom att klicka på Karta \> Geokodning \> Ta bort anpassad geokodning. Detta tar inte bort geokodningen från en paketerad arbetsbok, däremot tas geokodningen bort från mappen Lokala data i Min Tableau-lagringsplats. #### Vad händer med mina anpassade geokodningsdata när jag sparar min arbetsbok? När du sparar din arbetsbok som en paketerad arbetsbok, paketeras den anpassade geokodningsdatan med arbetsboken. När du öppnar en paketerad arbetsbok kan du importera den anpassade geokodningen från den arbetsboken till din egen Tableau-lagringsplats. **Obs!** Att importera en ny anpassad geokodningsfil kommer att ersätta alla anpassade geografiska roller som tidigare importerats till Tableau. ## Steg 3: Tilldela geografiska roller till dina fält När du har importerat anpassad geokodning till arbetsboken blir de anpassade geografiska rollerna tillgängliga. Nästa steg är att tilldela dessa geografiska roller till fält i datakällan. Om du till exempel bestämde dig för att lägga till en ny geografisk roll som listar latitud- och longitudkoordinaterna för kraterpåverkan i Nordamerika, kan du tilldela den geografiska rollen till ett fält i datakällan som listar namnen på kratrar så när du skapar en kartvy med det fältet, ritas kraternedslag på rätt platser i kartvyn. Om du vill tilldela ett fält en anpassad geografisk roll klickar du på datatypikonen bredvid fältet i rutan Data och väljer **Geografisk roll**. Välj sedan en anpassad geografisk roll i listan. ![En tabell med två snabbmenyer, varav den första heter Geografisk roll och har alternativet Ingen markerad, och den andra heter Kraternamn och har alternativ som Inget, Flygplats och Riktnummer (USA).](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/add_new_roles2.png) Du är nu redo att börja bygga en kartvy med dina anpassade geografiska roller. Mer information om hur du bygger en kartvy finns i [Kartläggningskoncept i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_build.htm). ## Se även [Kombinerade data kontra anpassad geokodning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_customgeocode_datablend.htm) [Blanda geografiska data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_customgeocode_ex_datablend.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Knappen framhäva verktygsfält Ett annat sätt att lägga till en framhävning är att använda framhävningsknappen på verktygsfältet. I likhet med framhävningen av förklaringen låter verktygsfältsknappen dig framhäva en samling relaterade markeringar i vyn och fungerar på samma sätt som tvåvägsframhävning gör. För att aktivera framhävning ska du välja de fält du vill använda för att framhävning på verktygsmenyn. Listrutan visar de aktiva fälten i vyn. Välj sedan en markering i vyn för att se relaterade data. ![Framhävningsmenyn som öppnas från verktygsfältet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/highlightaction10.png) Till exempel visar vyn nedan Försäljning vs. Vinst per Region. Om du aktiverar framhävning för Sändningstyp, framhävs alla andra markeringar som skickades via den markeringens sändningstyp när en markering väljs. I det här exemplet kan du snabbt se alla produkter från hela USA som skickades via Andra klass. ![Framhävningsverktyget som används för att visa alla produkter i en visualisering som levereras via billigare frakt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/highlightaction11.png) Verktygsmenyn låter dig även framhäva Alla fält eller Datum och tider. Alla fält tar hänsyn till alla fält i vyn när matchande register identifieras. Datum och tider tar hänsyn till alla fält i vyn med datum och tid. När du använder knappen Framhäva verktygsfält i Tableau Desktop skapas en åtgärd i dialogrutan Åtgärder. Du kan modifiera åtgärden för att skapa mer avancerat framhävningsbeteende. Se [Skapa avancerade framhävningsåtgärder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_highlight_advanced.htm) för mer information om att redigera åtgärder. Slutligen kan du använda verktygsknappen för att inaktivera framhävning över hela arbetsboken eller bara för det aktiva bladet. Dessa alternativ inaktiverar framhävning endast för förklaringar. De stänger inte av möjligheten att manuellt framhäva markeringar eller använda framhävningskontrollen. När du stänger av framhävningar med verktygsknappen döljs framhävningsikonen i förklaringen och menyalternativet Framhäv valda objekt är gråtonat på snabbmenyn för förklaringen. ![Ett alternativ för att inaktivera framhävning från verktygsfältet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/highlightaction12.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Kom igång med Förklara data Använd Förklara data i ditt analysflöde när du utforskar markeringarna i en visualisering. Förklara data körs automatiskt när rutan Dataguide är öppen och uppdateras baserat på det aktuella valet (instrumentpanel, blad eller markering).

Använd Förklara data

Utveckla arbetsböcker och kontrollåtkomst

## Köra Förklara data på en instrumentpanel, ett blad eller en markering Här följer de grundläggande stegen för att köra Förklara data i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server: 1. Öppna en instrumentpanel eller ett blad i en arbetsbok. 2. Välj Dataguide ![Ikon för dataguide](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_guide_icon.png) i visningsverktygsfältet för att öppna rutan Dataguide. 3. Om du öppnar en instrumentpanel kommer Förklara data att analysera den för att upptäcka utstickare. ![Identifierade utstickare som visas i dataguiden för en instrumentpanel](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_dg_dashboard.png) Om du väljer ett blad på instrumentpanelen analyserar Förklara data markeringarna i bladet för att upptäcka utstickare. ![En detaljerad Förklara data-förklaring för ett valt blad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_dg_sheet.png) Om du väljer en markering på instrumentpanelen analyserar Förklara data den markeringen specifikt för att leta efter förklaringar. ![En detaljerad Förklara data-förklaring för en vald markering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_dg_mark.png) Markeringarna som förklaras framhävs i visualiseringen allt eftersom du väljer motsvarande förklaringar. Alternativt kan du välja en markering i en visualisering och hovra markören över den. Välj **Dataguide** ![Ikon för dataguide](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_guide_icon.png) i verktygstipsmenyn. ![Bild på markeringsverktygstips med ikonen för dataguide vald](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_tooltip_dg2.png) Välj glödlampan i verktygstipsmenyn i I Tableau Public för att köra Förklara data. ![Klicka på glödlampsikonen i en markeringsverktygstipsmeny för att köra Förklara data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_tooltip_button.png) Möjliga förklaringar till värdet för den analyserade markeringen visas i rutan Dataguide. Välj olika förklaringsnamn för att expandera detaljerna och börja utforska. ### Förklara Data-behörigheter som krävs för att se förklaringar Om du ser Identifierade utstickare med en anteckning om att kontakta ägaren av visualiseringen, beror det på att du behöver tillstånd för att se dessa typer av förklaringar. Välj ägarens namn för att gå till dess Tableau-innehållssida med dennes e-postadress. Kontakta ägaren för att be honom/henne att ge dig Förklara data-behörigheter för arbetsboken eller vyn. Om du är ägaren till arbetsboken finns det mer information om hur du ställer in behörigheter i [Kontrollera vem som kan använda Förklara data och vad de kan se](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_control_access.htm#Control). ### Tips för att använda Förklara data - Flera markeringar kan inte väljas för att jämföras med varandra. - Vyn måste innehålla markeringar som aggregeras med SUM, AVG, COUNT, COUNTD eller AGG (ett beräknat fält). - När Förklara data inte kan analysera den valda typen av markering visas ett meddelande som indikerar varför. Mer information finns i [Situationer där Förklara data inte är tillgängligt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_requirements.htm#NotAvailable). - De data du analyserar måste hämtas från en enda primär datakälla. Förklara data fungerar inte med kombinerade eller flerdimensionella datakällor. - Mer information om vilka egenskaper som gör en datakälla mer intressant att använda med Förklara data finns i [Krav och överväganden vid användning av Förklara data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_requirements.htm). ## Fördjupa dig i förklaringar 1. Välj ett förklaringsnamn i rutan Dataguide för att se mer information. Välj en förklaring för att expandera eller dölja detaljerna. 2. Bläddra för att se fler förklaringsdetaljer. 3. Hovra över diagrammen i förklaringarna för att se detaljer om olika datapunkter. Klicka på ikonen Öppna ![Ikonen för att öppna vyer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_openviewicon.png) för att se en större version av visualiseringen. Användarna Creators eller Explorers som öppnar vyn för redigering kan välja ikonen Öppna ![Ikonen för att öppna vyer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_openviewicon.png) för att öppna visualiseringen som ett nytt arbetsblad och utforska data ytterligare. **Obs!** Creators och Explorers som har redigeringsbehörighet kan också styra inställningar för Förklara data. Mer information finns i [Kontrollera åtkomst till Förklara data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_control_access.htm). 4. För muspekaren över en hjälpikon ![Hjälpikonen för Förklara data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_helpicon.png) för att se hjälpen i verktygstipset för en förklaring. Välj ikonen Hjälp ![Hjälpikonen för Förklara data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_helpicon.png) för att hålla verktygstipset öppet. Välj en **Läs mer**\-länk för att öppna det relaterade hjälpavsnittet. ## Visa analyserade fält 1. [Köra Förklara data på en instrumentpanel, ett blad eller en markering](#RunExD). 2. Välj önskat mätvärdesnamn i rutan Dataguide under **Utforska underliggande värden för**. ![Förklara data-information om en analyserad markering, med en text om ett summavärde på 8 800 som är högre än förväntat markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_viewfields1.png) 3. Välj _antal-fält_\-länken längst ned i rutan. ![Förklara data-information om en analyserad markering, med texten ”14 av 23 fält” markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_viewfields2.png) Utvecklare har möjlighet att öppna inställningarna för Förklara data om du vill styra vilka fält som ingår i analysen. Mer information finns i [Ändra de fält som används för statistisk analys](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_lm_status.htm#IncludeExcludeFields). ## Termer och begrepp i förklaringar Följande termer och begrepp förekommer ofta i förklaringar. Det kan vara praktiskt att bekanta dig med deras innebörd i samband med användning av Förklara data. Vad är en markering? En markering är en valbar datapunkt som sammanfattar vissa underliggande postvärden i dina data. En markering kan göras av en enda post eller flera poster som aggregerats tillsammans. Markeringar i Tableau kan komma att visas på många olika sätt, till exempel linjer, former, staplar och celltext. Tableau får de poster som utgör markeringen baserat på skärningspunkten mellan fälten i vyn. Den **analyserade markeringen** refererar till en markering i en instrumentpanel eller ett blad som analyserades av Förklara Data. Mer information om markeringar finns i [Markeringar](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/view_parts.htm#Marks). Vad betyder ”förväntad”? Det förväntade värdet för en markering är medianvärdet i det förväntade värdeintervallet i underliggande data i visualiseringen. Det förväntade intervallet är värdeintervallet mellan den 15:e och 85:e percentilen som den statistiska modellen förutser för den analyserade markeringen. Tableau fastställer det förväntade intervallet varje gång det kör en statistisk analys på en vald markering. Om en sammanfattning av förväntat värde säger att markeringen är _lägre än väntat_ eller _högre än väntat_ innebär det att det aggregerade markeringsvärdet ligger utanför det värdeintervall som en statistisk modell förutser för markeringen. Om en sammanfattning av förväntat värde säger att markeringen är _något lägre_ eller _något högre_ än förväntat eller _inom intervallet för naturlig variation_, betyder det att det aggregerade markeringsvärdet ligger inom intervallet för förutsedda markeringsvärden, men är lägre eller högre än medianvärdet. För mer information, se [Vad är ett förväntat intervall?](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/explain_data_explained.htm#ExpectedRangeLM) Vad är dimensioner och mätvärden? Varje kolumnnamn i en databas är ett fält. Till exempel är Produktnamn och Försäljning fält. I Tableau kallas fält som Produktnamn som kategoriserar data för ”dimensioner”; fält med kvantifierbara data som Försäljning kallas ”mätvärden”. Tableau aggregerar mätvärden som standard när du drar dem till en vy. Vissa förklaringar beskriver hur de underliggande postvärdena och aggregeringarna av dessa värden kan bidra till värdet på den analyserade markeringen. Andra förklaringar kan nämna fördelningen av värden över en dimension för den analyserade markeringen. När du kör Förklara data på en markering tar analysen hänsyn till dimensioner och mätvärden i datakällan som inte finns representerade i vyn. Dessa fält kallas ”osynliga dimensioner” och ”osynliga mätvärden”. För mer information om dimensioner och mätvärden, se [Dimensioner och mätvärden](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm). Vad är ett aggregat eller en aggregering? Ett aggregat är ett värde som är en sammanfattning eller en summa. Tableau använder automatiskt aggregeringar som SUMMA eller medelvärde när du drar ett mätvärde till Rader, Kolumner, ett kortalternativ för Markering, eller vyn. Exempelvis visas åtgärder som SUMMA(Försäljning) eller medelvärde (Försäljning) för att indikera hur mätvärdet aggregeras. För att använda Förklara data måste din visualisering använda ett mätvärde som är aggregerat med SUMMA, genomsnitt, ANTAL, ANTAL eller AGG. Mer information om aggregering finns i [Data-aggregering i Tableau](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/calculations_aggregation.htm). Vad är ett postvärde? En post är en rad i en databastabell. En rad innehåller värden som motsvarar varje fält. I det här exemplet är Kategori, Produktnamn och Försäljning fält (eller kolumner). Möbler, Golvlampa och $ 96 är värdena.
KategoriProduktnamnFörsäljning
MöblerGolvlampa$ 96,00
Vad är en distribution? En distribution är en lista över alla möjliga värden (eller intervall) för data. Den anger också hur ofta varje värde inträffar (förekomstfrekvens). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Kom igång med mappning i Tableau Den här handledningen går igenom några av de vanligaste uppgifterna du kan utföra när du skapar kartor i Tableau. Du lär dig hur man ansluter till och sammanfogar geografiska data, formaterar dessa data i Tableau, skapar platshierarkier, bygger och presenterar en grundläggande kartvy och tillämpar viktiga kartfunktioner längs vägen. Om du inte har byggt kartor i Tableau förut så är detta en bra plats att börja på. ## Steg 1: Anslut till dina geografiska data Geografiska data finns i många former och format. När du öppnar Tableau Desktop visar startsidan vilka anslutningar som finns tillgängliga i den vänstra **Connect**\-rutan. Så här ansluter du till dina data. Du kan arbeta med geografiska data genom att ansluta till spatiala filer, eller så kan du ansluta till platsdata som lagras i kalkylblad, textfiler eller på en server. Spatiala filer, till exempel en shapefilsdata eller geoJSON-fil, innehåller faktiska geometrier (punkter, linjer eller polygoner), medan textfiler eller kalkylblad innehåller punktpositioner i latitud- och longitudkoordinater, eller namngivna platser som när de förs in i Tableau ansluter till Tableau-geokodningen (lagrade geometrier som dina data refererar till). För en fullständig lista över anslutningar som Tableau stöder, se listan över [dataanslutningar](https://www.tableau.com/sv-se/products/desktop#data-sources-personal) på Tableau-webbplatsen. ![Tableau Cloud-anslutningsrutan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted1.png) För denna handledning kommer du att ansluta till en Excel-fil som kommer med Tableau Desktop. Den innehåller platsnamn som Tableau kan geokoda. När du bygger en kartvy refererar platsnamnen till de geometrier som lagras i Tableau Map Service baserat på den geografiska roll du tilldelar fältet. Du kommer att lära dig mer om geografiska roller senare i den här handledningen. 1. Öppna Tableau Desktop. 2. Klicka på Exceli rutan Anslut. 3. Navigera till **Dokument** > **Min Tableau-lagringsplats** > **Datakällor** och öppna sedan filen **Exempel -** Superstore.xls. När du ansluter till datakällan ser skärmen ut så här: ![Tableau-arbetsytan Datakälla.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted2.png) Detta kallas Datakälla-sidan, och det är där som du kan förbereda din platsdata för användning i Tableau. Några av de uppgifter som du kan utföra på sidan Datakälla inkluderar följande, men du behöver inte göra alla dessa saker för att skapa en kartvy: - Lägga till ytterligare anslutningar och sammanfoga dina data - Lägga till flera ark i datakällan - Tilldela eller ändra geografiska roller till dina fält - Ändra datatypen för dina kolumner (till exempel från siffror till strängar) - Byta namn på kolumner - Dela upp kolumner, dela, till exempel, upp en fullständig adress i flera kolumner för gata, ort, delstat och postnummer Mer information om datakällan och några av de uppgifter du kan utföra medan du är på den finns i avsnittet [Konfigurera datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_prepare.htm). ## Steg 2: Sammanfoga dina data Dina data lagras ofta i flera datakällor eller datablad. Så länge dessa datakällor eller datablad har en kolumn gemensamt, kan du ansluta dem i Tableau. Koppling är ett sätt att kombinera relaterade data i de gemensamma fälten. Resultatet av att kombinera data genom en sammanfogning är en virtuell tabell som vanligtvis utvidgas horisontellt genom att lägga till datakolumner. Sammanfogning är ofta nödvändig med geografiska data, särskilt spatiala data. Du kan till exempel koppla en KML-fil som innehåller anpassade geografiska data för skoldistrikt i Oregon, USA, med ett Excel-kalkylblad som innehåller demografisk information om samma distrikt. I det här exemplet sammanfogar du två tabeller i datakällan Sample-Superstore. 1. Dubbelklicka på Beställningartill vänster på sidan Datakälla under Kalkylark. 2. Under Kalkylark dubbelklickar du på Personer. Tableau skapar en inre sammanfogning mellan de två kalkylbladen med kolumnen Region från båda kalkylbladen som sammanfogningsfält. Nu finns det en säljare tilldelad till varje plats i din datakälla, samt till regioner. ![Skapa en datakoppling i rutan Datakälla.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted3.gif) Om du vill redigera den här sammanfogningen klickar du på sammanfogningsikonen (de två cirklarna). Du kan redigera sammanfogningen i dialogrutan Sammanfoga som öppnas. Mer information om hur du kan sammanfoga data finns i [Koppla dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joining_tables.htm). ![Dialogrutan Koppling med kopplingsalternativ, där användarna kan definiera hur tabeller kopplas.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted4.png) ## Steg 3: Formatera dina geografiska data i Tableau När du har ställt in din datakälla kan du behöva förbereda dina geografiska data för användning i Tableau. Alla dessa procedurer kommer inte alltid att behövas för att skapa en kartvy, men det är viktig information att känna till när det gäller att förbereda geografiska data för användning i Tableau. Beroende på vilken typ av karta du vill skapa måste du tilldela vissa datatyper, dataroller och geografiska roller till dina fält (eller kolumner). I de flesta fall bör till exempel dina latitud- och longitudfält ha en _datatyp_ för **tal (decimal)**, en _dataroll_ **mätvärde** och tilldelas _geografiska roller_ för **latitud**\- och **longitud**. Alla andra geografiska fält bör ha en _datatyp_ för **sträng**, en _dataroll_ för **dimension** och tilldelas lämpliga geografiska roller. **Obs!** Om du ansluter till en spatial fil skapas ett fält för geometri. Det bör ha en dataroll för mätvärde. Det här steget visar hur du formaterar dina geografiska data för att uppfylla dessa kriterier. ### Ändra datatypen för en kolumn När du först ansluter till geografiska data tilldelar Tableau datatyper till alla dina kolumner. Dessa datatyper inkluderar tal (decimal), tal (heltal), datum och tid, datum, sträng och booleskt. Ibland får Tableau inte dessa datatyper rätt, och du måste redigera dem. Till exempel kan Tableau tilldela en datatyp för tal (heltal) till en kolumn med postnummer. För att skapa kartvyer måste dina postnummerdata ha en datatyp för sträng. Så här ändrar du datatypen för en kolumn: 1. På sidan Datakälla klickar du på datatypikonen (globen) för postnummer och väljer Sträng. ![Konvertera en geografisk roll till en sträng.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted5.gif) Mer information om datatyper finns i [Datatyper](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_datatypes.htm). ### Tilldela geografiska roller till dina geografiska data I Tableau associerar en _geografisk roll_ varje värde i ett fält med ett latitud- och longitudvärde. När du tilldelar korrekt geografisk roll till ett fält så tilldelar Tableau latitud- och longitudvärden till varje dataplats genom att hitta en matchning som redan är integrerad i den installerade databasen för geokodning. Så här vet Tableau var du ska rita in dina platser på kartan. När du tilldelar ett fält en geografisk roll, till exempel Län, skapar Tableau ett latitud- (genererat) och ett longitud (genererat)-fält. Geografiska roller tilldelas ibland automatiskt till dina data, som i det här exemplet. Du kan se att en geografisk roll har tilldelats dina data eftersom kolumnen innehåller en globikon. Om en geografisk roll inte tilldelas automatiskt kan du tilldela en till ditt fält manuellt. Du behöver inte göra det för detta exempel, men det är viktigt att veta hur så att du kan göra det för din egen data. För att tilldela eller redigera en geografisk roll: 1. Klicka på globikonen på sidan Datakälla. 2. Välj Geografisk roll och välj sedan den roll som bäst matchar dina data. I det här fallet har kolumnen Land inte tilldelats någon geografisk roll, så den geografiska rollen Land/Region tilldelas. ![Konvertera en sträng till en geografisk roll.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted6.gif) **Obs!** Om du har problem med att tilldela geografiska roller till dina data, eller har data som inte är integrerade i Tableau-mappservern, finns det några saker du kan göra för att få in dessa data i Tableau. Se [Tilldela geografiska roller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_geographicroles.htm#norecognize). ### Förändring från dimensioner till mätvärden När du ansluter till geografiska data tilldelar Tableau också dataroller till alla dina kolumner. En kolumn kan vara en _dimension_ eller ett _mätvärde_. I de flesta fall bör dina latitud- och longitudkolumner vara mätvärden. I speciella fall, till exempel om du vill rita ut varje plats i datakällan på en karta utan möjlighet att granska en detaljnivå upp eller ner (till exempel från ort till delstat), kan de vara dimensioner. Ett bra exempel på detta är en [punktfördelningskarta](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_howto_pointdistribution.htm). Resten av dina geografiska data bör vara dimensioner. Du behöver inte ändra datarollen för en kolumn för det här exemplet, men det är viktigt att veta hur så att du kan göra det för dina egna data. Öva gärna här. Du kan alltid ångra alla ändringar du gör. Så här ändrar du datarollen för en kolumn: 1. Klicka på Kalkylblad 1på sidan Datakälla. Din arbetsyta uppdateras till att se ut så här: ![Ett Tableau-arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted7.png) Detta kallas ett arbetsblad, och det är där du kommer att bygga din karta. På skärmens vänstra sida finns rutan **Data**. Alla kolumnerna i datakällan listas som fält i den här rutan. Till exempel Land och Län. Dessa fält innehåller alla rådata i dina kolumner. Observera att Tableau har genererat ett latitud- och longitudfält (_latitud (genererat)_ och _longitud (genererat)_). Detta beror på att du tilldelade geografiska roller till dina data. Fälten i rutan Data är indelade i mätvärden och dimensioner. De fält som placeras i avsnittet Dimensioner i rutan Data är ofta kategoriska data, till exempel Datum och Kund-ID, medan de fält som placeras i avsnittet Åtgärder i rutan Data ofta är kvantitativa data, till exempel Försäljning och Kvantitet. 2. I rutan **Data**, under Dimensioner, markerar du ett fält, till exempel Rad-ID, och drar det ner till avsnittet Åtgärder. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted8.gif) Fältet läggs till i avsnittet Åtgärder och ändras från blått till grönt. Du har just konverterat en dimension till ett mätvärde. Om du vill konvertera ett fält från ett mätvärde till en dimension drar du fältet från avsnittet Mätvärden upp till avsnittet Dimensioner. Du hittar mer information i [Dimensioner och mätvärden, blått och grönt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm). ## Steg 4: Skapa en geografisk hierarki Nu när du är i arbetsbladsutrymmet kan du skapa geografiska hierarkier. Detta krävs inte för att skapa en kartvy, men att skapa en geografisk hierarki gör att du snabbt kan granska nivåerna av geografiska detaljer som dina data innehåller, i den ordning som du anger. Så här skapar du en geografisk hierarki: 1. Högerklicka på det geografiska fältet Landi rutan Data och välj sedan Hierarki \> Skapa hierarki. 2. I dialogrutan Skapa hierarki som öppnas ger du hierarkin ett namn, till exempel Kartläggningsobjekt, och klickar sedan på OK. Längst ner i avsnittet Dimensioner skapas hierarkin Kartläggningsobjekt med fältet Land. 3. Dra fältet Län till hierarkin i rutan Data och placera det under fältet Land. 4. Upprepa steg 3 för fälten Ort och Postnummer. ![Skapa en hierarki i ett fält med en geografisk roll.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted9.gif) När du är klar ska din hierarki vara i följande ordning: - Land - Län - Ort - Postnummer ## Steg 5: Bygg en grundkarta Nu när du har anslutit till och sammanfogat dina data, formaterat dina data och byggt en geografisk hierarki är du redo att börja bygga din karta. Du börjar med att bygga en grundläggande kartvy. 1. Dubbelklicka på Landi rutan Data. Fältet Land läggs till i Detalj på kortet Markeringar och latitud (genererad) och longitud (genererad) läggs till i kolumnerna och radhyllorna. En kartvy med en datapunkt skapas. Eftersom en geografisk roll tilldelas till Land skapar Tableau en kartvy. Om du dubbelklickar på något annat fält, till exempel en dimension eller ett mätvärde, lägger Tableau till det fältet på hyllan Rader eller Kolumner eller på kortet Markeringar, beroende på vad du redan har i vyn. Geografiska fält placeras dock alltid under Detalj på kortet Markeringar. Eftersom denna datakälla endast innehåller ett land (USA) är detta den enda datapunkt som visas. Du måste lägga till fler detaljer för att se ytterligare datapunkter. Eftersom du skapade en geografisk hierarki är detta enkelt. 2. Klicka på **+**\-ikonen i fältet Land på kortet Markeringar. ![Skapa en Tableau-punktkarta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted10.gif) Fältet för Län läggs till under Detalj på kortet Markeringar och kartan uppdateras för att inkludera en datapunkt för varje delstat i datakällan. Om du inte har skapat en hierarki kommer +-ikonen i fältet Land inte att vara tillgänglig. Om du vill lägga till Län som en annan detaljnivå drar du Län manuellt från rutan **Data** till Detalj på kortet Markeringar. Grattis! Du har nu en grundläggande kartvy som du kan anpassa och bygga vidare på i följande steg. ## Steg 6: Ändra från punkter till polygoner Standardkarttypen i Tableau är ofta en punktkarta. När du har geografiska roller tilldelade till dina geografiska data är det dock lätt att ändra dessa datapunkter till polygoner. **Obs!** Ifyllda kartor är inte tillgängliga för orter eller flygplatser. 1. Klicka på listrutan Markeringstyp på kortet Markeringar och välj Ifylld karta. ![Ändra från automatisk markeringstyp till markeringstypen ifylld karta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted11.gif) Kartan uppdateras till en polygonkarta. ## Steg 7: Lägg till visuell information Du kan lägga till mätvärden och dimensioner till kortet Markeringar för att lägga till visuell information till din vy. I det här exemplet lägger du till färg och etiketter i vyn. ### Lägga till färg - Från Mätvärde drar du Försäljning till Färg på kortet Markeringar. ![Dra Försäljning till Färg för att färgkoda kartan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted12.gif) Varje delstat är färgad av summan av försäljningar. Eftersom försäljning är ett mätvärde används en kvalitativ färgpalett. Om du placerar en dimension på färg används en kategorisk färgpalett. ### Lägga till etiketter 1. Från Mätvärde drar du Försäljning till Etikett på kortet Markeringar. Varje delstat är etiketterad med summan av försäljningar. Siffrorna behöver dock lite formatering. 2. Högerklicka på Försäljning i rutan Data och välj Standardegenskaper > Talformat. 3. I dialogrutan Standardnummerformat som öppnas väljer du Tal (Anpassat)och gör sedan följande: - För Decimaleranger du 0. - För Måttenheter väljer du Tusental (K). - Klicka på OK. Etiketterna och färgförklaringen uppdateras med det angivna formatet. ![En dialogruta för anpassad nummerformatering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted13.png) ## Steg 8: Anpassa din bakgrundskarta Bakgrundskartan är allt bakom dina markeringar (gränser, hav, platsnamn etc.) Du kan anpassa stilen på den här bakgrundskartan samt lägga till kartlager och datalager. Förutom att anpassa bakgrundskartorna kan du även ansluta till din egen WMS-server eller Mapbox-karta. Mer information finns i [Använda WMS-servrar (Web Map Service)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_wms.htm) och [Använda Mapbox-kartor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_mapbox.htm). Så här anpassar du din bakgrundskarta: 1. Välj Karta > Kartlager. Rutan Kartlager visas till vänster om arbetsområdet. Här sker all anpassning av bakgrundskartan. 2. Klicka på rullgardinsmenyn **Stil** i rutan Kartlager och välj Normal. Bakgrundskartan uppdateras och ser ut så här: ![En enkel ifylld karta över USA med etiketter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted14.png) 3. I rutan Kartlager, under Kartlager, väljer du Kustlinjeroch rensar sedan Lands-/regiongränser, Lands-/regionnamn, Delstats-/provinsgränser och Delstats-/provinsnamn. ![En karta över USA med försäljningsdata för olika delstater och menyn Kartlager öppen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted15.png) 4. Längst upp i rutan Kartlager klickar du på **X** för att återgå till rutan **Data**. Bakgrundskartan är nu förenklad för att uppmärksamma dina data. ## Steg 9: Skapa anpassade områden När du bygger din kartvy kanske du vill gruppera befintliga platser tillsammans för att skapa dina egna områden eller regioner, till exempel försäljningsområden för din organisation. 1. Högerklicka på **Län** i rutan Data och välj Skapa \> Grupp. 2. I dialogrutan Skapa grupp som öppnas väljer du **Kalifornien**, **Oregon** och **Washington** och klickar sedan på Grupp. Varje grupp du skapar representerar ett område. Obs! Om du vill göra flera markeringar håller du ned Ctrl (Kommando på Mac) medan du markerar delstater. 3. Högerklicka på den nya gruppen du nyss skapade och välj Byt namn. 4. Byt namn på gruppen, Västkusten. 5. För nästa område väljer du Alabama, Florida, Georgien, Louisiana, Mississippi, South Carolinaoch Texasoch klickar sedan på **Grupp**. 6. Byt namn på gruppen, South. 7. För det tredje området väljer du Connecticut, Delaware, District of Columbia, Main, Maryland, Massachusetts, New Hampshire, New Jersey, New York, Pennsylvania, Rhode Island, Vermontoch slutligen West Virginiaoch klickar sedan på Grupp. 8. Byt namn på den här gruppen, **Östkusten**. 9. Välj Inkludera annat för att gruppera de återstående delstaterna. 10. Byt namn på gruppen Övrigt, Central. ![En dialogruta för redigering av en fältgrupp med namnet ”Delstat (grupp)”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted16.png) 11. Klicka på OK. Ett fält för Län (grupp) visas i rutan **Data** under dina andra kartläggningsobjekt. 12. Dra en Län (grupp) från rutan Data till Färg på kortet Markeringar. Vyn uppdateras och ser ut så här: ![En karta över USA som visar försäljningssiffror per delstat och region, inklusive Östkusten, Södern, Västkusten och Andra.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted17.png) Observera att varje grupp har olika färger. 13. Klicka på ikonen Färg på kortet Markeringar och välj Redigera färger. 14. I dialogrutan Redigera färger visas väljer du Tilldela palett och klickar sedan på OK. Kartvyn uppdateras med nya färger. ![En karta över USA med skuggade regioner som anger försäljningsdata för olika områden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted18.png) 15. Från Mätvärde drar du Försäljning till Verktygstips på kortet Markeringar. När du för muspekaren över en delstat visas bland annat ett verktygstips med försäljningen för den delstaten. Du lär dig hur du kan redigera det här verktygstipset senare. ![En karta över USA med Oregon markerad och ett verktygstips som visar försäljningsdata.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted19.png) 16. Klicka på ikonen minus (-) i fältet Land på kortet Markeringar för att ta bort Län från detaljnivån. Om du inte har skapat en hierarki kan du dra **Län** från vyn för att ta bort den. Du kan ta bort ett fält genom att dra det från vyn. Delstaterna visas inte längre på kartan. Märker du hur summan av försäljningen har uppdaterats för etiketterna och i verktygstipset? Detta beror på att anpassade områden aggregeras på gruppnivå, snarare än separat för varje plats inom gruppen. Så summan av försäljningen du ser i västkustgruppen, till exempel, är den totala försäljningen för Kalifornien, Oregon och Washington tillsammans. ![En karta över USA som visar försäljning per region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted20.png) ## Steg 10: Skapa en karta med två axlar Hittills har du skapat två kartvyer: en som visar försäljningen per delstat och en som visar försäljningen per region. Kan man lägga kartorna ovanpå varandra? Ja! I Tableau kan du skapa en karta med två lager av markeringar. Detta kallas en tvåaxlig karta i Tableau och används ofta för att lagra punkter över polygoner. I det här exemplet kommer du att lagra två polygonkartor. Så här skapar du en dubbelaxlad karta: 1. Dra fältet Longitud (genererat) rutan Data till hyllan Kolumner och placera det till höger om det första longitudfältet. Vyn uppdateras med två identiska kartor. ![Skapa en dubbelaxlad karta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted21.gif) Det finns nu tre flikar på kortet Markeringar, en för varje kartvy och en för båda vyerna (alla). Du kan använda dessa för att styra de visuella elementen i kartvyerna. Den övre fliken Longitud motsvarar kartan till vänster i vyn, och den nedre fliken Longitud motsvarar kartan till höger i vyn. ![En dubbelaxlad karta med två Markeringar-kort.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted22.gif) 2. Välj den övre fliken **Longitud (genererad)** på kortet Markeringar. 3. Från Mätvärde drar du Försäljning till Färgpå det översta kortet Markeringar för longitud (genererat). Kartvyn till vänster uppdateras. 4. Klicka på **+**\-ikonen i fältet Land högst upp på markerigskortet för Longitud (genererad) för att gå tillbaka till detaljnivån för Län. 5. Klicka på Färg på kortet Markeringar och välj sedan Redigera färger. 6. Dialogrutan Redigera färger öppnas. Klicka på listrutan Palett, välj Grå och klicka sedan på OK. Nu ser dina kartor ut så här: ![En dubbelaxlad karta över USA som är segmenterad efter regioner och märkt med försäljningssumman.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted23.png) 7. I hyllan Kolumner högerklickar du på fältet Longitud (genererad) till höger och väljer Dubbel axel. ![Ta bort den andra axeln från en dubbelaxlad karta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted24.gif) 8. Välj den nedre fliken Longitud (genererad) på kortet Markeringar. 9. På det nedre kortet Markeringar för Longitud (genererad) drar du båda fälten för SUMMA (Försäljning) från vyn för att ta bort dem. Etiketterna för varje karta överlappar inte längre varandra. 10. Klicka på Färglängst ned på kortet Markeringar för Longitud (genererad) och ange sedan 50%för opacitet. Detta är ett viktigt steg om du vill kunna se kartan på det nedre lagret. Kartvyn uppdateras och ser ut så här: ![En dubbelaxlad karta över USA som är segmenterad efter regioner och märkt med försäljningssumman.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted25.png) Du kan nu se hur varje delstat presterade inom varje grupp. 11. Klicka på Verktygstipslängst ned på kortet Markeringar för Longitud (genererad). Dialogrutan Redigera verktygstips öppnas. 12. Kopiera följande text och klistra in den i dialogrutan Redigera verktygstips och klicka sedan på OK: Total regionförsäljning: **** Verktygstipset ser likadant ut: ![En karta över södra USA med försäljningsdata.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_getstarted26.png) Grattis! Du har skapat en karta med dubbla axlar! Det finns bara en sak kvar att göra. För mer information om kartor med dubbla axlar, se [Dubbelaxlad mappning - många olika sätt](https://community.tableau.com/people/sarah.battersby.0/blog/2017/06/24/dual-axis-mapping-many-ways) i Tableau Community. ## Steg 11: Anpassa hur andra kan interagera med din karta Nu när du har skapat din kartvy kan du anpassa hur människor kommer att interagera med den. Du kanske till exempel vill att vem som helst ska kunna zooma in eller ut ur din karta eller panorera. Eller kanske du vill visa en kartskala? Du kan anpassa dessa två alternativ och fler i dialogrutan Kartalternativ. Så här anpassar du hur andra kan interagera med din karta: 1. Välj Karta > Kartalternativ. 2. I dialogrutan Kartalternativ gör du följande: - Markera Visa kartans skala. - Rensa Visa kartsökning. - Rensa Visa verktygsfält. En skala visas i det nedre högra hörnet av kartan, och ikonen för kartsökning och verktygsfältet i det övre vänstra hörnet av kartan försvinner. Du kan fortfarande panorera och zooma med hjälp av kortkommandon. Du hittar mer information i [Vyerna Zooma och panorera, och Välj markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_pan_zoom.htm). Och det var allt! Din kartvy är nu redo att presenteras eller kombineras med en annan vy i en kontrollpanel. Mer information om kontrollpaneler finns i [Skapa en instrumentpanel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dashboards_create.htm). Vill du kontrollera ditt arbete? Ladda [exempel på arbetsbok](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/GetStartedMappinginTableauExampleWorkbook/Sheet1) från Tableau Public. ## Vad är nästa steg? [Lär dig grunderna för visualisering av kartor.](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_build.htm) [Lär dig mer om vilka typer av kartor du kan bygga i Tableau och hur du skapar dem.](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_build.htm#Types) Letar du efter mer avancerat innehåll? Se [kartläggningsserien om Tableau Community](https://community.tableau.com/people/sarah.battersby.0/content). Utforska [annat hjälpinnehåll](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps.htm) om mappning . Har du en specifik fråga eller ett problem? Ta en titt på [kartläggningsforumet](https://community.tableau.com/community/forums/content?filterID=contentstatus%5Bpublished%5D~category%5Bmaps-geocoding%5D) i Tableau Community eller sök i [kunskapsbasen](https://www.tableau.com/sv-se/support/knowledgebase). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Kombinera data Datakombination är en metod för att kombinera data från flera källor. Datakombination tar in ytterligare information från en sekundär datakälla och visar denna information med data från den primära datakällan direkt i vyn. Datakombination är särskilt användbart när kombinationsrelationen – länkningsfälten – behöver variera från blad till blad eller när du kombinerar publicerade datakällor. ## Alternativ för att kombinera data Det finns flera sätt att kombinera data på, och varje metod har sina egna unika styrkor och svagheter. **Relationer** är standardmetoden och kan användas i de flesta fall, även över tabeller med olika detaljnivå. Relationer är flexibla och kan anpassas till analysstrukturen i varje enskilt blad. Relationer är det bästa valet för att kombinera publicerade datakällor. **Kopplingar** kombinerar tabeller genom att lägga till fler kolumner av data över liknande radstrukturer. Detta kan orsaka dataförlust eller dataduplicering om tabellerna har olika detaljnivå, och kopplingar måste upprättas innan analysen kan börja. Du kan inte använda en publicerad datakälla i en koppling. **Kombinationer** kombinerar faktiskt aldrig data direkt, till skillnad från relationer och kopplingar. I stället frågar kombinationer varje datakälla separat. Resultaten aggregeras till lämplig nivå och presenteras sedan visuellt tillsammans i vyn. Kombinationer skapar inte en ny, kombinerad datakälla (och de kan därför inte publiceras som en ”kombinerad datakälla”). I stället är de helt enkelt kombinerade resultat som visualiseras på bladnivå. ## Steg för att kombinera data Datakombination utförs per blad och upprättas när ett fält från en sekundär datakälla används i vyn. Om du vill skapa en kombination i en arbetsbok måste du ansluta till minst två datakällor. Hämta sedan ett fält från en datakälla till bladet – detta blir den primära datakällan. Växla till den andra datakällan och använd ett fält på samma blad. Detta blir den sekundära datakällan. En länkningsikon visas i rutan Data. Den här ikonen anger vilka fält som används för att kombinera datakällorna. 1. Kontrollera att arbetsboken har flera datakällor. Den andra datakällan lägger du till genom att gå till Data > Ny datakälla. > [!TIP] > > **Tips**: Kombination kräver minst två distinkta datakällor, som listas separat i rutan Data. Om du lägger till ytterligare en _anslutning_ till den första datakällan aktiveras relationer och kopplingar på sidan Datakälla. 2. Dra ett fält till vyn. Den här datakällan blir den primära datakällan. 3. Växla till en annan datakälla och kontrollera att det finns en kombinationsrelation till den primära datakällan. - Om det finns en länkningsfältsikon (![Ikonen för länkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/icon_blendinglink.png)) länkas datakällorna automatiskt. Så länge det finns minst en aktiv länk kan data kombineras. - Om det finns ikoner för brutna länkar (![Ikonen för bruten länkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/icon_blendinglinkbroken.png)) klickar du på ikonen bredvid fältet som ska länka de två datakällorna. Snedstrecket försvinner, vilket betyder att länken är aktiv. - Om ingen länkikon visas bredvid det önskade fältet finns mer information i [Definiera kombinationsrelationer för kombination](#linkrelationships). 4. Dra ett fält till vyn från den sekundära datakällan. Så fort denna sekundära datakälla används i samma vy upprättas en kombination. I exemplet nedan är den primära datakällan **Movie Adaptations** (Filmatiseringar) och den sekundära datakällan är **Bookshop** (Bokhandel). - Den primära datakällan indikeras med en blå kryssmarkering på datakällan. Fält från den primära datakällan som används i vyn har ingen indikation. - Den sekundära datakällan indikeras med en orange kryssmarkering på datakällan och ett orange fält längs sidan av rutan Data. Fält från den sekundära datakällan som används i vyn har en orange kryssmarkering. ![En instrumentpanel som visar ett punktdiagram med titeln ”Är längre böcker längre filmer?”, som jämför filmlängd med antal boksidor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blend_bookshop-movies.png) ## Förstå primära och sekundära datakällor Datakombination kräver en primär datakälla och minst en sekundär datakälla. Den första datakällan som används i vyn blir den primära datakällan och definierar vyn. Detta kan begränsa värden från den sekundära datakällan. Endast värden som har motsvarande matchningar i den primära datakällan visas i vyn. Det här går att jämföra med en vänster koppling. Om den primära datakällan till exempel har fältet Månad och det endast innehåller april, maj och juni visar en vy som har skapats kring månader endast april, maj och juni, även om den sekundära datakällan har värden för tolv månader. Om den önskade analysen inbegriper alla tolv månader kan du försöka att växla primär datakälla genom att återskapa bladet och använda den andra datakällan först. Läs mer: Effekterna av ordningen på datakällorna I följande exempel används samma datakällor länkade på samma fält, och visualiseringen har skapats på samma sätt båda gångerna. Skillnaden mellan resultaten beror på vilken datakälla som utses till primär. 1. Här placeras fältet Månad från datakällan **Regn** i vyn först. Eftersom **Regn** endast innehåller tre månader placeras endast tre månader i vyn när datauppsättningen **Pollen** läggs till som sekundär. ![produktbild av en visualiseringen över tre månader](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datablending_rainfallprimary.png)3. På ett annat blad placeras fältet Månad från datakällan **Pollen** i vyn först. Alla tolv månader visas. När datauppsättningen **Regn** läggs till som sekundär är **Regn** endast tillgänglig för de tre månaderna i den datauppsättningen. ![produktbild av en visualiseringen över tolv månader](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datablending_pollenprimary.png) ### Arbeta över kombinerade datakällor På grund av datakombinationens natur finns det vissa saker att tänka på när du arbetar över kombinerade datakällor. Beräkningar med fält från fler än en datakälla kan skilja sig något från vanliga beräkningar. En beräkning måste skapas i en enda datakälla. Vilken datakälla beräkningen finns i visas överst i beräkningsredigeraren. - **Aggregering** Alla fält som används från en annan datakälla förs in med en aggregering. Som standard SUM, men detta kan ändras. Eftersom beräkningar inte kan blanda aggregerade och icke-aggregerade argument måste även fält från den datakälla där beräkningen utförs aggregeras. (På bilden nedan har aggregeringen **SUM** lagts till automatiskt och aggregeringen av **summa** har lagts till manuellt.) - **Punktnotation**. Alla fält som refereras i beräkningen och som tillhör en annan datakälla refererar till datakällan med punktnotation. (På bilderna nedan blir fältet Säljmål **\[Sales.Targets\].\[Sales Target\]** för beräkningen som skapats i **Urval - Superstore**. När beräkningen skapas i **Säljmål** blir fältet Försäljning **\[Urval - Superstore\].\[Sales\]**.) - Det här är motsvarande versioner av samma beräkning skapad i vardera datakälla. I båda fallen är det här SUM(Försäljning)/SUM(Säljmål). ![Ett beräkningsfönster för en formel som beräknar procentandelen av försäljningsmål.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datablending_calculation.png) ![Ett beräkningsfönster för en formel som beräknar procentandelen av försäljningsmål.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datablending_calculation2.png) Förutom att beräkningar hanteras olika finns det ett antal begränsningar på sekundära datakällor. Det kan hända att du inte kan sortera efter fält från en sekundär datakälla och att åtgärdsfilter inte fungerar som de ska med kombinerade data. Mer information finns i [Andra problem med att kombinera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multipleconnections_troubleshooting.htm#other). ## Definiera kombinationsrelationer för kombination För att Tableau ska kunna veta hur data från flera källor ska kombineras måste det finnas en gemensam dimension eller flera gemensamma dimensioner mellan datakällorna. Denna gemensamma dimension kallas länkningsfältet. Aktiva länkningsfält identifieras i rutan Data för den sekundära datakällan med en ikon för aktiv länk (![Ikonen för länkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/icon_blendinglink.png)) och potentiella länkningsfält identifieras med en ikon för bruten länk (![Ikonen för bruten länkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/icon_blendinglinkbroken.png)). Länkningsfält anges inte på den primära datakällan. I en kombination av transaktions- och kvotdata kan till exempel ett geografiskt fält vara det önskvärda länkningsfältet, så att du kan analysera både en kvot och prestanda i förhållande till den kvoten för en och samma region. **Obs!** För att kombinationen ska fungera måste länkningsfältet dela värden eller medlemmar. Tableau skapar vyn av kombinerade data utifrån de delade värdena. Om till exempel Färg är länkningsfältet i båda datakällorna matchar Tableau data på ”Lila” från den primära med ”Lila” från den sekundära datakällan. Men ”Lj.blå” kartläggs inte korrekt till ”Ljusblå”, så en av dem måste släppas. Precis som du kan byta namn på fält för att hjälpa Tableau att identifiera länkningsfält kan du redigera alias för medlemmar i fälten. Mer information finns i [Skapa alias för att byta namn på medlemmar i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_fieldproperties_aliases_ex1editing.htm). ### Upprätta en länk Om länkningsfältet i den primära och sekundära datakällan har samma namn skapar Tableau automatiskt relationen. När en primär datakälla har upprättats (det vill säga ett fält används i vyn) och den sekundära datakällan väljs i rutan Data, visas det en länkningsikon (![Ikonen för länkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/icon_blendinglink.png) eller ![Ikonen för bruten länkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/icon_blendinglinkbroken.png)) i den _sekundära_ datakällan för alla fält med samma namn i de två datakällorna. Om det relaterade fältet från den primära datakällan används i vyn blir länken automatiskt aktiv. Om det inte finns några länkikoner på den sekundära datakällan kan det hända att du måste hjälpa Tableau med att upprätta en länk på ett av de följande två sätten:  1. Om gemensamma dimensioner inte har samma namn (till exempel ”Titel” och ”Boktitel”) kan du byta namn på en av dem så att Tableau kan identifiera dem som gemensamma dimensioner och upprätta länken. 2. Alternativt kan du manuellt definiera relationen mellan fälten i den primära och sekundära datakällan. Nedan finns mer information om hur du skapar en länkrelation manuellt. Det kan finnas hur många aktiva eller potentiella länkningsfält som helst. Klicka på ikonen för bruten länk (![Ikonen för bruten länkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/icon_blendinglinkbroken.png)) i rutan Data för att göra relationen aktiv. Definiera en länkrelation manuellt Om de vanliga dimensionerna inte har samma namn kan du kartlägga relationen mellan dem manuellt. 1. Välj Data \> Redigera kombinationsrelationer …. 2. I dialogrutan Kombinera relationer bekräftar du att den primära datakällan väljs från listrutan Primär datakälla. 3. Välj den sekundära datakällan i rutan Sekundär datakälla. Alla befintliga, automatiska kombinationsrelationer är synliga (och kan tas bort genom att hålla muspekaren över raden och klicka på x). Välj Anpassad i relationslistan och klicka på Lägg till. ![En dialogruta för att ställa in datakombinationsrelationer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/multiple_connections_blend_relationship.png) 4. I dialogrutan Lägg till/redigera fältkartläggning gör du följande: 1. Välj ett fält från den primära datakällan. 2. Välj motsvarande fält i den sekundära datakällan. 3. Klicka på OK. I det här exemplet har Segment mappats till Kundsegment. ![Produktgränssnitt för dialogrutan Lägg till/redigera relationer](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datablending_addedit.png) **Tips:** För datum kan relationen specificeras exakt. Expandera datumfältet och välj den önskade aspekten för datumet, till exempel exakt datum, månad, år o.s.v. 5. Skapa så många fältkartläggningar du vill och klicka på OK. ### Flera länkar Precis som med relationer eller kopplingar finns det tillfällen då länkarna mellan datakällorna definieras av fler än ett fält. Till exempel om regional försäljningskvot är månatlig måste en kombination av transaktionella försäljningsdata och kvotdata upprättas på både region och månad för att rätt data ska kombineras i vyn. Flera länkar kan vara aktiva samtidigt. Läs mer: Inverkan av flera länkningsfält När data kombineras utifrån flera fält inkluderas endast värden i vyn när kombinationen av data från fälten matchar över båda datauppsättningarna. Ett exempel kan göra detta tydligare. Vi har två tabeller, en för fåglar som faktiskt har iakttagits av fågelskådare och en för fåglar som har rapporterats iakttagna. ![En tabell över fågelobservationer som har registrerats av tre fågelskådare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datablending_multlinks_birdsseen.png) och ![En tabell över fågelarter som fågelskådare har sett, vilken typ av bevis som har använts och antal rapporter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datablending_multlinks_birdsreported.png) Om vi upprättar en kombinerad vy med fälten **Fågelskådare** och **Antal fåglar** från den primära datakällan (**Iakttagna fåglar**) och tar in fältet **Antal rapporter** från den sekundära datakällan (**Rapporterade fåglar**), så kombinerar Tableau automatiskt på **Fågelskådare**. ![Ett stapeldiagram som visar fågel- och rapportantal för tre fågelskådare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datablending_multlinks_blend1.png) Vi ser att fågelskådare A såg tre fåglar och lämnade in två rapporter, fågelskådare B såg fyra fåglar och lämnade in en rapport och fågelskådare C såg åtta fåglar och lämnade in två rapporter. Men det finns bara ett möjligt länkningsfält, **Iakttagna arter**. Varför inte också kombinera på detta? Gör det någon skillnad?  ![Ett stapeldiagram som visar fågel- och rapportantal för tre fågelskådare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datablending_multlinks_blend2.png) Det gör en ganska stor skillnad. Nu ser vi att det endast finns en rapport var för fågelskådare A och C och att B har null. Vad händer?  ![En tabell som visar avvikelsen mellan de rapporterade och observerade arterna.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datablending_multlinks_blend3.png) Det visar sig att dessa fågelskådare inte är särskilt ärliga. När de endast rapporterade iakttagelserna utifrån en journalpost (blå fält på bilden ovan) stämde de arter som de rapporterade ha iakttagit inte överens med vad de faktiskt såg (observera null i den andra kolumnen, från den sekundära datakällan **Iakttagna fåglar**). När de backade upp rapporten med ett fotografi (orange fält) var de ärliga (båda kolumnerna **Iakttagna arter** stämmer överens). Eftersom tre rapporter inte stämde överens avseende arter visades inte de dataraderna när **Iakttagna arter** användes som länkningsfält. I vyn visas endast data där värden för båda länkningsfält stämmer överens. ### Slutsats Var försiktig när du länkar på flera fält. Även om det kan vara lätt att klicka på ikonen och upprätta en aktiv länk kan överlänkning eller länkning på oönskade fält ha en allvarlig inverkan på analysen. ## Skillnader mellan kopplingar och datakombination Datakombination simulerar en traditionell vänster koppling. Den huvudsakliga skillnaden mellan dem är när i processen som aggregeringen utförs. I en koppling kombineras data först och aggregeras därefter. I en kombination aggregeras data först och kombineras därefter. ### Vänster koppling När du använder en vänster koppling för att kombinera data skickas en fråga till databasen där kopplingen utförs. En vänster koppling returnerar alla rader från vänster tabell och alla eventuella motsvarande rader från höger tabell. Resultatet från kopplingen skickas sedan tillbaka till Tableau där det aggregeras för visning i visualiseringen. En vänster koppling tar alla rader från vänster tabell. De gemensamma kolumnerna är **Användar-ID** och **Kund-ID**. Om det finns motsvarande information i höger tabell returneras dessa data. I annat fall visas null. ![En tabell som visar användar-ID:n, distrikt, nivåer och typer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_venn_left.png) ![Ett venndiagram med två cirklar: en blå och en vit.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_venn.png) ![En tabell som visar filial, kund-ID, distrikt och nivå.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_venn_right.png) ![Ikonen för likhetstecken.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_equal.png) ![En tabell som visar användar-ID:n, distrikt, nivåer, filialer och typer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_venn_joinleftright.png) Anta att du har samma tabeller, men vänder på ordningen. Denna nya vänster koppling producerar ett annat resultat. Återigen tar en vänster koppling alla data från den nya tabellen till vänster, men ignorerar i princip rader från höger tabell. Dataraden för Användar-ID = 4 inbegrips inte eftersom det inte finns någon rad för Kund-ID = 4 i vänster tabell. ![En tabell som visar filial, kund-ID, distrikt och nivå.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_venn_right.png) ![Ett venndiagram med två cirklar: en blå och en vit.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_venn.png) ![En tabell som visar användar-ID:n, distrikt, nivåer och typer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_venn_left.png) ![Ikonen för likhetstecken.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_equal.png) ![En tabell som visar användar-ID:n, distrikt, nivåer, filialer och typer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_venn_joinrightleft.png) ### Kombinerade data När du använder datakombination för att kombinera data skickas en fråga till databasen för vardera datakälla som används på bladet. Resultaten från frågorna skickas sedan tillbaka till Tableau som aggregerade data och presenteras tillsammans i visualiseringen. **Obs!** Att aggregera mätvärden är enkelt. Vi kan ta summan, genomsnittet, maxvärdet eller någon annan aggregering av ett nummer. Mätvärden aggregeras baserat på hur fältet aggregeras i vyn. Alla fält från en sekundär datakälla måste dock aggregeras. Hur fungerar detta för dimensioner? Dimensionsvärden aggregeras med hjälp av aggregeringsfunktionen ATTR, som returnerar ett enskilt värde för alla rader i den sekundära datakällan. Om det finns flera värden i dessa rader visas en asterisk (\*). Detta kan tolkas som att ”det finns flera värden i den sekundära datakällan för den här markeringen i vyn”. I vyn används alla värden från den primära datakällan (fungerar som vänster tabell) och motsvarande rader från den sekundära datakällan (höger tabell) baserat på länkningsfälten. Anta att du har följande tabeller. Om länkningsfälten är **Användar-ID** och **Kund-ID** kan inte alla värden vara del av den resulterande tabellen på grund av följande: - En rad i vänster tabell har inte en motsvarande rad i höger tabell, vilket indikeras av null-värdet i resultaten. - Det finns flera motsvarande värden i raderna i höger tabell, vilket indikeras av asterisken (\*) i resultaten. ![En tabell som visar användar-ID:n, distrikt, nivåer och typer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_venn_left.png) ![Ikonen för länkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_link.png) ![En tabell som visar filial, kund-ID, distrikt och nivå.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_venn_right.png) ![Ikonen för likhetstecken.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_equal.png) ![En tabell som visar användar-ID, distrikt, nivå, filial och typ.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_venn_blendleftright.png) När mätvärden inbegrips aggregeras även dem, enligt nedan: ![En tabell som visar användar-ID:n, distrikt, nivåer och typer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_venn_left.png) ![Ikonen för länkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_link.png) ![Två tabeller med en pil som indikerar att tabellvärdena kommer att kombineras.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_venn_blendingagg.png) ![Ikonen för likhetstecken.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_equal.png) ![En tabell som visar användar-ID:n, distrikt, nivåer, typer, filialer och böter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_venn_blendingfinal.png) > [!IMPORTANT] > > Viktigt: En asterisk (\*) i en vy med kombinerade data indikerar flera värden. Detta kan åtgärdas genom att säkerställa att det endast finns ett matchande värde i den sekundära datakällan för varje markering i den primära datakällan, möjligtvis genom att byta plats på den primära och sekundära datakällan. Mer information finns i [Felsöka kombinerade data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multipleconnections_troubleshooting.htm). ## En snabb överblick över kombinerade data - Datakombination utförs per blad. - Den ordning som fälten används i bestämmer vilken datakälla som är den primära och vilken som är den sekundära datakällan. - Den primära datakällan indikeras av en blå kryssmarkering och alla sekundära datakällor och fält från sekundära datakällor har en orange kryssmarkering. - Länkningsfält kan automatiskt fastställas utifrån delade fältnamn eller så kan kombinationsrelationen skapas manuellt. - Kombinerade data beter sig ungefär som en vänster koppling och kan leda till att data saknas från den sekundära datakällan. - Det kan hända att asterisker (\*) visas. Detta indikerar flera dimensionsvärden i en enskild markering, då datakombination tar aggregerade resultat och kombinerar dem i vyn. - En sekundär datakälla kan användas för att byta alias på fältvärden i en primär datakälla. Mer information finns i [Alias-fältvärden använder kombinerade data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multipleconnections_edit_primary_aliases.htm). ### Begränsningar för kombinerade data - Det finns vissa datakombinationsbegränsningar kring icke-additiva aggregeringar, såsom COUNTD, MEDIAN och RAWSQLAGG. Mer information finns i [Felsöka kombinerade data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multipleconnections_troubleshooting.htm). - Kombinerade datakällor kan inte publiceras som en enhet. I stället publicerar du varje datakälla separat (till samma server) och kombinerar sedan de publicerade datakällorna. - Data från sekundära datakällor måste alltid aggregeras i beräkningar. - Om du kombinerar en flerdimensionell datakälla måste det vara en primär datakälla. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Kombinera sammanfattningsdata Datakombination är en metod för att kombinera data. Datakombination fungerar genom att data i den primära datakällan kompletteras med data i den sekundära datakällan. Om en av datakällorna som du arbetar med är stor kan du minska frågetiden med hjälp av datakombination för att kombinera data i den primära datakällan med sammanfattningsdata från den sekundära (stora datakällan). Tänk dig till exempel att du har två datakällor: Butik – Nord och Butik – Syd. Butik – Nord är den primära datakällan och Butik – Syd är den stora sekundära datakällan. För att minska frågetiden när du arbetar med en stor datakälla som Butik – Syd kan du använda datakombination för att endast kombinera sammanfattningsdata från den stora sekundära datakällan (Butik – Syd) med data från den mindre och förmodligen snabbare primära datakällan (Butik – Nord). För att kombinera sammanfattningsdata kan du göra följande: 1. Skapa en relation mellan datakällor. 2. Överföra sammanfattningsdata från den sekundära datakällan till den primära datakällan. 3. Jämföra data i den primära datakällan med sammanfattningsdata i sekundära datakällan. ## Steg 1: Skapa en relation mellan de primära och sekundära datakällorna 1. Ladda ner och öppna följande från Tableau Public. 1. Gå till [https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/BlendonSummaryData/Sheet1](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/BlendonSummaryData/Sheet1). 2. Klicka på Ladda ner arbetsbok i det övre högra hörnet. Dimensionen Orderdatum finns redan på hyllan Kolumner i arbetsboken, vilket gör den till det första fältet i vyn och etablerar _Butik – Nord_ som den primära datakällan för bladet. Datakällan _Butik – Syd_ ingår finns i arbetsboken och fungerar som den stora sekundära datakällan. 2. Välj Data > Redigera relationer. 3. Välj Anpassad i dialogrutan Relationer och klicka sedan på Lägg till. 4. I dialogrutan Lägg till/redigera fältkartläggning i båda listorna klickar du på pilen bredvid Orderdatum, väljer **År (Orderdatum)** och klickar sedan på OK. 5. Klicka på Lägg till igen i dialogrutan Relationer. 6. I dialogrutan Lägg till/redigera fältkartläggning i båda listorna klickar du på **Prod. typ 1** och sedan på OK. ![Dialogrutan Relationer med Anpassad valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_summary_relationship.png) ## Steg 2: Överför sammanfattningsdata från den sekundära datakällan till den primära datakällan 1. Välj datakällan Butik – Nord i rutan Data. 2. Välj Analys > Skapa beräknat fält. 3. Gör följande i dialogrutan Beräkning: 1. I textrutan Namn anger du **Försäljning för Butik – Syd**. 2. I textrutan Formel anger du ZN-funktionen, SUM-funktionen och fältet Total försäljning från datakällan Butik – Syd. Din formel ska se ut så här: `ZN(SUM([Store - South].[Sales Total]))` Den här formeln hämtar bara in försäljningsdata från den stora sekundära datakällan. ![En formel för att beräkna total försäljning för en butik.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_summary_secondarycalc.png) 4. Välj Analys > Skapa beräknat fält. 5. Gör följande i dialogrutan Beräkning: 1. I textrutan Namn anger du **Total försäljning (Nord och Syd)**. 2. I textrutan formel skriver du följande: `IF ISNULL([Sales for Store - South]) THEN 0 ELSE [Sales for Store - South]END` `+` `IF ISNULL (SUM([Sales Total])) THEN 0 ELSE SUM([Sales Total]) END` Den här formeln lägger till försäljningsdata från den stora sekundära datakällan till försäljningsdata i den primära datakällan för att få fram kombinerad försäljning för Butik – Syd och Butik – Nord. ![Ett fönster som visar koden för en formel för att beräkna total försäljning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_summary_combinedcalc.png) ## Steg 3: Jämför data i den primära datakällan med sammanfattningsdata i sekundära datakällan 1. Dra **Orderdatum** till hyllan Kolumner och **Prod. 1** till hyllan Rader från rutan Data. 2. Dra **Mätvärdesnamn** till hyllan Rader och sedan till hyllan Filter. 3. Klicka på Inga i dialogrutan Filter och välj sedan kryssrutorna **Total försäljning**, **Försäljning för Butik – Syd**, **Total försäljning (Nord och Syd)**. ![Dialogrutan Filter med följande värden valda och markerade: Total försäljning, Försäljning för Butik – Syd och Total försäljning (Nord och Syd).](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_summary_filter.png) 4. Dra **Mätvärden** till Text i rutan Data. Slutresultatet är en vy som sammanfattar data från den primära datakällan och den sekundära datakällan för beställningsår och produktkategori. ![En instrumentpanel som visar försäljning per produkttyp och år.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_summary_final.png) **OBS!** De försäljningsdata som används som exempel för både Butik – Nord och Butik – Syd är identiska och ger därför samma resultat för både fältet **Total försäljning** och fältet **Försäljning för Butik – Syd**. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Kombinerade data kontra anpassad geokodning Om du har geografiska platser i dina data som inte automatiskt geokodas i Tableau finns det två sätt att rita upp dem i en kartvy – kombinerade data och anpassad geokodning. Både kombinerade data och anpassad geokodning gör att du kan rita upp dina egna platser på en karta. Kombinerade data är enklare att ställa in och du kan arbeta med data från en valfri datakälla. Med anpassad geokodning kan du lägga till befintliga roller och skapa hierarkier. Anpassad geokodning kan vara enklare att använda när den väl är konfigurerad och importerad. Det här ämnet förklarar skillnaden mellan att kombinera geografisk information med en annan datakälla och att importera anpassade geokodningsdata till Tableau. Här under ser du en snabb jämförelse mellan kombinerade data och anpassad geokodning.
BehörighetKombinerade dataAnpassad geokodning
Rita upp dina egna platser i en kartvyJaJa
Använda valfria dataJaNej, endast textfiler
Lägga till nya geografiska rollerNejJa
Lägga till en befintlig geografisk rollNejJa
Skapa nya geografiska hierarkierNejJa
Kan återanvändas för andra arbetsböckerNejJa
## Kombinerade data Kombinerade data är det enklaste sättet att rita upp dina data i en kartvy. Kombinerade data fungerar utmärkt om du lägger till en enda nivå av geografisk information med en latitud och longitud. Du kan använda vilken datakälla som helst, till skillnad från anpassad geokodning där du bara kan använda textfiler. Du kan dela den geografiska datakällan med andra arbetsböcker på Tableau Server. Du kan också snabba upp din kartprestanda genom att skapa ett extrakt som endast innehåller dina geokodningsdata. Nedan ser du en procedur på hög nivå för att kombinera geografiska data. Ett mer detaljerat exempel hittar du i [Blanda geografiska data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_customgeocode_ex_datablend.htm). ### Så här kombinerar du geografiska data 1. Skapa en datakälla som definierar dina geografiska data. 2. I Tableau Desktop ansluter du till de ursprungliga data som du vill mappa och ansluter sedan till den datakälla som definierar dina geografiska data. 3. Kombinera de två datakällorna. Mer information finns i [Kombinera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multiple_connections.htm). 4. Rita upp dina data i en kartvy. ## Anpassad geokodning Anpassad geokodning är ett mer flexibelt sätt att rita upp dina data på en karta. Anpassad geokodning är tillgängligt för alla arbetsböcker på en dator när anpassade geokodningsdata importeras. Dessa anpassade geokodningsdata kopieras till en paketerad arbetsbok (.twbx) eller publicerad arbetsbok som använder en anpassad geografisk roll. Det här gör arbetsböckerna cirka 40 MB större. Om du uppgraderar Tableau Desktop kan du behöva uppdatera din anpassade geokodning för att dra nytta av eventuella korrigeringar av geokodningsdata i Tableau. I anpassad geokodning kan du använda ytterligare kolumner för att definiera större geografiska platser. Om du till exempel skapar en uppsättning amerikanska folkräkningsområden kan du behöva definiera vilken amerikansk kommun (county) ligger i. Du kan inkludera ytterligare kolumner för att definiera större geografiska platser i importfilen. Du kan också använda flera filer för flera geografiska roller som har en matchande relation, vilket innebär att de delar större geografiska data, till exempel land eller län/landskap (state/province). När anpassade geokodningsdata importeras ser du ytterligare geografiska roller som kan tilldelas dina geografiska data. Med anpassad geokodning kan du lägga till ytterligare platser till en befintlig geografisk roll, till exempel lägga till nya orter till stadsrollen. Det gör att du kan definiera en hierarki av geografiska roller som utökar de inbyggda hierarkierna (till exempel folkräkningsområden i län) eller definierar en ny hierarki (t.ex. underterritorier i territorier). Mer information om anpassad geokodning finns i [Geokodplatser Tableau känner inte igen och ritar inte ut dem på en karta](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/custom_geocoding.htm). ## Se även [Tilldela geografiska roller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_geographicroles.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Komma igång Det här avsnittet innehåller grundläggande information om hur du kommer igång med att bygga vyer i Tableau samt om Tableau-arbetsytan och Tableau-koncept. Information om relaterade ämnen och platser finns även här: - En kort genomgång av Tableau Desktop: [Skapa en grundläggande vy för att utforska dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/getstarted_buildmanual_ex1basic.htm) - Ingående Tableau Desktop\-handledning: [Kom igång med Tableau Desktop](https://help.tableau.com/current/guides/get-started-tutorial/sv-se/get-started-tutorial-home.htm) - Webbinarier på begäran: [Hemligheter med visuell analys](https://www.tableau.com/learn/series/secrets-of-visual-analytics) - Skapa grundläggande diagramtyper: [Skapa vanliga diagramtyper i datavyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dataview_examples.htm) och [Välja rätt diagramtyp för dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/what_chart_example.htm) - Skapa kartor: [Kartor och geografisk dataanalys i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps.htm) - Kort handledningsvideo: [Komma igång med Tableau Desktop](https://www.tableau.com/sv-se/learn/tutorials/on-demand/getting-started-tableau-desktop?playlist=509089) (3 minuter, på engelska) Relaterade resurser och videoklipp finns i [Komma igång med Tableau Desktop](https://www.tableau.com/sv-se/learn/tutorials/on-demand/getting-started-tableau-desktop?playlist=509089). ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Komma igång med beräkningar i Tableau Den här artikeln beskriver hur du skapar och använder beräknade fält i Tableau med hjälp av ett exempel. Du kommer att lära dig om Tableau-beräkningskoncept och hur du skapar och redigerar ett beräknat fält. Du lär dig också hur du arbetar med beräkningsredigeraren och använder ett beräknat fält i vyn. Om du inte har använt Tableau-beräkningar förut eller skapat beräknade fält i Tableau är detta en bra plats att börja på. ## Varför du ska använda beräknade fält Med beräknade fält kan du skapa nya data från data som redan finns i datakällan. När du skapar ett beräknat fält skapar du i huvudsak ett nytt fält (eller kolumn) i datakällan, vars värden eller delar bestäms av en beräkning som du kontrollerar. Detta nya beräknade fält sparas i Tableau-datakällan och kan användas för att skapa mer robusta visualiseringar. Du behöver inte oroa dig: dina ursprungliga data förblir orörda. Du kan använda beräknade fält av många olika anledningar. Här är några exempel: - Segmentera data - Konvertera datatypen till ett fält, till exempel när du konverterar en sträng till ett datum. - Aggregera data - Filtrera resultat - Beräkna förhållanden ## Beräkningstyper Du skapar beräknade fält med hjälp av beräkningar. Det finns tre huvudsakliga beräkningstyper som du kan använda för att skapa beräknade fält i Tableau: - **Grundberäkningar** – Med grundberäkningar kan du omvandla värden eller medlemmar på datakällans detaljnivå (en beräkning på radnivå) eller på visualiseringsnivån (en aggregerad beräkning). - **LOD-uttryck (detaljnivå) –** Precis som grundläggande beräkningar kan du med LOD-beräkningar beräkna värden på datakällanivå och visualiseringsnivå. Men med LOD-beräkningar får du ännu bättre kontroll över den detaljnivå du vill ha. De kan köras på en mer detaljerad nivå (INCLUDE), en mindre detaljerad nivå (EXCLUDE) eller en helt oberoende nivå (FIXED) med hänsyn till visualiseringens detaljnivå. Du hittar mer information i [Skapa LOD-uttryck i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod.htm). - **Tabellberäkningar** – Med tabellberäkningar kan du endast omvandla värden på detaljnivån för visualiseringen. Du hittar mer information i [Omvandla värden med tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm). Den beräkningstyp du väljer beror på vilka behov analysens har och vilken fråga du vill besvara. ## Skapa ett beräknat fält När du har bestämt vilken beräkningstyp du vill använda skapar du ett beräknat fält. I detta exempel används en grundberäkning. **Obs!** I exemplet i den här artikeln används datakällan **Sample-Superstore** som medföljer Tableau Desktop. Om du vill följa stegen i den här artikeln ansluter du till den sparade datakällan**Sample-Superstore** och navigerar till **Blad 1**. 1. I Tableau, välj **Analys** > **Skapa beräknat fält**. 2. Gör följande i den beräkningsredigerare som visas: - Ange ett namn för det beräknade fältet. I det här exemplet kallas fältet **Rabattpris**. - Ange en formel. I det här exemplet används följande formel: IIF(\[Sales\] !=0, \[Discount\]/\[Sales\],0) Denna formel kontrollerar om försäljningen inte är lika med noll. Om true returneras rabattpriset (rabatt/försäljning), om false returneras noll. > [!TIP] > > **Tips**: Om du vill visa en lista över tillgängliga funktioner klickar du på triangelikonen till höger i beräkningsredigeraren. > ![En beräkningsdialogruta som visar en formel som använder IIF-funktionen för att kontrollera om ett villkor uppfylls och returnerar ett värde för sant, ett annat för falskt och ett valfritt tredje värde eller NULL för okänt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_field3.png) > Varje funktion innehåller syntax, en beskrivning och ett exempel som referens. Dubbelklicka på en funktion i listan för att lägga till den i formeln. Fler tips finns i [Tips på hur man arbetar med beräknade fält i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_tips.htm). 3. Klicka på OK när du är klar. Det nya beräknade fältet läggs till i rutan Data som ett mätvärde eftersom det returnerar ett tal. Ett likhetstecken (=) visas bredvid datatypikonen. Alla beräknade fält har likhetstecken (=) bredvid sig i rutan **Data**. ## Använd ett beräknat fält i vyn ### Steg 1: Skapa vyn 1. Från rutan Data drar du Region till hyllan Kolumner. 2. Från rutan Data drar du Kategori till hyllan Rader. 3. På hyllan Rader klickar du på plusikonen (+) i fältet Kategoriför att gå nedåt till Underkategori. ### Steg 2: Lägg till det beräknade fältet i vyn 1. Från rutan Data drar du Rabattpris till Färg på kortet Markeringar. Vyn uppdateras till en framhävningstabell. - Pärmar är kraftigt rabatterade i den centrala regionen. Observera att Rabattpris automatiskt aggregeras som en summa. 2. På hyllan Rader högerklickar du på SUM(rabattpris) och väljer Mätvärde (summa) > Medelvärde. Vyn uppdateras med den genomsnittliga rabattpriset. ![Ett färgdiagram som visar genomsnittliga rabattkvoter efter kategori, underkategori och region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_create3.png) ## Redigera ett beräknat fält Om du när som helst behöver ändra en beräkning kan du redigera det beräknade fältet som kommer att uppdateras i hela arbetsboken. Så här redigerar du ett beräknat fält: 1. I rutan **Data** högerklickar du på det beräknade fältet och väljer **Redigera**. 2. Du kan göra följande i den beräkningsredigerare som visas: - Redigera namnet på det beräknade fältet. - Uppdatera formeln. För detta exempel ändras formeln för att returnera ett rabattpris för beställningar över 2 000 USD i försäljning: IIF(\[Sales\] > 2000, \[Discount\]/\[Sales\],0) 3. Klicka på **OK**. Vyn uppdateras för att återspegla ändringarna automatiskt. Du _behöver inte_ lägga till det uppdaterade beräknade fältet i vyn igen. ![Ett färgdiagram som visar den genomsnittliga rabattkvoten för olika produktkategorier och underkategorier per region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_create4.png) ## Se även [Om beräkningar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_understand.htm) [Skriva beräkningar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_operators.htm) [Funktioner i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions.htm) [Skapa LOD-uttryck i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod.htm) [Omvandla värden med tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Konfigurera datakällor När du har skapat datakopplingen går du till sidan Datakälla för att konfigurera datakällan och förbereda dina data för analys.Det finns många valfria konfigurationsinställningar som du kan göra innan du påbörjar analysen.Med konfigurationsinställningarna som du gör på sidan Datakälla skapas den datakälla som Tableau använder för att tolka och interagera med dina data. Avsnitten i den här delen beskriver hur du använder de här konfigurationerna för att optimera datakällan för analys. Relaterade resurser och videoklipp finns i [Kombinera data i Tableau Desktop](https://www.tableau.com/sv-se/learn/tutorials/on-demand/combining-data-tableau-desktop?playlist=509089). ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Konfigurera en framåtproxy för OAuth-autentisering Du kan konfigurera en framåtproxy i Tableau Server och Tableau Desktop för att aktivera OAuth-autentisering. En framåtproxy kan hjälpa dig att hantera trafiken ut till internet för uppgifter som belastningsutjämning. ### Använd Windows för att ansluta till Tableau Desktop via en framåtproxy Genomför följande steg för att konfigurera proxyservern i Windows LAN-inställningar. 1\. Öppna dialogrutan **Inställningar för lokalt nätverk (LAN)**. > [!TIP] > > **Tips:** Ett snabbt sätt att öppna den här dialogrutan är att söka efter Internetalternativ på Start-menyn i Windows. 2\. Öppna dialogrutan **Internetegenskaper** och välj fliken **Anslutningar**. 3\. Välj **LAN-inställningar**. 4\. Under **Proxyserver** markerar du **Använd en proxyserver för nätverket**. 5\. Ange adressen till proxyservern. 6\. Ange serverporten. 7\. Markera **Använd inte någon proxyserver för lokala adresser**. **Obs!** Om du redan har följt stegen i [Konfigurera proxyer för Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/proxy.htm) och OAuth-förfrågningar via din proxy inte fungerar, prova med alternativ 2. #### Windows-konfigurationsalternativ 1: Använd systemets miljövariabler Du kan redigera de systemövergripande miljövariablerna och ställa in `http_proxy` och `https_proxy` till din proxy för att aktivera OAuth-autentisering. 1\. I Windows-datorns sökruta anger du **Avancerade systeminställningar.** 2\. Tryck på **Retur** för att öppna rutan **Systemegenskaper**. 3\. Välj **Miljövariabler** på fliken **Avancerat**. 4\. Bläddra igenom fältet **Systemvariabler**. - Om fältet har `http_proxy` eller `https_proxy` kontrollerar du att värdena inte står i konflikt med den proxyserveradress du konfigurerade i det tidigare steget. - Om de inte har angetts anger du värden för dem som motsvarar den proxyserveradress du konfigurerade i det tidigare steget. 5\. Starta om Tableau Desktop. 6\. Prova att ansluta till en OAuth-koppling och kontrollera att det fungerar som det ska. **Obs!** Om du ser att en OAuth-klient inte kan vara tom eller **SSLHandshake-undantag** eller **anslutning nekas**, fortsätt till alternativ 2. #### Windows-konfigurationsalternativ 2: Konfigurera proxyinställningar för Java net.properties 1\. Leta upp den version av Java som du använder för att köra Tableau Desktop. `C:/Program Files/Tableau/Tableau /bin/jre` 2\. I katalogen med Java-platser väljer du mappen `conf`. Om den här mappen inte finns skapar du den. 3\. I mappen `conf` letar du upp filen `net.properties` och öppnar den i ett redigeringsprogram. Om den här filen inte finns skapar du den. **Obs!** Om du inte har skrivbehörighet för den här filen använder du systemets filinställningar för att få det. 4\. Ändra eller skapa följande värden: - `http.proxyPort=` - `http.proxyHost=` - `https.proxyPort=` - `https.proxyHost=` > [!WARNING] > > **Varning:** Försäkra dig om att du bara inkluderar värden. Om proxyadressen är http://myproxy:8888 anger du http.proxyHost=myproxy 5\. Starta om Tableau Desktop och prova att ansluta via OAuth. ### Använd Mac för att ansluta till Tableau Desktop via en framåtproxy För att använda Mac för att ansluta Tableau Desktop via en framåtproxy måste du konfigurera proxyinställningarna för Java net.properties. 1\. Leta upp den version av Java som du använder för att köra Tableau Desktop. `/Applications/Tableau /Plugins/jre` 2\. I katalogen med Java-platser väljer du mappen `conf`. Om den här mappen inte finns skapar du den. 3\. I mappen `conf` letar du upp filen `net.properties` och öppnar den i ett redigeringsprogram. Om den här filen inte finns skapar du den. **Obs!** Om du inte har skrivbehörighet för den här filen använder du systemets filinställningar för att få det. 4\. Ändra eller skapa följande värden: - `http.proxyPort=` - `http.proxyHost=` - `https.proxyPort=` - `https.proxyHost=` > [!WARNING] > > **Varning:** Försäkra dig om att du bara inkluderar värden. Om proxyadressen är http://myproxy:8888 anger du http.proxyHost=myproxy 5\. Starta om Tableau Desktop och prova att ansluta via OAuth. ### Använd Windows för att ansluta via en proxy som kräver OAuth-auktorisering Om din proxy kräver att du loggar in med ett användarnamn och lösenord utför du följande steg så att OAuth-förfrågningar fungerar via proxy. 1\. Leta upp den version av Java som du använder för att köra Tableau Desktop. `C:/Program Files/Tableau/Tableau /bin/jre` 2\. I katalogen med Java-platser väljer du mappen `conf`. Om den här mappen inte finns skapar du den. 3\. I mappen `conf` letar du upp filen `net.properties` och öppnar den i ett redigeringsprogram. Om den här filen inte finns skapar du den. **Obs!** Om du inte har skrivbehörighet för den här filen använder du systemets filinställningar för att få det. 4\. Ändra eller skapa följande värden: - `http.proxyUser=` - `http.proxyPassword=` 5\. Starta om Tableau Desktop och prova att ansluta via OAuth. ### Använd Mac för att ansluta via en proxy som kräver OAuth-auktorisering Om din proxy kräver att du loggar in med ett användarnamn och lösenord utför du följande steg så att OAuth-förfrågningar fungerar via proxy. 1\. Leta upp den version av Java som du använder för att köra Tableau Desktop. `/Applications/Tableau /Plugins/jre` 2\. I katalogen med Java-platser väljer du mappen `conf`. Om den här mappen inte finns skapar du den. 3\. I mappen `conf` letar du upp filen `net.properties` och öppnar den i ett redigeringsprogram. Om den här filen inte finns skapar du den. **Obs!** Om du inte har skrivbehörighet för den här filen använder du systemets filinställningar för att få det. 4\. Ändra eller skapa följande värden: - `http.proxyUser=` - `http.proxyPassword=` 5\. Starta om Tableau Desktop och prova att ansluta via OAuth. ### Använd Windows för att ansluta till Tableau Server via en framåtproxy Du kan starta Tableau Server bakom en framåtproxy för att tillåta internetåtkomst. Du kan konfigurera proxyservern i Windows LAN-inställningar för att ansluta till Tableau Server via en framåtproxy. #### Konfigurera proxyn Slutför följande steg för att konfigurera proxyservern. 1\. Öppna dialogrutan **Inställningar för lokalt nätverk (LAN)**. > [!TIP] > > **Tips:** Ett snabbt sätt att öppna den här dialogrutan är att söka efter Internetalternativ på Start-menyn i Windows. 2\. Öppna dialogrutan **Internetegenskaper** och välj fliken **Anslutningar**. 3\. Välj **LAN-inställningar.** 4\. Under **Proxyserver** markerar du **Använd en proxyserver för nätverket**. 5\. Ange adressen till proxyservern. 6\. Ange port till proxyservern. 7\. Markera **Använd inte någon proxyserver för lokala adresser**. #### Lägg till undantag Du kan lägga till undantag för att garantera att all kommunikation inom ett lokalt Tableau Server-kluster inte dirigeras till proxyservern. Slutför följande steg för att lägga till undantag. 1\. Välj **Avancerat** i dialogrutan **LAN-inställningar**. **Obs!** Den här knappen finns endast tillgänglig om du har valt alternativet att använda en proxyserver för ditt LAN. 2\. I fältet **Undantag** i dialogrutan **Proxyinställningar**, anger du följande värden. - localhost - Värdnamn för server - IP-adresser för andra Tableau Server-datorer i samma kluster. **Obs!** Använd semikolon för att separera objekt. 3\. Stäng dialogrutan **Proxyinställningar**. 4\. Stäng dialogrutan **Inställningar för lokalt nätverk (LAN)**. 5\. I dialogrutan **Internetegenskaper** väljer du **OK** för att tillämpa inställningarna. **Obs!** Om du har fullföljt stegen i [Konfigurera proxyservrar för Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/proxy.htm) och OAuth-förfrågningar via din proxy inte fungerar, prova med alternativ 2. #### Windows-konfigurationsalternativ 1: Använd systemets miljövariabler Du kan redigera systemomfattande miljövariabler och ställa in http\_proxy och https\_proxy på din proxy. 1\. I Windows-datorns sökruta skriver du `Advanced system settings` 2\. Tryck på **Retur** för att öppna rutan **Systemegenskaper**. 3\. Välj **Miljövariabler** på fliken **Avancerat**. 4\. Bläddra igenom fältet **System****variabler**. - Om fältet har `http_proxy` eller `https_proxy` kontrollerar du att värdena inte står i konflikt med den proxyserveradress du konfigurerade i det tidigare steget. - Om de inte har angetts anger du värden för dem som motsvarar den proxyserveradress du konfigurerade i det tidigare steget. 5\. Starta om Tableau Server. 6\. Prova att ansluta till en OAuth-koppling och kontrollera att det fungerar som det ska. **Obs!** Om du ser att en **OAuth-klient inte kan vara tom**,**SSLHandshake** eller **anslutning nekas**, fortsätt till alternativ 2. #### Windows-konfigurationsalternativ 2: Konfigurera proxyinställningar för Java net.properties 1\. Leta upp den version av Java som du använder för att köra Tableau Server. `C:\Program Files\Tableau\Tableau Server\packages\repository*\jre` 2\. I katalogen med Java-platser väljer du mappen `conf`. Om den här mappen inte finns skapar du den. 3\. I mappen `conf` letar du upp filen `net.properties` och öppnar den i ett redigeringsprogram. Om den här filen inte finns skapar du den. **Obs!** Om du inte har skrivbehörighet för den här filen använder du systemets filinställningar för att få det. 4\. Ändra eller skapa följande värden: - `http.proxyPort=` - `http.proxyHost=` - `https.proxyPort=` - `https.proxyHost=` > [!WARNING] > > **Varning:** Försäkra dig om att du bara inkluderar värden. Om proxyadressen är http://myproxy:8888 anger du http.proxyHost=myproxy 5\. Proxyvärdens standardvärde är `http.nonProxyHosts =localhost|127.*|[::1]`. Om standardvärdet matchar listan över undantag, kringgå proxyservern och fortsätt sedan till steg 6. Om de inte matchar, se till att den har följande värden. - localhost - Servervärdnamn och IP-adresser för andra Tableau Server-datorer i samma kluster. - Varje objekt separeras med ”|” 6\. Starta om Tableau Server och prova att ansluta via OAuth. ### Använd Linux för att ansluta till Tableau Server via en framåtproxy Du kan konfigurera proxyinställningarna för Java net.properties för att använda Linux för att ansluta till Tableau Server via en framåtproxy. 1\. Leta upp den version av Java som du använder för att köra Tableau Server. `opt/tableau/tableau_server/packages/repository*/jre` 2\. I katalogen med Java-platser väljer du mappen `conf`. Om den här mappen inte finns skapar du den. 3\. I mappen `conf` letar du upp filen `net.properties` och öppnar den i ett redigeringsprogram. Om den här filen inte finns skapar du den. **Obs!** Om du inte har skrivbehörighet för den här filen använder du systemets filinställningar för att få det. 4\. Ändra eller skapa följande värden: - `http.proxyPort=` - `http.proxyHost=` - `https.proxyPort=` - `https.proxyHost=` > [!WARNING] > > **Varning:** Försäkra dig om att du bara inkluderar värden. Om proxyadressen är http://myproxy:8888 anger du http.proxyHost=myproxy 5\. Proxyvärdens standardvärde är `http.nonProxyHosts =localhost|127.*|[::1]`. Om standardvärdet matchar listan över undantag, kringgå proxyservern och fortsätt sedan till steg 6. Om de inte matchar, se till att den har följande värden. - localhost - Servervärdnamn och IP-adresser för andra Tableau Server-datorer i samma kluster. - Varje objekt separeras med ”|” 6\. Starta om Tableau Server och prova att ansluta via OAuth. ### Använd Windows för att ansluta till Tableau Server via en proxy som kräver OAuth-auktorisering Om din proxy kräver att du loggar in med ett användarnamn och lösenord utför du följande steg så att OAuth-förfrågningar ansluter via proxy. 1\. Leta upp den version av Java som du använder för att köra Tableau Server. `C:\Program Files\Tableau\Tableau Server\packages\repository*\jre` 2\. I katalogen med Java-platser väljer du mappen `conf`. Om den här mappen inte finns skapar du den. 3\. I mappen `conf` letar du upp filen `net.properties` och öppnar den i ett redigeringsprogram. Om den här filen inte finns skapar du den. **Obs!** Om du inte har skrivbehörighet för den här filen använder du systemets filinställningar för att få det. 4\. Ändra eller skapa följande värden: - `http.proxyUser=` - `http.proxyPassword=` 5\. Starta om Tableau Server och prova att ansluta via OAuth. ### Använd Linux för att ansluta till Tableau Server via en proxy som kräver OAuth-auktorisering Om din proxy kräver att du loggar in med ett användarnamn och lösenord utför du följande steg så att OAuth-förfrågningar ansluter via proxy. 1\. Leta upp den version av Java som du använder för att köra Tableau Server. `opt/tableau/tableau_server/packages/repository*/jre` 2\. I katalogen med Java-platser väljer du mappen `conf`. Om den här mappen inte finns skapar du den. 3\. I mappen `conf` letar du upp filen `net.properties` och öppnar den i ett redigeringsprogram. Om den här filen inte finns skapar du den. **Obs!** Om du inte har skrivbehörighet för den här filen använder du systemets filinställningar för att få det. 4\. Ändra eller skapa följande värden: - `http.proxyUser=` - `http.proxyPassword=` 5\. Starta om Tableau Server och prova att ansluta via OAuth. ## SSL-handskakningsfel Om du stöter på fel ska du kontrollera att du har lagt ditt SSL-certifikat i rätt nyckelarkiv. I Windows finns nyckelarkivet under systemet Trusted Certs-arkivet. Om nyckelarkivet är korrekt och du fortfarande får felmeddelanden, importera då ditt certifikat direkt till Java-nyckelarkivet. Slutför följande steg för att importera ditt certifikat till Java-nyckelarkivet. Exportera SSL-certifikatet för din proxy till en fil. > [!TIP] > > Tips: Du kan hitta ditt certifikat under Program, Verktyg, Åtkomst till nyckelring, System, Kategori, Certifikat. 1\. Leta upp den version av Java som du använder för att köra Tableau. 2\. Öppna kommandotolken i Terminal. 3\. Kör följande kommando från katalogen som innehåller den version av Java som du använder för att köra Tableau. `Keytool –import –trustcacerts –file /Users/tableau_user/Desktop/SSL.cer -keystore Tableau /Plugins/jre/lib/security/cacerts -storepass changeit` 4\. Starta om Tableau Server eller Tableau Desktop. **Obs!** Om du får ett **FileNotFoundException** (Åtkomst nekad) när du kör nyckelverktygskommandot, försök att köra kommandot med förhöjda behörigheter. `sudo keytool –import –trustcacerts –file /Users/tableau_user/Desktop/SSL.cer -keystore Tableau 2021.3.1/Plugins/jre/lib/security/cacerts -storepass changeit` [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Konfigurera inställningar för en Tableau-databerättelse **Viktiga ändringar för Tableau Databerättelser** Tableau Databerättelser fasades ut i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server i januari 2025 (2025.1). Tack vare framsteg inom tekniken för naturligt språk kan vi utveckla ett förbättrat gränssnitt, där det är enklare att ställa frågor om data och hålla koll på förändringar. Mer information finns i blogginlägget [How Tableau Pulse powered by Tableau AI is Reimagining the Data Experience](https://www.tableau.com/sv-se/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai) (på engelska). När du har [Lägg till en Tableau-databerättelse till en instrumentpanel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_create.htm) kan du konfigurera och redigera Tableau-databerättelsen så att den är skräddarsydd efter dina behov – använd språk som är specifikt för dina data, ange vilka analyser som skrivs om och anpassa hur din Tableau-databerättelse visas. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Konfigurera inställningar för Tableau-databerättelse: Berättelse **Viktiga ändringar för Tableau Databerättelser** Tableau Databerättelser fasades ut i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server i januari 2025 (2025.1). Tack vare framsteg inom tekniken för naturligt språk kan vi utveckla ett förbättrat gränssnitt, där det är enklare att ställa frågor om data och hålla koll på förändringar. Mer information finns i blogginlägget [How Tableau Pulse powered by Tableau AI is Reimagining the Data Experience](https://www.tableau.com/sv-se/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai) (på engelska). Du kan anpassa berättelseinställningarna för din Tableau-databerättelse. Möjligheten finns exempelvis att fastställa ordantalet och nivån av analytiska detaljer i din berättelse, och du kan lägga till termer som är unika för din data. Dessa inställningar hjälper dig att skriva en berättelse som använder rätt språk och uttrycker rätt detaljnivå för din instrumentpanel. ## Ställa in ordantal Ordantalet fastställer längden och den nivå av analytiska detaljer som uttrycks av din berättelse. Om du väljer högt får din berättelse längre insikter med mer ingående analytisk analys. Om du väljer lågt blir din berättelse mer kortfattad med färre detaljer. Om du ger tittare tillåtelse att ändra ordantalet, kan de ändra ordantalet för databerättelseobjekt på publicerade instrumentpaneler. Det är användbart när din instrumentpanel används av en bredare publik med tittare som vill ha olika detaljnivåer på din berättelse. ## Ställa in informationssystem Ett informationssystem innehåller två dimensioner och beskriver de figurer som är associerade med varje dimension på din instrumentpanel. Låt oss säga att du har en instrumentpanel med månatlig försäljning per produktkategori. Din berättelse är konfigurerad att skriva om båda dimensionerna, **Tid** och **Kategori**. I det här fallet innehåller den här berättelsen en insikt för varje kategori som beskriver dess prestanda i och över dimensionen **Tid**. Genom att ställa in det högsta antalet informationssystem kan du styra hur många insikter som ingår i din berättelse. Informationssysteminsikter rangordnas också baserat på innebörden som tilldelas mätvärdets egenskaper. När antalet informationssystem minskar, elimineras de sämst presterande mätvärdena (de mätvärden som tilldelats en dålig innebörd). ## Lägga till dimensionstermer Genom att lägga till termer kan du definiera hur var och en av dina mätvärden och dimensioner etiketteras och hänvisas till i din berättelse. 1. [Lägg till en Tableau-databerättelse till en instrumentpanel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_create.htm). 2. Från instrumentpanelen klickar du på ikonen Inställningar i det övre vänstra hörnet av Databerättelse-objektet. 3. Klicka på fliken Berättelse i dialogrutan Databerättelse. 4. Utöka dimensionen för att se hur det kommer att skrivas om i både singular- och pluralform. 5. Klicka på Lägg till term för att lägga till ytterligare en variant som din berättelse kan använda för att beskriva din dimension. 6. Klicka på Spara. Din berättelse använder (slumpmässigt) de termer du har lagt till när den ska skriva om en dimension. ## Hantera etiketter för mätvärden På samma sätt som dimensioner kan du hantera de etiketter som används för mätvärden i din berättelse. 1. Expandera mätvärdet på fliken Berättelse för att se dess etikett. 2. Ange den nya etiketten som du vill använda för ditt mätvärde. 3. Klicka på Spara. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Konfigurera inställningar för Tableau-databerättelse: Egenskaper **Viktiga ändringar för Tableau Databerättelser** Tableau Databerättelser fasades ut i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server i januari 2025 (2025.1). Tack vare framsteg inom tekniken för naturligt språk kan vi utveckla ett förbättrat gränssnitt, där det är enklare att ställa frågor om data och hålla koll på förändringar. Mer information finns i blogginlägget [How Tableau Pulse powered by Tableau AI is Reimagining the Data Experience](https://www.tableau.com/sv-se/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai) (på engelska). I Tableau-databerättelsen kan du konfigurera egenskaperna för att ge sammanhang åt data, så att du får mer insiktsfulla berättelser. Till exempel kan du i din berättelse specificera att i samband med försäljning är ett högre nummer bra. Men i samband med kundklagomål är ett högre nummer dåligt. ## Använd dimensions- och mätvärdesegenskaper Berättelsen och nummerformatet justeras baserat på vad mätvärdet är. Som standard mäter alla berättelseskrivare värden som siffror, och berättelsen kommer inte att utföra några ytterligare beräkningar eller tillämpa några speciella återgivningsregler. 1. [Lägg till en Tableau-databerättelse till en instrumentpanel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_create.htm). 2. Från instrumentpanelen klickar du på ikonen Inställningar i det övre vänstra hörnet av Databerättelse-objektet. 3. Klicka på fliken Egenskaper i dialogrutan Databerättelse. 4. Konfigurera formatet, som nummertyp, decimaler och negativa värden. 5. Klicka på Spara. ## Läs mer om mätvärdesegenskaper ### Formatering Om värden är formaterade som procent så skriver berättelsen om skillnader i procentenheter, snarare än procentuella förändringar som en berättelse skulle göra för siffervärden. När du formaterar ett nummer som en procentandel på fliken Egenskaper multiplicerar Databerättelse värdet på numret med 100 för att skapa procentandelen som visas i berättelsen. Om värden är formaterade som Valuta kan du ange önskad valuta. Du kan också ange vilket format du vill att stora värden (tal större än en miljon) ska ha, till exempel 1,3 miljoner USD istället för 1 300 000,00 USD. För både Nummer och Valuta kan du ange hur du vill att det ska skrivas om stora värden och negativa värden. Om du väljer att det ska skrivas om negativa värden inom parentes, kan du se kapslade parenteser i berättelsen när det skrivs om det negativa värdet inom parentes. När du väljer Nummer\-format kan du också ange om du vill att siffror mindre än eller lika med tio ska skrivas med bokstäver (istället för siffror) i berättelsen. För decimaler är Dynamiskt standardalternativet. Det betyder att berättelsen avrundas till olika decimaler beroende på hur stort eller litet talet är. Om procentvärdet är mindre än tio har talet två decimaler. Om procentvärdet är större än tio avrundas talet till närmaste heltal. Du kan också ange hur många decimaler du vill använda, vilket används konsekvent genom hela berättelsen. ### Innehåll Du kan tilldela betydelse till större värden. Till exempel är större värden för försäljning bra, men större värden för förluster är dåliga. Dessutom kan du välja hur du ska aggregera värden efter summa eller genomsnitt. Det är bästa praxis att välja samma aggregeringsmetod som du använder i visualiseringen. För kvotmätvärden väljer du Genomsnitt och definierar sedan kvoten genom att välja komponentmätvärden för det kvotmätvärdet. Mätvärden som är komponenter i en kvot måste kunna summeras. ![Menyn Inställningar öppnas till fliken Egenskaper med aggregatet inställt på genomsnitt, kvot aktiverad och en kvot skapad för vinst och försäljning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_ratio.png) För kumulativa mätvärden (endast tillgängligt för kontinuerliga berättelser) väljer du **Summa** och anger sedan att mätvärdet redan är kumulativt. Kontinuerliga berättelser skriver om summan av mätvärdet över hela serien. ### Sortering För att sortera dimensionsvärden klickar du på ikonen med pil upp/ned för att sortera baserat på de äldsta eller senaste tidsvärdena i dimensionen. **Obs!** Sortering efter dimensionsvärden är endast tillgänglig för kontinuerliga berättelser. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Konfigurera inställningar för Tableau-databerättelse: Pådrivare **Viktiga ändringar för Tableau Databerättelser** Tableau Databerättelser fasades ut i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server i januari 2025 (2025.1). Tack vare framsteg inom tekniken för naturligt språk kan vi utveckla ett förbättrat gränssnitt, där det är enklare att ställa frågor om data och hålla koll på förändringar. Mer information finns i blogginlägget [How Tableau Pulse powered by Tableau AI is Reimagining the Data Experience](https://www.tableau.com/sv-se/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai) (på engelska). Låt oss hypotetiskt säga att din försäljning ökade avsevärt från en månad till en annan. Vad drev upp försäljningsökningen? Och vad kan ha negativt påverkat (reducerat) den ökade försäljningen? Genom att ställa in pådrivare för din databerättelse kan du få svar på dessa frågor. I Databerättelser tillför pådrivarna till ett totalvärde. Förminskarna reducerar ett totalvärde. Du hittar insikter om pådrivare och förminskare i diskreta och kontinuerliga berättelser. Med dessa insikter blir det enklare att förstå exakt vad som händer i datan och varför. ## Ställa in dimensionspådrivare 1. [Lägg till en Tableau-databerättelse till en instrumentpanel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_create.htm). 2. Från instrumentpanelen klickar du på ikonen Inställningar i det övre vänstra hörnet av Databerättelse-objektet. 3. Klicka på fliken Pådrivare i dialogrutan Databerättelse. 4. I avsnittet Dimensionspådrivare väljer du den typ av pådrivare som har störst inverkan på din analys: För Antal anger du det högsta antalet bidragsfaktorer och förminskare. För Enskild % anger du tröskelvärden för att skriva om enskilda bidragsfaktorer och förminskare. För Kumulativ % ställer du in tröskelvärden för att skriva om bidragsfaktorer och förminskare baserat på deras samlade värde. 5. Klicka på Spara. ## Förstå olika typer av dimensionspådrivare - Antal anger antalet entiteter (bidragsfaktorer och förminskare) som tillämpas på din berättelse. Använd till exempel Antal för att se de tre främsta bidragsfaktorerna och förminskarna i din data. - Enskild % sätter ett tröskelvärde, och värden högre än det tröskelvärdet inkluderas i din berättelse. Använd till exempel Enskild % för att ange att du bara vill skriva om entiteter som representerar mer än 5 % av det totala värdet. - Kumulativ % anger ett procentuellt tröskelvärde för det totala värdet som inkluderade entiteter tillsammans står för. Använd till exempel Kumulativ % för att ange att du vill skriva om de entiteter som bidrog till minst 90 % av det totala värdet. I det här exemplet skrivs det om entiteter i storleksordning tills att det kumulativa värdet av dessa entiteter står för 90 % av det totala värdet. ## Använda sekundära bidragsfaktorer För att använda sekundära bidragsfaktorer måste du ha en andra dimension som inte är tid. När du använder sekundära bidragsfaktorer har varje pådrivare som det skrivs om också detaljer om och pådrivare för sin sekundära bidragsfaktor. Om du till exempel analyserar butiksförsäljning, skulle en sekundär bidragsfaktor vara en viss klass inom en avdelning. Sekundära bidragsfaktorer möjliggör en mer djupgående analys. Men sekundära bidragsfaktorer kan också innehålla för mycket information för att passa in i en enda mening i din berättelse. ## Ställa in pådrivare för mätvärden För mått som är sammansatta av andra underkategorimått kan analys av pådrivarna förklara vilken inverkan varje mått hade på toppvärdet. Till exempel bidrar materialkostnader och driftkostnader till totalkostnaden. För att använda pådrivare för mätvärden måste du ha flera mått för metrisk analys. Därefter kan du ange relationerna mellan vart och ett av mätvärdena. 1. [Lägg till en Tableau-databerättelse till en instrumentpanel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_create.htm). 2. Från instrumentpanelen klickar du på ikonen Inställningar i det övre vänstra hörnet av Databerättelse-objektet. 3. Klicka på fliken Pådrivare i dialogrutan Databerättelse. 4. I avsnittet Pådrivare för mätvärden väljer du först det mätvärde som är en underkategori till ett annat mätvärde. 5. Välj sedan det mätvärde som är den primära kategorin. 6. Klicka på Spara. > [!TIP] > > **Tips:** Inställningen för detaljerad information gäller även för pådrivare. Genom att ändra inställningen för berättelsens ordantal kan du justera hur insikter skrivs. Om du använder ett högt ordantal kommer du att se mer information inom parenteser. Om du använder ett lägre ordantal får du en mer kortfattad insikt om dina pådrivare. Mer information finns i [Konfigurera inställningar för Tableau-databerättelse: Berättelse](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_narrative.htm). ![Animering som visar hur någon klickar på ikonen Inställningar i ett databerättelseobjekt, ställer in dimensionspådrivare, ställer in pådrivare för mätvärden och sparar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_drivers.gif) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Konfigurera inställningar för Tableau-databerättelse: Relationer **Viktiga ändringar för Tableau Databerättelser** Tableau Databerättelser fasades ut i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server i januari 2025 (2025.1). Tack vare framsteg inom tekniken för naturligt språk kan vi utveckla ett förbättrat gränssnitt, där det är enklare att ställa frågor om data och hålla koll på förändringar. Mer information finns i blogginlägget [How Tableau Pulse powered by Tableau AI is Reimagining the Data Experience](https://www.tableau.com/sv-se/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai) (på engelska). Inställningen Relationer låter dig tilldela relationer mellan mätvärden i en Tableau-databerättelse som har flera mätvärden. För att konfigurera relationer måste din berättelse ha en dimension och flera mätvärden. Mer information finns i [Skapa anpassade måttrelationer i din Tableau-databerättelse](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_relationship_story.htm). Det finns två typer av relationer: - faktisk kontra riktmärke - aktuell/senaste kontra föregående period. Använd Faktisk kontra riktmärke när du vill veta om du presterar över eller under dina prestandariktmärken, till exempel vid kvotrapportering. Den här typen av relation är också användbar för att identifiera datapunkter som kräver ytterligare analys, som de som ligger betydligt över eller under ditt riktmärke. För att använda Faktisk kontra riktmärke måste mätvärdena du jämför ha samma värdetyp. Använd Aktuell/senaste kontra föregående period när du vill se om dina nyckeltal (KPI:er) ökar, minskar eller förblir konsekventa över tid. För att använda Aktuell/senaste kontra föregående period måste du använda en diskret berättelse-typ. Mer information finns i [Välja rätt berättelsetyp för en databerättelse i Tableau Desktop](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_story_types.htm). Dessutom kan du använda relationerna Faktisk kontra riktmärke och Aktuell/senaste kontra föregående period samtidigt. Mätvärden i din visualisering som inte ingår i de konfigurerade relationerna skrivs om i separata stycken. ## Skapa relationen Faktisk kontra riktmärke för kontinuerliga eller diskreta berättelser Använd relationen Faktisk kontra riktmärke när ett visst mätvärde är ett riktmärke för andra mätvärden. Du kan till exempel jämföra den faktiska försäljningen med ett försäljningsmål, så att berättelsen skriver insikter om huruvida du överträffade ditt mål eller underpresterade. När du använder den här typen av relation tar berättelsen bort onödigt innehåll och fokuserar på det som är viktigast – att jämföra ett mätvärde med motsvarande riktmärke. 1. [Lägg till en Tableau-databerättelse till en instrumentpanel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_create.htm). 2. Från instrumentpanelen klickar du på ikonen Inställningar i det övre vänstra hörnet av Databerättelse-objektet. 3. Klicka på fliken Relationer i dialogrutan Databerättelse. 4. Markera rutan för Faktisk kontra riktmärke. 5. Välj först mätvärdet som är riktmärket. 6. Välj sedan mätvärdet som du vill jämföra med riktmärket. 7. Klicka på Spara. ## Skapa relationen Aktuell/senaste kontra föregående period Använd relationen Aktuell/senaste kontra föregående period för att jämföra resultatet för två mätvärden under en period. Du kan till exempel jämföra två produkter för att se vilken produkt som genererade mest intäkter under det senaste året. 1. [Lägg till en Tableau-databerättelse till en instrumentpanel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_create.htm). 2. Från instrumentpanelen klickar du på ikonen Inställningar i det övre vänstra hörnet av Databerättelse-objektet. 3. Klicka på fliken Relationer i dialogrutan Databerättelse. 4. Markera rutan för Aktuell/senaste kontra föregående period. 5. Välj först mätvärdet för föregående period. 6. Välj sedan mätvärdet för den aktuella perioden. 7. Ange etiketten för perioden som du mäter, till exempel år. 8. Välj antalet perioder som ska inräknas. 9. Klicka på Spara. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Konfigurera inställningar för Tableau-databerättelse: Visning **Viktiga ändringar för Tableau Databerättelser** Tableau Databerättelser fasades ut i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server i januari 2025 (2025.1). Tack vare framsteg inom tekniken för naturligt språk kan vi utveckla ett förbättrat gränssnitt, där det är enklare att ställa frågor om data och hålla koll på förändringar. Mer information finns i blogginlägget [How Tableau Pulse powered by Tableau AI is Reimagining the Data Experience](https://www.tableau.com/sv-se/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai) (på engelska). Du kan konfigurera hur texten i din Tableau-databerättelse visas, såsom teckensnittsfärg och teckenstorlek. Du kan också välja huruvida din berättelse använder punktlistor eller stycken. ## Konfigurera hur din berättelse visas 1. [Lägg till en Tableau-databerättelse till en instrumentpanel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_create.htm). 2. Från instrumentpanelen klickar du på ikonen Inställningar i det övre vänstra hörnet av Databerättelse-objektet. 3. Klicka på fliken Visning i dialogrutan Databerättelse. 4. Välj huruvida du vill att din berättelsestruktur ska vara Punktlistor eller Stycken. 5. Välj din Teckenstorlek. 6. Välj färger för att representera bra och dåliga förändringar (tillgängligt för kontinuerliga berättelser). 7. Välj huruvida du vill använda Dynamisk ordning. 8. Välj huruvida du vill använda en Komprimerad vy. 9. Klicka på Spara. ## Förstå när du ska använda visningsinställningar för din berättelse För att använda färg måste din berättelse vara kontinuerlig. När du använder färg kan du välja färger från paletten för att representera bra förändringar och dåliga förändringar. För att din berättelse ska förstå huruvida en förändring är bra eller dålig måste du tilldela innebörd till större värden på fliken Egenskaper. Mer information finns i [Konfigurera inställningar för Tableau-databerättelse: Egenskaper](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_characteristics.htm). När du har konfigurerat hur din skärm ska visas tillämpas stilarna och färgerna i din berättelse baserat på tröskelvärdena för trendlinje- eller segmentanalys. Om du aktiverar Dynamisk ordning, så ordnas insikterna för mått i en berättelse på ett dynamiskt sätt, från bästa till sämsta medelvärde. Om du redan har en ordning som du vill bibehålla stänger du bara av Dynamisk ordning. Om du aktiverar Komprimerad vy tas ytterligare utrymme bort från din berättelse. Det är användbart om du inte har så mycket extra utrymme på din instrumentpanel eller när du har flera databerättelseobjekt på en instrumentpanel. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Konfigurera inställningar för Tableau-databerättelser: Analys **Viktiga ändringar för Tableau Databerättelser** Tableau Databerättelser fasades ut i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server i januari 2025 (2025.1). Tack vare framsteg inom tekniken för naturligt språk kan vi utveckla ett förbättrat gränssnitt, där det är enklare att ställa frågor om data och hålla koll på förändringar. Mer information finns i blogginlägget [How Tableau Pulse powered by Tableau AI is Reimagining the Data Experience](https://www.tableau.com/sv-se/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai) (på engelska). I Tableau-databerättelsen kan du välja vilken analys du vill skriva om och när dessa analyser skrivs om. Olika typer av analyser är tillgängliga beroende på berättelsetypen och på hur många dimensioner och mätvärden berättelsen har. Analyser för berättelser av punktdiagramstyp stöds dock inte för tillfället. Mer information finns i [Välja rätt berättelsetyp för en databerättelse i Tableau Desktop](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_story_types.htm). ## Konfigurera analyser för din berättelse 1. [Lägg till en Tableau-databerättelse till en instrumentpanel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_create.htm). 2. Från instrumentpanelen klickar du på ikonen Inställningar i det övre vänstra hörnet av Databerättelse\-objektet. 3. Klicka på fliken Analys i dialogrutan Databerättelse. 4. Klicka på reglagen för att aktivera olika typer av analyser. 5. För Segment och Trendlinje expanderar du Inställningar för att ange tröskelvärden för att utföra dessa analyser. 6. Klicka på Spara. ## Förstå olika typer av analyser ### Korrelation Använd Korrelation för att identifiera sanna statistiska korrelationer mellan två serier. Om du har fler än två serier analyseras alla kombinationer för korrelationer. Du kan till exempel aktivera Korrelation för att identifiera när två produkter ofta köps tillsammans. ### Klustring Använd Klustring för att identifiera distinkta grupper av datapunkter (kluster) med en enda statistisk analys. Du kan till exempel aktivera Klustring för att identifiera när en produkt är mycket populär i en specifik geografisk region. ### Fördelning Använd Distribution för att rangordna datapunkter i förhållande till varandra med hjälp av icke-statistiska observationer, som medelvärde, median, skevhet osv. Du kan till exempel aktivera Distribution för att identifiera vilken produkt som har högst vinstkvot. ### Segment Använd Segment för att framhäva anmärkningsvärda ändringar av datapunkter inom en serie. Ställ först in den minsta procentuella förändringen som du vill att det ska skrivas om i ett segment. Det skrivs inte om ändringar som faller under det angivna tröskelvärdet. Om du till exempel ställer in segmentströskeln för ändringar som är större än 60 %, så skriver inte berättelsen om dalar i en tidsserie som har en minskning med 30 %. När du har ställt in tröskelvärdet väljer du om du vill Tillämpa formatering och ställer in den minsta procentandelen av ändringar som du vill formatera. ### Trendlinje Använd Trendlinje för att beräkna en linjär linje som passar och identifiera data som faller inom en definierad procentandel av konfidens. Data som har hög variabilitet har en lägre konfidensnivå än data som är mer konsekvent, och den konfidensnivån påverkar om det skrivs om trendlinjer. Du kan använda trendlinjer för berättelser som har en dimension och ett mätvärde, eller så kan du använda trendlinjer när du går nedåt i detaljnivån. Mer information om hur du går nedåt i detaljnivån finns i [Konfigurera inställningar för Tableau-databerättelse: Berättelse](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_narrative.htm). Ange minsta procentandel av konfidens för din trendlinje. Om du ställer in tröskelvärdet på 95 %, men en trendlinje kan dras med 90 % konfidens, så skriver berättelsen inte om trendlinjer. När du har ställt in tröskelvärdet väljer du om du vill tillämpa formatering. Ställ sedan in den minsta procentandel av förändringar som du vill ska formateras. Tableau-databerättelser om trendlinjer kommunicerar den absoluta förändringen under en period. Berättelsen som skrivs om trendlinjen varierar beroende på nivån av utförlighet du anger för berättelsen. Om berättelsen använder hög utförlighet, så skriver berättelsen om R-kvadratvärdet, vilket är ett statistiskt koncept som kvantifierar hur väl data passar trendlinjen. Mer information om utförlighetsinställningar finns i [Konfigurera inställningar för Tableau-databerättelse: Berättelse](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_narrative.htm). I inställningarna för trendlinje kan du också välja hur många perioder in i framtiden som du vill att berättelsen ska skriva förutsägelser för. När du använder förutsägelser använder berättelsen lutningen och skärningen av trendlinjen för att beräkna förutsedda värden för framtida perioder. Förutsägelsens konfidens lägger till övre och nedre gränser för konfidensintervallet du anger för trendlinjer. Du kan använda förutsägelser när berättelsen har minst 30 datapunkter som är linjära. ### Volatilitet Använd Volatilitet för att analysera standardavvikelser över tid. Använd till exempel Volatilitet när du vill att berättelsen ska skriva om värden som faller utanför det genomsnittliga dataintervallet. ## Visa hur analyser används för att generera berättelser Vid det här laget kanske du undrar hur analysen för olika berättelsetyper fungerar. Låt oss ta en titt på ett exempel för varje berättelsetyp och analysera varje mening i berättelsen. ### Förstå analyser för diskreta berättelser Eftersom kontinuerliga berättelser mäter trender över tid skriver Databerättelser om prestanda, framsteg, medelvärden, totaler, sviter, volatilitet, segment och förutsägelser. Följande exempel på en kontinuerlig berättelse handlar om försäljning per månad: ![En exempelberättelse med textinsikter om försäljning per månad. Texten i den här bilden är transkriberad i följande tabell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_continuous_analytics.png)
ExempelberättelseBerättelseuppdelning
  • Den genomsnittliga försäljningen var 47 858 USD under alla 48 månader.
  • Det lägsta värdet var 4 520 USD (februari 2014) och det högsta värdet var 118 448 USD (november 2017).
De två första meningarna använder medelvärdes- och intervallfunktioner för att skriva om medel-, max- och minimivärden under perioden du analyserar.
  • Försäljningen ökade med 489 % under loppet av serien, men slutade med en nedåtgående trend som minskade under den sista månaden.
Den tredje meningen handlar om det övergripande resultatet av åtgärden under perioden. En mening kan till exempel handla om huruvida försäljningen ökade, minskade eller trendade annorlunda under en viss period.
  • Den största enskilda ökningen på procentuell basis inträffade i mars 2014 (+1 132 %). Den största enskilda ökningen på absolut basis inträffade dock i september 2014 (+53 868 USD).
Den fjärde meningen använder framstegsanalys. Denna mening skriver om den största ökningen och minskningen baserat på måttet under perioden med både procentuell och absolut basis.
  • Av de tre serierna var det starkaste sambandet mellan Företag och Hemmakontor, som hade en måttlig positiv korrelation, vilket tyder på att när den ena (Företag) ökar, gör den andra (Hemmakontor) i allmänhet det också, eller vice versa.
Denna mening är en korrelationsinsikt. Denna typ av analytisk insikt skriver om anmärkningsvärda korrelationer mellan olika serier i data.
  • Försäljningen upplevde cyklikalitet och upprepade varje cykel ungefär var tolfte månad. Det fanns också ett mönster av mindre cykler som upprepades ungefär var tredje månad.
  • Försäljningen hade en betydande positiv topp mellan oktober 2014 (31 453 USD) och februari 2015 (11 951 USD), och steg till 78 629 USD i november 2014.
Den här meningen är en segmentinsikt. Denna typ av analytisk insikt skriver om anmärkningsvärda ökningar och minskningar över tid.
  • Den övergripande linjära trenden för serien steg till 902 USD per månad för en absolut förändring på 42 394 USD under seriens gång. Om denna trend fortsatte under den kommande månaden förutspås försäljningen bli cirka 69 958 USD.
Den här meningen är en trendlinjeinsikt. Denna typ av insikt skriver om hur väl trender passar data med en viss procentandel av konfidens, och med trendlinjer kan du göra förutsägelser baserade på historiska trender.
### Förstå analyser för diskreta berättelser Eftersom diskreta berättelser låter dig jämföra värden och förstå fördelningen av data skriver berättelsen om fördelning, medelvärden, totaler och grupperingar eller kluster över data. Följande exempel på en diskret berättelse handlar om försäljning per produkt: ![En exempelberättelse med textinsikter om försäljning per produkt. Texten i den här bilden är transkriberad i följande tabell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_discrete_analytics.png)
ExempelberättelseBerättelseuppdelning
  • Den totala försäljningen är 2,3 miljoner USD för alla 17 produkter.
Den första meningen beräknar det totala värdet av måttet.
  • Försäljningen på 2,3 miljoner USD drevs av Telefoner med 330 007 USD, stolar med 328 449 USD och Lagring med 223 844 USD.
Den andra meningen skriver om dimensionsdrivkrafterna. I det här exemplet är dimensionsdrivkrafterna de produkter som bidrog mest till den totala försäljningen.
  • Fördelningen är positivt skev eftersom genomsnittet på 135 129 USD är större än medianen på 114 880 USD.
  • Försäljningen är relativt koncentrerad med 78 % av totalen representerad av 8 av de 17 produkterna (47 %).
Den tredje och fjärde meningen analyserar fördelningen av data. Detta analyserar medelvärden, medianer, koncentration av data (om någon sådan finns) och hur data är skeva. Detta hjälper till att identifiera hur balanserade dessa grupperade variabler är jämfört med varandra.
  • De två bästa produkterna står sammanlagt för över en fjärdedel (29 %) av den totala försäljningen.
Den här meningen använder klustring för att skriva om åtgärder som kan grupperas. Detta hjälper till att identifiera om det finns distinkta grupper som sticker ut i data.
  • Telefoner (330 007 USD) är mer än två gånger större än genomsnittet för de 17 produkterna.
Den sista meningen skriver om anmärkningsvärda utstickare.
### Förstå analyser för punktdiagramsberättelser Punktdiagramsberättelser används bäst för att förstå sambandet mellan två mätvärden, och av den anledningen kräver punktdiagramsberättelser 2–3 mätvärden. Punktdiagramsanalysen skriver om sambandet (regression) mellan två mätvärden, och den skriver om grupper (kluster) inom data, om sådana finns. Följande exempel på en punktdiagramsberättelse handlar om vinst och försäljning över en dimension: ![En exempelberättelse med textinsikter om vinst och försäljning. Texten i den här bilden är transkriberad i följande tabell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_scatter_analytics.png)
ExempelberättelseBerättelseuppdelning
  • I takt med att kvantiteten ökade och vinsten ökade, ökade försäljningen baserat på de uppgifter som lämnats. Närmare bestämt, när kvantiteten ökade med 1 ökade försäljningen med 49,55 USD, och när vinsten ökade med 1,00 USD ökade försäljningen med 1,20 USD.
  • Få kunder avvek från detta allmänna förhållande, vilket tyder på bra överensstämmande.
De två första meningarna drivs av regressionsanalys. Regression visar hur ett mätvärde påverkar ett annat. Lägg märke till att i den första meningen har berättelsen identifierat ett samband mellan vinst och försäljning.
  • Vid sortering i grupper med liknande vinst, kvantitet och försäljningsvärde sticker en distinkt grupp ut. Det fanns 651 kunder som hade vinstvärden mellan -6 626 och 1 488 USD, en kvantitet mellan 2 och 122 och försäljning mellan 4,83 och 5 690 USD.
Den tredje meningen härrör från klustring. Klusteranalys försöker identifiera viktiga grupper eller kluster över alla variabler i data.
  • Tamara Chand, Raymond Buchoch Sanjit Chandvar, bland andra, utstickare med höga vinst- och försäljningsvärden. Sean Miller stack ut med låg vinst och högt försäljningsvärde.
Den fjärde meningen är skriven om utstickare – värden som ligger betydligt över eller under genomsnittet.
  • Minsta vinstvärde är -6 626 USD (Cindy Stewart) och det högsta värdet är 8 981 USD (Tamara Chand), en skillnad på 15 608 USD. Den genomsnittliga vinsten per kund är 361 USD och medianen är 228 USD.
  • Minsta kvantitetsvärde är 2 (Anthony O'Donnell) och maxvärdet är 150 (Jonathan Doherty), en skillnad på 148. Den genomsnittliga kvantiteten per kund är 47,76 och medianen är 44.
  • Fördelningen av försäljningen sträcker sig från 4,83 USD (Thais Sissman) till 25 043 USD (Sean Miller), en skillnad på 25 038 USD. Den genomsnittliga försäljningen per kund är 2 897 USD och medianen är 2 256 USD.
De återstående meningarna för punktdiagramsberättelser använder intervalls- och genomsnittsanalys för att skriva insikter.
### Förstå analyser för procent av hela berättelser Procent av hela berättelsetyper är bäst för att förstå vilken del av en helhet en dimension eller ett mätvärde representerar. Följande exempel på en procentandel av hela berättelsen handlar om försäljning per segment: ![En exempelberättelse med textinsikter om försäljning per segment. Texten i den här bilden är transkriberad i följande tabell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_pie_analytics.png)
ExempelberättelseBerättelseuppdelning
  • Total SUM(Försäljning) är 2,3 miljoner för alla tre enheter.

Den första meningen beräknar det totala värdet av måttet.
  • SUM(Försäljning) på 2,3 miljoner drevs av Kund med 1,2 miljoner, Företag med 706 146 och Hemmakontor med 429 653.

Den andra meningen skriver om drivkrafter. I det här exemplet är drivkrafterna segment som bidrog mest till den totala försäljningen.
  • Minsta värdet är 429 653 (Hemmakontor) och maxvärdet är 1,2 miljoner (Kund), en skillnad på 731 748, i genomsnitt 765 734.
Den sista meningen analyserar fördelningen av data.
[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Kontinuerliga datum Som standard visas datum i vyn som ett diskret fält. Datumdelar (som år eller månad) kan användas som ett vanligt diskret fält och skapa etiketter i vyn. Datum kan dock ändras till kontinuerliga efter behov. Välj ett av alternativen för kontinuerligt datum på fältets snabbmeny för att använda datumavkortningar (såsom mars 2020 eller 25/03/2022) istället för datumdelar. Kontinuerliga datum skapar en axel i vyn.
Diskret datumdelKontinuerligt datumavkortning
En listrutemeny med följande datumalternativ markerade: år, kvartal, månad, dag och mer.En listrutemeny med följande datumvärden markerade: år, kvartal, månad, veckonummer, dag och mer.
## Ändra standard Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på fältet i rutan Data och välj Konvertera till kontinuerlig för att göra ett angivet datumfält kontinuerligt som standard. Fältet blir grönt och har som standard ett kontinuerligt datum när det används i vyn. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på fältet i rutan Data och välj Konvertera till diskret för att återgå till diskret igen. ## Se även Se [Dimensioner och mätvärden, blått och grönt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm) för mer information om effekten av att använda kontinuerliga eller diskreta fält. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Kontrollera åtkomst till Förklara data Din åtkomst till Förklara data varierar beroende på din platsroll och innehållsbehörighet. Förklara data är alltid tillgängligt för redigerare i Tableau Desktop. Författare med lämpliga behörigheter kan köra Förklara data i redigeringsläge i Tableau Cloud och Tableau Server. Författare kan också kontrollera om Förklara data är tillgängligt i visningsläge i publicerade arbetsböcker och vilka förklaringstyper som visas. Var medveten om att Förklara Data kan få fram värden från dimensioner och mätvärden i datakällan som inte finns representerade i vyn. Som författare bör du köra Förklara data och testa de resulterande förklaringarna för att se till att känsliga data inte exponeras i dina publicerade arbetsböcker. ## Vem har åtkomst till Förklara data Som standard är Förklara data aktiverat på platsnivå. Serveradministratörer (Tableau Server) och platsadministratörer (Tableau Cloud) kan kontrollera om Förklara data är tillgängligt för en plats. Mer information finns i [Inaktivera eller aktivera Förklara data för en plats](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_enable.htm).
LägeVem har åtkomst till

Visningsläge

Tableau Viewers, Explorers och Creators som har behörighet att köra Förklara data kan köra och utforska Förklara data-förklaringar i visningsläge.

Redigeringsläge

 

Tableau Creators kan köra Förklara data när de redigerar en vy i Tableau Desktop, Tableau Cloud eller Tableau Server. Explorers som har behörighet att köra Förklara data och redigeringsbehörighet kan köra Förklara data vid redigering av en arbetsbok i Tableau Cloud eller Tableau Server.

Creators och Explorers som har redigeringsbehörighet kan öppna nya arbetsblad för vidare analys.

De kan också använda Förklara datainställningar för att styra vem som kan använda Förklara data och vad de kan se.

## Kontrollera vem som kan använda Förklara data och vad de kan se En kombination av inställningar måste vara aktiverad för att göra Förklara data tillgängligt i redigerings- och visningsläge i Tableau Cloud och Tableau Server. ### Redigeringsläge Krav för redigerare för att köra Förklara data eller redigera Förklara data-inställningar i redigeringsläge: - Platsinställning: Tillgänglighet av Förklara data inställt på Aktivera. Aktiverat som standard. - Platsroll: Creator, Explorer (kan publicera) - Behörigheter: Kapaciteten Kör Förklara data inställd på Tillåts. Som standard ospecificerat. Om du öppnar en arbetsbok (Tableau version 2022.1 eller tidigare) som använde den här behörigheten i Tableau version 2022.2 eller senare, måste du återställa kapaciteten Kör Förklara data till Tillåts. **Obs!** Kapaciteten Ladda ner fullständiga data för en Creator eller Explorer (kan publicera) bestämmer om de ser alternativet Visa fullständiga data i Extrema värden-förklaringar. Viewers nekas alltid kapaciteten Ladda ner fullständiga data. Alla användare kan dock se information på postnivå när förklaringstypen Extrema värden har aktiverats i Förklara data-inställningarna. Creators och Explorers med redigeringsbehörighet och behörighet att köra Förklara data kan komma åt **inställningar för Förklara data**, som ger alternativ för att kontrollera: - De [förklaringstyper som visas](#ControlExpTypes) i rutan Dataguide. - De [fält som ingår i eller utesluts från](#ControlFields) statistisk analys. De här alternativen är inställda för hela arbetsboken och kan bara ställas in i dialogrutan Inställningar för Förklara data. ### Visningsläge Krav för alla användare för att köra Förklara data i visningsläge: - Platsinställning: Tillgänglighet av Förklara data inställt på Aktivera. Aktiverat som standard. - Platsroll: Creator, Explorer eller Viewer - Behörigheter: Kapaciteten Kör Förklara data inställd på Tillåts. Som standard ospecificerat. Om du öppnar en arbetsbok (Tableau version 2022.1 eller tidigare) som använde den här behörigheten i Tableau version 2022.2 eller senare, måste du återställa kapaciteten Kör Förklara data till Tillåts. **Obs!** För att kunna se förklaringar av identifierade utstickare i dataguiden måste användare av en visualisering ha behörigheten Förklara data för arbetsboken eller vyn. Ägaren av arbetsboken måste öppna behörighetsinställningarna för arbetsboken i Tableau Server eller Tableau Cloud och bevilja Förklara data-behörigheten för den användaren. ### Öppna dialogrutan Inställningar för Förklara data 1. Från menyn Analys väljer du Förklara datainställningar. Eller klicka på inställningsikonen (nere till höger) i rutan Dataguide. ![Ikonen för Förklara ikon-inställningar, som föreställer ett kugghjul.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_settingsbutton.png) ### Inkludera eller exkludera förklaringstyper som visas av Förklara data Creators och Explorers som har redigeringsbehörighet kan välja att utesluta (eller inkludera) förklaringstyper som visas för alla arbetsboksanvändare. 1. Klicka på fliken Förklaringstyper i dialogrutan **[Inställningar för Förklara data](#OpenEXDsettings)**. ![En lista med förklaringstyper för Förklara data, med kryssrutor för att välja eller avmarkera varje typ.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_explanationtypes.png) 2. Välj eller rensa en förklaringstyp i listan över förklaringstyper. 3. Klicka på OK. Testa inställningen genom att spara och stänga den publicerade arbetsboken och sedan öppna en vy från arbetsboken i visningsläge. Välj en markering som vanligtvis har förklaringar av extremt värde och kör sedan Förklara data för att kontrollera förklaringsresultaten. ### Inkludera eller exkludera fält som används för statistisk analys Creators eller Explorers som har redigeringsbehörighet kan välja att utesluta (eller inkludera) fält som är kvalificerade för analys. 1. Klicka på inställningsikonen i rutan Dataguide (nere till höger). Eller klicka på knappen Redigera i vyn [Analyserade fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_lm_status.htm#ViewAnalyzed). ![Knappen Redigera i rutan Analyserade fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_editfields.png) 2. Klicka på fliken Fält i dialogrutan **[Inställningar för Förklara data](#OpenEXDsettings)**. 3. I listan över fält under Inkludera klickar du på listrutan och väljer Automatisk för att inkludera ett kvalificerat fält varje gång Förklara data körs för den arbetsboken. Observera att fälten måste ha minst 500 unika värden för att inkluderas i analysen. ![Fönstret Förklara data-inställningar med ett mätvärde valt och listrutemenyn expanderad för att visa alternativ för att inkludera eller exkludera fältet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_excludefield.png) Välj Inkludera aldrig om du uttryckligen vill utesluta fältet. Välj Inkludera ingen om du vill köra en statistisk analys på data utan att ta hänsyn till fälten. Välj Återställ för att återgå till standardinställningarna. 4. Klicka på OK. Testa inställningen genom att spara den publicerade arbetsboken. Välj en markering och kör sedan Förklara data för att kontrollera förklaringsresultaten. ## Konfigurera Tableau för att låta användare dela förklaringar via e-post och Slack Tableau-administratörer kan kontrollera om förklaringar kan delas i visningsläge via e-post eller Slack till andra Tableau-användare. Följ dessa steg för att tillåta meddelanden och delning via e-post och Slack i Tableau Cloud eller Tableau Server: 1. Klicka på Inställningar. 2. Gå till fliken Allmänt och rulla till Hantera aviseringar. 3. För Samarbete väljer du Dela för På Tableau, E-post och Slack. För att dela förklaringar via Slack måste Tableau-appen vara konfigurerad för din Slack-arbetsyta. Funktionen att dela förklaringar med Slack är aktiverad som standard i Tableau Cloud. I Tableau Server måste en administratör konfigurera Tableau-appen för Slack. Mer information finns i [Integrera Tableau med en arbetsyta i Slack](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/slack_admin.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Kontrollera utseendet på markeringar i vyn Kontrollera färgen, storleken, formen, informationen, texten och verktygstipsen för markeringar i vyn med hjälp av kortet Markeringar. Koda markeringsinformationen genom att dra fält till knappar på kortet Markeringar. Öppna markeringsegenskaperna genom att klicka på knapparna på kortet Markeringar. Relaterad information om markeringar finns i [Ändra typ av markering i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_marktypes.htm) och [Kortet Markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildmanual_shelves.htm#Marks). **Obs!** Dimensionsfälten på kortet Markeringar är hierarkiskt ordnade uppifrån och ned, och påverkar sorteringen i vyn. När markeringarna ordnas i vyn tittar Tableau först på det översta dimensionsfältet, och sedan på dimensionerna nedanför det på kortet Markeringar. ## Tilldela markeringarna en färg Om du vill tilldela markeringarna i vyn en färg gör du något av följande: - Klicka på Färg på kortet Markeringar och välj sedan en färg på menyn. När du gör det uppdateras alla markeringar i vyn till den färg du väljer. Alla markeringar har en standardfärg, även när det inte finns några fält i Färg på kortet Markeringar. Standardfärgen för de flesta markeringar är blå. Standardfärgen för text är svart. - Dra ett fält från rutan **Data** till Färg på kortet Markeringar. Tableau tillämpar olika färger på markeringar baserat på fältets värden och medlemmar. Om du till exempel drar ett diskret fält (ett blått fält), t.ex. Kategori, till Färg, så visas markeringarna i vyn efter kategori, och varje kategori tilldelas en färg. ![Dra ett dimensionsfält till Färg på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/colors1.gif) Om du drar ett kontinuerligt fält, t.ex. SUM(försäljning), till Färg, så visas markeringarna i vyn med en färg baserat på dess försäljningsvärde. ![Dra ett mätvärdesfält till Färg på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/colors2.gif) ### Redigera färger Om du vill ändra färgpaletten eller anpassa hur färger tillämpas på markeringar gör du så här: - Klicka på Färg \> Redigera färger på kortet Markeringar. Mer information finns i [Färgpaletter och effekter](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties_color.htm). ## Ändra storlek på markeringar Om du vill ändra storleken på markeringar i vyn gör du något av följande: - Klicka på Storlek på kortet Markeringar och dra reglaget åt vänster eller höger. ![Reglaget för redigering av markeringsstorlek.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/size3.png) Storleksreglaget påverkar olika markeringar på olika sätt, som du ser i följande tabell. | Markeringstyp | Beskrivning | | --- | --- | | Cirkel, kvadrat, form, text | Gör markeringen större eller mindre. | | Stapel, Gantt-stapel | Gör staplarna bredare eller smalare. | | Linje | Gör linjerna tjockare eller tunnare. | | Polygon | Du kan inte ändra storleken på en polygon. | | Cirkel | Gör hela cirkeln större eller mindre. | Storleken på datavyn ändras inte om du ändrar markeringar med hjälp av storleksreglaget. Om du ändrar storlek på vyn kan dock markeringarnas storlek ändras och anpassas efter den nya formateringen. Om du till exempel gör tabellen större kan det hända att även markeringarna blir större. - Dra ett fält från rutan **Data** till Storlek på kortet Markeringar. ![Dra ett fält till Storlek på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/size1.gif) När du drar ett diskret fält till Storlek på kortet Markeringar avgränsar Tableau markeringarna baserat på medlemmarna i dimensionen, och tilldelar varje medlem en unik storlek. Eftersom storleken har en naturlig ordning (liten till stor) fungerar kategoriska storlekar bäst för ordnade data som till exempel år eller kvartal. När data storlekskodas med ett diskret fält avgränsas markeringarna på samma sätt som med egenskapen Detalj, och ytterligare information (en storlek) läggs till för respektive markering. Mer information finns i [Avgränsa markeringar i vyn efter dimensionsmedlemmar](#DetailProp). Om du lägger till kategorisk storlekskodning i en vy visas en förklaring med de storlekar som tilldelats varje medlem i fältet på målet Storlek. Du kan ändra hur storlekarna fördelas med hjälp av dialogrutan Redigera storlekar. När du placerar ett kontinuerligt fält på Storlek på kortet Markeringar ritas markeringarna med olika storlek baserat på ett kontinuerligt intervall. Det minsta värdet tilldelas markeringen med den minsta storleken och det största värdet representeras av den största markeringen. Om du lägger till kvantitativ storlekskodning i vyn visas en förklaring som anger det värdeintervall som storlekarna tillämpas på. Du kan ändra hur storlekarna fördelas med hjälp av dialogrutan Redigera storlekar. ### Redigera storleken på markeringar Så här gör du om du vill ändra storleken på markeringar, eller ändra hur storleken tillämpas på markeringar i vyn: 1. Gå till förklaringskortet för storlek (som visas när du lägger till ett fält till Storlek på kortet Markeringar), klicka på listrutepilen i det högra hörnet och välj Redigera storlekar. ![Reglaget för storleksredigering via förklaringen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/size2.gif) Mer information om förklaringar finns i [Förklaringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/view_parts.htm#Legends). 2. Gör dina ändringar i dialogrutan Redigera storlekar som visas och klicka på OK. Vilka alternativ som är tillgängliga beror på om fältet som tillämpas på Storlek är ett kontinuerligt eller diskret fält. För kontinuerliga fält kan du göra följande: - För Storlek varierar klickar du på listrutan och väljer något av följande: - Automatiskt – Väljer den mappning som passar dina data bäst. Om det handlar om numeriska data som inte korsar noll (alla positiva eller alla negativa) så används mappningen Från noll. Annars används mappningen Efter intervall. - Efter intervall – Använder det minsta och största värdet i datauppsättningen för att bestämma hur storlekarna ska fördelas. Om ett fält exempelvis innehåller värden från 14 till 25 så fördelas värdena inom detta intervall. - Från noll – Storlekarna interpoleras från noll och storleken för den största markeringen tilldelas det absoluta värdet för det datavärde som ligger längst ifrån noll. - Fördela storlekarna med hjälp av reglaget för intervall. Om du väljer mappningen Från noll på listrutemenyn Storlek varierar, så inaktiveras det nedre reglaget eftersom det alltid är noll. - Välj Omvänt om du vill använda den största markeringen för det minsta värdet och den minsta markeringen för det största värdet. Det här alternativet är inte tillgängligt om du mappar storlekar från noll eftersom den minsta markeringen alltid tilldelas noll. - Om du vill ändra storleksfördelningen markerar du kryssrutorna Startvärde i förklaringen och Slutvärde i förklaringen och skriver start- och slutvärdena för intervallet. ![En dialogruta för redigering av markeringsstorlek.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/size_shelf3.png) **För diskreta fält kan du göra följande:** - Fördela storlekarna med hjälp av reglaget för intervall. - Välj Omvänt om du vill använda den största markeringen för det minsta värdet och den minsta markeringen för det största värdet. ![En dialogruta för redigering av markeringsstorlek.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/size_shelf4.png) ### Ändra storlek på markeringar på en kontinuerlig axel I vyer där markeringstypen är Stapel och där det finns kontinuerliga (gröna) fält för både Rader och Kolumner kan du använda fler alternativ och standardinställningar för att ändra storlek på stapelmarkeringarna på den axel som staplarna fäster mot. - Stapelmarkeringarna i histogram är kontinuerliga som standard (utan avstånd mellan markeringarna) och deras storlek anpassas efter den på klasserna. Du hittar ett exempel i [Skapa ett histogram](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildexamples_histogram.htm). - Om Storlek innehåller ett fält kan du kontrollera bredden på stapelmarkeringarna på den axel som staplarna fäster mot med hjälp av fältet på Storlek. Det gör du genom att klicka på kortet Storlek och välja **Fixerad**. ![En dialogruta för redigering av markeringsstorlek med fast bredd och ett fält för att ange storlek.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sizing_fieldonsize.png) - Om Storlek inte innehåller något fält kan du ange bredden på stapelmarkeringarna på den axel som staplarna fäster mot i antal axelenheter. Det gör du genom att klicka på kortet Storlek, välja **Fixerad** och skriva ett nummer i fältet **Bredd i axelenheter**. ![En dialogruta för redigering av markeringsstorlek med fast bredd och inget fält för att ange storlek.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sizing_nofieldonsize.png) - Om det finns ett kontinuerligt fält med datum på den axel som staplarna fäster mot, ställs bredden på markeringarna in baserat på datumfältets nivå. Om det kontinuerliga fältet är ett datumfält på månadsnivå är staplarna exakt en månad breda, d.v.s. något bredare för månader med 31 dagar än för månader med 30 dagar. Du kan konfigurera bredden på staplarna genom att klicka på kortet Storlek, välja **Fixerad** och sedan skriva ett nummer i fältet **Bredd i dagar**, men de resulterande stapelbredderna tar inte hänsyn till att olika tidsenheter, t.ex. månader och år, kan vara olika långa. ## Lägga till etiketter eller text till markeringar Så här lägger du till etiketter eller text till markeringar i en visualisering: - Dra ett fält från rutan **Data** till Etikett eller Text på kortet Markeringar. När du arbetar med en texttabell ersätts hyllan Etikett med Text, som gör att du kan visa numren som är associerade med en datavy. Resultatet när du textkodar en datavy beror på om du använder en dimension eller ett mätvärde. - Dimension – När du lägger till en dimension till Etikett eller Text på kortet Markeringar avgränsas markeringarna baserat på medlemmarna i dimensionen. Textetiketterna baseras på dimensionsmedlemmarnas namn. - Mätvärde – När du lägger till ett mätvärde till Etikett eller Text på kortet Markeringar så baseras textetiketterna på mätvärdena. Mätvärdet kan antingen aggregeras eller delas upp. Dock är det sällan användbart att dela upp mätvärdet eftersom det ofta resulterar i överlappande text. Text är standardmarkeringstypen för en texttabell, och kallas även för en korstabell eller pivottabell. ![En tabell som visar möbelförsäljning efter underkategori, segment och belopp i dollar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/text1.png) ## Avgränsa markeringar i vyn efter dimensionsmedlemmar Så här avgränsar du markeringar i vyn (eller ökar detaljnivån): - Dra en dimension från rutan **Data** till Detalj på kortet Markeringar. ![Släpp en dimension på Detalj.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/details1.gif) När du släpper en dimension på Detalj på kortet Markeringar avgränsas markeringarna i en datavy baserat på medlemmarna i den aktuella dimensionen. Genom att släppa en dimension på Detalj på kortet Markeringar kan du visa mer information utan att ändra tabellstrukturen, vilket inte är fallet om du släpper en dimension på hyllan Rader eller Kolumner. ## Lägga till verktygstips till markeringar Verktygstips är information som visas när du hovrar över en eller flera markeringar i vyn. Verktygstips är också ett bra sätt att snabbt filtrera eller ta bort en markering, eller att visa underliggande data. Du kan redigera ett verktygstips så att det innehåller både statisk och dynamisk text. Du kan också ändra vilka fält som ingår i ett verktygstips och om du vill kunna använda fälten för att välja markeringar i vyn. Mer information om hur du visar en visualisering från ett arbetsblad i ett verktygstips (visualisering i verktygstips) finns i [Skapa vyer i verktygstips (visualisering i verktygstips)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viz_in_tooltip.htm). ### Lägga till ett verktygstips 1. Dra ett fält till Verktygstips på kortet Markeringar. 2. Öppna dialogrutan Redigera verktygstips genom att klicka på Verktygstips på kortet Markeringar, där du kan lägga till text, ordna om innehåll i verktygstipset och infoga fler fält. ![Kortet Markeringar med alternativet Verktygstips markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewparts_marks_markproperties_tooltips1.png) **Obs!** Dimensioner läggs till i verktygstipset med hjälp av ATTR-aggregeringen, vilket betyder att verktygstipset ibland kan visas som en asterisk. Asterisken anger att markeringen som du pekar på har flera dimensionsmedlemmar. En markering kan till exempel representera den aggregerade försäljningen för alla regioner. En asterisk visas när fältet Region läggs till i verktygstipset eftersom markeringen representerar mer än en region. Du kan undvika att asterisken visas genom att lägga till dimensionen till Detalj på kortet Markeringar eller genom att använda den någon annanstans i vyn så att markeringarna är på samma detaljnivå. ### Alternativ för verktygstips När du har öppnat dialogrutan Redigera verktygstips kan du välja mellan flera alternativ för att formatera verktygstipset i vyn och konfigurera hur det fungerar. Du kan välja bland alternativen nedan. ![Dialogrutan Redigera verktygstips.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/richtext2.png) - **Formatera verktygstips:** Verktygstips anges per blad och kan formateras med hjälp av verktygen överst i dialogrutan Redigera verktygstips. - **Lägga till dynamisk text:** Använd menyn Infoga längst upp i dialogrutan om du vill lägga till dynamisk text, t.ex. fältvärden eller bladegenskaper. Kommandot Alla fält på menyn Infoga lägger till alla fältnamn och fältvärden som används i vyn i verktygstipset för alla markeringar i vyn. - **Visa verktygstips:** Verktygstips visas som standard. Om du föredrar att dölja automatiska verktygstips avmarkerar du kryssrutan Visa verktygstips. - **Konfigurera hur verktygstipsen fungerar:** Konfigurera hur verktygstipsen fungerar genom att välja något av följande alternativ i listrutan bredvid kryssrutan **Visa verktygstips**: - **Responsiv – Visa verktygstips direkt**: Välj det här alternativet om du vill att verktygstipset ska visas så fort du för markören över markeringarna i vyn. Det här är standardinställningen för alla vyer. Med det här alternativet visas verktygstipset utan kommandoknappar. Du måste klicka på en markering i vyn för att kommandoknapparna ska visas. - **Vid hovra – Visa verktygstips vid hovring**: Välj det här alternativet om du vill att verktygstipset ska visas när du placerar markören över en markering. Med det här alternativet visas kommandoknapparna i verktygstipset utan att du gör något (såvida du inte anger något annat i dialogrutan Redigera verktygstips). - **Visa kommandon:** Markera kryssrutan Inkludera kommandoknappar om du vill lägga till knapparna Behåll endast, Uteslut, Gruppera medlemmar, Skapa uppsättning och Visa data överst i verktygstipset. Dessa knappar visas både i Tableau Desktop och när vyn publiceras på webben eller visas på en mobil enhet. Mer information om hur du grupperar medlemmar finns i [Korrigera datafel eller kombinera dimensionsmedlemmar genom att gruppera dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_groups.htm). Mer information om hur du skapar uppsättningar finns i [Skapa uppsättningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_sets_create.htm). - **Välj markeringar i en vy från verktygstipset.** Markera kryssrutan Tillåt val efter kategori om du vill kunna välja markeringar i en vy som har samma värde genom att klicka på ett diskret fält i ett verktygstips. Om den här kryssrutan är markerad kan du använda den här funktionen för att välja markeringar i en vy i Tableau Desktop när vyn har publicerats på webben eller visas på en mobil enhet. - **Lägga till eller ta bort fält:** Om du vill lägga till och ta bort fält när du använder det automatiska verktygstipset högerklickar du (Ctrl-klickar på Mac) på fältet på någon av hyllorna i vyn och väljer Inkludera i verktygstips. ![En snabbmeny för mätvärde med alternativet Inkludera i verktygstips markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_tooltip1.png) **Obs!** Alternativet Inkludera i verktygstips är bara tillgängligt om du inte har anpassat verktygstipset. Om du har anpassat verktygstipset kan du återställa det automatiska verktygstipset genom att klicka på Verktygstips på kortet Markeringar och sedan klicka på Återställ i dialogrutan Redigera verktygstips. ## Ändra form på markeringar Så här ändrar du form på markeringar: - Dra ett fält från rutan **Data** till Form på kortet Markeringar. När du drar en dimension till Form på kortet Markeringar avgränsas markeringarna baserat på medlemmarna i dimensionen och varje medlem tilldelas en unik form. En formförklaring visas också, med varje medlems namn och medlemmens associerade form. När du lägger till ett mätvärde till Form på kortet Markeringar konverteras mätvärdet till ett diskret mätvärde. När data storlekskodas avgränsas markeringarna på samma sätt som med egenskapen Detalj, och ytterligare information (en form) läggs till för respektive markering. Form är standardmarkeringstypen när mätvärden är de innersta fälten för både hyllan Rader och hyllan Kolumner. I vyn nedan är markeringarna uppdelade i olika former baserat på medlemmarna i dimensionen Customer Segment (Kundsegment). Varje form återspeglar i hur hög grad kundsegmentet bidrar till vinsten och försäljningen. ![Markeringar på ett punktdiagram som är uppdelade i cirklar, fyrkanter och kors för att återspegla ett kundsegments bidrag.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/wwd_shelf_shp1.png) ### Redigera former Som standard används tio unika former för att koda dimensioner. Om det finns fler än tio medlemmar upprepas formerna. Förutom standardpaletten kan du välja bland flera olika formpaletter, inklusive fyllda former, pilar och till och med vädersymboler. 1. Klicka på Form på kortet Markeringar eller välj Redigera form på menyn för förklaringens kort. 2. Välj en medlem till vänster i dialogrutan Redigera form och välj sedan den nya formen på paletten till höger. Du kan också klicka på Tilldela palett för att snabbt tilldela medlemmarna i fältet olika former. ![Dialogrutan Redigera form med två avsnitt: Välj dataobjekt och Välj formpalett.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/allstate_shape4.png) Välj en annan formpalett med hjälp av listrutemenyn längst upp till höger. **Obs!** Formkodningar delas mellan flera arbetsblad som använder samma datakälla. Om du till exempel använder en kvadrat för att representera möbelprodukter så används kvadrater automatiskt i alla andra vyer i arbetsboken. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på ett fält i rutan Data och välj Standardegenskaper > Form för att ställa in standardfärgkodningen för fältet. ### Använda anpassade former Du kan lägga till anpassade former i en arbetsbok genom att kopiera bildfiler för former till mappen Former i mappen för din Tableau-lagringsplats, som finns i mappen Dokument. När du använder anpassade former sparas de med arbetsboken. På så vis kan arbetsboken delas med andra. 1. Skapa bildfilerna för dina former. Spara varje form som en egen fil. Flera format stöds, t.ex. bitmap (.bmp), Portable Network Graphic (.png), .jpg och Graphics Interchange Format (.gif). 2. Kopiera formfilerna till en ny mapp i Min Tableau-lagringsplats\\Former i mappen Dokument. Namnet på mappen används som namn på paletten i Tableau. I exemplet nedan skapas två nya paletter: Maps (Kartor) och My Custom Shapes (Mina anpassade former). ![Ett utforskargränssnitt för hantering och delning av anpassade former.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/custom_shapes1.png) 3. Klicka på listrutepilen vid formförklaringen i Tableau och välj Redigera form. ![Alternativet Redigera form är markerat i listrutemenyn Segment.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/allstate_shape1.png) 4. Välj den nya anpassade paletten i listrutan. Om du ändrade formerna när Tableau kördes kan du behöva klicka på **Ladda om former**. ![Ett urvalsgränssnitt för tilldelning av anpassade former till dataobjekt i ett visualiseringsverktyg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/custom_shapes2.png) 5. Du kan antingen tilldela medlemmarna en form i taget eller klicka på Tilldela palett om du vill tilldela formerna automatiskt. ![Ett gränssnitt för val och tilldelning av en kartformpalett.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/custom_shapes3.png) **Obs!** Du kan återställa standardpaletten genom att klicka på knappen Återställ. Om du öppnar en arbetsbok som använder anpassade former som du inte har visas de anpassade formerna i arbetsboken eftersom formerna sparats som en del av arbetsboken. Men om du vill kan du klicka på Ladda om former i dialogrutan Redigera former och använda de som finns på din lagringsplats i stället. Nedan ser du exempel på vyer där både standardpaletten och en palett med anpassade former används. ![En tabell som kategoriserar produkter efter region och underkategori med anpassade former tilldelade till varje kategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/custom_shapes8.png) ### Tips för att skapa anpassade former När du skapar anpassade former finns det några saker som du kan göra för att förbättra hur formerna ser ut och fungerar i vyn. Om du skapar egna former rekommenderar vi att du följer de allmänna riktlinjerna nedan när du skapar ikoner eller urklippsbilder (clipart). - **Rekommenderad storlek** – Såvida du inte planerar att använda Storlek för att göra formerna riktigt stora bör den ursprungliga formstorleken ligga runt 32 × 32 pixlar. Den ursprungliga storleken beror dock på hur brett storleksintervall du behöver i Tableau. Du kan ändra storlek på formerna i Tableau genom att klicka på Storlek på kortet Markeringar eller med hjälp av alternativen för cellstorlek på menyn Formatera. - **Lägga till färgkodning** – Om du planerar att även använda Färg för att koda formerna bör du använda en transparent bakgrund. Annars tillämpas färgen på hela bildrutan i stället för bara symbolen. Både GIF- och PNG-filer stöder transparens. GIF-filer stöder transparens för en enskild färg som är 100 % transparent, medan PNG-filer stöder alfakanaler med flera transparensnivåer för varje pixel i bilden. Kanterna förblir mjuka när en symbol färgkodas i Tableau eftersom mängden transparens för de enskilda pixlarna inte ändras. **Obs!** Undvik att lägga till för mycket transparens runt en bild. Använd en storlek för den anpassade formen som är så nära storleken på bilden som möjligt. Fler transparenta pixlar runt bildens kanter kan ha en negativ effekt när användaren hovrar eller klickar nära bilden, särskilt om anpassade former överlappar varandra. När själva formområdet är större än vad som visas kan det vara svårare att hovra över och klicka på formen, och svårare att förutse effekten. - **Filformat** – Tableau stöder inte symboler i EMF-format (Enhanced Meta File). Bildfilerna för formerna kan ha följande format: .png, .gif, .jpg, .bmp och .tiff. ## Rita banor mellan markeringar Banegenskapen Sökväg är tillgänglig när markeringstypen Linje eller Polygon har valts på listrutemenyn för kortet Markeringar. Mer information om hur du ändrar typen av markering som visas i en visualisering finns i [Ändra typ av markering i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_marktypes.htm). Du kan använda banegenskapen Sökväg på kortet Markeringar om du vill ändra [typen av linjemarkering (linjär, steg eller hopp)](#LineStepJump) eller för att koda data genom att koppla markeringar [i en specifik ritordning](#PathEncode). Du kan bankoda data baserat på en dimension eller ett mätvärde. - Dimension – När du lägger till en dimension till Sökväg på kortet Markeringar kopplas markeringarna baserat på medlemmarna i dimensionen. Om dimensionen är ett datum baseras ritordningen på datumordningen. Om dimensionen innehåller ord som till exempel kundnamn eller produkttyper baseras ritordningen på medlemmarnas ordning i datakällan. Du kan ändra i vilken ordning datapunkterna är kopplade till varandra genom att ändra medlemmarnas sorteringsordning. Mer information finns i [Sortera data i en visualisering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_sorting_computed_howto.htm). - Mätvärde – När du lägger till ett mätvärde till Sökväg på kortet Markeringar kopplas markeringarna baserat på värdena för mätvärdet. Mätvärdet kan aggregeras eller delas upp. ### Ändra linjetypen (linjär, steg eller hopp) När markeringstypen är konfigurerad som en linje (Automatiskt eller Linje) kan du klicka på banegenskapen Sökväg på kortet Markeringar om du vill ändra linjetypen. Använd dessa linjetyper för numeriska data som håller sig konstanta för tidsperioder med märkbara ändringar eller delta – exempelvis kontobalans, lagernivåer eller räntenivåer. Steglinjer fungerar bra om du vill betona storleken på en förändring. Hopplinjer framhäver varaktigheten i förändringen mellan datapunkter. 1. Klicka på banegenskapen Sökväg på kortet Markeringar. 2. Ändra linjetypen genom att välja Linjär, Steg eller Hopp. ![En snabbmeny för objektet Sökväg på kortet Markeringar, som visar tre alternativ för linjetyper: Linjär, Steg och Hopp.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/linetype_example_sm.png) ### Ändra linjemönstret (heldragna, streckade, prickade) Från och med Tableau 23.2 kan du, när markeringstypen är konfigurerad som en linje (Automatiskt eller Linje), klicka på egenskapen Bana på kortet Markeringar för att ändra linjemönstret. Använd olika linjemönster för att skilja sekundära mätvärden åt. Till exempel när du vill lyfta fram faktiska värden kontra baslinjemätvärden. Linjemönster är till hjälp när man indikerar att specifika linjer är trösklar (som mål och gränser) och andra mätvärden är mindre säkra (som en prognos eller modellerade data). Linjemönster mjukar upp den visuella tyngden av en linje och kan hjälpa vissa trender att vara primärt fokus när man jämför flera trender mot varandra. 1. Klicka på banegenskapen Sökväg på kortet Markeringar. 2. Välj Heldragen linje, Streckad linje eller Prickad linje för att ändra linjemönstret. ![Kortet Markeringar med egenskapen Bana som visar alternativ för att ändra linjemönster till heldragen, streckad eller prickad](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/LinePatterns.png) **Obs!** Mönster med streckade och prickade linjer är inte kompatibla med kontinuerlig storlekskodning. Om du har en markering inställd på att ändra storlek eller tjocklek baserat på ett kvantitativt värde, måste du använda en heldragen linje. ### Skapa en bankodad vy För att skapa en användbar bankodad vy måste datatabellen innehålla minst ett mätvärde. Du kan inte skapa en bana som bara kopplar kategoriska data (dimensioner). Vyn nedan bygger på stormdata för Atlanten från 2010. I vyn används linjemarkeringar där banan baseras på datumet för stormen. Du kan enkelt följa stormens bana i vyn. Genom att lägga till det kontinuerliga datumet till banegenskapen Sökväg på kortet Markeringar anger du att linjerna ska ritas ut i kronologisk ordning. Mer information finns i [Skapa kartor som visar en väg över tid i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_howto_flow.htm) och [Skapa kartor som visar sökvägar mellan ursprung och destinationer i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_howto_origin_destination.htm). ![En karta över orkaners vägar över Atlanten 2010, färgade efter stormarnas namn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/path1.png) ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Konvertera diskreta fält till kontinuerliga och tvärtom Du kan konvertera mätvärden från diskreta till kontinuerliga eller från kontinuerliga till diskreta. Och kan konvertera datumdimensioner och andra numeriska dimensioner att vara antingen diskreta eller kontinuerliga. Mer information om kontinuerliga och diskreta fält finns i [Dimensioner och mätvärden, blått och grönt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm). Du kan även [Konvertera ett mätvärde till en dimension](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_convertdimtomeas.htm). ## Konvertera mätvärden Du kan konvertera mätvärden från diskreta till kontinuerliga eller från kontinuerliga till diskreta. Klicka på fältet och välj Diskret eller Kontinuerligt. Fältet är grönt när det är kontinuerligt och blått när det är diskret. Om du vill ha mätvärden i Data\-fönstret högerklickar du på fältet och väljer Konvertera till diskret eller Konvertera till kontinuerligt. Färgen på fältet ändras därefter. ## Konvertera datumfält Du kna konvertera datumfält mellan diskreta och kontinuerliga. Diskreta datum agerar som etiketter och kontinuerliga datum får en axel som liknar ett mätvärde. Klicka på valfritt datumfält i vyn och välj ett av alternativen i snabbmenyn för att ändra det från diskret till kontinuerligt eller från kontinuerligt till diskret. Om du vill konvertera ett datumfält i Data\-fönstret (och därmed fastställa standardresultatet när du drar in det i en vy) så högerklickar du på fältet och väljer Konvertera till diskret eller Konvertera till kontinuerligt. ## Använda dialogrutan Släpp fält I vissa användningsfall kan du ta en genväg genom att högerklicka och dra (Option + dra på en Mac) ett fält från datarutan till vyn. Det gör att dialogrutan Släpp fält, med olika former av fältet, öppnas. Vilka alternativ som är tillgängliga beror på vilken datatyp fältet som dras har. Det primära syftet med den här dialogrutan är att välja aggregering, men kan även tillhandahålla alternativ för att ändra från en dimension till ett mätvärde eller välja mellan ett kontinuerligt och diskret fält. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dropfield_string.png "Dialogrutan Släpp fält för en strängdimension.") Välj det alternativ som du vill använda och klicka på OK för att slutföra åtgärden. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Konvertera ett fält till ett datumfält Varje databas lagrar datumfält på något olika sätt. Tableau gör sitt bästa för att tolka datumfälten, men ibland importeras ett fält till Tableau som en textsträng eller ett numeriskt fält. Om detta sker kan du vidta några åtgärder för att lösa problemet. > [!TIP] > > **Tips**: Informationen nedan handlar om hur du kan ändra datatypen för ett fält till ett datum. Information om hur du formaterar ett befintligt datumfält och styr hur det ska visas i en visualisering finns i [Anpassade datumformat](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/dates_custom_date_formats.htm). ## Verifiera datumfält Ett datumfält kan visas som en sträng och visas med en Abc-ikon för att ange datatypen ![Text- eller strängvärden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/symbol_text_row.png). När datum tolkas som strängar förlorar du alla funktioner och bekvämligheten med att arbeta med datumfält, t.ex. gå nedåt, använda datumberäkningar och växla mellan kontinuerliga och diskreta åtgärder. Om datumen inte tolkas på rätt sätt vidtar du följande åtgärder: 1. [Ändra fältets datatyp](#type) 2. [Skapa en beräkning med funktionen DATEPARSE](#dateparse) 3. [Skapa en beräkning med funktionen DATE](#date) ## Ändra fältets datatyp Det första steget för att lösa ett problem med tolkning av datumfält är att se till att datatypen är inställd på Datum eller Datum och tid. 1. I rutan Datakälla eller Data klickar du på datumfältets datatypikon och ändrar datatypen till Datum eller Datum och tid ![En listrutemeny som visar datatyperna för ett fält, med datum och tid markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dateparse_type.png) 2. Kontrollera data i vyn eller rutan Datakälla. Om du ser många null-värden returnerar du datatypen till Sträng och fortsätt för att [Skapa en beräkning med funktionen DATEPARSE](#dateparse) för att korrigera problemet. ![Null-värden som visas på skärmen Datakälla.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dateparse_example_3.png "Null-värden finns tillgängliga.") ## Skapa en beräkning med funktionen DATEPARSE Datum lagras i ett nästan oändligt antal format. Vissa datumfält har år före månader, andra separerar delar av datumet med punkter och andra använder en kombination av olika format. När Tableau inte kan tolka ett datumfält kan det bero på att det aktuella formatet inte kan översättas. Med funktionen DATEPARSE kan du tydligt definiera vilka delar av fältet som är vilka delar av ett datum. I huvudsak skapar du en karta som Tableau kan använda för att översätta strängen till ett datumfält. Denna karta kallas formatet. **Obs!** Den här funktionen är tillgänglig via följande kopplingar: kopplingar för textfiler och Excel (ej äldre), Amazon EMR Hadoop Hive, Cloudera Hadoop, Google Kalkylark, Hortonworks Hadoop Hive, MapR Hadoop Hive, MySQL, Oracle, PostgreSQL och extrakt i Tableau. Vissa format kanske inte är tillgängliga för alla kopplingar. DATEPARSE stöds inte på Hive-varianter. Endast Denodo, Drill och Snowflake stöds. ### Skapa beräkningen DATEPARSE 1. Kontrollera det aktuella formatet på datumfältet. Notera var månader, år, timmar och dagar visas i ditt fält. Du behöver denna information till funktionen DATEPARSE.
En dataanalysformel med delar av formeln märkta som A, B, C och D.

A. Dag i månaden

B. Månad

C. År

D. Timme, minut, sekund, millisekund, period

2. Högerklicka på datumfältet i rutan Dimensioner och välj Skapa \> Beräknat fält. 3. Skriv funktionen DATEPARSE i dialogrutan. Funktionen DATEPARSE består av två delar: formatet och strängen. Strängen är ett fält som du vill konvertera, och måste ha typen strängdata ![Text- eller strängvärden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/symbol_text_row.png).
En dataanalysformel med delar av formeln märkta som A och B.

A. Format

B. Sträng

Formatet är guiden som Tableau kommer att använda för att tolka strängen som ett datum. Varje del av en datum- eller tidssträng har en matchande symbol som visas i tabellen nedan. Formatet måste exakt duplicera sättet som datumet visas på. Om till exempel en enda årskod (”Y”) används när strängen har en tvåsiffrig årskod (”26”) kan beräkningen returnera null-värden. Obs! Undantaget från formatet som exakt duplicerar den visade strängen är att långa delar av datum (”September”) kan formateras med fyra symboler (”September” = ”MMMM”). Formatet måste innehålla alla mellanslag, bindestreck och andra icke-alfanumeriska symboler för att strängen ska tolkas korrekt. ### Symboler för datumfält
DatumdelSymbolExempelutdata
År

yy

y, yyyy

Y

26

2026

2026 (används för kalendrar baserade på vecka under året)

Kvartal på året

Q

QQ

QQQ

QQQQ

2

02

Q2

2:a kvartalet

Månad

M

MM

MMM

MMMM

9

09

sep

September

Vecka under åretw, ww47
Veckodag

E, EE, EEE

EEEE

EEEEE

Mån

Måndag

M

Dag i månaden

d

dd

1, 15

01, 15

Dag under året (1-365)D23, 143

Timme (1-12)

h

hh

8

08

Timme (0-23)

H

hh

8

08

Minut

m

mm

8

08

Sekund om en minut

s

ss

5

05

Bråkdel av en sekund

S

SS

SSS

SSSS

2

23

235

2350

Millisekunder i dagA34532
Period (am/pm-markör)a, aa, aaaAM, am, PM
Tidszon

z, zz, zzz

zzzz

Z, ZZ, ZZZ

ZZZZ

PDT

Pacific Daylight Time (sommartid för PST)

-0800

PST-08:00

För en mer fullständig lista över datumsymboler, se sidan [Översikt över formatering av datum och tider över de internationella komponenterna](https://unicode-org.github.io/icu/userguide/format_parse/datetime/) (på engelska) för Unicode. **Obs!** Vissa datumformat stöds inte av alla databaser och filtyper. 4. Kontrollera ditt format mot strängen som visas i Tableau. Om symbolerna och formateringen är korrekta väljer du OK för att skapa det nya beräknade fältet. Det beräknade fältet fungerar som ett datumfält i vyn. ![Ett diagram över DATEPARSE-funktionen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dateparse_example_6.png "Jämför format med sträng.") ### Hyper-extrakt För extraktdatakällor i .hyper-format definieras symbolerna av Unicode Consortium. Mer information finns i [Formatera syntax i funktionen DATEPARSE för extraktdatakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dates_custom_date_formats.htm#dateparse) för att se en delmängd av fälttyper och symboler som kan användas med funktionen DATEPARSE i .hyper-extrakt. ### Lokala överväganden Funktionen DATEPARSE använder den språkversion som anges av datorinställningarna för att tolka och visar sedan de strängar du vill konvertera. Mer specifikt kommer språkversionen att påverka om ett visst format känns igen. Detta innebär att om ett format inte stöds av språkversion kan du se ett null-värde eller inget värde som returneras. Anta till exempel att du har följande sträng i dina data: `12Sep2026:9:8:8.6546` Värdena som returneras från funktionen DATEPARSE för den här strängen skiljer sig beroende på språkversion. På engelska får du ett visst värde, men på japanska får du inget värde. I det här fallet returneras inget värde eftersom den japanska språkversionen inte känner igen ”Sep”. **Datum/tidsvärde** | Engelsk språkversion | Japansk språkversion | | --- | --- | | #9/12/2026 9:08:09 AM# | \- | Precis som med alla datum kommer den standardinställda Tableau att visa datum-/tidvärde i standardformatet för din språkversion efter att du har använt funktionen DATEPARSE för att konvertera en sträng till typen datum/tid. Om lokaliseringen ändras kan resultatet av funktionen DATEPARSE visa ditt nya datum-/tidvärde i ett annat format. ## Skapa en beräkning med funktionen DATE Om funktionen DATEPARSE inte är tillgänglig för de data som du arbetar med, eller om fältet du försöker konvertera är av typen nummerdata kan du istället använda funktionen DATE. Funktionen DATE konverterar ett tal, en sträng eller ett datumuttryck till en datumtyp. När du skapar en beräkning som använder funktionen DATE skapar Tableau ett nytt fält i datakällan Tableau som gör att du kan interagera med datumdata som ett datum. För att Tableau ska kunna skapa datumvärden från ett tal, en sträng eller ett datumuttryck med hjälp av funktionen DATE måste den kunna tolka strängens komponenter i datumdelar. När datumets komponenter har identifierats använder Tableau datorns språkversion för att bestämma standardformatet på datumet. Anta till exempel att tabellen du arbetar med innehåller en kolumn med datumdata som kallas ”Ursprungligt datum”. Kolumnen ”Ursprungligt datum” är en strängtyp. - **Ursprungligt datum**: 03Jan2026, 05Jan2026, 07Mar2026, 19Mar2026, 30Apr2026 I det här fallet kan du skapa ett beräknat fält som kallas ”Nytt datum” som använder ett uttryck i funktionen DATE för att omvandla strängvärdena i fältet ”Ursprungligt datum” till datumvärden. `DATE (LEFT([Original Date], 2) + "/" + MID([Original Date],3,3) + "/" + RIGHT([Original Date],4))` I det här exemplet består datumuttrycket av funktionen LEFT för att isolera dagkomponenten, funktionen MID för att isolera månadskomponenten och funktionen RIGHT för att isolera årskomponenten. Beräkningen ”Nytt datum” ger följande kolumn: - **Nytt datum**: 1/3/2026, 1/5/2026, 3/7/2026, 3/19/2026, 4/30/2026 I det här exemplet baseras de nya datumvärdena på engelsk språkversion och standardformatering. ## Se även [Anpassade datumformat](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dates_custom_date_formats.htm) [Formatera datum med ISO-8601 för veckor och år](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dates_custom_date_formats_week.htm) [Datumfunktioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_date.htm) [Alla funktioner (efter kategori): Datum](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_categories.htm#Date) [STR()-funktionen ignorerar standarddatum och nummerformatering (](http://kb.tableau.com/articles/Issue/str-function-ignores-date-and-number-formatting?lang=sv-se) Tableaus kunskapsbas) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Konvertera ett mätvärde till en dimension Du kan konvertera ett fält från ett mätvärde till en dimension i den aktuella vyn. Om du vill att ändringen ska påverka all framtida användning av fältet i arbetsboken kan du alternativt konvertera ett fält i rutan Data från ett mätvärde till en dimension. Se [Dimensioner och mätvärden, blått och grönt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm) för mer information om dimensioner och mätvärden. Du kan även [Konvertera diskreta fält till kontinuerliga och tvärtom](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_convertdisctocont.htm). ## Konvertera ett mätvärde i vyn till en diskret dimension Du kan dra ett fält med mätvärde från rutan Data men sedan använda det som en dimension i vyn. Anta till exempel att du vill veta de aggregerade försäljningssummorna för varje möjlig rabatt. Vyn du letar efter ser ut så här: ![Ett stapeldiagram som visar försäljning efter rabatt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/fieldTypes3.png) Fältet Rabatt innehåller numeriska värden vilket innebär att när du ansluter till datakällan tilldelar Tableau det till området Mätvärden i rutan Data. I datakällan Urval - Superstore, som ingår i Tableau Desktop, varierar värdena för Rabatter från 0 till 80 %. Här följer stegen för att skapa vyn som visas ovan: 1. Dra Försäljning till Rader och Rabatt till Kolumner. Tableau visar ett punktdiagram – det är den standardiserade diagramtypen när du placerar ett mätvärde på Rader och ett annat på Kolumner. ![Ett punktdiagram som visar en enskild datapunkt med förhöjda försäljnings- och rabattnivåer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/fieldTypes1.png) Tableau aggregerar Rabatt som AVG och Försäljning som SUM. Fälten är båda kontinuerliga vilket innebär att Tableau visa axlar längs den nedre och vänstra sidan av vyn (och inte kolumn- eller radrubriker). 2. För att bearbeta Rabatt som en dimension ska du klicka på listrutepilen i fältet (på hyllan Kolumner) och sedan välja Dimension från snabbmenyn. Tableau upphör att aggregera värdena för Rabatt vilket innebär att du nu ser en linje. Värdena för Rabatt är dock fortfarande kontinuerliga vilket innebär att Tableau fortfarande visar kontinuerliga axlar för båda fälten: ![Ett linjediagram som visar den omvända relationen mellan rabatt och försäljning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/fieldTypes2.png) 3. Klicka på listrutepilen på Rabatten igen och välj Diskret från snabbmenyn, för att slutföra processen. Transformationen av Rabatt är nu slutförd. Du kan nu se stapeldiagrammet som på den första bilden i början av detta ämne. Längst ned syns kolumnrubriker (0 %, 10 %, 20 % osv.) istället för en axel. Låt oss se över hur vi kom till denna punkt:
ÅtgärdResultat
Konvertera Rabatt från ett mätvärde till en dimension ...Försäljningsvärden aggregeras inte längre enligt rabattens ränta. Detta resulterar i ett linjediagram istället för ett punktdiagram.
Konvertera Rabatt från kontinuerlig till diskret ...Tabell visar rubriker längst ned i vyn istället för en kontinuerlig axel.
Det enda som återstår att göra är att dra Försäljning till Etikett och sedan formatera etiketterna gällande läsbarhet. Diagrammet som skapas är något användbart då det bara finns 12 unika värden för Rabatt i datakällan. Om det hade funnits ett unikt värde för varje rad, som inte är ovanligt för ett numeriskt fält, skulle antalet enskilda staplar i den resulterande vyn vara lika med antalet rader i datakällan. Detta skulle förmodligen inte resultera i en användbar visualisering. ## Konvertera ett mätvärde i rutan Data till en dimension När du först ansluter till en datakälla tilldelar Tableau de flesta fält som innehåller kvantitativ eller numerisk information (det vill säga fält där värdena är nummer) som fält med mätvärden i rutan Data. Undantaget är för fält där namnet antyder datatypen såsom år eller månad (dessa skulle Tableau identifiera som datumdimensioner) eller fält som innehåller ord såsom ”ID” och ”Nyckel” där Tableau skulle kategorisera dem som dimensioner, även om de är numeriska. Du kanske dock vill att några av fälten som Tableau har kategoriserat som mätvärden faktiskt ska vara dimensioner. Postnummer är ett klassiskt exempel – de består ofta helt och hållet av siffror. Informationen är dock kategorisk och inte kontinuerlig – du skulle aldrig vilja aggregera postnummer genom att lägga till eller beräkna medelvärde för dem. På samma sätt kan ett fält som innehåller individers ålder kategoriseras som ett mätvärde som standard i Tableau då det innehåller numeriska data. I vissa fall kanske du vill lägga till eller ta ett genomsnitt på åldrar. Du kanske dock även vill se varje enskild ålder som en klass eller kategori. I detta fall vill du att Tableau ska skapa rubriker för detta fält snarare än en axel. Om du vill använda ålder i din vy på detta sätt kan du konvertera fältet till en dimension. Gör något av följande för att konvertera ett mätvärde till en dimension i rutan Data. - Klicka och dra fältet från ett område med mätvärden i rutan Data och släpp det i ett dimensionsområde (ovanför linjen). ![Dra ett mätvärdesfält till avsnittet Dimensioner för att göra det till en dimension.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_datapane_intro.gif) - Högerklicka (kontrollklicka på Mac) på mätvärdet i rutan Data och välj Konvertera till dimension. Om du placerar ett fält, som har konverterats från ett mätvärde till en dimension, på en hylla produceras nu rubriker istället för en axel. ![Ett fält som har konverterats från ett mätvärde till en dimension som nu visas som en rubrik istället för en axel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/schema_convert7.png) ## Använda dialogrutan Släpp fält I vissa användningsfall kan du ta en genväg genom att högerklicka och dra (Option + dra på en Mac) ett fält från datarutan till vyn. Det gör att dialogrutan Släpp fält, med olika former av fältet, öppnas. Vilka alternativ som är tillgängliga beror på vilken datatyp fältet som dras har. Det primära syftet med den här dialogrutan är att välja aggregering, men kan även tillhandahålla alternativ för att ändra från en dimension till ett mätvärde eller välja mellan ett kontinuerligt och diskret fält. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dropfield_string.png "Dialogrutan Släpp fält för en strängdimension.") Välj det alternativ som du vill använda och klicka på OK för att slutföra åtgärden. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Koppla dina data Det är ofta nödvändigt att kombinera data från flera platser – olika tabeller eller till och med datakällor – för att utföra en önskad analys. Beroende på datastrukturen och analysbehoven finns det flera olika sätt att kombinera tabellerna. Om du vill veta mer om olika sätt att sammanföra datauppsättningar kan du titta på utbildningsvideon [Kombinera data i Tableau Desktop](https://www.tableau.com/sv-se/learn/tutorials/on-demand/combining-data-tableau-desktop?playlist=509089) (4 minuter, på engelska). ## Relationer vs kopplingar Standardmetoden i Tableau Desktop är att använda relationer. Relationer bevarar de ursprungliga tabellernas LOD (detaljnivå) när information kombineras. Relationer gör det även möjligt för kontextbaserade kopplingar att utföras blad för blad, vilket gör varje datakälla mer flexibel. Relationer är den rekommenderade metoden för att kombinera data i de flesta fall. Se [Skillnaden mellan relationer och kopplingar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_relationships_learnmorepage.htm) för mer information. Det finns dock tillfällen då en koppling måste upprättas direkt, antingen för kontroll eller för fördelarna med en koppling jämfört med en relation, såsom avsiktlig filtrering eller duplicering. **Obs!** Relationer använder så småningom kopplingar (bakom kulisserna). Till exempel producera en relation mellan datakällor en korsdatabaskoppling när visualiseringen använder fält från tabeller i olika datakällor. Som sådan kan [Förbättra prestanda för korsdatabaskopplingar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joins_xbd_perf.htm) vara relevant. ## Vanliga problem - För att se, redigera eller skapa kopplingar måste du öppna en logisk tabell på relationsarbetsytan – det område du ser när en datakälla först öppnas eller skapas – och komma åt funktionen koppla arbetsyta. - **Det går inte att koppla publicerade Tableau-datakällor.** Använd relationer om du vill kombinera publicerade datakällor. - När tabeller kopplas måste fälten som kopplas vara av samma datatyp. Om du ändrar datatypen efter att tabellerna har kopplats avbryts kopplingen. - Fält som används i kopplingssatsen kan inte tas bort utan att avbryta kopplingen. Använd Tableau Prep Builder istället för Tableau Desktop för att koppla data och få möjlighet att rensa upp duplicerade fält > [!TIP] > > **Tips**: Det går att skapa kopplingar och utföra grundläggande dataformning i Tableau Desktop, men Tableau Prep Builder är konstruerat för dataförberedelse. Överväg att använda [Tableau Prep Builder](https://help.tableau.com/current/prep/sv-se/prep_combine.htm#join-your-data) om du behöver göra flera kopplingar, rensa fältnamn, ändra datatyper, utföra flera pivoter eller andra typer av involverade dataförberedelser. ## Skapa en koppling 1. Anslut till den, eller de, relevanta datakällorna för att skapa en koppling. Se [Ansluta till dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/basicconnectoverview.htm). Dessa kan finnas i samma datakälla (såsom tabeller i en databas eller blad i ett Excel-kalkylblad) eller olika datakällor (detta kallas för en korsdatabaskoppling). Om du kombinerade tabeller med en korsdatabaskoppling färglägger Tableau tabellerna på arbetsytan och kolumnerna i datarutnätet för att visa vilken anslutning datan kommer ifrån. **Obs!** Alla datakällor har inte stöd för korsdatabaskopplingar, inklusive publicerade Tableau-datakällor. För att kombinera publicerade datakällor kan de ursprungliga datakällorna redigeras så att de innehåller kopplingen. Alternativt kan du använda en datakombination. 2. Dra den första tabellen till arbetsytan. ![En datamodell med en tabell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_single_tablewjoin1.gif) Observera att om du drar ut en sekundär tabell vid denna tidpunkt bildas en relation. 3. Välj Öppna från menyn eller dubbelklicka på den första tabellen för att öppna den kopplade arbetsytan (fysiskt lager). ![Expandera tabellen för att visa alternativ.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_single_tablewjoin2.gif) Att dubbelklicka på en tabell på relationsarbetsytan öppnar den kopplade arbetsytan 4. Dubbelklicka eller dra en sekundär tabell till den kopplade arbetsytan. ![En datamodell med två kopplingar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_single_tablewjoin3.gif) Om din nästa tabell helt och hållet kommer från en annan datakälla ska du klicka på knappen Lägg till under Anslutningar, i den vänstra rutan, (![Ikonen för att lägga till datakälla.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/add_web_datasource.png) i webbredigering) för att lägga till en ny anslutning till Tableau-datakällan. Dra önskad tabell till den kopplade arbetsytan med anslutningen vald. 5. Klicka på kopplingsikonen för att konfigurera kopplingen. Lägg till en eller flera kopplingssatser genom att välja ett fält från en av de tillgängliga tabellerna som används i datakällan. Välj sedan en kopplingsoperator och ett fält från den tillagda tabellen. ![Redigera en datakoppling.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_single_tablewjoin4.gif) **Obs!** Du kan ta bort en oönskad kopplingssats genom att klicka på ”x” som visas när du hovrar muspekaren över den högra sidan av kopplingssatsen. 6. Stäng dialogrutan koppling och kopplingsarbetsytan när du är klar. [Koppla dina data](#results) när du har skapat en koppling. Se [Koppla dina data](#troubleshoot) för att felsöka kopplingen. ## Anatomin hos en koppling Kopplingar definieras av deras typ såväl som kopplingssatsen. ### Typer av kopplingar Generellt finns det fyra typer av kopplingar som kan användas i Tableau: inre, vänster, höger och helt yttre. Om du inte är säker på vilken typ av koppling som ska användas för att kombinera data från flera tabeller bör du använda relationer.
Typ av kopplingResultat

Inre

Ikonen för en inre koppling.

När du använder en inre koppling för att kombinera tabeller resulterar det i en tabell som innehåller värden som har matchningar i båda tabellerna.

När ett värde inte matchar båda tabellerna tas det bort helt.

Vänster

Ikonen för en vänsterkoppling.

När du använder en vänster koppling för att kombinera tabeller resulterar det i en tabell som innehåller alla värden från den vänstra tabellen och motsvarande matchningar från den högra tabellen.

När ett värde i den vänstra tabellen inte har en motsvarande matchning i den högra tabellen ser du ett null-värde i datarutnätet.

Höger

Ikonen för en högeranslutning.

När du använder en höger koppling för att kombinera tabeller resulterar det i en tabell som innehåller alla värden från den högra tabellen och motsvarande matchningar från den vänstra tabellen.

När ett värde i den högra tabellen inte har en motsvarande matchning i den vänstra tabellen ser du ett null-värde i datarutnätet.

Helt yttre

Ikonen för en fullständig yttre koppling.

När du använder en helt yttre koppling för att kombinera tabeller resulterar det i en tabell som innehåller alla värden från båda tabellerna.

När ett värde från endera tabell inte har en motsvarande matchning i den andra tabellen ser du ett null-värde i datarutnätet.

Förena

Ikonen för en förening.

Även om en förening inte är en typ av koppling, är en förening en annan metod för att kombinera två eller flera tabeller genom att bifoga rader med data från en tabell till en annan. I bästa fall har tabellerna som du förenas samma antal fält, och de fälten har matchande namn och datatyper. Se Förena dina data för mer information om förening.

Alla databaser har inte stöd för alla typer av kopplingar. Om ett alternativ inte är tillgängligt i dialogrutan koppling beror det troligen på en begränsning i datakällan. ### Kopplingssatser En koppling utförs genom att ställa in en eller flera kopplingssatser. Kopplingssatsen informerar Tableau vilka fält som delas mellan tabellerna och hur de matchar motsvarande rader. Till exempel är rader med samma ID justerade i resultattabellen. Kopplingssatser använder oftast likhetsoperatorn (=) som matchar rader med samma värden. Det är även möjligt att utföra non-equi-kopplingar såsom mindre än (<) och inte lika (<>). En koppling kan även ha flera olika kopplingssatser. Om till exempel förnamn och efternamn lagras i separata kolumner kan det vara fördelaktigt att koppla endast om ”Förnamn = Förnamn” och ”Efternamn = Efternamn”. Båda villkoren måste vara sanna för att raderna ska kopplas. Om målet var att returnera resultat där efternamnet delas medan förnamnet inte delas, kan kopplingssatserna alternativt vara ”Förnamn <> Förnamn” och ”Efternamn = Efternamn”. Kopplingssatser kan även innehålla beräkningar. Kopplingssatsen kan till exempel vara sammanlänkningen av namnfälten ”\[Förnamn\] + \[Efternamn\] = \[Förnamn\] + \[Efternamn\]”. Observera att inte alla kopplingar med datakällor har stöd för beräkningar i kopplingssatser. ### Om null-värden i kopplingsnycklar Generellt utförs kopplingar på databasnivå. Om fälten som används för att koppla tabeller innehåller null-värden returnerar de flesta databaser data utan raderna som innehåller dem. För vissa datakällor med en enkel koppling tillhandahåller dock Tableau ytterligare ett alternativ som låter dig koppla fält som innehåller null-värden med andra fält som innehåller null-värden. Välj Data > Koppla null-värden till null-värden efter att du har ställt in din datakälla på sidan Datakälla. Om alternativet är gråtonat är det inte tillgängligt för din datakälla. Observera att om du lägger till en sekundär koppling till en datakälla som använder det här alternativet återgår den till standardbeteendet som exkluderar rader med null-värden. ## Korsdatabaskopplingar Tableau tillåter kopplingar från tabeller i olika datakällor. Detta om än med vissa begränsningar från databassidan där plattformar är kompatibla. Korsdatabaskopplingar kräver en datakälla med flera anslutningar – det innebär att du måste skapa en ny _anslutning_ till varje databas innan du kopplar tabellerna. 1. Använd alternativet Lägg till i rutan Data, efter att du har anslutit till den första datakällan,för att lägga till ytterligare en anslutning. ![Knappen för att lägga till en anslutning på datakällans sida.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/add_connection.png) 2. Detta skapar en sekundär anslutning snarare än en helt annan datakälla. Du kan växla mellan de två (eller flera) anslutningarna medan du befinner dig på fliken datakälla. ![Flera anslutningar i rutan Data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/multiple_connections.png) 3. När du går över till ett arbetsblad och börjar analysera fungerar datakällan som en enda kombinerad datakälla. Detta skiljer sig från två oberoende datakällor som kan växlas mellan på ett arbetsblad. ![Rutan Data med två datakällor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/multiple_datasources.png) Datakällan **Book+** innehåller två anslutningar med en korsdatabaskoppling. Den fungerar som en enda datakälla. Datakällan **Movie adaptations** är en oberoende datakälla. **Obs!** Att koppla tabeller från samma databas ger vanligtvis bättre prestanda. Detta beror på att det går fortare att söka efter data som lagras i samma databas och utnyttjar databasens inbyggda funktion för att utföra kopplingen. Se [Förbättra prestanda för korsdatabaskopplingar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joins_xbd_perf.htm) för mer information om prestanda för korsdatabaskopplingar. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Koppla spatialfiler i Tableau Du kan använda spatiala data för att skapa kartor eller andra diagramtyper i Tableau. Om du har två spatiala datakällor kan du ansluta dem med hjälp av deras spatiala egenskaper (geografi eller geometri). Du kan antingen koppla ihop två spatialfiler eller använda en spatial beräkning för att koppla samman en spatialfil med icke spatiala data med latitud- och longitudfält. Tableau stöder anslutning till följande spatiala datakällor: - Shapefiler - MapInfo-tabeller - Keyhole Markup Language-filer (KML-filer) - GeoJSON-filer - TopoJSON-filer - Esri File-geodatabaser Om du har WKT (well known text – välkänd text) i en CSV- eller Excel-fil kan du importera data och sedan översätta dem till spatiala data på sidan Datakälla. Du kan också använda MAKEPOINT för att konvertera data som har latitud- och longitudkoordinater till spatiala data. Se [Skapa en spatial datakälla med MAKEPOINT](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_spatial.htm#Create). Mer information om vilka typer av spatiala filer som går att ansluta till i Tableau och hur du kopplar dem finns i kopplingsexemplet [Spatialfil](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/examples_spatial_files.htm). **Viktig anmärkning:** I Tableau 2021.3 eller senare kan du skapa spatiala kopplingar mellan punkt/polygon, polygon/linje, polygon/polygon och linje/polygon. I Tableau 2021.2 och tidigare versioner kan du bara skapa spatiala kopplingar mellan punkter och polygoner. ## Koppla spatialfiler > [!TIP] > > Tips: För att skapa, redigera eller visa spatiala kopplingar måste du först öppna en logisk tabell på relationsarbetsytan – det område du ser när en datakälla först öppnas eller skapas – och komma åt kopplingsarbetsytan. 1. Öppna Tableau och anslut till den första spatiala datakällan. 2. Öppna kopplingsarbetsytan (fysiskt lager) för din datakälla genom att dubbelklicka på tabellen på arbetsytan. 3. Klicka på Lägg till högst upp till vänster på sidan Datakälla. 4. Anslut till den andra datakällan i menyn Lägg till en anslutning som visas. Dra den andra datakällan till kopplingsarbetsytan. ![Ett diagram över en spatial koppling mellan spatiala datauppsättningar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spatial_join1.png) 1. Klicka på ikonen Koppla. 2. I dialogrutan Koppla gör du följande: - Välj en kopplingstyp. Mer information om dessa olika typer finns i [Koppla dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joining_tables.htm#jointypes). - Välj ett spatial fält att koppla till under Datakälla. Obs! Geometri är standardnamnet på fält för spatiala datakällor, förutom i SQL Server där användare skapar egna fältnamn. En globikon ![Ikonen för att den geografiska rollen tillämpas på fältet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/globe.png) visas bredvid spatiala fält. - Välj ett annat spatial fält för den andra datakällan. Om den andra datakällan inte är en spatialfil och innehåller latitud- och longitudfält väljer du Skapa kopplingsberäkning som kopplingssats för att använda dina data i spatiala kopplingar. Mer information finns i [Spatiala funktioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_spatial.htm). - Klicka på tecknet \= och välj Korsar i listrutemenyn. Det går bara att korsa två spatiala fält. ![Dialogrutan Tableau-koppling med alternativ för inre kopplingar, vänsterkopplingar, högerkopplingar och fullständiga yttre kopplingar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spatial_join2.png) 4. När du är klar stänger du dialogrutan Koppla. Kartan uppdateras för att visa antalet observationer av sjöfåglar i varje damm, och du är redo att börja analysera dina spatiala data. ![En karta över Japan med varierande gröna nyanser som indikerar medelvärde för lutning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_spatial_analysis.png) Mer information om hur du skapar olika typer av diagram finns i [Skapa diagram och analysera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/design_and_analyze.htm). ## Felsöka spatiala kopplingar ### SQL Server-fel: Geometrin är inkompatibel med geografin Även om SQL Server har stöd för både geografiska och geometriska datatyper, har Tableau endast stöd för geografiska datatyper från SQL Server från följande geografier: EPSG:WGS84 = 4326, EPSG:NAD83 = 4269, EPSG:ETRS89=4258. Ett felmeddelande visas om du försöker att lägga till annan geografi eller ett geometrifält från SQL Server i analysen. ### Vertexordning Vertexordningen kan variera beroende på vilket spatialsystem som används. Två spatiala filer med olika vertexordning kan leda till analysproblem. Tableau tolkar ordningen baserat på den i spatialdatakällan. Mer information finns i [Spatiala kopplingar sakta ner och returnera inverterade resultat med KML eller SQL spatiala data importerade från shapefil eller GeoJSON](https://kb.tableau.com/articles/issue/spatial-join-slow-and-returns-inverted-results-using-kml-or-sql-spatial-data-imported-from-shapefile-or-geojson?lang=en-gb) och [Stöd för avancerad spatial analys med ändringar av linjer och polygonkanter i Tableau](https://www.tableau.com/about/blog/2018/8/supporting-advanced-spatial-analytics-changes-lines-and-polygon-edges-tableau?_ga=2.102831876.545437502.1654528953-1215196164.1596129853) i Tableaus kunskapsbas. ## Se även: [Spatialfil](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/examples_spatial_files.htm) [Koppla dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joining_tables.htm) [Skapa Tableau-kartor från filer från spatialfiler](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_shapefiles.htm) [Skapa kartor med dubbla axlar (i lager) i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_dualaxis.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Kopplingar skapade med Webbdatakoppling 3.0 SDK Webbdatakoppling 3.0 är den senaste versionen av webbdatakopplingen, Tableaus lösning för att ansluta till data i webbprogram och tjänster som exponeras via API:er snarare än ODBC/JDBC-drivrutiner. Webbdatakoppling 3.0 SDK tillhandahåller de verktyg du behöver för att bygga din egen anpassade koppling till webbdata. Dessutom kan partnerbyggda kopplingar användas från Tableau Exchange. **Obs!** Webbdatakoppling 3.0 var en del av Tableau-versionen 2022.3. ## Om Webbdatakoppling 3.0 I en avvikelse från tidigare versioner av webbdatakopplingen, och analogt med Tableau Connector SDK, gör Webbdatakoppling 3.0 det möjligt för dig att skapa en anpassad anslutning till webbdata och paketera anslutningen som en .taco-fil. WDC 3.0-kopplingar kan användas som vilken drivrutinsbaserad koppling som helst som skapats med Tableau Connector SDK och kräver inte att du är värd för kopplingen på din egen webbserver. Liksom andra .taco-kopplingar är WDC 3.0-kopplingar paketerade och signerade .jar-filer som innehåller en uppsättning XML- och Javascript/TypeScript-filer. Dessa filer definierar kopplingens utseende och beteende, inklusive följande: - Användargränssnitt för en webbaserad koppling - API-anrop för att hämta data från programmets eller tjänstens slutpunkt - Instruktioner för hur du mappar hämtade data till Tableau-extrakt ### Begränsningar för WDC 3.0-kopplingar - När du använder en WDC 3.0-datakälla i en anslutning i Tableau går det _inte_ att lägga till flera anslutningar till andra datakällor. - Webbdatakoppling 3.0 är fortsatt endast avsett för extrakt, men du kan i övrigt visualisera data och publicera analyser som med vilken annan datakälla som helst. ## Skapa en egen koppling För att komma igång med skapandet av din egen anpassade koppling, se den officiella [dokumentationen om Webbdatakoppling 3.0](https://help.tableau.com/current/api/webdataconnector/sv-se/index.html). ## Använda en koppling som skapats med Webbdatakoppling 3.0 SDK När du har skapat en koppling med Webbdatakoppling 3.0 SDK följer du dessa steg för att använda den med Tableau: 1. Ladda ner kopplingsfilen, \[kopplingens namn\].taco. 2. Placera .taco-filen i följande katalog (standardplats): - För 2021.2 och senare:
För Tableau DesktopFör Tableau Prep BuilderFör Tableau Server
  • Windows - C:\Users\[Windows User]\Documents\My Tableau Repository\Connectors
  • macOS - /Users/[user]/Documents/My Tableau Repository/Connectors
  • Windows: C:\Användare\[Windows-användare]\Dokument\Min Tableau Prep-lagringsplats\Kopplingar
  • MacOS: /Användare/Dokument/Min Tableau Prep-lagringsplats/Kopplingar
  • Windows: C:\Program\Tableau\Kopplingar

  • Linux: /opt/tableau/kopplingar

- För 2021.1 och tidigare:
För Tableau DesktopFör Tableau Prep BuilderFör Tableau Server, Tableau Prep Conductor, Tableau Prep Flow Authoring
  • Windows - C:\Users\[Windows User]\Documents\My Tableau Repository\Connectors
  • macOS - /Users/[user]/Documents/My Tableau Repository/Connectors
  • Windows: C:\Användare\[Windows-användare]\Dokument\Min Tableau Prep-lagringsplats\Kopplingar
  • MacOS: /Användare/Dokument/Min Tableau Prep-lagringsplats/Kopplingar
  • Tableau Server: [Tableau_Server_Installation_Directory]/data/tabsvc/vizqlserver/Connectors

För att aktivera din anslutning för Prep måste du också lägga till din taco på följande platser:

  • Tableau Prep Conductor: [Tableau_Server_Installation_Directory]/data/tabsvc/flowprocessor/Connectors
  • Tableau Prep Flow Authoring: [Tableau_Server_Installation_Directory]/data/tabsvc/flowqueryservice/Connectors
**Obs!** När du har installerat kopplingen visas den i listan över kopplingar i Tableau. Om du stöter på problem med WDC-biblioteket, simulatorn eller något av utvecklarexemplen [skickar du in ett ärende på Github](https://github.com/tableau/wdc3/issues). ## Anslut Tableau till data 1. Starta Tableau. Under Anslut väljer du namnet på kopplingen du just installerade. För en fullständig lista över datakopplingar väljer du Mer under Till en server. 2. Ange den begärda informationen och välj sedan Logga in. 3. Vänta tills kopplingen hämtar dina data till Tableau. 4. Välj bladflik för att starta analysen. ## Inläsningsordning för kopplingar Om en koppling har samma klass som en koppling som redan har registrerats, kommer den nya kopplingen att avvisas. Den först inlästa kopplingen har företräde när två kopplingar delar samma klassnamn. Tableau läser in kopplingarna efter katalog i följande ordning: 1. Inbyggda Tableau-kopplingar 2. Kopplingar placerade i `C:\Program Files\Tableau\Connectors` (Windows) eller `/opt/tableau/connectors` (Linux) 3. Kontakter placerade i `My Tableau Repository/Connectors` 4. (Valfritt) Kopplingar i utvecklingssökvägen som anges av `-DConnectPluginsPath` ## Kända problem (endast Tableau Server) När användare försöker ansluta till en WDC 3.0-baserad koppling i Tableau Server kan det visas ett felmeddelande som lyder ungefär så här: ”Tableau Server (version ) råkade ut för ett fel med detta arbetsblad.” Det här felet uppstår eftersom den WDC 3.0-baserade koppling som arbetsboken skapades med inte är kompatibel med en Tableau Server-miljö med flera noder. Det här har åtgärdats i en underhållsversion. Mer information finns i kunskapsartikeln [Vid webbredigering med WDC 3.0-baserade kopplingar tas HTTP 503 emot tillsammans med felet ”ett fel har inträffat”](https://issues.salesforce.com/issue/a028c00000yDv5zAAC/unable-to-use-the-connector-created-by-customers-as-the-taco-file-with-wdc-30-sdk-and-receiving-http-status-code-503). ## Se även - [Konfigurera datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_prepare.htm) – Lägg till mer data i den här datakällan eller förbered data innan du analyserar dem. - [Skapa diagram och analysera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/design_and_analyze.htm) – Påbörja dataanalysen. - [Tableau Connector SDK](https://github.com/tableau/connector-plugin-sdk) – Hitta information och verktyg för att skapa och testa din anpassade anslutning. - [Använda partnerbyggda kopplingar från Tableau Exchange](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/gallery_connectors.htm) – Hitta och installera en koppling från Tableau Exchange. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Köra åtgärder Beroende på hur åtgärden skapats kan du köra en åtgärd med en av följande tre metoder: - Hovra – Håll pekaren över en markering i vyn för att köra åtgärden. Det här alternativet fungerar bra med framhävnings- och filteråtgärder på instrumentpaneler. - Välj – Klicka på en markering i vyn för att köra åtgärden. Det här alternativet fungerar bra med alla sorters åtgärder. - Meny – I Tableau Desktop högerklickar du (Ctrl-klickar på Mac) på en vald markering i vyn och väljer därefter ett alternativ i snabbmenyn. I Tableau Server eller Tableau Cloud vänsterklickar du (klickar på Mac) på en vald markering i vyn för att få upp snabbmenyn. Det här alternativet fungerar bra med filter- och URL-åtgärder.
HovraVäljMeny
Ett punktdiagram med två kluster av punkter.Ett punktdiagram med två kluster av punkter och en markör som väljer en markering.Ett verktygstips med produktnamn, sändningstyp, vinst och kvalitet.
Länkar är inte alltid synliga för varje arbetsblad och markering. Eftersom länkar mappas till specifika fält i datakällan, kommer länkar endast att vara tillgängliga för de arbetsblad som använder de mappade fälten. Om du till exempel lägger till en hyperlänk som använder sig av både latitud och longitud som parametrar i länken så kommer den endast att vara tillgänglig för arbetsblad som använder latitud och longitud i vyn. Dessutom är länken endast tillgänglig för markeringar och sidhuvuden som innehåller relevanta värden. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Köra inledande SQL **Obs!** Tableau Prep Builder version 2019.2.2 och senare stöder användning av inledande SQL, men stöder ännu inte alla alternativ som stöds av Tableau Desktop. Mer information om hur du använder inledande SQL med Tableau Prep Builder finns i [Använda inledande SQL för att skicka frågor till dina anslutningar](https://help.tableau.com/current/prep/sv-se/prep_connect.htm#initial_SQL) i Tableau Prep Builder Salesforce-hjälpen. När du ansluter till vissa databaser kan du ange ett inledande SQL-kommando som körs eller använder ett cachelagrat värde när en anslutning görs till databasen, till exempel när du öppnar arbetsboken, uppdaterar ett extrakt, loggar in på Tableau Server eller publicerar på Tableau Server. **Obs!** Inledande SQL skiljer sig från en anpassad SQL-anslutning. En anpassad SQL-anslutning definierar en relation (eller tabell) som man kan göra sökningar mot. Mer information finns i [Ansluta till en anpassad SQL-fråga](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/customsql.htm). Du kan använda det här kommandot för att: - Konfigurera tillfälliga tabeller som används under sessionen. - Konfigurera en anpassad datamiljö. Du kan lägga till ett inledande SQL-kommando i dialogrutan Serveranslutning eller på sidan Datakälla. Obs! Om datakällan stöder körning av en inledande SQL-sats visas länken inledande SQL i det nedre vänstra hörnet av dialogrutan Serveranslutning. Information om datakällan finns i [Kopplingar som stöds](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/exampleconnections_overview.htm). ## Så här använder du inledande SQL 1. Klicka på Inledande SQL i dialogrutan Serveranslutning. Välj annars Data > Inledande SQL eller Data > Frågemärkning och inledande SQL på sidan Datakälla, beroende på vilken databas du ansluter till. 2. Ange SQL-kommandot i dialogrutan Inledande SQL. Du kan använda listrutemenyn Infoga för att skicka parametrar till datakällan. ![Inledande SQL-inställning med ett textfält för att ange SQL-satser.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/connect_basic_initialsql.png) **Obs!** Tableau undersöker inte om satsen innehåller några fel. Denna SQL-sats skickas till databasen när du ansluter. Din programvarulicens kan begränsa dig från att använda inledande SQL med din anslutning. Om du publicerar på Tableau Server måste servern vara konfigurerad för att tillåta inledande SQL-satser. Serverprogramvaran är som standard konfigurerad så att dessa satser kan köras när arbetsboken laddas i en webbläsare. Administratörer kan konfigurera servern så att den ignorerar inledande SQL-satser genom att använda kommandot `tsm configuration set`: `tsm configuration set -k vizqlserver.initialsql.disabled -v true` Om servern inte tillåter inledande SQL-satser öppnas arbetsboken, men de inledande SQL-kommandona skickas inte. Mer information om kommandot `tsm configuration set` finns i [Tableau Server-hjälpen](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/cli_configuration_tsm.htm#TSMSet). ## Parametrar i en inledande SQL-sats Du kan skicka parametrar till datakällan i en inledande SQL-sats. För följande lista finns flera fördelar med att använda parametrar i en inledande SQL-sats. - Du kan konfigurera impersonering med parametrarna TableauServerUser eller TableauServerUserFull. - Om datakällan stöder det kan du ställa in säkerhet på radnivå (till exempel för Oracle VPD eller SAP Sybase ASE), för att se till att användarna bara ser de data som de har behörighet att se. - Du kan ge mer information vid loggföring, till exempel Tableau-versionen eller arbetsbokens namn. Följande parametrar stöds i en inledande SQL-sats:
ParameterBeskrivningExempel på returnerat värde
TableauServerUserAnvändarnamnet för den aktuella serveranvändaren. Använd den här parametern när du konfigurerar impersonering på servern. Returnerar en tom sträng om användaren inte är inloggad på Tableau Server.jjohansson
TableauServerUserFullAnvändarnamn och domän för aktuell serveranvändare. Använd den här parametern när du konfigurerar impersonering på servern. Returnerar en tom sträng om användaren inte är inloggad på Tableau Server.domän.johan\jjohansson
TableauAppNamnet på Tableau-programmet.

Tableau Desktop Professional

Tableau Server

TableauVersionVersion av Tableau-programmet.9,3
WorkbookNameNamn på Tableau-arbetsboken. Används endast i arbetsböcker med en inbäddad datakälla.Ekonomisk-analys
> [!WARNING] > > **Varning:** Tableau Desktop inkluderar inte en domän. Du kan inkludera en om du inte använder delegering och ställer in tsm configuration set -k DelegationUseFullDomainName=-v true--force-nycklar Följande exempel visar olika sätt du kan använda parametrarna i en inledande SQL-sats på. - Det här exemplet ställer in säkerhetskontexten på Microsoft SQL Server: `EXECUTE AS USER = [TableauServerUser] WITH NO REVERT;` - Det här exemplet visar hur du i en DataStax-datakälla kan använda parametrar för att lägga till information för loggföringen eller för att konfigurera en sessionsvariabel för att hålla koll på dina data: `SET TABLEAUVERSION [TableauVersion];` - Det här exemplet kan användas för att hjälpa till att konfigurera säkerhet på radnivå för Oracle VPD: `begin`  `DBMS_SESSION.SET_IDENTIFIER([TableauServerUser]);` `end;` Obs!Oracle PL/SQL-block kräver ett efterföljande semikolon för att avsluta blocket. Se Oracle-dokumentationen för korrekt syntax. ### Skjuta upp exekvering till servern Du kan skjuta upp en inledande SQL-sats, så att den endast exekveras på servern. En anledning till att skjuta upp exekveringen till servern är om du inte har behörighet att exekvera de kommandon som konfigurerar impersoneringen. Använd taggarna för att bifoga kommandon som endast ska exekveras på servern. Exempel: CREATE TEMP TABLE TempTable(x varchar(25)); INSERT INTO TempTable VALUES (1); INSERT INTO TempTable Values(2); ### Säkerhet och impersonering När du använder parametern TableauServerUser eller TableauServerUserFull i en inledande SQL-sats skapar du en dedikerad anslutning som inte kan delas med andra användare. Detta kommer också att begränsa delningen av cacheminnet, vilket kan förbättra säkerheten men även göra prestandan långsammare. ## Felsöka ”skapa tabell” för MySQL- och Oracle-anslutningar #### För MySQL-anslutningar listas inte tabellerna när inledande SQL har använts för att skapa tabellen När du har anslutit till MySQL och kör en inledande SQL-sats kan det hända att tabellerna inte visas på grund av hur Tableau skapar sökningen. CREATE TABLE TestV1.testtable77(testID int); Om du vill lösa problemet lägger du till `IF NOT EXISTS` i SQL-satsen: CREATE TABLE IF NOT EXISTS TestV1.TestTable(testID int); #### För Oracle-anslutningar leder användningen av inledande SQL för att skapa tabeller till att Tableau stannar När du har anslutit till Oracle och kör en inledande SQL-sats stannar Tableau med ett snurrande hjul på grund av hur Tableau skapar sökningen. CREATE TABLE TEST\_TABLE (TESTid int) Använd följande SQL-sats och se om det löser problemet: BEGIN EXECUTE IMMEDIATE 'create table test\_table(testID int)'; EXCEPTION WHEN OTHERS THEN NULL; END; [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Korrigera datafel eller kombinera dimensionsmedlemmar genom att gruppera dina data Om du använder grupper för att korrigera datafel (till exempel för att kombinera ”CA” och ”Kalifornien”) eller för att kombinera dimensionsmedlemmar (till exempel för att kombinera regionerna ”Öst” och ”Väst”) är det enklaste alternativet att välja rubriker i vyn. 1. Tryck och håll in CTRL eller Shift på tangentbordet för att välja flera rubriker i vyn. På en Mac trycker och håller du in Command-tangenten. 2. Gör något av följande om du vill skapa en grupp: - På Tableau Desktop, klickar du på Grupp\-knappen ![En bilageikon i form av ett gem och en snabbmenyikon.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ad-hoc1.png) på verktygsfältet, högerklickar och väljer Grupp eller klickar på Grupp\-ikonen i verktygstipset. - På Tableau Server eller Tableau Cloud klickar du på ikonen Grupp på verktygstipset. ![Ett stapeldiagram med två rader och tre kolumner. Den första kolumnen är märkt Underkategori och innehåller värden för tillbehör, utrustning, konst, pärmar](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ad-hoc2.png) De valda medlemmarna kombineras till en enskild medlem. I det här exemplet visar vyn nu SUM(Sales) för alla pärmar, kuvert och spännen som en enda markering. En standard skapas automatiskt med hjälp av de kombinerade medlemsnamnen. Dimensionen för hyllan Rader eller Kolumner byts ut mot det nya grupperade fältet. ![Ett stapeldiagram med två kolumner. Den första kolumnen är märkt Underkategori och innehåller produktens underkategorier. Den andra kolumnen är märkt Försäljning och innehåller försäljningssumman för varje underkategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ad-hoc3.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Korrigera fel i prediktiva modelleringsfunktioner När du använder [prediktiva modelleringsfunktioner](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/predictions_overview.htm) i Tableau kan du stöta på fel när du försöker lägga till beräkningarna till en visualisering. Detta beror ofta på kombinationen av prediktorer och visualiserade element, vilket i sig leder till en matematiskt ogiltig beräkning. Det första du bör försöka dubbelkolla dimensionen [Beräkna med](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm#the-basics-addressing-and-partitioning). Kontrollera sedan att det inte finns en obalans mellan den LOD (detaljnivå) som anges i dina prediktorer och vyns LOD (detaljnivå). Verifiera även att dina prediktorer för vidare relevanta data till modellen, givet den aktuella visualiseringen. I den här artikeln beskriver vi flera vanliga problem i mer detalj och hur du kan lösa dem. Fel med prediktiva modelleringsfunktioner orsakas generellt sett av ett eller flera av följande problem. Detta beror på vilken modell som används. ### Allmänna fel - [Dimensionen Beräkna med är ogiltig](#Invalid_Compute_Using_dimension) - [Dimensionsprediktorer står i konflikt med den LOD (detaljnivå) som visualiseras](#Dimension_predictors_conflict_with_LOD) - [Flera prediktorer står i konflikt med varandra](#Multiple_predictors_conflict_with_each_other) - [Det finns inte tillräckligt med data för att bygga en modell](#There's_not_enough_data_to_build_a_model) - [En korrekt modell kunde inte konstrueras från de data som tillhandahålls](#A_successful_model_couldn't_be_constructed) ### Fel i gaussisk processregression - [Gaussisk processregression kräver exakt en ordnad dimensionsprediktor](#GP_one_ordered_dimension) - [Gaussisk processregression har endast stöd för dimensioner som prediktorer](#GP_only_dimensions) - [Det finns inga träningsdata för ett eller flera förutsägelsemål](#GP_no_training_data) - [Det finns fler än 5000 markeringar](#GP_too_many_marks) #### Dimensionen Beräkna med är ogiltig När du visualiserar en prediktiv modelleringsfunktion måste dimensionen Beräkna med anges. Det rekommenderas att du väljer en specifik dimension (såsom **Region** eller **Kategori**) snarare än en riktad dimension (såsom **Tabell över och sedan ner** eller **Ruta över**). Då du kan ha flera prediktiva modelleringsfunktioner inkluderade i en visualisering eller instrumentpanel hjälper det att välja en specifik uppdelningsdimension när du ska säkerställa att modeller skapas med samma underliggande datamängd för varje enskild funktion. Jämför med andra ord resultat från modeller med samma förutsättningar. Se [Omvandla värden med tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm) för mer information om adressering och uppdelning. När du arbetar med prediktiva modelleringsfunktioner måste du se till att upprätthålla konsistens över de olika instanserna, både i olika iterationer av modellen (såsom när du väljer olika prediktorer) och i olika visualiseringar. Att använda riktningsberäkningen med dimensioner öppnar upp möjligheten att en trivial förändring i dina visualiserade data avsevärt påverkar de data som används för att bygga modellen, vilket i sin tur påverkar giltigheten och konsistens över olika visualiseringar. Du kan se [null-värden](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datafields_specialvalues.htm#null-numbers-and-dates-and-negative-values-on-log-axes) om ingen dimension med Beräkna med har angetts eller om en ogiltig dimension med Beräkna med, har valts. Ogiltig dimension med Beräkna med inkluderar: - Cell: Den här dimensionen resulterar alltid i att en enda datapunkt används för att bygga en modell, och kommer inte att lyckas. - En kapslad dimension på högre nivå (om både Region och Län visualiseras på en axel där markeringar genereras för Län men grupperas per Region). Om Region väljs som uppdelningsdimension returnerar det null-värden då det inte finns några formaliserade markeringar för Region i den här vyn. ![visualisering där dimensioner Beräkna med är Län och Kategori](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict-error1.png) _I ovanstående visualisering är giltiga dimensioner Beräkna med, **Län** och **Kategori**. Att dela upp data per **Län** eller **Kategori** ger flera giltiga markeringar som kan användas för att skapa en modell._ _**Region** listas som alternativet Beräkna med, med genererar inte några markeringar på den här vyns LOD (detaljnivå) och kan inte användas för att dela upp data._ Se [Bearbeta med och Datapartitionering i prediktiv modellering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_compute_using.htm) för mer information. #### Dimensionsprediktorer står i konflikt med den LOD (detaljnivå) som visualiseras Dimensionsprediktorer måste vara på samma LOD (detaljnivå) som visualiseras eller _högre_. Detta innebär att om du visualiserar data per **Län** kan du använda **Län**, **Region** eller **Land** som prediktorer. Att använda Stad som prediktor orsakar dock ett fel. Då det finns flera städer inom ett län beräknas den här prediktorn till \* för alla markeringar och returnerar inte någon meningsfull information. På grund av detta ignorerar Tableau funktionen. Varje dimensionsprediktor måste vara innesluten i en [ATTR-funktion](https://kb.tableau.com/articles/howto/when-to-use-the-attribute-attr-function?lang=sv-se), såsom: `MODEL_PERCENTILE(SUM([Sales]), ATTR([State]), ATTR([Category])` #### Flera prediktorer står i konflikt med varandra Varje prediktor som används inom en given prediktiv modelleringsfunktion måste tillhandahålla oberoende information till beräkningen. Om två prediktorer väljs som är exakt ekvivalenta, skalade versioner eller inverser av varandra, returnerar den prediktiva modelleringsfunktionen ett fel när den visualiseras. Som exempel kan en datauppsättning som spårar väderförhållanden över tid ha två fält: **IsRain** och **IsClear**. Dessa två fält är inverser av varandra. Det vill säga **IsClear** = True när **IsRain** = False och vice versa. Att inkludera både **IsClear** och **IsRain** som prediktorer på en enda prediktiv modelleringsfunktion returnerar ett fel. Ovanstående gäller för både mätvärden och dimensioner när de används som prediktorer. I båda fallen kan felet lösas genom att modifiera prediktorerna till att ta bort de korrelerade prediktorerna. Mer information finns i [Att välja prediktorer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_choosing_predictors.htm). #### Det finns inte tillräckligt med data för att bygga en modell Det måste finnas minst tre markeringar inom en uppdelning för att prediktiva modelleringsfunktioner ska kunna skapa en modell och generera förutsägelser. Om det finns två eller färre markeringar i datauppsättningen, som definieras av data som visas och dimensionen Beräkna med, returnerar den prediktiva modelleringsfunktionen ett resultat med ett null-värde. För att lösa det här problemet kan du revidera LOD (detaljnivå), datafiltreringsparametrar eller dimensionen Beräkna med så att varje uppdelning har mer än två markeringar. #### En korrekt modell kunde inte konstrueras från de data som tillhandahålls Det här felet visas om det finns en konflikt mellan de valda prediktorerna, den LOD (detaljnivå) som visualiseras och/eller den valda dimensionen Beräkna med. Detta kan innebära att det är omöjligt att använda prediktorerna för att skapa en rationell modell. Låt oss till exempel titta på den här MODEL\_QUANTILE-beräkningen: `MODEL_QUANTILE(0.5, MEDIAN([Profit]), ATTR(MONTH([Order Date])))` Att tillämpa den här beräkningen på en visualisering där varje markering representerar ett värde på **Län** returnerar följande fel: ![felmeddelande](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict-error5.png) Då **Orderdatum** inte används för att visualisera eller segmentera data kan den prediktiva modelleringsfunktionen inte använda den indikerade prediktorn för att skapa en modell. Så löser du detta: - Uppdatera visualiseringen till att inkludera prediktorn som en dimension. - Uppdatera funktionen till att ta bort den icke-viabla prediktorn. Observera dock att det här felet återspeglar en dålig matchning mellan visualiseringen och tabellberäkningens specifika prediktorer. Samma beräkning skulle fungera utan problem om den tillämpades på en visualisering som inkluderade **Orderdatum** som en dimension. #### Gaussisk processregression kräver exakt en ordnad dimensionsprediktor För att använda Gaussisk processregression måste du inkludera exakt en ordnad dimension som prediktor. Du kan inkludera ytterligare _oordnade_ dimensioner som prediktorer. Mätvärden kan inte användas som prediktorer med Gaussisk processregression. Lägg till en ordnad dimensionsprediktor till din tabellberäkning om du stöter på det här felet. Ta sedan bort den överflödiga ordnade dimensionsprediktorn eller ange att en av de ordnade dimensionerna ska bearbetas som en oordnad dimension. Så Gaussisk processregression bäst används på data i tidsserier har detta vanligtvis formen av en tidsbaserad prediktor såsom ATTR(DATETRUNC('month',\[Order Date\])). Valfri [date\_part](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_date.htm#datepart-values) kan användas i satsen DATETRUNC. date\_part måste dock vara på samma eller högre LOD (detaljnivå) som visualiseringen. Det vill säga, om visualiseringen använder WEEK(\[Order Date\]) som aggregeringsnivå, måste date\_part vara 'week', 'month', 'quarter', osv. och kan inte vara 'dayofyear', 'day', 'weekday', 'hour', osv. Observera att då ATTR(MONTH(\[Date\])) returnerar strängvärden, fungerar den inte som en ordnad dimensionell prediktor om den inte specificeras manuellt. Detta görs genom att inkludera **”ordered”** omedelbart före prediktorn, enligt nedan: `MODEL_PERCENTILE( "model=gp", SUM([Sales]), "ordered",ATTR(MONTH([Order Date])) )` För att inkludera flera tidsdimensioner i prediktorerna måste du ange vilka du vill använda som oordnade dimensioner. Du kan göra detta genom att inkludera **”unordered”** direkt före dimensionen, enligt nedan: `MODEL_PERCENTILE( "model=gp", SUM([Sales]), ATTR(DATETRUNC('month',[Order Date])) "unordered",ATTR(DATETRUNC('year',[Order Date])) )` Om du försöker använda ovanstående beräkning utan att ange **”unordered”** framför ATTR(DATETRUNC('year',\[Order Date\]) returneras ett fel. Dessutom måste adresseringsriktningen (eller ”Beräkna med”) för en Gaussisk processregression sättas till samma fält som den ordnade dimensionsprediktorn. Endast en adresseringsriktning (eller ”Beräkna med”) kan väljas för alla modeller. #### Gaussisk processregression har endast stöd för dimensioner som prediktorer Du kan inte använda några mätvärden som prediktorer i Gaussiska processberäkningar. Ta bort mätvärden som prediktorer. Den här begränsningen gäller endast för prediktiva modelleringsfunktioner som specificerar Gaussisk processregression. Linjär regression (eller OLS, standarden) och reglerade linjära regressionsfunktioner stödjer både mätvärden som prediktorer. #### Det finns inga träningsdata för ett eller flera förutsägelsemål Gaussisk processregression kräver att varje datauppdelning har minst _n_ datapunkter för att bygga en prediktiv modell och returnera förutsägelser. Se över dina förutsägelser om du stöter på det här felet. #### Det finns fler än 5000 markeringar Gaussiska processregressioner stöds endast på visualiseringar med färre än 5000 markeringar. För att lösa det här problemet måste du uppdatera din LOD (detaljnivå) för att reducera antalet markeringar eller välja en annan statistisk modell. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Kortkommandon Det här är en lista över kortkommandon som kan användas i Tableu. Information om hur man navigerar i en vy med hjälp av ett tangentbord finns i [Tangentbordshjälpmedel för Tableau på webben](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/access_keyboard_navigation.htm). ## Genvägar för att hantera arbetsböcker, kalkylark och filer (Tableau Desktop)
BeskrivningWindows-genvägMac-genväg
Ny arbetsbokCtrl+NKommando+N
Nytt arbetsbladCtrl+MKommando+T
Beskriv bladCtrl+EKommando+E
Bläddra framåt genom öppna arbetsbladCtrl+Tabb, Ctrl+F6Skift+Kommando+högerparentes
Bläddra bakåt genom öppna kalkylbladCtrl+Skift+Tabb, Ctrl+Skift+F6Skift+Kommando+vänsterparentes
Växla till och från presentationslägeF7, Ctrl+HAlternativ+Retur
Växla till och från Helskärmsläge Kontroll+Kommando+F

Öppna fil

 

Ctrl+OKommando+O
Spara filCtrl+SKommando+S
Spara till Tableau PublicCtrl+Shift+SSkift+Kommando+S
Återställa en arbetsbok till det senast sparade tillståndetF12Alternativ+Kommando+E
Stäng den aktuella arbetsbokenAlt+F4Kommando+W
Skriv utCtrl+PKommando+P
Öppna hjälpF1Kontroll+Kommando+?
## Genvägar för hantering av arbetsböcker, kalkylark och filer (Tableau Server, Tableau Cloud)
BeskrivningWindows-genvägMac-genväg
Nytt arbetsbladCtrl+Alt+T

Alternativ+Kommando+T

Växla till och från HelskärmslägeF11Kontroll+Kommando+F
Spara filCtrl+SKommando+S
Spara arbetsboken somCtrl+Shift+SSkift+Kommando+S
Stäng den aktuella arbetsbokenAlt+F4

Alternativ+Q

Skriv ut (eller exportera som PDF)Ctrl+PKommando+P
Öppna hjälpF1Kontroll+Kommando+/
## Genvägar för data (Tableau Desktop)
BeskrivningWindows-genvägMac-genväg
Ansluta till datakällaCtrl+DKommando+D
Aktivera sökkommandot i rutan DataCtrl+FKommando+F
Uppdatera datakällaF5Kommando+R
Köra datauppdateringar i en vyF9Skift+Kommando+0
Växla automatiska datauppdateringar på och avF10Alternativ+Kommando+0
## Genvägar för data (Tableau Server, Tableau Cloud)
BeskrivningWindows-genvägMac-genväg
Ansluta till datakällaCtrl+DKommando+D
Uppdatera datakällaAlt+F5Alternativ+F5
Byta namn på datakällaAlt+F2Alternativ+F2
Ny datakällaCtrl+Alt+DKontroll+D
Redigera datakällaCtrl+Alt+Skift+DKontroll+Skift+D
## Genvägar för att skriva vyer (Tableau Desktop)
BeskrivningWindows-genvägMac-genväg
Visa mig!Ctrl+1, Ctrl+Skift+1Kommando+1
Lägg till det markerade fältet på bladet. (Fungerar endast med enstaka fält.)Retur eller dubbelklickaBacksteg eller dubbelklicka
Lägg valt fält på hyllan KolumnerAlt+Skift+CAlternativ+Skift+C
Lägg valt fält på hyllan FilterAlt+Skift+FAlternativ+Skift+F
Lägg valt fält på StorlekAlt+Skift+IAlternativ+Skift+I
Lägg valt fält på DetaljAlt+Skift+LAlternativ+Skift+L
Lägg valt fält på FärgAlt+Skift+OAlternativ+Skift+O
Lägg valt fält på hyllan SidorAlt+Skift+PAlternativ+Skift+P
Lägg valt fält på hyllan RaderAlt+Skift+RAlternativ+Skift+R
Lägg valt fält på FormAlt+Skift+SAlternativ+Skift+S
Placera valt fält på Text/etikettAlt+Shift+TAlternativ+Skift+T
Lägg valt fält på hyllan RaderAlt+Skift+XAlternativ+Skift+X
Lägg valt fält på hyllan KolumnerAlt+Skift+YAlternativ+Skift+Y
Öppna menyn Släpp fältHögerklicka+dra till hyllanAlternativ+dra till hyllan
Öppna fönstret Visa datamodellCtrl+Skift+IKommando+Skift+I
Kopiera ett fält i vyn och placera det på en annan hylla eller ett annat kortCtrl+draKommando+dra
Byt ut rader och kolumnerCtrl+WKontroll+Kommando+W
Ändra orientering för kolumnetiketter längst ner i vynCtrl+L 
Växla instrumentpanelens rutnät till och frånGG
Växla mellan flikarna Instrumentpanel och LayoutTT
Klipp ut textval (i rubriker, titlar, formler osv.)Ctrl+XKommando+X
Klistra in UrklippCtrl+VKommando+V
ÅngraCtrl+ZKommando+Z
Gör omCtrl+YKommando+Shift+Z
Rensa aktuellt kalkylbladAlt+Shift+BackstegAlternativ+Shift+Radera
Flytta flytande instrumentpanelsobjektPiltangenten flyttar 1 pixel, Shift+piltangenten flyttar 10 pixlarPiltangenten flyttar 1 pixel, Shift+piltangenten flyttar 10 pixlar

Ändra storlek på flytande instrumentpanelsobjekt

Alt+piltangenten ändrar storleken i ökningssteg om 1 pixel, Shift+Alt+piltangenten ändrar storleken i ökningssteg om 10 pixlarAlternativ+piltangenten ändrar storleken i ökningssteg om 1 pixel, Shift+Alternativ+piltangenten ändrar storleken i ökningssteg om 10 pixlar
## Genvägar för att skriva vyer (Tableau Server, Tableau Cloud)
BeskrivningWindows-genvägMac-genväg
Lägg till det markerade fältet på bladet. (Fungerar endast med enstaka fält.)DubbelklickaDubbelklicka
Kopiera ett fält i vyn och placera det på en annan hylla eller ett annat kortCtrl+draKommando+dra
Växla instrumentpanelens rutnät till och frånGG
Växla mellan flikarna Instrumentpanel och LayoutTT
Öppna fönstret Visa datamodellCtrl+Skift+IKommando+Skift+I
Klipp ut textval (i rubriker, titlar, formler osv.)Ctrl+XKommando+X
Klistra in UrklippCtrl+VKommando+V
ÅngraCtrl+ZKommando+Z
Gör omCtrl+YKommando+Shift+Z
Öppna aktuell arbetsbok i Tableau DesktopCtrl+O

Alternativ+Kommando+O

Rensa aktuellt kalkylbladAlt+Shift+BackstegAlternativ+Shift+Radera
Flytta flytande instrumentpanelsobjektPiltangenten flyttar en pixel, Shift+piltangenten flyttar 10 pixlarPiltangenten flyttar en pixel, Shift+piltangenten flyttar 10 pixlar

Ändra storlek på flytande instrumentpanelsobjekt

Alt+piltangenten ändrar storleken i ökningssteg om 1 pixel, Shift+Alt+piltangenten ändrar storleken i ökningssteg om 10 pixlarAlternativ+piltangenten ändrar storleken i ökningssteg om 1 pixel, Shift+Alternativ+piltangenten ändrar storleken i ökningssteg om 10 pixlar
Byt namn på kolumnfält (när fältet är markerat i rutan för dataschema)

F2

F2

Byt namn på beräknat fält (när redigeraren för beräknat fält är öppen)F2F2
## Genvägar för att ändra storlek på rader och kolumner (Tableau Desktop)
Mindre cellstorlekCtrl+BKommando+B
Större cellstorlekCtrl+Skift+BKommando+Skift+B
Gör rader smalareCtrl+vänsterpilKontroll+Kommando+vänsterpil
Gör rader bredareCtrl+högerpilKontroll+Kommando+högerpil
Gör kolumner kortareCtrl+nedåtpilKontroll+Kommando+nedåtpil
Gör kolumner längreCtrl+uppåtpilKontroll+Kommando+uppåtpil
## Genvägar för sidor (Tableau Desktop)
BeskrivningWindows-genvägMac-genväg
Starta eller stoppa uppspelning framåt på hyllan SidorF4F4
Starta eller stoppa uppspelning bakåt på hyllan SidorShift+F4Shift+F4
Gå en sida framåtCtrl+punktKommando+punkt
Gå en sida bakåtCtrl+kommateckenKommando+kommatecken
## Genvägar för att välja och navigera i markeringar
BeskrivningWindows-genvägMac-genväg
Välj en markeringKlickaKlicka
Välj en grupp markeringarDraDra
Lägga till individuella markeringar i urvaletCtrl+klickaKommando+klicka
Lägga till en grupp markeringar till urvaletCtrl+draKommando+dra
Använda det rektangulära urvalsverktygetAA
Använda verktyget lassomarkeringDD
Använda det cirkelformade urvalsverkygetSS
Välja alla dataCtrl+AKommando+A
Kopiera valda dataCtrl+CKommando+C
Rensa markeringsvaletEscEsc
Panorera runt vynSkift-draSkift-dra
Zooma in till en punkt i vyn (zoomläge krävs om det inte är en karta)Dubbelklicka, Ctrl+Skift+klickaDubbelklicka, Skift+Kommando+klicka
Zooma ut från en punkt på en karta (zoomläge krävs om det inte är en karta)Ctrl+Skift+Alt+klickaSkift+Alternativ+Kommando+klicka
Zooma utSkift+dubbelklickaSkift+dubbelklicka
Zooma in på ett område i vyn (kräver zoomläge om inte karta)Ctrl+Skift+draSkift+Kommando+dra
Zooma in och ut på en kartaSkrollaSkrolla
Dra en rad och bläddra genom en lång lista samtidigtKlicka+dra längst ner i rutan+håll nedKlicka+bläddra, Kommando+håll ned
## Genvägar för flöden (Tableau Prep Builder)
BeskrivningWindows-genvägMac-genväg
Öppna filCtrl+OKommando+O
Nytt flödeCtrl+NKommando+N
Spara filCtrl+SKommando+S
Spara filen somAlt+Ctrl+SSkift+Kommando+S
AvbrytCtrl+QKommando+Q
ÅngraCtrl+ZKommando+Z
Gör omCtrl+YShift+Kommando+Z
Klipp utCtrl+XKommando+X
KopieraCtrl+CKommando+C
Klistra inCtrl+VKommando+V
Välj allaCtrl+AKommando+A
Kör allaCtrl+RKommando+R
Publicera flödeF10 
[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Krav och överväganden vid användning av Förklara data Förklara data är alltid tillgängligt för redigerare i Tableau Desktop. För Tableau Cloud och Tableau Server: När Förklara data är aktiverat för en plats kan Creators och Explorers med lämpliga behörigheter köra Förklara data när de redigerar en arbetsbok. Alla användare med lämpliga behörigheter kan köra Förklara data i visningsläge i publicerade arbetsböcker. Mer information finns i [Kontrollera åtkomst till Förklara data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_control_access.htm). ## Vad gör en visualisering till en bra kandidat för Förklara data Förklara Data fungerar bäst vid visualiseringar som kräver djupare utforskning och analys, snarare än infografik-stil, beskrivande visualiseringar som kommunicerar sammanfattade data. - Radnivådata är nödvändiga för Förklara data för att skapa modeller av dina data och generera förklaringar. Visualiseringar med underliggande radnivådata, där relationer kan finnas i icke visualiserade fält, är bra kandidater för att köra Förklara data. - Visualiseringar baserade på föraggregerade data utan tillgång till radnivådata är inte idealiska för den statistiska analys som utförs av Förklara data. ## Vilka data fungerar bäst för Förklara data När du använder Förklara data i ett arbetsblad, kom ihåg att Förklara data fungerar tillsammans med: - **Endast enstaka markeringar** – Förklara Data analyserar enstaka markeringar. Analys med flera markeringar stöds inte. - **Aggregerade data –** Vyn måste innehålla ett eller flera mätvärden som aggregeras med SUMMA, AVG, COUNT eller COUNTD. Minst en dimension måste också finnas med i vyn. - **Endast en enda datakälla** – Data måste hämtas från en enda primär datakälla. Förklara data fungerar inte med kombinerade eller flerdimensionella datakällor. När du förbereder en datakälla för en arbetsbok ska du tänka på följande om du planerar att använda Förklara data under analysen. - Använd en datakälla med underliggande data som är tillräckligt omfattande. En idealisk datamängd har minst 10–20 kolumner utöver en (eller flera) aggregerade mätvärden som ska förklaras. - Ge kolumnerna (fälten) namn som är lätta att förstå. - Eliminera överflödiga kolumner och dataförberedelseartefakter. Mer information finns i [Ändra fält som används för statistisk analys](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_lm_status.htm#IncludeExcludeFields). - Kassera inte osynliga kolumner i datakällan. Förklara Data beaktar fält i underliggande data vid analys av en markering. - Låga kardinalitetsdimensioner fungerar bättre. Förklaringen av en kategorisk dimension är lättare att tolka om dess kardinalitet inte är för hög (< 20 kategorier). Dimensioner med fler än 500 unika värden analyseras inte. - Aggregera inte data i förväg som en allmän regel. Men om datakällan är massiv, överväg att föraggregera data till en LOD (detaljnivå). - Använd extrakt över livedatakällor. Extrakt körs snabbare än livedatakällor. Med livedatakällor kan processen att skapa förklaringar skapa många frågor (ungefär en fråga per kandidatförklaring), vilket kan resultera i att förklaringar tar längre tid att generera. ## Situationer där Förklara data inte är tillgängligt Ibland är inte Förklara data tillgängligt för en vald markering, beroende på datakällans eller vyns egenskaper. Om Förklara data inte kan analysera den valda markeringen kommer ikonen Förklara data och snabbmenykommandot inte att vara tillgängliga.
Förklara data kan inte köras i vyer som använder:
  • Kartkoordinatfilter
  • Blandade datakällor
  • Datakällor med parametrar
  • Datakällor som inte stöder COUNTD eller COUNT(DISTINCT ...) syntax, till exempel Access.
  • Filter på aggregera mätvärden
  • Uppdelade mätvärden

Förklara data kan inte köras om du väljer:

  • Flera markeringar
  • Axel
  • Teckenförklaring
  • Slutsumma
  • Trendlinje eller referenslinje
  • En markering i en vy som innehåller ett mycket lågt antal markeringar
Förklara Data kan inte köras när mätvärdet som ska användas för en förklaring:
  • Inte aggregeras med SUMMA, AVG, COUNT, COUNTD
  • Är en tabellberäkning
  • Används i mätvärden

Förklara data kan inte ge förklaringar för en dimension när den är:

  • Ett beräknat fält
  • En parameter
  • Används i mätvärdesnamn och mätvärden
  • Ett fält med fler än 500 unika värden. Dimensioner med fler än 500 unika värden analyseras inte.
[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Lägg till detaljer Kortet Markeringar är ett viktigt element för att utföra visuell analys i Tableau. När du drar mätvärden och dimensioner till kortet Markeringar kodar du dina data med färg, storlek, form, text och andra egenskaper som skapa sammanhang och detaljer och ger mening till markeringarna i vyn. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Lägg till en Tableau-databerättelse till en instrumentpanel **Viktiga ändringar för Tableau Databerättelser** Tableau Databerättelser fasades ut i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server i januari 2025 (2025.1). Tack vare framsteg inom tekniken för naturligt språk kan vi utveckla ett förbättrat gränssnitt, där det är enklare att ställa frågor om data och hålla koll på förändringar. Mer information finns i blogginlägget [How Tableau Pulse powered by Tableau AI is Reimagining the Data Experience](https://www.tableau.com/sv-se/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai) (på engelska). När du har [skapat en instrumentpanel](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/dashboards_create.htm) kan du lägga till Databerättelse\-objektet till instrumentpanelen för att visa insikter om visualiseringen som är skrivna på ett naturligt språk. För tillfället skrivs Tableaus databerättelser bara på engelska och de finns i Tableau Cloud, Tableau Server (version 2023.1 och senare) och Tableau Desktop. Det finns ingen datastorleksbegränsning när du skapar databerättelser. Men berättelsegenereringen avbryts efter 45 sekunder om den försöker analysera mycket data. Vi rekommenderar att du använder databerättelser med visualiseringar som har högst 1 000 datapunkter. **Obs!** Tableau-databerättelser öppnas i ett popup-fönster, så se till att tillåta popup-fönster. Om du använder helskärmsläge kan databerättelser öppnas på en ny flik. 1. Dra Databerättelse\-objektet till din Tableau-instrumentpanel. Om du inte redan har gjort det lägger du till ett blad på instrumentpanelen för att använda Tableau-databerättelser. ![Databerättelseobjekt med öppen bok-ikon i redigeringsfönstret för instrumentpanelen](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_story_object.png) 2. I dialogrutan Databerättelse konfigurerar du din berättelse genom att först välja arbetsbladet som ska skrivas om. När du klickar på **Nästa** skickas alla associerade arbetsboksdata till den Tableau Cloud- eller Tableau Server-instans som du är inloggad på. ![Rutan Konfigurera med alternativ för att välja vilket blad du vill skriva om](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_story_configure_view.png) 3. Välj dimensioner och mätvärden som ska inkluderas i berättelsen. ![Rutan Konfigurera med alternativet att dra och släppa dimensioner och mätvärden som du vill inkludera i berättelsen](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_story_configure_field.png) 4. Välj den typ av berättelse som bäst beskriver dina data: ![Rutan Konfigurera med alternativ för att välja den typ av berättelse som bäst passar dina data: Diskret, Kontinuerlig, Procent av helheten eller Punktdiagram](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_story_configure_story.png) Diskret är bäst för kvalitativa värden som namn eller datum, till exempel i stapel- eller kolumndiagram. Kontinuerlig är bäst för kvantitativa värden över tid, till exempel ett linjediagram. Procent av helheten är bäst för proportioner av en helhet, till exempel ett cirkeldiagram. Punktdiagram är bäst för relationer mellan numeriska värden, till exempel ett punktdiagram. 5. Klicka på Klart. För att filtrera databerättelsen genom att klicka på olika avsnitt i visualiseringen öppnar du menyn på visualiseringen och klickar sedan på Använd som filter. När berättelsen har skapats klickar du på Inställningar överst i Databerättelse\-objektet för en guidad upplevelse som hjälper dig att anpassa och kontextualisera berättelsen. Mer information finns i [Konfigurera inställningar för en Tableau-databerättelse](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_configure_edit.htm). **Obs!** Om du upplever avvikelser i din Tableau-databerättelse (till exempel om siffrorna i berättelsen skiljer sig från de i visualiseringen), kan det bero på hur visualiseringen är inställd. Försök att skapa en ny visualisering på ett annat blad och lägg sedan till en ny databerättelse med tekniken [Använda ett dolt blad](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_more_data.htm#Use) för att avslöja det underliggande problemet. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Lägga till axlar för flera mätvärden i vyer Du kan jämföra flera mätvärden i samma vy på flera olika sätt. Du kan: - Skapa separata axlar för varje mätvärde. - Kombinera två mätvärden på en axel. - Lägga till dubbla axlar där två oberoende axlar placeras ovanpå varandra i samma ruta. I samtliga av dessa fall kan du anpassa markeringarna för varje axel och använda flera markeringstyper och lägga till olika detaljnivåer. Vyer som har anpassade markeringar kallas kombinations- eller kombodiagram. **Obs!** Information om hur du redigerar axlar finns i [Redigera axlar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_editaxes.htm). ## Lägga till separata axlar för mätvärden Om du vill lägga till separata axlar för varje mätvärde drar du mätvärdena till hyllorna Rader och Kolumner. - Om du lägger till ett kontinuerligt fält på hyllan Rader läggs ytterligare en axel till för raderna i tabellen. - Om du lägger till ett kontinuerligt fält på hyllan Kolumner läggs ytterligare en axel till för kolumnerna i tabellen. Exemplet nedan illustrerar försäljningen och vinsten per kvartal. Axlarna Sales (Försäljning) och Profit (Vinst) är separata rader i tabellen och har skalor som är oberoende av varandra. Fältet Order Date (Orderdatum) på hyllan Kolumner är en diskret datumdimension. Eftersom den är diskret skapas rubriker i stället för en axel. Information om hur du redigerar axlar finns i [Redigera axlar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_editaxes.htm). ![Ett visualisering med två fält på hyllan Rader.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/multiple_measures1.png) ## Kombinera axlar för flera mätvärden på samma axel Mätvärden kan dela på en axel så att alla markeringarna visas i samma ruta. Du kan kombinera flera mätvärden genom att dra ett mätvärde eller en axel till en befintlig axel. ![Dra ett fält till en visualisering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/addfield2.gif) Med kombinerade mätvärden läggs inte flera rader och kolumner till i vyn. I stället finns det bara en rad eller kolumn och alla värden för respektive mätvärde visas längs en kontinuerlig axel. Till exempel visar vyn nedan både försäljningen och vinsten per kvartal på samma axel. ![Två mätvärden på kortet Mätvärden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/multiple_measures2.png) **Obs!** Om du drar ett mätvärde till arbetsytan och ser en skala i stället för de två som du ser nedan beror det på att dubbla axlar har skapats i stället för en kombinerad axel. Mer information om hur du skapar axlar finns i [Jämföra två mätvärden med hjälp av dubbla axlar](#Dual). Kombinerade mätvärden använder fälten Mätvärdesnamn och Mätvärden, som är genererade fält som innehåller alla mätvärdesnamn i datakällan och alla mätvärden. Den delade axeln skapas med hjälp av fältet Mätvärden. Fältet Mätvärdesnamn läggs till på Färg på kortet Markeringar så att en linje ritas ut för varje mätvärde. Till sist filtreras fältet Mätvärdesnamn så att endast de mätvärden som du vill kombinera tas med. **Obs!** Kombinerade axlar fungerar bäst när du jämför värden som använder liknande skala och enheter. Om helt olika skalor används för de båda mätvärdena kan trenderna bli missvisande. ## Jämföra två mätvärden med hjälp av dubbla axlar Du kan jämföra flera mätvärden med hjälp av dubbla axlar, som är två oberoende axlar som är placerade ovanpå varandra. Dubbla axlar passar bra när du analyserar två mätvärden som inte använder samma skala. Du kan lägga till ett mätvärde som en dubbel axel genom att dra fältet till höger sida i vyn och släppa det när en svart streckad linje visas. Du kan också högerklicka på (Ctrl-klicka på Mac) mätvärdet på hyllan Kolumner eller Rader och välja Dubbel axel. ![Dra ett fält till en visualisering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/addfield7.gif) Resultatet är en vy med dubbel axel, där axeln Vinst är den blå linjen och axeln Försäljning är den orange linjen. Du kan lägga till upp till fyra axlar som finns i olika lager: två på hyllan Kolumner och två på hyllan Rader. ## Synkronisera axlar så att de använder samma skala Om du vill justera de två axlarna i ett diagram med dubbla axlar så att de använder samma skala högerklickar du på (Ctrl-klicka på Mac) den sekundära axeln och väljer Synkronisera axel. När du gör det ändras den sekundära axelns skala till den primära axelns skala. I det här exemplet är Sales (Försäljning) den sekundära axeln och Profit (Vinst) den primära. **Obs!** För att det ska gå att synkronisera axlar måste båda mätvärdena ha samma datatyp. Om mätvärdena har olika datatyper läser du avsnittet nedan. Du kan synkronisera numeriska datatyper i ett diagram med dubbla axlar som inte matchar varandra. Du kan exempelvis synkronisera en axel som använder en heltalsdatatyp och en axel som använder decimaldatatyp. Om du vill göra den primära axeln till den sekundära, och den sekundära axeln till den primära, drar du det fält på hyllan Kolumner eller Rader som representerar den sekundära axeln och placerar det framför det primära fältet på hyllan tills en orange triangel visas. I det här exemplet kan du välja fältet SUM(Sales) (SUM(Försäljning)) på hyllan Rader och placera det framför fältet SUM(Profit) (SUM(Vinst)). Nu är axeln Sales (Försäljning) den primära axeln och Profit (Vinst) den sekundära. ![Ett fält som läggs till på hyllan Rader.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/addfield11.png) ## Synkronisera axlar med mätvärden som har olika datatyp Alternativet **Synkronisera axel** ser till att diagram med dubbla axlar återger korrekta jämförelser med rätt skala. Ibland kanske det här alternativet inte är tillgängligt (nedtonat). Det beror på att axlarna inte använder samma datatyp. **Obs!** Från och med version 2018.1 kan du synkronisera numeriska datatyper som inte matchar varandra i ett diagram med dubbla axlar. Du kan exempelvis synkronisera en axel som använder en heltalsdatatyp och en axel som använder decimaldatatyp. För att lösa det här problemet måste du ändra datatypen för den ena axeln. Du kan ändra datatypen för en axel genom att följa exemplet nedan. 1. Öppna ett nytt arbetsblad genom att klicka på ikonen för nytt arbetsblad (![Ikonen för nytt arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/newworksheet_syncaxis.png)). 2. Dra Order Date (Orderdatum) till Kolumner och klicka sedan på pilen vid listrutan för fältet på hyllan och välj Month (Månad) på snabbmenyn. 3. Dra Sales (Försäljning) till Rader och dra sedan Quantity (Antal) till höger sida i vyn och släpp fältet när du ser en svart streckad linje som betyder att en dubbel axel skapas. Om du högerklickar på axeln Quantity (Antal) ser du att alternativet **Synkronisera axel** är nedtonat. 4. Klicka på pilen vid listrutan för fältet Quantity (Antal) i rutan Data och välj Ändra datatyp > Nummer (decimaler) på snabbmenyn. Nu ändras datatypen för fältet. ![En listrutemeny med alternativ för att ändra ett mätvärdes datatyp, med Nummer (decimaler) valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/changedatatype_syncaxis.png) 6. Ersätt mätvärdet Quantity (Antal) i vyn. 7. Högerklicka på den sekundära axeln och välj **Synkronisera axel**. ## Anpassa markeringarna för ett mätvärde 1. Välj kortet Markeringar för det mätvärde som du vill anpassa. Det finns ett kort av typen Markeringar för varje mätvärde på hyllorna Rader och Kolumner. ![Kortet Markeringar med två mätvärden för två axlar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/multiple_measures5.png) 2. Välj en ny markeringstyp för mätvärdet. ![Ändra en markeringstyp på flera markeringskort.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/multiple_measures5a.gif) När du ändrar markeringstyp, form, storlek, färg, information eller andra markeringsegenskaper, tillämpas ändringarna på det mätvärde du valt. Som du ser i vyn nedan är kortet Markeringar för Sales (Försäljning) aktivt i vyn nedan. Markeringstypen har ändrats till Stapel och när Product Type (Produkttyp) dras till Färg på kortet Markeringar Sales (Försäljning) så tillämpas färgkodningen och detaljnivån endast på markeringarna för Sales (Försäljning). Markeringen för Budget Sales (Försäljningsbudget) visas inte per Product Type (Produkttyp). ![Ett stapeldiagram och ett linjediagram som visar försäljning och budgetförsäljning för olika kaffe- och teprodukter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/multiple_measures7.png) ### Tips! - Välj ett fält på kortet Markeringar om du bara vill ändra egenskaperna för det fältet. - Välj kortet Markeringar Alla om du vill ändra egenskaperna för alla mätvärden samtidigt. - Om du vill ändra ordningen på ett fälts markeringar i vyn högerklickar du på fältets axel och väljer **Flytta markeringar framåt**. ## Skapa ett kombinationsdiagram (tilldela mätvärden olika markeringstyper) När du arbetar med flera mätvärden i en vy kan du anpassa markeringstypen för varje mätvärde. Eftersom de enskilda mätvärdena kan ha anpassade markeringar kan du även anpassa detaljnivån, storleken, formen och färgkodningen för enskilda mätvärden. ![Två mätvärden på hyllan Rader. Det ena är summan av försäljningen och det andra är summan av vinsten.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/multiple_measures4.png) Du kan till exempel skapa en vy som använder två mätvärden på dubbla axlar. Det ena mätvärdet visar vinsten med en linjemarkering, och det andra mätvärdet visar försäljningen med stapelmarkeringar. Du kan också välja att visa mätvärdena som separata axlar eller som kombinerade axlar. Skapa ett kombinationsdiagram som i exemplet 1. Anslut till datakällan Urval - Superstore. 2. Dra mätvärdet Order Date (Orderdatum) till hyllan Kolumner. Klicka på Order Date (Orderdatum) och ändra Year (År) till Month (Månad). ![Välj fältet Orderdatum och expandera menyn för att ändra år till månad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/combochart_1.gif) 3. Dra mätvärdet Sales (Försäljning) till hyllan Rader. ![Dra summan av försäljningen och släpp den på hyllan Rader.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/combochart_2.gif) 4. Dra mätvärdet Vinst till höger sida i vyn och släpp det när en svart streckad linje visas. ![Dra mätvärdet Vinst till höger sida i vyn och släpp det när en svart streckad linje visas.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/combochart_3.gif) 5. Klicka på kortet Sales (Försäljning). Ändra markeringstypen för Försäljning till Stapel. ![Ändra markeringstypen för Försäljning till Stapel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/combochart_4.gif) **Valfritt**: Så här justerar du markeringsfärgerna för Sales (Försäljning) och Profit (Vinst): 1. Klicka på kortet **Alla**, klicka på Färg och sedan på Redigera färger. 2. Klicka på dataobjektet Profit (Vinst) och klicka på en annan färg på paletten. Klicka på dataobjektet Sales (Försäljning) och klicka på en annan färg på paletten. 3. Klicka på Använd och sedan på OK. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Lägga till bilder från Google Maps och OpenStreetMap som bakgrundsbilder i Tableau Du kan lägga till bilder från Google Maps och OpenStreetMap som statiska bakgrundsbilder i Tableau och sedan plotta datapunkter på dem. Om du vill plotta datapunkter på en bakgrundsbild från GoogleMaps eller OpenStreetMap behöver du koordinaterna (latitud och longitud) för dina data. I det här avsnittet beskriver vi hur du hittar latitud- och longitudkoordinater för Google Maps och OpenStreetMap och hur du plottar dem på bakgrundsbilden i Tableau. ## Steg 1: Hitta koordinaterna på en karta Följ stegen nedan för att hitta koordinaterna på en karta från Google Maps eller OpenStreetMap. ### Alternativ 1: Lägga till datapunkter på kartor i Google Maps 1. Gå till [http://www.gorissen.info/Pierre/maps/googleMapLocation.php](http://www.gorissen.info/Pierre/maps/googleMapLocation.php) och leta upp det geografiska område där du vill plotta datapunkter. 2. När du har hittat området hovrar du över punkten som ligger längst österut och skriver ned longituden (visas längst ned till höger på kartan). Gör samma sak för den punkt i området som ligger längst västerut. 3. Hovra över den punkt i området som ligger längst norrut och skriv ned latituden. Gör samma sak för den punkt i området som ligger längst söderut. Nu bör du ha två latitudkoordinater (en för norr och en för söder) och två longitudkoordinater (en för öster och en för väster). ![Fyra rutor som visar kartkoordinater.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bkimages_maps1.png) Du behöver dessa koordinater för att ange skalan för bakgrundsbilden i Tableau, och för att kunna plotta datapunkter i bilden med hjälp av latitud- och longitudkoordinater. 4. Ta en skärmbild av kartan och spara den på datorn. 5. Lägg till bilden som en bakgrundsbild i Tableau genom att följa stegen i ”[Steg 2: Lägga till kartbilden som en bakgrundsbild](#Step2)”. ### Alternativ 2: Lägga till datapunkter på en karta i OpenStreetMap 1. Gå till [http://www.openstreetmap.org](http://www.openstreetmap.org/#map=11/47.6076/-122.5484) och zooma in det geografiska område där du vill plotta datapunkter. 2. Klicka på **Exportera** på menyraden längst upp. Rutan Exportera innehåller latitud- och longitudkoordinaterna för området som visas. Du kan ändra koordinaterna om du vill välja ett annat område. 3. Skriv ned koordinaterna som visas i rutan. 4. Klicka på delningsikonen till höger på sidan och klicka sedan på **Ladda ned**. 5. Lägg till bilden som en bakgrundsbild i Tableau genom att följa stegen i ”[Steg 2: Lägga till kartbilden som en bakgrundsbild](#Step2)”. ## Steg 2: Lägga till kartbilden som en bakgrundsbild 1. Öppna Tableau Desktop och anslut till de data som du vill plotta på kartbilden. 2. Välj Kartor > Bakgrundsbilder och välj den datakälla som du vill använda för att plotta data på bakgrundsbilden. 3. Klicka på Lägg till bild i dialogrutan Bakgrundsbilder. 4. Klicka på Bläddra i dialogrutan Lägg till bakgrundsbild och navigera sedan till platsen för kartbilden som du skapade i Steg 1: Hitta koordinaterna på en karta. 5. Gör följande i dialogrutan Lägg till bakgrundsbild: - Välj Longitud (genererad) i listrutan **X-fält**. - I rutan **Vänster** skriver du longituden för punkten längst österut på kartan. - I rutan **Höger** skriver du longituden för punkten längst västerut i kartbilden. - Välj Latitud (genererad) i listrutan Y-fält. - I rutan Nedre skriver du latituden för punkten längst söderut i kartbilden. - I rutan Övre skriver du latituden för punkten längst norrut i kartbilden. 6. När du är klar klickar du på OK i dialogrutorna Lägg till bakgrundsbild och Bakgrundsbilder. 7. Välj Kartor > Bakgrundskartor > Inga. Bakgrundsbilden visas bara om det inte finns någon bakgrundskarta. 8. Dra **Latitud (genererad)** från rutan Mätvärden till hyllan Rader och **Longitud (genererad)** till hyllan Kolumner. Bakgrundsbilden bör visas i vyn. Om den inte gör det, eller om den visas i fel skala, åtgärdar du axlarna genom att följa stegen nedan. 9. Dubbelklicka på Y-axeln i vyn. 10. Välj **Fixerad** under Intervall i dialogrutan Redigera axel. 11. Gå till textrutan **Fast start** och ange longituden för punkten längst söderut i kartbilden. 12. Gå till textrutan **Fast slut** och ange longituden för punkten längst norrut i kartbilden. 13. Klicka på **OK**. 14. Upprepa steg 9–13 för den andra axeln. Mer information om hur du plottar data i bakgrundsbilden finns i steg 1, 2 och 4 i [Hitta koordinater för bakgrundsbilder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/bkimages_coordinates.htm). ## Se även: [Använda bakgrundsbilder i vyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/bkimages.htm) [Hitta koordinater för bakgrundsbilder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/bkimages_coordinates.htm) [Använda Mapbox-kartor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_mapbox.htm) [Använda WMS-servrar (Web Map Service)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_wms.htm) [Välja bakgrundskartor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Lägga till en beräknad kolumn i en vy Ibland kanske dina data inte har alla bitar du behöver för din analys. Ett vanligt sätt att hantera detta är att skapa en beräknad kolumn (även kallad ett beräknat fält eller bara en beräkning) som ändrar befintliga data. Beräkningar kan skapas genom att öppna menyn **Analys** och välja Skapa beräknat fält... Det är viktigt att notera att det ofta finns flera olika sätt att uppnå samma resultat för ett beräknat fält. Dessutom kan det korrekta värdet av en beräkning bero på hur data formas och hur visualiseringen är inställd. Se till att du förstår din datastruktur och hur visualiseringen kommer att byggas när du bestämmer hur du skriver en beräkning. ## Exempel på när en beräkning kan vara användbar ### Kombinera för- och efternamn Du kan ha Förnamn och Efternamn i två olika kolumner och vill ha ett enda fält för namn. ![tabell med tre kolumner med rubrikerna förnamn, efternamn och verklig person](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/createcalcex1data.png) Beräkningen: \[First name\] + " " + \[Last name\] En färdig visualisering kan se ut så här ![En visualisering med fälten Förnamn och Efternamn på rader, och Fullständigt namn på text](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/createcalcex1viz.png) ### Hitta en sekvens inuti en sträng Du kanske vill flagga varje post som har en viss tillverkningskod XYZ i fältet Produkt-ID. ![En datatabell med tre kolumner, den första är produkt-ID](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/createcalcex2data.png) Beräkningen returnerar ”true” om koden finns och ”false” om inte. CONTAINS(\[Product ID}, "XYZ") En färdig viualisering kan se ut så här, med beräkningen på färg. ![En visualisering med produkt-ID på rader och det beräknade fältet XYZ Tillverkning på färg](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/createcalcex2viz.png) ### Tilldela kategorier för värdeintervall Du vill tilldela kategorier baserat på flera tröskelvärden. ![En datatabell med två kolumner, Elev och Snittbetyg](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/createcalcex3data.png) Beräkningen kommer att utvärdera varje elevs snittbetyg mot cutoff-värdet och tilldela en etikett. IF \[GPA\] <3 THEN "Needs Improvement" ELSEIF \[GPA\] <3.5 THEN "Sufficient" ELSE "Excellent" END En färdig viualisering kan se ut så här, med beräkningen på färg. ![En visualisering med Elev på rader, Snittbetyg på kolumner, och det beräknade fältet på färg](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/createcalcex3viz.png) ### Beräkna procentuell förändring Du vill visa den procentuella förändringen av barnens vikt år från år från 1 års ålder till 2 års ålder. ![En datatabell med tre kolumner, en för Baby (ID), en för Ålder, en för Vikt](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/createcalcex4data.png) Denna beräkning är för _skillnaden/originalet_ för varje barn. (SUM((IF \[Age\] = 2 THEN \[Weight\] ELSE 0 END)) - SUM((IF \[Age\] = 1 THEN \[Weight\] ELSE 0 END)))/SUM(IF \[Age\] = 1 THEN \[Weight\] ELSE 0 END) En färdig visualisering kan se ut så här. ![En visualisering med Baby på rader och det beräknade fältet på text](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/createcalcex4viz.png) I det här exemplet kan beräkningen ändras ganska mycket baserat på datastrukturen. Om det fanns ett fält för vikt vid 1 års ålder och vikt vid 2 års ålder skulle, till exempel, beräkningen endast behöva vara (\[Vikt vid 2 års ålder\] – \[Vikt vid 1 års ålder\]) / \[Vikt vid 1 års ålder\]. Den datastruktur som beskrivs ovan är dock mer standardiserad och det är mer sannolikt att man stöter på den. ## Följ med: skapa en årsberäkning  ### Syfte Att skapa en vy som följande, som visar försäljningsresultat för två år i de två första kolumnerna, och sedan förändringen från år till år, i procent, i den tredje kolumnen. I det här scenariot används datakällan Urval - Superstore som ingår i Tableau Desktop för att visa hur man skapar visualiseringen. ![En tabell som visar förändringen av den årliga försäljningen från 2013 till 2014 efter produktunderkategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/yoy1.png) ### Skapa de beräknade fält som behövs 1. Anslut till datakällan Urval - Superstore. 2. Välj Analys > Skapa beräknat fält för att öppna beräkningsredigeraren. Ge beräkningen namnet 2013 och skriv eller klistra in följande i formelområdet: `IF YEAR([Order Date]) = 2013 THEN [Sales] ELSE 0 END` 3. Skapa ett andra beräknat fält och ge det namnet 2014; formeln är densamma förutom med 2014 istället för 2013: `IF YEAR([Order Date]) = 2014 THEN [Sales] ELSE 0 END` 4. Skapa ett tredje beräknat fält, Årsprocent Förändring, för att beräkna förändringen från 2013 till 2014: `(SUM([2014]) - SUM([2013])) / SUM([2013])` ### Formatera de beräknade fälten 1. Klicka på 2013 i området Mätvärden i rutan Data och välj Standardegenskaper > Nummerformat. 2. I dialogrutan Standardnummerformat anger du formatet till Valuta (anpassad) och decimalerna till 0. ![En dialogruta med alternativ för att formatera nummer som valuta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/yoy2.png) 3. Formatera mätvärdet för 2014 på exakt samma sätt. 4. Formatera Årsprocent. Ändra fält som Procent, med två decimaler. ### Bygga vyn 1. Dra 2013 till Text på kortet Markeringar. 2. Dubbelklicka på 2014 och sedan på Årsprocent. Ändra. 3. Dra Mätvärdesnamn från Rader till Kolumner. 4. Dra Underkategori till Rader. Din vy bör nu se ut som den i början av det här avsnittet. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Lägga till en Tableau-databerättelse till din instrumentpanel som popup-fönster **Viktiga ändringar för Tableau Databerättelser** Tableau Databerättelser fasades ut i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server i januari 2025 (2025.1). Tack vare framsteg inom tekniken för naturligt språk kan vi utveckla ett förbättrat gränssnitt, där det är enklare att ställa frågor om data och hålla koll på förändringar. Mer information finns i blogginlägget [How Tableau Pulse powered by Tableau AI is Reimagining the Data Experience](https://www.tableau.com/sv-se/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai) (på engelska). Du kan placera en Tableau-databerättelse i ett popup-fönster som låter dina användare öppna en berättelse, läsa den och sedan stänga den när de är klara. Det är ett utmärkt sätt att spara utrymme som används av redan skapade instrumentpaneler eller för att minska röran och informationen på en enskild instrumentpanel. 1. [Lägg till en Tableau-databerättelse till en instrumentpanel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_create.htm). 2. Ställ in behållaren på Flytande genom att klicka på menyn och välja Flytande. > [!TIP] > > **Tips:** Ett annat sätt att ställa in behållaren på Flytande är genom att hålla ned skifttangenten medan du drar behållaren till din instrumentpanel. 1. Navigera till fliken Layout i den vänstra kolumnen och ställ in bakgrundsfärgen till vit. ![Layoutrutan med bakgrunden inställd på 100 % och vit.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_white_background.png) 1. Klicka på menyn som är förknippad med din flytande behållare för att visa dess inställningar och välj sedan knappen Lägg till visa/dölj. Detta skapar en ”X”-ikon som låter dig visa eller dölja din berättelse. ![En databerättelse med en stor X-ikon som låter användare dölja berättelsen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_x.png) **Obs!** Om din berättelse är vald är din knapp delvis skymd av sidofältsalternativen som är en del av databerättelseobjektet. Klicka var som helst utanför berättelsen för att visa knappen. 1. Hovra över ”X”-ikonen för att visa anvisningarna för att öppna eller stänga berättelsen. I det här exemplet uppmanas du att trycka på Alt-tangenten samtidigt som du klickar på ”X”-ikonen. ![Ett databerättelseobjekt med en stor ”X”-ikon som låter användare dölja berättelsen och ett verktygstips med texten ”Dölj databerättelsen” (Alt+klicka för att dölja)](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_hide_story.png) 1. Komprimera berättelsen genom att klicka på ”X”-ikonen samtidigt som du trycker på tangenten som anges i uppmaningen du får. Berättelsen fälls ihop, men menyn finns kvar på instrumentpanelen så att användaren kan utöka berättelsen när så behövs. Du kan flytta runt din hopfällbara, flytande berättelse på instrumentpanelen som du vill. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Lägga till kommentarer Du kan lägga till kommentarer i en visualisering för att märka ut en specifik markering, en specifik punkt, till exempel en plats på en karta, eller i ett område, såsom ett kluster av spridda markeringar. **Obs!** I webbredigering kan du skapa och ta bort kommentarer genom att högerklicka på vyn (i ett arbetsblad eller en instrumentpanel) och därefter välja kommentar för punkten eller markeringen. Högerklicka på kommentaren igen om du vill redigera eller ta bort den. Det går för närvarande inte att formatera och flytta kommentarer på webben. Om du vill lägga till och formatera andra textelement i en visualisering läser du [Formatera enskilda delar av vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_specific_titlecaption.htm). ## Lägga till en kommentar Så här lägger du till en kommentar i din visualisering: 1. Högerklicka (Kontroll-klicka på Mac) på en datapunkt eller en plats i visualiseringen där du vill lägga till en kommentar i ett arbetsblad och välj Kommentera. Därefter väljer du vilken typ av kommentar du vill lägga till. Det finns tre typer av kommentarer i Tableau: - Markering – Välj det här alternativet om du vill lägga till en kommentar som är kopplad till den valda markeringen. Det här alternativet är bara tillgängligt om en datapunkt (markering) har valts. - Punkt – Välj det här alternativet om du vill kommentera en specifik punkt i vyn. - Område – Välj det här alternativet för att kommentera ett område i visualiseringen, till exempel ett kluster av utstickare eller en målregion. 2. Skriv in den text du vill visa i kommentaren, i dialogrutan Redigera kommentar som öppnas. Infoga dynamiska variabler i kommentarstexten med menyn Infoga. Kommentaren kan till exempel visa datavärden som uppdateras när underliggande data ändras. De dynamiska variabler som finns tillgängliga beror på om du kommenterar en markering, en punkt eller ett område. 3. Klicka på OK när du är klar. Visualiseringen uppdateras med din kommentar. ![Processen för att kommentera en markering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/annotate1.gif) ## Redigera en kommentar Så här redigerar du en kommentar: 1. Högerklicka (Kontroll-klicka på Mac) på kommentaren i visualiseringen och välj Redigera. 2. Redigera kommentarstexten, i dialogrutan Redigera kommentar som öppnas, och klicka sedan på **OK**. ![Processen för att redigera en markeringskommentar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/annotate2.gif) ## Omorganisera en kommentar När du har lagt till en kommentar kan du flytta runt den, ändra storlek på den, justera linjen och flytta på texten. Varje typ av kommentar kan omorganiseras och ändras på olika sätt. I det här avsnittet diskuteras vi omorganisering, storleksändring och innehållsändring för alla typer av kommentarer. Markeringskommentar När du väljer en markeringskommentar markeras brödtexten och linjen och flera handtag för storleksändring visas. Använd dessa handtag för att ändra storleken på brödtext och linje. ![Handtag för storleksändring för vald kommentar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/resize_mark1.png) #### Flytta om brödtexten - Klicka på och dra kommentaren till en ny position. ![Handtag för storleksändring för vald kommentar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/resize_mark2.png) #### Ändra storlek på brödtexten - Klicka på handtaget för storleksändring av brödtexten och dra det åt vänster och höger. Texten och höjden justeras automatiskt för att passa. ![Handtag för storleksändring för vald kommentar som dras åt vänster eller höger.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/resize_mark4.png) #### Ändra storlek på linjen - Klicka på handtaget för storleksändring av linjen och dra i det ![Texthandtag.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/resize_mark5.png) ![En vald kommentar vars storlek ändras.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/resize_mark6.png) Punktkommentarer En punktkommentar markerar en specifik punkt i vyn, till exempel en referenslinje eller ett värde på en axel. Punktkommentarer visas som text med en linje. När du väljer en punktkommentar visas flera handtag för storleksändring. Använd dessa handtag för att flytta om och ändra storleken på brödtext och linje. ![En visualisering med en punktkommentar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/resize_point1.png) #### Flytta om brödtexten: - Klicka på och dra kommentaren till en ny position. När du flyttar på brödtexten ändras linjens storlek automatiskt, så att den fortsätter att peka på den specifika punkt som du har valt. ![Ikoner som visar hur en kommentar flyttas.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/resize_point2.png) #### Ändra storlek på brödtexten: - Klicka på handtaget för storleksändring ![Handtag för storleksändring.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/resize_mark3.png) och dra det åt vänster och höger. Texten och höjden justeras automatiskt för att passa. ![En textruta vars storlek ändras.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/resize_point3.png) #### Flytta på linjens slutpunkt: - Klicka på linjens slutpunkt ![Handtag för storleksändring.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/resize_mark3.png) och dra i den, så att den pekar på en ny plats. ![En textruta där linjens slutpunkt flyttas. ](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/resize_point4.png) Områdeskommentarer En områdeskommentar är ett sätt att markera eller märka ut ett område i vyn. Områdeskommentarer är inte kopplade till någon särskild markering. I själva verket används dessa kommentarer ofta för att märka ut flera markeringar. När du väljer en områdeskommentar visas flera handtag för storleksändring och två texthandtag. Använd dessa handtag för att flytta om och ändra storleken på ruta och text. ![Ett punktdiagram med en röd kantlinje som markerar en grupp datapunkter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/resize_area1.png) #### Flytta om rutan - Klicka på rutan med den valda kommentaren och dra den till en ny position. ![Ett diagram med en områdeskommentar som markerar en grupp datapunkter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/resize_area2.png) #### Ändra storlek på rutan - Klicka på ett av handtagen för storleksändring av rutan och dra i det ![Handtag för storleksändring.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/resize_mark3.png) ![Ett punktdiagram med en röd kantlinje som markerar en grupp datapunkter, där handtaget i det nedre högra hörnet är det som används för att ändra storlek.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/resize_area3.png) #### Flytta om texten - Klicka på texthandtaget i mitten ![Texthandtag.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/resize_mark5.png) och dra det till en ny position. ![Ett punktdiagram med en röd kantlinje som markerar en grupp datapunkter, där handtagen på kantlinjen visar var du kan dra för att ändra storlek.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/resize_area4.png) #### Ändra storlek på textbredden - Klicka på det högra texthandtaget ![Texthandtag.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/resize_mark5.png) och dra det åt vänster och höger. Texthöjden justeras automatiskt för att passa bredden. ![Ett punktdiagram med en röd kantlinje som markerar en grupp datapunkter, där rutans kant dras åt höger för att ändra dess storlek.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/resize_area5.png) ## Formatera kommentarer Du kan ändra texten, brödtexten och linjen i en kommentar. Du kan till exempel ange om brödtexten ska ha en ruta, en enkel kant eller inte visas alls. Dessutom kan du ange om linjerna på markerings- och punktkommentarer ska sluta med en pil, en punkt eller en enkel linje. **Så här formaterar du kommentarer:** 1. Välj en eller flera kommentarer, högerklicka (Kontroll-klicka på Mac) på en av de valda kommentarerna och välj sedan Format. Rutan Format öppnas på arbetsytans vänstra sida, över rutan **Data**. 2. I rutan Format använder du listrutorna för att ange teckensnittsegenskaper, textjustering, linjestil och skuggning. ![Processen för att redigera en markeringskommentar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/annotate3.gif) ## Ta bort en kommentar För att ta bort kommentarer från visualiseringen: 1. Välj en eller flera kommentarer i visualiseringen. 2. Högerklicka (Kontroll-klicka på Mac) på en av de valda kommentarerna och välj Ta bort. ## Se även [Visa, dölj och formatera markeringsetiketter](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/annotations_marklabels_showhideworksheet.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Lägga till mer data till din Tableau-databerättelse **Viktiga ändringar för Tableau Databerättelser** Tableau Databerättelser fasades ut i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server i januari 2025 (2025.1). Tack vare framsteg inom tekniken för naturligt språk kan vi utveckla ett förbättrat gränssnitt, där det är enklare att ställa frågor om data och hålla koll på förändringar. Mer information finns i blogginlägget [How Tableau Pulse powered by Tableau AI is Reimagining the Data Experience](https://www.tableau.com/sv-se/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai) (på engelska). Databerättelser stöder för närvarande berättelser med två dimensioner och ett mätvärde, alternativt en dimension och upp till 10 mätvärden. Om du vill skriva om data som du inte behöver visa på din instrumentpanel, använder du ett dolt blad för att förenkla din instrumentpanel. Om du vill lägga till mer än två dimensioner till din berättelse, kan du sammanfoga dimensionerna eller skapa flera databerättelser och stapla dem. ## Använda ett dolt blad Om du har data som du vill inkludera i en Tableau-databerättelse men inte behöver visa all data som ligger bakom insikten, kan du använda ett dolt blad för att ta med ytterligare mätvärden och dimensioner i din berättelse utan att belamra instrumentpanelen. 1. Dra databerättelseobjektet till din instrumentpanel för att se vilka arbetsblad du kan skriva om i dialogrutan Databerättelse. I det här exemplet finns det två arbetsblad att skriva om. ![Dialogrutan Databerättelse som visar två tillgängliga blad: Turism efter land/region och Turism över tid.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_story_configure_view.png) 1. Ta in en annan datakälla, till exempel ”Befolkning”, genom att navigera till menyn till vänster, välja Flytande och dra det bladet till din instrumentpanel. ![Dialogrutan Databerättelse som visar tre tillgängliga blad: Befolkning, Turism efter land/region och Turism över tid.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_hidden_3.png) Dialogrutan Databerättelse uppdateras med den nya tillgängliga datakällan. 1. Klicka på Layout och justera storleken till 1 x 1 för att dölja bladet men behålla den underliggande informationen i din berättelse. ![Rutan Instrumentpanel med Flytande vald.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_hidden_1.1.png) Du kan nu konfigurera dina berättelser med detta dolda blad. **Obs!** Du kan behöva rensa ytterligare förklaringselement för att hålla bladet dolt. ## Sammanfoga dimensioner Om din data innehåller tre dimensioner och ett mätvärde och är en diskret berättelse, kan du sammanfoga (länka samman) två av dessa dimensioner genom att skapa ett beräknat fält. 1. Från arbetsbladet du vill använda i din berättelse klickar du på Analys och väljer sedan Skapa beräknat fält. 2. Namnge det beräknade fältet. Använd sedan följande formel för att skapa din beräkning (använd plustecknet för att sammanfoga dimensionerna). \[Dimension 1\] + \[Dimension 2\] ![En beräkningsruta med texten ”\[Population 0-14\]+\[Population 15-64\]”](Img/data_stories_concatenate.png) > [!TIP] > > **Tips:** Dra dina dimensioner till rutan Beräknat fält och placera dem i formeln. 1. Klicka på OK. 2. Dra ditt nya beräknade fält till rutan Detalj för att göra det tillgängligt i din databerättelse. ## Stapla flera databerättelser Skriv om fler mätvärden och dimensioner genom att skapa flera Databerättelser och stapla dem vertikalt eller horisontellt på din instrumentpanel. Om du till exempel vill skapa en berättelse om faktiska intäkter kontra riktmärkesintäkter, kan du skapa två olika berättelser – en med den faktiska intäkten och det första riktmärket och en annan med den faktiska intäkten och det andra riktmärket – och sedan jämföra dem. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Lägga till trendlinjer i en visualisering Du kan visa trendlinjer i en visualisering för att framhäva trender i dina data. Du kan publicera en vy som innehåller trendlinjer och du kan lägga till trendlinjer i en vy när du redigerar den på nätet. När du lägger till trendlinjer i en vy kan du bestämma hur du vill att de ska se ut och bete sig. ## Lägga till trendlinjer i en vy Lägga till trendlinjer i en visualisering: 1. Välj rutan Analys. 2. Från rutan Analys drar du Trendlinje till vyn och släpper den på någon av modelltyperna Linjär, Logaritmisk, Exponentiell, Polynom eller Kraft. Mer information om alla dessa modelltyper finns i [Typer av trendlinjemodeller](#modeltype). ![Ett punktdiagram som visar relationen mellan indexet för enkla affärer och BNP per capita, med en logaritmisk trendlinje.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/trendlines_drag.png) ### Om att lägga till trendlinjer (och när du inte kan lägga till dem) För att lägga till trendlinjer i en vy måste båda axlar innehålla ett fält som kan tolkas som en siffra. Till exempel kan du inte lägga till en trendlinje i en vy som har dimensionen Produktkategori, som innehåller strängar, på hyllan Kolumner och mätvärdet Vinst på hyllan Rader. Du kan däremot lägga till en trendlinje i en vy över försäljning över tid eftersom både försäljning och tid kan tolkas som numeriska värden. Om trendlinjer är aktiverade och du ändrar vyn så att trendlinjer inte tillåts visas inte trendlinjerna. När du ändrar tillbaka till ett tillstånd som tillåter trendlinjer visas de igen. I många fall staplar Tableau markeringar automatiskt. Trendlinjer kan dock inte aktiveras för staplar. Du kan inaktivera staplade markeringar genom att rensa alternativet Analys > Staplade markeringar. ## Redigera en trendlinje När du har lagt till en trendlinje i visualiseringen kan du redigera den så att den passar analysen. Redigera en trendlinje: **I Tableau Desktop**: Högerklicka på en trendlinje i visualiseringen och välj Redigera trendlinjer. ![Redigera en trendlinje.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/trendlines_edit.gif) **I webbredigeringsläge**: 1. I visualiseringen klickar du på trendlinjen och hovrar sedan över den med markören. 2. I verktygstipset som visas väljer du Redigera för att öppna dialogrutan Alternativ för trendlinjer. **Obs!** För att redigera en trendlinje i Tableau Cloud eller Tableau Server måste du ha webbredigeringsbehörighet. ![Dialogrutan Alternativ för trendlinjer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/trendlines_edit_web.png) Du kan konfigurera följande alternativ i dialogrutan Alternativ för trendlinjer: - Välj en modelltyp. Mer information finns i [Typer av trendlinjemodeller](#modeltype). - Välj vilka fält som ska användas som faktorer i trendlinjemodellen. Mer information finns i [Välj vilka fält som ska användas som faktorer i trendlinjemodellen](#factors). - Bestäm om du vill utesluta färg med hjälp av alternativet Tillåt en trendlinje per färg. När du har färgkodningar i vyn kan du använda det här alternativet för att lägga till en enskild trendlinje som modellerar alla data och ignorerar färgkodningen. - Bestäm om du vill Visa konfidensband. Tableaus konfidensband visar de övre och nedre linjerna för 95 % konfidens som standard när du lägger till trendlinjer. Konfidenslinjer stöds inte för exponentiella modeller. - Välj om du vill Tvinga y-skärningspunkten till noll. Det här alternativet är användbart när du vet att du vill att trendlinjen ska börja på noll. Det här alternativet är endast tillgängligt när både hyllan Rader och hyllan Kolumner innehåller ett kontinuerligt fält, precis som i ett punktdiagram. - Bestäm om du vill **visa omberäknade linjer** när du markerar eller framhäver data i visualiseringen. ### Välj vilka fält som ska användas som faktorer i trendlinjemodellen För trendmodeller som tar flera fält i beaktande kan du eliminera specifika fält som faktorer i trendlinjemodellen. Ofta är det bra att ta bort faktorer, då du vill att trendlinjemodellen ska baseras på hela raden i tabellen och inte vara uppdelad efter medlemmar eller värden i ett fält. Titta på följande exempel: I vyn nedan visas den månatliga försäljningen för olika produktkategorier, uppdelade efter region. ![Ett linjediagram som visar försäljningstrender per regioner, kategorier och månader.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/factors_1.png) Du ser att en separat modell skapas för varje region. Ta nu bort Region som en faktor i modellen genom att avmarkera den i dialogrutan Alternativ för trendlinjer. ![En dialogruta med alternativ för att anpassa trendlinjer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/factors_4.png) Du ser att trendlinjemodellen i en kategori nu är samma för alla regioner. Detta gör att du kan jämföra den faktiska försäljningen med en trendlinje som är likadan för alla regioner. ![Ett linjediagram som visar försäljningstrender per regioner, kategorier och månader.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/factors_3.png) ## Ta bort trendlinjer Om du vill ta bort en trendlinje från en visualisering drar du bort den från visualiseringsområdet. Det går även bra att klicka på en trendlinje och välja Ta bort. Om du vill ta bort alla trendlinjer från vyn väljer du Analys >Trendlinjer >Visa trendlinjer. **Obs!** i Tableau Desktop bevaras alternativ för trendlinjer, så om du väljer Visa trendlinjer igen från menyn Analys har alternativen samma inställningar som senast. Om du stänger arbetsboken med trendlinjer inaktiverade återgår dock alternativen för trendlinjer till standardinställningarna. ## Se en beskrivning av en trendlinje eller trendlinjemodell När du har lagt till trendlinjer kan du visa statistik på trendlinjerna. Du kan till exempel se formeln samt R-kvadrat och p-värdet. Mer information om modelltyperna och termerna som används i beskrivningen finns i avsnitten [Termer för trendlinjemodeller](#Terms) och [Typer av trendlinjemodeller](#modeltype). Se en beskrivning av en trendlinje: - Hovra över någon del av en trendlinje för att se en beskrivning. ![Ett linjediagram som visar den uppåtgående trenden i försäljning över tid.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/trendlines_modeltooltip.png) **Endast Tableau Desktop** - Högerklicka på trendlinjen i visualiseringen och välj sedan Beskriv trendlinje. ![En tabell som visar koefficienterna för trendlinjeekvationen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/trendlines5.png) **Visa en fullständig beskrivning av modellen som används i den aktuella vyn:** - Högerklicka på trendlinjen i visualiseringen och välj sedan Beskriv trendmodell. ![En linjär trendmodell för den naturliga logaritmen för planetomloppstider, givet den naturliga logaritmen för halva storaxlar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/trendlines_model_description.png) ## Typer av trendlinjemodeller Följande modelltyper är tillgängliga för trendlinjer: [Linjär](#Linear), [Logaritmisk](#Logarithmic), [Exponentiell](#Exponential), [Kraft](#Power) och [Polynom](#Polynomial). I följande formler representerar X den förklarande variabeln och Y svarsvariabeln. ### Linjär Med en linjär modelltyp är formeln: `Y = b0 + b1 * X` där `b1` är lutningen och `b0` är skärningspunkten på linjen. ### Logaritmisk Med en logaritmisk modelltyp är formeln: `Y = b0 + b1 * ln(X)` Eftersom en logaritmisk modell inte definieras för siffror under noll filtreras alla markeringar som den förklarande variabeln är negativ för bort innan modellen beräknas. Undvik att använda en modell som ignorerar vissa data, såvida inte du vet att de data som filtreras bort är ogiltiga. I beskrivningen av trendlinjen rapporteras hur många markeringar som filtrerades bort innan beräkningen av modellen. ### Exponentiell Med en exponentiell modelltyp är formeln: `Y = exp(b0)* exp(b1 * X)` Med en exponentiell modell omvandlas svarsvariabeln av den naturliga logaritmen före uppskattningen av modellen, så att markeringarna i vyn hittas genom att infoga olika förklarande värden och på så vis hitta värden för `ln(Y)`. `ln(Y) = b0 + b1 * X` Dessa värden exponentieras därefter för att rita upp trendlinjen. Det du ser är den exponentiella modellen i följande form: `Y = b2*exp(b1 * X)` där `b2` är värdet av `exp(b0)`. Eftersom en logaritmisk modell inte definieras för siffror under noll filtreras alla markeringar som svarsvariabeln är negativ för bort innan modellen beräknas. ### Kraft Med en kraftmodelltyp är formeln: `Y = b0 * X^b1` Med en kraftmodell omvandlas båda variablerna av den naturliga logaritmen före uppskattningen av modellen, vilket resulterar i följande formel: `ln(Y) = ln(b0) + b1 * ln(X)` Dessa värden exponentieras därefter för att rita upp trendlinjen. Eftersom en logaritmisk modell inte definieras för siffror under noll filtreras alla markeringar som svarsvariabeln eller den förklarande variabeln är negativ för bort innan modellen beräknas. ### Polynom Med en polynom modell omvandlas svarsvariabeln till en polynom serie i den angivna graden. Formeln är: `Y = b0 + b1 * X + b2 * X^2 + …` Med en polynom modell måste du även välja en Grad mellan 2 och 8. En högre polynom grad ökar skillnaden mellan datavärdena. Om dina data ökar väldigt snabbt kan det hända att de lägre graderna nästan inte har någon variation alls jämfört med de högre graderna, vilket innebär att det blir omöjligt att uppskatta modellen på ett korrekt sätt. Dessutom kräver mer komplicerade polynoma modeller av högre grad mer data att uppskatta. Gå igenom modellbeskrivningen för den enskilda trendlinjen och leta efter ett rött varningsmeddelande som indikerar att en korrekt modell av den här typen inte är möjlig. ## Termer för trendlinjemodeller När du visar beskrivningen för en trendlinjemodell anges flera värden. I det här avsnittet diskuteras innebörden av vart och ett av dessa värden. #### Modellens formel Det här är formeln för den fullständiga trendlinjemodellen. Formeln återspeglar om du har angett att vissa faktorer ska uteslutas från modellen. #### Antalet modellerade observationer Antalet rader som används i vyn. #### Antalet filtrerade observationer Antalet observationer som utesluts från modellen. #### Modellens frihetsgrader Antalet parametrar som krävs för att specificera modellen helt och hållet. Linjära, logaritmiska och exponentiella trender har en frihetsgrad på 2. Polynoma trender har en frihetsgrad på 1 plus den polynoma graden. Till exempel har en kubisk trend en frihetsgrad på 4 eftersom vi behöver parametrar för de kubiska, kvadratiska, linjära och konstanta termerna. #### Resterande frihetsgrader För en fast modell definieras det här värdet som antalet observationer minus antalet beräknade parametrar i modellen. #### SSE (fel på summan i kvadrat) Felen är skillnaden mellan det observerade värdet och det värde som förutses av modellen. I tabellen Variansanalys är den här kolumnen faktiskt skillnaden mellan MSE för den enklare modellen i den specifika raden och den fullständiga modellen, som använder alla faktorer. Detta SSE motsvarar även summan av skillnaderna i kvadrat för de förutsedda värdena från den mindre modellen och den kompletta modellen. #### MSE (fel på medelvärde i kvadrat) Termen MSE står för ”mean squared error”, vilket är SSE dividerat med dess motsvarande frihetsgrad. #### R-kvadrat R-kvadrat är ett mätvärde på hur väl data passar i den linjära modellen. Det är förhållandet mellan variationen i modellens fel, eller oförklarad variation, och den totala variationen i data. Medan y-skärningspunkten fastställs av modellen erhålls R-kvadrat med hjälp av följande ekvation: ![Formeln för beräkning av determinationskoefficienten.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/rsquared1.png) Medan y-skärningspunkten tvingas till 0 erhålls R-kvadrat med hjälp av följande ekvation i stället: ![En ekvation som representerar determinationskoefficienten.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/rsquared2.png) I det sistnämnda fallet kan det hända att ekvationen inte stämmer överens med Excel. Detta beror på att R-kvadrat inte definieras väl i detta fall och på att Tableaus beteende stämmer överens med R i stället för med Excel. **Obs!** Värdet R-kvadrat för en linjär trendlinjemodell motsvarar kvadratroten av resultatet från CORR-funktionen. Se [Tableau-funktioner (i bokstavsordning)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_alphabetical.htm) för syntax och exempel för CORR. #### Standardfel Kvadratroten av MSE för den fullständiga modellen. En uppskattning av standardavvikelsen (variationen) hos ”slumpmässiga fel” i modellens formel. #### p-värde (betydelse) Sannolikheten att en slumpmässig F-variabel med ovanstående frihetsgrader överstiger den observerade F-variabeln i den här raden i tabellen Variansanalys. #### Variansanalys I den här tabellen, även kallad ANOVA, anges information för alla faktorer i trendlinjemodellen. Värdena är en jämförelse av modellen utan den aktuella faktorn och hela modellen, som inkluderar alla faktorer. #### Enskilda trendlinjer I den här tabellen ges information om alla trendlinjer i vyn. När du tittar på listan ser du vilka som är de mest statistiskt signifikanta, om några alls. I den här tabellen ges även koefficientstatistik för varje trendlinje. En rad beskriver varje koefficient i varje trendlinjemodell. Till exempel kräver en linjär modell med en skärningspunkt två rader för varje trendlinje. I kolumnen Linje omfattar p-värde och frihetsgrader för varje linje alla koefficientraderna. I kolumnen Frihetsgrad visas den återstående frihetsgraden som är tillgänglig under uppskattningen av varje linje. #### Termer Namnet på den enskilda termen. #### Värde Det uppskattade värdet för koefficienten för den enskilda termen. #### StdErr Ett mätvärde på spridningen av samplingsdistributionen av koefficientuppskattningen. Det här felet krymper i takt med att kvaliteten och kvantiteten på information som används i uppskattningen växer. #### t-värde Den statistik som används för att testa null-hypotesen att det faktiska värdet för koefficienten är noll. #### p-värde Sannolikheten att ett t-värde observeras som är så stort eller större om det sanna värdet för koefficienten är noll. Ett p-värde på 0,05 ger oss därmed 95 % konfidens att det faktiska värdet inte är noll. ## Bedöma signifikans hos trendlinje Du kan visa relevant information om en trendlinje i vyn genom att hovra över den med markören: ![Ett linjediagram som visar vinstberäkningsformeln.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/trend_line_tooltip.png) På den första linjen i verktygstipset visas ekvationen som används för att beräkna ett värde för Vinst från ett värde för Orderdatumets år. På den andra linjen, värdet R-kvadrat, visas förhållandet mellan variationen i data som förklaras av modellen och den totala variationen i data. Mer information finns i [Termer för trendlinjemodeller](#Terms). På den tredje linjen, P-värde, rapporteras sannolikheten för att ekvationen i den första raden är ett slumpmässigt resultat. Ju mindre p-värde, desto mer signifikant är modellen. Ett p-värde på 0,05 eller mindre anses ofta vara tillräckligt. ### Signifikans för hela modellen När du har lagt till en trendlinje i en vy vill du oftast veta hur bra modellen passar, vilket är ett mätvärde på kvaliteten i modellens prognoser. Dessutom kanske du är intresserad av signifikansen hos varje faktor som bidrar till modellen. Du kan visa dessa siffror genom att öppna dialogrutan Beskriv trendmodell, högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på vyn och välja Trendlinjer >Beskriv trendmodell. När du testar signifikans är det p-värdet du är intresserad av. Ju mindre p-värde, desto mer signifikant är modellen eller faktorn. Det är möjligt att ha en modell som har statistisk signifikans men som innehåller en enskild trendlinje eller en term för en enskild trendlinje som inte bidrar till den övergripande signifikansen. Under Trendlinjemodeller letar du efter den linje som visar p-värdet (signifikansen) för modellen. Ju mindre p-värde, desto mindre sannolikt är det att skillnaden i oförklarad variation mellan modellerna med och utan relevanta mätvärden var ett slumpmässigt resultat. ![En trendlinje med statistisk signifikans för den linjära trendmodellen för försäljning över tid.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/significance_1_858x437.png) Detta p-värde för en modell jämför passformen för hela modellen med passformen för en modell som enbart utgörs av medelvärdet (genomsnittet av data i datavyn). Med andra ord bedöms förklaringen av den kvantitativa termen f(x) i modellformeln, som kan vara linjär, polynom, exponentiell eller logaritmisk med fasta faktorer. Det är vanligt att bedöma signifikansen med hjälp av regeln ”95 % konfidens”. Som nämnts ovan anses därmed ett p-värde på 0,05 eller mindre vara bra. ### Signifikans för kategoriska faktorer I tabellen Variansanalys, ibland kallad ANOVA, anges alla fält som används som faktorer i modellen. För varje fält (bland andra värden) kan du se p-värdet. I det här fallet indikerar p-värdet hur mycket det aktuella fältet bidrar med till signifikansen för hela modellen. Ju lägre p-värde desto mindre sannolikt är det att skillnaden i oförklarad varians mellan modellerna med och utan fältet beror på slumpen. De värden som visas för varje fält härleds genom att jämföra hela modellen med en modell som inte inkluderar fältet i fråga. På följande bild visas tabellen Variansanalys för en vy över försäljningen kvartalsvis för de senaste två åren, för tre olika produktkategorier. ![En variansanalys för kategori och region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/significance_2.png) Som du ser är p-värdena för både Kategori och Region ganska små. Båda dessa faktorer är statistiskt signifikanta i den här modellen. Mer information om specifika termer för trendlinjer finns i [Termer för trendlinjemodeller](#Terms). För ANOVA-modeller definierar trendlinjer av följande matematiska formel: `Y = factor 1 * factor 2 * ...factorN * f(x) + e` Termen `Y` kallas _svarsvariabel_ och motsvarar värdet som du försöker förutse. Termen `X` är den _förklarande variabeln_ och e (epsilon) är ett slumpmässigt fel. Faktorerna i uttrycket motsvarar de kategoriska fälten i vyn. Dessutom representerar varje faktor i en matris. `*` är en slags matrismultiplikator som tar två matriser med samma antal rader och returnerar en ny matris med samma antal rader. Det innebär att i uttrycket alla kombinationer av medlemmar i faktor 1 och faktor 2 introduceras i uttrycket `factor 1 * factor 2`. Om till exempel både faktor 1 och faktor 2 har tre medlemmar introduceras totalt nio variabler i modellens formel av den här operanden. ## Trendlinjeantaganden Vilka p-värden som rapporteras i Tableaus trendlinjer beror på vissa antaganden om data. Det första antagandet är att när ett test utförs så är modellen för genomsnittet (i alla fall ungefär) korrekt. Det andra antagandet är att de ”slumpmässiga fel” som avses i modellens formel (se [Typer av trendlinjemodeller](#modeltype)) är oberoende av varandra i olika observationer och att de alla har samma distribution. Denna begränsning skulle kränkas om svarsvariabeln har mycket mer variation kring den faktiska trendlinjen i en kategori än i en annan. ### Antaganden som krävs för att beräkna trendlinjer De antaganden som krävs för att beräkna (med hjälp av den vanliga minstakvadratmetoden) varje enskild trendlinje är följande: - Modellen är en korrekt, fungerande förenkling av den faktiska datagenererande processen (till exempel ingen linjär modell för ett logaritmiskt/linjärt förhållande). - Felen är i snitt noll och är inte kopplade till din oberoende variabel (till exempel inget fel vid mätning av den oberoende variabeln). - Felen har konstant variation och det finns ingen korrelation mellan dem (till exempel ingen ökning i fel när den oberoende variabeln ökar). - Förklarande variabler är inte exakta linjära funktioner av varandra (perfekt multikollinearitet). ## Vanliga frågor om trendlinjer I det här avsnittet beskrivs några vanliga frågor om trendlinjer i Tableau. ### Hur ändrar jag konfidensnivån som används i modellen? Tableau tillämpar inte någon konfidensnivå. Tableau rapporterar helt enkelt signifikansen för hela modellen, eller för ett specifikt fält, genom att visa p-värdet. P-värdet mäter sannolikheten för att erhålla samma trendresultat utan att ta dimensionerna i beaktande. Exempel: Ett p-värde på 0,05 för en trend för försäljning per tid innebär att det finns 5 % chans att samma värde erhålls om man inte tar tid i beaktande. ### Vad innebär det att p-värdet för modellen är signifikant men p-värdet för det specifika fältet i tabellen Variansanalys inte är signifikant? P-värdet i tabellen Variansanalys indikerar huruvida fältet lägger till eller drar bort från signifikansen för hela modellen. Ju lägre p-värde desto mindre sannolikt är det att skillnaden i oförklarad varians mellan modellerna med och utan fältet beror på slumpen. De värden som visas för varje fält härleds genom att jämföra hela modellen med en modell som inte inkluderar fältet i fråga. Så i händelse av att p-värdet för modellen är signifikant men p-värdet för det specifika fältet inte är det, vet du att modellen är statistiskt signifikant men du kan inte vara säker på att det specifika fältet i fråga tillför någonting. Överväg att det kanske hade varit bättre att ta bort faktorn från modellen. ### Vad innebär det att p-värdet för det specifika fältet i tabellen Variansanalys är signifikant men p-värdet för modellen inte är signifikant? Detta kan inträffa i händelse av att det inte finns någon ”trend” i varje ruta. Till exempel om linjerna är platta men genomsnittet varierar över en given faktor. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Lägga till visualiseringstillägg i arbetsblad Visualiseringstillägg är webbprogram som kan utöka de inbyggda visualiseringsfunktionerna i Tableau. Tack vare visualiseringstillägg kan användarna interagera med anpassade visualiseringstyper i arbetsblad. Tilläggen i Tableau utökar funktionerna för arbetsblad med hjälp av webbprogram som skapats av Tableau, Tableaus partner och externa utvecklare i Tableaus community. Om du är en utvecklare och vill skapa egna tillägg bör du läsa [dokumentationen om Tableaus tilläggs-API](https://tableau.github.io/extensions-api/) (på engelska) på GitHub. Ett visualiseringstillägg liknar ett [tillägg för instrumentpaneler](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/dashboard_extensions.htm?_gl=1*uu9rzu*_ga*MTY0NjQ4Mjc3NS4xNzA3NzcyMzUx*_ga_8YLN0SNXVS*MTcxMjE2NjcxNC41NC4xLjE3MTIxNzA1MzUuMC4wLjA.) på så sätt att de båda är webbprogram som finns hos [Tableau Exchange.](https://exchange.tableau.com/sv-SE/) Det skiljer sig från ett tillägg för instrumentpaneler i det avseendet att du lägger till det i ett arbetsblad när du bygger visualiseringen i stället för att lägga till det på en instrumentpanel som ett objekt. ## Lägga till ett visualiseringstillägg i ett arbetsblad Du kan lägga till ett visualiseringstillägg i ett arbetsblad via kortet Markeringar på två sätt. Om du redan har laddat ner det via Tableau Exchange kan du lägga till det som en lokal fil. Du kan också ladda ner det från Tableau Exchange under tiden du skapar visualiseringen. ### Lägga till ett visualiseringstillägg som en lokal fil Om du redan har valt och laddat ner ett visualiseringstillägg från Tableau Exchange har det sparats på datorn som en .trex-fil. 1. Öppna en Tableau-arbetsbok och anslut till datakällan. 2. Utöka listrutemenyn Markeringstyp i ett arbetsblad på kortet Markeringar. 3. Välj Lägg till tillägg under Visualiseringstillägg. ![Listrutemeny på kortet Markeringar med alternativet Visualiseringstillägg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viz_ext_marks_AddExt.png) 4. Dialogrutan Lägg till ett tillägg visas, och där väljer du Öppna lokala visualiseringstillägg. ![Dialogrutan Lägg till ett tillägg med alternativet Öppna lokala visualiseringstillägg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viz_ext_addlocal.png) 5. Navigera till och öppna den sparade .trex-filen. 6. Om du uppmanas till det beviljar eller nekar du visualiseringstillägget tillgång till data i arbetsboken. Visualiseringstillägget läses in till vyn och markeringstypen ändras till visualiseringstilläggets namn. ### Lägga till ett visualiseringstillägg när du skapar en visualisering Om du inte redan har valt och laddat ner ett visualiseringstillägg kan du göra det under tiden du skapar visualiseringen. 1. Öppna en Tableau-arbetsbok och anslut till datakällan. 2. Utöka listrutemenyn Markeringstyp i ett arbetsblad på kortet Markeringar. 3. Välj Lägg till tillägg under Visualiseringstillägg. ![Listrutemeny på kortet Markeringar med alternativet Visualiseringstillägg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viz_ext_marks_AddExt.png) 4. Dialogrutan Lägg till ett tillägg visas, och där väljer du det visualiseringstillägg som du vill läsa in till arbetsbladet. I det här exemplet läser vi in ett Sankey-diagram som tagits fram av Tableau. ![Dialogrutan Lägg till ett tillägg för att söka efter och lägga till ett tillägg från Tableau Exchange.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viz_ext_addext.png) 5. Om du uppmanas till det beviljar eller nekar du visualiseringstillägget tillgång till data i arbetsboken. Mer information finns i Tillägg för datasäkerhet, nätverksaktiverade tillägg och tillägg i begränsat läge. 6. Välj Öppna. ![Beskrivningssida i Tableau Exchange för Sankey-diagrammet, som utvecklats av Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viz_ext_exchange.png) Visualiseringstillägget läses in till vyn och markeringstypen ändras till visualiseringstilläggets namn. ![Listrutemeny på kortet Markeringar med Sankey-tillägget förstorat i delen Visualiseringstillägg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viz_ext_add_sankey.png) ## Använda kortet Markeringar för att koda markeringar Dra fält till kodningsrutorna på kortet Markeringar för att bygga visualiseringen. Utvecklaren avgör vilka kodningsrutor och formateringsalternativ som visas på kortet Markeringar. Läs tilläggsbeskrivningen på Tableau Exchange om du vill ha information om det visualiseringstillägg du läser in. Om du vill använda Sankey-tillägget följer du de här kodningsanvisningarna: Sankey-tillägget är konstruerat för att använda tilläggsspecifik kodning för **Nivåer** och **Länkar**. Dessa kan användas med de inbyggda kodningsrutorna Verktygstips och Detaljer på kortet Markeringar för att bygga Sankey-diagrammet på arbetsbladet. - **Nivå** – Sankey-nivåer representerar de kategoriska dimensioner som Sankey-diagrammet kopplar samman. I det här tillägget kan du inkludera upp till fem diskreta dimensioner som nivåer. - **Länk** – Sankey-länkar kopplar samman kategorierna i Sankey-diagrammet. Den här kodningen dimensionerar bredden på varje länk utifrån ett numeriskt mätvärde. ## Hantera arbetsbokstillägg Från och med Tableau 2026.2 kan du visa, ta bort eller ersätta alla tillägg som används i en arbetsbok från ett och samma ställe. Så här hanterar du tillägg: 1. Välj Analys i verktygsfältet och därefter Hantera arbetsbokstillägg. ![Listrutemenyn Analys som visar olika inställningar och alternativet Hantera arbetsbokstillägg markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/vizext_manageextensions.png) 2. Välj det tillägg du vill hantera i dialogrutan Hantera arbetsbokstillägg. ![Dialogrutan Hantera arbetsbokstillägg som visar information om valda Sankey-tillägg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/vizext_manageextension_dialog.png) 3. Välj en av följande åtgärder: **Ta bort tillägget**: Välj Ta bort för att ta bort tillägget från arbetsboken. Du kan se var tillägget används för närvarande i dialogrutan Arbetsbokstillägg. Om du tar bort ett tillägg försvinner det från alla arbetsblad, instrumentpaneler och berättelser. Visualiseringar som använder tillägget ändras till den automatiska markeringstypen på kortet Markeringar. **Byt ut tillägget:** Välj Ersätt för att växla till ett annat tillägg. Välj det tillägg som du vill växla till och välj Bekräfta. När du ersätter ett tillägg ersätts varje instans av tillägget i hela arbetsboken. Tableau försöker bevara dina inställningar där det är möjligt, men inställningarna kan skilja sig åt mellan olika tillägg och versioner. 4. Klicka på OK när du är klar med uppdateringarna. Obs! Om arbetsboken inte innehåller några tillägg visas meddelandet ”Inga tillägg i den här arbetsboken” i dialogrutan. ## Se till att tillägg tillåts i Tableau Cloud Om du inte kan lägga till ett visualiseringstillägg kontrollerar du om tillägg tillåts på platsen. En Tableau-administratör måste bevilja tillägg tillstånd att köras på en plats och lägga till nätverksaktiverade tillägg i en godkännandelista. Administratörer bör endast tillåta tillägg som du har testat och litar på. Mer information om hur du lägger till nätverksaktiverade tillägg i en godkännandelista finns i [Ändra standardinställningarna för en plats i hjälpen för Tableau](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/dashboard_extensions_server.htm#change-the-default-settings-for-a-site). ### Datasäkerhet, Tableau-betrodda tillägg och nätverksaktiverade tillägg Tillägg är webbprogram och de finns i två olika former: - _Tableau-betrodda tillägg_ har granskats specifikt av och driftsatts på värdar som hanteras av Tableau. Bland dessa finns tillägg som utvecklas och hanteras av Tableau, tillägg som skapats av Tableau Exchange-partner och driftsatts med Tableaus tilläggsgransknings- och värdtjänst samt äldre tillägg i begränsat läge. - _Nätverksaktiverade tillägg_ hanteras av en tredjepartsvärd. Med de här tilläggen kan utvecklare hantera leveransen av sina tillägg utan Tableaus hjälp. Bland dessa finns tillägg som hanteras direkt av partner för att tillhandahålla bättre produktionsstöd, tillägg som finns och driftsätts inom ert lokala nätverk samt tillägg som kräver kommunikation med tredjepartstjänster utanför Tableau. Innan du beviljar ett nätverksaktiverat tillägg ska du vara säker på att du litar på utvecklaren och den webbplats som är värd för tillägget. Mer information om URL:en där tillägget finns och vilken typ av dataåtkomst utvecklaren begär finns i dialogrutan Hantera arbetsbokstillägg. ![Dialogrutan Hantera arbetsbokstillägg som visar ett markerat avsnitt med tilläggsinformation.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/vizext_manageextension_dialog_magnified.png) Som standard använder tillägg HTTPS-protokollet, vilket garanterar en krypterad kanal för att skicka och ta emot data samt en viss nivå av sekretess och säkerhet. Mer information om datasäkerheten när du använder tillägg finns i [Tillägg och säkerhet – bästa praxis för driftsättning](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/security_extensions.htm). ### Tillåta eller neka ett nätverksaktiverat tillägg Som standard måste nätverksaktiverade tillägg begära tillstånd för att köras. Den här behörighetsdialogrutan innehåller information om den tredjepartsserver som är värd och den dataåtkomstnivå som tillägget kräver. Vi rekommenderar att du granskar den här informationen innan du tillåter att tillägget körs. Tillägg har vanligtvis tillgång till synliga data i en vy. Ett tillägg kan begära djupare dataåtkomst i arbetsboken genom att begära ”Fullständig dataåtkomst”. Detta kan innefatta åtkomst till fullständiga namn på underliggande data, tabeller och fält från datakällor samt information om anslutningar till datakällor. Innan du tillåter att tillägget körs i arbetsboken bör du granska den deklarerade informationen i dialogrutan för tilläggsbehörighet och bestämma om du vill tillåta eller neka tillägget att köras och komma åt dessa data. ### Återställa dataåtkomst för ett nätverksaktiverat tillägg Om du väljer att neka i stället för att tillåta i dialogrutan för tilläggsbehörighet läses inte tillägget in till arbetsbladet. Om du litar på tillägget och vill tillåta åtkomst kan du återställa behörigheterna genom att lägga till samma visualiseringstillägg i arbetsboken igen, vilket läser in dialogrutan för behörighet igen. ### Kontrollera att tillägget har åtkomstbehörighet till arbetsboken eller vyn Om du publicerar en arbetsbok som innehåller ett tillägg bör du kontrollera att tillägget har åtkomst till synliga data i vyn. Synliga data kallas även sammanfattningsdata. Om du vill bevilja sådan åtkomst på Tableau Server eller Tableau Cloud ska du kontrollera att arbetsboken eller vyn tillåter behörigheten Ladda ner sammanfattningsdata. Tillägget laddar inte ned några data. Tillägget behöver bara behörigheten för att kunna interagera med data i vyn. Behörigheten Ladda ner sammanfattningsdata ska anges på antingen arbetsboks- eller vynivå, beroende på om du valde att visa blad som flikar när du publicerade arbetsboken. Om bladen inte visas som flikar ska behörigheten anges på vynivå. Tillägget behöver åtkomst till synliga data även om du publicerar arbetsboken eller vyn till Tableau Public. Du kan bevilja behörigheten genom att öppna Inställningar och välja Bevilja åtkomst. ## Kontrollera att JavaScript har aktiverats i Tableau Desktop Visualiseringstillägg interagerar med data med hjälp av biblioteket i Tableaus tilläggs-API, ett JavaScript-bibliotek. Om du vill använda tillägg kontrollerar du att JavaScript har aktiverats i säkerhetsinställningarna: Välj Hjälp > Inställningar och prestanda > Ange säkerhet för webbvisning av instrumentpanelen > Aktivera JavaScript. ## Få support för visualiseringstillägg från tredje part och Tableau-partners Det går inte att få support för tillägg från tredje part och Tableau-partners direkt från Tableau. Men om du behöver hjälp tillhandahåller vissa tilläggsutvecklare en länk till utvecklarwebbplatsen dit du kan vända dig för att få support. Så här får du hjälp: 1. Leta efter länken till utvecklarwebbplatsen i dialogrutan Hantera arbetsbokstillägg eller på sidan med tilläggsbeskrivningen i Tableau Exchange. 2. Leta reda på tilläggets ID och version i dialogrutan Hantera arbetsbokstillägg. Det är viktigt att tillhandahålla de här uppgifterna till utvecklaren för felsökningsprocessen, eftersom det bekräftar om en föråldrad version används och hjälper till att hitta källan till problemet. 3. Kontakta utvecklaren av tillägget direkt via utvecklarwebbplatsen. Utvecklare uppmanas att dela med sig av frågor om Extensions API och söka hjälp via [Slack-kanalen DataDev](https://tableau-datadev.slack.com/archives/CHJ9BHKG9)eller [ärenderapporteringen på GitHub](https://github.com/tableau/extensions-api/issues) för Extensions API. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Lägga till webbilder dynamiskt i arbetsblad Här på Tableau vet vi att bilder är ett kraftfullt verktyg vid dataanalys. Tänk dig att du tittar på en visualisering av skoförsäljning per månad. Uppgifterna avslöjar att ni sålde fler högklackade skor än skor med kilklack, men du kan inte föreställa dig skillnaden mellan de två typerna av skor. Det är där Bildroll kommer in. Du kan lägga till webbilder dynamiskt i arbetsblad och använda dem i rubriker för att öka den visuella informationen. ![Visualiseringar med bilder på skor tillsammans med skotyp och försäljning](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/imagerole_1.png) ## Förbereda datakällan Bildroll kan tilldelas diskreta dimensionsfält som innehåller webbadresser som pekar på webbilder. Förbered data genom att se till att bildfälten uppfyller de krav som ställs av Tableau för att de ska kunna tilldelas en bildroll: - Se till att webbadresserna går till bildfiler i formaten .png, .jpeg, .jpg, .svg, .webp, .jfif, .ico eller .gif. - Kontrollera att alla webbadresser börjar med http eller https. Om ett transportprotokoll inte ingår antar Tableau att det är https. - Optimera antalet bilder som används i datauppsättningen. Vanligtvis kan du läsa in upp till 500 bilder per fält. - Kontrollera att alla bildfiler är mindre än 200 kB. **Obs!** Om du använder Tableau 23.1 eller tidigare måste webbadresserna går till bildfiler med filtilläggen .jpg, .jpeg eller .png. I Tableau 23.2 och senare stöds .gif-filer, men GIF-**animeringar** visas bara i Tableau Cloud och Tableau Server med återgivning på klientsidan. I Tableau Desktop och Tableau Server med återgivning på serversidan visas GIF-filen som en statisk bild. Beroende på hur komplex visualiseringen är kan Tableau återgå till att köra återgivningen på serversidan, vilket begränsar antalet bilder till 100 per fält. Mer information om komplexitetsinställningar och återgivning på serversidan finns i [Konfigurera återgivning på klientsidan](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/browser_rendering.htm). ### Exempel på datauppsättning:
ProduktnamnWebbadress för produktbildProduktförsäljning
Lågskorhttps://img.example.com/flats.png12 118
Högklackathttps://img.example.com/highheels.png15 865
Löparskorhttps://img.example.com/runningshoes.png14 200
Kilklackhttps://img.example.com/wedges.png8 665
## Tilldela en bildroll till webbadresserna När du har anslutit till datakällan kan du tilldela en bildroll till webbadresserna antingen från sidan Datakälla eller från rutan Data i ett arbetsblad. ### Från sidan Datakälla: 1. Leta upp den kolumn som har bildadresserna. 2. Högerklicka (kontrollklicka på Mac) på ikonen längst upp till vänster i kolumnen och välj Bildroll > URL . Ikonen ändras till en bildikon och bilderna är redo att användas. ![Datakällsalternativ för att tilldela en bildroll till webbadresser](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/imagerole_3.png) ### Från ett arbetsblad: 1. Öppna ett nytt arbetsblad. 2. Leta upp ett diskret dimensionsfält som har bildadresser. 3. Högerklicka (kontrollklicka på Mac) på dimensionsfältet och välj Bildroll > URL. Ikonen ändras till en bildikon och bilderna är redo att användas. ![Alternativ för rutan Data för att tilldela en bildroll till data](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/imagerole_2.png) ## Lägga till bilder i visualiseringar Dra fältet Bildroll till hyllan Rader eller Kolumner i arbetsbladet. Nu visas bilderna tillsammans med tillhörande data i visualiseringen. ![Skapa en bildroll i rutan Data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/imagerole_addtoviz2.gif) ## Dela visualiseringar Du kan exportera arbetsböcker med bilder och dela dem. Se till att bilder som du använder i visualiseringar kan visas av alla med vilka du delar visualiseringarna. Om du till exempel använder bilder som finns på en intern server bakom en brandvägg ser du till att alla du delar visualiseringen med har tillräcklig behörighet för att komma åt bilderna. I det här exemplet bör användare som tittar på visualiseringen när de är anslutna till samma server inte ha några problem med att visa bilderna. Men användare som exporterar visualiseringen till en PDF-fil på en Tableau Cloud-server kanske inte kan se bilderna. Om du exporterar arbetsboken och användarna försöker öppna den i Tableau 2022.3 eller tidigare kommer de inte att kunna se bilderna. **Obs!** Det är bäst att alltid anpassa ett bildrollsfält med en textbeskrivning så att innehållet är tillgängligt för skärmläsare och andra hjälpmedelsprogram. ## Felsöka bildanslutningar Ibland visas bilderna inte om du överskrider antalet tillåtna bilder per fält, har stora bildfiler i en komplex visualisering eller tittar på visualiseringen på en mobil enhet. I det här avsnittet får du hjälp att felsöka de här problemen. ### Inga av bilderna visas i visualiseringen Det finns för många bilder i visualiseringen Du kan vanligtvis läsa in 500 bilder per fält, men det exakta antalet beror på hur komplex visualiseringen är. Om visualiseringen är komplex kanske återgivning på serversidan används. Med återgivning på serversidan kan du läsa in 100 bilder per fält. Om det visas ett felmeddelande om att det finns för många bilder i visualiseringen filtrerar du bort bilder och försöker igen. Tableau kunde inte komma åt bilderna Om det visas trasiga bildikoner i stället för de faktiska bilderna kontrollerar du först att du har tillräcklig behörighet för att visa bilderna (eller om de kanske finns bakom en brandvägg). Tableau måste kunna komma åt bilderna, och det får inte krävas en separat autentisering för att visa dem. Om du är säker på att du har behörighet att visa bilderna och de följer storlekskraven kontrollerar du att webbilder är aktiverat på inställningssidan. I Tableau Desktop: 1. Klicka på Hjälp i verktygsfältet i arbetsboken. 2. Välj Inställningar och prestanda > Ange säkerhet för webbvisning av instrumentpanelen. 3. Kontrollera att Aktivera webbsideobjekt och webbilder är markerat. I Tableau Cloud: 1. Klicka på Inställningar på startsidan. 2. Under Allmänt rullar du ned tills du hittar Webbsideobjekt och webbilder. 3. Kontrollera att Aktivera webbsideobjekt och webbilder är markerat. ### Vissa av bilderna visas inte i visualiseringen Bildfilen är för stor Bildfiler får inte vara större än 200 kB om de ska kunna återges. Kontrollera bildfilens storlek och försök igen. Du använder en tidigare version av Tableau Om du använder Tableau 23.1 eller tidigare stöds bara bildfiler i formaten .png, .jpeg och .jpg. Uppgradera din version av Tableau eller använd en filtyp som stöds för den version av Tableau du använder. Bildens webbadress måste börja med http eller https Webbadressen till bilderna måste börja med antingen http eller https. Tableau har inte stöd för FTP/SMTP-anrop just nu. Kontrollera URL-formatet och försök igen. Bildfilen måste vara en URL En bildroll kan endast tilldelas webbadresser som går till bildfiler i formaten .png, .jpeg, .jpg, .svg, .webp, .jfif, .ico, .bmp eller .gif. Kontrollera URL-formatet och försök igen. Bildens filtyp stöds inte En bildroll kan endast tilldelas webbadresser som går till bildfiler i formaten .png, .jpeg, .jpg, .svg, .webp, .jfif, .ico, .bmp eller .gif. Kontrollera URL-formatet och försök igen. Om du använder Tableau 23.1 eller tidigare stöds bara bildfiler i formaten .png, .jpeg och .jpg. Uppgradera din version av Tableau eller använd en filtyp som stöds för den version av Tableau du använder. I Tableau 23.2 och senare stöds .gif-filer, men GIF-**animeringar** visas bara i Tableau Cloud och Tableau Server med återgivning på klientsidan. I Tableau Desktop och Tableau Server med återgivning på serversidan visas GIF-filen som en statisk bild. Bildfilen innehåller felaktiga tecken Du kan inte tilldela en bildroll till webbadresser som innehåller följande tecken: < > & \\ ^ ' eller följande teckensekvenser: .. \\\\. \\r \\n \\t Kontrollera att webbadressen inte innehåller några av dessa tecken eller teckensekvenser och försök igen. ### Bilderna visas inte utanför mitt arbetsblad Bilderna visas inte i visualiseringar i verktygstips Visualiseringar i verktygstips bearbetas med återgivning på serversidan, vilket innebär att du kan läsa in upp till 100 bilder per fält. Kontrollera att du har färre än 100 bilder per fält och försök igen. Mer information om återgivning på server- och klientsidan finns i [Konfigurera återgivning på klientsidan](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/browser_rendering.htm). Mer information om hur du använder visualisering i verktygstips finns i [Skapa vyer i verktygstips (visualisering i verktygstips)](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/viz_in_tooltip.htm). Bilderna visas inte i miniatyrbildsvyer Miniatyrbildsvyer bearbetas med återgivning på serversidan, vilket innebär att du kan läsa in upp till 100 bilder per fält. Kontrollera att du har färre än 100 bilder per fält och försök igen. Mer information om återgivning på server- och klientsidan finns i [Konfigurera återgivning på klientsidan](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/browser_rendering.htm). Bilderna visas inte när jag exporterar arbetsboken Alla exporter och exportrelaterade funktioner bearbetas med återgivning på serversidan, vilket innebär att du kan läsa in upp till 100 bilder per fält. Kontrollera att du har färre än 100 bilder per fält och försök igen. Bilderna visas inte på mobila enheter Mobila enheter har en lägre komplexitetströskel än datorer, och därför slutförs bearbetningen med hjälp av återgivning på serversidan, vilket innebär att du kan läsa in upp till 100 bilder per fält. Kontrollera att du har färre än 100 bilder per fält och försök igen. Du kan ändra komplexitetsinställningarna på den mobila enheten. Mer information om komplexitetströsklar finns i [Konfigurera tröskelvärdet för komplexitet för datorer och mobila enheter](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/browser_rendering.htm#configure-the-complexity-threshold-for-computers-and-mobile-devices). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använda en lagrad procedur En lagrad procedur är en subrutin som finns tillgänglig för applikationer som har åtkomst till ett relationsdatabassystem. När du ansluter till en SAP Sybase ASE-, Microsoft SQL Server- eller Teradata-databas med Tableau kan du använda en lagrad procedur för att definiera anslutningen. För Oracle kan du använda en tabellfunktion för att definiera anslutningen. Oracles tabellfunktioner fungerar på samma sätt som lagrade procedurer och listas under Lagrade procedurer på sidan Datakälla. När en datakälla skapas med en av dessa datatyper listas tillgängliga procedurer under Lagrade procedurer, såsom visas i exemplet med Microsoft SQL Server: ![En lista över lagrade procedurer som finns i rutan Data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/stored_procedures1.png) Dra proceduren från den vänstra rutan till arbetsytan eller dubbelklicka på en av de listade procedurerna. Om parametrar finns tillgängliga i proceduren visas dialogrutan Parametrar automatiskt.  Istället för att ange ett värde kan du använda en befintlig Tableau-parameter eller skapa en ny Tableau-parameter för värdet: ![En tabell över datatypsparametrar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/stored_procedures3.png) Om du sedan visar Tableau-parametern i vyn kan användare interaktivt modifiera värdet på parametern. Lagrade procedurer har inte stöd för federation, relationer eller kopplingar. De finns i en enskild logisk tabell i det logiska lagret och ger inte åtkomst till arbetsytan Koppla/förena (fysiskt lager). ## Observationer om Lagrade procedurer Tänk på följande om du använder lagrade procedurer för att definiera en datakälla i Tableau: - Om en lagrad procedur returnerar mer än en uppsättning resultat läser Tableau den första och ignorerar resten. - Om en lagrad procedur har utdataparametrar filtrerar Tableau bort den lagrade proceduren. - Lagrade procedurer exkluderas om de har parametrar som inte kan skalas. - Kolumner med resultatuppsättningar loggas om de inte har matchande typer i Tableau (såsom varbinary, geometri och hierarki). Om alla kolumner med resultatuppsättningar tillämpas på okända datatyper visar Tableau ett meddelande: ”Resultatuppsättningen ... har inga användbara kolumner”. - Lagrade procedurer som inte returnerar några resultatuppsättningar listas på sidan Datakälla men fungerar inte om de väljs. - Ett fel uppstår om inget värde anges för en parameter, såsom den lagrade proceduren kräver. Tableau kan inte i förväg avgöra om parametrar krävs. - Tableau utför ingen transaktionshantering för lagrade procedurer. Lagrade procedurer får därför inte vara beroende av Tableau för att starta transaktioner innan de åberopar lagrade procedurer, eller för att tillämpa dem efteråt. - Kolumnnamn måste vara unika för att lagrade procedurer ska fungera. Proceduren kan resultera i ett fel om två kolumner har samma namn eller om inget namn anges. - Om det finns flera frågor i en lagrad procedur (för att till exempel läsa värden från en annan tabell eller för att hålla temporära kombinationer) måste var och en av frågorna returnera samma uppsättningar kolumner och i samma ordning (samma namn och datatyper). För att garantera att kolumnordningen och namnen matchar i frågeresultaten kan du uttryckligen behöva `CAST` för att säkerställa att datatypen är korrekt. Till exempel `CAST(Username as VARCHAR(20))`, och uttryckligen namnge kolumnerna. Ett felmeddelande kan uppstå om en lagrad procedur inte följer dessa riktlinjer: ”InsertData: unbound column error” (nsertData: obundet kolumnfel) - Om det finns flera frågor i en lagrad procedur (för att till exempel läsa värden från en annan tabell eller för att hålla temporära kombinationer) och proceduren genererar ett fel kan du försöka lägga till `SET NOCOUNT ON` överst i proceduren. Detta förhindrar meddelandet, som visar antalet rader som påverkas av en Transact-SQL-sats, från att returneras som en del av resultatuppsättningen för en fråga. Dessutom gäller följande begränsningar för specifika databaser. ### Begränsningar gällande lagrade procedurer för Teradata-databaser Följande begränsningar gäller för lagrade procedurer på Teradata-databaser. - Värden måste anges för varje parameter. Om användaren inte anger ett värde för en eller flera parametrar visar Tableau ett fel i Teradata-databasen som anger att det finns för få värden för den lagrade proceduren. ### Begränsningar gällande lagrade procedurer för SQL Server-databaser Följande begränsningar gäller för lagrade procedurer på SQL Server-databaser. - Om resultatuppsättningen för en lagrad procedur innehåller kolumner av typen IMAGE eller TEXT fungerar inte den lagrade proceduren och ett felmeddelande visas med ”Incorrect syntax” (Felaktig syntax). - Den lagrade proceduren fungerar inte om den totala bredden på resultatuppsättningen (antal byte i varje rad) överstiger 8060. Detta kan inträffa med mycket breda tabeller (hundratals kolumner) eller tabeller som har stora textkolumner. Dessa avses vanligtvis till att innehålla text med tusentals tecken. - Tableau visar inte lagrade procedurer från schemat ”sys”. - Om användaren inte anger ett värde för en eller flera parametrar, såsom proceduren kräver, visar Tableau följande SQL Server-databasfel, ”The procedure requires a value for parameter @x but one was not provided” (Proceduren kräver ett värde för parameter @x, men inget angavs). - Lagrade procedurer som innehåller flera olika frågor bör följa riktlinjerna i Observationer om Lagrade procedurer (ovan). - Tableau Desktop har inte stöd för datatypen TIME i Microsoft SQL Server. När den här typen av fält ingår i en lagrad procedur på en Microsoft SQL Server-databas importeras de inte av Tableau Desktop. ### Begränsningar gällande lagrade procedurer för SAP Sybase ASE-databaser Följande begränsningar gäller för lagrade procedurer på SAP Sybase ASE-databaser (endast Windows). - Databasen måste ha en korrekt konfigurerad fjärrserver. - Om användaren inte anger ett värde för en eller flera parametrar, såsom proceduren kräver, visar Tableau följande Sybase ASE-databasfel, ”The procedure requires a value for parameter @x but one was not provided” (Proceduren kräver ett värde för parameter @x, men inget angavs). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa LOD-uttryck i Tableau Med hjälp av LOD-uttryck kan du beräkna värden på datakällsnivå och visualiseringsnivå. LOD-uttryck erbjuder dock ännu bättre kontroll över den detaljnivå som ska användas. De kan köras på en mer detaljerad nivå (INCLUDE), en mindre detaljerad nivå (EXCLUDE) eller en helt oberoende nivå (FIXED). Den här artikeln förklarar vilka typer av LOD-uttryck som kan användas i Tableau, när de ska användas och hur de formateras. ## Hur du skapar LOD-uttryck Följ stegen nedan för mer information om hur du skapar och använder ett LOD-uttryck i Tableau. ### Steg 1: Konfigurera visualiseringen 1. Öppna Tableau Desktop och anslut till den sparade datakällan **Sample – Superstore**. 2. Navigera till ett nytt arbetsblad. 3. Från rutan **Data** drar du Region till hyllan Kolumner. 4. Från rutan **Data** drar du Försäljning till hyllan Rader. Ett stapeldiagram visas med summan av försäljningen för varje region. ![Ett stapeldiagram som visar summan av försäljningen i fyra regioner.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/lod_calcs1.png) ### Steg 2: Skapa LOD-uttrycket Istället för summan av all försäljning per region kanske du även vill se den genomsnittliga försäljningen per kund för varje region. Du kan använda ett LOD-uttryck för att göra detta. 1. Välj Analys > Skapa beräknat fält. 2. Gör följande i den beräkningsredigerare som visas: - Ge beräkningen namnet, försäljning per kund. - Ange följande LOD-uttryck: `{ INCLUDE [Customer Name] : SUM([Sales]) }` 3. Klicka på OK när du är klar. Det nyligen skapade LOD-uttrycket läggs till i rutan Data. Se avsnittet [Typer av LOD-uttryck](#Types) för mer information om vilka typer av LOD-uttryck du kan använda. ### Steg 3: Använd LOD-uttrycket i visualiseringen 1. Från rutan **Data** drar du Försäljning per kund till hyllan Rader och placerar det till vänster om SUM(Försäljning). 2. På hyllan Rader högerklickar du på Försäljning per kund och väljer Mätvärde (summa) > Medelvärde. Du kan nu se både summan av all försäljning och den genomsnittliga försäljningen per kund för varje region. Du kan till exempel se att försäljningen i den centrala regionen var totalt cirka 500 000 USD med en genomsnittlig försäljning på cirka 800 USD per kund. ![En visualisering som visar summan av all försäljning och den genomsnittliga försäljningen per kund i fyra regioner.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/lod_calcs2.png) ## Använd ett snabbt LOD-uttryck Du kan skapa ett LOD-uttryck av typen FIXED utan att behöva ange hela beräkningen i dialogrutan för beräkning. Du kan skapa en snabb LOD-beräkning på två sätt. 1. Öppna **rutan Data** och klicka på Ctrl och drar det mätvärde du vill aggregera till den önskade dimensionen. Ett nytt fält visas som en LOD-beräkning av typen FIXED. Aggregeringen i det aggregerade uttrycket kommer från standardaggregatet på mätvärdet. Detta är vanligtvis SUM. Högerklicka på det nya fältet och redigera beräkningen för att ändra aggregeringen eller på annat sätt redigera LOD. 2. Alternativt kan du öppna **rutan Data**, välja mätvärdet som ska aggregeras och sedan klicka på Ctrl och på dimensionen du vill aggregera på. - Högerklicka på markerade fält och välj Skapa > LOD-beräkning .... - (Valfritt) Ändra LOD i beräkningsredigeraren. - Välj OK. ![En gif som visar processen för att skapa en snabb LOD-beräkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_quick2.gif) ## Syntax för LOD-uttryck Ett LOD-uttryck har följande struktur: {\[FIXED | INCLUDE | EXCLUDE\] <_dimension declaration_ > **:** <_aggregate expression_\>} ### { } Hela LOD-uttrycket anges med klammerparenteser. ### \[FIXED | INCLUDE | EXCLUDE\] Det första elementet efter den inledande klammerparentesen är ett av följande omfattningsnyckelord: #### FIXED - LOD-uttryck av typen FIXED beräknar värden baserat på angivna dimensioner utan hänsyn till detaljnivån i vyn, dvs. oavsett andra dimensioner i vyn. - LOD-uttryck av typen FIXED ignorerar även alla filter i vyn förutom kontextfilter, datakällfilter och extraktfilter. Exempel: `{ FIXED [Region] : SUM([Sales]) }` Mer information om LOD-uttryck av typen FIXED och exempel på scenarier där de används finns i avsnittet [FIXED](#FIXED). #### INCLUDE - LOD-uttrycket INCLUDE beräknar värden med hjälp av de angivna dimensionerna, utöver de dimensioner som redan finns i vyn. - LOD-uttryck av typen INCLUDE är mest användbara när du inkluderar en dimension som inte finns i vyn. Exempel: `{ INCLUDE [Customer Name] : SUM([Sales]) }` Mer information om LOD-uttryck av typen INCLUDE och exempel på scenarier där de används finns i avsnittet [INCLUDE](#INCLUDE). #### EXCLUDE - LOD-uttryck av typen EXCLUDE tar uttryckligen bort dimensioner från uttrycket, dvs. de subtraherar dimensioner från detaljnivån i vyn. - LOD-uttryck av typen EXCLUDE är mest användbara för att eliminera en dimension i vyn. Exempel: `{EXCLUDE [Region]: SUM([Sales])}` Mer information om LOD-uttryck av typen EXCLUDE och exempel på scenarier där de används finns i avsnittet [EXCLUDE](#EXCLUDE). #### Tabellnivå - När det gäller ett LOD-uttryck på tabellnivå krävs inget nivånyckelord. Mer information finns i avsnittet [Tabellnivå](#Table). ### <_dimensionsdeklaration_\> Anger en eller flera dimensioner som anger omfattningen av det aggregerade uttrycket, enligt nyckelordet. - FIXED \[Namn\] Använd kommatecken för att avskilja flera dimensioner. - `[Segment], [Category], [Region]` Du kan använda valfritt uttryck som utvärderas som en dimension, inklusive datumuttryck. - `{FIXED YEAR([Order Date]) : SUM(Sales)}` aggregerar summan av Försäljning på årsnivå. - `{INCLUDE DATETRUNC('day', [Order Date]) : AVG(Profit)}` aggregerar summan av Försäljning för \[Order Date\] trunkerat till delen datum per dag. Då det är ett INCLUDE-uttryck kommer det även att använda dimensionerna i vyn för att aggregera värdet: **Obs**! Det rekommenderas att du drar fälten till beräkningsredigeraren när dimensionsdeklarationer skapas i stället för att ange dem manuellt. Om du till exempel ser YEAR(\[Order Date\]) på en hylla och sedan anger det som dimensionsdeklarationen matchar det inte fältet på hyllan. Om du istället drar fältet från hyllan till uttrycket blir det DATEPART('year', \[Order Date\]) och matchar fältet på hyllan. Med beräkningar sparade i rutan Data kan Tableau inte matcha namnet på en beräkning med dess innehåll. Till exempel: - Skapa en beräkning: `**MyCalculation** = YEAR([Order Date])` - Skapa ett LOD-uttryck av typen EXCLUDE `{EXCLUDE YEAR([Order Date]) : SUM(Sales)}` Om du använder båda beräkningarna i vyn utesluts inte **MyCalculation**. LOD-uttrycket förstår inte att YEAR(\[Order Date\]) är samma som **MyCalculation**. Samma gäller om uttrycket av typen EXCLUDE specificerade MyCalculation (`{EXCLUDE MyCalculation : SUM(Sales)}` ) och då är YEAR(\[Order Date\]) inte uteslutet. ### : (ett kolon) Dimensionsdeklarationen separeras från det aggregerade uttrycket med ett kolon. ### <_aggregerat uttryck_\> Det aggregerade uttrycket är beräkningen som utförs. Till exempel `SUM(Sales)` eller `AVG(Discount)`. Resultaten av beräkningen i det aggregerade uttrycket beror på den deklarerade dimensionen och nyckelordet. Det aggregerade uttrycket måste aggregeras. ATTR-aggregeringen stöds dock inte. Det behöver inte vara en enkel aggregering. Det kan innehålla beräkningar, inklusive andra LOD-uttryck: `{FIXED [Question] : AVG(IF [Answer] = "Red" THEN 1 ELSE 0 END )}` Tabellberäkningar är inte tillåtna i det aggregerade uttrycket. LOD-uttryck på tabellnivå innehåller endast det aggregerade uttrycket inuti hakparenteser såsom `{MIN(Grade)}`. ## Typer av LOD-uttryck Du kan skapa tre typer av LOD-uttryck i Tableau: - [FIXED](#FIXED) - [INCLUDE](#INCLUDE) - [EXCLUDE](#EXCLUDE) Du kan också omfatta ett LOD-uttryck i tabellen. Detta kallas ett LOD-uttryck på [Tabellnivå](#Table). ### FIXED LOD-uttrycket FIXED beräknar ett värde med hjälp av de angivna dimensionerna, utan att referera till dimensionerna i vyn. #### Exempel Följande LOD-uttryck av typen FIXED beräknar försäljningssumman per region: `{FIXED [Region] : SUM([Sales])}` Detta LOD-uttryck med namnet \[Försäljning per region\] placeras sedan i Text för att visa den totala försäljningen per region. Vyns detaljnivå är \[**Region**\] och \[**State**\]. Men LOD-uttryck av typen FIXED tar inte hänsyn till dimensionerna i vyn, endast de dimensioner som anges i beräkningen (här, **Region** ). Därför är värdena för de enskilda staterna i varje region identiska. Se [Aggregering och LOD-uttryck](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod_overview.htm#reconsile) för mer information. ![En tabell som visar summan av försäljningen per amerikansk delstat, organiserad efter region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_fixed_states.png) Om nyckelordet är INCLUDE istället för FIXED skulle värdena vara olika för varje stat. INCLUDE använder dimensionen i uttrycket (\[Region\]) och eventuella ytterligare dimensioner i vyn (\[State\]) när uttrycket utvärderas. ![En tabell som visar delstatsbefolkning per region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_fixed_states_include.png) ### INCLUDE LOD-uttrycket INCLUDE beräknar värden med hjälp av de angivna dimensionerna, utöver de dimensioner som redan finns i vyn. INCLUDE är användbart när du vill köra beräkningar på mycket detaljerad nivå i databasen med aggregera om på en mindre detaljnivå i vyn. Fält som bygger på LOD-uttrycket av typen INCLUDE ändras efterhand som du lägger till eller tar bort dimensioner i vyn. #### Exempel 1 Det här LOD-uttrycket av typen INCLUDE beräknar den totala försäljningen per kund: `{ INCLUDE [Customer Name] : SUM([Sales]) }` När LOD-uttrycket placeras på hyllan Rader och aggregeras som AVG samt dimensionen \[Region\] placeras på hyllan Kolumner, visar vyn det genomsnittliga kundförsäljningsbeloppet per region: ![Ett stapeldiagram som visar genomsnittlig försäljning per kund per region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_include_ex1.png) #### Exempel 2 Det här LOD-uttrycket av typen INCLUDE beräknar försäljningssumman per län: `{ INCLUDE [State] : SUM(Sales)}` Beräkningen placeras på hyllan Rader och aggregeras som ett genomsnitt. Den resulterande visualiseringen ger ett genomsnitt av summan av försäljningen per län mellan kategorier. ![Ett stapeldiagram som visar genomsnittlig försäljning per kategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_include_ex2a.png) LOD-uttryckets resultat uppdateras när du lägger till Segment i hyllan Kolumner och beräkningen flyttas till Etikett. Nu kan du se hur den genomsnittliga summan av försäljning per län varierar mellan kategorier och segment. ![Ett stapeldiagram som visar genomsnittlig försäljning per segment och kategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_include_ex2.png) ### EXCLUDE LOD-uttryck av typen EXCLUDE deklarerar dimensioner som ska utelämnas från detaljnivån i vyn. EXCLUDE är användbart i scenarier med ”procent av totalvärde” eller ”skillnad mot totala genomsnitt”. De är jämförbara med Totalsummor och Referenslinjer. EXCLUDE kan inte användas i uttryck på radnivå (där det inte finns några dimensioner att utelämna). De kan ändra en beräkning på vynivå eller andra LOD-nivåer. #### Exempel 1 Följande LOD-uttryck av typen EXCLUDE beräknar den genomsnittliga totala försäljningen per månad och utesluter sedan månaden: 1. Skapa först ett fält för månad/år i Orderdatum. - Högerklicka på ”Orderdatum” i rutan **Data** och välj Skapa > Skapa anpassat datum. - Välj ”Månad/år” från detaljlistan. Lämna valet som diskret. 2. Skapa sedan ett LOD-uttryck med namnet ”genomsnittlig försäljning per månad”: `{EXCLUDE [Order Date (Month / Year)] : AVG({FIXED [Order Date (Month / Year)] : SUM([Sales])})}` Observera att detta är ett kapslat LOD-uttryck, det är alltså ett LOD-uttryck inuti ett annat LOD-uttryck. 3. Beräkningen kan sedan subtraheras från försäljningssumman per månad genom att en ad hoc-beräkning placeras på hyllan Rader: ![En LOD-formel för att beräkna skillnaden mellan den totala försäljningen och den genomsnittliga månadsförsäljningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_exclude_ex1.png) 4. Placera **Month(\[Order Date\])** på hyllan Kolumner Den resulterande vyn visar skillnaden mellan faktisk försäljning per månad och den genomsnittliga månadsförsäljningen för hela fyraårsperioden: ![Ett stapeldiagram som visar avvikelsen från månadsgenomsnittet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_exclude_ex1a_806x446.png) #### Exempel 2 Skapa ett LOD-uttryck med namnet ”ExcludeRegion” som exkluderar \[Region\] från summan av \[Sales\]: `{EXCLUDE [Region]: SUM([Sales])}` Överväg följande vy som delar upp försäljningssumman per region och månad: ![Ett stapeldiagram som visar försäljning under olika månader och i olika regioner.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_exclude_ex2.png) Att placera \[ExcludeRegion\] på Färg skuggar vyn och visar total försäljning per månad, utan den regionala komponenten: ![Ett stapeldiagram som visar försäljningssiffror per månad och region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_exclude_ex2a.png) ### Tabellnivå Du kan definiera ett LOD-uttryck på tabellnivå utan att använda något omfattningsnyckelord. Följande uttryck returnerar till exempel det minsta (tidigaste) orderdatumet för hela tabellen: `{MIN([Order Date])}` Detta motsvarar ett LOD-uttryck av typen FIXED utan någon dimensionsdeklaration: `{FIXED : MIN([Order Date])}` ## Se även [Introduktion till LOD-uttryck](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2015/2/introduction-level-detail-expressions-36655) [En närmare titt på LOD-uttryck](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2015/2/deeper-look-lod-expressions-week-2-36885) [Titta på LOD-uttryck](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2015/3/diving-lod-expressions-week-3-37071) [De 15 bästa LOD-uttrycken](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/LOD-expressions) [Förstå LOD-uttryck](https://www.tableau.com/learn/whitepapers/understanding-lod-expressions) [Hur LOD-uttryck fungerar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod_overview.htm) ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # LOD-uttryck av typen EXCLUDE Grundläggande koncept om LOD-uttryck (detaljnivå) finns i [Skapa LOD-uttryck i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod.htm) och [Hur LOD-uttryck fungerar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod_overview.htm). LOD-uttryck används för att ändra eller styra en beräknings detaljnivå. De flesta fält och beräkningar är knutna till vyns eller datakällans detaljer. Med LOD-uttryck kan du ställa in en beräknings detaljer explicit. - LOD-uttryck av typen FIXED fastställer en specifik dimension eller specifika dimensioner för resten av beräkningen, till exempel till att returnera det högsta blodtrycket för varje patient istället för det totala högsta värdet i datauppsättningen genom att fixera det högsta värdet till ett patient-ID. - LOD-uttryck av typen INCLUDE ser till att en dimension som inte nödvändigtvis visas i vyn beaktas i beräkningen, till exempel för att titta på det genomsnittliga blodtrycket för varje patient, inklusive deras kön, i en vy som inte innehåller information om kön. - LOD-uttryck av typen EXCLUDE tar bort en del av detaljerna från vyn i beräkningssyfte, till exempel för att titta på det genomsnittliga blodtrycket för patienter som tar en viss medicin utan att beakta enskilda patienter, även om vyn är indelad efter patient. **Obs**! När en detaljnivå av typen FIXED används kommer det att ge samma resultat oavsett visualisering. När en detaljnivå av typen INCLUDE eller EXCLUDE används kan värdet ändras beroende på vyns struktur. Nyckelordet INCLUDE tar vyns kontext och lägger till en dimension som beräkningen ska beakta (och EXCLUDE tar bort en dimension i vyn från beräkningens kontext). Om beräkningen används i en annan kontext kan det därför ge andra resultat. Tänk dig en vy (A) uppbyggd av patient-ID, ålder och kön och en annan vy (B) med patient-ID, ålder och _vikt_. - Ett LOD-uttryck av typen FIXED kommer att ha samma värde i båda fallen eftersom beräkningen ignorerar det som finns i vyn och endast bryr sig om dimensionen i LOD-uttrycket. - En LOD av typen INCLUDE som inkluderar _vikt_ kommer att ha olika värden i varje vy, eftersom den lägger till en dimension till vy A, men inte till vy B som redan hade vikt. - En LOD av typen EXCLUDE som exkluderar _vikt_ kommer att ha olika värden i varje vy, eftersom den tar bort en dimension från vy B, men ändrar inte kontexten för vy A som redan var utan vikt. ## EXCLUDE LOD-uttrycket EXCLUDE förhindrar beräkningen från att använda en eller flera av de dimensioner som finns i vyn. LOD-uttrycket EXCLUDE är användbart i scenarier med procent av totalvärde eller skillnad mot totala genomsnitt. De är jämförbara med funktioner som Totalsummor och Referenslinjer. LOD-uttrycket EXCLUDE kan inte användas i uttryck på radnivå (där det inte finns några dimensioner som ska uteslutas), men det kan användas för att ändra en beräkning på vynivå eller något mittemellan (du kan alltså använda en EXCLUDE-beräkning för att ta bort en dimension från ett annat LOD-uttryck). ## Exempel 1 Bilden nedan visar förändringen i genomsnittligt blodtryck över tid för fyra länder, uppdelat efter kön. För att se det genomsnittliga blodtrycket för varje land över tid, men utan att dela upp i man och kvinna, använder du ett LOD-uttryck av typen EXCLUDE `{EXCLUDE [Sex] : AVG[Average blood pressure]}`. Detta är märkt med den grå linjen i visualiseringen. Att ta ut en genomsnittlig linje från rutan Analys skulle inte fungera, eftersom det helt enkelt skulle vara en horisontell linje för genomsnittligt blodtryck per land som inte skulle beakta kön och år. **Obs**! Det här exemplet tar genomsnittet av medelvärden, vilket är en felaktig analysmetod. Det görs här enbart i illustrativt syfte. Ingen analys bör göras från den här visualiseringen. ## Exempel 2 Följande LOD-uttryck utesluter \[Region\] från en beräkning av summan av \[Försäljning\]: `{EXCLUDE [Region]: SUM([Sales])}` Uttrycket sparas som \[ExcludeRegion\]. Du får en bild av hur det här uttrycket kan användas om du tittar på följande vy, där försäljningssumman visas efter region och månad: ![Ett stapeldiagram som visar försäljning under olika månader och i olika regioner.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_exclude_ex2.png) Om \[ExcludeRegion\] släpps på Färg nyanseras vyn och visar total försäljning per månad, utan regionerna: ![Ett stapeldiagram som visar försäljningssiffror per månad och region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_exclude_ex2a.png) ## Exempel 3 Följande LOD-uttryck av typen EXCLUDE beräknar den genomsnittliga totala försäljningen per månad och utesluter sedan månadskomponenten: `{EXCLUDE [Order Date (Month / Year)] : AVG({FIXED [Order Date (Month / Year)] : SUM([Sales])})}` Observera att detta är ett kapslat LOD-uttryck, det är alltså ett LOD-uttryck inuti ett annat LOD-uttryck. Beräkningen, som sparats som \[genomsnittlig försäljning per månad\], kan sedan subtraheras från försäljningssumman per månad genom att en ad hoc-beräkning placeras på hyllan Rader: ![En LOD-formel för att beräkna skillnaden mellan den totala försäljningen och den genomsnittliga månadsförsäljningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_exclude_ex1.png) Med **Month(\[Order Date\])** på hyllan Kolumner skapar detta en vy som visar skillnaden mellan den faktiska försäljningen per månad under en fyraårsperiod och den genomsnittliga försäljningen per månad för hela fyraårsperioden: ![Ett stapeldiagram som visar avvikelsen från månadsgenomsnittet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_exclude_ex1a_806x446.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # LOD-uttryck av typen FIXED LOD-uttrycket FIXED beräknar ett värde med hjälp av de angivna dimensionerna, utan att referera till dimensionerna i vyn. Följande exempel kan återskapas med hjälp av datakällan Urval - Superstore. ## Exempel 1 Följande vy visar intervallet mellan en kunds första inköpsdatum och eventuella efterföljande köp: ![Ett linjediagram som visar genomsnittlig försäljning över tid, med en textruta som pekar på en distinkt punkt i linjediagrammet där det står ”De tidigaste kunderna tenderar att göra större initiala inköp och fortsätta att köpa mer”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_fixed_ex1_758x524.png) ### Steg-för-steg Så här bygger du vyn ovan med hjälp av datakällan Urval - Superstore som medföljer Tableau Desktop. 1. Skapa två beräknade fält: ett LOD-uttryck av typen FIXED och en datumsubtraktion.
NamnFormel
Första inköpsdatum{FIXED [kund-namn] : MIN([orderdatum])}
Dagar sedan första inköpetDATETRUNC('dag', [orderdatum])-DATETRUNC('dag', [första inköpsdatum])
2. Dra Dagar sedan första inköpet från området Mätvärden i rutan Data till området Dimensioner. Eftersom det här beräknade fältet innehåller en subtraktion är resultatet ett tal och därför tilldelar Tableau det till mätvärdeskategorin. Du kommer däremot att använda det som en dimension. 3. Dra Dagar sedan första inköpet till Kolumner. 4. Klicka på Dagar sedan första inköpet på Kolumner och välj Kontinuerliga. 5. Dra Försäljning till Rader. 6. Ändra aggregeringen för Försäljning på Rader från SUM till AVG. 7. Lägg till en snabb tabellberäkning till Försäljning på Rader: Löpande totalsumma. 8. Dra Första inköpsdatum till Färg. 9. Klicka på + i fältet YEAR(Första inköpsdatum) på Färg för att lägga till nästa underliggande nivå i datumhierarkin: QUARTER(Första inköpsdatum). ![Markören hovrar över ett fält på kortet Markeringar och verktygstipset ”År för första inköpsdatum” visas.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_fixed_ex1b.png) 10. Tableau kommer inte att sätta två fält på Färg automatiskt, men du göra det själv genom att klicka på ikonen till vänster om fältet QUARTER(Första inköpsdatum) och välja Färg: ![En expanderad listrutemeny bredvid ett fält på kortet Markeringar som visar flera alternativ, från vilka färg väljs.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_fixed_ex1c.png) 11. Dra färgförklaringen till vyns vänstra sida nedanför kortet Markeringar. Vyn ska nu se ut så här: ![Ett linjediagram som visar den kumulativa genomsnittliga försäljningen per kvartal från 2013 till 2016.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_fixed_ex1d.png) Visualiseringen ger insikter när du interagerar med den. Välj enskilda kvartal i färgförklaringen till vänster för att se hur kunder som värvats i specifika enskilda kvartal fortsatte att spendera i efterföljande kvartal. Lägg märke till att kunder som värvats tidigt (2013) tenderar att spendera i en högre takt, även med tanke på att de hade mer tid att göra det. Därför är de blå linjerna (för 2013) högre upp på x-axeln än andra linjer. Om du hade använt ett standarddatumvärde på y-axeln skulle vyn ha varit lättare att skapa, men linjerna skulle inte börja på samma koordinater och det skulle därför vara svårare att jämföra värvningstakt. Du kan också dra antingen YEAR(Första inköpsdatum) eller QUARTER(Första inköpsdatum) från Färg för att se säsongs- eller årstrender tydligare. ## Exempel 2 Följande LOD-uttryck av typen FIXED beräknar försäljningssumman per region: `{FIXED [Region] : SUM([Sales])}` Det här LOD-uttrycket med namnet \[Försäljning per region\] placeras då på Text för att visa den totala försäljningen per region: ![En tabell som visar summan av försäljningen per amerikansk delstat, organiserad efter region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_fixed_states.png) Vyns detaljnivå är \[**Region**\] plus \[**Län**\], men eftersom LOD-uttryck av typen FIXED inte tar hänsyn till vyns detaljnivå använder beräkningen endast dimensionen \[**Region**\]. Därför är värdena för de enskilda länen i varje region identiska. Du hittar en förklaring till varför det är så i [LOD-uttryck och aggregering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod_replication.htm). Om nyckelordet INCLUDE hade använts i LOD-uttrycket istället för FIXED skulle värdena vara olika för varje län. Tableau skulle nämligen lägga till dimensionen i uttrycket (\[Region\]) till eventuella ytterligare dimensioner i vyn (\[Län\]) för att bestämma värden för uttrycket. Resultatet skulle bli följande: ![En tabell som visar delstatsbefolkning per region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_fixed_states_include.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # LOD-uttryck av typen INCLUDE LOD-uttrycket INCLUDE beräknar värden med hjälp av de angivna dimensionerna, utöver de dimensioner som redan finns i vyn. LOD-uttrycket INCLUDE är användbart när du vill köra beräkningar på mycket detaljerad nivå i databasen och sedan aggregera om och visa på en mindre detaljerad nivå i vyn. Fält som bygger på LOD-uttrycket INCLUDE ändras efterhand som du lägger till eller tar bort dimensioner i vyn. ## Exempel 1 Följande LOD-uttryck av typen INCLUDE beräknar den totala försäljningen per kund: `{ INCLUDE [Customer Name] : SUM([Sales]) }` När beräkningen placeras på hyllan Rader, aggregeras som AVG och dimensionen \[Region\] placeras på hyllan Kolumner visar vyn det genomsnittliga kundförsäljningsbeloppet per region: ![Ett stapeldiagram som visar genomsnittlig försäljning per kund per region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_include_ex1.png) Om \[Sales\]-mätvärdet därefter dras till hyllan Rader så visar resultatet på skillnaden mellan summan av försäljning (någonstans mellan 390 000 och 700 000 USD per region) och genomsnittlig försäljning per kund (mellan 750 och 1100 USD per region): ![Stapeldiagram över genomsnittlig försäljning per kund och total försäljning per region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_include_ex1part2.png) ## Exempel 2 Följande LOD-uttryck av typen INCLUDE beräknar försäljningssumman per län: `{ INCLUDE [State] : SUM(Sales)}` Skriv in beräkningen direkt i hyllan Rader och ändra därefter aggregeringen till AVG med fältets snabbmeny. Den resulterande vyn ger genomsnittet av försäljningssumman efter delstat i olika kategorier. ![Ett stapeldiagram som visar genomsnittlig försäljning per kategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_include_ex2a.png) Vyn kan ytterligare förbättras genom att lägga till \[Segment\] till Kolumner och därefter kopiera ad-hoc-beräkningen från Rader till Etikett (med Ctrl+dra). I bilden nedan drog vi även Segment till Färg och redigerade därefter färgerna för en estetisk effekt. Nu kan vi se hur den genomsnittliga summan av försäljning per delstat varierar för olika kategorier och segment. ![Ett stapeldiagram som visar genomsnittlig försäljning per segment och kategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_include_ex2.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # LOD-uttryck på tabellnivå Du kan definiera ett LOD-uttryck på tabellnivå utan att använda något omfattningsnyckelord. Följande uttryck returnerar till exempel det minsta (tidigaste) orderdatumet för hela tabellen: `{MIN([Order Date])}` Detta motsvarar ett LOD-uttryck av typen FIXED utan någon dimensionsdeklaration: `{FIXED : MIN([Order Date])}` [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Lodlinjer Använd lodlinjer för att urskilja markeringar och visa deras position i vyn. I en vy som innehåller många spridningsmarkeringar kan du till exempel aktivera lodlinjer för att visa positionen för en viss datapunkt. När du lägger till lodlinjer förlängs en linje från markeringen till en av axlarna. Du kan välja att visa lodlinjer hela tiden eller bara när en markering är vald. ![Ett diagram med lodlinjer som visar positionen för en datapunkt. Linjer förbinder punkten med axlarna Försäljning och Vinst.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewmarks_6.png) **Obs!** Lodlinjer visas inte när du publicerar en vy på Tableau Server eller Tableau Cloud. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på rutan och välj Lodlinjer > Visa lodlinjer för att lägga till lodlinjer i vyn. Som standard är lodlinjer inställda på att endast visas när markeringen är vald. Du kan ändra den här inställningen och ange andra alternativ i dialogrutan Lodlinjer. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på rutan och välj Lodlinjer > Redigera lodlinjer för att öppna dialogrutan Lodlinjer. I dialogrutan Lodlinjer kan du välja en axel att rita linjen till, om lodlinjerna alltid ska visas och om etiketter ska visas. ![Dialogrutan Lodlinjer med alternativ för att konfigurera lodlinjer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewmarks_7.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Logiska funktioner I den här artikeln beskrivs logiska funktioner och deras användning i Tableau. Den visar också hur du skapar en logisk beräkning med hjälp av ett exempel. ## Varför ska jag använda logiska beräkningar? Med logiska beräkningar kan du avgöra om ett visst villkor är sant eller falskt (boolesk logik). Till exempel kanske du vill kategorisera värden baserat på vissa brytpunkter. En logisk beräkning kan se ut ungefär så här: IF \[Profit\] > 0 THEN 'Profitable' ELSEIF \[Profit\] = 0 THEN 'Break even' ELSE 'Loss' END ## Logiska funktioner och operatorer i Tableau ### AND
Syntax<expr1> AND <expr2>
DefinitionUtför en logisk konjunktion av två uttryck. (Om båda sidor är sanna returnerar det logiska testet sant.)
UtdataBoolesk (sant eller falskt)
Exempel
IF [Season] = "Spring" AND "[Season] = "Fall" 
THEN "It's the apocalypse and footwear doesn't matter"
END

”Om både (Season = Spring) och (Season = Fall) är sanna samtidigt returneras It's the apocalypse and footwear doesn't matter.”

Obs!

Används ofta med IF och IIF. Se även NOT och OR.

Om båda uttrycken är TRUE (d.v.s. inte FALSE eller NULL) är resultatet TRUE. Om något av uttrycken är NULL är resultatet NULL. I alla andra fall är resultatet FALSE.

Om du skapar en beräkning där resultatet av en AND-jämförelse visas på ett arbetsblad visar Tableau TRUE och FALSE. Om du vill ändra detta använder du området Formatera i formatdialogrutan.

Obs! Med AND-operatorn används kortslutningsutvärdering. Detta innebär att om det första uttrycket bedöms vara FALSE, så utvärderas inte det andra uttrycket alls. Detta kan vara till hjälp om det andra uttrycket resulterar i ett fel när det första uttrycket är FALSE, eftersom det andra uttrycket i det här fallet aldrig utvärderas.

### CASE
SyntaxCASE <expression>
WHEN <value1> THEN <then1>
WHEN <value2> THEN <then2>
...
[ELSE <default>]
END
UtdataBeror på datatypen för <then>-värdena.
Definition

Utvärderar expression och jämför det med de angivna alternativen (<value1>, <value2> o.s.v.). När ett value som stämmer överens med uttrycket påträffas returnerar CASE motsvarande return. Om inga matchningar hittas returneras det (valfria) standardvärdet. Om det inte finns något standardvärde och inga värden stämmer överens returneras null.

Exempel
CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals'
WHEN 'Winter' THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers'
END

”Titta på fältet Season. Om värdet är Summer returneras Sandals. Om värdet är Winter returneras Boots. Om inget av alternativen i beräkningen matchar det som finns i fältet Season returneras Sneakers.”

Obs!

Se även IF och IIF.

Används med WHEN, THEN, ELSE och END.

[!TIP]

Tips: Många gånger kan du använda en grupp för att få samma resultat som en komplicerad CASE-funktion eller använda CASE för att ersätta den inbyggda grupperingsfunktionen, som i föregående exempel. Det kan vara en bra idé att testa vilket som fungerar bäst i ditt fall.

### ELSE
SyntaxCASE <expression>
WHEN <value1> THEN <then1>
WHEN <value2> THEN <then2>
...
[ELSE <default>]
END
DefinitionEn valfri del av ett IF- eller CASE-uttryck som används för att ange ett standardvärde som returneras om inga av de testade uttrycken är sanna.
Exempel
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers' 
END
CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals'
WHEN 'Winter' THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers'
END
Obs!

Används med CASE, WHEN, IF, ELSEIF, THEN och END

ELSE är valfritt med CASE och IF. I en beräkning där ELSE inte anges, och om inga av <test> är sanna, returnerar den övergripande beräkningen null.

ELSE kräver inte ett villkor (t.ex. [Season] = "Winter") och kan ses som en form av hantering av null-värden.

### ELSEIF
Syntax[ELSEIF <test2> THEN <then2>]
DefinitionEn valfri del av ett IF-uttryck som används för att ange ytterligare villkor utöver den ursprungliga IF-satsen.
Exempel
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots'
ELSEIF [Season] = "Spring" THEN 'Sneakers'
ELSEIF [Season] = "Autumn" THEN 'Sneakers'
ELSE 'Bare feet'
END
Obs!

Används med IF, THEN, ELSE och END

ELSEIF kan ses som ytterligare IF-satser. ELSEIF är valfritt och kan upprepas flera gånger.

Till skillnad från ELSE kräver ELSEIF ett villkor (t.ex. [Season] = "Winter").

### END
DefinitionAnvänds för att stänga ett IF- eller CASE-uttryck.
Exempel
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers' 
END

”Om Season = Summer returneras Sandals. Om inte, titta på nästa uttryck. Om Season = Winter returneras Boots. Om inget av uttrycken är sant returneras Sneakers.”

CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals'
WHEN 'Winter' THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers'
END

”Titta på fältet Season. Om värdet är Summer returneras Sandals. Om värdet är Winter returneras Boots. Om inget av alternativen i beräkningen matchar det som finns i fältet Season returneras Sneakers.”

Obs!

Används med CASE, WHEN, IF, ELSEIF, THEN och ELSE.

### IF
SyntaxIF <test1> THEN <then1>
[ELSEIF <test2> THEN <then2>...]
[ELSE <default>]
END
UtdataBeror på datatypen för <then>-värdena.
Definition

Testar en serie med uttryck och returnerar värdet <then> för det första <test> som är sant.

Exempel
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers' 
END

”Om Season = Summer returneras Sandals. Om inte, titta på nästa uttryck. Om Season = Winter returneras Boots. Om inget av uttrycken är sant returneras Sneakers.”

Obs!

Se även IF och IIF.

Används med ELSEIF, THEN, ELSE och END

### IFNULL
SyntaxIFNULL(expr1, expr2)
UtdataBeror på datatypen för <expr>-värdena.
Definition

Returnerar <expr1> om det inte är null. Annars returneras <expr2>.

Exempel
IFNULL([Assigned Room], "TBD")

”Om fältet Assigned Room inte är null returneras dess värde. Om fältet Assigned Room är null returneras TBD istället.”

Obs!

Jämför med ISNULL. IFNULL returnerar alltid ett värde. ISNULL returnerar ett booleskt värde (sant eller falskt).

Se även ZN.

### IIF
SyntaxIIF(<test>, <then>, <else>, [<unknown>])
UtdataBeror på datatypen för värdena i uttrycket.
DefinitionKontrollerar om ett villkor uppfylls (<test>) och returnerar <then> om testet är sant, <else> om testet är falskt och ett valfritt värde för <unknown> om testet är null. Om det valfria okända värdet inte anges returnerar IIF null.
Exempel
IIF([Season] = 'Summer', 'Sandals', 'Other footwear')

”Om Season = Summer returneras Sandals. Om inte returneras Other footwear.”

IIF([Season] = 'Summer', 'Sandals', 
IIF('Season' = 'Winter', 'Boots', 'Other footwear')
)

”Om Season = Summer returneras Sandals. Om inte, titta på nästa uttryck. Om Season = Winter returneras Boots. Om inget av uttrycken är sant returneras Sneakers.”

IIF('Season' = 'Summer', 'Sandals', 
IIF('Season' = 'Winter', 'Boots',
IIF('Season' = 'Spring', 'Sneakers', 'Other footwear')
)
)

”Om Season = Summer returneras Sandals. Om inte, titta på nästa uttryck. Om Season = Winter returneras Boots. Om inget av uttrycken är sant returneras Sneakers.”

Obs!

Se även IF ochCASE.

IIF har ingen motsvarighet till ELSEIF (som IF) eller upprepade WHEN-satser (som CASE). Istället kan flera tester utvärderas sekventiellt genom inkapsling av IIF-satser som <unknown>-elementet. Det första (yttersta) sanna värdet returneras.

I beräkningen nedan blir resultatet alltså Red, inte Orange, eftersom uttrycket slutar utvärderas så snart A = A utvärderas som sant:

IIF('A' = 'A', 'Red', IIF('B' = 'B', 'Orange', IIF('C' = 'D', 'Yellow', 'Green')))

### IN
Syntax<expr1> IN <expr2>
UtdataBoolesk (sant eller falskt)
DefinitionReturnerar TRUE om något värde i <expr1> matchar något värde i <expr2>.
Exempel
SUM([Cost]) IN (1000, 15, 200)

”Är värdet i fältet Cost 1 000, 15 eller 200?”

[Field] IN [Set]

”Finns fältets värde i uppsättningen?”

Obs!

Värdena i <expr2> kan vara en uppsättning, en lista med bokstavliga värden eller ett kombinerat fält.

Se även WHEN.

### ISDATE
SyntaxISDATE(string)
UtdataBoolesk (sant eller falskt)
DefinitionReturnerar sant om en <string> är ett giltigt datum. Det inmatade uttrycket måste vara ett strängfält (text).
Exempel
ISDATE("2018-09-22")

”Är strängen 2018-09-22 ett korrekt formaterat datum?”

Obs!

Vad som anses vara ett giltigt datum beror på i vilken språkzon som systemet som utvärderar beräkningen finns. Exempel:

I USA:

  • ISDATE("2018-09-22") = TRUE
  • ISDATE("2018-22-09") = FALSE

I Storbritannien:

  • ISDATE("2018-09-22") = FALSE
  • ISDATE("2018-22-09") = TRUE

### ISNULL
SyntaxISNULL(expression)
UtdataBoolesk (sant eller falskt)
Definition

Returnerar sant om <expression> är NULL (innehåller inte giltiga data).

Exempel
ISNULL([Assigned Room])

”Är fältet Assigned Room null?”

Obs!

Jämför med IFNULL. IFNULL returnerar alltid ett värde. ISNULL returnerar ett booleskt värde.

Se även ZN.

### MAX
SyntaxMAX(expression) eller MAX(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det största värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MAX kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021#
MAX([Name]) = "Zander"
Obs!

För strängar

MAX är vanligtvis det värde som kommer sist i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MAX det högsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MAX det senaste datumet. Om MAX är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MAX är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MAX(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MAX(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MIN.

### MIN
SyntaxMIN(expression) eller MIN(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det minsta värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MIN kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
Obs!

För strängar

MIN är vanligtvis det värde som kommer först i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MIN det lägsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MIN det tidigaste datumet. Om MIN är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MIN är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MIN(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MIN(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MAX.

### NOT
SyntaxNOT <expression>
UtdataBoolesk (sant eller falskt)
DefinitionUtför logisk negation på ett uttryck.
Exempel
IF NOT [Season] = "Summer" 
THEN 'Don't wear sandals'
ELSE 'Wear sandals' 
END

”Om Season inte är lika med Summer returneras Don't wear sandals. Om inte returneras Wear sandals.”

Obs!

Används ofta med IF och IIF. Se även AND och OR.

### OR
Syntax<expr1> OR <expr2>
UtdataBoolesk (sant eller falskt)
DefinitionUtför en logisk disjunktion av två uttryck.
Exempel
IF [Season] = "Spring" OR [Season] = "Fall" 
THEN "Sneakers"
END

”Om antingen (Season = Spring) eller (Season = Fall) är sant returneras Sneakers.”

Obs!

Används ofta med IF och IIF. Se även AND och NOT.

Om något av uttrycken är TRUE är resultatet TRUE. Om båda uttrycken är FALSE, så blir resultatet FALSE. Om båda uttrycken är NULL, så blir resultatet NULL.

Om du skapar en beräkning som visar resultatet av en OR-jämförelse på ett arbetsblad visar Tableau TRUE och FALSE. Om du vill ändra detta använder du området Formatera i formatdialogrutan.

Obs! Med OR-operatorn används kortslutningsutvärdering. Detta innebär att om det första uttrycket bedöms vara TRUE, så utvärderas inte det andra uttrycket alls. Detta kan vara till hjälp om det andra uttrycket resulterar i ett fel när det första uttrycket är TRUE, eftersom det andra uttrycket i det här fallet aldrig utvärderas.

### THEN
SyntaxIF <test1> THEN <then1>
[ELSEIF <test2> THEN <then2>...]
[ELSE <default>]
END
DefinitionEn nödvändig del av ett IF-, ELSEIF- eller CASE-uttryck, som används för att definiera vilket resultat som ska returneras om ett specifikt värde eller test är sant.
Exempel
IF [Season] = "Summer" THEN 'Sandals' 
ELSEIF [Season] = "Winter" THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers' 
END

”Om Season = Summer returneras Sandals. Om inte, titta på nästa uttryck. Om Season = Winter returneras Boots. Om inget av uttrycken är sant returneras Sneakers.”

CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals'
WHEN 'Winter' THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers'
END

”Titta på fältet Season. Om värdet är Summer returneras Sandals. Om värdet är Winter returneras Boots. Om inget av alternativen i beräkningen matchar det som finns i fältet Season returneras Sneakers.”

Obs!

Används med CASE, WHEN, IF, ELSEIF, THEN, ELSE och END

### WHEN
SyntaxCASE <expression>
WHEN <value1> THEN <then1>
WHEN <value2> THEN <then2>
...
[ELSE <default>]
END
DefinitionEn nödvändig del av ett CASE-uttryck. Hittar det första <value> som matchar <expression> och returnerar motsvarande <then>.
Exempel
CASE [Season] 
WHEN 'Summer' THEN 'Sandals'
WHEN 'Winter' THEN 'Boots'
ELSE 'Sneakers'
END

”Titta på fältet Season. Om värdet är Summer returneras Sandals. Om värdet är Winter returneras Boots. Om inget av alternativen i beräkningen matchar det som finns i fältet Season returneras Sneakers.”

Obs!

Används med CASE, THEN, ELSE och END.

CASE har även stöd för konstruktionen WHEN IN, som i följande exempel:

CASE <expression> 
WHEN IN <set1> THEN <then1>
WHEN IN <combinedfield> THEN <then2>
...
ELSE <default>
END

Värdena som WHEN IN jämförs med måste vara en uppsättning, en lista med bokstavliga värden eller ett kombinerat fält. Se även IN.

### ZN
SyntaxZN(expression)
UtdataBeror på datatypen för <expression>, eller 0.
DefinitionReturnerar <expression> om det inte är null. Annars returneras noll.
Exempel
ZN([Test Grade])

”Om Test Grade inte är null returneras dess värde. Om Test Grade är null returneras 0.”

Obs!

ZN är ett specialfall av IFNULL, där alternativet om uttrycket är null alltid är 0 istället för att anges i beräkningen.

ZN är särskilt användbart när du utför ytterligare beräkningar och ett null-värde skulle återge hela beräkningen som null. Men var försiktig när du tolkar de här resultaten, eftersom null inte alltid är synonymt med 0 och kan representera data som saknas.

Se även ISNULL.

**Obs!** Några av dessa är faktiskt logiska operatorer och visas i svart, inte blått. Mer information finns i [Operatorsyntax](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_operators.htm#Operators). Kommentarer till CASE, IF och IIF CASE är ofta enklare att använda än IF eller IIF. I många fall kan IF, IIF och CASE användas synonymt. En CASE-sats kan alltid skrivas om som en IF-sats, även om CASE-funktionen oftast är mer koncis och enklare att förstå. Men alla IF-satser kan inte skrivas som CASE-satser, eftersom alla ELSEIF kan referera till olika fält. **Tips**: Vi jämför ett exempel med samma logik för de här tre funktionerna:
CASEIFIIF
CASE [Region]
WHEN 'West' THEN 1
WHEN 'East' THEN 2
WHEN 'South' THEN 3
WHEN 'North' Then 4
ELSE 5
END
IF [Region] = 'West' THEN 1
ELSEIF [Region] = 'East' THEN 2
ELSEIF [Region] = 'South' THEN 3
ELSEIF [Region] = 'North' THEN 4
ELSE 5
END
IIF([Region] = 'West', 1,
IIF([Region] = 'East', 2,
IIF([Region] = 'South', 3,
IIF([Region] = 'North', 4,
5, 0)
)
)
)

CASE-strukturen är mycket enkel att skriva och förstå. Men uttrycket (här [Region]) kan emellertid inte vara en logisk operation, till skillnad från IF eller IIF.

Null-värden hanteras på samma sätt för CASE som för IF.

IF THEN-strukturen tillåter flera ELSEIF-satser, vilket innebär det är betydligt enklare att göra flera utvärderingar än med IIF.

Null-hantering: alla okända (null) resultat hanteras av samma ELSE-sats som falska resultat. Här tilldelas alla andra regioner än de fyra angivna (inklusive null) värdet 5.

IIF-strukturen hanterar okända resultat på ett annat sätt än falska resultat och har en annan syntax än IF. Priset du får betala för specifik null-hantering är kapsling, som ovan, vilket kan vara klumpigt både att skriva och att förstå.

Null-hantering: alla andra regioner än de fyra angivna som inte är null tilldelas värdet 5, men ett null-värde tilldelas 0.

**Obs!** Ofta går det att använda en grupp för att få samma resultat som en komplicerad CASE-funktion. Testa för att se om det ena alternativet fungerar bättre än det andra. ### Exempel CASE-funktioner kan vara användbara när du till exempel vill tilldela nya alias: CASE LEFT(DATENAME('weekday',\[Order Date\]),3) WHEN 'Sun' THEN 0 WHEN 'Mon' THEN 1 WHEN 'Tue' THEN 2 WHEN 'Wed' THEN 3 WHEN 'Thu' THEN 4 WHEN 'Fri' THEN 5 WHEN 'Sat' THEN 6 END eller ge slutanvändaren möjlighet att välja vilket mätvärde som ska visas i ett diagram när det används med en [parameter](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2015/11/using-parameter-change-fields-45866): CASE \[Choose a Measure\] WHEN "Sales" THEN SUM(\[Sales\]) WHEN "Profit" THEN AVG(\[Profit\]) WHEN "Quantity" THEN COUNT(\[Quantity\]) WHEN "Shipping Cost" THEN MEDIAN(\[Shipping Cost\]) END ## Skapa en logisk beräkning Följ stegen nedan för att lära dig skapa en logisk beräkning. 1. I Tableau Desktop ansluter du till den sparade datakällan **Urval - Superstore**, som ingår i Tableau. 2. Navigera till ett arbetsblad. 3. Från rutan **Data** drar du Stattill hyllan Rader. 4. Från rutan **Data** drar du Kategori till hyllan Rader och placerar det till höger om Stat. 5. Från rutan **Data** drar du Försäljning till hyllan Kolumner. 6. Välj Analys > Skapa beräknat fält. 7. Gör följande i den beräkningsredigerare som visas: - Ge det beräknade fältet namnet KPI. - Ange följande formel: SUM(\[Profit\]) > 0 Den här beräkningen kontrollerar snabbt om ett nummer är större än noll. Om så är fallet returneras värdet sant, om inte returneras värdet falskt. - Klicka på **OK** när du är klar. Det nya beräknade fältet visas under Mätvärden i fönstret Data. Precis som med de andra fälten kan du använda detta i en eller flera visualiseringar. 9. Från rutan **Data** drar du **KPI** till **Färg** på kortet Markeringar. Nu kan du se vilka kategorier som förlorar pengar i varje stat. ![En logisk funktion har tillämpats på ett stapeldiagram för att markera produktkategorierna som går med förlust i varje delstat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/logicalfunctions1.png) ## Se även [Visualisera viktiga förloppsindikatorer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/kpi.htm) [Funktioner i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions.htm) [Tableau-funktioner (efter kategori)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_categories.htm) [Tableau-funktioner (i bokstavsordning)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_alphabetical.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Lösa prognostiseringsfel Om Tableau inte kan tillhandahålla en prognos för din vy kan problemet ofta lösas genom att ändra datumvärdet i vyn (se [Ändra datumnivåer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dates_levels.htm)). Prognosfel kan uppstå när aggregeringsnivån för tidsserierna (månader, veckor etc.) antingen är för detaljerad eller för grov för att data ska kunna prognostiseras. Detta kan leda till felen ”för mycket data” eller ”för lite data” som beskrivs nedan. Datumaggregering kan utlösa ett scenario med ”för många null-värden” när prognosen försöker extrahera mer data från mätvärdet än vad som är möjligt. Om till exempel den underliggande detaljnivån i försäljningsdata är månader men du aggregerar efter veckor, kan resultatet bli ett stort antal null-värden. Andra problem uppstår när vyns aggregering och aggregeringen som anges för prognosen (med hjälp av fältet Aggregera efter i dialogrutan Prognosalternativ) inte är kompatibla. Tableau kan skapa en prognos när den prognostiserade aggregeringen har en mer detaljerad nivå än vyns aggregering, men inte när den är på en lägre detaljnivå. Även när den är mer detaljerad är de två värdena endast kompatibla om det finns en strikt hierarki som Tableau kan använda (till exempel kan kvartal delas jämnt upp i tre månader, men månader kan inte delas jämnt upp i veckor). Undvik dessa scenarier genom att ställa in Aggregera efter på Automatiskt. Följande lista visar fel som kan uppstå vid ogiltiga prognoser i Tableau och tips om hur de åtgärdas.
FelmeddelandeFörslag till lösning
Det är inte möjligt att härleda ett kontinuerligt datum från datumfält i vyn.

Vid prognostisering krävs ett datumfält som kan tolkas kontinuerliga. Om datumfältet inte är uttryckligen kontinuerligt måste en av de inkluderade datumnivåerna vara År.

Det här felet returneras om det inte finns några datum i vyn eller om datumen i vyn inte utgör en fullständig hierarki (till exempel om datumet inkluderar år och dag, men inte månad), eller om de utgör en hierarki som inte stöds (till exempel år, vecka, dag).

Det går inte att skapa en prognos eftersom tidsserien är för kort.

Expandera tidsserien i vyn för att inkludera fler datumvärden.

Detta fel returneras om det finns färre än fyra datapunkter efter trimning av opålitliga eller partiella efterföljande perioder som kan förvränga prognosen.

Det går inte att beräkna en prognos för en tidsserie med datumvärden som är null.Eliminera alla null-värden från datumfältet eller fälten i vyn, antingen genom att filtrera datumfältet eller genom att använda en mindre detaljerad detaljnivå för datum (till exempel genom att ändra från månader till kvartal).
Det går inte att beräkna en prognos när vyn innehåller flera unika datumfält.Detta fel returneras om det finns flera datumfält i vyn. Prognostisering stöds till exempel inte om både orderdatum och transportdatum finns i samma vy.
Det valda värdet för ”Aggregera efter” i Prognosalternativ kan inte användas med visualiseringen.

Datumet i vyn måste vara kompatibelt med värdet i Aggregera efter i dialogrutan Prognosalternativ. Detta fel uppstår till exempel Aggregera efter är inställt på Veckor och datumet i vyn är inställt på Månader.

Ändra ett av datumen så att de två är kompatibla, eller ställ in Aggregera efter på Automatiskt.

Det går inte att beräkna en prognos eftersom det saknas för många värden.

Detta fel returneras om mer än 40 % av data i en ruta saknas.

Att välja Fyll i saknade värden med nollor i dialogrutan Prognosalternativ löser inte detta fel. Aggregera dina data till en högre detaljnivå genom att ta bort dimensioner eller ändra datumnivån, till exempel från ”veckor” till ”månader”.

Annars måste du ändra källdata eller använda data från en annan källa.

Det finns inget mätvärde att prognostisera.Detta fel returneras om det inte finns något mätvärde som kan prognostiseras i vyn. Prognosmätvärden måste finnas på hyllan Rader eller hyllan Kolumner, eller på kortet Markeringar.
Mätvärdet som prognosen ska skapas för måste vara ett nummer.Vissa mätvärden kan inte tolkas numeriskt och kan därför inte prognostiseras.
Det går inte att beräkna en prognos för en dimension.Det värde som ska prognostiseras måste vara ett mätvärde och inte en dimension.
Det finns för mycket data för att beräkna en prognos.Prognosering är inte möjlig när resultatuppsättningen från sökningen är för stort. Gränsen är ca 10 000 rader. För att korrigera prognosen aggregerar du tidsserievärdet till en högre nivå (till exempel Månad istället för Vecka) eller så filtrerar du data.
Det går inte att beräkna en prognos eftersom data är indelade i för många rader, kolumner eller färger.Förenkla vyn och åtgärda felet genom att filtrera eller ta bort några av dimensionerna.
Det går inte att beräkna en prognos feftersom vyn innehåller tabellberäkningar.Skapa en version av vyn som inte innehåller tabellberäkningar.
Det går inte att beräkna en prognos eftersom det finns ett mätvärde i hyllan Filter.Ta bort mätvärdet från hyllan Filter.
Det går inte att beräkna en prognos eftersom Aggregera mätvärden inte har valts.Aggregera mätvärden är ett alternativ i analysmenyn. Se Dataaggregering i Tableau och Dela upp data.
Det går inte att beräkna en prognos eftersom vyn innehåller procentberäkningar.Procent av är ett alternativ i analysmenyn. Se Beräkna procentandelar i Tableau.
En prognos kan inte beräknas eftersom slutsummor eller delsummor är aktiverade.Dessa alternativ styrs från kommandot Totalsummor i analysmenyn. Se Visa totalsummor i en visualisering.
Det går inte att beräkna en multiplikativ modell eftersom mätvärdet som prognosen ska skapas för innehåller ett eller flera värden som är mindre än eller lika med noll.Du har skapat en anpassad modell med Trend eller Säsongsvariationer inställt på Multiplikativ. Ändra detta värde eller ställ in prognosmodellen på Automatisk.
En modell med multiplikativ trend och additiv säsong kan inte användas eftersom den är numeriskt instabil.Du har skapat en anpassad modell, som har konfigurerats enligt beskrivningen i felmeddelandet. Ändra inställningarna för den anpassade modellen eller ställ in prognosmodellen på Automatisk.
Det går inte att beräkna en säsongsmodell eftersom tidsserien är för kort.

Expandera tidsserien i vyn för att inkludera fler datumvärden.

Det går inte att beräkna den valda multiplikativa modellen eftersom en del data ligger för nära noll i relation till övriga data.Du har skapat en anpassad modell, som har konfigurerats enligt beskrivningen i felmeddelandet. Ändra inställningarna för den anpassade modellen eller ställ in prognosmodellen på Automatisk.
[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Mäta avstånd mellan datapunkter och platser på en karta När du utforskar data i en kartvy kan det hända att du har frågor om hur dessa data relaterar till den omgivande geografin, platser och landmärken. Du kan använda radialverktyget för att mäta de ungefärliga avstånden på kartvyn och därmed få svar på dessa frågor. I följande vy visas antalet jordbävningar som uppnått minst 6,0 på skalan och som har inträffat runt om i världen mellan januari 1994 och februari 2014. ![En punktkarta över USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_measure_distance1.png) På en global skala är den här vyn mycket kraftfull, men du och din målgrupp kanske vill zooma in och utforska vissa områden närmare. Till exempel kanske du vill se hur många jordbävningar som har inträffat i Indonesien under de senaste 10 åren och mer specifikt inom 160 km från huvudstaden, Jakarta. Det gör du med hjälp av radialverktyget, som gör att du kan hitta alla jordbävningar som inträffat inom 160 km från huvudstaden. Följ stegen nedan för att lära dig att mäta avstånd med radialverktyget. ## Steg 1: Zooma in på ett område eller en plats Det första steget för att mäta avstånd på en karta med radialverktyget är att zooma in på ett område eller en plats på kartvyn. Mer information om hur du zoomar in och ut i vyn finns i [Vyerna Zooma och panorera, och Välj markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_pan_zoom.htm). Du kan även använda kartsökningsfunktionen för att snabbt navigera till en plats på kartan. Mer information om hur du använd kartsökningsfunktionen finns i [Sök efter platser på kartan](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsearch.htm). **Obs!** Du måste zooma in på kartan flera gånger innan du kan mäta avstånd med radialverktyget. Det uppmätta avståndet visas inte om du har zoomat ut för mycket på kartan. Mer information finns i avsnittet [Mätnoggrannhet](#MeasurementAccuracy). ![En punktkarta över USA som är inzoomad på Tokyo efter en kartsökning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_measure_distance2.png) ## Steg 2: Välja radialverktyget När du har zoomat in på ett visst område eller en viss plats i vyn väljer du radialverktyget i visningsverktygsfältet och klickar sedan och drar över vyn. Det uppmätta avståndet visas till höger om cirkeln som visas när du drar över vyn. Mer information om hur du använder radialverktyget finns i [Välja markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_pan_zoom.htm#Select). **Obs!** Om du inte ser ett uppmätt avstånd måste du zooma in ytterligare på en plats eller ett område i vyn. ![En karta över Tokyo med en radie på 32 km.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_measure_distance3.png) **Obs!** Om visningsverktygsfältet är dolt trycker du på **S** på tangentbordet för att använda radialverktyget. När du drar väljer radialverktyget markeringar som ligger inom cirkelns radie. I det här exemplet är radien 160 km och Jakarta ligger i centrum. Det innebär att alla valda jordbävningar (25) enligt dessa data har inträffat inom cirka 15 mil från Jakarta under de senaste 10 åren. ![En karta över Tokyo i Japan, med tre intressepunkter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_measure_distance4.png) ## Mätnoggrannhet Som standard har mätningar med radialverktyget en liten felmarginal, då avstånd i kartvyn blir överdrivna och utsträckta när du rör dig bort från ekvatorn. Det innebär att radialverktyget endast kan mäta ungefärliga avstånd. Radialverktyget kan mäta avstånd noggrannare ju närmare ekvatorn du är och ju mer du zoomar in på vyn. **Obs!** Radialverktyget visar inte ett uppmätt avstånd när du har zoomat ut för långt på vyn eftersom mätvärdet kan var felaktigt. ## Ändra måttenheter Som standard avgör arbetsbokens språkzon vilka enheter som radialverktyget använder för att mäta avstånd. Om arbetsbokens språkzon är inställd på ett land som använder det brittiska mätvärdensystemet mäter radialverktyget avstånd i fot och miles. Om arbetsbokens språkzon är inställd på ett land som använder metersystemet mäter radialverktyget avstånd i meter och kilometer. Du kan ändra de måttenheter som radialverktyget använder för att mäta avstånd i en kartvy i arbetsboken. Det gör du genom att välja Karta \> Kartalternativ. Därefter klickar du på listrutemenyn under Enheter och väljer bland följande: - Om du vill mäta avstånd i meter och kilometer väljer du Meter. - Om du vill mäta avstånd i fot och miles väljer du U.S. - Om du vill att måttenheterna ska bestämmas av arbetsbokens språkzon väljer du Automatiskt. De enheter du väljer sparas med arbetsboken och förblir där om du publicerar kartvyn till Tableau Server, Tableau Cloud eller Tableau Public. ## Se även: [Visa kartans skala](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_customize_interaction.htm#scale) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Mätvärden och Mätvärdesnamn Rutan Data innehåller alltid ett antal fält som inte kommer från dina ursprungliga data, varav två är Mätvärden och Mätvärdesnamn. Tableau skapar automatiskt dessa fält så att du kan definiera särskilda typer av vyer med flera mätvärden. - Fältet Mätvärden innehåller alla mätvärden från dina data, samlade i ett enda fält med kontinuerliga värden. Dra enskilda mätvärdesfält ut från korten Mätvärden om du vill ta bort dem från vyn. - Fältet Mätvärdesnamn innehåller namnen på alla mätvärden i dina data, samlade i ett enda fält med diskreta värden. ## Hur du kan använda mätvärdesnamn och mätvärden Tableau skapar automatiskt dessa fält så att du kan definiera särskilda typer av vyer med flera mätvärden. Mätvärden och mätvärdesnamn är i de flesta avseenden som andra fält i Tableau: - Du kan visa ett filter för Mätvärdesnamn. - Du kan formatera Mätvärden – formateringen ärvs sedan som standardformatering för alla mätvärden. - Du kan släppa Mätvärden och Mätvärdesnamn i hyllorna. - Du kan tilldela alias till värdena för Mätvärdesnamn. - Du kan ändra den manuella sorteringsordningen för värdena för Mätvärdesnamn. ## Kortet Mätvärden När Mätvärden är i vyn, skapar Tableau kortet Mätvärden nedan med röda konturer, som listar mätvärdena i datakällan med deras standardaggregeringar. ![Kortet Mätvärden i ett Tableau-arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mnmv1.png) Du kan ta bort enskilda mätvärden från vyn genom att dra bort dem från kortet Mätvärden. ## Om mätvärdesnamn När du vill visa flera mätvärden i en vy kan du använda fälten Mätvärden och Mätvärdesnamn. När du lägger till Mätvärdesnamn i en vy, visas alla mätvärdesnamn som rad- eller kolumnrubriker i vyn. Rubrikerna innehåller varje mätvärdesnamn. Den här funktionen blir användbar när du arbetar med en texttabell som visar flera mätvärden. Anta till exempel att du har en texttabell som innehåller den aggregerade vinsten för varje produktkategori per region. ![En tabell som visar vinst per region och kategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datasource_omeasure1.png) Anta nu att du vill visa både Vinst och Försäljning för varje kategori och region. När du lägger till Försäljning i texttabellen (genom att dra den och släppa den i vyn), kombineras mätvärdena och fältet Mätvärden läggs till i Text. Fältet Mätvärdesnamn läggs automatiskt till i hyllan Rader. ![En tabell som visar vinst och försäljning per region och kategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datasource_omeasure2.png) Lägg märke till hur rubriknamnen tar bort aggregeringsetiketten som standard. Du kanske vill inkludera aggregeringarna eller kalla det för ”Total vinst” och ”Total försäljning”. Om du vill ändra på mätvärdesnamnen högerklickar du (Kontroll-klickar på Mac) på fältet Mätvärdesnamn i hyllan Rader och väljer Redigera alias. Gör ändringarna och klicka på OK. ![En tabell som visar total vinst och försäljningssiffror för möbler, kontorsmaterial och teknik per region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datasource_omeasure3.png) ## Skapa en visualisering med mätvärdesnamn och mätvärden Du kan använda Mätvärden och Mätvärdesnamn för att visa värdena för alla mätvärden i datakällan, samtidigt som deras standardaggregeringar används. Vyn nedan skapades med datakällan Dataurval – Superstore. Den visar värdena för alla mätvärden i rutan Data, med hjälp av deras standardaggregeringar. **Så här skapar du den här vyn** Skapa ett nytt arbetsblad med arbetsboken som används som exempel i Superstore. Dra Mätvärden till Rader Klicka på Texttabell i Visa mig. Texttabell från Visa mig. ![Kortet Mätvärden i ett Tableau-arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mnmv2.png) Naturligtvis är denna vyn inte lämplig för något mer än en snabb undersökning av dina data, eftersom du inte kan generera särskilt stor insikt genom att jämföra siffror som inte mäter samma sak – Vinst och Försäljning visas båda i dollar, medan Rabatt och Vinstkvot visas som procentsatser. ## När mätvärdesnamn och mätvärden automatiskt läggs till i vyn Tableau lägger automatiskt till fälten Mätvärdesnamn och Mätvärden i vyn när du utför vissa åtgärder. ### Kombinera axlar Du kan visa flera mätvärden på samma kontinuerliga axel genom att kombinera axlar. Du hittar mer information i [Kombinera axlar för flera mätvärden på samma axel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multiple_measures.htm#Blended). När du använder den här tekniken lägger Tableau automatiskt till mätvärdesnamn och mätvärden i vyn, så att du kan lägga till ytterligare mätvärden i den kombinerade axeln. ### Använda Visa mig när flera mätvärden visas i vyn När flera mätvärden visas i vyn lägger Tableau automatiskt till Mätvärdesnamn och Mätvärden – eller bara Mätvärdesnamn – när du väljer vissa visualiseringstyper från Visa mig. - När du väljer sida vid sida-fält för visning av flera mätvärden i vyn, lägger Tableau till både Mätvärden och Mätvärdesnamn. Din ursprungliga vy kan till exempel använda rader för att visa Försäljning och Vinst över tid: ![Två mätvärdesfält på hyllan Rader.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mnmv3.png) - Om du väljer sida vid sida-rader från Visa mig, uppdateras vyn så att den innehåller Mätvärdesnamn och Mätvärden: ![Fältet Mätvärden på hyllan Rader.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mnmv4.png) - När du väljer sida vid sida-cirklar från Visa mig när det visas flera mätvärden i vyn, lägger Tableau till Mätvärden och Mätvärdesnamn: ![Fältet Mätvärden på hyllan Rader.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mnmv5.png) - När du väljer dubbla rader från Visa mig när det visas flera mätvärden i vyn, lägger Tableau till Mätvärdesnamn men inte Mätvärden. ![Två mätvärdesfält på hyllan Rader.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mnmv6.png) Detta liknar kombinerade axlar, förutom att Tableau använder separata värdeintervall (ett till vänster om vyn och ett till höger) så att linjerna justeras så noggrant som möjligt. Med kombinerade axlar använder Tableau ett enda värdeintervall och linjerna kanske eller kanske inte är så väl justerade. ## Hur mätvärdesnamn och mätvärden fungerar med förklaringar per mätvärde När Mätvärden och Mätvärdesnamn visas i vyn kan du färgkoda alla data för varje enskilt mätvärde. Mer information finns i [Mätvärden och färgförklaringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/view_parts.htm#LegendsPerMeasure). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Microsoft Access I den här artikeln beskrivs hur du ansluter Tableau till en Microsoft Access-fil (\*.mdb, \*.accdb) och konfigurerar datakällan. Tableau har stöd för alla Access-datatyper förutom OLE-objekt och Hyperlink. ## Innan du börjar Innan du börjar ska du samla in följande anslutningsinformation: - Access-filnamn. - Om filen är lösenordsskyddad behöver du databaslösenordet. - Om filen har säkerhet för arbetsgrupp behöver du autentiseringsuppgifterna för arbetsgruppen: - Arbetsgruppsfilnamn - Användare - Lösenord Använd den här anslutningen med Tableau Desktop på en Windows-dator. ### Drivrutin krävs Den här kopplingen kräver en drivrutin för att kommunicera med databasen. Om drivrutinen inte är installerad på datorn visar Tableau ett meddelande i dialogrutan Anslutning med en länk till [nedladdningssidan med drivrutinen](https://www.tableau.com/sv-se/support/drivers) där du kan hitta länkar till drivrutiner och installationsinstruktioner. ## Skapa anslutningen och konfigurera datakällan 1. Starta Tableau. Under Anslut väljer du Microsoft Access, den Access-fil som du vill ansluta till och därefter Logga in. - Lösenordsskyddad – om Access-filen är lösenordsskyddad väljer du Databaslösenord och anger därefter lösenordet. - Säkerhet för arbetsgrupp – om Access-filen är skyddad av säkerhet för arbetsgrupp väljer du Säkerhet för arbetsgrupp och anger därefter namn för Arbetsgruppsfil, Användare och Lösenord i motsvarande textfält. 2. På sidan Datakälla gör du följande: 1. (Valfritt) Välj standardnamnet för datakällan längst upp på sidan och ange sedan ett unikt namn för datakällan, som ska användas i Tableau. Till exempel kan du använda en konvention för namngivning av datakälla som gör det lättare för andra användare av datakällan att räkna ut vilken datakälla de ska ansluta till. Standardnamnet genereras automatiskt utifrån filnamnet. 2. Dra en tabell till arbetsytan. Du kan dra en tabell eller fråga. 3. Välj bladflik för att starta analysen. Använd anpassad SQL för att ansluta till en specifik fråga i stället för till hela datakällan. Mer information finns i [Ansluta till en anpassad SQL-fråga](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/customsql.htm). **Obs!** Om åtkomstfilen innehåller kolumner som är mer än 254 tecken breda kan inte Tableau använda dessa fält. Ta antingen bort kolumnerna från tabellen eller ändra dem så de passar inom 254 tecekn innan du ansluter med Tableau. ## Se även - [Konfigurera datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_prepare.htm) – Lägg till mer data i den här datakällan eller förbered data innan du analyserar dem. - [Skapa diagram och analysera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/design_and_analyze.htm) – Påbörja dataanalysen. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # När ska en datamodell för relationer mellan faktatabeller användas? En datamodell för relationer mellan faktatabeller är en med vilken du kan lägga till orelaterade tabeller i en och samma datakälla, där relaterade fält sedan används i den visuella analysen för att i princip sammanfoga tabellerna baserat på sammanhanget. Till skillnad från kombinationer existerar data i en enda datakälla – begreppen primära och sekundära datakällor är inte relevanta och inga data tas bort från vänsterkopplingar. Till skillnad från en datamodell med en tabell så har en med flera bastabeller sitt eget sammanhang med avseende på de tabeller som de delar. Med en datamodell för relationer mellan faktatabeller har du fler alternativ för att utföra analys av flera faktatabeller i Tableau. Tänk dig att du vill analysera hur väder och glassförsäljning utvecklas tillsammans. Vädret och glassförsäljningen ”sker” båda vid specifika tidpunkter och på specifika platser, men det finns inget direkt samband mellan glassförsäljning och väder. Detta är orelaterade data som båda relaterar till de delade begreppen datum och plats. Därför passar det bra att skapa en datamodell för relationer mellan faktatabeller. Glassförsäljningen och vädret kan läggas till som var sin bastabell och relateras för datum och plats, som är delade tabeller. ![En datamodell med flera bastabeller, två bastabeller och två delade tabeller](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_ex_icw_.png) En datamodell med flera bastabeller med två orelaterade tabeller (Ice Cream Sales och Weather) och två delade tabeller (Date och Location). Det finns en mellanliggande tabell, Parlor Info, mellan Ice Cream Sales och Location. ### Varför har vi utvecklat en funktion för att modellera orelaterade tabeller? Analys innebär ofta att du sammanför datatabeller som inte ens har en direkt relation till varandra, men som båda relaterar till samma delade information (som datum eller plats). En datamodell för relationer mellan faktatabeller har stöd för lös semantisk koppling tack vare olika relationsgrader och möjligheten att bygga en datamodell med flera orelaterade bastabeller. - Semantisk koppling är en term som används för att beskriva hur väl sammankopplade data är. En _koppling_ eller en _förening_ är en hård semantisk koppling, som sammanfogar flera tabeller till en ny fysisk tabell som sedan fungerar som en enda tabell. En _relation_ är en lösare koppling mellan tabeller som kopplar samman tabeller logiskt och bevarar deras distinkta status som separata tabeller. Ytterligare en semantisk koppling är _datakombination_, där resultatet från separata datakällor kombineras visuellt baserat på element som de delar. En _modell för relationer mellan faktatabeller_ liknar en kombination mer, men inom en enda datakälla i stället för flera. I en datamodell för relationer mellan faktatabeller kan orelaterade tabeller användas förutsatt att det även finns delade tabeller i modellen. Fält från en delad tabell ”sammanfogar” under analysen för övrigt orelaterade datatabeller baserat på de dimensioner som de har gemensamt (till exempel samma plats eller samma tidpunkt). Alla fördelar med relationer bibehålls, bland annat bevaras varje tabells inbyggda detaljnivå. På samma sätt som i en datamodell med en enda bastabell avgör Tableau vilken kopplingstyp som passar bäst att använda baserat på visualiseringens struktur. Men i en modell för relationer mellan faktatabeller utökas kopplingsalternativen så att de omfattar yttre kopplingar och korskopplingar för att hantera olika relationsnivåer. Mer information finns i [Om datamodeller för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm). ### Om terminologin Relationer mellan faktatabeller hänger ihop med analys av flera faktatabeller. I en datalagermodell lagras data i en central faktatabell som är omgiven av dimensionstabeller. I det här sammanhanget avser _fakta_ mått eller mätvärden, numeriska datafält som innehåller fakta om dessa data – Tableaus mätvärden. Dimensionstabellerna innehåller attribut om dessa fakta. Scheman som bygger på faktatabeller är ofta strukturerade som stjärn- eller snöflingescheman, beroende på hur dimensionstabellerna är strukturerade. När flera faktatabeller behöver analyseras kallas detta analys av flera faktatabeller. Analysen utförs för de gemensamma dimensionstabellerna,som kallas delade eller samordnade dimensioner. I Tableau bygger du de här datamodellerna med hjälp av relationer, och därför kallar vi den här gruppen med funktioner för relationer mellan flera faktatabeller. ## När ska datamodeller för relationer mellan flera faktatabeller användas? Om data består av tabeller som alla är relaterade till varandra, kan du hålla dig till datakällor med en bastabell som bygger på relationer. En datamodell för relationer mellan faktatabeller behövs när data omfattar olika begrepp, antingen som flera faktatabeller eller olika orelaterade sammanhang. Du bör om möjligt bygga datakällor med en enda bastabell. I en datamodell med en enda bastabell är alla tabeller relaterade och det finns inget behov av att beakta relationsgraden. Använd bara datamodeller för relationer mellan flera faktatabeller när det verkligen behövs. ### Analys av flera faktatabeller Analys av flera faktatabeller är ett centralt användningsområde för relationer mellan faktatabeller i Tableau. I det här exemplet delar Faktum A och Faktum B tabellen för datum. ![en datamodell för flera faktatabeller](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_use_mfa_model.png) För att modellera detta i Tableau blir faktatabellerna bastabeller och flera inkommande relationer upprättas för deras delade dimensionstabell. ![en datamodell för relationer mellan faktatabeller](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_use_mfr_model.png) ### Andra scenarier Datamodeller för relationer mellan flera faktatabeller kan användas till mer än analys. Tableau kräver ingen strikt definition av fakta- eller dimensionstabeller. Alla tabeller kan vara bastabeller (men de måste stämma överens med [egenskaperna hos bastabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_when_to_use.htm#characteristics)). Några scenarier som tyder på att en datakälla med flera bastabeller kan vara användbar är till exempel följande:  - **Olika faser**, som bastabeller för program, transkriptioner och alumnevenemang för en delad studenttabell. - **Olika sammanhang för samma händelser**, som bastabeller för läkarbesök och fakturor, med delade tabeller för att ange sammanhanget för läkare eller patienter. - **Olika domäner som kan korrelera,** som scenarier som tidigare sköttes bäst med datakombination, till exempel glassförsäljning och väder som korreleras med delade tabeller för datum och plats. Lär dig mer om när relationer mellan faktatabeller är användbara i detta Tableau-blogginlägg: [När och hur du använder relationer mellan faktatabeller i Tableau](https://www.tableau.com/sv-se/blog/when-how-use-multi-fact-relationships-tableau) (på engelska). ## Identifiera bastabeller I en datamodell för relationer mellan faktatabeller är riktningen viktig. Det betyder att vilka tabeller som är bastabeller längs modellens vänstra sida och vilka tabeller som delas nedströms påverkar hur relationerna utvärderas för att returnera analysresultatet. Ta till exempel ett konceptuellt diagram över fakturor, inbokade besök, läkare och patienter: ![En datamodell med fakturor och inbokade besök på utsidan och läkare och patienter i mitten](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_bowtie1.png) Det rätta sättet att bygga datamodellen i Tableau är med fakturor och inbokade besök som bastabeller och med läkare och patienter som delade tabeller (inte med läkare och patienter som bastabeller).

Korrekt: Fakturor och inbokade besök som bastabeller

Inkorrekt: Läkare och patienter som bastabeller

En datamodell med flera bastabeller med fakturor och inbokade besök som bastabeller och läkare och patienter som nedströms delade tabellerEn datamodell med flera bastabeller med läkare och patienter som bastabeller och fakturor och inbokade besök som nedströms delade tabeller
Begreppsmässigt är en patient (eller läkare) den enhet som sammanfogar händelsen ”inbokat besök” och händelsen ”faktura”. Om datamodellen är omvänd (till exempel med läkare och patienter som bastabeller i stället för inbokade besök och fakturor) är [sammanfogning av yttre kopplingar](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm#Stitched) inte lika användbart. Analysen kan då uppvisa tvetydigheter och många mätvärden på tabellnivå. Om du får tvetydigt relaterade fält som du inte förväntade dig bör du utvärdera de tabeller du använder som bastabeller igen och kontrollera om du behöver vända på datamodellen. ### Egenskaper för bastabeller och delade tabeller Om du utför analys av flera faktatabeller blir faktatabellerna bastabeller och alla delade dimensionstabeller är delade tabeller. Tableau kräver inte att egenskaperna för fakta- och dimensionstabeller följs strikt. Det finns emellertid vissa attribut som kan hjälpa dig att identifiera vilka tabeller som ska vara bastabeller och vilka som ska vara delade tabeller.

Bastabell

Delad tabell

Faktatabeller i ett datalagerschema

Delade eller samordnade dimensionstabeller i ett datalagerschema

Specifik för sammanhanget eller analysen

(flyginformation, energianvändning)

Konsekvent begrepp i flera sammanhang

(datum, plats)

Många mätvärden

I huvudsak dimensioner

Uppdateras oftare/transaktionsbaserad

(läkarbesök, recept, vitalparametrar)

Mer stabil/hållbar

(läkare, patient)

Har fält för sekundärnyckel

Har fält för primärnyckel

Händelsebaserad

(klassschema, betyg på en uppgift)

Enhetsbaserad

(student, klassrum)

Tänk på att om det finns mellanliggande tabeller mellan en bastabell och en delad tabell kan du [byta den som används som bastabell](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_build.htm#swap) utan att ändra datamodellen i något större avseende. (Till exempel Parlor Info och Ice Cream Sales i det första exemplet.) Det viktiga är vilka tabeller som ligger uppströms från de delade tabellerna och vilka som delas. ### Prova en extra bastabell i stället Det finns olika scenarier där det kan vara lämpligt att bygga en modell för relationer mellan flera basfaktatabeller snarare än att använda en datakälla med en enda bastabell: - Om du vill bygga en datakälla med en cykel bör nedströmstabellen vara en annan bastabell i stället. - Om du har en serie tabeller som är relaterade till samma uppsättningar med relationssatser (som datum och plats), bör dessa dimensioner plockas ut och omvandlas till delade tabeller i stället. - Detta är praktiskt eftersom flera relationssatser alla måste vara sanna (logiskt sett OCH) för att tabellerna ska vara relaterade för dessa poster. - Om du i stället vill analysera poster där en i taget kan vara sann (kontextuellt ELLER) skapas den här flexibiliteten i stället genom att du konfigurerar en datamodell med delade dimensionstabeller. - Om du använder en kombination och vill ha en likartad kombination utan primära och sekundära datakällor, bygger du en datamodell som kombinerar datakällorna från kombinationen med deras länkningsfält i en eller flera delade tabeller. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Navigera bland och ordna blad Du kan navigera bland och organisera blad i en arbetsbok med flikarna blad, filmremsa eller bladsorterare. ## Alternativ för att navigera bland, visa och organisera blad Det finns tre sätt att navigera bland och visa bladen i en arbetsbok: - Flikar längst ner i arbetsboken - I vyn filmremsa - I vyn bladsorterare Flikarna är användbara för att snabbt navigera mellan ett litet antal blad. Om arbetsboken har ett stort antal blad kan du använda bladsorteraren för att enkelt navigera bland dem. Du kan även dra och släppa för att göra följande: - Ordna om bladen - Skapa nya blad - Duplicera eller ta bort befintliga blad från valfri vy ## Navigera med bladens flikar Varje blad representeras som en flik längst ner i arbetsboken. Välj valfri flik för att öppna motsvarande arbetsblad. ![Navigeringsflikar för arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sheet_navigation_10.0.png) I det nedre högra hörnet av programfönstret finns flera kontroller som kan användas för att bläddra bland blad eller snabbt hoppa till det första eller sista bladet i arbetsboken. Dessa kontroller är endast tillgängliga när det finns för många flikar med blad för att få plats längst ner i programfönstret. ![Ett navigeringsreglage för att snabbt växla mellan olika flikar i en arbetsbok. ](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environ_workbookandsheets_sheets_organize2_10.0.png) Du kan även navigera bland bladen med fönstermenyn eller bläddra bland de flera arbetsbladen genom att trycka på vänster eller höger piltangenter på tangentbordet. Navigera bland flera arbetsblad genom att först välja ett arbetsblads flik längst ned i arbetsboken. **Obs!** Att navigera i en berättelse är annorlunda – där använder du Navigatorn för att gå mellan berättelsepunkter. Se [Skapa en berättelse](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/story_create.htm#story_update). ## Visa miniatyrbilder med filmremsan I likhet med bladens flikar visas filmremsan längst ner i arbetsboken. Istället för bara bladnamn visar dock filmremsan även en miniatyrbild av varje blad. Filmremsan är användbar när du använder Tableau för att presentera en analys och fungerar bra i presentationsläge. Klicka på knappen Filmremsa ![Ikonen för filmremsa.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filmstripicon.png) i statusfältet (nedre högra hörnet) i arbetsboken för att öppna filmremsan. Precis som med flikarna kan du välja miniatyrbilden för det blad du vill öppna. Du kan högerklicka på bilderna för att ange kommandon som gäller för varje blad. **Obs**! När de ses på en Retina-skärm visar arbetsböcker, som har skapats på en enhet med standardupplösning, endast den första miniatyren på filmremsan i hög upplösning. Spara arbetsboken på bytt på en dator med Retina-skärm för att visa alla miniatyrer på filmremsan i hög upplösning. ![En filmremsa som visar miniatyrbilder av flera blad i en arbetsbok.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filmstrip2_10.0.png) ## Hantera många blad med bladsorteraren Bladsorteraren visar alla blad i en arbetsbok som miniatyrbilder på en enda sida. Bladsorteraren är användbar när du har ett stort antal blad i en arbetsbok. Klicka på knappen Bladsorterare ![Ikonen för bladstorteraren.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sheetsortericon.png) i statusfältet (nedre högra hörnet i arbetsboken) för att öppna bladsorteraren. ![En bladsorterare för användning i en instrumentpanel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sheetsorter1_10.0.png) Högerklicka på ett blad (Control-klicka på Mac) för att se dessa kommandon. Du kan även högerklicka (Control-klicka på Mac) för att uppdatera miniatyrbilden på ett specifikt blad eller Uppdatera alla miniatyrbilder samtidigt. Om du har ett stort antal blad kan det ta en stund att uppdatera vyn. ## Bladkommandon Använd bladkommandon för att hantera och organisera arbetsbladen. Du kan till exempel skapa nya blad, duplicera blad, kopiera formatering, tillämpa färg eller ta bort ett blad helt. Du kan komma åt bladkommandon på snabbmenyn (Kontroll-klicka på en Mac) i arbetsbladet, bladsorteraren eller vyn filmremsa. Tryck på Ctrl-tangenten (Skift-tangenten på en Mac) och välj sedan ett antal blad för att använda kommandon på flera blad samtidigt. Du kan tilldela färg till ett blad för att göra det lättare att identifiera och gruppera dem. Du kan välja bland sju olika färger. Att välja Ingen tar bort färgen. Du kan tilldela en färg till blad genom att välj ett eller flera blad, högerklicka på dem (Kontroll-klicka på Mac), klicka på Färg och sedan välja färgen du vill använda. ![Kommandomenyn för blad, som visar listrutemenyn för tilldelning av färg för att identifiera flikar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environ_workbookandsheets_sheets_organize3_10.0.png) Färgremsan visas längst ner på fliken eller bladet. ![Arbetsbladsfärg som visas på flikar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sheet_color_10.0.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Navigera datakällor i rutan Data Överst på rutan Data listas alla datakällor i en given arbetsbok. Klicka på den datakälla du vill använda för att välja den. Rutan Data uppdateras och visar motsvarande fält i den datakällan. ![Rutan Data som visar listan över alla datakällor i arbetsboken.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_integration1.png) Mer information om hur man hittar fält i rutan Data finns i [Hitta fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_dwfeatures.htm#Find). Du kan ändra storlek på datakällans listområde i rutan Data för att spara plats. När du ändrar storlek till en begränsad lodrät höjd så kan du bläddra ned till en datakälla. ![Rutan Data som visar en datakälla med en extraktikon.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_integration2.png) Varje datakälla har en ikon som indikerar dess typ. Ikonen kan till exempel indikera om datakällan är relationell, kub (multidimensionell) eller ett extrakt. Tableau har endast stöd för kubdatakällor i Windows. ![Rutan Data med ikoner som anger om datakällan är relationell, kub (flerdimensionell) eller ett extrakt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_integration3.png) Du kan högerklicka (Ctrl-klicka på Mac) på datakällan för att komma åt kommandona i Data-menyn. Du kan till exempel högerklicka (Ctrl-klicka på Mac) på en datakälla och byta namn på, exportera eller stänga den. ![Snabbmenyn för en datakälla öppnar en lista med alternativ för att bland annat ändra namn, extrahera och stänga.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_integration4.png) Information om hur du kan anpassa och arbeta med fälten i rutan Data finns i [Ordna och anpassa fält i rutan Data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_dwfeatures.htm), [Redigera standardinställningarna för fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_fieldproperties.htm) och [Arbeta med datafält i rutan Data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_understanddatawindow.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Navigera i visualiseringar med hjälpmedelsteknik Från och med Tableau version 24.3 kan du navigera bland markeringar på alla typer av onlinevisualiseringar i Tableau Cloud med hjälp av ett tangentbord och andra hjälpmedel. Obs! Visualiseringsnavigering stöds för närvarande inte för serveråtergivna visualiseringar. Mer information om återgivning på server- och klientsidan finns i [Konfigurera återgivning på klientsidan](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/browser_rendering.htm). ## Navigera bland markeringar i en visualisering 1. Gå till en visualisering och tryck på Retur för att aktivera upplevelsen. 2. Välj Retur igen för att navigera bland markeringarna. 3. Använd piltangenterna för att navigera mellan rubriker, kolumner och rader. Ytterligare ett navigeringsalternativ visas om din visualisering har en dubbel axel eller är ett punktdiagram eller en karta. Använd pilarna för att flytta fokus till en grupp markeringar och välj Retur för att navigera bland markeringarna i gruppen. 4. Tryck på Esc för att lämna texttabellen. Obs! Innan du börjar navigera på markeringsnivå kan du använda piltangenterna för att navigera i olika delar av vyn, till exempel rubriken och axeln. ## Navigera bland markeringar i rutan Visa data 1. För att öppna rutan Visa data flyttar du fokus till visualiseringen och trycker på Shift + Enter. 2. Använd piltangenterna för att navigera mellan rubriker, kolumner och rader. 3. Du stänger rutan Visa data genom att trycka på ALT + F4 (Windows) eller Cmd + W (Mac OS). Mer information om tangentbordsnavigering i Tableau finns i [Åtkomst till tangentbord i Tableau-vyer.](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/access_keyboard_navigation.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Navigera mellan startsidan och arbetsytan Om Tableau Desktop redan är öppet kan du gå till startsidan genom att klicka på Tableau-ikonen i det övre vänstra hörnet av arbetsytan i Tableau Desktop. ![Tableau-ikonen på Tableau Desktop-arbetsytan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environment_startpage_button.png) Om du vill gå tillbaka till arbetsytan i Tableau klickar du på Tableau-ikonen på startsidan. ![Tableau-ikonen på Tableau Desktop-arbetsytan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environment_workspacenavfromstartpage.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Nummerfunktioner I den här artikeln beskrivs nummerfunktioner och hur de används i Tableau. Vi visar också hur du skapar en nummerberäkning med ett exempel . ## Varför ska jag använda nummerfunktioner? Med nummerfunktioner kan du utföra beräkningar på datavärden i dina fält. Nummerfunktioner kan endast användas med fält som innehåller numeriska värden. Mer information finns i [Datatyper](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_datatypes.htm). Du kan till exempel ha ett fält som innehåller värden för variationer i budgeten som du har gett namnet Budgetvarians. Ett av dessa värden kan vara -7. Du kan använda ABS-funktionen för att returnera det absoluta värdet för det numret och alla andra nummer i det fältet. Beräkningen kan se ut ungefär så här: `ABS[Budget Variance]` Och för det -7-värdet blir utdata 7. ## Nummerfunktioner som är tillgängliga i Tableau ### ABS
SyntaxABS(number)
UtdataNummer (positivt)
DefinitionReturnerar det absoluta värdet för givet <number>.
Exempel
ABS(-7) = 7
ABS([Budget Variance])

I det andra exemplet returneras det absoluta värdet för alla nummer i fältet Budget Variance.

Obs!Se även SIGN.
### ACOS
SyntaxACOS(number)
UtdataNummer (vinkel i radianer)
DefinitionReturnerar arcus cosinus (vinkeln) för givet <number>.
Exempel
ACOS(-1) = 3.14159265358979
Obs!Den omvända funktionen, COS, tar vinkeln i radianer som argument och returnerar cosinus.
### ASIN
SyntaxASIN(number)
UtdataNummer (vinkel i radianer)
DefinitionReturnerar arcus sinus (vinkeln) för givet <number>.
Exempel
ASIN(1) = 1.5707963267949
Obs!Den omvända funktionen, SIN, tar vinkeln i radianer som argument och returnerar sinus.
### ATAN
SyntaxATAN(number)
UtdataNummer (vinkel i radianer)
DefinitionReturnerar arcus tangens (vinkeln) för givet <number>.
Exempel
ATAN(180) = 1.5652408283942
Obs!

Den omvända funktionen, TAN, tar vinkeln i radianer som argument och returnerar tangensen.

Se även ATAN2 och COT.

### ATAN2
SyntaxATAN2(y number, x number)
UtdataNummer (vinkel i radianer)
DefinitionReturnerar arcus tangens (vinkeln) mellan två nummer (x och y). Resultatet är i radianer.
Exempel
ATAN2(2, 1) = 1.10714871779409
Obs!Se även ATAN, TAN och COT.
### CEILING
SyntaxCEILING(number)
UtdataHeltal
DefinitionAvrundar ett <number> till närmaste heltal av samma eller högre värde.
Exempel
CEILING(2.1) = 3
Obs!Se även FLOOR och ROUND.
Databasbegränsningar

CEILING är tillgängligt via följande kopplingar: Microsoft Excel, textfil, statistikfil, publicerade datakällor, Amazon EMR Hadoop Hive, Amazon Redshift, Cloudera Hadoop, DataStax Enterprise, Google Analytics, Google BigQuery, Hortonworks Hadoop Hive, MapR Hadoop Hive, Microsoft SQL Server, Salesforce och Spark SQL.

### COS
SyntaxCOS(number)

Nummerargumentet är vinkeln i radianer.

UtdataNummer
DefinitionReturnerar cosinus för en vinkel.
Exempel
COS(PI( ) /4) = 0.707106781186548
Obs!

Den omvända funktionen, ACOS, tar cosinus som argument och returnerar vinkeln i radianer.

Se även PI. Om du vill konvertera en vinkel från grader till radianer använder du RADIANS.

### COT
SyntaxCOT(number)

Nummerargumentet är vinkeln i radianer.

UtdataNummer
DefinitionReturnerar cotangens för en vinkel.
Exempel
COT(PI( ) /4) = 1
Obs!Se även ATAN, TAN och PI. Om du vill konvertera en vinkel från grader till radianer använder du RADIANS.
### DEGREES
SyntaxDEGREES(number)

Nummerargumentet är vinkeln i radianer.

UtdataNummer (grader)
DefinitionKonverterar en vinkel i radianer till grader.
Exempel
DEGREES(PI( )/4) = 45.0
Obs!

Den omvända funktionen, RADIANS, tar en vinkel i grader och returnerar vinkeln i radianer.

Se även PI().

### DIV
SyntaxDIV(integer1, integer2)
UtdataHeltal
DefinitionReturnerar heltalsdelen av en division, där <integer1> divideras med <integer2>.
Exempel
DIV(11,2) = 5
### EXP
SyntaxEXP(number)
UtdataNummer
DefinitionReturnerar e upphöjt till givet <number>.
Exempel
EXP(2) = 7.389
EXP(-[Growth Rate]*[Time])
Obs!Se även LN.
### FLOOR
SyntaxFLOOR(number)
UtdataHeltal
DefinitionAvrundar ett nummer till närmaste <number> av samma eller lägre värde.
Exempel
FLOOR(7.9) = 7
Obs!Se även CEILING och ROUND.
Databasbegränsningar

FLOOR är tillgängligt via följande kopplingar: Microsoft Excel, textfil, statistikfil, publicerade datakällor, Amazon EMR Hadoop Hive, Cloudera Hadoop, DataStax Enterprise, Google Analytics, Google BigQuery, Hortonworks Hadoop Hive, MapR Hadoop Hive, Microsoft SQL Server, Salesforce och Spark SQL.

### HEXBINX
SyntaxHEXBINX(number, number)
UtdataNummer
DefinitionMappar en x-, y-koordinat till x-koordinaten för närmaste sexkantiga klass. Klasserna har sidolängd 1, så indata kan behöva skalas därefter.
Exempel
HEXBINX([Longitude]*2.5, [Latitude]*2.5)
Obs!HEXBINX och HEXBINY är grupperings- och plottningsfunktioner för sexkantiga klasser. Sexkantiga klasser är ett effektivt och elegant alternativ för visualisering av data på ett x/y-plan, som till exempel en karta. Eftersom klasserna är sexkantiga liknar varje klass en cirkel, vilket minimerar variationen i avstånd från datapunkten till mitten av klassen. Detta gör klustringen både mer korrekt och informativ.
### HEXBINY
SyntaxHEXBINY(number, number)
UtdataNummer
DefinitionMappar en x-, y-koordinat till y-koordinaten för närmaste sexkantiga klass. Klasserna har sidolängd 1, så indata kan behöva skalas därefter.
Exempel
HEXBINY([Longitude]*2.5, [Latitude]*2.5)
Obs!Se även HEXBINX.
### LN
SyntaxLN(number)
Utdata

Nummer

Utdata är Null om argumentet är mindre än eller lika med noll.

DefinitionReturnerar den naturliga logaritmen för ett <number>.
Exempel
LN(50) = 3.912023005
Obs!Se även EXP och LOG.
### LOG
SyntaxLOG(number, [base])

Om det valfria basargumentet inte finns, används bas 10.

UtdataNummer
DefinitionReturnerar logaritm för ett nummer för den givna basen.
Exempel
LOG(16,4) = 2
Obs!Se även POWER LN.
### MAX
SyntaxMAX(expression) eller MAX(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det största värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MAX kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021#
MAX([Name]) = "Zander"
Obs!

För strängar

MAX är vanligtvis det värde som kommer sist i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MAX det högsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MAX det senaste datumet. Om MAX är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MAX är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MAX(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MAX(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MIN.

### MIN
SyntaxMIN(expression) eller MIN(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det minsta värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MIN kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
Obs!

För strängar

MIN är vanligtvis det värde som kommer först i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MIN det lägsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MIN det tidigaste datumet. Om MIN är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MIN är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MIN(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MIN(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MAX.

### PI
SyntaxPI()
UtdataNummer
DefinitionReturnerar den numeriska konstanten pi: 3,14159…
Exempel
PI() = 3.14159
Obs!Användbar för trigonometriska funktioner som tar indata i radianer. Se även RADIANS.
### POWER
SyntaxPOWER(number, power)
UtdataNummer
Definition<number> upphöjs till angiven <power>.
Exempel
POWER(5,3) = 125
POWER([Temperature], 2)
Obs!Du kan även använda symbolen ^, som i 5^3 = POWER(5,3) = 125

Se även EXP, LOG och SQUARE.

### RADIANS
SyntaxRADIANS(number)
UtdataNummer (vinkel i radianer)
DefinitionKonverterar givet <number> från grader till radianer.
Exempel
RADIANS(180) = 3.14159
Obs!Den omvända funktionen, DEGREES, tar en vinkel i radianer och returnerar vinkeln i grader.
### ROUND
SyntaxROUND(number, [decimals])
UtdataNummer
Definition

Avrundar <number> till ett angivet antal siffror.

Det valfria decimals-argumentet anger hur många decimaler som ska inkluderas i slutresultatet. Om decimals utelämnas avrundas numret till närmaste heltal.

Exempel
ROUND(1/3, 2) = 0.33
Obs!

Med vissa databaser, som SQL Server, kan du ange en negativ längd, där −1 avrundar nummer till tiotal, −2 avrundar till hundratal och så vidare. Detta gäller inte för alla databaser. Till exempel gäller det inte för Excel eller Access.

[!TIP]

Tips: Eftersom ROUND kan stöta på problem på grund av den underliggande flyttalsrepresentationen av tal – som 9,405 som avrundas till 9,40 – kan det vara bättre att formatera numret till önskat antal decimaler istället för att avrunda det. Formatering av 9,405 till två decimaler ger det förväntade 9,41.

Se även CEILING och FLOOR.

### SIGN
SyntaxSIGN(number)
Utdata-1, 0 eller 1
DefinitionReturnerar symbolen för ett <number>: Möjliga returvärden är -1 om numret är negativt, 0 om numret är noll och 1 om numret är positivt.
Exempel
SIGN(AVG(Profit)) = -1
Obs!Se även ABS.
### SIN
SyntaxSIN(number)

Nummerargumentet är vinkeln i radianer.

UtdataNummer
DefinitionReturnerar sinus för en vinkel.
Exempel
SIN(0) = 1.0
SIN(PI( )/4) = 0.707106781186548
Obs!

Den omvända funktionen, ASIN, tar sinus som argument och returnerar vinkeln i radianer.

Se även PI. Om du vill konvertera en vinkel från grader till radianer använder du RADIANS.

### SQRT
SyntaxSQRT(number)
UtdataNummer
DefinitionReturnerar kvadratroten för ett <number>.
Exempel
SQRT(25) = 5
Obs!Se även SQUARE.
### SQUARE
SyntaxSQUARE(number)
UtdataNummer
DefinitionReturnerar kvadraten för ett <number>.
Exempel
SQUARE(5) = 25
Obs!Se även SQRT och POWER.
### TAN
SyntaxTAN(number)

Nummerargumentet är vinkeln i radianer.

UtdataNummer
DefinitionReturnerar tangens för en vinkel.
Exempel
TAN(PI ( )/4) = 1.0
Obs!Se även ATAN, ATAN2, COT och PI. Om du vill konvertera en vinkel från grader till radianer använder du RADIANS.
### ZN
SyntaxZN(expression)
UtdataVad som helst eller 0
Definition

Returnerar <expression> om det inte är null. Annars returneras noll.

Använd den här funktionen för att ersätta null-värden med nollor.

Exempel
ZN(Grade) = 0
Obs!Det här är en mycket användbar funktion när du använder fält som kan innehålla null-värden i en beräkning. Att omge fältet med ZN kan förhindra fel orsakade av beräkning med null-värden.
## Skapa en nummerfunktion Följ stegen nedan för att lära dig hur du skapar en nummerfunktion. 1. I Tableau Desktop ansluter du till den sparade datakällan **Urval - Superstore**, som ingår i Tableau. 2. Navigera till ett arbetsblad och välj Analys > Skapa beräknat fält. 3. Gör följande i den beräkningsredigerare som visas: - Namnge det beräknade fältet Minimiförsäljningstransaktion - Ange följande formel: `MIN(Sales)` - Klicka på OK när du är klar. Den nya nummerberäkningen visas under **Mätvärden** i rutan **Data**. Precis som med de andra fälten kan du använda detta i en eller flera visualiseringar. När Minimiförsäljning placeras på Text på kortet Markeringar i arbetsbladet ändras dess namn till **AGG(Minsta försäljning)**, vilket anger att det inte kan aggregeras ytterligare, eftersom det redan har aggregerats ner till den lägsta detaljnivån (det minsta försäljningsvärdet för alla poster). Det här exemplet visar minimiförsäljningen per kategori. ![En tabell som visar kategorier och deras tillhörande värden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/number_function1.png) När underkategorin tas med i vyn visas minimiförsäljningen för varje underkategori. ![En tabell som visar antalet artiklar inom olika kategorier och underkategorier.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/number_function2.png) ## Se även [Funktioner i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions.htm) [Tableau-funktioner (i bokstavsordning)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_alphabetical.htm) [Tableau-funktioner (efter kategori)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_categories.htm) [Skriva beräkningar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_operators.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Versionsinformation om Tableau Desktop och webbredigering I det här avsnittet beskrivs vad som är nytt i den senaste versionen. Använd VIZ nedan för att utforska nya funktioner i Tableau Desktop och webbredigering. Klicka på ett funktionsnamn för att visa ett verktygstips med en länk till dokumentation för den funktionen. Använd filter för att förfina din sökning. - Klicka på Sök efter funktion för att visa en lista över nya funktioner för en produkt eller version eller för att kontrollera när en funktion släpptes. The dashboard currently defaults to Desktop (which includes web authoring features) and the latest released version of Tableau Desktop. - Klicka på Uppgradera Desktop för att se en lista över alla funktioner som är specifika för Tableau Desktop och webbredigering. **Tips**: Klicka på knappen Ladda ner i VIZ verktygsfältet (medan inga funktionsnamn är valda) och välj sedan Data för att exportera listan till en CSV-fil som du kan anpassa. Klicka på Tableau-logotypen i nedre vänstra hörnet av VIZ-verktygsfältet för att visa denna arbetsbok på Tableau Public ## Relaterade resurser [Nya funktioner i den senaste versionen](https://www.tableau.com/sv-se/products/new-features) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # OAuth-översikt OAuth (Open Authorization) är ett autentiseringsprotokoll med vilket användare kan bevilja begränsad åtkomst till sina resurser på en webbplats eller i ett program till en annan webbplats eller ett annat program, utan att dela sina inloggningsuppgifter. OAuth fungerar som en pålitlig mellanhand, med vilken du ger en tjänst tillåtelse att komma åt dina data hos en annan tjänst, utan att avslöja ditt användarnamn och lösenord. Det här dokumentet innehåller en teknisk förklaring av OAuth-arbetsflödet och en praktisk OAuth-analogi. ### **OAuth-arbetsflöde** OAuth är ett säkert och standardiserat sätt för användare att bevilja åtkomst till data på olika webbplatser och i olika program utan att dela sina inloggningsuppgifter. Det garanterar att du har kontroll över vilka tjänster som kan komma åt dina data och du kan återkalla tillåtelsen när som helst. Följande lista förklarar steg för steg hur OAuth fungerar. Du (användaren) vill använda en webbplats eller ett program (kallas ”klient”) som måste komma åt dina data på en annan webbplats eller i ett annat program (kallas ”resursserver”). Klienten begär att få komma åt dina data från resursservern. Det gör den vanligtvis genom att omdirigera dig till resursserverns inloggningssida. Du anger dina inloggningsuppgifter direkt på resursserverns inloggningssida. Det här steget är avgörande, eftersom ditt användarnamn och lösenord aldrig delas med klienten. Resursservern kontrollerar dina inloggningsuppgifter och autentiserar dig. Efter autentiseringen genererar servern en unik åtkomsttoken för klienten. Resursservern dirigerar tillbaka dig till klientprogrammet och skickar med åtkomsttoken i omdirigeringen. Klienten tar emot åtkomsttoken och skickar den till resursservern så fort den behöver komma åt dina data. Resursservern kontrollerar åtkomsttokens giltighet. Om token är giltig ger servern klienten tillgång till de begärda resurserna under en begränsad tid. Klienten kan använda den beviljade åtkomsten för att hämta eller ändra dina data på resursservern, men bara inom den omfattning som definieras av åtkomsttoken. Omfattningen avgör vilka åtgärder och data klienten kan komma åt. Om åtkomsttoken upphör att gälla eller om klienten behöver ytterligare behörigheter kan klienten begära en ny åtkomsttoken genom att gå igenom autentiseringsprocessen igen. ### Praktisk OAuth-analogi Följande är en beskrivning av hur OAuth kan fungera i praktiken. Tänk dig att du ordnar en fest, och du vill anlita en cateringfirma (klienten) för att sköta maten. Du vill emellertid inte ge cateringfirman nycklarna till ditt hus (dina inloggningsuppgifter), eftersom det skulle ge dem tillgång till alla dina personliga tillhörigheter. Därför använder du en betrodd festfixare (OAuth) för att hantera vem som kommer in var. Du berättar för festfixaren att du vill anlita en cateringfirma. Festfixaren vet vad som gäller för tillträdet till ditt hus och cateringfirmans tjänster. Festfixaren kontaktar cateringfirman och ber dem komma hem till dig för ett möte. Du är inte hemma just då. Cateringfirman kommer fram till ditt hus, men inser att de inte kan komma in utan ditt tillstånd (åtkomsttoken). De ringer dig för att be att få komma in. Du vill som husägare kontrollera cateringfirmans trovärdighet innan du släpper in dem. Därför ställer du några frågor till cateringfirman för att kontrollera deras identitet (autentisering). När du är nöjd med cateringfirmans uppgifter ger du dem en tillfällig åtkomstkod (åtkomsttoken) via telefon. Med den här koden kan de nu gå in i ditt hus och laga maten, men bara inom ramarna (omfattningen) för de cateringuppgifter de fått. Cateringfirman går in i ditt hus med hjälp av åtkomstkoden och börjar duka fram maten. De har tillgång till köket och matsalen, men får inte gå in i några andra rum. Efter en viss period eller när festen är slut så upphör åtkomstkoden att gälla, vilket säkerställer att cateringfirman inte kan gå in i ditt hus igen utan ditt tillstånd. I det här scenariot är du (husägaren) användaren, cateringfirman är klientprogrammet, ditt hus representerar dina personliga data på resursservern och festfixaren är OAuth. Åtkomstkoden fungerar som åtkomsttoken och ger klienten (cateringfirman) begränsad tillgång till dina resurser (ditt hus) utan att äventyra säkerheten för dina inloggningsuppgifter (dina husnycklar). OAuth fungerar som en pålitlig mellanhand och gör det enklare för dig att dela data mellan tjänster på ett säkert sätt samtidigt som du behåller kontrollen över dina åtkomstbehörigheter. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # OData I den här artikeln beskrivs hur du ansluter Tableau till en OData-datakälla. Tableau kan ansluta till OData V1, V2 och V4. ## Innan du börjar Innan du börjar ska du samla in följande anslutningsinformation: - URL för den server som du vill ansluta till - Inloggningsuppgifter (användarnamn och lösenord) vid behov ## Skapa anslutningen och konfigurera datakällan 1. Starta Tableau och under Anslut väljer du OData. För en fullständig lista över dataanslutningar väljer du Mer under Till en server. Gör sedan följande: 1. I **Server** skriver du något av följande: - En tjänst-URL för åtkomst till alla flöden i tjänsten. - En flödes-URL för att komma åt en specifik dataflöde. 2. I listrutan **Autentisering** väljer du autentiseringsläget för den här anslutningen. - Om du väljer Användarnamn och Lösenord skriver du även ett användarnamn och lösenord. - Annars väljer du **Ingen autentisering**. 3. Välj Logga in. Om Tableau inte kan upprätta anslutningen, verifierar du att du har rätt inloggningsuppgifter. Om du fortfarande inte kan ansluta, har datorn problem med att hitta servern. Kontakta nätverksadministratören eller databasadministratören för ytterligare hjälp. 2. På sidan Datakälla gör du följande: 1. (Valfritt) Välj standardnamnet för datakällan längst upp på sidan och ange sedan ett unikt namn för datakällan, som ska användas i Tableau. Till exempel kan du använda en konvention för namngivning av datakälla som gör det lättare för andra användare av datakällan att räkna ut vilken datakälla de ska ansluta till. Obs! Om du publicerar datakällan till Tableau Server eller Tableau Cloud är datakällans namn begränsat till 255 tecken. Längre namn orsakar ett `RepositoryException` \-fel. 2. Välj bladflik för att starta analysen. ## Stöd för OData-koppling - OData-kopplingen stöder endast extrakt, vilket innebär att vissa OData V4-funktioner inte stöds. Till exempel interaktiva frågeargument som `$expand` eller`$select`. - Tableau stöder dessa OData-versioner och -format: - OData V1 och V2 – Vi har stöd för OData XML/Atom-format för flödessvar. - OData V4 och V4.01 - Vi har stöd OData-JSON-format för flödessvar. - Tableau antar att metadata för alla OData-tjänster som stöds är i XML-format. - Insamlingsvärderade egenskaper stöds inte. Tableau tolkar dem som null-värden. **Obs!** Tableau kan inte garantera att data ansluts och extraheras om du använder en OData-tjänst från en annan tillverkare, t.ex. Intelex, eller en OData-feed. Tableau kundsupport erbjuder en grundläggande nivå av felsökning för OData-anslutningar från andra tillverkare. Tableau kundsupport har inte tillgång till Apache Olingo-biblioteket. Kontakta din systemadministratör för djupgående OData-felsökning. ## Se även - [Konfigurera datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_prepare.htm) – Lägg till mer data i den här datakällan eller förbered data innan du analyserar dem. - [Skapa diagram och analysera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/design_and_analyze.htm) – Påbörja dataanalysen. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Olika sorters tabellberäkningar Den här artikeln beskriver de olika typer av tabellberäkningar som är tillgängliga i Tableau och när de kan användas. Enkla exempel används för att visa hur de olika beräkningarna modifierar data i en tabell. Mer information om hur du skapar och konfigurerar tabellberäkningar finns i [Skapa en tabellberäkning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm#Create). ## Beräkning av typen Skillnad från En tabellberäkning av typen Skillnad från beräknar skillnaden mellan det aktuella värdet och ett annat värde i tabellen för varje markering i visualiseringen. Med en beräkning av Skillnad från, Procentuell skillnad från eller Procent från, finns det alltid två värden att ta hänsyn till: det aktuella värdet och värdet från vilket skillnaden ska beräknas. I de flesta fall bör du beräkna skillnaden mellan det aktuella värdet och det föregående värdet. I vissa fall kanske du dock vill ha en annan beräkning. För att ange från vilket värde skillnaden ska beräknas: 1. Högerklicka på ett mätvärde i vyn och välj Lägg till tabellberäkning. 2. Välj ett av dessa alternativ för **Relativt till** i dialogrutan Tabellberäkning:
FöregåendeBeräknar skillnaden mellan det aktuella värdet och det föregående värdet i partitionen. Detta är standardvärdet.
NästaBeräknar skillnaden mellan det aktuella värdet och nästa värde i partitionen.
FörstaBeräknar skillnaden mellan det aktuella värdet och det första värdet i partitionen.
SistaBeräknar skillnaden mellan det aktuella värdet och det sista värdet i partitionen.
### Exempel Ta en titt på den här texttabellen. Den visar den totala försäljningen per månad för en stor butikskedja över fyra års tid. ![En tabell som visar försäljningssiffror per månad och kvartal från 2022 till 2014.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_table_types1.png) Använd tabellberäkningen Skillnad för att beräkna hur försäljningen varierat (hur mycket den ökar eller minskar) per månad från ett år till nästa. ![En tabell som visar försäljning per kvartal och månad. En rad är markerad och fönstret Tabellberäkning visar alternativ för att redigera beräkningstyp och beräkningsspecifikationer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_table_type2.png) Du kan se att försäljningen för januari uppvisade en skillnad på 3 944 USD mellan 2022 och 2023. > [!TIP] > > **Tips:** När du beräknar den årliga ökningen finns det inget tidigare år att jämföra det första året med, och därför lämnas kolumnen tom. Dölj den kolumn som du inte vill visa så att beräkningen inte påverkas. Mer information finns i [Dölj rader och kolumner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildmanual_shelves.htm#HideRowCol). > > Varför? Om du tar bort det första året från vyn genom att filtrera bort det tas det också bort från beräkningen. Då har det andra året inget tidigare år att jämföras med, och lämnas tomt. Genom att dölja kolumnen i stället för att filtrera den undviker du att beräkningen påverkas. ## Rörlig beräkning För varje markering i vyn beräknar en tabellberäkning av typen Rörlig beräkning (eller _rullande_ beräkning) markeringens värde genom att aggregera ett angivet antal värden runt omkring det aktuella värdet. En rörlig beräkning används vanligtvis för att jämna ut kortsiktiga variationer i data så att du kan se trender på längre sikt. Värdepapper är ett exempel på data med så många variationer under en och samma dag att det blir svårt att större trender bland alla upp- och nedgångar. Genom att använda en rörlig beräkning kan du definiera ett intervall med värden och summera det med hjälp av valfri aggregering. #### Exempel Ta en titt på den här texttabellen. Den visar den totala försäljningen per månad för en stor butikskedja över fyra års tid. ![En tabell som visar försäljningssiffror per månad och kvartal från 2022 till 2014.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_table_types1.png) Använd en rörlig beräkning för att ta reda på hur försäljningstrenden ser ut över tid. Du kan göra det genom att omvandla försäljningen för varje månad så att den visar genomsnittet av månadens försäljning och av de två föregående månaderna över en viss tidsperiod. ![En texttabell och alternativmenyn för tabellberäkning som visar beräkning med hjälp av en tabell (nedför och sedan tvärs över).](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations_moving4.png) Du kan se den genomsnittliga försäljningen över tid. Till exempel motsvarar värdet som visas för december 2024 den genomsnittliga försäljningen för oktober, november och december 2024. Värdet som visas för januari 2025 är den genomsnittliga försäljningen för november och december 2025 och januari 2025. ### Lägg till sekundär beräkning Med tabellberäkningar för Löpande totalsumma och Rörlig beräkning har du möjligheten att transformera värden två gånger för att få resultatet du vill ha – det innebär att du kan lägga till en sekundär tabellberäkning ovanpå den primära tabellberäkningen. Du kan till exempel lägga till en initial tabellberäkning för att beräkna den löpande totalsumman för försäljningen per månad inom varje enskilt år, och sedan en sekundär beräkning för att beräkna den procentuella skillnaden från år till år för, varje månad från ett år till nästa. Ett exempel som visar hur du skapar en sekundär beräkning finns i [Beräkning av typen Löpande totalsumma](#Running). ## Beräkning av typen Procentuell skillnad från En tabellberäkning av typen Procentuell skillnad från beräknar skillnaden mellan det aktuella värdet och ett annat värde uttryckt i procent för varje markering i visualiseringen. Med en beräkning av Skillnad från, Procentuell skillnad från eller Procent från, finns det alltid två värden att ta hänsyn till: det aktuella värdet och värdet från vilket skillnaden ska beräknas. I de flesta fall bör du beräkna skillnaden mellan det aktuella värdet och det föregående värdet. I vissa fall kanske du dock vill ha en annan beräkning. För att ange från vilket värde skillnaden ska beräknas: 1. Högerklicka på ett mätvärde i vyn och välj Lägg till tabellberäkning. 2. Välj ett av dessa alternativ för **Relativt till** i dialogrutan Tabellberäkning:
FöregåendeBeräknar skillnaden mellan det aktuella värdet och det föregående värdet i partitionen. Detta är standardvärdet.
NästaBeräknar skillnaden mellan det aktuella värdet och nästa värde i partitionen.
FörstaBeräknar skillnaden mellan det aktuella värdet och det första värdet i partitionen.
SistaBeräknar skillnaden mellan det aktuella värdet och det sista värdet i partitionen.
#### Exempel Ta en titt på den här texttabellen. Den visar den totala försäljningen per månad för en stor butikskedja över fyra års tid. ![En tabell som visar försäljningssiffror per månad och kvartal från 2022 till 2014.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_table_types1.png) Använd tabellberäkningen Procentuell skillnad från för att beräkna hur försäljningen varierar (hur mycket den ökar eller minskar) per månad från ett år till nästa. Värdena beräknas i procent. ![En texttabell med en kolumn markerad och alternativmenyn för tabellberäkning som visar beräkning med hjälp av en tabell (nedför).](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations_pctdifffrom1.png) 2022 var skillnaden i försäljningen -69 % mellan januari och februari, men mellan februari och mars var det en enorm ökning motsvarande 1 160 %. ## Beräkning av typen Procent från En tabellberäkning av typen Procent från beräknar ett värde som en procentandel av ett annat värde – vanligtvis som en procent av det föregående värdet i tabellen – för varje markering i visualiseringen. Med en beräkning av Skillnad från, Procentuell skillnad från eller Procent från, finns det alltid två värden att ta hänsyn till: det aktuella värdet och värdet från vilket skillnaden ska beräknas. I de flesta fall bör du beräkna skillnaden mellan det aktuella värdet och det föregående värdet. I vissa fall kanske du dock vill ha en annan beräkning. För att ange från vilket värde skillnaden ska beräknas: 1. Högerklicka på ett mätvärde i vyn och välj Lägg till tabellberäkning. 2. Välj ett av dessa alternativ för **Relativt till** i dialogrutan Tabellberäkning:
FöregåendeBeräknar skillnaden mellan det aktuella värdet och det föregående värdet i partitionen. Detta är standardvärdet.
NästaBeräknar skillnaden mellan det aktuella värdet och nästa värde i partitionen.
FörstaBeräknar skillnaden mellan det aktuella värdet och det första värdet i partitionen.
SistaBeräknar skillnaden mellan det aktuella värdet och det sista värdet i partitionen.
#### Exempel Ta en titt på den här texttabellen. Den visar den totala försäljningen per månad för en stor butikskedja över fyra års tid. ![En tabell som visar försäljningssiffror per månad och kvartal från 2022 till 2014.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_table_types1.png) Använd tabellberäkningen Procent från för att beräkna procentandelen av ett tidigare värde. ![En texttabell med en kolumn markerad och alternativmenyn för tabellberäkning som visar beräkning med hjälp av en tabell (nedför).](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations_pctfrom1.png) 2022 uppnådde februari 31 % av januari månads försäljning, medan mars uppnådde 1 260 % av försäljningen i februari osv. ## Beräkning av typen Procent av totalvärde För varje markering i vyn beräknar en tabellberäkning av typen Procent av totalvärde ett värde som en procentandel av alla värden i den aktuella partitionen. #### Exempel Ta en titt på den här texttabellen. Den visar den totala försäljningen per månad för en stor butikskedja över fyra års tid. ![En tabell som visar försäljningssiffror per månad och kvartal från 2022 till 2014.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_table_types1.png) Använd tabellberäkningen Procent av totalvärde för att beräkna procentandelen av ett totalbelopp. Du kan till exempel beräkna hur stor andel av kvartalsförsäljningen som kommer från varje månad med hjälp av Ruta (ned). År 2022 utgör januari 19,11 % av försäljningen under kvartal 1. ![En texttabell med skärningspunkten mellan en rad och en kolumn markerad och alternativmenyn för tabellberäkning som visar beräkning med hjälp av en ruta (nedför).](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations_pctoftotal1.png) Använd Tabell (ned) för att beräkna procentandelen av den totala försäljningen för varje månad under ett år. Du kan till exempel se att januari står för 2,94 % av försäljningen under 2022. ![En texttabell med en kolumn markerad och alternativmenyn för tabellberäkning som visar beräkning med hjälp av en tabell (nedför).](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations_pctoftotal2.png) ## Beräkning av typen Percentil För varje markering i vyn rankar en tabellberäkning av typen Percentil varje värde i en partition utifrån percentilen. #### Exempel Ta en titt på den här texttabellen. Den visar den totala försäljningen per månad för en stor butikskedja över fyra års tid. ![En tabell som visar försäljningssiffror per månad och kvartal från 2022 till 2014.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_table_types1.png) Använd tabellberäkningen Percentil för att ranka den totala försäljningen för varje månad under ett år som en procentandel, i stället för med ett ordningstal (t.ex. 1 till 12). ![En texttabell med en kolumn markerad och alternativmenyn för tabellberäkning som visar beräkning med hjälp av en tabell (nedför).](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations_percentile1.png) Eftersom försäljningen i februari 2022 var väldigt liten jämfört med totalsumman rankas februari som 0,0 % (eller som nummer 1 av 12). I det här exemplet används stigande ordning, vilket innebär att rankningen går från minst till störst. Försäljningen under januari var något större och januari rankas därför som 9,1 % (eller som nummer 2 av 12 månader). Eftersom försäljningen 2022 var störst i november rankas november som 100 % (eller som nummer 12 av 12). ### Fallande jämfört med stigande Stigande ordning listar värdena från lägsta till högsta. Fallande ordning listar värdena från högsta till lägsta. ## Beräkning av typen Rankning För varje markering i vyn rankar en tabellberäkning av typen Rankning varje värde i en partition. #### Exempel Ta en titt på den här texttabellen. Den visar den totala försäljningen per månad för en stor butikskedja över fyra års tid. ![En tabell som visar försäljningssiffror per månad och kvartal från 2022 till 2014.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_table_types1.png) Använd tabellberäkningen Rankning för att ranka varje månad under ett år. ![table\_calculations\_rank1.png](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations_rank1.png) Eftersom försäljningen var störst i september 2022 rankas den månaden som nummer 1. Rankningen anges i fallande ordning, vilket innebär att den sorteras från störst till minst. Eftersom försäljningen var minst i februari 2022 rankas februari som nummer 12. ### Fallande jämfört med stigande Stigande ordning listar värdena från lägsta till högsta. Fallande ordning listar värdena från högsta till lägsta. Fallande ordning används som standard med en tabellberäkningar av typen Rankning. ### Beräkningstypen Rankning Ett problem med beräkningar av typen Rankning är att flera markeringar kan ha samma värde. Vad skulle till exempel hända om försäljningen av Tables (Bord) i regionen Central (Centrala) och Appliances (Hushållsapparater) i regionen South (Södra) var exakt samma, t.ex. 36 729 USD? I Tableau kan du ange hur sådana fall ska hanteras genom att lägga till ett till ytterligare fält när du valt Rankning som Beräkningstyp. De tillgängliga alternativen visas här. Nummerföljden i början visar hur varje alternativ skulle ranka en uppsättning med fyra värden, varav två är identiska:
AlternativResultat
Konkurrens (1, 2, 2, 4)Identiska värden tilldelas identisk rankning. Det största värdet rankas som 1 och de efterföljande två identiska värdena rankas båda som 2. Det minsta värdet rankas som 4.
Ändrad konkurrens (1, 3, 3, 4)Identiska värden tilldelas identisk rankning. Det största värdet rankas som 1 och de efterföljande två identiska värdena rankas båda som 3. Det minsta värdet rankas som 4.
Tät (1, 2, 2, 3)Identiska värden tilldelas identisk rankning. Värdet som kommer efter de duplicerade värdena beräknas som om de duplicerade värdena var ett enda värde.
Unik (1, 2, 3, 4)Duplicerade värden får unika rankningar, baserat på den riktning som används för att beräkna rankningen.
## Beräkning av typen Löpande totalsumma För varje markering i vyn aggregerar en tabellberäkning av typen Löpande totalsumma värdena i en partition kumulativt. Det här kan göras genom att summera värden, beräkna ett medelvärde eller ersätta alla värden med antingen det minsta eller största faktiska värdet. ### Ett exempel att följa Ta en titt på den här texttabellen. Den visar den totala försäljningen per månad för en stor butikskedja över fyra års tid. ![En tabell som visar försäljningssiffror per månad och kvartal från 2022 till 2014.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_table_types1.png) Du vill visa en löpande totalsumma av försäljningen för varje år, så att varje månads försäljning adderas till försäljningen för alla föregående månader. ### Skapa den grundläggande vyn 1. Anslut till datakällan Urval - Superstore. 2. Klicka och dra fältet Orderdatum i Datumfältet och dra det till hyllan Kolumner. Standardalternativet för datumnivå är YEAR(Orderdatum). 3. Klicka och dra Orderdatum igen och släpp det nu på hyllan Rader. 4. Klicka på höger sida av fältet för att öppna snabbmenyn. Välj sedan Kvartal. ![Ett datumfälts snabbmeny som visar den diskreta datumdelen kvartal.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations_base2.png) Två alternativ med namnet Kvartal visas. Se till att du väljer det första. Fältet visar nu QUARTER(Orderdatum). **Obs!** Om du skapar vyn på webben ser menyn lite annorlunda ut. 5. Klicka och dra Orderdatum en tredje gång och släpp det på hyllan Rader till höger om QUARTER(Orderdatum). 6. Klicka på höger sida av fältet för att öppna snabbmenyn. Välj Månad (återigen väljer du det första av två visade alternativ med namnet Månad). Fältet visar nu MONTH(Orderdatum). 7. Dra Försäljning från Datumfältet och släpp det på kortet Markeringar. Nu har du skapat en grundläggande vyn som visar försäljning för en fyraårsperiod per månad, kvartal och år. ### Lägga till en tabellberäkning av typen Löpande totalsumma i basvyn 1. Klicka på fältet SUM(Försäljning) på kortet Markeringar och välj Lägg till tabellberäkning.... 2. Välj Löpande totalsumma som Beräkningstyp i dialogrutan Tabellberäkning. 3. Välj Tabell (ned) i listan Beräkna med. Den markerade delen i vyn visar hur värdet för Bearbeta med definierar omfattningen av beräkningen i vyn: ![En tabell över månadssummor för order med ett års kolumn markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations_running1.png) När värdena i den ursprungliga textvyn jämförs med värdena i den här vyn ser vi att resultatet stämmer. Månadsvärdena stiger stadigt. Värdet för december (494 040) är samma värde som du ser om du visar slutsummorna för kolumnen (öppna menyn Analys, välj Totalsummor > Visa slutsummor för kolumn). 4. Klicka på krysset i det övre högra hörnet av dialogrutan Tabellberäkning för att stänga den. ### Den löpande totalsumman kan vara en annan aggregering Värdena i en tabellberäkning av typen Löpande totalsumma kan uppdateras med andra aggregeringar än summering. Välj något av följande alternativ i listrutan strax under fältet Beräkningstyp:
AggregeringBetydelse
SummaVarje värde adderas till det föregående värdet.
GenomsnittDen löpande totalsumman är ett genomsnitt av det aktuella och alla föregående värden.
MinimumAlla värden ersätts med det lägsta värdet i den ursprungliga partitionen.
MaxAlla värden ersätts med det högsta värdet i den ursprungliga partitionen.
### Starta om alla alternativ Alternativet Starta om alla är bara tillgängligt när du väljer Specifika dimensioner i dialogrutan Tabellberäkningar och när fler än en dimension har valts i fältet direkt under alternativen Beräkna med – det vill säga när fler än en dimension har definierats som ett adresseringsfält. ![Avsnittet Beräkna med i ett tabellberäkningsfönster med specifika dimensioner valda](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations_restartingevery.png) Starta om varje är inte tillgängligt när du definierar en tabellberäkning med något annat av alternativen Beräkna med. Du kan använda den här inställningen för att ange en brytpunkt (en omstart av beräkningen) i vyn baserat på en viss dimension. #### Starta om alla kan vara användbart i följande situationer: - Med datum eller andra hierarkier, om du startar om varje månad, när du tar in år eller kvartal, kan Tableau att partitionera automatiskt. - Med icke-hierarkier påverkas sorteringen av Starta om alla. Om du vill ha adressen på Produkter och partitionera per Län, men även vill att produkterna sorteras efter SUM(Sales) inom varje län, måste du inkludera Län som ett adresseringsfält under Specifika dimensioner, men sedan starta om alla län. Annars skulle sorteringen per SUM(Sales) baseras på varje produkts summa av försäljning i alla län. Om du till exempel använder resultatet från beräkningen av Löpande totalsumma kan du se effekten av Starta om varje genom att göra följande: 1. Klicka på fältet SUM(Försäljning) på kortet Markeringar och välj Redigera tabellberäkning. 2. Välj Specifika dimensioner i dialogrutan Tabellberäkning. Observera att de två dimensionerna nu är markerade i listrutan för dimensioner: Kvartal för orderdatum och Månad för orderdatum. Dessa fält är adresseringsfälten, och eftersom mer än ett fält används för adressering så är Starta om varje tillgängligt. I listrutan **Starta om varje** kan du välja följande alternativ:
IngetAnger att beräkningen ska utföras på den mest detaljerade nivån. Det här är standardalternativet. Vyn ändras inte med det här alternativet.
Kvartal för orderdatumAnger att beräkningen ska utföras på kvartalsnivå.
3. Om du väljer Kvartal för Orderdatum uppdateras vyn så att du ser ändringens effekter: ![En texttabell med skärningspunkten mellan en rad och en kolumn markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations_running2.png) Nu startar beräkningen om varje kvartal. Klicka bort dialogrutan Tabellberäkning (så att färgmarkeringen försvinner), så ser du allt tydligare. 4. Klicka på krysset i det övre högra hörnet av dialogrutan Tabellberäkning för att stänga den. ### Lägg till sekundär beräkning Med tabellberäkningar för Löpande totalsumma och Rörlig beräkning har du möjligheten att transformera värden två gånger för att få resultatet du vill ha – det innebär att du kan lägga till en sekundär tabellberäkning ovanpå den primära tabellberäkningen. Du kan till exempel lägga till en initial tabellberäkning för att beräkna den löpande totalsumman för försäljningen per månad inom varje enskilt år, och sedan en sekundär beräkning för att beräkna den procentuella skillnaden från år till år för, varje månad från ett år till nästa. Gör det genom att först lägga till den primära tabellberäkningen, på det sätt som beskrevs tidigare. Gör sedan följande: 1. Klicka på fältet SUM(Försäljning) på kortet Markeringar och välj Redigera tabellberäkning. 2. Klicka på Lägg till sekundär beräkning i dialogrutan Tabellberäkning. 3. I den andra rutan väljer du Procentuell skillnad från under Sekundär beräkningstyp. 4. Du behöver inte ändra något under Beräkna med: Tabell (över) är rätt alternativ. ![Ett tabellberäkningsfönster där du kan anpassa beräkningar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations_running3.png) 5. Stäng dialogrutan Tabellberäkning genom att klicka på krysset i det övre högra hörnet. Nu visar vyn det du behöver – den årliga procentuella skillnaden av en löpande totalsumma: ![En tabell som visar beställningskvantiteter per månad och år.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations_running4.png) ## Se även [Skapa en tabellberäkning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm#Create) [Grunderna: adressering och partitionering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm#Basics) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Om beräkningar i Tableau Denna serie introducerar de grundläggande begreppen om beräkningar i Tableau. I det här avsnittet får du lära dig varför och när du ska använda beräkningar. ## Varför ska jag använda beräkningar? Med beräkningar kan du skapa nya data från data som redan finns i datakällan samt utföra beräkningar på dina data. På så sätt kan du utföra komplexa analyser och lägga till fält i datakällan på egen hand och utan avbrott. ## När ska jag använda beräkningar? Det första hindret när man ska lära sig beräkningar i Tableau är att veta man behöver använda dem. Du kan använda beräkningar av många olika skäl. Här är några exempel: - Segmentera data - Konvertera datatypen till ett fält, till exempel när du konverterar en sträng till ett datum. - Aggregera data - Filtrera resultat - Beräkna förhållanden Vissa vanliga scenarier kan vara: - De data du behöver för din analys saknas i datakällan. Om du till exempel har ett försäljnings- och resultatfält i datakällan, men du vill beräkna kostnaden, kan du _skapa_ ett kostnadsfält med en formel som ser ut på följande sätt. `[Sales] - [Profit]` ![Skapa ett kostnadsfält med hjälp av en formel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_understand_when2.gif) - Du vill omvandla värden i din visualisering. Du vill kanske till exempel beräkna skillnaden i vinst från ett år till ett annat. Du kan använda en snabb tabellberäkning för att visa skillnaden i vinst i visualiseringen. ![Skapa en snabb tabellberäkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_understand_when3.gif) - Du vill snabbt kategorisera data. Du vill kanske till exempel snabbt färga data i din visualisering som lönsamma eller olönsamma. Du kan skapa ett beräknat fält med hjälp av en beräkning som liknar följande och sedan lägga till det i Färg på kortet Markeringar. `IF SUM([Profit]) > 0 THEN "Profitable" ELSE "Nonprofitable" END` ![Skapa ett beräknat fält i Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_understand_when1.gif) ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Om datamodeller för relationer mellan faktatabeller Med relationer mellan faktatabeller kan du bygga datakällor med fler än en _bastabell_. Genom att använda flera bastabeller i din datamodell kan du utföra analys av flera faktatabeller i Tableau. Genom att etablera _träd_ av tabeller, med rot i en bastabell, kan du modellera datastrukturer med olika konceptuella domäner och använda deras delade egenskaper för att koppla ihop dem. Den här typen av analys kallas ofta för analys av flera faktatabeller, samordnade dimensioner eller delade dimensioner. I Tableau kallar vi det en datamodell med relationer mellan faktatabeller, eftersom du använder relationer för att bygga den. En datamodell med relationer mellan faktatabeller innehåller alltid flera bastabeller. Bastabellerna är tabellerna längst till vänster i datamodellen. Mer information om hur du avgör vilka tabeller som ska användas som bastabeller finns i [När ska en datamodell för relationer mellan faktatabeller användas?](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_mfr_when_to_use.htm). ![en modell med flera bastabeller och ett träd markerat](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_build_highlightedtree.png) En modell med flera bastabeller och ett bastabells träd markerat. ## Nivåer av släktskap Datamodeller med flera bastabeller har stor flexibilitet för hur databitar kan vara relaterade – eller inte relaterade – till varandra. **Obs!** Släktskap på alla nivåer är endast relevant i datamodeller med flera bastabeller. Innan datamodeller för relationer mellan faktatabeller fanns var antingen allt relaterat (inom en och samma datakälla) eller så var ingenting relaterat (blandning med flera olika datakällor). **Släktskap i datamodellen** Tabeller är relaterade, orelaterade eller delade baserat på datamodellens struktur. I en datakälla är tabellernas släktskap en konstant. En kort översikt:  - _Relaterade tabeller_ finns i samma träd. - Innan 2024.2 var alla datakällor enskilda bastabelldatakällor bestående av ett enda träd och i en enskild bastabelldatakälla är alla tabeller relaterade. - _Orelaterade tabeller_ finns i olika träd. Bastabeller är alltid orelaterade till varandra. Tabeller som är nedströms om exakt en bastabell är inte heller relaterade till tabeller i andra träd. - _Delade tabeller_ har flera inkommande relationer och tillhör fler än ett träd. - Tabeller nedströms från en tabell med flera inkommande relationer anses också vara delade. **Släktskap under analys** Fält kan vara relaterade, orelaterade, ännu inte relaterade eller tvetydigt relaterade eller så kan de fungera som sammanfogningsfält. Släktskapet mellan en grupp av fält bestäms ark för ark, baserat på datamodellens struktur, vilka fält som används aktivt (dvs. vilka fält som finns i visualiseringen som fält på hyllor) och om dessa fält är dimensioner eller mätvärden. ![en enkel visualisering med två orelaterade fält (ett i rader och ett i kolumner) och ett orelaterat verktygstips visas](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_unrelatedtooltip_example.png) Om du vill göra en visualisering med fält från flera olika tabeller måste Tableau utföra kopplingar bakom kulisserna för att beräkna värdena. Vilken typ av koppling som används beror på [fältens släktskap](#fieldlevel). En kort översikt:  - När _relaterade fält_ används i en visualisering har dimensionerna inre koppling och mätvärden delas upp efter dimensionerna. - Det är egentligen lite mer komplicerat än så – ytterligare kopplingar kan behövas bakom kulisserna för att säkerställa att [inga mätvärden utelämnas](https://www.tableau.com/sv-se/blog/relationships-tableau-data-model). Men i en visualisering med endast dimensioner har relaterade dimensioner inre koppling och det är huvudkonceptet här. - Det är samma beteende som modeller med en bastabell. - När _orelaterade fält_ ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_icon_unrelated.png "ikon för orelaterat fält") används i en visualisering har dimensionerna korskoppling. Mätvärden är tabellomfattade (dvs. aggregerade lokalt till ett enda värde för hela tabellen) och upprepas. - Fält kan också vara _ännu inte relaterade_ eller _tvetydigt_ relaterade, vilket innebär att det för kombinationen av aktiva fält finns fler än ett sätt att lösa relationerna mellan tabellerna. Vid tvetydighet behandlas fälten som orelaterade i Tableau. - När fält är _sammanfogade_ ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/MFR_icon_related.png "ikon för sammanfogade fält") utifrån ett delat fält har dimensionerna yttre koppling. Mätvärden aggregeras på den dimensionsnivå som de kan delas upp efter och kan upprepas. - _Sammanfogningsdimensioner_ liknar [länkningsfält vid datakombination](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/multiple_connections.htm#define-blend-relationships-for-blending). Resultaten beräknas för varje par av relaterade fält och därefter sammanfogas de orelaterade värdena över de delade värdena för dimensionen som delas mellan dem. Alla dessa begrepp och definitioner diskuteras i mer detalj senare i det här ämnet. En notering om dimensioner och mätvärden I Tableau är _mätvärden_ _aggregeringar_ – de aggregeras upp till den _detaljnivå_ som _dimensionerna_ i vyn fastställer. Värdet av ett mätvärde beror därför på dimensionernas kontext. ”Antal flingpaket” varierar till exempel beroende på om vi menar det totala lagret eller antalet förpackningar per varumärke. _Dimensioner_ är vanligtvis kategoriska fält, som ”land” eller ”varumärke”. I Tableau anger dimensioner vyns _detaljnivå_. I regel vill vi gruppera våra data i markeringar, efter någon kombination av kategorier. Vilka dimensioner som vi använder för att bygga vyn avgör hur många markeringar vi har. När ett mätvärde används utan dimensioner sägs det vara _tabellomfattande_. Det betyder att dess värde är det helt aggregerade värdet för hela tabellen. Så fort vi använder en dimension som ”varumärke” i visualiseringen delas mätvärdet upp i fler detaljer. Det totala antalet flingpaket avser nu per varumärke. _Aggregering_ avser hur data kombineras. Tableaus standardaggregering är summa. Du kan ändra aggregeringen till andra alternativ, som medelvärde, median, distinkt antal, minimum och så vidare. _Detaljnivå_ innebär hur detaljerat eller uppdelat ett mätvärde är, vilket styrs av dimensionerna. Om mätvärdets detaljnivå inte är på radnivå (dvs. uppdelat) måste dess värde aggregeras. #### Exempel ![en värdetabell för antalet flingpaket, fördelat på fem varumärken och tre olika förpackningsstorlekar](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_ex_cereal_rawdata.png) Vad är värdet av ”antal flingpaket”? Det beror på vilken aggregeringstyp och detaljnivå som anges av dimensionerna. - Aggregeringar: - Summa (eller totalt) - Genomsnitt - Detaljnivå: - Tabellomfattande/helt aggregerad (de blå staplarna i exemplet) - Uppdelning efter dimensionen **Varumärke** (de färgade staplarna i exemplet) ![En instrumentbräda med fyra visualiseringar – en för det summerade antalet paket i tabellen (54), en med det genomsnittliga antalet paket i tabellen (6) och versioner av de två värdena uppdelade efter de fem varumärkena](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_ex_cereal.png) ## Släktskapsindikatorer på fältnivå Det finns flera visuella ledtrådar som kan hjälpa dig att förstå graden av släktskap för fält som du använder i en analys. ### Släktskapsindikatorer i ett kalkylblad - **Ikon för orelaterat fält**: Tableau använder en ikon för orelaterat fält ![ikon för orelaterat fält](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_icon_unrelated.png) för att indikera att allt i vyn inte är relaterat. Om du ser en ikon för orelaterat fält på ett fält i vyn eller i rutan Data kan du hovra över ikonen [för att få mer information](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/mfr_relatedness_messages.htm). - Ikonen för relaterat fält ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/MFR_icon_related.png "ikon för sammanfogade fält") anger att det fältet sammanfogar orelaterade fält. - **Fältnamn i ljusgrått**: Fältnamn visas i ljusgrå text i rutan Data när de inte är relaterade till _några_ fält som används på hyllor. Du kan fortfarande använda de här fälten för analys i visualiseringen, men orelaterade fält [utvärderas annorlunda](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm#joinsbyrelatedness) vid analys än fält som är relaterade. När du hovrar över de här fälten visar de också en ikon för orelaterat fält. ![rutan Data, med en hel tabell nedtonad och två fält med ikonen med ett överstruket öga som indikerar dolda fält](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_gray_datapane.png) **Obs**! I tidigare versioner av Tableau indikerade ljusgrå fältnamn att fälten var dolda och att alternativet Visa dolda fält var valt. Dolda fält indikeras nu med en klickbar ögonikon ![ikon för dolt fält](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_icon_hidden.png) när de visas. ### Dialogruta för släktskapsvarning När orelaterade fält används tillsammans i en visualisering visar Tableau en varningsdialogruta för att informera dig om att fälten inte är relaterade. Den här varningen visas varje gång du lägger till ett orelaterat fält för att förhindra oavsiktliga korskopplingar som kan påverka prestanda. - Om du vill använda orelaterade fält utan sammanfogning klickar du på Lägg till för att fortsätta lägga till fältet i visualiseringen. - Om du vill sammanfoga orelaterade fält är det en god idé att dra fram sammanfogningsfältet före ett för övrigt orelaterat fält. Dialogrutan visas inte om sammanfogningsfältet redan används. Avsnittet [Så här används kopplingar för varje nivå av släktskap](#joinsbyrelatedness) innehåller mer information om hur sammanfogning förhindrar korskopplingar. ![varningsdialogrutan om släktskap visar en varning för orelaterade dimensioner](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_unrelated_dialog_simple_v2.png) Om flera fält läggs till eller redan finns i vyn visas området Information i dialogrutan. Expandera den för att visa mer information om släktskapet mellan alla fält som används och identifiera varifrån orelaterandeproblemet kommer. ![varningsdialogrutan om släktskap med ett meddelande för både orelaterade dimensioner och mätvärden och med området Information expanderat](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_unrelated_dialog_details_v2.png) Om du vill hindra varningsmeddelandet från att visas markerar du alternativet Visa inte detta igen. Du kan när som helst aktivera de här varningsmeddelandena igen om du vill: - I Tableau Desktop öppnar du menyn Hjälp och väljer Inställningar och prestanda > Återställ ignorerade meddelanden. - I en webbläsare rensar du cachelagrade data. I till exempel Chrome öppnar du **menyn med 3 punkter (Mer)** och väljer **Radera webbinformation ...** Välj sedan **Cachade bilder och filer** > **Ta bort data**. ## Släktskap på tabellnivå i datamodellen I en datamodell med flera bastabeller definierar varje bastabell en uppsättning tabeller som är relaterade och tillsammans bildar ett konceptuellt _träd_. De här träden måste vara sammankopplade med minst en delad tabell för att säkerställa att den övergripande datakällan är en och samma enhet. Det som tidigare kan ha varit två datakällor som kunde blandas med länkningsfält kan nu vara en enda datakälla med två träd, sammankopplade av de delade tabellerna som innehåller dessa gemensamma fält. ![två datamodeller, en baserad på två distinkta datakällor och en baserad på de två datakällorna ovanpå tabellerna de har gemensamt för att bilda en enda datakälla](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_blending_comparison.png) > [!TIP] > > **Tips**: Hur tabeller är relaterade i datamodellen påverkar hur deras fält kan relateras i analysen. Det kan vara användbart att använda dialogrutan [Visa datakälla](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/viewdatamodel.htm) under analysen för att se hur en tabell passar in i den övergripande datamodellen. Låt oss gå igenom vilka tabeller som är relaterade, orelaterade eller delade med hjälp av den här exempeldatakällan. Det finns två träd – ett etablerat av bastabell Table A och ett av bastabell Table B. ### Orelaterade tabeller Bastabeller är i grunden orelaterade. På samma sätt är tabeller som bara finns i ett enda träd inte relaterade till tabeller i andra träd.

Table A och Table X är inte relaterade

Table B och Table X är inte relaterade

En datamodell där bastabellerna Table A och Table X har sina egna konturer. Relationer visas i ljusgrått.En datamodell där bastabellen Table A och dess nedströmstabell Table B delar en kontur. Bastabell Table X har sin egen kontur. Relationer visas i ljusgrått.
### Relaterade tabeller Tabeller i samma träd anses vara relaterade.

Table A och Table S är relaterade

Table B och Table S är relaterade (till och med Table A)

En datamodell där bastabell Table A:s relation till en tabell nedströms framhävsEn datamodell där Table B:s relation till en annan tabell framhävs av deras relationer till samma bastabell, nämligen Table A
### Delade tabeller Delade tabeller har flera inkommande relationer. De här tabellerna tillhör flera träd och delas mellan dem. Table S och Table T är delade. ![En datamodell där Table S och Table T båda har flera inkommande relationer. De tillhör båda bastabell Table A:s träd och bastabell Table X:s träd. ](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_relatedness_tables_shared.png) ## Släktskap på fältnivå i analysen Släktskapet mellan fält bestäms ark för ark, baserat på [datamodellens struktur](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/viewdatamodel.htm), vilka fält som används aktivt (dvs. vilka fält som finns som fält på hyllor i visualiseringen) och om dessa fält är dimensioner eller mätvärden. Information om hur fältsläktskap påverkar resultaten av en visualisering finns in [nästa avsnitt](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm#joinsbyrelatedness). Låt oss gå igenom några scenarier med samma exempeldatakälla. Varje fälts namn anger vilken tabell det kommer från, till exempel FieldB från Table B. Fält kan vara dimensioner eller mätvärden, om inte annat anges. ### Relaterade fält På en hög nivå är fält relaterade när Tableau tydligt kan bestämma hur de ska utvärderas tillsammans baserat på en relationsväg inom ett enda träd. Till exempel är FieldB (från Table B) och FieldS (från Table S) relaterade. ![FieldB och FieldS är relaterade](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_relatedness_tables_related2.png) ### Orelaterade fält På en hög nivå är fält orelaterade i alla fall som de inte är relaterade. Det kan bero på att fälten kommer från orelaterade tabeller, till exempel om fält från två olika bastabeller används. I ett sådant fall är fält från olika bastabeller i grunden orelaterade. Till exempel är FieldA och FieldX inte relaterade. ![FieldA och FieldX är inte relaterade](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_relatedness_tables_unrelatedbase.png) Fält kan också behandlas som orelaterade vid en viss tidpunkt, till exempel med tvetydigt relaterande eller ännu inte relaterade fält. För det mesta kan du lita på att [släktskapsindikatorer](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_relatedness_messages.htm) varnar dig när fält inte är relaterade i samband med en visualisering. ### Sammanfogningsdimension Tableau utvärderar fält från orelaterade tabeller i en datamodell för flera faktatabeller under analys med hjälp av sammanfogning. Om du använder en dimension från en delad tabell i en visualisering sammanfogas annars orelaterade fält och gör att de kan utvärderas samtidigt i samma visualisering. Se det här som att sammanställa resultat från två träd baserat på en dimension som de delar. Om en visualisering till exempel byggs med FieldA och FieldX är dessa två fält inte relaterade. Om du lägger till DimensionS skapas ett sammanfogat fält. - FieldA och DimensionS utvärderas tillsammans. - FieldX och DimensionS utvärderas tillsammans. - Dessa mellanliggande resultat sammanställs baserat på värdena för DimensionS. - FieldA och FieldX är nu sammanfogade. ![de orelaterade bastabellerna Table A (Tabell A) och Table X (Tabell X) sammanfogas av den delade Table S (Tabell S)](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_relatedness_fields_stitching.png) **Tips**: En bästa praxis är att använda ett sammanfogat fält i visualiseringen innan du lägger till ett orelaterat fält. Lägg till exempel till DimensionS först, eller FieldA följt av DimensionS följt av FieldX, i stället för FieldA följt av FieldX följt av DimensionS. I och med att sammanfogningsfältet läggs till först ”vet” Tableau alltid hur relationerna ska utvärderas och du slipper potentiella prestandaproblem på grund av att orelaterade dimensioner utvärderas tillsammans med korskopplingar. Sammanfogning kräver en dimension från en delad tabell för att vara aktiv i visualiseringen. Fält som placeras på hyllan Filter eller egenskapen Verktygstips på kortet Markeringar anses inte vara aktiva för syftet att sammanfoga. ### Ännu inte relaterade fält Det kan finnas flera sätt att relatera fält, men utan att något av dem används än. Detta händer när det finns fler än en möjlig relation mellan två delade tabeller (eller nedströms delade tabeller). Vi tar FieldS (FältS) och FieldT (FältT) som exempel. Deras tabeller är relaterade till varandra både genom trädet som definieras av bastabell Table A och genom trädet som definieras av bastabell Table X. I en visualisering med bara FieldS (FältS) och FieldT (FältT) finns det ingen information om vilket träd som ska användas för att relatera dem. Utan ytterligare information kan Tableau inte utvärdera om de här fälten ska relateras till bastabell Table A:s träd eller bastabell Table B:s träd. FieldS (FältS) och FieldT (FältT) behandlas som orelaterade, även om det finns flera_möjliga_ relationer. ![Tvetydigt relaterade FieldS och FieldT](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_relatedness_fields_not-yet_hyporelated.png) De här fälten, som skulle kunna vara relaterade men inte är det än, utvärderas som orelaterade eftersom Tableau inte tydligt kan avgöra deras relation. Till skillnad från faktiskt orelaterade fält, som bara kan sammanfogas, kan ännu inte relaterade fält lösas och de kan vara direkt relaterade. ### Tvetydigt relaterade fält Fält kan också vara tvetydigt relaterade. Detta händer när det finns fler än en aktiv möjlig relation mellan delade tabeller (eller nedströms delade tabeller). Till skillnad från ännu inte relaterade fält, som kan ses som hyporelaterade eller underrelaterade, är tvetydigt relaterade fält hyperrelaterade eller överrelaterade. Vi tar FieldS (FältS) och FieldT (FältT) som exempel. Deras tabeller är relaterade till varandra både genom trädet som definieras av bastabell Table A och genom trädet som definieras av bastabell Table X. I en visualisering med FieldA (FältA), FieldX (FältX), FieldS (FältS) och FieldT (FältT) finns det för mycket information för att avgöra vilket träd som ska användas för att relatera dem. Utan att trimma informationen kan Tableau inte utvärdera om de här fälten ska relateras till bastabell A:s träd eller bastabell B:s träd. FieldS (FältS) och FieldT (FältT) behandlas som orelaterade även om det finns flera _aktiva_ relationer. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_relatedness_fields_ambiguous_hyperrelated.png "överrelaterade") De här tvetydigt relaterade fälten utvärderas som orelaterade, eftersom Tableau inte tydligt kan avgöra deras relation. Till skillnad från faktiskt orelaterade fält, som bara kan sammanfogas, kan tvetydigt relaterade fält lösas och de kan vara direkt relaterade. ### Otydligt mätvärde från en delad tabell När en dimension används från en delad tabell, sammanfogar den fält från sina orelaterade uppströms tabeller. Mätvärden kan emellertid inte utgöra sammanfogningsfält, och värdet på ett mätvärde beror på dess relaterade dimensioner. I en visualisering med DimensionA och DimensionX är dessa båda dimensioner orelaterade. Om MeasureS (MätvärdeS) dras fram från Table S (Tabell S) är det inte relaterat till kombinationen av DimensionA och DimensionX. Även om det skulle kunna relateras till den ena eller den andra oberoende av varandra, kan det inte samtidigt relateras till båda i samma visualisering. ![de orelaterade bastabellerna Table A (Tabell A) och Table X (Tabell X) sammanfogas av den delade Table S (Tabell S)](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_relatedness_fields_stitching.png) Ett delat mätvärde kan ses som på något sätt tvetydigt eller överrelaterat och löses på samma sätt. ### Lösa otydliga relationer mellan fält När det är osäkert hur fält ska relateras fattar Tableau inget godtyckligt beslut, utan behandlar dem i stället som orelaterade. Det är ofta bättre att relatera sådana fält genom att förtydliga osäkerheten kring vilket träd som ska användas. Du kan lösa ännu inte relaterade fält genom att lägga till ett fält för att ange vilket träd som ska användas. Du kan lösa tvetydigt relaterade fält genom att ta bort fält för att ange vilket träd som ska användas. _Exempel:_ **Lösa ännu inte relaterade**: lägg till ett fält - Om du lägger till ett fält från Table (Tabell) A, B eller C i en visualisering med FieldS (FältS) och FieldT (FältT) blir bastabell A:s träd aktivt och sökvägen mellan FieldS (FältS) och FieldT (FältT) löses. - Du kan också använda ett fält från Table X (Tabell X) för att lösa sökvägen mellan FieldS (FältS) och FieldT (FältT) till bastabell X:s träd. **Lösa tvetydigt relaterade**: ta bort ett eller flera fält - Om du i en visualisering med FieldA (FältA), FieldX (FältX), FieldS (FältS) och FieldT (FältT) tar bort FieldX (FältX) blir bara bastabell A:s träd aktivt och sökvägen mellan FieldS (FältS) och FieldT (FältT) löses. - Du kan också ta bort FieldA (FältA) för att lösa sökvägen mellan FieldS (FältS) och FieldT (FältT) till bastabell X:s träd. **Lösa ett delat mätvärde**: ta bort ett eller flera fält - Om du i en visualisering med DimensionA, DimensionX och MeasureS (MätvärdeS) tar bort DimensionX blir bara bastabell A:s träd aktivt och sökvägen mellan DimensionA och MeasureS (MätvärdeS) löses. - Du kan också ta bort DimensionA för att lösa sökvägen mellan DimensionX och MeasureS (MätvärdeS) till bastabell X:s träd.
Ännu inte relateradeTvetydigt relaterandeRelation löst till ett enda träd
Relaterande genom bastabell Table ARelaterande genom bastabell Table X
underrelateranderelaterande genom Arelaterande genom X
Att lösa osäkerhet påminner om att använda LOD-uttrycket FIXED. Med LOD-uttryck FIXED berättar du för Tableau vilken detaljnivå som ska aggregeras till genom att definiera dimensionen. Osäkerhet löses genom att ändra visualiseringens struktur för att göra endast ett träd aktivt, vilket talar om för Tableau vilka relationsvägar som kan övervägas för att utföra analysen. ### Sammanfogning jämfört med att lösa osäkerhet Sammanfogning och att lösa osäkerhet är båda sätt att hantera orelaterade relationer, men de har olika resultat:

Sammanfogning

Att lösa osäkerhet

Sammanfoga A och X med S

Orelaterat FieldA och FieldX sammanfogas med DimensionS

Löser S och T med A

FieldS och FieldT utvärderas genom trädet som definieras av bastabell Table A

Sammanställer orelaterade fält baserat på delade attributBegränsar vilken relationsväg som ska användas när det finns flera alternativ (tvetydighet eller ett delat mätvärde) eller upprättar en relationsväg när ingen sådan finns (ännu inte relaterad).

Använder logik med flera bastabeller för att beräkna resultat

Använder logik med en bastabell för att beräkna resultat

Analysen involverar orelaterade tabellerAnalysen involverar delade tabeller
## Så här används kopplingar för varje nivå av släktskap Efter att släktskapet på fältnivå har fastställts måste Tableau utvärdera resultaten för att skapa den faktiska visualiseringen. Frågorna som används för att beräkna värdena som visas i en visualisering är beroende av kopplingar. Huruvida fält är relaterade, orelaterade eller sammanfogade har olika inverkan på vilka kopplingar som utförs. Kom ihåg att tvetydigt relaterade och ännu inte relaterade fält behandlas som orelaterade i det här sammanhanget. I syfte att förklara släktskap och kopplingar omfattar det här avsnittet exempel på tabeller och deras fält samt värdena i dessa fält. Tänk på följande datamodell med två bastabeller – Classes och Clubs– och en delad tabell – Students. ![En datamodell med två bastabeller, Classes och Clubs, och en delad tabell, Students](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_ex_birds_model.png)

Classes

Clubs

Students

visa data för tabellen Classes, som visar värdena för tre fältvisa data för tabellen Clubs, som visar värdena för tre fältvisa data för tabellen Students, som visar värdena för tre fält

Fält:

  • Class, en dimension med värdena Nesting Basics, Advanced Songs, Flying for Fledglings och Alarm Calls 101
  • Length, ett mätvärde
  • Student, en dimension som används för att relatera till tabellen Student

Fält:

  • Club, en dimension med värdena Photography, Travel, Juggling, Art och First Aid
  • Dues, ett mätvärde
  • Student, en dimension som används för att relatera till tabellen Student

Fält:

  • Bus Rider, en dimension med värdet ja eller nej
  • Student, en dimension med värdena Finch, Cardinal, Sparrow, Robin och Jay. Används för att relatera till de andra två tabellerna.
  • Age, ett mätvärde
Den här mycket enkla modellen illustrerar hur kopplingslogiken på hög nivå beräknas för datamodeller med relationer mellan faktatabeller. Mer information om grunderna för kopplingar som används i datamodeller med en bastabell byggda på relationer finns i [Så här fungerar analyser med datakällor med flera tabeller som använder relationer](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_multitable_analysis_overview.htm). Ska det här exemplet vara en datamodell med flera bastabeller? För den här datamodellen med tre tabeller kan det vara frestande att konfigurera den som en modell med en bastabell, som Classes-Students-Clubs eller Clubs-Students-Classes, eller med Students som bastabell. Som regel är datamodeller med relationer mellan faktatabeller avsedda för specifika typer av datascheman eller analysscenarier. Om din datamodell [har egenskaper som är bäst lämpade för en datamodell med relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_when_to_use.htm) ska du konfigurera den på det sättet för att hålla dina bastabeller orelaterade. Men om dina data inte kräver den här typen av struktur kan en modell med en bastabell vara enklare att använda. ![alternativa datamodellstrukturer för exempelmodellen Classes-Clubs-Students](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_ex_birds_model_versions.png) Modeller som kan byggas för de här tre tabellerna: (1) Classes och Clubs som bastabeller med Students som en delad tabell, (2) linjärt, med början från antingen Classes eller Clubs och (3) Students som en enskild bastabell med Classes och Clubs som nedströmstabeller. I det här specifika fallet finns det ingenting med de här tabellerna, datan eller modellen som kräver flera bastabeller. Vi använder den här modellen som ett exempel för att hålla det enkelt, så att fokus kan ligga på sammanfogningslogiken. Vi kan även föreställa oss att det finns en annan relaterad tabell, Rooms, som vi helt enkelt ignorerar för att undvika att göra diskussionen onödigt komplicerad. ![en version av modellen Classes-Clubs-Students med en extra delad tabell, Rooms](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_ex_birds_model_withroom.png) Som bästa praxis bör du dock bara använda en modell med relationer mellan faktatabeller när dina data kräver det. ### Relaterade dimensioner använder inre kopplingar Relaterade dimensioner har inre kopplingar. Inre kopplingar utelämnar alla dimensionsvärden som inte delas mellan båda tabellerna. - Tableau använder ytterligare logik för att säkerställa att mätvärden inte går förlorade. I det här avsnittet använder vi endast dimensioner för att visa hur Tableau tillämpar inre kopplingar på relaterade dimensioner. Följande exempel visar hur relaterade dimensioner endast returnerar rader som finns i datan. Inga studenter ska vara med på lektionen Alarm Calls 101, så den finns inte med i resultaten. Cardinal och Jay är inte med på några lektioner, så de finns inte heller med i resultaten. ![En visualisering som visar en inre koppling av Class och Student, med två rader för Finch (Advanced Songs, Nesting Basics), två rader för Robin (Flying for Fledgelings, Nesting Basics) och två rader för Sparrow (Advanced Songs, Nesting Basics)](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_ex_birds_relateddims_innerjoin.png) ### Orelaterade dimensioner använder korskopplingar Orelaterade dimensioner – på egen hand, utan en sammanfogningsdimension – har korskopplingar. I en korskoppling kombineras varje värde från en dimension med varje värde från den andra dimensionen, även om en resulterande kombination faktiskt inte finns i datan. I det här exemplet lägger korskopplingen till en rad för varje möjlig kombination av Class och Club. ![En visualisering som visar en korskoppling för Class och Club med rader för varje kombination av Advanced Songs/Alarm Calls 101/Flying för Fledglings/Nesting Basics med Art/First Aid/Juggling/Photography. Det finns en ikon för orelaterat fält som visas i båda dimensionsfälten på hyllan Rader](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_ex_birds_unrelateddims_crossjoin.png) Det är viktigt att kunna identifiera när en korskoppling inträffar i din analys. Även om det finns en rad för Advanced Songs + First Aid i resultattabellen för korskopplingen, är det i verkligheten inga elever som deltar i den här kombinationen av aktiviteter (vi kommer att se bevis på det här i sammanfogningsexemplet i nästa avsnitt). Varför är det viktigt att inse att inte alla resultat för korskoppling baseras på data? Föreställ dig att du försöker skapa ett schema för lektioner och klubbar, så att inga aktiviteter ska krocka för eleverna. Det finns inga elever som deltar i både Advanced Songs och First Aid, så du kan ignorera det resultatet och schemalägga den lektionen och den klubben samtidigt. Korskopplingen representerar inte endast kombinationer av värden som faktiskt finns i datan. Dessutom kan korskopplingar när det finns hög kardinalitet (ett stort antal unika värden) påverka prestanda. Tänk dig att korskoppla varje telefonnummer med varje e-postadress i dina kontakter. Det skulle bli ett enormt antal kombinationer och eventuellt mycket kostsamt. ### Sammanfogade dimensioner använder yttre kopplingar Orelaterade dimensioner – vid förekomst av en sammanfogningsdimension – har yttre kopplingar. I det här exemplet är både tabellen Classes och tabellen Clubs relaterade till den delade tabellen Students, men inte till varandra – så fälten Class och Club är inte relaterade. Genom att lägga till dimensionen Student kan Tableau veta vilka värden från Class och vilka värden från Club som ska sammanställas i analysen. Vi kallar det här beteendet med yttre kopplingar för _sammanfogning_. ![En visualisering som visar resultatet för en yttre koppling av den inre kopplingen Student-Class och den inre kopplingen Student-Club. Det finns en ikon för orelaterat fält i Class- och Club-fälten på hyllan Rader. Ett fält för Student finns i egenskapen Färg på kortet Markeringar och har ingen ikon för orelaterat fält. Alla kombinationer av lektioner och klubbar är inte representerade och det finns rader för elever och klubbar utan någon lektion.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_ex_birds_stitched_outerjoin.png) Sammanfogning liknar datakombination på så sätt att det finns mellanliggande resultat som sammanförs för de övergripande resultaten. Till skillnad från datakombination är sammanfogning dock en yttre koppling, inte en vänsterkoppling, och utelämnar inte värden från någon sida. Det finns inget koncept med primära eller sekundära datakällor när allt är en och samma datakälla, så båda de orelaterade fälten ges samma prioritet. #### Mellanliggande resultat har yttre koppling Vad ingår i en yttre koppling för sammanfogade fält? En mellanliggande inre koppling beräknas i tur och ordning för sammanfogningsfältet och vart och ett av de orelaterade fälten. Därefter sammanfogas de mellanliggande resultaten utifrån sammanfogningsdimensionens värden. **Exempel** En inre koppling för Student och Class ... ![En resultattabell för tre värden för elever och tre värden för lektioner](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_ex_birds_stitched_inner1.png) ... och en inre koppling för Student och Klubb ... ![En resultattabell för fyra värden för elever och fem värden för klubbar](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_ex_birds_stitched_inner2.png) ... får därefter en yttre koppling till Student. ![En resultattabell för fyra värden för elever, tre värden för lektioner och fem värden för klubbar](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_ex_birds_stitched_outerjoin.png) ### Ytterligare kopplingar för att behålla mätvärden Utöver kopplingslogiken för dimensioner kan mätvärden införa ytterligare kopplingar. När relationer först introducerades i Tableau var en av [kärnprinciperna att mätvärden inte går förlorade](https://www.tableau.com/sv-se/blog/relationships-tableau-data-model). Detta upprätthålls också i datamodeller med relationer mellan faktatabeller. Grundläggande information: - Mätvärden är endast uppdelade efter relaterade dimensioner. - Mätvärden upprepas för orelaterade dimensioner. - Dimensionsvärden som skulle utelämnas i visualiseringar med endast dimensioner kan returneras om det finns relevanta mätvärden associerade med dem. **Obs!** Kom ihåg att mätvärden är aggregeringar – de beräknas på den detaljnivå som konfigureras av kombinationen av dimensioner i visualiseringen. Det kallas att ett mätvärde _delas upp_ av en dimension. När ett mätvärde används utan några dimensioner sägs det vara _tabellomfattande_. Det innebär att mätvärdets värde är det helt aggregerade värdet. Så fort vi använder en dimension i visualiseringen delas mätvärdet upp i fler detaljer, baserat på dimensionsvärdena. Ett mätvärdes värde i en analys beror därför på dimensionernas kontext. #### Relaterade mätvärden Betrakta deluppsättningen av dimensionsvärden som returneras för en inre koppling mellan de relaterade dimensionerna **Student** och **Class.** Det finns _tre_ elevvärden – Finch, Robin och Sparrow – samt _tre_ lektionsvärden – Advanced Songs, Nesting Basics och Flying for Fledgelings. ![en resultattabell för en inre koppling mellan Student och Class](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_ex_birds_inner_student_class.png) Om vi lägger till mätvärdet **Length** från tabellen Class ser vi att alla _fyra_ lektioner visas och det finns ett null-värde för Student. **Length** för varje lektion visas på nivån **Class**. ![Ett null-värde visas för Student även om dimensionerna har en inre koppling.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_ex_birds_related_measurefrombase.png) Om vi istället lägger till mätvärdet **Age** från tabellen Student ser vi att alla _fem_ elever visas och det finns två null-värden för Class. Resultaten innefattar alla elever, även om de inte har några lektioner. **Age** för varje elev visas på nivån **Student**. ![Ett null-värde visas för Classes även om dimensionerna har en inre koppling.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_ex_birds_related_measurefromshared.png) #### Orelaterade mätvärden Mätvärden upprepas för orelaterade dimensionsvärden. Om vi tittar på mätvärdet **Length** från tabellen Classes och den orelaterade dimensionen **Club** är mätvärdet tabellomfattande och upprepas i alla dimensionsvärden för **Club**. ![ett tabellomfattande mätvärde som upprepas i orelaterade dimensionsvärden](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_ex_birds_unrelateddim-measure.png) Vid förekomst av en sammanfogningsdimension kan mätvärden både delas upp och upprepas. Här kommer mätvärdet **Age** från tabellen Students och är uppdelat på elevnivå. Varje gång en elev upprepas baserat på dimensionerna för **Class** och **Club** upprepas även värdet **Age**. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_ex_birds_unrelateddims_sharedmeasure.png) ## Felsökning ### Överväganden vid arbete med datamodeller med relationer mellan faktatabeller **Extraktfilter per tabell** Alla extraktfilter för ett extrakt från en datamodell för relationer mellan faktatabeller är per tabell (inte övergripande). På grund av detta kan filtreringsresultatet skilja sig mellan liveanslutningar och extraktanslutningar. **Beräkningar på radnivå** Beräkningar på radnivå kan endast referera till fält som delar samma bastabell uppströms. Det innebär att beräkningar på radnivå inte kan utföras över träd. **Kombinerade fält** Alla fält i ett kombinerat fält måste dela en tabell uppströms. Det innebär att du inte kan skapa ett kombinerat fält med fält som finns i olika träd. **Uppsättningar** Uppsättningar kan bara skapas med en definition som involverar fält som delar samma bastabell uppströms. Däremot kan alternativet Lägg till i uppsättning vara tillgängligt från en markering i visualiseringen när markeringen definieras av fält som är orelaterade till de fält som används för att definiera uppsättningen. Om du väljer Lägg till i uppsättning kommer Tableau endast att lägga till de relaterade fälten i uppsättningsdefinitionen. Det skiljer sig från beteendet för Lägg till i uppsättning i datakällor med endast en bastabell – där lägger alternativet Lägg till i uppsättning till allt som definierar markeringen. **Validera LOD-uttryck av typen INCLUDE** LOD-uttryck av typen INCLUDE kan inte utvärderas mellan orelaterade fält. Eftersom släktskap mellan fält utvärderas ark för ark är det möjligt att ha ett giltigt LOD-uttryck i rutan Data eller beräkningsredigeraren som blir ogiltigt för en specifik visualisering (vid förekomst av en orelaterad dimension). När detta händer blir LOD-fältet rött. Du kan uppdatera LOD-uttrycket för att ta bort konflikter med orelaterade fält, ändra visualiseringens struktur eller ta bort LOD-uttrycket från visualiseringen. **Uppdatera publicerade datakällor** Som en bästa praxis kan du skapa en kopia av en befintlig publicerad datakälla om du planerar att ändra den till en datamodell med relationer mellan faktatabeller och inte alla dess anslutna arbetsböcker behöver den nya datamodellen. Uppdatera inte den befintliga versionen av datakällan om inte alla dess arbetsböcker behöver de nya tabellerna. Publicera i stället den ändrade datakällan som en ny datakälla och skapa nya arbetsböcker från den. Det kommer att förhindra att befintliga arbetsböcker konverteras till att använda VDS i stället för en dataserver när de inte behöver funktionen, vilket förhindrar risken för prestandaproblem. ### Lösta problem
Löst problemLöst från och med

Extrakt

Lokal datakälla (i en arbetsbok): Om du försöker extrahera en datakälla med relationer mellan faktatabeller visas felet ”Det finns ingen sådan tabell”.

Publicerad datakälla: Det kan gå att extrahera en publicerad datakälla med relationer mellan faktatabeller, men fältvärden kan flyttas runt.

  • Tableau Cloud: Löst från och med uppdateringarna i mitten av juli. Detta gäller även för public.tableau.com.
  • Tableau DesktopLöst från och med underhållsversion 2024.2.1 som släpptes den 24 juli 2024.
  • Tableau Server: Löst från och med underhållsversion 2024.2.1 som släpptes den 24 juli 2024.

Om du fortfarande råkar ut för de här problemen i Tableau Desktop eller Tableau Server uppgraderar du till en version från den 24 juli 2024 eller senare.

LOD-uttryck av typen EXCLUDE

Endast LOD-uttryck av typen INCLUDE bör valideras vid förekomst av orelaterade fält. Dock kan LOD-uttryck av typen EXCLUDE också vara felaktigt märkta som ogiltiga under samma förhållanden.

Kapslade användarberäkningar

Kapslade användarberäkningar är inte tillgängliga i publicerade datakällor med en datamodell med relationer mellan faktatabeller.

### Kända problem **Relationsindikatorer med flera Markeringar-kort** När en visualisering byggs med flera mätvärden på hyllan Rader eller hyllan Kolumner får varje mätvärde sitt eget Markeringar-kort. Logiken som används för att fastställa släktskapsindikatorer (ikonen för orelaterat fält, texten i verktygstipsen och varningsdialogrutan om släktskap) kanske inte ger förväntade resultat, beroende på vilket Markeringar-kort som är öppet. Själva visualiseringen är dock korrekt beräknad baserat på släktskapet mellan varje par av fält. Det finns en planerad fix för det här problemet. **BatchQueryProcessor** BatchQueryProcessor måste vara aktiverat för att det ska finnas stöd för datamodeller med relationer mellan faktatabeller. Det är förväntat beteende utan någon planerad fix. **Tableau Pulse** Tableau Pulse kanske inte fungerar med datamodeller med relationer mellan faktatabeller. Du kanske hindras från att skapa en mätvärdesdefinition eller så kan mätvärden som skapas vara tomma. Det är inte förväntat beteende men det finns än så länge ingen planerad fix. **Ändra dimensioner med en parameter** Med Tableau kan du [byta ut fält med hjälp av en parameter](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/parameters_swap.htm). Men när det gäller relationer mellan flera faktatabeller går det inte att byta ut dimensioner med hjälp av en parameter och det visas inte heller något felmeddelande. Parametern och dess beräkning kan skapas och parameterkontrollen kan visas, men fältet ändras inte när parametern gör det. Detta beror på att dimensioner utvärderas för samhörighet vid en annan tidpunkt än parametrar i åtgärdsordningen. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Extraktuppgradering till .hyper-format I Tableau-version 2018 introducerade vi formatet `.hyper` för Tableau-extrakt för att ersätta det gamla formatet `.tde`. Tableau har använt formatet `.hyper` som standardformat för att skapa extrakt sedan 2018 och majoriteten av extrakten är nu `.hyper`\-filer. I början av 2023 utgick stödet för `.tde`\-formatet på Tableau Cloud och Tableau Public. Mer information om denna utfasning finns i det här [Tableau Community-inlägget](https://community.tableau.com/s/feed/0D54T00001BHiGwSAL). ## Stöd för .tde-filer upphör Från och med 2023 har formatet `.tde` för Tableau-extrakt varit inaktuellt. Det här formatet ersattes av formatet `.hyper` under 2018 men fortsatte att vara giltigt för uppladdade filer till mars 2023. - Den här förändringen ägde rum i mars 2023 för Tableau Cloud och Tableau Public. - Från och med version 2023.1.0 av Tableau Server är uppladdningen av filer med formatet `.tde` inaktiverad. - 2024.2 är den senaste versionen av Tableau Desktop som stöder alla .tde-baserade arbetsböcker, datakällor eller bokmärken. Version 2024.3 och senare stöder endast .hyper-format. ## Uppgradera ditt .tde-extrakt manuellt med Tableau Desktop Om du hanterar extrakt lokalt kan du uppgradera `.tde`\-extraktet manuellt till ett `.hyper`\-extrakt med Tableau Desktop. **Obs!** Den här funktionen är endast tillgänglig i Tableau Desktop\-version 2024.2 och äldre. 1. I Tableau Desktop öppnar du en arbetsbok som använder ett `.tde`\-extrakt. 2. Välj extraktdatakällan på menyn Data och sedan Extrakt > Uppgradera. 3. Välj Fil > Spara för att spara arbetsboken och slutföra extraktuppgraderingen. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Om verktygstips för datamodeller för relationer mellan faktatabeller **Obs!** För datakällor med en tabell eller datakällor med en bastabell så är alla tabeller relaterade. Allt på den här sidan gäller datakällor med flera bastabeller. ## Relationer på fältnivå Datamodeller med flera bastabeller är mycket flexibla när det gäller hur tabellerna kan relatera till varandra (eller inte). _Tabellernas_ relation är en konstant som bygger på datamodellen. Men _fältens_ relation i en visualisering beror på vilka fält som är aktiva (det vill säga vilka fält som används på arbetsbladshyllorna). För en enda visualisering utvärderar Tableau aktiva fält parvis för att fastställa [deras relation till varandra](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm#fieldlevel). Ikonen ![ikon för orelaterat fält](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_icon_unrelated.png) (orelaterat) för ett fält betyder att fältet inte är relaterat till minst ett annat fält i visualiseringen. Den här ikonen kan visas i ett fält på en hylla eller i rutan Data. (I vissa fall kan det finnas en ikon för relaterat fält ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/MFR_icon_related.png "ikon för relationer").) Om du hovrar muspekaren över ikonen visas ett verktygstips med mer information. Det finns olika meddelanden för olika typer av fältrelationer, bland annat: - Par med två orelaterade dimensioner - Par med en dimension och ett mätvärde som är orelaterade - Sammanfogningsdimensioner - Par med orelaterade filter > [!TIP] > > **Tips:** I Tableau fungerar aggregerade dimensioner – till exempel ATTR(Dimension) eller MIN(Dimension) – som mätvärden. Meddelandena varierar också lite beroende på om fältet används på en hylla eller i rutan Data. - **På en hylla**: Verktygstipset för fält på hyllor ger information om hur fälten i visualiseringen är relaterade till varandra och vilken inverkan det har på hur Tableau beräknar resultaten. - **I rutan Data**: Verktygstipset för fält i rutan Data ger information om vad som _skulle_ hända om det fältet lades till i visualiseringen. Fält i rutan Data kan också tonas ned med ljusgrå text om de inte är relaterade till några fält i visualiseringen. Det finns olika funktioner som kan bidra till ett fälts kommentarer, till exempel tabellberäkningar och kommentarer från användare. All denna information visas i ett enda enhetligt verktygstips. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/unified_tooltip.png "Verktygstips för ett fält med information om samhörighet, tabellberäkningar och en användarkommentar") ### Förstå datamodellen När du arbetar med en datamodell som har relationer mellan flera faktatabeller är det praktiskt att hänvisa till modellen regelbundet. Använd alternativet [Visa datamodell](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/viewdatamodel.htm) (menyn Arbetsblad > Visa datamodell) för att öppna en dialogruta med den datamodell du kan referera till när du är på en bladflik. Exemplen i det här avsnittet bygger på en datamodell med två bastabeller, Classes och Clubs, och två delade tabeller, Students och Rooms. ![En datamodell med två bastabeller, Classes och Clubs, och en delad tabell, Students](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_basic_4table_model.png)

Classes

Clubs

Students

Rooms
Visa data för tabellen Classes, som visar tre fält och deras värdenVisa data för tabellen Clubs, som visar tre fält och deras värdenVisa data för tabellen Students, som visar tre fält och deras värdenVisa data för tabellen Rooms, som visar tre fält och deras värden

Fält:

  • Class, en dimension med värdena Nesting Basics, Advanced Songs, Flying for Fledglings och Alarm Calls 101
  • Room, en dimension som används för att relatera till tabellen Rooms
  • Student, en dimension som används för att relatera till tabellen Student
  • Length, ett mätvärde

Fält:

  • Club, en dimension med värdena Photography, Travel, Juggling, Art och First Aid
  • Room, en dimension som används för att relatera till tabellen Rooms
  • Student, en dimension som används för att relatera till tabellen Student
  • Dues, ett mätvärde

Fält:

  • Bus Rider, en dimension med värdet ja eller nej
  • Student, en dimension med värdena Finch, Cardinal, Sparrow, Robin och Jay. Används för att relatera till bastabellerna
  • Age, ett mätvärde

Fält:

  • Room, en dimension med värdena Cedar, Alder, Maple, Fir och Madrone
  • Branches, ett mätvärde
## Par med två orelaterade dimensioner Orelaterade dimensioner använder korskopplingar, vilket kan resultera i kombinationer av dimensionsmedlemmar i rubrikerna som inte speglar de faktiska kombinationerna av data i de underliggande tabellerna. Meddelandet för ett par med två orelaterade dimensioner är: - **På en hylla**: Orelaterade dimensioner visar alla möjliga kombinationer av värden. Orelaterade till: __ - **I rutan Data**: Om den här dimensionen används visar den alla möjliga kombinationer av värden med orelaterade dimensioner: __ - **Nedtonat i rutan Data**: Den här dimensionen är inte relaterad till några dimensioner i visualiseringen. Om den används visar den alla möjliga kombinationer av värden med andra orelaterade dimensioner. För ett orelaterat filter ser meddelandet ut så här: - **I visualiseringen**: Det här fältet filtreras inte av orelaterade filter: __ - **I rutan Data**: Om det här fältet används ignoreras det av orelaterade filter: __ Korskopplingar kan vara kostsamma och påverka prestanda negativt. På grund av detta visas det också en [Dialogruta för släktskapsvarning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm#Relatedn) i Tableau om du lägger till en orelaterad dimension i visualiseringen. ## Sammanfogningsdimensioner Även om det finns analytiskt relevanta skäl att bara visualisera orelaterade dimensioner, är en vanlig gyllene medelväg vid analys med flera bastabeller att även använda en sammanfogningsdimension. När det finns en sammanfogningsdimension används inte längre en korskoppling för de orelaterade dimensionerna, utan i stället används en yttre koppling. Yttre kopplingar kan fortfarande introducera null-värden, men dimensionsmedlemmarnas rubriker trimmas ner från alla möjliga kombinationer till kombinationer som är relevanta för minst en sida av den yttre kopplingen. De har inte heller samma potential för prestandapåverkan som korskopplingar. Om det inte finns några andra relationsproblem som skulle kräva en ikon för orelaterat fält, så visar sammanfogningsdimensionen en ikon för relaterat fält ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/MFR_icon_related.png "ikon för relaterat fält") i stället. Meddelandet för en sammanfogningsdimension är: - **På en hylla**: Den här dimensionen sammanfogar följande fält: __ - **I rutan Data**: Om den här dimensionen används sammanfogar den följande fält: __ - **Nedtonat i rutan Data**: _ej tillämpligt, sammanfogning kan bara användas i en visualisering_ Jämföra orelaterade dimensioner med sammanfogningsdimensioner

Orelaterat: Korskoppling

Sammanfogad: Yttre koppling för mellanliggande inre kopplingar

En korskoppling med en rad för varje kombination av Class och Club

En visualisering som visar en korskoppling för Class och Club med rader för varje kombination av Advanced Songs/Alarm Calls 101/Flying för Fledglings/Nesting Basics med Art/First Aid/Juggling/Photography.

En yttre koppling för resultaten från student-class och student-club

En visualisering som visar resultatet för en yttre koppling av den inre kopplingen Student-Class och den inre kopplingen Student-Club. Alla kombinationer av klasser och klubbar är inte representerade, och det finns rader för studenter och klubbar utan någon klass.

## Par med en dimension och ett mätvärde som är orelaterade Information om hur mätvärden beräknas och varför dimensionernas samhörighet är viktig finns i [En notering om hur mätvärden beräknas](#computemeasures). Meddelandet för mätvärdet är: - **På en hylla**: Det här mätvärdet kan inte delas upp efter orelaterade dimensioner: __ - **I rutan Data**: Om det här mätvärdet används delas det inte upp efter orelaterade dimensioner: __ - **Nedtonat i rutan Data**: Det här mätvärdet är inte relaterat till några dimensioner i visualiseringen. Om det används delas det inte upp. Meddelandet för dimensionen är: - **På en hylla**: Den här dimensionen kan inte dela upp orelaterade mätvärden: __ - **I rutan Data**: Om den här dimensionen används delar den inte upp orelaterade mätvärden: __ - **Nedtonat i rutan Data**: Den här dimensionen är inte relaterad till några mätvärden i visualiseringen. Om den används delar den inte upp några mätvärden. För ett orelaterat filter ser meddelandet ut så här: - **I visualiseringen**: Det här fältet filtreras inte av orelaterade filter: __ - **I rutan Data**: Om det här fältet används ignoreras det av orelaterade filter: __ Resultatet i en visualisering är ett upprepat värde för mätvärdet över den orelaterade dimensionens värden. Det här beteendet påminner om när ett LOD-uttryck används för att ställa in aggregeringsnivån för ett mätvärde på en annan detaljnivå än visualiseringens ursprungliga detaljnivå. En orelaterad dimension EXKLUDERAS i princip från beräkningen av mätvärdets aggregerade värde. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_measures_repeated.png "En visualisering där värdet på avgifterna (Dues) är knutet till klubben och klubbarna upprepas över klasserna") ## Ännu inte relaterade Fält med potentiella relationer kallas [ännu inte relaterade](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm#notyet) och utvärderas som orelaterade i visualiseringen. Du [löser](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm#resolve) ännu inte relaterade fält på ett annat sätt än faktiskt orelaterade fält (som bara kan sammanfogas), så verktygstipset anger varför de anses vara orelaterade. Meddelandet för dimensionen beror på om den ännu inte är relaterad till en annan dimension, ett annat mätvärde eller ett annat filter. - Meddelandet för dimensionen i ett par med två dimensioner är:  - **På en hylla**: Orelaterade dimensioner visar alla möjliga kombinationer av värden. Den här dimensionen är ännu inte relaterad till och behandlas därför som orelaterad till följande: __ - **I rutan Data**: Om den här dimensionen används är den ännu inte relaterad till och behandlas därför som orelaterad till följande: __ - Meddelandet för dimensionen i ett par med en dimension och ett mätvärde är:  - **På en hylla**: Den här dimensionen är ännu inte relaterad till och kan därför inte dela upp följande: __ - **I rutan Data**: Om den här dimensionen används är den ännu inte relaterad till och kan därför inte dela upp följande: __ - Meddelandet för dimensionen i ett par med en dimension och ett filter är:  - **På en hylla**: Det här fältet är ännu inte relaterat till och ignoreras därför av följande filter: __ - **I rutan Data**: Om det här fältet används är det ännu inte relaterat till och ignoreras av orelaterade filter: __ Meddelandet för mätvärdet beror på om det ännu inte är relaterat till en dimension eller ett filter. - Meddelandet för mätvärdet i ett par med ett mätvärde och en dimension är:  - **På en hylla**: Det här mätvärdet är ännu inte relaterat till och kan därför inte delas upp efter följande: __ - **I rutan Data**: Om det här mätvärdet används är det ännu inte relaterat till och delas därför inte upp efter följande: __ - Meddelandet för mätvärdet i ett par med ett mätvärde och ett filter är:  - **På en hylla**: Det här fältet är ännu inte relaterat till och ignoreras därför av följande filter: __ - **I rutan Data**: Om det här fältet används är det ännu inte relaterat till och ignoreras av orelaterade filter: __ Information om hur mätvärden beräknas och varför dimensionernas samhörighet är viktig finns i [En notering om hur mätvärden beräknas](#computemeasures). ## Tvetydigt relaterande Fält med fler än en aktiv möjlig relation kallas [tvetydigt relaterade](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm#ambiguously) och utvärderas som orelaterade i visualiseringen. Du [löser](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm#resolve) tvetydigt relaterade fält på ett annat sätt än faktiskt orelaterade fält (som bara kan sammanfogas), så verktygstipset anger varför de anses vara orelaterade. Meddelandet för dimensionen är: - **På en hylla**: Den här dimensionen är tvetydigt relaterad till och kan därför inte dela upp följande: __ - **I rutan Data**: Om den här dimensionen används är den tvetydigt relaterad till och kan därför inte dela upp följande: __ Meddelandet för mätvärdet beror på om tvetydigheten gäller en dimension eller ett filter. - Meddelandet för mätvärdet i ett par med ett mätvärde och en dimension är:  - **På en hylla**: Det här mätvärdet är tvetydigt relaterat till och kan därför inte delas upp efter följande: __ - **I rutan Data**: Om det här mätvärdet används är det tvetydigt relaterat till och delas därför inte upp efter följande: __ - Meddelandet för mätvärdet i ett par med ett mätvärde och ett filter är:  - **På en hylla**: Det här mätvärdet är tvetydigt relaterat till och ignoreras därför av följande filter: __ - **I rutan Data**: Om det här mätvärdet används är det tvetydigt relaterat till och ignoreras därför av följande filter: __ Information om hur mätvärden beräknas och varför dimensionernas samhörighet är viktig finns i [En notering om hur mätvärden beräknas](#computemeasures). ## Mäta från en delad tabell När en dimension från en delad tabell (som Students) används sammanfogar den dimensionerna från i övrigt orelaterade tabeller (som Classes och Clubs). Men vad händer om du i stället för en dimension använder ett mätvärde från tabellen Students istället? Mätvärden kan inte utgöra sammanfogningsfält. ![En datamodell med två bastabeller, Classes och Clubs, och en delad tabell, Students](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_basic_3table_model.png) I ett fall där det finns orelaterade dimensioner som visualiseras tillsammans, kan mätvärdet inte delas upp efter dessa dimensioner samtidigt. (Information om hur mätvärden beräknas och varför dimensionernas samhörighet är viktig finns i [En notering om hur mätvärden beräknas](#computemeasures).) I det här fallet behandlar vi mätvärdet som orelaterat till kombinationen av dimensioner, även om det är relaterat till någon av dimensionerna individuellt. För att lösa denna tvetydighet och förhindra att mätvärdet omformas på tabellnivå kan de orelaterade dimensionerna sammanfogas eller en eller flera dimensioner tas bort tills det finns en tydlig relationsväg för att aggregera mätvärdet. ### Alla dimensioner är orelaterade till varandra Meddelandet för ett mätvärde som delas över orelaterade dimensioner är: - **På en hylla**: Det här mätvärdet kan bara delas upp efter en av dessa dimensioner i taget: __ - **I rutan Data**: Om det här mätvärdet används kan det bara delas upp efter en av dessa dimensioner i taget: __ Meddelandet för var och en av dimensionerna är: - **På en hylla**: Den här dimensionen kan inte dela upp mätvärdet __ i kombination med följande dimensioner: __ - **I rutan Data**: Om den här dimensionen används kan den inte dela upp mätvärdet __ i kombination med följande dimensioner: __ ### Vissa dimensioner är relaterade till varandra Om några av dimensionerna är relaterade till varandra kan de relaterade dimensionerna bryta ned mätvärdet utan den icke-relaterade dimensionen. Det är användbart att veta om någon av dimensionerna är relaterade till varandra. (Exempel: Om en visualisering skapas med de relaterade dimensionerna Dim1 och Dim2 och dimensionen DimA, som inte är relaterad till någon av dem, så är ett mätvärde från den delade tabellen inte orelaterat till alla tre dimensionerna i lika grad. Dim1 och Dim2 kommer inte i konflikt med varandra, men båda är i konflikt med DimA. Om du vill lösa det genom att ta bort fält kan du antingen ta bort bara DimA eller ta bort både Dim1 och Dim2.) I det här fallet listas dimensionerna i grupper i verktygstipset. Meddelandet för det mätvärde som är gemensamt för grupper med orelaterade dimensioner är: - **På en hylla**: Det här mätvärdet kan bara delas upp efter en av följande dimensionsgrupper i taget: __ - **I rutan Data**: Om det här mätvärdet används kan det bara delas upp efter en av följande dimensionsgrupper i taget: __ Meddelandet för var och en av dimensionerna är: - **På en hylla**: Den här dimensionen kan inte dela upp mätvärdet __ i kombination med följande dimensionsgrupper: __ - **I rutan Data**: Om den här dimensionen används kan den inte dela upp mätvärdet __ i kombination med följande dimensionsgrupper: __ ## Relaterat mätvärde När ett mätvärde är relaterat till vissa dimensioner i visualiseringen men inte andra, kan mätvärdet ha ett ytterligare meddelande i verktygstipset som förklarar vilka dimensioner det är relaterat till. Detta kan hjälpa till att förklara hur mätvärdet har aggregerats. Detta meddelande visas bara när mätvärdet dessutom är orelaterat till en dimension i visualiseringen. Annars är det standardbeteende att mätvärdet aggregeras till detaljnivån för dess relaterade mätvärden. Meddelandet för mätvärdet är: - **På en hylla**: Det här mätvärdet aggregeras till detaljnivån för relaterade dimensioner: __ - **I rutan Data**: Om det här mätvärdet används aggregeras det till detaljnivån för relaterade dimensioner: __ Detta meddelande är avsett att underlätta vid identifiering av vilken eller vilka dimensioner som beaktas när mätvärdet beräknas. Information om hur mätvärden beräknas och varför dimensionernas samhörighet är viktig finns i [En notering om hur mätvärden beräknas](#computemeasures). ## Filter Relationer utvärderas också för fält på hyllan Filter jämfört med fält som annars är aktiva i visualiseringen. En ikon och ett verktygstips visas när ett filter inte är relaterat till minst ett fält i visualiseringen. Både filterfältet och fältet i visualiseringen har ett verktygstips. Meddelandet för ett filter är:  - **Filter för orelaterade**: Det här filtret gäller inte orelaterade fält: __ - **Filter för tvetydigt relaterande**: Det här filtret ignorerar följande mätvärden eftersom det är tvetydigt relaterat till dem: __ - **Filter för ännu inte relaterande**: Det här filtret ignorerar följande fält eftersom det ännu inte är relaterat till dem: __ Filtrens beteende beror också på hur de är relaterade till andra fält i visualiseringen. Ett filter påverkar inte värdena för fält som det inte är relaterat till. Om inte filtret är inställt på inga värden (utesluter allt eller inkluderar inget) är visualiseringen oförändrad för alla fält som inte är relaterade till filtret. Om du avmarkerar alla alternativ i filtret returneras en tom visualisering. ![En visualisering med ett orelaterat filter, som visar att det inte påverkar visualiseringen om alternativen i den interaktiva filterkontrollen avmarkeras](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_tt_unrelatedfilter.png) Två skärmbilder med en visualisering med ett orelaterat filter, som visar att det inte påverkar visualiseringen om alternativen i den interaktiva filterkontrollen avmarkeras Relaterade fält filtreras som väntat. I en mer komplex visualisering med en kombination av relaterade och orelaterade fält (till exempel i sammanfogningar) påverkar filtret bara värden som är relaterade till filterfältet. ## En notering om hur mätvärden beräknas När ett mätvärde inte är relaterat till en dimension kan det inte delas upp av den dimensionens medlemmar (det innebär att du inte kan dela upp den genomsnittliga klasslängden per klubb när klubbar inte har en klasslängd). I stället aggregeras mätvärdet på en annan nivå än dimensionsmedlemmens rubriker i vyn. Terminologi för dimensioner och mått I Tableau är _mätvärden_ _aggregeringar_ – de aggregeras upp till den _detaljnivå_ som _dimensionerna_ i vyn fastställer. Värdet av ett mätvärde beror därför på dimensionernas kontext. ”Antal flingpaket” varierar till exempel beroende på om vi menar det totala lagret eller antalet förpackningar per varumärke. _Dimensioner_ är vanligtvis kategoriska fält, som ”land” eller ”varumärke”. I Tableau anger dimensioner vyns _detaljnivå_. I regel vill vi gruppera våra data i markeringar, efter någon kombination av kategorier. Vilka dimensioner som vi använder för att bygga vyn avgör hur många markeringar vi har. _Aggregering_ avser hur data kombineras. Tableaus standardaggregering är summa. Du kan ändra aggregeringen till andra alternativ, som medelvärde, median, distinkt antal, minimum och så vidare. _Detaljnivå_ avser hur detaljerat eller uppdelat ett mätvärde är, vilket styrs av de relaterade dimensionerna. Om mätvärdets detaljnivå inte är på radnivå (dvs. uppdelat) måste dess värde aggregeras. #### Exempel ![en värdetabell för antalet flingpaket, fördelat på fem varumärken och tre olika förpackningsstorlekar](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_ex_cereal_rawdata.png) **Vad är värdet av ”antal flingpaket”?** Det beror på vilken aggregeringstyp och detaljnivå som anges av dimensionerna. - Aggregeringar: - Summa (eller totalt) - Genomsnitt - Detaljnivå: - Tabellomfattande/helt aggregerad (de blå staplarna i exemplet) - Uppdelning efter dimensionen **Varumärke** (de färgade staplarna i exemplet) ![En instrumentbräda med fyra visualiseringar – en för det summerade antalet paket i tabellen (54), en med det genomsnittliga antalet paket i tabellen (6) och versioner av de två värdena uppdelade efter de fem varumärkena](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_ex_cereal.png) ### Värdet på ett mätvärde följer dimensionsmedlemmarna Värdet på ett mätvärde bestäms av de dimensioner det är relaterat till. Ett mätvärde utan en relaterad dimension omformas på tabellnivå. Ett mätvärde med en relaterad dimension delas upp efter den relaterade dimensionens medlemmar (det vill säga värdet på mätvärdet beräknas för varje dimensionsmedlem). Om en relaterad dimensions medlemmar upprepas på grund av att det finns en orelaterad dimension, upprepas mätvärdets värden baserat på dess dimensionsmedlemmar. 1. Ett mätvärde utan en dimension omformas på tabellnivå till sitt totala värde. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_measures_tablescoped.png) 2. När det finns ett mätvärde och enbart en orelaterad dimension omformas mätvärdet på tabellnivå och upprepas för den orelaterade dimensionens medlemmar. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_measures_tablescoped_unrelated.png) 3. När det finns ett mätvärde och en relaterad dimension delas mätvärdet upp mer detaljerat och dess värde beräknas per medlem i den relaterade dimensionen. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_measures_broken_down.png) 4. När det finns ett mätvärde och en orelaterad dimension samt en relaterad dimension, delas mätvärdet upp efter den dimension det är relaterat till. Överallt där dessa relaterade dimensionsmedlemmar upprepas för orelaterade dimensioner följer mätvärdet med tillsammans med dess relaterade dimensionsmedlem. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_measures_broken_down_and_repeated.png) Eftersom avgifter är per klubb, så upprepas värdet på avgifterna för varje klubb varje gång den klubben upprepas. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Omorganisera arbetsytan Varje arbetsblad innehåller en mängd olika kort, hyllor, förklaring osv. Du kan omorganisera arbetsytan genom att byta plats på kort, dölja och visa specifika delar av arbetsytan och dölja allt utom vyn med presentationsläget. ## Byta plats på kort Ett arbetsblad innehåller flera olika kort som innehåller hyllor, förklaringar och andra kontroller. Du kan byta plats på alla kort för att skapa en anpassad arbetsyta. Flytta ett kort genom att peka med muspekaren på titelområdet på det kort du vill flytta. När muspekaren byts till rörelsesymbolen ![Ikonen för att flytta markören.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/move_cursor.png) ska du klicka och drar kortet till en ny position. När du drar kortet runt arbetsbladet markeras de möjliga positionerna för det med en svart ram. ![Ett staplat stapeldiagram med färg tillämpad på segmenten.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/rearrange3.png) Du kan återställa arbetsbladets fönster till standardlägen genom att välja Återställ kort på verktygsfältet Visa/Dölja kort. ## Visa och dölja delar av arbetsytan I stort sett allt på arbetsytan kan aktiveras och inaktiveras för att undvika att arbetsbladet blir belamrat med onödiga kort och hyllor osv. - Välj Fönster och välj sedan vad du vill dölja för att visa och dölja verktygsfältet eller statusfältet. - För att visa och dölja fönstret på vänster sida, som antingen är rutan Data (för arbetsblad), rutan Instrumentpanel (för instrumentpaneler) eller rutan Instrumentpaneler och Ark (för berättelser) kan du klicka på knappen Minimera ![Knappen Minimera.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environ_workspace_reorganize_dwminimize.png) i det övre högra hörnet av rutan. Rutan minimeras till det nedre vänstra hörnet av arbetsboken. Klicka på samma knapp igen för att återställa rutan. - För att visa eller dölja ett kort ska du klicka på Visa/Dölj kort ![Ikonen för att visa/dölja kort.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/worksheet_windows.png) på verktygsfältet och sedan välja det kort du vill visa eller dölja. Du kan återställa arbetsbladets fönster till standardlägen genom att välja Återställ kort på verktygsfältet Visa/Dölja kort. ## Presentationsläge Ibland kanske du vill använda Tableau för att presentera dina resultat. Istället för att gömma varje kort eller visa ett i taget kan du byta till presentationsläge. Presentationsläget döljer allt i arket förutom vyn och dess tillhörande förklaringar, filterkort, parameterkontroller och kalkylbladsflikar. - För att aktivera eller inaktivera presentationsläget, klicka på knappen Presentationsläge ![Ikonen för presentationsvisning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pres_mode.png) i verktygsmenyn eller välj Fönster > Presentationsläge. Använd presentationslägeskontrollerna i det nedre högra hörnet för att flytta mellan ark och mer. Samtliga kontroller i presentationsläget beskrivs nedan.
Ikonen för filmremsa.Visa filmremsa – visar bladen som miniatyrbilder längst ned på arbetsytan.
Ikonen för att visa flikar.Visa flikar – visar bladflikar längst ned på arbetsytan.
Trianglar för vänster och höger pil. Föregående/nästa blad – går framåt eller bakåt bland bladen i en arbetsbok.
Ikonen för helskärm.Starta/avsluta helskärm – växlar mellan att expandera arbetsboken, så att den fyller hela skärmen, och visa den i ett fönster.
Ikonen för presentationsvisning.Avsluta presentationsläge – returnerar arbetsboken så att hela arbetsytan visas, inklusive menyer, verktygsfält och rutan Data.
[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Omvandla värden med tabellberäkningar Denna artikel förklarar grunderna i tabellberäkningar och hur man skapar dem i Tableau. ## Vad är en tabellberäkning? En tabellberäkning är en omvandling som du tillämpar på värdena i en visualisering. Tabellberäkningar är en speciell typ av beräknat fält som utför beräkningar på lokala data i Tableau. Dessa beräknas utifrån vad som för närvarande finns i visualiseringen och tar inte hänsyn till några mätvärden eller dimensioner som filtreras bort från visualiseringen. Du kan använda tabellberäkningar för en mängd olika ändamål, inklusive följande: - Transformera värden till rankningar - Transformera värden för att visa löpande summor - Transformera värden för att visa procent av summa För alla Tableau-visualiseringar finns en virtuell tabell som bestäms av dimensionerna i vyn. Den här tabellen är inte densamma som tabellerna i datakällan. Specifikt bestäms den virtuella tabellen av dimensionerna inom ”detaljnivån”, vilket innebär dimensionerna på någon av följande hyllor eller kort i ett Tableau-arbetsblad: ![Hyllor och visualiseringsavsnitt som är relaterade till LOD-uttryck är markerade på en tom Tableau-instrumentpanel. De markerade områdena är Sidor, Kolumner, Rader och Blad och följande markeringar visas på kortet Markeringar: Färg, Storlek, Etikett, Information och Bana.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_shelves.png) ## Grunderna: adressering och partitionering När du lägger till en tabellberäkning måste du använda alla dimensioner i detaljnivån antingen för partitionering (omfång) eller för adressering (riktning). De dimensioner som definierar hur beräkningen ska grupperas (omfattningen av data som den utförs på) kallas för **partitioneringsfält**. Tabellberäkningen utförs separat inom respektive partition. De återstående dimensionerna, på vilka tabellberäkningen utförs, kallas för **adressringsfält** och bestämmer beräkningsriktningen. Partitionsfält delar upp vyn i flera undervyer (eller undertabeller), varefter tabellberäkningen tillämpas på markeringarna inom varje sådan partition. Den riktning som beräkningen rör sig i (till exempel vid beräkning av en löpande summa eller beräkning av skillnaden mellan värden) bestäms av adresseringsfälten. När du sorterar fälten i avsnittet Specifika mätvärden i dialogrutan Tabellberäkning uppifrån och ned anger du alltså i vilken riktning beräkningen går genom de olika markeringarna i partitionen. När du lägger till en tabellberäkning med hjälp av alternativen för Beräkna med, identifierar Tableau automatiskt vissa dimensioner som adressering och andra som partitionering som ett resultat av dina val. När du använder Specifika dimensioner är det emellertid upp till dig att bestämma vilka dimensioner som ska adresseras och vilka som ska partitioneras. ### Tabell (över) Beräknar tvärs över hela tabellens längd och startar om efter varje partition. I följande tabell sker till exempel beräkningen tvärs över kolumnerna (ÅR(orderdatum)) för varje rad (MÅNAD(orderdatum)). ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations1.png) ### Tabell (ned) Beräknar nedför tabellens längd och startar om efter varje partition. I följande tabell sker till exempel beräkningen nedåt längs med raderna (MÅNAD(orderdatum)) för varje kolumn (ÅR(orderdatum)). ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations2.png) ### Tabell (tvärs över och sedan nedför) Beräknar tvärs över och därefter nedåt längs med tabellens längd. I följande tabell sker beräkningen till exempel tvärs över kolumnerna (ÅR(orderdatum)), nedför en rad (MÅNAD(orderdatum)) och sedan tvärs över kolumnerna igen för hela tabellen. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations3.png) ### Tabell (nedför och sedan tvärs över) Beräknar nedför tabellens längd och därefter tvärs över tabellens längd. I följande tabell sker beräkningen till exempel nedför rader (MÅNAD(orderdatum)), tvärs över en kolumn (ÅR(orderdatum) och sedan nedför rader igen. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations4.png) ### Ruta (nedför) Beräknar nedför en hel ruta. I följande tabell beräknas till exempel beräkningen nedför rader (MÅNAD(orderdatum)) för en enda ruta. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations5.png) ### Ruta (tvärs över och sedan nedför) Beräknar tvärs över en hel ruta och sedan nedför rutan. I följande tabell sker beräkningen till exempel tvärs över kolumnerna (ÅR(orderdatum)) för rutans längd, nedför en rad (MÅNAD(orderdatum)) och sedan tvärs över kolumnerna för rutans längd igen. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations6.png) ### Ruta (nedför och sedan tvärs över) Beräknar nedför en hel ruta och sedan tvärs över rutan. I följande tabell sker till exempel beräkningen nedför rader (MÅNAD(orderdatum)) för rutans längd, tvärs över en kolumn (ÅR(orderdatum)), och sedan nedför längden på rutan igen. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations7.png) ### Cell Beräknar inom en enda cell. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations8.png) ### Specifika dimensioner Beräknar endast inom de dimensioner du anger. I följande visualisering är till exempel dimensionerna Månad för orderdatum och Kvartal för orderdatum adressfälten (eftersom de är markerade) och År för orderdatum är uppdelningsfältet (eftersom det inte är markerat). Beräkningen omvandlar därför skillnaden från respektive månad över alla kvartal inom ett år. Beräkningen börjar om för varje år. Observera att om alla dimensioner är markerade så omfattas hela tabellen. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations11.png) #### På nivå Alternativet På nivå är bara tillgängligt när du väljer Specifika dimensioner i dialogrutan Tabellberäkning och när mer än en dimension har valts i fältet direkt under alternativen för Beräkna med - det vill säga när mer än en dimension har definierats som ett adresseringsfält. Det här alternativet är inte tillgängligt när du definierar en tabellberäkning med Beräkna med, eftersom de värdena fastställer partitioner efter position. Men med Specifika dimensioner är alternativet På nivå tillgängligt, eftersom den visuella strukturen och tabellberäkningen inte nödvändigtvis matchar, så att du kan finjustera beräkningen. Använd den här inställningen för att ange en brytpunkt (en omstart av beräkningen) i vyn baserat på en viss dimension. På vilket sätt skiljer detta sig från att använda dimensionen för partitionering? Det är faktiskt partitionering, men det är partitionering efter position snarare än värde, vilket är hur partitionering definieras med alternativen Beräkna med. I listrutan På nivå kan du välja följande alternativ:
DjupastAnger att beräkningen ska utföras på den mest detaljerade nivån. Det här är standardalternativet.
Kvartal för orderdatumAnger att beräkningen ska utföras på kvartalsnivå.
Månad för orderdatum

Anger att beräkningen ska utföras på månadsnivå.

 

## Skapa en tabellberäkning Följ stegen i exemplet nedan för att lära dig hur du skapar en tabellberäkning. För att lära dig hur du skapar snabba tabellberäkningar, se [Snabba tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_quick.htm). ### Steg 1: Skapa visualiseringen 1. Öppna Tableau och anslut till den sparade datakällan **Sample – Superstore**. 2. Navigera till ett nytt arbetsblad. 3. Från rutan **Data** drar du Orderdatum till hyllan Rader. Dimensionen uppdateras till **YEAR(Orderdatum)**. 4. Högerklicka på ÅR(Orderdatum) på radhyllan och välj Kvartal. 5. I hyllan Rader klickar du på ikonen + på KVARTAL(orderdatum). **MONTH(Orderdatum)** läggs till på hyllan. 6. I rutan **Data**, under Dimensioner, drar du Orderdatum till hyllan Kolumner. Dimensionen uppdateras till **YEAR(Orderdatum)** igen. 7. Från rutan **Data** drar du Försäljning till Text på kortet Markeringar. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations10.png) ### Steg 2: Lägg till tabellberäkningen 1. På kortet Markeringar högerklickar du på SUMMA(Försäljning) och väljer Lägg till tabellberäkning. 2. Gör följande i den dialogruta för tabellberäkning som visas: - För **Beräkningstyp:** välj Skillnad från. För mer information om vilka typer av tabellberäkningar du kan använda i Tableau och hur du kan konfigurera dem, se [Olika sorters tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm). - För **Beräkna med**, välj Tabell (tvärs över). Observera att när du väljer hur beräkningen ska genomföras uppdateras visualiseringen med visuella indikatorer för att vägleda dig. Mer information om dessa alternativ finns i avsnittet [Grunderna: adressering och partitionering](#Basics). - När du är klar klickar du på krysset i det övre hörnet av dialogrutan Tabellberäkning för att stänga den. Beräkningen tillämpas på värdena i visualiseringen. #### Granska ditt arbete! ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_calculations9.gif) ## Redigera en tabellberäkning Så här redigerar du en tabellberäkning: 1. Högerklicka på mätvärdet i vyn med tabellberäkningen och välj Redigera tabellberäkning. 2. Gör dina ändringar i dialogrutan Tabellberäkning som visas. 3. När du är klar klickar du på krysset i det övre hörnet av dialogrutan Tabellberäkning för att stänga den. ## Ta bort en tabellberäkning Så här tar du bort en tabellberäkning: - Högerklicka på mätvärdet i vyn med tabellberäkningen tillämpad och välj Rensa tabellberäkning. Tabellberäkningen tas bort från mätvärdet och visualiseringen uppdateras med de ursprungliga värdena. ## Se även [Tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_understand_types.htm#Table) [Snabba tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_quick.htm) [Olika sorters tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm) ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Optimera relationssökningar med prestandaalternativ Prestandaalternativ är valfria inställningar som definierar kardinalitet (unikhet) och referensintegritet (matchande poster) mellan två tabeller i en relation. De här inställningarna bidrar till att optimera sökningar vid analys i Tableau. - **Om du inte är säker på vad du ska välja**, använd de rekommenderade standardinställningar som anges av Tableau. Att använda standardvärdena är säkert och genererar automatiskt korrekta aggregeringar och kopplingar i samband med analysen. Om du inte känner till kardinaliteten eller referensintegriteten, behöver du inte ändra på dessa inställningar. - **Om du vet hur dina data ser ut**, kan du ändra på dessa inställningar så att de representerar unikhet och matchande poster mellan de två tabellerna. I många analysscenarier kan du använda standardinställningarna för en relation. Med dem får du alla data som du behöver för en analys. I vissa scenarier kanske du vill justera inställningarna för prestandaalternativ, för att beskriva dina data mer exakt. Mer information om att använda relationer för att kombinera och analysera data finns i [Relatera dina data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/relate_tables.htm) och detta Tableau-blogginlägg: [Relationer, del 1: Introduktion till den nya datamodelleringen i Tableau](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model). ## Vad inställningarna för kardinalitet och referensintegritet innebär ![Inställningar för prestandaalternativ för redigering av en relation, inklusive kardinalitet och referensintegritet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_perfoptions.png) ### Alternativ för kardinalitet Inställningarna för kardinalitet avgör om Tableau aggregerar tabelldata före eller efter automatisk koppling av data i samband med analysen. - Välj **Många** om fältvärdena inte är unika eller om du är osäker. Tableau aggregerar relevanta data innan kopplingarna skapas i samband med analysen. - Välj **En** om fältvärdena är unika. I samband med analysen kopplas relevanta data före aggregeringen. Om det här alternativet ställs in på rätt sätt optimeras sökningarna i arbetsboken när fältvärdena i relationen är unika. Om du väljer **En** när fältvärdena inte är unika kan det leda till att duplicerade aggregerade värden visas i vyn. > [!TIP] > > **Obs!** Om du väljer **En** behandlas posterna som om varje nyckelvärde vore unikt och det fanns högst en rad med ett null-värde. ### Alternativ för referensintegritet Inställningarna för referensintegritet avgör vilken typ av koppling som används för att få dimensionsvärdena för ett mätvärde i samband med analysen. - Välj **Vissa poster matchar** om vissa värden i fältet inte matchar värdena i den andra tabellen, eller om du inte vet. I samband med analysen använder Tableau yttre kopplingar för att få dimensionsvärdena för ett mätvärde. Alla mätvärden visas i vyn, även omatchade mätvärden. - Välj **Alla poster matchar** om värdena i fältet garanterat har en matchande post i den andra tabellen. Denna inställning genererar färre och enklare kopplingar i samband med analys, och optimerar sökningarna. Du kan se inkonsekventa resultat i samband med analysen (omatchade värden tas bort eller saknas i vyn) om det finns omatchade värden i den här tabellen. **Obs!** Om du väljer **Alla poster matchar** behandlas posterna som om inga null-värden finns i fälten som används för relationen. I samband med analysen använder Tableau inre kopplingar för att få dimensionsvärdena för ett mätvärde. Som standard kopplar Tableau aldrig null-nycklar. Mer information om kardinalitet och referensintegritet som begrepp finns i [Kardinalitet och referensintegritet](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/cardinality_and_ri.htm). ## Vart har kopplingarna tagit vägen? Du kan fortfarande ange kopplingar mellan tabeller i det fysiska lagret för en datakälla. Dubbelklicka på en logisk tabell för att gå till arbetsytan för kopplingar. Alla logiska tabeller på den översta nivån innehåller minst en fysisk tabell. Öppna en logisk tabell om du vill visa, redigera eller skapa kopplingar mellan dess fysiska tabeller. Högerklicka på en logisk tabell och klicka sedan på Öppna. Du kan också öppna tabellen genom att dubbelklicka på den. ![En datamodell med två kopplingar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_singletable_joins.gif) När du skapar en datakälla har den två lager. Det översta lagret är datakällans logiska lager. Du kombinerar data mellan tabeller i det logiska lagret med hjälp av relationer. Nästa lager är datakällans fysiska lager. Du kombinerar data mellan tabeller i det fysiska lagret med hjälp av kopplingar. Mer information finns i [Logiska och fysiska tabeller i datamodellen](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_datamodel.htm#dm_log_phys). ![Ett datamodellsdiagram som visar ett logiskt lager med två tabeller länkade genom en relation och ett fysiskt lager som visar hur de logiska tabellerna är uppbyggda från fysiska tabeller.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_layers_sm.png) ## Tips för att använda prestandaalternativ Om du vet hur dina data ser ut kan du använda de valfria inställningarna i Prestandaalternativ för att fastställa tabellernas kardinalitet mot varandra (en-till-en, en-till-många, många-till-många) och ange referensintegriteten (värden från en tabell matchar alltid värden i den andra tabellen). Istället för att tänka på inställningarna i Prestandaalternativ som ”ja” och ”nej”, kan man tänka på dem som ”ja” och ”jag vet inte”. Om du är säker på att värdena i en tabell är unika väljer du **En**. Om du är säker på att varje post i en tabell matchar en eller flera poster i den andra tabellen väljer du **Alla poster matchar**. I annat fall lämnar du standardinställningarna som de är. Om du är osäker på hur dina data ser ut använder du standardinställningarna. När Tableau inte kan detektera dessa inställningar i dina data är standardinställningarna: - Kardinalitet: Många-till-många - Referensintegritet: Vissa poster matchar Om Tableau upptäcker viktiga relationer eller referensintegritet i dina data, används dessa inställningar och visas som ”upptäckta”. Om du vill använda standardinställningarna igen klickar du på Återgå till standard. ### Definition av termer Med _kardinalitet_ avses unikheten hos data i ett fält (kolumn) eller en kombination av fält. När de tabeller du vill analysera innehåller många rader med data kan sökningarna vara långsamma (och prestandan för den totala datakällan påverkas), så vi rekommenderar att du väljer en metod för att kombinera data baserat på kardinaliteten hos de relaterade kolumnerna mellan tabellerna. - Låg kardinalitet: När relaterade kolumner har många upprepade data. En tabell som kallas Produkter kan till exempel innehålla kolumnen Kategori som innehåller tre värden: möbler, kontorsmaterial och teknik. - Hög kardinalitet: När relaterade kolumner har mycket unika data. En tabell som kallas Ordrar kan till exempel innehålla en kolumn med Order-ID som innehåller ett unikt värde för varje produktorder. _Referensintegritet_ innebär att en tabell alltid har en matchande rad i den andra tabellen. En Försäljningstabell kommer till exempel alltid att ha en matchande rad i tabellen Produktkatalog. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Ordna och anpassa fält i rutan Data Rutan Data har många funktioner som hjälper till att organisera och anpassa din semantik för datakällor. Alternativen gruppera och sortera är endast tillgängliga för relationella datakällor – inte för kuber (flerdimensionella datakällor). ## Organisera rutan Data Datakällor med en tabell grupperar som standard per mapp. Datakällor med flera tabeller grupperar som standard fält per dess ursprungstabell. Att gruppera per mapp låter dig manuellt fastställa hur fält ska organiseras. Att gruppera per tabell placerar dimensioner och mätvärden tillsammans under respektive tabell. Den här strukturen är användbar när fält med liknande namn visas över flera tabeller. Oavsett standard kan du växla mellan gruppering per datakällans tabell och per mapp. > [!TIP] > > **Tips**: Du kan när som helst växla mellan gruppering per mapp eller gruppering per tabell. All mappinformation bevaras. ### Gruppera per mapp Objekt i rutan Data såsom fält, parametrar och uppsättningar kan grupperas i mappar. - Öppna menyn för rutan Data (nedanför datakällorna) och välj **Gruppera per mapp**. ![öppen meny för rutan Data som visar alternativen Gruppen per och Sorter per](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dw_data_pane_menu.png) - Alternativt kan du högerklicka på ett fält i rutan Data och välja **Gruppera per** > **Mapp**. ![öppen fältmeny som visar alternativet Gruppera per](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dw_group_by_folder.png) **Obs**! Många av snabbmenyerna i rutan Data ändras beroende på hur de öppnas. Prova att öppna menyn från ett annat ställe om den inte erbjuder det du letar efter. Den finns tillgänglig genom att högerklicka på ett fält, högerklicka på ett tomt utrymme i rutan Data eller via listrutemenyn vid sökfältet. Vissa alternativ visas endast eller är otillgängliga baserat på andra inställningar (såsom Skapa mapp). Innan mappar konfigureras listas alla fält tillsammans med mätvärden överst och nederst. ### Skapa mappar När alternativet Gruppera per har ställts in till Mapp ska du skapa mapparna. 1. Öppna rutan Data och välj de fält som ska grupperas eller högerklicka (eller högerklicka på ett tomt område i rutan Data). 2. Välj Mappar > **Skapa mapp**. 3. Namnge den nya mappen när du så uppmanas. Mappar sorteras alfabetiskt i rutan Data. Mappnamnet kan skapas med ett nummer i början för att tvinga dem att visas i en specifik ordning. ### Lägg till fält i mappar När mappstrukturen har skapats är det dags att lägga till fält i mapparna. - Dra ett fält till ovanpå mappnamnet. Om mappen expanderas kan du dra fältet till det allmänna området i den. ![en framhävd mapp och dess fält, i rutan Data](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dw_drag_to_folder.png) - Alternativt kan du högerklicka på ett fält och välja **Mapp** > **Lägg till i mapp** > och sedan välja önskad mapp. ![En expanderad snabbmeny från ett fält, med alternativet att lägga till i den markerade mappen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dw_add_to_folder.png) Fält kan endast visas i en mapp. Du kan dock duplicera (högerklicka > Duplicera) ett fält som ska vara tillgängligt i mer än en mapp. ## Sortera fält i rutan Data Oavsett om de är grupperade per tabell eller mapp kan fält konfigureras efter hur de ska sorteras. Alternativen **Sortera per** finns även i menyn för rutan Data. ![öppen meny för rutan Data som visar alternativen Gruppen per och Sorter per](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dw_data_pane_menu.png) Du kan sortera per något av följande alternativ: - Sortera per namn. Listar dimensionerna och mätvärden i alfabetisk ordning enligt deras fältalias. - Sortera per datakällans ordning. Listar dimensionerna och mätvärden i den ordning de listas i den underliggande datakällan. ## Hitta fält Rutan Data kan filtreras för att endast visa vissa typer av fält. Välj ikonen Filtrera per bredvid sökrutan för att visa den klickbara listan med alternativ: dimensioner, mätvärden, beräkningar eller fält med kommentarer. Rensa filtret med det X som finns i sökrutan. ![menyn Filtrera per som visar de fyra alternativen](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dw_filter_by.png) ### Sök efter ett fält. Du kan i rutan Data söka efter objekt såsom fält, mappar eller hierarkier. 1. Klicka på sökfältet längst upp i rutan Data, nedanför datakällorna. 2. När du skriver i sökrutan filtreras innehållet i rutan Data till att visa objekt som innehåller den angivna strängen. ![Rutan Data med text i filtersökfältet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dw_field_type_search.png) 4. Använd prefixet **Filtrera per** för att begränsa sökningen till specifika typer av fält. Du kan till exempel ange ”D:” innan du söker efter ”namn” för att endast returnera dimensioner som innehåller strängen ”namn”. - **C:** för beräkningar - **D:** för dimensioner - **M:** för åtgärder - **F:** för fält med kommentarer ## Hitta ett fält i rutan Data Utifrån ett fält i en vy kan du enkelt hitta samma fält i rutan Data. Det kan vara praktiskt när du behöver arbeta med ett visst fält i en lång lista med fält eller när flera fält har likartade namn. Så här hittar du ett fält i rutan Data: 1. Högerklicka på fältet i vyn för att öppna listrutemenyn. 2. Välj **Sök i rutan Data**. Fältet i rutan Data framhävs på samma sätt som när du klickar på det. ![listrutemenyn för fältet Genre och samma fält framhävt i rutan Data](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/inspectdata_find-in-data-pane.png) ## Byta namn på fält Du kan byta namn på fält i rutan Data. Du kan till exempel byta namn på ett fält som heter Kundsegment i datakällan, så att det får heta Företagssegment i Tableau. Om du byter namn på ett fält ändras inte namnet i den underliggande datakällan, endast det som visas i Tableau. Det ändrade fältnamnet sparas med arbetsboken . Du kan byta namn på alla typer av fält: dimensioner, mätvärden, uppsättningar eller parametrar. ### Byta namn på ett fält 1. Klicka på fältnamn i rutan Data och håll musknappen nedtryckt till fältnamnet visas i en redigeringsruta: ![Byta namn på ett fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/field_rename.gif) Du kan även trycka på F2 eller Ctrl + Enter för att göra fältnamnet redigerbart. 2. Ange det nya namnet för fältet och tryck på Retur. Fältet visar det nya namnet i rutan Data. ### Återgå till ursprungliga fältnamnet Ett fältnamn kan återställas genom att klicka på fältnamnet i rutan Data och hålla musknappen nedtryckt till namnet visas i rutan. Till höger om redigeringsfältet finns en liten cirkulär pil. Du kan klicka på den för att återställa datakällans ursprungliga fältnamn: ![Byta namn på ett fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/field_rename2.gif) Om du vill återställa namnen på flera fält som fanns i den ursprungliga datakällan kan du markera dem alla, högerklicka på dem och sedan välja Återställ namn. ## Kombinera fält Kombinera fält för att skapa en översiktsprodukt av medlemmar från olika dimensioner. Du kan kombinera dimensioner för att koda en datavy med flera dimensioner. Du kan kombinera fälten genom att välja flera dimensioner i rutan Data och sedan högerklicka (kontroll-klicka på en Mac) på fälten och välja Skapa > Kombinerat fält. **Obs!** För kubdatakällor (flerdimensionella) måste du välja nivåer från olika hierarkier. Tableau har endast stöd för kubdatakällor i Windows. Valen som visas nedan skapar till exempel ett nytt fält som består av kategori- och underkategoridimensionerna. ![En listrutemeny med alternativet att skapa ett kombinerat fält valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Combine_fields_menu.png) De två dimensionerna kombineras till en ny dimension. Fältnamnet skapas automatiskt från namnen på de ursprungliga fälten. Högerklicka (kontroll-klicka på en Mac) på det nya fältet och välj Byt namn för att ändra namnet. När du använder det nya fältet i en vy skapas en rubrik för varje kombination av de två ursprungliga dimensionerna. Följande vy visar till exempel medlemmarna i de kombinerade fälten kategori och underkategori. ![Blad som visar försäljningsdata per region och produktkategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/groups16.png) ## Dölja eller visa fält Du kan selektivt dölja eller visa fält i rutan Data. - **Så här döljer du ett fält:** högerklicka (Ctrl-klicka på Mac) på fältet och välj Dölj. - **Så här visar du dolda fält**: välj Visa dolda fält på menyn för rutan Data. De dolda fälten visas då i rutan Data med ikonen för dolt fält, ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mfr_icon_hidden.png "ikon för dolt fält"). - **Så här visar du ett fält**: visa dolda fält och klicka sedan på ikonen för att visa fältet. - **Så här döljer du alla oanvända fält**: välj Dölj alla oanvända fält på menyn för rutan Data för att snabbt dölja alla fält som inte används i arbetsboken. ![En expanderad listrutemeny bredvid sökfältet i rutan Data, med alternativet Visa dolda fält markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dw_unhide.png) ## Lägg till beräknade fält i rutan Data Du kan skapa beräknade fält som visas i rutan Data. Dessa nya beräknade fält kan användas som ett vanligt fält. Välj Skapa beräknat fält på menyn för rutan Data. Alternativt kan du välja Analys > Skapa beräknat fält. ![Skapa ett beräknat fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/field_createcalcfield.gif) ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Hur LOD-uttryck fungerar i Tableau Den här artikeln förklarar hur LOD-uttryck beräknas och hur de fungerar i Tableau. Mer information om LOD-uttryck och hur de fungerar finns i vitboken [Förstå LOD-uttryck](https://www.tableau.com/learn/whitepapers/understanding-lod-expressions) på Tableau:s webbplats. ## Radnivåuttryck och vynivåuttryck I Tableau beräknas uttryck som refererar till icke **aggregerade** datakällkolumner för varje rad i den underliggande tabellen. I detta fall är uttrycket _radnivå_. Ett exempel på ett radnivåuttryck är: `[Sales] / [Profit]` Denna beräkning kommer att utvärderas i varje rad i databasen. För varje rad kommer försäljningsvärdet i den raden att divideras med vinstvärdet i den raden, vilket ger en ny kolumn med resultatet av multiplikationen (en vinstkvot). Om du skapar en beräkning med den här definitionen, ska du spara den med namnet \[ProfitRatio\] och sedan drar den från rutan Data till en hylla, Tableau aggregerar vanligtvis det beräknade fältet för vyn: `SUM([ProfitRatio])` Däremot beräknas uttryck som refererar till **aggregerade** datakällkolumner med den dimensionalitet som definieras av vyns dimensioner. I detta fall är uttrycket vynivå. Ett exempel på ett vynivåuttryck är: `SUM(Sales) / SUM(Profit)` Om du drar denna beräkning till en hylla (eller skriver den direkt på en hylla som en ad hoc-beräkning), infogar Tableau den i en AGG-funktion: AGG(SUMMA(försäljning) / SUMMA(vinst)) Detta är vad som kallas en aggregerad beräkning. Mer information finns i [Aggregera funktioner i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_aggregate_create.htm). Dimension och uppsättningsfält som är placerade på någon av de platser som framhävs i följande bild bidrar till vyn LOD: ![Hyllor och visualiseringsavsnitt som är relaterade till LOD-uttryck är markerade på en tom Tableau-instrumentpanel. De markerade områdena är Sidor, Kolumner, Rader och Blad och följande markeringar visas på kortet Markeringar: Färg, Storlek, Etikett, Information och Bana.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_shelves.png) Innan LOD-uttryck stöddes i Tableau var det inte möjligt att skapa beräkningar på en annan detaljnivå än vynivån. Om du till exempel försöker spara följande uttryck visar Tableau felmeddelandet: ”Kan inte blanda aggregerade och icke-aggregerade argument med den här funktionen”: `[Sales] – AVG([Sales])` Användarens avsikt i detta fall var att jämföra butiksförsäljningen för varje enskild butik med genomsnittet av försäljningen för alla butiker. Detta kan nu åstadkommas med ett LOD-uttryck: `[Sales] - {AVG([Sales])}` Detta är vad som kallas ett tabell-omfattat LOD-uttryck. Läs mer i [Tabellnivå](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod.htm#Table). ## Begränsningar för LOD-uttryck Följande begränsningar och restriktioner gäller för LOD-uttryck. Se även [Begränsningar för datakällor för LOD-uttryck (detaljnivå)](#Data). - LOD-uttryck som refererar till flyttalsmätvärde kan uppträda otillförlitligt när de används i en vy som kräver jämförelse av värdena i uttrycket. Du hittar mer information i [Förstå datatyper i beräkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_operators.htm#Data). - LOD-uttryck visas inte på sidan Datakälla. Se [Sidan Datakälla](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environment_datasource_page.htm#e). - När du refererar till en parameter i en dimensionsdeklaration ska du alltid använda parameternamnet och inte parametervärdet. - Med datakombination måste länkningsfältet från den primära datakällan vara i vyn innan du kan använda ett LOD-uttryck från den sekundära datakällan. Se [Felsöka kombinerade data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multipleconnections_troubleshooting.htm). Dessutom har vissa datakällor komplexitetsbegränsningar. I Tableau inaktiveras inte beräkningar för dessa databaser, men det kan uppstå frågefel om beräkningarna blir alltför komplexa. ## LOD-uttryck kan vara dimensioner eller mätvärden När du sparar ett LOD-uttryck lägger Tableau till det i området Dimensioner eller området Mätvärden i rutan Data. LOD-uttryck av typen FIXED kan resultera i mätvärden eller dimensioner, beroende på det underliggande fältet i det aggregerade uttrycket. Så MIN(\[Datum\])} kommer att vara en dimension eftersom \[Datum\] är en dimension, och {fast butik : SUMMA(\[försäljning\])} kommer att vara ett mätvärde eftersom \[försäljning\] är ett mätvärde. När ett LOD-uttryck av typen FIXED sparas som ett mätvärde har du möjlighet att flytta det till dimensioner. LOD-uttrycken INKLUDERA och EXKLUDERA är alltid mätvärden. ## Filter och LOD-uttryck Det finns många olika sorters filter i Tableau och de används i följande ordning, uppifrån och ned. ![En lista med filtertyper som inkluderar filter för extrakt, datakällor, kontext, dimensioner, mätvärden och tabellberäkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_filters.png) Texten till höger visar var LOD-uttryck utvärderas i den här sekvensen. Extraktfilter (orange) är bara relevanta om du skapar ett Tableau-extrakt från en datakälla. Filter för tabellberäkningar (mörkblå) används efter att beräkningarna körts och döljer därför markeringar utan att filtrera bort underliggande data som används i beräkningarna. Om du är van vid SQL kan du se mätvärdesfilter som en motsvarighet till HAVING-satsen i en fråga och dimensioner som en motsvarighet till WHERE-satsen. Beräkningar av typen FIXED används före dimensionsfilter, så om du inte gör om fälten på hyllan Filter till [Använda kontextfilter](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering_context.htm) ignoreras de. Säg till exempel att du har följande beräkning på en hylla i en vy, tillsammans med \[Län\] på en annan hylla: `SUM([Sales]) / ATTR({FIXED : SUM([Sales])})` Med den här beräkningen får du fram förhållandet mellan försäljning och total försäljning för ett län. Om du sedan placerar \[Län\] på hyllan Filter för att dölja vissa av länen påverkar filtret bara täljaren i beräkningen. Eftersom nämnaren är ett LOD-uttryck av typen FIXED dividerar det ändå försäljningen för län som fortfarande ingår i vyn med den totala försäljningen för alla län, inklusive de som filtrerats bort från vyn. LOD-uttrycken INCLUDE och EXCLUDE beaktas efter dimensionsfiltren. Om du vill att filter ska användas på LOD-uttrycket FIXED, men inte vill använda kontextfilter, kan det vara en god idé att skriva om dem som INCLUDE- eller EXCLUDE-uttryck. ## Aggregering och LOD-uttryck Vyns detaljnivå avgör hur många markeringar som visas i den. När du lägger till ett LOD-uttryck i vyn måste två detaljnivåer stämmas av i Tableau, den i vyn och den i ditt uttryck. Hur ett LOD-uttryck beter sig i vyn varierar beroende på om uttryckets detaljnivå är mer eller mindre detaljerad än vyns eller lika detaljerad som vyns. Vad menas med mer och mindre detaljerad här? ### LOD-uttrycket är mindre detaljerat än vyns detaljnivå Ett uttryck är mindre detaljerat än vyns detaljnivå när det refererar till en delmängd av dimensionerna i vyn. För en vy som innehåller dimensionerna \[Kategori\] och \[Segment\] kan du till exempel skapa ett LOD-uttryck som bara använder en av de dimensionerna: `{FIXED [Segment] : SUM([Sales])}` I det här fallet har uttrycket en mindre detaljerad nivå än vyn. Dess värden utgår från en dimension (\[Segment\]), medan vyns värden bygger på två dimensioner (\[Segment\] och \[Kategori\]). Det innebär att om du använder LOD-uttrycket i vyn replikeras vissa värden, d.v.s. de visas flera gånger. ![En tabell som visar försäljning per kundsegment och produktkategori, med pilar som visar relationen mellan LOD-uttrycksreturer, dimensioner i visualiseringsbladet och deras replikering som resultat per segmentförsäljning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_replication.png) Replikerade värden är användbara när du vill jämföra specifika värden mot genomsnittliga värden inom en kategori. Till exempel subtraheras den genomsnittliga försäljningen för en kund från den totala genomsnittliga försäljningen i följande beräkning: `[Sales] - {FIXED [Customer Name] : AVG([Sales])}` När värden replikeras och du ändrar aggregeringen för det relevanta fältet i vyn (till exempel från AVG till SUM) påverkar det inte resultatet för aggregeringen. ### LOD-uttrycket är mer detaljerat än vyns detaljnivå Ett uttryck är mer detaljerat än vyns detaljnivå när det refererar till en övermängd av dimensionerna i vyn. När du använder ett sådant uttryck i vyn aggregeras resultaten upp till vynivå i Tableau. Följande LOD-uttryck refererar till exempel till två dimensioner: `{FIXED [Segment], [Category] : SUM([Sales])}` När det här uttrycket används i en vy som bara har \[Segment\] som detaljnivå _måste värdena aggregeras_. Så här skulle det se ut om du drog det uttrycket till en hylla: `AVG([{FIXED [Segment]], [Category]] : SUM([Sales]])}])` En aggregering – i det här fallet, genomsnitt – tilldelas automatiskt av Tableau. Du kan ändra aggregeringen efter behov. ### Lägga till ett LOD-uttryck i vyn Om ett LOD-uttryck aggregeras eller replikeras i vyn beror på uttryckets typ (FIXED, INCLUDE eller EXCLUDE) och på om uttrycket har en mer eller mindre detaljerad nivå än vyn. - LOD-uttrycket INCLUDE får antingen samma detaljnivå som vyn eller en mer detaljerad nivå än vyn. Därför replikeras aldrig värdena. - LOD-uttryck av typen FIXED kan ha en mer eller mindre detaljerad nivå än vyn eller samma detaljnivå. Huruvida ett LOD-uttryck av typen FIXED ska aggregeras eller inte beror på vilka dimensioner som finns i vyn. - Med LOD-uttryck av typen EXCLUDE visas replikerade värden alltid i vyn. När beräkningar som inkluderar LOD-uttryck av typen EXCLUDE placeras på en hylla används ATTR-aggregering som standard i Tableau (i stället för SUM eller AVG) för att ange att uttrycket i själva verket inte är aggregerat och att eventuella ändringar av aggregeringen inte påverkar vyn. LOD-uttryck innefattas alltid automatiskt i en aggregering när de läggs till på en hylla i vyn om de inte används som dimensioner. Om du dubbelklickar på en hylla och skriver `{FIXED[Segment], [Category] : SUM([Sales])}` och sedan trycker på returtangenten för att bekräfta uttrycket, så visas följande på hyllan: `SUM({FIXED[Segment], [Category] : SUM([Sales])})` Men om du dubbelklickar på hyllan för att redigera uttrycket så visas det ursprungliga uttrycket i redigeringsläget. Om du innefattar ett LOD-uttryck i en aggregering när du skapar det används den aggregering du anger i Tableau i stället för att en aggregering tilldelas när en beräkning som inkluderar uttrycket placeras på en hylla. Om ingen aggregering behövs (på grund av att uttrycket är mindre detaljerat än vyn) visas den aggregering du angav ändå när uttrycket ligger på en hylla, men det ignoreras. ## Begränsningar för datakällor för LOD-uttryck (detaljnivå) För vissa datakällor är det bara de senaste versionerna som har stöd för LOD-uttryck. Vissa datakällor saknar helt stöd för LOD-uttryck. Dessutom har vissa datakällor komplexitetsbegränsningar. I Tableau inaktiveras inte beräkningar för dessa databaser, men det kan uppstå frågefel om beräkningarna blir alltför komplexa.
DatakällaSupport
Actian VectorwiseStöds inte.
Amazon EMR Hadoop HiveStöds för Hive 0.13 och senare.
Amazon RedshiftStöds.
Aster-databasStöds för version 4.5 och senare.
Cloudera HadoopStöds för Hive 0.13 och senare.
Cloudera ImpalaStöds för Impala 1.2.2 och senare.
Kuber (flerdimensionella datakällor)Stöds inte.
DataStax EnterpriseStöds inte.
EXASOLStöds.
FirebirdStöds för version 2.0 och senare.
Allmän ODBCBegränsat. Beror på aktuell datakälla.
Google BigQueryStöds för standard-SQL, stöds inte för äldre SQL.
Hortonworks Hadoop Hive

Stöds för Hive 0.13 och senare.

I version 1.1 av Hive är LOD-uttryck som producerar korsdatabaskopplingar inte tillförlitliga.

Korsdatabaskopplingar inträffar när det inte finns något explicit fält att koppla. För LOD-uttrycket {fixed [Product Type] : sum(sales)} när vyn bara innehåller en dimension [Sändningstyp], skapas det till exempel en korsdatabaskoppling i Tableau. En korsdatabaskoppling producerar rader som kombinerar alla rader från den första tabellen med alla rader i den andra tabellen.

IBM BigInsightsStöds.
IBM DB2Stöds för version 8.1 och senare.
MarkLogicStöds för version 7.0 och senare.
Microsoft AccessStöds inte.
Microsoft Jet-baserade anslutningar (äldre kopplingar för Microsoft Excel, Microsoft Access och text)Stöds inte.
Microsoft SQL ServerSQL Server 2005 och senare.
MySQLStöds.
IBM PDA (Netezza)Stöds för version 7.0 och senare.
OracleStöds för version 9i och senare.
Actian Matrix (ParAccel)Stöds för version 3.1 och senare.
Pivotal GreenplumStöds för version 3.1 och senare.
PostgreSQLStöds för version 7 och senare.
Progress OpenEdgeStöds.
SAP HANAStöds.
SAP Sybase ASEStöds.
SAP Sybase IQStöds för version 15.1 och senare.
Spark SQLStöds.
SplunkStöds inte.
Tableau-dataextraktStöds.
TeradataStöds.
VerticaStöds för version 6.1 och senare.
## Se även [Skapa LOD-uttryck i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod.htm) [Förstå LOD-uttryck](https://www.tableau.com/learn/whitepapers/understanding-lod-expressions) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # På vilket sätt har datakällor och analyser ändrats? Från och med Tableau version 2020.2 har vi utfört flera större förbättringar för att göra det enklare och mer intuitivt med flertabellsanalys. Funktioner för datamodellering i Tableau gör att du kan analysera data enklare över flera tabeller. Med ett logiskt lager och relationer i datakällor kan du skapa modeller med flertabellsdata i form av stjärn- och snöflingescheman med flera faktatabeller vid olika detaljnivåer (level of detail, LOD). - **Datakällor är enklare att bygga, underhålla och analysera**. Datakällor har ett nytt logiskt lager där du kan skapa flexibla relationer mellan tabeller. Skapa datamodeller för flera faktatabeller genom att relatera tabeller vid olika detaljnivåer. Hämta enklare in data från flera tabeller och underhåll färre datakällor för att uppfylla dina analytiska behov. - **Relationer gör analysupplevelsen mer intuitiv**. Du behöver inte längre ägna dig åt utförlig kopplingsplanering och göra antaganden om vilka kopplingstyper som kommer krävas för att göra dina data redo för analys. Kopplingstyperna väljs automatiskt baserat på vilka fält som används i visualiseringen. Under analysen justerar Tableau kopplingstyperna på ett intelligent sätt och behåller den ursprungliga detaljnivån i dina data. Du kan se aggregeringar ned på fältnivå i en visualisering och slipper tänka på de underliggande kopplingarna. Relationer kan vara många-till-många-relationer med stöd för förfullständiga yttre kopplingar. Du behöver inte använda LOD-uttryck som till exempel FIXED för att deduplicera data i relaterade tabeller. - **Sidan Datakälla, Visa data-fönstret och rutan Data har alla uppdaterats för att stödja en upplevelse med flertabellsanalys**. Den första vyn på arbetsytan för sidan Datakälla är det logiska lagret där du kan definiera relationer mellan tabeller. Flera delar av Tableaus gränssnitt har uppdaterats för att ge stöd för analys av flera tabeller. Sidan Datakälla (arbetsyta, datarutnät), fönstret Visa data och rutan Data i arbetsbladet har alla uppdaterats för att ge stöd för analys av flera tabeller. Mer information finns i [Ändringar av olika delar i gränssnittet](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_datamodel_whatschanged.htm#data-source-page-changes). API:t för att komma åt Visa data har också uppdaterats för att stödja flertabellsanalys. - **Sammanhangsmedvetna frågor hämtar in relevanta data efter behov**. En datakälla som använder relationer gör det enklare att hämta in fler tabeller, fler rader och flera faktatabeller till en enda datakälla. I stället för att fråga hela datakällan hämtar Tableau in data från de tabeller som behövs för kalkylbladet, baserat på de fält som används i visualiseringen. **Titta på en video**: Titta på den här fem minuter långa videon om du vill ha en översikt över hur datakällorna har förbättrats, samt en introduktion till relationer i Tableau och hur de används. **Obs!** Det gränssnitt för redigering av relationer som du ser i den här videon skiljer sig något från gränssnittet i den senaste versionen, men har samma funktioner. Läs mer om hur relationsfrågor fungerar i följande Tableau-blogginlägg: - [Relationer, del 1: Introduktion till den nya datamodelleringen i Tableau](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [Relationer, del 2: Tips och trick](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [Relationer, del 3: Köra frågor mot flera relaterade tabeller](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) Du kan också titta på videopoddar om relationer från [Action Analytics](https://action-analytics.com/library/), t.ex. [Why did Tableau Invent Relationships?](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/) Klicka på ”Video Podcast” (Videopodd) under [Library](https://action-analytics.com/library/) (Bibliotek) om du vill veta mer. ## Ändringar i datakällor, datamodellen och frågesemantik ### Stöd för datakällor med flera tabeller Datakällor i Tableau känner igen och bevarar normaliserade data. I datakällor med flera tabeller kan Tableau hantera flera detaljnivåer i en enda datakälla. Det här gör det enklare för dig att förbereda och utforska dina data utan att behöva skriva specialiserade beräkningar för att styra aggregeringar som genomsnitt och summor. Kombinera tabeller i stjärna och snöflingescheman för att sömlöst relatera flera faktatabeller. Det nya logiska lagret använder sig av sammanhangsberoende, dynamiska kopplingar och ger dig bättre domänkontroll (se [Datamodellscheman som stöds](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_datamodel.htm#ExamplesStarSnowflake)). Tableau känner igen och underhåller de underliggande relationerna mellan tabeller så att det borde krävas färre kopplingar och beräkningar. Eftersom dessa förbättrade datakällor kan besvara en större mängd olika frågor så kan du konsolidera det antal distinkta datakällor du behöver skapa och underhålla. Färre datakällor krävs för att representera samma mängd data. #### Vad har inte ändrats? Relationer i det logiska lagret ger dig fler alternativ för att kombinera data (inget har tagits bort). Du kan fortfarande skapa datakällor med bara en tabell i Tableau. Du kan skapa en logisk tabell med en kombination av kopplingar, föreningar, anpassad SQL osv. Analyser med en tabell i Tableau fungerar på samma sätt som förut. Analyser av en enskild logisk tabell som innehåller en blandning av dimensioner och mätvärden fungerar på samma sätt som i Tableau 2020.1 och tidigare. Se även [Frågor om relationer, datamodellen och datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_datamodel_faq.htm). ### Nya logiska lager i datakällan I tidigare versioner av Tableau bestod datamodellen i din datakälla av ett enda fysiskt lager där du kunde ange [kopplingar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_relationships_learnmorepage.htm#WhereAreJoins) och föreningar. Med tabeller som läggs till i det fysiska lagret (kopplade eller förenade) skapas en enda, platt tabell (denormaliserad) för analys.
Tidigare versioner 2020.2 och senare
Ett diagram över kopplingarna mellan fyra fysiska tabeller i en datamodell. Ett datamodellsdiagram med ett logiskt lager och ett fysiskt lager.
I Tableau version 2020.1 och tidigare har datamodellen endast det fysiska lagret I Tableau version 2020.2 och senare har datamodellen två lager; det logiska lagret och det fysiska lagret
Från och med Tableau version 2020.2 inkluderar datamodellen i din datakälla ett nytt semantiskt lager ovanför det fysiska lagret som kallas för det logiska lagret, där du kan lägga till flera tabeller och relatera dem till varandra baserat på matchade fältpar. Tabeller i det logiska lagret slås inte samman i datakällan, utan förblir distinkta (normaliserade) och behåller den ursprungliga detaljnivån. Logiska tabeller fungerar som behållare för fysiska tabeller. Du kan fortfarande använda kopplingar och föreningar mellan fysiska tabeller. Det är bara att dubbelklicka på en logisk tabell för att öppna den och arbeta med kopplingar eller föreningar. Det logiska lagret gör det enklare för dig att kombinera dina data för en rad olika analysscenarion. Du kan använda och skapa normaliserade datamodeller i form av stjärn- och snöflingescheman och flexibla modeller med faktatabeller i olika detaljnivåer. Mer information finns i [Tableaus datamodell](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_datamodel.htm) och [Datamodellscheman som stöds](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_datamodel.htm#ExamplesStarSnowflake). ### Frågesemantik baserad på relationer Relationer är ett dynamiskt, flexibelt sätt att kombinera och analysera data från flera tabeller. Relationer kan vara många-till-många-relationer med stöd för förfullständiga yttre kopplingar. Du behöver inte använda LOD-uttryck som till exempel FIXED för att deduplicera data i relaterade tabeller. En relation kan liknas vid ett kontrakt mellan två tabeller. När du skapar en visualisering med fält från dessa tabeller hämtar Tableau data från tabellerna och använder det här kontraktet för att skapa en fråga med rätt kopplingar. Vi rekommenderar att du i första hand använder relationer för att kombinera data eftersom det gör det enklare att förbereda och analysera data på ett mer intuitivt sätt. [Använd bara kopplingar när det är absolut nödvändigt](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_datamodel_faq.htm#can-i-use-joins-between-logical-tables). - **Inga kopplingstyper från början.** Du behöver bara matcha fälten för att definiera en relation (inga kopplingstyper). Eftersom du inte behöver ange kopplingstyp behöver du inte heller något venndiagram när du ställer in relationer. - **Automatiska och kontextmedvetna.** Med relationer skapas kopplingarna först i samband med analysen. Kopplingstyperna väljs automatiskt baserat på vilka fält som används i visualiseringen. Under analysen justerar Tableau kopplingstyperna på ett intelligent sätt och behåller den ursprungliga detaljnivån i dina data. Du kan se aggregeringar ned på fältnivå i en visualisering och slipper tänka på de underliggande kopplingarna. - **Flexibla**. Att kombinera tabeller med hjälp av relationer kan liknas vid att skapa en anpassad, flexibel datakälla för varje visualisering, allt i samma datakälla för arbetsboken. Eftersom Tableau endast frågar tabeller som behövs baserat på fält och filter i en visualisering, kan du skapa en datakälla som kan användas för en rad olika analysflöden. Mer information finns i [Relatera dina data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/relate_tables.htm), [Var inte rädd för relationer](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_dont_be_scared.htm) och [Relationer, del 1: Introduktion till den nya datamodelleringen i Tableau](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model). **Obs**! Om du vill gå till den ursprungliga kopplingsarbetsytan dubbeklickar du på en logisk tabell i toppnivåvyn (det logiska lagret för datakällan). Du kan fortfarande lägga till kopplingar och föreningar mellan tabeller i det fysiska lagret för datakällan. Mer information finns i [Tableaus datamodell](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_datamodel.htm). ### Migrerade datakällor När du öppnar en arbetsbok eller datakälla som är äldre än 2020.2 i Tableau version 2020.2 och senare så visas din datakälla som en enskild logisk tabell på arbetsytan. Du kan fortsätta att använda arbetsboken som tidigare. Om din datakälla innehöll flera kopplade eller förenade tabeller så visas den enskilda logiska tabellen med namnet ”Migrerade data”. Du kan byta namn på tabellen Migrerade data. Om du vill visa de fysiska tabellerna bakom den enskilda logiska tabellen dubbelklickar du på den logiska tabellen för att öppna den i det fysiska lagret. De underliggande fysiska tabellerna visas, inklusive kopplingar och föreningar. ![Om din datakälla innehöll flera kopplade eller förenade tabeller så visas den enskilda logiska tabellen med namnet ”Migrerade data”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_migrated_data.gif) ## Ändringar av olika delar i gränssnittet ### Ändringar på sidan Datakälla Arbetsytan för sidan Datakälla har två lager: ett logiskt lager och ett fysiskt lager. Den standardvy som du ser på sidan Datakälla är ny. Den visar det logiska lagret som använder sig av relationer (”nudlar”) mellan tabeller. Du kan fortfarande lägga till kopplingar och föreningar mellan tabeller i det fysiska lagret genom att dubbelklicka på en logisk tabell i den översta nivån och växla till det fysiska lagret. Mer information finns i [Tableaus datamodell](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_datamodel.htm). ![Lägg till kopplingar och föreningar mellan tabeller i det fysiska lagret.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_layers.gif) #### Datarutnät När datakällan består av flera relaterade tabeller kan du välja en logisk tabell för att visa tabellens data i datarutnätet som visas under datamodellen. Data slås inte samman med relationer, så du ser värdena för den för tillfället valda logiska tabellen. Om du behöver pivotera kolumner så måste du öppna en logisk tabell och pivotera data i den fysiska tabellvyn för datakällan. ![Välj en logisk tabell för att visa tabellens data i datarutnätet under datamodellen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_datasourcepage.gif) ### Rutan Data i arbetsblad För att ge stöd till relationer och flertabellsanalys har rutan Data uppdaterats. Du ser inte längre Dimensions- och Mätvärdesetiketter i rutan Data. Dimensions- och mätvärdesfält kan organiseras efter tabell (Gruppera efter datakälltabell) eller mapp (Gruppera efter mapp). Dimensioner visas ovanför den grå linjen och mätvärden visas nedanför den grå linjen för varje tabell eller mapp. Ibland visar en tabell endast dimensioner, eller endast mätvärden från början. ![Gruppera fält och placera i mappar i rutan Data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_datapane.gif) Fältet Antal poster visas inte längre i datakällor som innehåller logiska tabeller. I varje tabell finns ett fält med namnet _Tabellnamn(antal)_ som visar summan av tabellens poster på detaljnivån för tabellen i fråga. I föregående exempel kan du se _Adresser(antal)_, _Kunder(antal)_ och _Radartiklar(antal)_. Tabellernas antal (COUNT) = summan (SUM) av antalet poster per tabell. Du kan inte skapa beräkningar med fältet _Antal_ för en tabell. _Antal_ är begränsat till aggregeringar. **Obs!** Fältet _Antal poster_ kan visas i rutan Data om du öppnar en arbetsbok i en äldre version än 2020.2 där _Antal poster_ används i en vy. Beräknade fält visas med sina ursprungliga fält, förutsatt att alla deras indatafält kommer från samma tabell. Uppsättningar och grupper visas under tabellen med sina ursprungliga fält. Fält som inte hör till en specifik tabell eller som inte är grupperade under en mapp visas i det allmänna området nedanför tabellerna. Exempel på dessa är aggregerade beräkningar, beräkningar som använder fält från flera olika tabeller, antal poster (i tillämpliga fall), mätvärdesnamn och mätvärden. I version 2024.2 och senare: Fältnamn visas i ljusgrå text i rutan Data när de inte är relaterade till några fält som används i vyn. Du kan fortfarande använda de här fälten för analys, men orelaterade fält utvärderas annorlunda vid analys än fält som är relaterade. Det kan hända att du ser detta om du [använder en datakälla med relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm). ### Visa data I fönstret Visa data listas antalet rader och data på inbyggd detaljnivå för varje tabell i separata flikar när datakällan innehåller flera logiska tabeller. Mer information finns i [Visa underliggande data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_viewdata.htm). Beräknade fält listas med sina ursprungsfält. LOD-beräkningar visas inte nödvändigtvis i Visa data för en logisk tabell eftersom en LOD-beräkning kan befinna sig på en annan detaljnivå än själva tabellen. Om dimensionaliteten i en LOD-beräkning inkluderar fält från en enda tabell visas LOD-beräkningen i dess ägartabell i rutan Data. ### Ändringar i Visa data-kolumnordningen i Tableau version 2020.2 och senare Kolumnordningen kan vara annorlunda när du öppnar en datakälla från Tableau 2020.1 eller tidigare i Tableau 2020.2 eller senare. Kolumner kanske inte visas på samma sätt i fönstret Visa data och kolumnordningen kan vara en annan när du exporterar den till CSV-format. Den här ändringen i hur kolumnordningen hanteras i fönstret Visa data är nödvändig för att ge stöd för relationer och logiska tabeller. Om du har skript som använder en anpassad kolumnordning rekommenderar vi att du laddar ned underliggande data till CSV-format med hjälp av API:et för Tableau-tillägg för Visa data. ## Analysändringar med datakällor från flera tabeller Om en datakälla har flera, relaterade tabeller påverkar det hur analyserna körs i Tableau. Eftersom flera, relaterade tabeller har oberoende domäner och behåller sin ursprungliga detaljnivå gäller följande när du drar fält till vyn: - Frågor körs mot data på deras ursprungliga detaljnivå. - Frågor körs endast mot data som är relevanta för en visualisering. - Relationerna mellan tabellerna påverkar resultatet från frågan. Hur en visualisering skapas beror på hur tabeller med fält hör ihop med varandra i datamodellen, eller om de inte är direkt relaterade till varandra. Fördelar med att använda datakällor från flera tabeller med relationer: - Relationer använder kopplingar, men de är automatiska. Kopplingstyperna väljs automatiskt baserat på vilka fält som används i visualiseringen. Under analysen justerar Tableau kopplingstyperna på ett intelligent sätt och behåller den ursprungliga detaljnivån i dina data. - Tableau använder relationer för att generera rätt aggregeringar och lämpliga kopplingar under analysen, baserat på den aktuella kontexten för de fält som används i ett arbetsblad. - Flera tabeller vid olika detaljnivåer stöds i en och samma datakälla så att färre datakällor behövs för att representera samma data. - Omatchade mätvärden ignoreras inte (ingen oavsiktlig dataförlust). - Relaterade tabeller minskar risken för eller eliminerar de problem med dataduplicering och filtrering som kopplingar ibland kan ge upphov till. Mer information finns i [Relatera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/relate_tables.htm), [Så här fungerar analyser med datakällor som använder relationer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_multitable_analysis_overview.htm) och [Felsöka flertabellsanalys](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_multitable_analysis_overview.htm#Troubles). Mer information om hur relationsfrågor fungerar finns i följande blogginlägg om Tableau: - [Relationer, del 1: Introduktion till den nya datamodelleringen i Tableau](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [Relationer, del 2: Tips och trick](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) I Tableau version 2024.2 och senare har Tableaus funktioner för datamodellering stöd för analys av flera faktatabeller och delade dimensioner med hjälp av relationer mellan faktatabeller. Mer information finns i [Om datamodeller för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm), [När ska en datamodell för relationer mellan faktatabeller användas?](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_when_to_use.htm) och [Bygga en datamodell för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_build.htm). #### Vad har inte ändrats? Analyser med en tabell i Tableau fungerar på samma sätt som förut. Analyser av en enskild logisk tabell som innehåller en blandning av dimensioner och mätvärden fungerar på samma sätt som i tidigare versioner än Tableau 2020.2. ### Visualiseringar med endast dimensioner När du använder en datakälla med flera tabeller med relaterade tabeller: Om du skapar en visualisering med endast dimensioner använder Tableau inre kopplingar och du ser inte hela den omatchade domänen. Om du vill visa partiella kombinationer av dimensionsvärden kan du: - Använda Visa tomma rader/kolumner om du vill visa samtliga möjliga rader. Klicka på menyn **Analys** och välj Tabellayout > Visa tomma rader eller Visa tomma kolumner. Tänk på att den här inställningen även utlöser förtätning av fälten Datum och Numerisk klass, vilket kanske inte är önskvärt. - Lägg till ett mätvärde i vyn, t.ex. _(Antal)_ från en av tabellerna som återges i visualiseringen. På så sätt kan du vara säker på att alla värden för dimensionerna från den tabellen visas. #### Beteende för omatchade värden för dimensioner som kan överraska dig När du skapar visualiseringar som använder sig av dimensioner från olika logiska tabeller så kan beteendet inledningsvis vara förvånande. Om dimensionerna i en visualisering eller indata till en radnivåberäkning använder sig av fält från flera logiska tabeller kommer Tableau som standard endast att visa resultat där alla dimensioner har matchande värden. Vi tar en datauppsättning som innehåller två logiska tabeller – Kunder och Inköp – som exempel. Vissa kunder har inte gjort några köp och har därför inga matchande rader i tabellen Inköp. Om vi innefattar dimensionen \[Kunder\].\[Kundnamn\] visas en lista med alla kunder oavsett om de har gjort ett köp eller inte. Om du därefter lägger till dimensionen \[Inköp\].\[Produkt\] till visualiseringen kommer Tableau att uppdatera för att visa de kunder som har genomfört köp tillsammans med de produkter som de har köpt. Det finns flera sätt att arbeta med det här standardbeteendet. - Använd Visa tomma rader/kolumner om du vill visa samtliga möjliga rader och få tillbaka de omatchade dimensionsvärdena. Klicka på menyn **Analys** och välj Tabellayout > Visa tomma rader eller Visa tomma kolumner. Tänk på att den här inställningen även utlöser förtätning av fälten Datum och Numerisk klass, vilket kanske inte är önskvärt. - Konvertera en av dimensionerna till ett mätvärde. Om du till exempel växlar till att använda COUNT(\[Inköp\].\[Produkt\]) så behålls Kunder utan köp och ett 0 visas för dem. Det här kanske inte är ett gångbart alternativ om du vill se alla produkter. - Hämta in mätvärden i vyn från tabellen med omatchade värden. Om du till exempel lägger till COUNT(\[Kunder\]) på hyllan Detaljer hämtas de omatchade kunderna, samtidigt som alla produkter fortfarande visas. - I stället för att relatera de två tabellerna på den logiska nivån kan du koppla dem med en yttre koppling vid den fysiska nivån precis som vid föregående versioner av Tableau. Det här tillvägagångssättet kommer att visa omatchade värden med få bieffekter. Frågor kommer alltid att utfärdas på ett sätt som frågar båda tabellerna. NULL-värden visas i visualiseringar och snabbfilter även när inga fält från den omatchade tabellen används. Du kommer att behöva skriva LOD-beräkningar för att ta bort oönskade dupliceringar som har introducerats av kopplingen. ### Använda en tabells Antal-fält i stället för Antal poster. Fältet Antal poster visas inte längre i datakällor som innehåller logiska tabeller. I varje tabell finns ett fält med namnet _Tabellnamn(antal)_ som visar summan av tabellens poster på detaljnivån för tabellen i fråga. I föregående exempel kan du se _Adresser(antal)_, _Kunder(antal)_ och _Radartiklar(antal)_. Tabellernas antal (COUNT) = summan (SUM) av antalet poster per tabell. Du kan inte skapa beräkningar med fältet _Antal_ för en tabell. _Antal_ är begränsat till aggregeringar. **Obs!** Fältet _Antal poster_ kan visas i rutan Data om du öppnar en arbetsbok i en äldre version än 2020.2 där _Antal poster_ används i en vy. ### Korstabellberäkningar Du kan skriva beräkningar som sträcker sig över flera tabeller. Var medveten om att korstabellberäkningar använder sig av frågesemantik för inre kopplingar som standard. Beräkningen finns över kopplingen mellan de logiska tabeller som den refererar till. Med relationer är det möjligt att skriva beräkningar på radnivå över tabeller som resulterar i yttre kopplingar. Beräkningar utvärderas efter att Null-dimensioner läggs till så att du kan ändra ett Null till något annat med hjälp av beräkningar som: IFNULL(\[Dimension\], “Saknas”). ### Slutsummor med hjälp av SUM Slutsummor med hjälp av SUM motsvarar faktisk slutsumma vid den inbyggda detaljnivån för ett fälts logiska tabell i stället för SUM för delsummorna. ### Null och automatiska kopplingar som resulterar från relationer När du utför kopplingar i Tableau version 2020.2 och senare som resulterar från relationer så kopplar inte Tableau null mot null. ### Beteende för omatchade null När du lägger till ett mätvärde till vyn läggs ett Null-värde till när mätvärdet har värden som inte är associerade med en dimension. Beteendet inträffar eftersom Tableau behandlar omatchade värden (eller icke-associerade dimensionsvärden) på samma sätt som NULL-värden i den underliggande datakällan. Värden för bägge kommer att aggregeras eller filtreras tillsammans. För exempel med `SUM(Sales),[State]` representerar varje matchat värde en status. Dess SUM(Försäljning) är summan för en enskild försäljning. För omatchade null kan SUM(Försäljning) motsvara flera statusar. Om du inte önskar det här beteendet kan du rensa data för att se till att varje rad i mätvärdestabellen matchar en rad i dimensionstabellen. Du kan använda Tableau Prep för det här. Eller så kan du filtrera ut Null inom ett blad genom att klicka på Null och välja **Exkludera**. Efter att du gör det här så kan du redigera relationen mellan mätvärdestabell och dimensionstabell genom att välja **Alla poster matchar** i inställningarna för Prestandaalternativ. #### Hantera omatchade null i dialogrutan Redigera filter När du tillämpar ett filter på en dimension så är reglerna för när Null visas: - På fliken Allmänt kan du uttryckligen inkludera eller exkludera Null-raden med hjälp av kryssrutan. - På fliken Jokertecken påverkar inställningen inte om Null visas eller inte (eftersom den endast filtrerar bort textvärden och Null inte behandlas som ett textvärde). - Om du använder en annan inställning än **Ingen** på flikarna Villkor eller Topp så filtreras Null-status bort. ### Validera relationer Du kan välja mellan flera alternativ när du validerar datamodellen för analys. När du skapar modellen för en datakälla rekommenderar vi att du går till ett blad och väljer datakällan, och att du sedan skapar en visualisering för att analysera antalet poster, förväntade data, omatchade värden, null-värden och mätvärden som upprepas. Prova att använda fält i olika tabeller för att försäkra dig om att allt ser ut som det ska. Ställ dig följande frågor: - Använder relationerna i datamodellen rätt matchande fält för sina tabeller? - Skulle relationen bli bättre om flera matchande fältpar lades till? - Vad händer när olika dimensioner och mätvärden dras in i vyn från olika tabeller? - Visas förväntat antal rader? - Om du har ändrat [standardinställningarna för prestandaalternativ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_relationships_perfoptions.htm), ser du i så fall de värden du förväntade dig i visualiseringen? Om inte bör du kontrollera inställningarna eller återställa standardinställningarna. Alternativ för att validera relationer och datamodellen: - I varje tabell finns ett fält med namnet _Tabellnamn(antal)_ som visar summan av tabellens poster på detaljnivån för tabellen i fråga. Om du vill visa antalet för en tabell drar du fältet Antal till vyn. Om du vill visa antalet för alla tabeller markerar du fältet Antal för varje tabell i rutan Data och klickar sedan på Texttabell i Visa mig. - Klicka på **Visa data**, i rutan Data, för att visa antalet rader och data per tabell. Innan du börjar skapa relationer kan det också vara bra att gå igenom datakällans data före eller under analysen så att du får en uppfattning om tabellernas omfattning. Mer information finns i [Visa underliggande data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_viewdata.htm). - Dra dimensioner till rader för att visa Antal rader i statusfältet. Om du vill visa omatchade värden klickar du på menyn **Analys** och väljer Tabellayout > Visa tomma rader eller Visa tomma kolumner. Du kan också dra olika mätvärden till vyn, t.ex. _(Antal)_ från någon av tabellerna som återges i en visualisering. På så sätt kan du vara säker på att alla värden för dimensionerna från den tabellen visas. **Tips:** Om du vill se frågorna som genereras för relationer kan du använda Prestandaregistrering i Tableau Desktop. 1. Klicka på menyn Hjälp och välj **Inställningar och prestanda** > **Starta prestandaregistrering**. 2. Dra fält till vyn för att skapa visualiseringen. 3. Klicka på menyn Hjälp och välj **Inställningar och prestanda** > **Stoppa prestandaregistrering**. Arbetsboken Prestandaregistrering öppnas automatiskt. 4. Klicka på ett fält av typen Kör fråga under Händelser sorterade efter tid på instrumentpanelen Prestandasammanfattning och titta på frågan nedanför. Ett annat mer avancerat alternativ är att använda [Tableau Log Viewer](https://github.com/tableau/tableau-log-viewer) på GitHub. Du kan filtrera baserat på ett specifikt nyckelord med hjälp av `end-protocol.query`. Om du vill ha mer information rekommenderar vi att du börjar med [wiki-sidan för Tableau Log Viewer](https://github.com/tableau/tableau-log-viewer/wiki) på GitHub. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Paketerade arbetsböcker Arbetsböcker hänvisar ofta till externa resurser. Exempelvis kan arbetsböcker referera till bakgrundsbilder eller lokala fildatakällor såsom Excel-filer, Access-filer och Tableau-extraktfiler (.hyper). När du sparar en arbetsbok sparas även länkar till dessa resurser. Nästa gång du öppnar arbetsboken uppdateras vyerna automatiskt med eventuella ändringar som kan ha inträffat i data och bilder. I de flesta fall vill du spara arbetsboken på detta sätt. Men om du planerar att dela arbetsboken med någon som inte har tillgång till de refererade resurserna eller till Tableau Server, kanske du vill spara en paketerad arbetsbok istället. Paketerade arbetsböcker innehåller arbetsboken tillsammans med en kopia av eventuella lokala datakällor och bakgrundsbilder. Arbetsboken är inte längre länkad till de ursprungliga datakällorna och bilderna. Dessa arbetsböcker sparas med filtillägget .twbx. Andra användare kan öppna den paketerade arbetsboken med Tableau Desktop eller Tableau Reader. **Obs!** Innehållet i .twbx-filen lagras som oformaterad text. Alla data, inklusive filtervärden som kan ge semantiska ledtrådar till data, är läsbara för alla som öppnar filen. ## Skapa en .twbx med filbaserade datakällor 1. Välj Arkiv > Spara som. 2. Ange ett filnamn för den paketerade arbetsboken i dialogrutan Spara som. 3. Välj Tableau-paketerade arbetsböcker i listrutan Filformat. ![Spara filen som en Tableau-paketerad arbetsbok.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/save_packaged3.png) 4. Klicka på Spara. Standardplatsen är mappen Arbetsböcker i Tableau-lagringsplatsen. Du kan dock spara paketerade arbetsböcker i valfri katalog som du väljer. Följande filer ingår i paketerade arbetsböcker: - Bakgrundsbilder - Anpassad geokodning - Anpassade former - Lokal kubfil: - Microsoft Access-filer - Microsoft Excel-filer - Tableau-extraktfiler (.hyper) - Textfiler (.csv, .txt, etc.) Om du delar paketerade arbetsböcker som innehåller datakällor från Microsoft Excel eller Access 2007 måste de personer som öppnar arbetsboken antingen ha Microsoft Excel och Access 2007 eller dataanslutningskomponenter för Office 2007 installerade på sina datorer. Dataanslutningskomponenterna finns på sidan [Tableau Drivers](http://www.tableau.com/sv-se/drivers) i Tableu. ## Skapa en .twbx med icke-filbaserade datakällor Om arbetsboken innehåller kopplingar till datakällor för företag eller andra icke-filbaserade datakällor, som Microsoft SQL, Oracle eller MySQL, måste data extraheras från datakällorna för att de ska ingå i en paketerad arbetsbok (.twbx). 1. Högerklicka på datakällan i rutan Data i arbetsboken och välj Extrahera data. ![En meny med alternativet att extrahera data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/SendingPackagedWorkbook_ExtractData.png) 2. I dialogrutan Extrahera data klickar du på knappen Extrakt för att extrahera alla data från datakällan. ![Dialogrutan Extrahera data med alternativ för att ange inställningar för datalagring och -extrahering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/extract1.png) När extraktet är klart ändras datakällikonen så att den anger att ett extrakt är aktivt för den datakällan. Istället för en enda cylinder visar ikonen två cylindrar förbundna med en pil. ![Ikonen för extraktuppdatering i en dataruta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/SendingPackagedWorkbook_ExtractIcon.png) 3. **Valfritt:** Upprepa ovanstående steg för varje datakälla i arbetsboken. 4. Välj Arkiv > Spara som. 5. I listrutan Spara som typ väljer du Tableau Packaged Workbook (\*.twbx). ![Spara filen som en Tableau-paketerad arbetsbok.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/save_packaged3.png) När extrakten har skapats för alla icke-filbaserade datakällor och den paketerade arbetsboken har sparats kan du skicka arbetsboken. ## Skapa en .twbx med Tableau Server-datakällor Om arbetsboken innehåller anslutningar till en publicerad Tableau Server-datakälla måste du ladda ner en lokal kopia av Tableau Server-datakällan, ta ett extrakt av den och sedan ersätta anslutningen till den lokala kopian för att den ska inkluderas i en paketerad arbetsbok (.twbx). 1. Högerklicka på den publicerade datakällan i rutan Data i arbetsboken och välj sedan Skapa lokal kopia. ![En meny med alternativet Skapa lokal kopia valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/SendingPackagedWorkbook_localcopy.png) En kopia av den publicerade datakällan läggs till i rutan Data. 2. Högerklicka på den lokala kopian och välj Extrahera data. **Obs!** Om den lokala kopian är ett publicerat extrakt kan det här steget hoppas över. ![En meny med alternativet att extrahera data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/SendingPackagedWorkbook_ExtractData.png) 3. I dialogrutan Extrahera data klickar du på knappen Extrakt för att extrahera alla data från datakällan. Genom att skapa ett extrakt av datakällan kan den person du delar arbetsboken med få tillgång till en kopia av datakällan. ![Dialogrutan Extrahera data med alternativ för att ange inställningar för datalagring och -extrahering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/extract1.png) 4. Högerklicka på den publicerade datakällan i rutan Data och välj sedan Ersätt datakälla. ![En listrutemeny med markören placerad över Ersätt datakälla ...](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/SendingPackagedWorkbook_replacedatasource.png) 5. Kontrollera att den publicerade datakällan ersätts med den lokala datakällan och klicka sedan på OK. ![En systemdialogruta för att ersätta en datakälla.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/SendingPackagedWorkbook_replacedialogbox.png) 6. Högerklicka på den publicerade datakällan och klicka sedan på Stäng. 7. Välj Arkiv > Spara som. 8. I listrutan Spara som typ väljer du Tableau Packaged Workbook (\*.twbx). ![Ett alternativ för att spara en arbetsbok som en Tableau-paketerad arbetsbok.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/SendingPackagedWorkbook_Twbx1.png) När den lokala kopian och extraktet av den lokala kopian har skapats och den paketerade arbetsboken har sparats kan du skicka arbetsboken. ## Packa upp en .twbx Paketerade arbetsböcker kan packas upp. På en Windows- eller macOS-dator byter du namn på filen med ett .zip-tillägg (till exempel från myfile.twbx till myfile.zip) och dubbelklickar sedan på den. När du packar upp en arbetsbok får du en vanlig arbetsboksfil (.twb) och med en mapp som innehåller de datakällor och bilder som paketerades med arbetsboken. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Parameteråtgärder Använd parameteråtgärder för att låta målgruppen ändra ett parametervärde genom att interagera direkt med en visualisering, till exempel genom att klicka på eller välja en markering. Du kan använda parameteråtgärder med referenslinjer, beräkningar, filter och SQL-frågor samt för att anpassa hur data visas i visualiseringar. Med parameteråtgärder kan du skapa sammanfattningsvärden och statistik utan att använda beräkningar. Du kan konfigurera parameteråtgärder med vilka användarna kan välja flera markeringar som automatiskt aggregeras till ett enda parametervärde. En parameteråtgärd kan till exempel visa AVG(Försäljning) eller COUNTD(Order) för de valda markeringarna. Exempel på hur parameteråtgärder kan användas finns i [Exempel på parameteråtgärder](#Examples). ![En parameteråtgärd som visar AVG(försäljning) eller COUNTD(order) för de valda markeringarna.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameter_actions_overview.gif) Du kan skapa parameteråtgärder i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server. När du definierar en parameteråtgärd måste den inkludera: - det eller de källblad som åtgärden gäller. - det användarbeteende som kör åtgärden (hovra, välj eller meny). - målparameter, källfält och respektive aggregering (i tillämpliga fall). Dessutom måste även någon del av visualiseringen hänvisa till den parameter som åtgärden hänvisar till. Du kan göra detta på olika sätt, till exempel genom att hänvisa till parametern i ett beräknat fält eller en referenslinje som används i visualiseringen. Du kan också bygga en vy som använder ett källfält som parameteråtgärden hänvisar till. ## Allmänna steg för att skapa parameteråtgärder 1. Skapa en eller flera parametrar. Du hittar mer information i [Skapa parametrar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/parameters_create.htm). 2. **Valfritt**: Beroende på vilket beteende du vill skapa för användarnas analyser kan du behöva skapa ett beräknat fält som använder parametern. Information om hur du skapar beräknade fält finns i [Skapa ett beräknat fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_create.htm#Create). 3. Bygg en visualisering som använder parameteråtgärderna. Om du till exempel skapade ett beräknat fält som använder parametern bygger du vyn med det beräknade fältet. Du kan också dra ett fält som du planerar att koppla till parametern in i vyn. 4. Skapa en [parameteråtgärd](#Create) som använder en parameter. Du kan skapa flera parameteråtgärder för olika syften. Parameteråtgärden måste hänvisa till bladnamnet för visualiseringen, parameternamnet och det källfält som parametern ska kopplas till. 5. Testa parameteråtgärden och justera inställningarna eller andra relaterade element i visualiseringen efter behov för att få det beteende du vill att målgruppen ska få. **Obs!** Det är bra om du förstår hur du kan använda parametrar i Tableau innan du börjar använda dem i parameteråtgärder. Du hittar mer information här: - Läs avsnittet [Skapa parametrar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/parameters_create.htm) och relaterade avsnitt om parametrar. - Läs mer i [Använda parametrar för att lägga till flera vyer i en visualisering](http://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2015/7/lrtt-parameters-alter-your-viz-40767) (på engelska) i Tableaus [blogg](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog) och instruktionsartiklarna på [Data Schools](https://www.thedataschool.co.uk/) webbplats, som beskriver hur du använder parametrar, till exempel [Four Steps to Creating a Parameter](https://www.thedataschool.co.uk/tom-prowse/4-steps-to-creating-a-parameter/). - För en detaljerad presentation, titta på [Parameters | Oh, the places you'll go!](https://youtu.be/Xk9HnpmWtsU) (45 minuter). ## Skapa en parameteråtgärd 1. Välj Arbetsblad >Åtgärder i ett arbetsblad. På en instrumentpanel väljer du Instrumentpanel >Åtgärder. 2. I dialogrutan Åtgärder klickar du på Lägg till åtgärd och väljer sedan Ändra parameter. ![Exempel på parameteråtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_parameter_add.png) 3. I dialogrutan Åtgärder anger du ett meningsfullt namn på åtgärden. 4. Välj ett källblad eller en datakälla. Det aktuella bladet väljs som standard. Om du väljer en datakälla eller en instrumentpanel kan du välja enskilda blad i dem. ![Exempel på parameteråtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameter-action-update3.png) 5. Välj hur användarna ska köra åtgärden. - Hovra – Körs när en användare hovrar över en markering i vyn. Visar också ett alternativ för åtgärden i markeringens verktygstips. - Välj – Körs när en användare klickar på en markering eller väljer flera markeringar i vyn. - Meny – Körs när en användare högerklickar (kontrollklickar på Mac) på en vald markering i vyn och sedan väljer ett alternativ på snabbmenyn. Visar också ett alternativ för åtgärden i markeringens verktygstips. 6. Under Mål anger du målparametern och ett källfält. Alla parametrar i arbetsboken finns i listan Parameter. Om du vill låta användarna välja flera markeringar som aggregeras till ett enda parametervärde väljer du en aggregeringstyp. **Obs!** Om du vill att användarna ska kunna välja flera markeringar måste du välja en aggregering. Om Aggregering är inställt på Ingen, och flera markeringar med olika värden för källfältet väljs, kommer parameteråtgärden inte att köras. ![Exempel på parameteråtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameter-action-update1.png) Den aggregering som du använder till parameteråtgärden behöver inte vara samma som för aggregeringen som används för det fältet i vyn. Du kan till exempel skapa en vy som använder SUM(Försäljning), men ställa in det källfält för försäljning som parameteråtgärden hänvisar till på att använda Genomsnitt för aggregeringen. Tänk på att om du sedan ändrar aggregeringen för fältet Försäljning i vyn till AVG(Försäljning) måste du uppdatera parameteråtgärden så att den hänvisar till fältet Försäljning igen. 7. Ange vad som ska hända när markeringen rensas. - Behåll aktuellt värde – Det aktuella parametervärdet finns kvar i vyn. - Ange värde som – Parametervärdet återställs till det angivna värdet. ![Exempel på parameteråtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameter-action-update2.png) 8. Klicka på OK för att spara ändringarna och återgå till vyn. 9. Testa parameteråtgärden genom att interagera med visualiseringen. Finjustera inställningarna för åtgärden om du behöver justera beteendet. ## Exempel på parameteråtgärder I följande exempel visas hur du kan använda parameteråtgärder, men det är bara början. Det är lättare att hänga med om du vet hur du skapar och använder parametrar och beräknade fält. Mer information finns i [Skapa parametrar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/parameters_create.htm) och [Skapa ett beräknat fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_create.htm#Create). Fler exempel på hur du använder parameteråtgärder finns här: - [Hur och när du använder parameteråtgärder (på engelska)](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2019/5/parameter-actions-extend-interactivity) - [Parameter Actions: KPI Navigator](https://medium.com/@flymperopoulos/parameter-actions-kpi-navigator-8457b397be25) - [Parameter Actions: Year over Year Comparison](https://medium.com/@flymperopoulos/parameter-actions-year-over-year-comparison-320a9a896553) - [Parameter Actions: Layered Analysis](https://medium.com/@flymperopoulos/parameter-actions-layered-analysis-5f274728523e) - [Parameter Actions: Concatenation](https://medium.com/@flymperopoulos/parameter-actions-concatenation-e0c9ec82a34e) - [3 Creative Ways To Use Tableau Parameter Actions](https://playfairdata.com/3-creative-ways-to-use-tableau-parameter-actions/) från Tableau-zenmästaren Ryan Sleeper på [PlayfairDatas](https://playfairdata.com/) webbplats. - [Tableau Parameter Actions Sneak Peek](https://vizpainter.com/parameter-actions-in-tableau-2019-2-sneak-peek/) från Tableau-zenmästaren Joshua Milligan på [VizPainters](https://vizpainter.com/) webbplats. ### Göra referenslinjer dynamiska I det här exemplet visas hur du använder en parameteråtgärd för att uppdatera en referenslinje interaktivt, utan att använda någon beräkning. Referenslinjer är ett praktiskt sätt att jämföra värden i en visualisering. Sedan kan du använda parameteråtgärder för att göra referenslinjerna dynamiska. Du kan koppla referenslinjen till en parameter och sedan använda en parameteråtgärd för att göra parametern interaktiv. När användarna interagerar med vyn uppdateras referenslinjerna automatiskt och visar ett större sammanhang för aktuella data. ![Uppdatering av en parameteråtgärd i en visualisering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_parameters_reflineupdate.gif) Följande fält används i den här vyn. ![Ett linjediagram för en tidsserie som visar försäljningsvärdet för äpplen, citrusfrukter och päron på fyra olika marknader under en sexmånadersperiod.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_parameters_fields.png) Mer information om exemplet på dynamiska referenslinjer 1. Skapa parametern. Parametern ges namnet _Threshold_ (Tröskel). Datatypen är inställd på Flyttal. ![Exempel på parameteråtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_parameters_reflineparam.png) 2. Skapa en referenslinje som använder parametern Threshold (Tröskel). Etiketten ställs in på Value (Värde). Alternativet Fyll under är inställt på en ljusgrå färg. ![Exempel på parameteråtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_parameters_referenceline.png) 4. Skapa en parameteråtgärd. Den här åtgärden hänvisar till parametern Threshold (Tröskel) och fältet Values (Värden). Åtgärden körs vid hovring. ![Exempel på parameteråtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_parameters_reflineaction.png) 5. Testa parameteråtgärden på bladet. När du hovrar över markeringen i vyn uppdateras referenslinjen och visar hur det värdet ser ut i sitt sammanhang tillsammans med övriga datakategorier. ![Exempel på parameteråtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameter_actions_reflinetest.gif) ### Visa en selektiv hierarki I det här exemplet visas hur du använder en parameteråtgärd som ett beräknat fält hänvisar till för att låta målgruppen styra vilken information som visas i en vy. ![En parameteråtgärd som visar AVG(försäljning) eller COUNTD(order) för de valda markeringarna.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameter_actions_overview.gif) Ett vanligt sätt att använda parametrar är för att ändra indatavärdet för en beräkning. I det här exemplet används parametern _ChooseAType_ för typ av frukt och det beräknade fältet _Varieties_ som returnerar olika sorter av den typen av frukt. Det beräknade fältet har lagts till i vyn i stället för det ursprungliga fältet _Fruit variety_. Användarna kan välja en typ av frukt med en parameterkontroll för att ändra den frukttyp och de sorter som visas. ![Exempel på parameteråtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_parameter_example_display1.png) En parameter med en beräkning och en parameterkontroll används för att interaktivt ändra ett parametervärde Det här är ett sätt att låta användarna utforska data i vyn. Med parameteråtgärder kan du göra samma sak, men med fler funktioner och fördelar. När du skapar en parameteråtgärd som uppdaterar parametervärdet när en användare interagerar med markeringarna i vyn gäller följande: - Interaktionen med visualiseringen blir mer naturlig. Användarna kan fortsätta att utforska data utan avbrott. I stället för att vara tvungna att interagera med en parameterkontroll kan användarna nu hovra över eller klicka i visualiseringen för att uppdatera parametervärdet. - Om datakällan uppdateras i framtiden, och fler frukttyper och sorter läggs till, visas de värdena automatiskt i visualiseringen och blir automatiskt tillgängliga för parametern. För att införliva parameteråtgärder används i det här exemplet ett andra blad (_Fruit Type_) som består av namnen på frukttyperna. De båda bladen (_Fruit Type_ och _Varieties_) kombineras på en instrumentpanel (_Fruits_). Mer information om exemplet på selektiv hierarki 1. Arbetsboken som visas i bilden ovan använder parametern _ChooseAType_ och det beräknade fältet _Varieties_. Parametern _ChooseAType_ är inställd på att tillåta _All Values_. ![Dialogrutan Redigera parameter med fält för namn, datatyp, aktuellt värde, visningsformat och tillåtna värden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_parameter_display5.png) Det beräknade fältet _Varieties_ hänvisar till parametern _ChooseAType_ för att visa värdena från fältet _Fruit variety_ baserat på det aktuella valda värdet för _Fruit type_. ![Dialogrutan för att skapa ett beräknat fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_parameter_display6.png) 2. Arbetsboken använder en parameteråtgärd som heter _Select Fruit_. För att skapa parameteråtgärden klickade konstruktören på ett blad och valde Arbetsblad > Åtgärder > Lägg till åtgärd > Ändra parameter. Åtgärden använder datakällan Fruit. Eftersom både parametern och beräkningen måste ta hänsyn till fältet _Fruit type_ för att fungera måste bladet _Fruit Type_ såväl som bladet _Varieties_ väljas. ![Dialogrutan Redigera parameteråtgärd med alternativ för att namnge, välja källblad och köra åtgärder.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_parameter_display3.png) Parametern _ChooseAType_ är kopplad till fältet _Fruit type_. Parameteråtgärden körs när en användare hovrar över texten för frukttyp på instrumentpanelen _Fruits_ eller på bladet _Fruit Type_. På bladet _Varieties_ finns fältet _Fruit type_ på hyllan Rader, men alternativet Visa rubrik är avmarkerat för det fältet för att ta bort etiketten för frukttyp från den här vyn. ![Ett linjediagram som visar den veckovisa försäljningsvolymen för varje fruktsort.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_parameter_display4.png) 3. Testa parameteråtgärden på instrumentpanelen Fruits. När du hovrar över frukttypen uppdateras vyn och visar sorterna för den frukten. ![Exempel på parameteråtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameter_actions_display7.gif) ### Visa sammanfattningsdata för valda markeringar Sammanfattande statistik för en underuppsättning med data är värdefullt i analysarbetet. I det här exemplet visas hur du använder aggregerade parameteråtgärder för valda markeringar för att automatiskt generera sammanfattningsdata. Den här vyn av ett blad med namnet Options visar frukter och deras tänkta marknader. ![Ett formdiagram som visar det genomsnittliga priset för olika frukter på olika försäljningsställen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_parameters_summarydata1.png) Fältet SUM(Values) måste finnas på båda bladen för att parametern ska fungera. SUM(Values) placeras på Detalj på kortet Markeringar i den här vyn. Den föregående vyn Options fungerar som en väljare för den här andra vyn, ett punktdiagram som ritar upp samma markeringar i förhållande till deras totala värde och antal. SUM(Values) placeras på Rader i den här vyn. ![Ett punktdiagram som visar förhållandet mellan värdet och kvantiteten av såld frukt, med färgkodning för fruktsort och marknad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_parameters_summarydata2.png) En parameteråtgärd kommer att användas för att få de båda vyerna att samverka på en instrumentpanel. ![En parameteråtgärd har använts för att få de två vyerna att samverka på en instrumentpanel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_parameters_summarydata_dashboard.gif) Mer information om exemplet på sammanfattningsdata 1. Skapa parametern. Den här parametern ges namnet _Average Value_. Datatypen är inställd på Flyttal. ![Exempel på parameteråtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_parameters_summary_parameter.png) 2. Skapa en referenslinje som använder parametern Average Value. Etiketten anges som Anpassad med texten ”Average value: ”. Linjen ställs in på en brun färg. ![Exempel på parameteråtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_parameters_summary_refline.png) 4. De båda bladen kombineras på en instrumentpanel. För att skapa parameteråtgärden klickar du på fliken Instrumentpanel och väljer Instrumentpanel > Åtgärder > Lägg till åtgärd > Ändra parameter. Den här åtgärden ges namnet _Average Value_. Målparametern hänvisar till parametern Average Value. Källfältet ställs in på SUM(Values) (Fruit). I inställningen för aggregering kommer den sammanfattande statistiken in i bilden. Genom att välja exempelvis genomsnitt, median eller antal kan du ställa in parametern på att uppdateras med önskad statistik. Aggregeringen ställs in på Average. Tänk också på att aggregeringen för källfältet i vyn kan skilja sig från den aggregering du använder för parameteråtgärden. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_parameters_summarydata_createaction.png) Du skulle också kunna skapa en framhävningsåtgärd för de valda markeringarna i vyn Options. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_parameters_summarydata_highlightaction.png) 11. Testa parameteråtgärden på instrumentpanelen. När du väljer rubriker och markeringar uppdateras referenslinjen dynamiskt och visar genomsnittet för värdena. ![Exempel på parameteråtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_parameters_summarydata_test.gif) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Parametrar för kartvisningsområde ## Vad är ett kartvisningsområde? Ett kartvisningsområde i Tableau är det område på kartan som för närvarande visas. Varje instans av en karta, oavsett om den finns på ett arbetsblad eller en instrumentpanel, har sitt eget visningsområde. Du kan tänka att ett visningsområde är som ett fönster som kan variera i storlek och form, så att du kan se olika delar av kartan. Du kan till exempel visa en karta som är inzoomad på en viss region eller så kan du visa den utzoomad för att visa mer av geografin. Det är samma karta, men det är olika områden som visas. Kartvisningsområdet har zoomats in på en viss region. ![Kartvisningsområdet har zoomats in på delstaten Washington.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Map_Viewport_zoomed_in.png) Kartvisningsområdet har zoomats ut för att visa mer geografisk information. ![Kartvisningsområdet har zoomats ut för att visa USA, Kanada och delar av Sydamerika.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/map_viewport_zoomed_out.png) När du förstår och vet hur du använder dynamiska parametrar för kartvisningsområden kan du skapa mer engagerande och interaktiva kartvisualiseringar i Tableau. ## Varför ska du använda dynamiska parametrar för kartvisningsområden? I Tableau kan du använda dynamiska parametrar för ett kartvisningsområde för att ställa in en parameter för spatiala data på den rektangel som utgör kartans visningsområde. Den här parametern uppdateras automatiskt vid varje zoomnings- och panoreringsåtgärd på kartan, inte bara när arbetsboken öppnas. Visningsområdet fungerar också när du använder kartsökningsfunktionen. Med den här funktionen kan du skapa mer interaktiva och responsiva kartvisualiseringar. Här följer några sätt att använda dynamiska parametrar för kartvisningsområden: **Filtrera punkter**: Använd [INTERSECTS-beräkningen](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_spatial.htm#intersects) för att filtrera punkter som korsar det aktuella kartvisningsområdet. **Justera markeringsstorlekar**: Använd [AREA-beräkningen](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_spatial.htm#area) för att justera markeringsstorleken baserat på visningsområdets storlek. **Skapa nya kartpolygoner**: Använd [spatiala operatorer](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/spatial_parameters.htm#spatial-operators) för att jämföra olika kartpolygoner och generera nya polygoner baserat på det aktuella visningsområdet. **Visualisera parametern direkt**: Du kan visualisera parametern genom att använda den i en beräkning för att visa det aktuella visningsområdet. **Synkronisera flera kartor**: Välj en karta som visningsområde och använd visningsområdet för att filtrera data från den andra kartan. Det säkerställer att den andra kartan uppdateras baserat på området som visas i den första kartan. På den här bilden används en karta som visningsområdesparameter. Om du zoomar och panorerar på kartan över New Yorks tunnelbana sker ändringarna även samtidigt på kartan över New Yorks skolor. ![Två kartor på en instrumentpanel. Den ena visar New Yorks skolor och den andra visar New Yorks tunnelbana. De är inzoomade på samma nivå och eftersom kartvisningsområdet har synkroniserat kartorna panorerar och zoomar även den andra kartan när du använder visningsområdesparametern på den ena.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Map_Viewport_Parameter_sync_maps.png) ## Hur skapar du en dynamisk parameter för ett kartvisningsområde? 1. Välj listrutan högst upp till höger i rutan Data och välj Skapa parameter. 2. Namnge parametern i dialogrutan Skapa parameter. 3. Ställ in datatypen på Spatial. 4. Ställ in de tillåtna värdena på Alla. Obs! Alternativet Lista är inte kompatibelt med dynamiska parametrar för kartvisningsområden. 5. Utöka menyn Kartvisningsområde under Dynamiskt värde och välj den karta som du vill använda som visningsområde. ![Dialogrutan Skapa parameter med alternativet Datatyp inställt på Spatial och Tillåtna värden inställt på Alla. Menyn Dynamiskt värde har utökats för att visa kartvisningsområden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Map_Viewport_Parameter.png) > [!TIP] > > Tips: Om du inte ser kartan som du vill använda går du till arbetsbladet för att initiera visningsområdet. Därefter kan du öppna parameterdialogrutan igen, så visas ditt kartvisningsområde i listan. Undvik att ställa in parametervärdet genom en kontroll eller åtgärd. Parametervärdena ändras med varje zoomning och panorering på kartan. Alla värden som anges via kontroller eller åtgärder skrivs över med kartvisningsområdets värde. Mer information om hur du skapar parametrar och visar en parameterkontroll i en visualisering finns i [Skapa parametrar](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/parameters_create.htm). Mer information om spatiala parametrar och operatorer finns i [Spatiala parametrar och operatorer](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/spatial_parameters.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # PDF-fil I den här artikeln beskrivs hur du ansluter Tableau till fildata i .pdf-format och konfigurerar datakällan. **Obs!** Tableau stöder inte höger-till-vänster-språk (RTL). Om din PDF innehåller RTL-text kan tecken komma att visas i omvänd ordning i Tableau. ## Upprätta anslutningen och skanna dokumentet efter tabeller 1. När du har öppnat Tableau klickar du på PDF-fil under Anslut. 2. Välj den fil du vill ansluta till och klicka sedan på Öppna. 3. I dialogrutan Skanna PDF-fil anger du de sidor i filen som du vill att Tableau ska genomsöka efter tabeller. Du kan välja att söka efter tabeller på alla sidor, på bara en sida eller på ett antal sidor. **Obs!** Skanningen räknar den första sidan av filen som sida 1, liknande de flesta PDF-läsare. När du söker efter tabeller anger du det sidnummer som PDF-läsaren visar och inte det sidnummer som kanske används i själva dokumentet, vilket kan starta från sidan 1. Anta till exempel att du vill använda ”Tabell 1” från bilden nedan. PDF-läsaren visar ett nummer, och .pdf-filen visar ett annat nummer. Om du vill skanna tabellen korrekt anger du det sidnummer som PDF-läsaren visar. I det här exemplet anger du sidan 15. ![Sidnumret som PDF-läsaren visar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example_pdf_reader.png) 4. På sidan Datakälla gör du följande: 1. (Valfritt) Välj standardnamnet för datakällan längst upp på sidan och ange sedan ett unikt namn för datakällan, som ska användas i Tableau. Till exempel kan du använda en konvention för namngivning av datakälla som gör det lättare för andra användare av datakällan att räkna ut vilken datakälla de ska ansluta till. Standardnamnet genereras automatiskt utifrån filnamnet. 2. Om din fil innehåller en tabell klickar du på bladets flik för att starta analysen. Annars kan du från den vänstra rutan dra en tabell till arbetsytan och sedan klicka på bladfliken för att starta analysen. **Om tabellerna i den vänstra rutan** Tabeller som identifieras i .pdf-filen får unika namn och visas i den vänstra rutan efter en skanning. Du kan till exempel se ett tabellnamn som ”Sida 1, Tabell 1”. Den första delen av tabellnamnet anger sidan i .pdf-filen som tabellen kom ifrån. Den andra delen av tabellnamnet anger i vilken ordning tabellen identifierades. Om Tableau har identifierat mer än en tabell på en sida kan den andra delen av tabellnamnet ange en av två saker:  - Tableau har identifierat en annan unik tabell eller undertabell på sidan. - Tableau har tolkat tabellen på sidan på ett annat sätt. Tableau kan ge flera tolkningar av en tabell beroende på hur tabellen presenteras i din .pdf-fil. ![En tabell som anger vilken sida i PDF-filen som tabellen kom ifrån och i vilken ordning tabellen identifierades.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example_pdf_leftpane.png) ### Exempel med PDF-fil som datakälla Följande är ett exempel på en datakälla i form av en PDF-fil.  ![Ett fönster som visar information om en befolkningsdataanslutning som valdes för export till PDF.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example_pdf.png) ## Hämta mer data Hämta mer data till datakällan genom att lägga till fler tabeller eller ansluta till data i en annan databas. - **Lägg till mer data från den aktuella filen:**  - Från rutan till vänster drar du ytterligare tabeller till arbetsytan för att kombinera data genom en koppling eller förening. Mer information finns i [Koppla dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joining_tables.htm) eller [Förena dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/union.htm). - Om sidorna som lästes in i steg 3 i proceduren ovan inte genererar de tabeller som du behöver i den vänstra rutan, klickar du på listrutepilen bredvid PDF-filanslutningen och klickar sedan på Skanna om PDF-fil. Med det här alternativet kan du skapa en ny sökning så att du kan ange olika sidor i .pdf-filen för att söka efter tabeller. ![Ett alternativ för att skanna PDF-filen igen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example_pdf_rescan.png) - **Lägg till mer data från olika databaser:** Klicka på Lägg till bredvid Anslutningar i den vänstra rutan. Mer information finns i [Koppla dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joining_tables.htm). Om en koppling som du vill ha inte finns i rutan till vänster, väljer du Data > Ny datakälla för att lägga till en ny datakälla. Mer information finns i [Kombinera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multiple_connections.htm). ## Ange tabellalternativ Du kan ställa in tabellalternativ. Klicka du på listrutepilen på arbetsytan och ange sedan om datan innehåller fältnamn i den första raden. De här namnen blir i sådant fall fältnamnen i Tableau. Om fältnamn inte är inkluderade, genereras de automatiskt av Tableau. Du kan byta namn på fälten senare. ## Använd Datatolken för att rensa data Om Tableau märker att det kan hjälpa dig att optimera datakällan för analys, uppmanas du att använda Datatolken. Datatolken kan identifiera undertabeller som du kan använda och ta bort unik formatering som kan orsaka problem senare under analysen. Mer information finns i [Rensa data i Excel, CSV, PDF och Google Kalkylark med Datatolken](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_interpreter.htm). ## Förenade tabeller i dina .pdf-filer Du kan förena tabeller i din fil. Se [Förena dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/union.htm) för mer information om förening. När du använder jokerteckensökning i förenade tabeller visas resultatet på de sidor som lästes in i den ursprungliga filen som du har anslutit till. Anta till exempel att du har tre filer: A.pdf, B.pdf och C.pdf. Den första fil du ansluter till är A och du begränsar skanningen för tabeller till sidan 1. När du använder jokertecken för att söka i förenade tabeller från filerna B och C kan de ytterligare tabeller som ingår i föreningen endast komma från sidan 1 i B och sidan 1 i C. ## Tips för att arbeta med .pdf-filer Följande tips kan hjälpa dig att arbeta med dina .pdf-filer i Tableau. - **Använd standardtabeller.** I allmänhet fungerar Tableau bäst med standardtabeller som använder ett tabellformat. I idealfallet har tabellerna i din .pdf-fil kolumnrubriker på en enda rad och radvärden på en enda rad, vilket visas i exemplet nedan. ![Ett exempel på en standardtabell som visar information om cykelpendling i amerikanska orter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example_pdf_table_standard.png) Färger och skuggning som används i eller runt tabellerna kan påverka hur tabellerna identifieras. Tabeller som har unik formatering kan kräva viss sanering eller manuell redigering utanför Tableau. Unik formatering kan inkludera hierarkiska rubriker, rubriknamn som spänner över flera rader, radvärden som spänner över flera rader, vinkelrubriker och staplade tabeller som visas i exemplen nedan.
En exempeltabell med flera rader som visar information om trafiköverträdelser i New York.En exempeltabell med snedställda rubriker som visar näringsvärdet i olika varianter av munkar.Ett exempel med två staplade tabeller som visar information om körkort och serviceverkstäder i New York.
Obs! Tableau stöder inte anslutningar till .pdf-filer som genereras av skanningprogramvara (optisk teckenigenkänning). - **Validera data.** Se till att du validerar data i tabellerna som Tableau identifierar i din .pdf-fil. Du kan validera data genom att antingen använda datarutnätet eller, om du använde datatolken, resultatarbetsboken. - **Undvik tabeller som spänner över flera sidor.** Om din .pdf-fil innehåller en tabell som sträcker sig över flera sidor tolkar Tableau tabellen som flera olika tabeller. För att lösa detta problem, använd en förening för att kombinera tabellerna. Mer information finns i [Förena dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/union.htm). - **Byt namn på .pdf-filer vars filnamn innehåller unicode-tecken.** När du har anslutit till en .pdf-fil som innehåller unicode-tecken i filnamnet kan du komma att se följande fel. ![Ett Unicode-fel som indikerar att ett fel uppstod under kommunikationen med datakällan och att den angivna sidan eller intervallet inte existerar eller innehåller tabeller.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example_pdf_unicode_error.png) För att lösa problemet byter du namn på filen med hjälp av icke-unicode-tecken och ansluter till din .pdf-fil igen. - **Använd inte lösenordsskyddade .pdf-filer.** När du har anslutit till och skannat en .pdf-fil för tabeller kan du se följande fel. ![Ett Unicode-fel som indikerar att ett fel uppstod under kommunikationen med datakällan och att den angivna sidan eller intervallet inte existerar eller innehåller tabeller.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example_pdf_unicode_error.png) Tableau visar detta fel när din .pdf-fil är lösenordsskyddad och inte kan komma åt dess innehåll. Tableau kan inte stödja anslutningar till lösenordsskyddade .pdf-filer. - **Aliasvärden som tolkas annorlunda eller felaktigt.** I datarutnätet kanske du märker att vissa värden tolkas annorlunda än .pdf-filen. Du kan korrigera denna tolkning genom att använda alias för att byta namn på specifika värden i ett fält. Anta till exempel att du ser följande tabell när du har anslutit till en .pdf-fil. Vissa tillståndsförkortningar tolkas med små bokstäver, vilka markeras med blått. ![En tabell som visar orter med vissa delstatsförkortningar i gemener, som är markerade i blått.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example_pdf_alias.png) Du kan lösa detta problem genom att använda alias för att ändra förkortningar med små bokstäver till förkortningar med stora bokstäver. För att göra detta klickar du på listrutan bredvid kolumnnamnet och väljer Alias. - **Lös kolumnrubriker som tolkas som tabellvärden.** I datarutnätet kanske du också märker att vissa kolumnrubriker i din .pdf-fil tolkas som tabellvärden istället. Detta kan inträffa om din .pdf-fil innehåller tabeller med unik formatering eller hierarkiska rubriker. I det här scenariot ska du prova datatolken först. Om datatolken inte löser problemet, kan du överväga att manuellt byta namn på kolumnerna till deras lämpliga namn och filtrera rubriknamn som behandlas som värden med hjälp av datakällfilter. Anta till exempel att du ser följande tabell när du har anslutit till en .pdf-fil. Tabellrubrikerna från .pdf-filen tolkas som tabellvärden och är markerade med blått. ![En exempeltabell med tabellrubriker som feltolkas som tabellvärden, markerade i blått.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example_pdf_dirtyheader.png) Ett sätt att lösa ett rubrikproblem som detta är att följa steg liknande följande: 1. Dubbelklicka på kolumnnamnet och byt sedan namn på F1 till År. Upprepa detta steg för F2 till F4 för kol, gas och olja. 2. Klicka på datatypikonen för kolumnen År och ändra den till en datatyp för tal. Detta gör att de icke-numeriska värdena i den här kolumnen konverteras till nollvärden. 3. I det övre högra hörnet av datakällan klickar du på Lägg till, klickar på knappen Lägg till och väljer sedan fältet År. 4. Markera båda kryssrutorna Noll och Uteslut i dialogrutan Filter. ![Dialogrutan Filter med kryssrutor för Null och Uteslut.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example_pdf_null_exclude.png) Raderna i kolumnen År som innehåller nollvärden tas bort från datarutnätet, vilket påverkar raderna i de andra kolumnerna i tabellen. ![En exempeltabell efter att rubrikproblem har åtgärdats.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example_pdf_cleanheader.png) ## Om .ttde- och .hhyper-filer Du kanske ser .ttde- eller .hhyper-filer när du navigerar i din dators katalogstruktur. När du skapar en Tableau-datakälla som ansluter till dina data, skapar Tableau även en .ttde- eller .hhyper-fil. Den här filen, som även kallas för ett skuggextrakt, används för att förbättra hastigheten som din datakälla läses in i Tableau Desktop. Även om ett skuggextrakt innehåller underliggande data och annan information som liknar det vanliga Tableau-extraktet sparas det i ett annat format och kan inte användas för att återställa dina data. **Obs!** Filer i .tde-format stöds inte längre i Tableau-versioner efter 2024.2. Alla extrakt är nu i .hyper-format. ## Se även - [Konfigurera datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_prepare.htm) – Lägg till mer data i den här datakällan eller förbered data innan du analyserar dem. - [Skapa diagram och analysera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/design_and_analyze.htm) – Påbörja dataanalysen. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Perfekt pivotering med datum Du kan finslipa pivotdatum genom att placera olika datumnivåer på olika arbetsbladshyllor samtidigt. Placera datumfältet på olika hyllor och välj sedan önskad datumnivå på fältens snabbmenyer. I följande linjediagram visas till exempel åren som kolumnrubriker och markeringarna har färgkodats efter kvartal. ![Ett linjediagram som visar försäljningen efter kvartal från 2012 till 2015.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dates_7.png) Du kan skilja markeringarna åt efter månad och kvartal som visas nedan. ![Ett linjediagram som visar försäljningen efter månad och kvartal från 2012 till 2015.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dates_8.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Pivotera data från kolumner till rader Ibland kan det vara svårt att analysera data som lagras i korstabellformat i Tableau. När du arbetar med datakällor i form av PDF-filer, Microsoft Excel-filer, textfiler och filer i Google Kalkylark kan du pivotera data från korstabellformat till kolumnformat. Om du arbetar med andra datakällor kan du [Pivotera med hjälp av anpassad SQL (Tableau Desktop)](#Pivot). Anta till exempel att du har data om antalet sålda enheter per kvartal för tre leverantörer i tre olika fält. Du kan pivotera data så att leverantören visas i ett fält och antalet sålda enheter i ett annat fält. ![Innehåll som har pivoterats från kolumner till rader.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/qs_pivot_example.png) ## Pivotera data När du har konfigurerat datakällan väljer du två eller fler kolumner i rutnätet. Öppna listrutan bredvid kolumnnamnet och välj Pivot. Nya kolumner kallade ”Namn på pivotfält” och ”Värden för pivotfält” skapas och läggs till i datakällan. De nya kolumnerna ersätter de ursprungliga kolumner som du valde för att skapa pivottabellen. ![Ett fälts snabbmeny med alternativ för att pivotera ett fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/qs_pivot_command.png) ## Lägga till mer data i pivottabellen Om du vill lägga till mer data i pivoteringen väljer du en till kolumn, klickar på listrutepilen bredvid kolumnnamnet och väljer Lägg till data i pivot. Kontrollera att pivotkolumnerna och värdena visas som de ska innan du påbörjar analysen. ![Ett fälts snabbmeny med alternativ för att lägga till data i en pivot.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/qs_pivot_add.png) Om du vill ta bort en pivottabell klickar du på listrutepilen bredvid namnet på en pivotkolumn och väljer Ta bort pivot. ## Felsöka pivottabeller - **Röda fält i vyn och fält med utropstecken i rutan Data:** Eftersom nya fält ersätter de ursprungliga fälten kommer referenser till de ursprungliga fälten i vyn inte längre att fungera. De gör att fält blir röda i vyn eller att utropstecken visas bredvid fältet i rutan Data. - **Null-värden i rutnätet:** Om alla ursprungliga fält som används i pivottabellen tas bort, t.ex. i samband med en extraktuppdatering, visas null-värden i pivotfälten. - **Inget pivotalternativ visas**: Alternativet Pivot visas när du väljer två eller fler kolumner i samma datakälla när datakällan är en Microsoft Excel-fil, textfil, fil i Google Kalkylark eller PDF-fil. Om du använder en annan datakälla i Tableau Desktop kan du pivotera med hjälp av anpassad SQL. ## Pivotera med hjälp av anpassad SQL (Tableau Desktop) Du kan också pivotera data genom att använda anpassad SQL, även om du inte använder en Excel-fil, textfil, fil i Google Kalkylark eller PDF-fil som datakälla. Om du använder UNION ALL-operatorn i en anpassad SQL-fråga kan du hämta värden från olika kolumner och placera dem i en ny kolumn. Anta till exempel att du har en tabell med namnet **Contest** (Tävling). **Contest (Tävling)** | Runner (Löpare) | Start Time (Starttid) | End Time (Sluttid) | | --- | --- | --- | | Amanda | 2016-09-03 15:04 | 2016-09-03 15:25 | | Oscar | 2016-09-03 15:04 | 2016-09-03 15:21 | | William | 2016-09-03 15:04 | 2016-09-03 15:16 | För att optimera analysen av dessa data i Tableau kan du använda följande anpassade SQL-fråga för att pivotera kolumnerna ”Starttid” och ”Sluttid” så att deras värden placeras i samma kolumn. Select \[Runner\] , 'Start' as \[Action\] , \[Start Time\] as \[Time\] From \[Contest\] Union ALL Select \[Runner\] , 'End' as \[Action\] , \[End Time\] as \[Time\] From \[Contest\] Den anpassade SQL-frågan ovan gör följande: - Pivoterar kolumnrubriken **Start Time** (Starttid) till ett strängvärde med namnet **Start** och lägger till det värdet i en ny kolumn med namnet **Action** (Åtgärd). - Pivoterar kolumnrubriken **End Time** (Sluttid) till ett strängvärde med namnet **End** (Slut) och lägger till det värdet i en ny kolumn med namnet **Action** (Åtgärd). - Pivoterar kolumnerna **Start Time** (Starttid) och **End Time** (Sluttid) så att kolumnernas värden placeras i en ny kolumn med namnet **Time** (Tid). Du ser resultatet av den anpassade SQL-frågan i tabellen nedan.
Runner (Löpare)Action (Åtgärd)Time (Tid)
Amanda

Start

2016-09-03 15:04
OscarStart2016-09-03 15:04
WilliamStart2016-09-03 15:04
AmandaEnd (Slut)2016-09-03 15:25
OscarSlut2016-09-03 15:21
WilliamSlut2016-09-03 15:16
### Så här pivoterar du data med hjälp av anpassad SQL 1. Anslut till dina data. 2. Dubbelklicka på alternativet Ny anpassad SQL i den vänstra rutan. Mer information finns i [Ansluta till en anpassad SQL-fråga](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/customsql.htm). 3. I dialogrutan Redigera anpassad SQL kopierar du och klistrar in följande anpassade SQL-fråga och ersätter innehållet med information om tabellen: Select \[_Static Column_\] , '_New Value (from Column Header 1)_' as \[_New Column Header_\] , \[_Pivot Column Values 1_\] as \[_New Values_\] From \[_Table_\] Union ALL Select \[_Static Column_\] , '_New Value (from Column Header 2_' as \[_New Column Header_\] , \[_Pivot Column Values 2_\] as \[_New Values_\] From \[_Table_\] Union ALL Select \[_Static Column_\] , '_New Value (from Column Header 3_' as \[_New Column Header_\] , \[_Pivot Column Values 3_\] as \[_New Values_\] From \[_Table_\] Där följande gäller: - _Static column_ (Statisk kolumn): En kommaavgränsad lista av kolumnerna från _Table_ (Tabell), både dimensioner och mätvärden, som inte ska tas med i pivottabellen. - _New Value (from Column Header 1-3)_ (Nytt värde (från kolumnrubrik 1–3)): Nya namn som du ger de ursprungliga kolumnrubrikerna, som används som radvärden i pivottabellen. - _Pivot Column Values 1-3_ (Pivotera kolumnvärde 1–3): Kolumnerna vars värden ska pivoteras till en enda kolumn. - _New Column Header_ (Ny kolumnrubrik): Det namn du ger den nya kolumnen som innehåller de nya radvärdena från _New Value (from Column Header 1-3)_ (Nytt värde (från kolumnrubrik 1–3)). - _New Values_ (Nya värden): Det namn du ger den nya kolumnen som innehåller de ursprungliga värdena från _Pivot Column Values 1-3_ (Pivotera kolumnvärde 1–3). - _Table_ (Tabell): Den tabell som du kopplade till. 4. Klicka på OK. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Planera datakällan I centrum av Tableau finns dina data. Hur framgångsrikt du kan utforska data, besvara frågor och skapa visualiseringar som du själv och andra kan använda sig av är helt beroende av de underliggande data. Om målet är att göra en snabbundersökning eller lite ad hoc-analyser så kanske det räcker att dyka in, ansluta till data, dra och släppa lite för att skapa några visualiseringar och sedan gå vidare med den informationen. Men om målet är att skapa en analys eller datakälla som ska användas regelbundet så är det bäst att tänka igenom och planera datakällan. ## Tableau-datakällor En Tableau-datakälla är länken mellan dina källdata och Tableau. Det är i princip summan av dina data (antingen som liveanslutning eller extrakt), anslutningsinformationen, namnen på tabeller eller blad som innehåller data samt semantiken ovanpå data. Semantiken omfattar sådant som hur data kombineras, beräkningar, fält vars namn har ändrats och standardformatering. En Tableau-_datakälla_ kan innehålla flera _dataanslutningar_ till olika databaser eller filer. Anslutningsinformation omfattar var data finns (till exempel filsökväg eller nätverksplats) och information om hur du ansluter till dessa data (till exempel inloggningsuppgifter för databasen). **Obs!** Termerna _datakälla_ och _dataanslutning_ har använts utan urskiljning tidigare och kan sakna tydlig åtskillnad i många texter. Det är även viktigt att tänka på skillnaden mellan Tableau-datakällor (Tableaus tillgång till dina data och alla anpassningar som kan vara inblandade) och själva källdatan (exempelvis en databas eller ett Excel-kalkylblad). Hur du planerar en datakälla med avseende på databasutformning behandlas inte i det här avsnittet. ## Kombinera data Om du har en datakälla med en enda tabell kan du [ansluta till data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/basicconnectoverview.htm), dra tabellen till arbetsytan och börja bygga en vy. Men om data är utspridda över flera tabeller – eller över flera databaser – så behöver du kombinera dem. Kombinering av data sker på sidan Datakälla.
Enskild databasFlera databaser
  1. Anslut till dina data. När du gör det skapas en datakälla.
  2. Dra en tabell eller ett blad med data till arbetsytan.
  3. Dra en andra tabell eller ett andra blad till arbetsytan. Antingen visas en linje (nudel) som representerar den relation som Tableau skapar automatiskt för de två tabellerna, eller så öppnas dialogrutan Redigera relation, där du uppmanas att ange nyckelfälten som kopplar ihop tabellerna med varandra.
  4. Fortsätt att lägga till tabeller.
  1. Anslut till dina data. När du gör det skapas en datakälla.
  2. Dra en tabell eller ett blad med data till arbetsytan.
  3. Efter att du tagit ut den första tabellen med data klickar du på länken Lägg till till höger om rubriken Anslutningar i det vänstra fönstret.
  4. Växla mellan dataanslutningar i den vänstra rutan och dra önskad tabell till arbetsytan. Antingen visas en linje (nudel) som representerar den relation som Tableau skapar automatiskt för de två tabellerna, eller så öppnas dialogrutan Redigera relation, där du uppmanas att ange nyckelfälten som kopplar ihop tabellerna med varandra.
  5. Fortsätt att lägga till tabeller och växla mellan dataanslutningar efter behov.
**Obs**! För att relatera tabeller mellan olika databaser så måste de läggas till som **dataanslutningar** inom samma datakälla, inte som en ny **datakälla**. Dataanslutningar läggs till från Lägg till-länken i det vänstra fönstret. Nya datakällor kan skapas från menyn Data eller från listrutemenyn på ikonen bredvid datakällans namn, så som visas i den här bilden: ![En listrutemeny med alternativet att lägga till en ny datakälla.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datasource_plan_connection_vs_source.png) ### Metoder för att kombinera data Relationer är standardsättet att kombinera data i Tableau. Relationer är ett dynamiskt, flexibelt sätt att kombinera och analysera data från flera tabeller. Vid behov kan tabeller även kopplas och förenas. Datakällor kan även kombineras. Vi tar en titt på alternativen för hur data kan kombineras i Tableau och vissa av de situationer där varje metod är användbar.
RelationerFastställer potentialen för kopplingar mellan två tabeller baserat på relaterade fält. Slår inte samman data för att skapa en ny, fast tabell. Under analys frågas de relevanta tabellerna automatiskt med hjälp av de sammanhangslämpliga kopplingarna för att skapa en anpassad tabell med data för den analysen.

Bibehåller lämplig detaljnivå, orsakar inte dataförlust, behåller lämpliga aggregeringar och hanterar null.

Kan användas i flera publicerade datakällor.

KopplingarSlå samman två tabeller med data baserat på en kopplingssats och kopplingstyp för att skapa en ny fast tabell med data. Används ofta för att lägga till nya kolumner med data över samma grundläggande radstruktur.

Kan orsaka dataförlust med vissa kopplingstyper om fält inte förekommer i alla tabeller. Kan orsaka dataduplicering om tabeller har olika detaljnivå.

FöreningarSlå samman två eller fler tabeller med data för att skapa en ny, fast tabell med data. Används för att bifoga (lägga till nya rader med) data över samma grundläggande kolumnstruktur.
KombinationerData hålls separat. Tableau frågar datakällorna oberoende av varandra och visualiserar resultaten tillsammans i vyn baserat på länkningsfält som upprättats för det bladet. Efterliknar beteendet för en vänsterkoppling och kan filtrera data från sekundära datakällor.
**Obs**! Det går även att kombinera data med [anpassad SQL](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/customsql.htm). Oftast är det bäst att kombinera data direkt på arbetsytan eller med datakombination. På så sätt får Tableau störst flexibilitet för optimering. I vissa scenarion kan det dock finnas skäl till att använda anpassad SQL. Tänk dock på att det kan påverka prestandan eftersom Tableau tvingas köra de anpassade SQL-satserna som de står skrivna. ### Relationer Relatera är en metod för att arbeta med data från flera tabeller baserat på delade fält – kolumner – mellan dessa tabeller. En relation informerar Tableau om hur rader kan kopplas samman mellan tabeller. Tableau sparar den informationen, men för inte omedelbart samman raderna som med en hårdkodad koppling. När en visualisering skapas spåras i stället de fält som ingår i analysen tillbaka via relationen och lämpliga kopplingar skapas för att returnera rätt data. Eftersom data aldrig tvingas samman i en enskild tabell utanför visualiseringens sammanhang så är relationer användbara när data befinner sig på olika detaljnivå. Om du till exempel behöver arbeta med data om daglig nederbörd i en tabell men temperatur per timme i en annan. Mer information om hur du kombinerar tabeller med hjälp av relationer finns i [Relatera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/relate_tables.htm). Mer information om hur du kan kombinera tabeller med hjälp av relationer finns i [Relatera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/relate_tables.htm) och de här Tableau-blogginläggen: - [Relationer, del 1: Introduktion till den nya datamodelleringen i Tableau (på engelska)](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [Relationer, del 2: Tips och trick (på engelska)](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [Relationer, del 3: Köra frågor mot flera relaterade tabeller (på engelska)](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) **Obs!** I Tableau version 2024.2 och senare har Tableaus funktioner för datamodellering stöd för analys av flera faktatabeller och delade dimensioner med hjälp av relationer mellan faktatabeller. Mer information finns i [Om datamodeller för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm), [När ska en datamodell för relationer mellan faktatabeller användas?](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_when_to_use.htm) och [Bygga en datamodell för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_build.htm). ### Koppla Koppling är ett sätt att kombinera tabeller relaterade med gemensamma fält. Resultatet av att kombinera data med hjälp av en koppling är en tabell som utökas i vågrät riktning genom att lägga till kolumner med data. ![Ljus- och mörklila staplar som visar kombinationen av data med hjälp av en koppling.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/visual_join.png) Mer information om hur du kopplar data i Tableau finns i [Koppla dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joining_tables.htm). ### Datakombination När du använder datakombination så kombinerar du data i vad som kallas en primär datakälla med gemensamma fält från en eller flera sekundära datakällor. Datakombination är praktiskt när: - du måste ändra hur datakällan är konfigurerad blad för blad - du vill kombinera databaser som inte tillåter relationer eller kopplingar, till exempel kubdatakällor. Resultatet av att kombinera data med datakombination är en virtuell tabell som utökas vågrätt genom att kolumner med data läggs till. Data från varje datakälla aggregeras till en gemensam nivå innan de visas tillsammans i visualiseringen. ![Lila och blå staplar som visar kombinationen av data med hjälp av datakombination.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/visual_blend.png) Mer information om hur datakombination fungerar och hur du kombinerar data i Tableau finns i [Kombinera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multiple_connections.htm). ### Förena Förening är en metod för att lägga till värden (rader) till tabeller. Du kan förena tabeller om de har samma kolumner. Resultatet av att kombinera data med en förening är en virtuell tabell som har samma kolumner men som utökas lodrätt genom att lägga till rader med data. ![Ljus- och mörklila staplar som visar kombinationen av data med hjälp av en förening.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/visual_union.png) Du kan förena tabeller på ett av två sätt: manuellt eller med jokerteckensökning. Mer information om hur du förenar data med en av dessa metoder i Tableau finns i [Förena dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/union.htm). ## Överväganden för en Tableau-datakälla Innan något annat bör du se till att du är på det klara med vad datakällans syfte ska vara. En uppsamlingsdatakälla för ett stort antal olika användare med breda frågor tas fram på ett annat sätt än en nischad datakälla som optimerats för prestanda. Det är viktigt att veta målet från början. Med det målet i åtanke finns det flera saker att överväga och planera innan du skapar en datakälla i Tableau: - Plats och åtkomst - Form och renhet - Datamodell och datakombination - Semantik och anpassning - Skalbarhet, säkerhet och synlighet - Prestanda och aktualitet #### Plats och åtkomst Den plats där du lagrar data kan vara enkel, till exempel en Excel-fil på datorn eller ett Google Kalkylark, eller komplicerad som flera databaser som använder sig av olika tekniker. Åtkomst kan även involvera specifika drivrutiner eller kopplingar för en databas eller inloggningsinformation för en databasserver. **Frågor att ha i åtanke:** - Har rätt Tableau-användare tillgång och behörigheter till data och till Tableau? - Vilka användarkonton ska användas för att logga in på databasen? - Kommer användarfiltrering eller [säkerhet på radnivå](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/rls_bestpractices.htm) behövas? - Finns källdata lokalt eller i molnet? - Det här kan få [implikationer om data publiceras till Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/to_publish.htm#tableau-online-data-connection-support). - Finns det [Använda kopplingar som tillhandahålls av Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/exampleconnections_overview.htm)? - Finns det några begränsningar för den databasen (stöder den alla funktioner du vill använda)? #### Form och renhet Organisationen kanske redan har välstrukturerade data som du kan ansluta till eller ETL-processer du kan använda. Du kan också behöva använda Tableau Prep Builder och utföra rensnings- och formningsåtgärder för att få ett användbart format på data. **Frågor att ha i åtanke:** - Är data välstrukturerade för användning i Tableau? - Ska [Tableau Prep Builder](https://help.tableau.com/current/prep/sv-se/prep_clean.htm) och Tableau Prep Conductor användas för att rensa och [automatisera](https://help.tableau.com/current/prep/sv-se/prep_conductor_publish_flow.htm) dataförberedelseflöden? - Vilka beräkningar eller manipuleringar utförs bäst i Tableau? - Är några av dessa data onödiga? Saknas data? #### Datamodell och datakombination Tableau behöver veta hur den ska fråga data, det berättar du i [Tableaus datamodell](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_datamodel.htm). Om data kommer från flera tabeller behöver de kombineras. Metoder för att kombinera data innefattar relationer, kopplingar, föreningar och kombinationer. **Frågor att ha i åtanke:** - Är data utspritt över flera system? - Vad är det bästa sättet att kombinera varje tabell med data? #### Metadata och anpassning Data lagras ofta på ett sätt som inte är enkelt för en person att använda på ett bekvämt sätt. Standardfältnamn kan till exempel vara klumpiga, definitioner av förkortningar eller koder kanske saknas eller så saknas vanliga beräkningar i de underliggande data. Om du skapar ett semantiskt lager med de informationsbitarna så kan det bli mycket enklare att förstå och använda data. **Frågor att ha i åtanke:** - Vilka beräkningar ska läggas till? - Är tabell- och fältnamnen begripliga? - Är standardinställningarna för fälten användbara eller ska de anpassas? - Finns det justeringar som behöver göras för att stödja [Tableau Catalog](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/qs_content_page.htm#add-or-edit-descriptions)? _Tänk på att Förklara data för tillfället inte har stöd för datakällor med flera tabeller._ #### Skalbarhet, säkerhet och synlighet En datakälla kan ligga kvar i arbetsboken där den skapades – [en inbäddad datakälla](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/permissions.htm#data-access-for-published-tableau-data-sources) – eller så kan den publiceras till Tableau Server eller Tableau Cloud som en helt egen innehållsresurs. Med den här centraliseringen av publicerade datakällor får du dessutom fördelen med säkerhet och skalning så att flera användare kan ha tillgång till en konsekvent datakälla. Publicerade datakällor kan också dra nytta av [Tableau Catalog](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/dm_catalog_overview.htm) och rekommendationer och erbjuda en enda sanningskälla för en organisation. **Frågor att ha i åtanke:** - Ska datakällan vara inbäddad i arbetsboken? _(Följande frågor antar att datakällan är publicerad)_ - Var kommer datakällan att publiceras? - Vem kommer att äga datakällan? - Vilken [autentisering](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/publishing_sharing_authentication.htm) och vilka [behörigheter](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/publish_workbooks_permissions_add.htm) ska den ha? - Kommer den att vara [certifierad](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/datasource_certified.htm)? #### Prestanda och aktualitet Dessutom kan Tableau-datakällor vara liveanslutningar till källdata eller så kan data kopieras ut som ett uppdateringsbart extrakt. Extrakt kan öka analysprestanda eller förhindra överutnyttjande av resurser mot databassystem. **Frågor att ha i åtanke:** - Ska dataanslutningen vara live eller ett [extrakt](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/extracting_data.htm)? - Om den extraheras, kommer det att finnas ett uppdateringsschema? ([Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/data_fresh_section.htm) | [Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/to_keep_data_fresh.htm)) - Om den publiceras till Tableau Cloud, behöver [Tableau Bridge](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/qs_refresh_local_data.htm) användas? ### Bygg datakällor med hög kvalitet Det finns mycket att tänka på om du vill skapa en väldesignad och effektiv datakälla. Med du behöver inte publicera ditt första försök. Precis som när man skapar en bra visualisering så är det en pågående process att skapa en datakälla. Testa att kombinera de data du tror att du behöver och se om du kan skapa den visualisering du vill ha. Du kan alltid gå tillbaka och skriva en ny beräkning eller ta in en annan tabell med data. Utför lite användartester och fråga en kollega om de förstår dina fältnamn. Det är förstås bäst att bara publicera datakällor du litar på och endast certifiera de som genomgått kvalitetskontroll. När din datakälla presenteras för användarna så ska de kunna lita på den. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Platsdata som Tableau stöder för att skapa kartvyer Tableau har stöd för världsomspännande flygplatskoder, orter, länder, regioner, territorier, län, landskap samt vissa postnummer och administrativa distrikt på sekundär nivån (motsvarande kommuner). Amerikanska riktnummer, demografiska statistikområden (CBSA), statistiska storstadsområden (MSA), kongressdistrikt och postnummer stöds också av Tableau. Dessutom stöds alla latitud- och longitudkoordinater, så länge de är i decimalgrader. **Obs!** Se [Om Tableau-kartor](https://www.tableau.com/sv-se/mapdata#data) på Tableau-webbplatsen för en komplett lista över platsdata per land som Tableau har stöd för. ## Gör följande om Tableau inte känner igen dina platsdata - **Om Tableau känner igen dina platsdata och automatiskt tilldelar geografiska roller till dina fält** (du vet om detta utförs då det finns en jordglobsikon ![Ikonen för att den geografiska rollen tillämpas på fältet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/geoicon.png) bredvid dem i rutan **Data**), är du redo att skapa en kartvy. Dubbelklicka på ett av dessa geografiska fält och en karta skapas. - **Om Tableau inte omedelbart känner igen dina platsdata** och inte skapar en kartvy måste du tilldela geografiska roller till dina fält. Se avsnittet [Tilldela en geografisk roll till ett fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_geographicroles.htm#AssignRole) för mer information. **Obs!** Den här proceduren fungerar endast om dina platsdata stöds av Tableau. Om dina data inte stöds av Tableau finns ett par saker du kan prova på under tiden för att kartlägga dessa data i Tableau: - [Redigera platsnamn i din datakälla för att matcha Tableau-platsnamn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_editlocation.htm) - [Anpassa dina data med geokodning](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/custom_geocoding.htm) - [Kombinera dina geografiska data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_customgeocode_ex_datablend.htm) **Obs!** Att ansluta till spatiala data stöds endast på Tableau Desktop version 10.2 och senare. ## Se även [Om Tableau-kartdata](https://www.tableau.com/sv-se/mapdata#data) [Om Tableau-kartpartner](https://www.tableau.com/sv-se/mapdata#vendors) ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Prediktiv modellering Funktioner med prediktiv modellering i Tableau använder linjär regression för att bygga prediktiva modeller och generera förutsägelser om dina data. De två [tabellberäkningarna](https://help.tableau.com/sv-se/current/pro/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm), MODEL\_PERCENTILE och MODEL\_QUANTILE, kan generera förutsägelser och ytliga relationer i dina data. Dessa kan sedan användas för att identifiera utstickare, uppskatta värden för glesa data eller data som saknas samt förutsäga värden för framtida tidsperioder. Det här avsnittet erbjuder all dokumentation du behöver för att komma igång med prediktiv modellering i Tableau. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Prediktiv modellering med genererade markeringar Om du har använt Tableau ett tag har du säkert hört frasen ”dataförtätning”. Detta syftar på en process där markeringar genereras av Tableau och läggs till i vyn, fastän dessa markeringar inte stöds av poster i den underliggande datakällan. Detta kan utföras för att förlänga datumaxeln eller, om du arbetar med [funktioner för prediktiva modeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/predictions_overview.htm), för att visa prognoser. **Titta på en video**: Titta på följande presentation från TC19 för en djupgående diskussion om dataförtätning: [You Did What to Your Data? A Deep Dive into Imputing and Densifying Data](https://tc19.tableau.com/learn/sessions/zen-master-you-did-what-your-data-deep-dive-imputing-and-densifying-data). Läs mer: Läs följande blogginlägg om [dataförtätning](https://www.dataplusscience.com/DataDensification.html) från [Data Plus Science](https://www.dataplusscience.com/). ## Beräkna prognoser om saknade värden Till exempel kanske du vill lägga till prognoser för framtida datum. Som standard visas inte [saknade värden](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/missing_values.htm) i Tableau, men du kan generera dessa markeringar genom följande steg: 1. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på datumet eller klassrubriken. 2. Välj Visa saknade värden. ![fältsnabbmeny med Visa saknade värden valt](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict_densify1.png) Men detta räcker inte för att du ska kunna göra prognoser för de markeringar som genererats. Om du har försökt att utföra en beräkning på dem (oavsett om det var en prognosberäkning eller inte) returnerade Tableau [null-värden](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datafields_specialvalues.htm#null-numbers-and-dates-and-negative-values-on-log-axes). Detta var väntat eftersom de markeringarna baseras på saknade värden som inte finns. Du kan göra prognoser på dessa saknade värden genom att öppna menyn Analys längst upp och sedan välja Härled egenskaper från saknade värden. ![Menyn Analys med Härled egenskaper från saknade värden valt](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict_densify2.png) **Obs!** Som standard är Härled egenskaper från saknade värden inaktiverad, även när Visa saknade värden är aktiverad. Alla fält och axlar som kan expanderas med Visa saknade värden kan tillämpa den här inställningen. ## Exempel på prognoser för genererade markeringar Nu ska vi utforska beteendet vidare. Vi jämför tre olika illustrationer som visar hur inställningarna Visa saknade värden och Härled egenskaper från saknade värden kan påverka visualiseringen, beroende på om en eller båda är aktiverade eller inaktiverade. Följ med genom att ladda ner följande arbetsbok från Tableau Public (på engelska): [Predictions on Missing Values](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/PredictionsonMissingValues/ShowMissingValuesONInferProperitesfromMissingValuesON). Vi har inkluderar prognoser med ATTR(DAY(\[Orderdatum\])) som prediktor. Det är inte den bästa prediktorn för dessa data (och ger otillräckliga prognoser), men för den här artikeln ger den en bra bild av Härled egenskaper från saknade värden. Varje visualisering innehåller samma fyra mätvärden på hyllan Rader, enligt nedan: - Rad 1: `SUM([Profit])` - Rad 2: `RUNNING_SUM(SUM([Profit]))` - Rad 3: `ATTR(DAY([Order Date]))` - Rad 4: `MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Profit]),ATTR(DAY([Order Date])))` ### Illustration 1 ![Illustration 1](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict-infer1.png) På bilden ovan är både Visa saknade värden och Härled egenskaper från saknade värden inaktiverade, vilket är standardinställningen i Tableau. Du skulle se samma visualisering om Härled egenskaper från saknade värden var aktiverad och Visa saknade värden var inaktiverad. Det beror på att Härled egenskaper från saknade värden är beroende av att Visa saknade värden är aktiverad. ### Illustration 2 ![Illustration 2](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict-infer2.png) På bilden ovan är Visa saknade värden aktiverad och Härled egenskaper från saknade värden inaktiverad. Som standard är Härled egenskaper från saknade värden inaktiverad, även när Visa saknade värden är aktiverad. Observera att vi i den här situationen inte beräknar ett värde för ATTR på DAY(\[Orderdatum\]) för de värden som saknas (rad 3). Vi genererar en prognos för förtätade datum, men de är identiska för alla datum som saknas eftersom vi inte kan härleda den faktiska ATTR(DAY(\[Orderdatum\])) som visas på rad 3. Dessa markeringar beräknas därför som om DAY(\[Orderdatum\]) är null. ### Illustration 3 ![Illustration 3](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict-infer3.png) På den här bilden är både Visa saknade värden och Härled egenskaper från saknade värden aktiverade, vilket visar hur inställningen Härled egenskaper från saknade värden fungerar. Som du ser kan vi, eftersom vi kan härleda ATTR(DAY(\[Orderdatum\])) (rad 3), använda detta i prognoser i rad 4 och därmed få en jämn och fin prognoskurva. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Prognostisera fältresultat Tableau erbjuder flera olika typer av prognosresultat. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på mätvärdesfältet, välj **Prognosresultat** och sedan ett av alternativen, för att se dessa resultattyper i vyn. Alternativen är: - Faktisk och prognos – visar det faktiska datumet förlängt med prognostiserade data. - Trend – visar prognosvärdet med säsongskomponenten borttagen. - Precision – visar prognosen för intervallavståndet från prognosvärdet för den konfigurerade förtroendenivån. - Precision % – visar precisionen som en procentsats av prognosvärdet. - Kvalitet – visar kvaliteten på prognosen på en skala från 0 (sämst) till 100 (bäst). Detta mätvärde skalas som MASE, baserat på MASE (genomsnittligt absolut skalat fel) för prognosen, vilket är förhållandet mellan prognosfel och felen i en naiv prognos som antar att värdet för den aktuella perioden är detsamma som värdet för nästa period. Den faktiska ekvationen som används för kvalitet är: 100 \* MAX(1 - MASE, 0) Kvaliteten för en naiv prognos skulle vara 0. Fördelen med MASE-mätvärdet framför den vanligare MAPE är att MASE definieras för tidsserier som innehåller noll, medan MAPE inte gör det. Dessutom väger MASE olika fel lika mycket medan MAPE väger positiva och/eller extrema fel tyngre. - Övre prognosintervall – Visar ett konfidensintervall på 90, 95 eller 99 över prognosvärdet (om konfidensintervallet är 90 kommer det sanna framtida värdet alltså att ligga över det övre prognosintervallet i 10 % av fallen), om man antar en modell av hög kvalitet. Konfidensintervallets procentsats styrs av inställningen för prognosintervall i dialogrutan Prognosalternativ. Se [Konfigurera prognosalternativ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/forecast_options.htm). - Lägre prediktionsintervall – visar 90, 95 eller 99 förtroendenivåer under prognosvärdet. Det faktiska intervallet kontrolleras av inställningen för prediktionsintervallet i dialogrutan Prognosalternativ. - Indikator – visar strängen **Faktisk** för rader som redan fanns på arbetsbladet när prognosen var inaktiv och **Uppskattning** för rader som har lagts till efter att prognosen aktiverades. - Ingen – visar inte prognosdata för det här mätvärdet. Prognosbeskrivningens information ingår även i arbetsbladets beskrivning. Se [Skaffa information om fält och blad i en arbetsbok](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_describe.htm). ## Prognostisera ett nytt mätvärde När du lägger till ett nytt mätvärde i en visualisering som redan har aktiverat prognoser försöker Tableau förutse framtida värden. ## Ändra typen av prognosresultat Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på mätvärdesfältet, välj Prognosresultat och sedan en resultattyp, för att ändra typen av prognosresultat för en åtgärd. ![En listrutemeny med alternativ för att redigera typen av prognosresultat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/forecast_results_type.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Prognostisering Du kan lägga till en prognos i en vy när det finns minst en datumdimension och ett mätvärde i vyn. Om du är intresserad av prediktiv modellering, som också är tillgängligt i Tableau, bör du läsa [Så fungerar funktioner för prediktiva modeller i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_overview.htm). Du aktiverar prognostisering genom att högerklicka (Ctrl-klicka på Mac) på visualiseringen och välja Prognos >Visa prognos eller välja Analys >Prognos >Visa prognos. När det inte finns någon datumdimension kan du lägga till en prognos om det finns ett dimensionsfält i vyn som har heltalsvärden. Läs [Prognostisering när det inte finns något datum i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/forecast_no_date.htm). Du kan förutsäga kvantitativa tidsseriedata med exponentiella utjämningsmodeller i Tableau Desktop. Med exponentiell utjämning ges nyligen gjorda observationer relativt större vikt än tidigare observationer. Dessa modeller fångar upp utvecklingen eller säsongsvariationerna i dina data och extrapolerar dem till framtiden. Prognoserna är helt automatiska, men kan ändå konfigureras. Många prognosresultat kan bli fält i dina visualiseringar. När en prognos visas syns framtida värden för mätvärdet intill de faktiska värdena. ## Begränsningar för prognostisering Prognoser stöds inte för flerdimensionella datakällor. I Tableau Desktop stöds flerdimensionella datakällor endast i Windows. Du kan publicera en vy som innehåller en prognos och se prognosen när du visar eller redigerar vyn på webben, men du kan inte ändra eller lägga till en prognos när du redigerar en vy på webben. Dessutom kan du inte lägga till en prognos i en vy om den innehåller något av följande: - Tabellberäkningar - Uppdelade mätvärden - Procentberäkningar - Slutsummor eller delsummor - Datumvärden med aggregering inställd på Exakt datum ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Prognostisering när det inte finns något datum i vyn Om det inte finns något giltigt datum i vyn letar Tableau efter en dimension i vyn som har heltalsvärden. Om den hittar en sådan dimension använder den det för att förutsäga ytterligare värden för mätvärden i vyn. Precis som med ett datum, när en heltalsdimension väljs för att mätvärdena ska förutsägas används den inte längre för att partitionera data. Om det finns fler än en sådan heltalsdimension går Tableau i denna ordning: - En heltalsdimension på hyllan Kolumner. Om det finns fler än en sådan dimension använder det den första (längst till vänster på hyllan). - En heltalsdimension på hyllan Rader. - En heltalsdimension på hyllan Sidor. - En heltalsdimension på kortet Markeringar. När Tableau använder en heltalsdimension för att prognosticera, anger dialogrutorna Prognosalternativ och Prognosbeskrivning automatiskt att prognosen aggregerar efter perioder: ![En dialogruta med alternativ för att ställa in prognoslängd, källdataaggregering och prognosmodell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/forecast_integer1.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Räkenskapsdatum I vissa situationer måste ett datumfält uttryckas enligt en organisations räkenskapsår. Kalenderår löper från 1 januari till 31 december, men en organisations räkenskapsår kan börja en annan månad. Till exempel kan ett företags räkenskapsår löpa från den 1 juni till den 31 maj. I sådana fall är det lämpligt att visa vissa datumvärden i en vy med hjälp av motsvarande räkenskapsdatum (räkenskapsår, räkenskapskvartal och räkenskapsvecka) snarare än deras motsvarande kalenderdatum. Så här ställer du in räkenskapsårets startmånad för en datakälla: 1. Öppna dialogrutan Datumegenskaper genom att högerklicka (Ctrl-klicka på Mac) på datakällan i rutan Data. 2. Ställ in fältet Början på räkenskapsåret på lämplig månad. För varje datumdimension ställer du in räkenskapsårets startmånad separat. I rutan Data högerklickar du på en datumdimension (Ctrl-klicka på Mac) och väljer Standardegenskaper > Början på räkenskapsåret. Huruvida en viss nivå av en datumdimension påverkas av användningen av räkenskapskalendern beror på det specifika fallet.
DatumnivåVid konvertering till räkenskapsdatum
ÅrRäkenskapsåret. Om till exempel Början på räkenskapsåret ställs in på april visas årtalet för datumet 1 juni 2004 som FY (räkenskapsår) 2005.
Kvartal

Med kvartal menas räkenskapskvartalet. Om till exempel Början på räkenskapsåret ställs in på april visas kvartalet för datumet 1 juni 2004 som Q1 (kvartal 1).

MånadBeteendet är oförändrat. Kalendermånaden är samma som räkenskapsmånaden.
DagBeteendet är oförändrat. Kalenderdagen är samma som räkenskapsdagen.
TimmeBeteendet är oförändrat. Kalendertimmen är samma som räkenskapstimmen.
MinutBeteendet är oförändrat. Kalenderminuten är samma som räkenskapsminuten.
SekundBeteendet är oförändrat. Kalendersekunden är samma som räkenskapssekunden.
Veckonummer

Med veckonummer menas räkenskapsveckonumret. Om till exempel Början på räkenskapsåret ställs in på april visas veckonumret för datumet 1 juni 2004 som 1.

VeckodagBeteendet är oförändrat. Kalenderdagen är samma som räkenskapsdagen.
MM/ÅÅÅÅBeteendet är oförändrat. Det här datumformatet visar alltid kalenderdatum, även när ett räkenskapsår har tilldelats.
M/D/ÅDet här datumformatet visar alltid kalenderdatum, även när ett räkenskapsår har tilldelats.
De enda datumnivåer som uttryckligen anger att räkenskapskalendern används är års- och kvartalsnivån. Räkenskapsår och räkenskapskvartal visas med prefixet FY för räkenskapsår. Det här gäller däremot inte för räkenskapsmånader eller räkenskapsveckonummer. De visas inte med någon särskild räkenskapsmärkning. Beteckningar för räkenskapsår för en viss datumdimension tillämpas överallt där fältet förekommer i Tableau-arbetsboken. Räkenskapsdatum kan bara tillämpas på dimensioner i en relationell datakälla. Formateringen med räkenskapsår tillämpas på alla datumformat som innehåller ett år eller ett år och ett kvartal. Om du tillämpar ett anpassat datumformat och bara använder platshållarna ”y” och ”q” läggs `FY` till framför varje årtal. ## Datumnivåer När en datumdimension använder en räkenskapskalender återspeglas räkenskapskalendern bara av följande datumdelar och trunkeringar i vyn:
Datumdel eller trunkeringNär en räkenskapskalender används
Datumdelen årOm Början på räkenskapsåret är inställd på april visas årtalet för datumet 1 juni 2004 som FY (räkenskapsår) 2005.
Datumdelen kvartalOm Början på räkenskapsåret ställs in på april visas kvartalet för datumet 1 juni 2004 som Q1 (kvartal 1).
Datumdelen veckonummerOm Början på räkenskapsåret ställs in på april visas veckonumret för datumet 1 juni 2004 som 1.
Datumtrunkering för årOm Början på räkenskapsåret ställs in på maj visas datumet 1 juni 2004 som 1 maj 2004.
Datumtrunkering för kvartalOm Början på räkenskapsåret ställs in på juli visas datumet 1 juni 2004 som 1 april 2004.
[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Redigera axlar När du lägger till ett kontinuerligt fält (ett fält med grön bakgrund) till hyllan Kolumner eller Rader, lägg en axel till i vyn. En axel visar datapunkter som ligger inom ett specifikt värdeintervall. För varje axel kan du ange egenskaperna för intervall, skala och skalstreck. Dubbelklicka på en axel för att öppna dialogrutan **Redigera axel** och ändra dess konfiguration och formatering. Se [Varför kan jag inte redigera min axel?](#Why) om du inte kan redigera axeln ![Formatera axlar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_editaxes_img_102.png) _I det här exemplet skapar fältet Vinst (ett kontinuerligt mätvärde), på hyllan Rader, en vertikal axel och fältet Orderdatum (en dimension med kontinuerligt datum), på hyllan Kolumner, en horisontell axel._ **Obs!** Se [Formatera på arbetsbladsnivå](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_worksheet.htm) och [Formatera fält och fältetiketter](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_specific_fields.htm) för mer information om hur du formaterar rubriker och fältetiketter. Se [Dimensioner och mätvärden, blått och grönt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm) för mer information om kontinuerliga och diskreta fält. ## Redigera ett axelintervall Dubbelklicka på den axel du vill redigera för att redigera ett axelintervall. ![Ett linjediagram som visar vinst över tid, med en snabbmeny med alternativet Redigera axel markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/axes5.png) **Obs!** Tableau Desktop låter dig högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på axeln och sedan välja Redigera axel. I webbredigering kan du klicka på pilknappen på en axel och sedan välja Redigera axel. När du väljer en axel väljs inte markeringarna, som är associerade med axeln, vilket låter dig redigera och formatera axeln utan att förändra markeringarna. Högerklicka på axeln och välj **Välj markeringar** **för att välja de markeringar som är associerade med axeln**. Du kan också välja varje markering individuellt. Se [Välja markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_pan_zoom.htm#Select) för mer information. ## Varför kan jag inte redigera min axel? Om du inte kan redigera en axel är det troligen en rubrik snarare än en axel. - Kontinuerliga fält (grön bakgrund) på hyllorna Rader och Kolumner skapar axlar i vyn. När du högerklickar på en axel visas den här menyn: ![Ett linjediagram som visar försäljningstrender över tid för tre nyckelsegment: konsument, företag och hemmakontor. En snabbmeny som visar alternativ för att visa eller dölja rubriken.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/axes_headers_continuous.png) - Diskreta fält (blå bakgrund) på hyllorna Rader och Kolumner skapar rubriker, och inte axlar. När du högerklickar på en rubrik visas den här menyn: ![Ett linjediagram som visar försäljningstrender över tid för tre nyckelsegment: konsument, företag och hemmakontor. En snabbmeny som visar alternativ för att visa eller dölja rubriken.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/axes_headers_discrete.png) Du kan redigera formateringen på rubriker genom att högerklicka på en och sedan välja Formatera. Se [Formatera på arbetsbladsnivå](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_worksheet.htm) och [Formatera fält och fältetiketter](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_specific_fields.htm) för mer information om hur du formaterar rubriker och fältetiketter. Se [Dimensioner och mätvärden, blått och grönt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm) för mer information om kontinuerliga och diskreta fält. ## Dölj och visa axlar och rubriker igen Om du har dolt en axel eller en rubrik i vyn kan den visas igen från dess relaterade fält i vyn. Dölja en axel Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på axeln i vyn och avmarkera sedan kryssmarkeringen bredvid alternativet Visa rubrik. **Visa en tidigare dold axel** Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på det kontinuerliga fältet i vyn som är associerat med axeln du vill visa. Klicka sedan på dess listrutemeny och på Visa rubrik. ![Dölja och visa rubriken.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/hide_reshow_axis.gif) Se [Axlar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/view_parts.htm#Axes) i [Delar av vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/view_parts.htm) för relaterad information. **Dölja en rubrik** Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på en rubrik i vyn och avmarkera sedan kryssmarkeringen bredvid alternativet Visa rubrik. **Visa en tidigare dold rubrik** Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på det diskreta fältet i vyn som är associerat med de rubriker du vill visa. Klicka sedan på dess listrutemeny och på Visa rubrik. ![Dölja och visa rubriken.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/hide_reshow_header.gif) Se [Rubriker](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/view_parts.htm#Headers) i [Delar av vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/view_parts.htm) för relaterad information. Se [Dimensioner och mätvärden, blått och grönt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm) för mer information om kontinuerliga och diskreta fält. ## Ändra ett axelintervall Du kan begränsa axelintervallet för att fokusera vyn på specifika datapunkter. Anta till exempel att vyn visar försäljningen över fyra år. Den automatiska axeln kan till exempel visa ett intervall från 0 till 750 000 USD. Om försäljningen aldrig går under 470 000 USD kan du justera axelintervallet till att börja på 470 000 USD för att hjälpa användaren fokus på var datapunkterna faktiskt ligger. **Så modifierar du ett axelintervall:** 1. Dubbelklicka på axeln som du vill redigera. Det går även bra att högerklicka (kontroll-klicka på Mac) och sedan välja Redigera axel. 2. Välj ett av följande alternativ i dialogrutan Redigera axel: - Automatiskt: Axelintervallet baseras automatiskt på datan som används i vyn. - Enhetligt axelintervall för alla rader eller kolumner. Ställer enhetligt in axelintervallet till det maximala dataintervallet för alla rutor i vyn. - Oberoende axelintervall för varje rad eller kolumn. Gör axelintervallet oberoende. Axelintervallet varierar för varje ruta i vyn, beroende på dataintervallet i varje ruta. - Fast. Anger att starta och/eller avsluta axeln vid ett specifikt värde. Du kan fixera båda ändarna av axeln eller bara ena änden. När du fixerar båda ändarna av axeln fastställs axelintervallet av de värden du anger. När du endast fixerar ena änden av axeln måste du ställa in den andra änden som automatisk, enhetlig eller oberoende. 3. Du kan även ange om noll ska inkluderas. När du avmarkerar kryssrutan Inkludera noll justeras axelintervallet så att det endast visar värdeintervallet i datan. 4. Klicka på OK. ![Dialogrutan Redigera axel med intervallalternativ.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_editaxes_img_201.png) ## Ändra axelskalan till omvänd eller logaritmisk Alternativ för axelskalan inkluderar Omvänd och Logaritmisk. När du väljer Logaritmisk kan du sedan ange Positiv eller Symmetrisk. Symmetrisk visar data som innehåller positiva värden, 0-värden eller negativa värden på en axel med logaritmisk skala och används bäst för att visualisera stora negativa eller positiva värden på en logaritmisk skala, eller både och. Se [Om transformation av den symmetriska logaritmiska axeln](#Transform) för relaterad information. **Så ändrar du skalan på en axel:** 1. Dubbelklicka på axeln som du vill redigera. Det går även bra att högerklicka (kontroll-klicka på Mac) och sedan välja Redigera axel. 2. Välj Omvänd eller Logaritmisk för axelskalan, i dialogrutan Redigera axel, som finns på fliken Allmänt. Alternativet att välja Symmetrisk eller Positiv är endast tillgängligt när axelintervallet sträcker sig utanför det stängda intervallet \[-10, 10\]. **Logaritmisk**: Välj Positiv eller Symmetrisk för den logaritmiska skalan. Alternativet Symmetrisk visar data som innehåller positiva värden, 0-värden och negativa värden på en logaritmisk skala. Som standard ritas skalstrecken i tiopotenser, men du kan ange vilken bas som helst som är större än 1. ![Ett punktdiagram som visar korrelationen mellan försäljning och vinst, tillsammans med dialogrutan Redigera axel, där alternativen för skala är markerade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/editaxis_symlog.png) 3. Klicka på fliken Skalstreck och välj ett av följande alternativ: - Automatisk – de stora skalstrecken ritas med tiopotenser. - Fast – de stora skalstrecken ritas med en specifik exponent. Skriv ett nummer i textrutan Upphöjt till. - Inga – stora skalstreck visas inte. 4. Klicka på OK när du är klar. Du kan även vända på axeln genom att välja Omvänd i området Skala på fliken Allmänt, som kan hittas i dialogrutan Redigera axel. ### Om transformation av den symmetriska logaritmiska axeln Den symmetriska logaritmiska axeln tillämpar en områdeshyperbolisk sinustransformation på axeln: `asinh(x) = ln(x + √(x^2 +1))` För stora värden (|x| >> 1), `asinh(x)~ln(x), x > 0` `asinh(x)~-ln(x), x < 0` Då _asinh_ är definierad för alla reella värden (särskilt negativa tal) låter den här transformationen dig visualisera stora negativa värden på en logaritmisk skala, men även stora positiva värden, eller både och. Även om en logaritmisk axel kan användas för att visualisera en skala med mycket små värden, kan dock en symmetrisk logaritmisk axel inte användas för att visualisera skalan för mycket små värden. För små värden (|x| < 1), `asinh(x) ≈ x` Att använda en symmetrisk logaritmisk axelskala för små värden har en liknande effekt jämfört med att använda en linjär skala (dvs en normal kvantitativ axel). ## Ändra utseendet på en axel Varje axel har en titel som genereras automatiskt baserat på fälten i vyn. Du kan ange en anpassad axeltitel samt lägga till en underrubrik via dialogrutan Redigera axel. Du kan även ange axelns skala, såsom om en logaritmisk skala ska användas eller om axeln ska reverseras. **Så ändrar du utseendet på en axel:** 1. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på axeln som du vill redigera och välj Redigera axel. 2. Öppna dialogrutan Redigera axel och ange ny titel i textrutan Titel. ![Dialogrutan Redigera axel med inställningar för redigering av axeltitlar markerade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/axis_appearance1.png) 3. Avmarkera kryssrutan Automatisk för att lägga till en anpassad undertext. 4. Välj ett av följande alternativ för att ändra skalan på axeln: - Omvänd – välj det här alternativet för att reversera ordningen på axelns värden. - Logaritmisk – välj det här alternativet för att reversera en logaritmisk skala på axeln. ![Dialogrutan Redigera axel med inställningar för redigering av axelskala (både omvänd och logaritmisk) markerade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/axis_appearance3.png) 5. Klicka på OK. ## Formatera skalstreck Du kan specificera hur ofta skalstrecken ska visas längs axeln. Tableau låter dig ändra både stora och små skalstreck. Stora skalstreck åtföljs av enhetsetiketter medan små skalstreck helt enkelt representerar mindre steg mellan de större skalstrecken. Du kan välja att använda automatiska eller fasta skalstreck eller att inte ha några alls. **Så formaterar du skalstreck:** 1. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på axeln som du vill redigera och välj Redigera axel. 2. Välj fliken Skalstreck i dialogrutan Redigera axel. 3. Välj ett av följande alternativ för både stora och små skalstreck: - Automatisk – välj det här alternativet för att automatiskt visa skalstreck baserat på datan i vyn. - Fast – välj det här alternativet för att ange hur ofta skalstrecken ska visas samt startvärdet. - Inga – välj det här alternativet för att helt dölja skalstrecken. 4. Klicka på OK. ![Dialogrutan Redigera axel med intervallalternativ.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_editaxes_img_301.png) ## Exempel: Använd olika axelintervall (enhetlig, oberoende, fast) I det här exemplet kommer du att skapa tre vyer med samma data. Du kommer dock att använda olika axelintervall för varje vy. Dessa vyer använder datakällan **Sample-Superstore** för att visa den sammanlagda totala försäljningen för tre produktkategorier över fyra år. [Skapa en vy med ett enhetligt axelintervall](#UniformAxis) [Skapa en vy med ett oberoende axelintervall](#IndiependentAxis) [Skapa en vy med ett fast axelintervall](#FixedAxis) ### Skapa en vy med ett enhetligt axelintervall Ett enhetligt axelintervall innebär att samma intervall tillämpas på alla rader eller kolumner i vyn. Intervallet genereras automatiskt baserat på underliggande datavärden. 1. Placera dimensionen Orderdatum på hyllan Kolumner och dimensionen **Kategori** på hyllan Rader. 2. Placera mätvärdet Försäljning på hyllan Rader. Mätvärdet aggregeras automatiskt som en summa och en axel läggs till i vyn. Som standard använder vyn ett enhetligt axelintervall. Observera att axelintervallet är detsamma, från noll till 250 000 för varje produktkategori. ![Grafik som visar en vy vars axel går längs ett enhetligt intervall.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_range1.png) ### Skapa en vy med ett oberoende axelintervall När du använder ett oberoende axelintervall har varje rad eller kolumn sitt eget axelintervall baserat på de underliggande datavärdena. 1. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på axeln SUM(försäljning) i vyn och välj Redigera axel. ![Snabbmenyn för rubriker med alternativet Visa rubrik valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_range5.png) 2. Välj Oberoende axelintervall för varje rad eller kolumn i dialogrutan Redigera axel. ![Intervallalternativ i dialogrutan Redigera axel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_range6.png) 3. Klicka på X för att stänga dialogrutan med aktuella inställningar. Axelintervallen för varje produktkategori är nu oberoende av varandra. Kategorierna Teknik och Kontorsmaterial sträcker sig fortfarande från noll till 250 000, men kategorin Möbler sträcker sig från noll till lite över 200 000. ![Grafik som visar en vy vars axel går längs ett oberoende intervall.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_range2.png) ### Skapa en vy med ett fast axelintervall Du kan fixera en eller båda ändarna av en axel för att anpassa hur mycket av datan som ses i vyn. Det första exemplet visar hur du kan fixera båda ändarna av axeln. Det andra visar hur du kan fixera endast ena änden av axeln och sedan definierar axelintervallet för alla rutor i vyn. **Så fixerar du båda ändarna av axeln:** 1. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på axeln SUM(försäljning) i vyn och välj Redigera axel. 2. Öppna dialogrutan Redigera axel och välj Fixerad och ange sedan värdena Start och Slut, antingen genom att skriva i textrutorna eller dra reglagen mot varandra. Ange **0** för Start och **200 000** för Slut i det här exemplet. ![Grafik som visar dialogrutan Formatera fält för ett mätvärde. Fliken Axelintervall är vald vilket innebär att du kan definiera ett fixerat (anpassat) axelintervall.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_range3.png) 3. Klicka på X för att stänga dialogrutan med aktuella inställningar. Kategorierna visar nu endast upp till 200 000 USD i försäljning. Axlarna är markerade med en stiftsymbol ![Ikonen för axellåsning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/axes_lock.png), vilket indikerar att du har begränsat axelintervall och att vissa data kanske inte visas. ![Grafik som visar en vy vars axel ligger längs ett fixerat (anpassat) axelintervall.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_range4.png) **Så fixerar du en av ändarna på axeln**: 1. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på axeln SUM(försäljning) i vyn och välj Redigera axel. 2. Öppna dialogrutan Redigera axel och välj Fixerad, klicka sedan på listrutemenyn Fixera slut och välj sedan Oberoende. ![Intervallalternativ i dialogrutan Redigera axel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_range7.png) 4. Klicka på X för att stänga dialogrutan med aktuella inställningar. Observera att kategorierna nu har något olika axelintervall. Kontorsmaterial har till exempel ett axelintervall från 0 till 250 000 USD, medan Möbler bara har ett intervall från 0 till 200 000 USD. ![Ett linjediagram som visar försäljning per kategori över tid.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_range8.png) Se [Redigera axlar](#AxisRange) för mer information om skillnaden mellan automatiska, enhetliga och oberoende axelintervall. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Redigera datakällor Om du vill utöka funktionerna i din arbetsboks kan du ändra datakällan den är beroende av. Genom att redigera datakällan kan du utföra olika uppgifter, som att lägga till tabeller genom en kopplingsåtgärd. Följande resurser kan ge dig en detaljerad förståelse för vanliga redigeringsuppgifter: - **Lägg till tabeller i dina data**: Lär dig hur du kan [kombinera flera tabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/relate_tables.htm) i din datakälla för att få omfattande insikter och göra mer välgrundade analyser. - **Ansluta till en anpassad SQL-fråga (Tableau Desktop)**: Upptäck hur du kan [Ansluta till en anpassad SQL-fråga](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/customsql.htm) för att dra nytta av kraften hos SQL för att extrahera och ändra data i enlighet med dina specifika krav. - **Använda en lagrad procedur (Tableau Desktop)**: Få insikter genom att [Använda en lagrad procedur](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/connect_basic_stored_procedures.htm), vilket låter dig köra fördefinierade uppsättningar av åtgärder eller beräkningar på dina data. ## Så redigeras datakällan 1. Välj en datakälla på menyn Data i valfritt arbetsblad. 2. Välj Redigera datakälla. 3. Gör ändringarna i datakällan på sidan Datakällan. Datatabellen uppdateras med data från den nya datakällan. ![Ansluta till en datakälla i Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/howto_connect_img_1.01.png) ## Navigera datarutnätet Alternativ för att analysera och visualisera dina data visas på sidan Datakälla. Ett av alternativen är sortering, vilket gör att du kan ordna dina data på ett strukturerat sätt. Genom att sortera kolumner och rader kan du enkelt organisera och förstå informationen till hands. ### Sortera kolumner Att sortera kolumner är ett enkelt och effektivt sätt att få ordning på dina data. Processen än enkel oavsett om du föredrar att sortera kolumnerna baserat på tabellen eller datakällan. I rutnätet kan du sortera kolumner genom att gå till listrutan Sortera fält och välja önskat sorteringsalternativ. ![En listrutemeny som visar datakällans sorteringsalternativ.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/grid_sort_columns.png) **Obs!** Ett modifierat sorteringstillstånd kan inträffa när vissa uppgifter gör att nya kolumner läggs till i rutnätet. ### Sortera rader Använd sorteringsknappen för att ordna rader i en viss ordning. Klicka en gång för att sortera raderna i stigande ordning. Klicka på sorteringsknappen en gång till för att sortera i fallande ordning. Klicka på sorteringsknappen ytterligare en gång för att ta bort valet. ![En listruta med kundnamn, sorterade alfabetiskt i stigande ordning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/grid_sort_rows.png) ## Ändra och återställa fältnamn Om du vill få till effektiv dataanalys och visualisering i Tableau är det viktigt att dina kolumnnamn (fältnamn) är tydliga och meningsfulla. ### Byta namn på ett fält Så här ändrar du namn på ett fält i Tableau: 1. Hitta fältet vars namn du vill ändra. 2. Dubbelklicka på det nuvarande namnet. 3. Mata in fältets nya namnet. 4. Tryck på Retur eller klicka utanför fältet för att spara ändringarna. ![Kundnamn sorterade i stigande ordning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/grid_rename_column.png) ### Återställa namn Om du vill återgå till det ursprungliga namnet efter att ha gjort ändringar i ett fältnamn, så erbjuder Tableau ett återställningsalternativ: 1. Klicka på listrutemenyn för fältet. 2. Välj **Återställ namn**. Namnet kommer att återställas till det ursprungliga namnet i enlighet med underliggande data. ![En listrutemeny med Återställ namn valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/grid_reset_name.png) ### Återställa automatiska namnbyten Med kommandot Återställ kan du återställa alla fältnamn som har ändrats automatiskt av Tableaus namnoptimering. Mer information finns i [Så här fungerar identifiering av fälttyper och namnoptimering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_clean_adm.htm). ### Skapa beräkningar. Med beräkningar kan du utföra komplexa dataändringar och få nya insikter från din befintliga datauppsättning. Tableau har tre primära typer av beräkningar: - Grundläggande uttryck - LOD-uttryck (detaljnivå) - Tabellberäkningar Mer information om att välja rätt beräkning finns i [Välja rätt beräkningstyp](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_understand_which.htm). Du kan skapa beräkningar, grupper eller klasser baserat på befintliga fält i datakällan. Klicka på listrutepilen bredvid kolumnen och välj ett av alternativen för att starta. **Obs!** Om du skapar en aggregerad beräkning är värdena som visas i rutnätet inte meningsfulla förrän beräkningen används i samband med vyns detaljnivå. ![En listrutemeny som visar val för att skapa ett beräknat fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/grid_calcs_groups_bins.png) ### Visa extraherade data När du använder webbdatakoppling kan du visa extraherade data i rutnätet. Det inkluderar beräkningar som endast kan extraheras, som MEDIAN. Det är viktigt att komma radernas ordning i datakällan kan skilja sig åt mellan läget Extrakt och läget Live. ![En vy som visar extraktberäkningar för medianförsäljning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/grid_extract.png) ### Kopiera värden Följ de här stegen för att kopiera värden i rutnätet. 1. Välj önskade värden. 2. Högerklicka på de valda värdena. 3. Välja **Kopiera** på menyn. ## Utforska din semantik Använd metadatarutnätet i Tableau för att analysera och ändra semantiken i din datakälla. Rutnätet kan användas för att utvärdera kolumnerna i dina data och deras respektive datatyper. Du kan utföra rutinmässiga hanteringsuppgifter som att byta namn på kolumner, dölja kolumner, ändra datatyper och ändra den geografiska rollen för en kolumn. **Obs!** När du hanterar kubdatakällor kan de specifika semantikhanteringsuppgifterna variera. ### Standardvy för semantik När du har konfigurerat din datakälla kommer informationen att visas i rutnätet. Vid anslutning till en kubdatakälla (flerdimensionell) kommer data att presenteras automatiskt. Standardvyn kan vara annorlunda för alternativa datakälltyper som Salesforce eller Tableau-dataextrakt. ### Granska semantik Metadatarutnätet visar kolumnerna från din datakälla som rader, med viktig information om varje kolumn. Här ingår kolumnens datatyp, fältnamn i Tableau och fjärrfältnamn. ### Hantera semantik Beroende på vilken typ av data du är ansluten till kan du utföra uppgifter som att dölja flera kolumner samtidigt eller snabbt byta namn på dem. ## Ändra platsen för din datakälla i en arbetsbok Det kan hända att du behöver ändra platsen för din datakälla när du arbetar med data i din arbetsbok. Oavsett om det är namnet eller platsen för datakällan som har ändrats eller om du vill tillämpa din analys på en liknande datakälla, kommer det här avsnittet att leda dig genom processen att omdirigera din arbetsbok till rätt plats utan att förlora något av ditt arbete. ### Ändra platsen för en datakälla 1. Högerklicka på datakällan som du vill redigera i rutan Data. 2. Välj **Redigera anslutning** i menyn. 3. Det finns två alternativ i dialogrutan Redigera anslutning: - Navigera till datakällans nya sökväg i din dators filsystem. - Välj en helt ny datakälla genom att klicka på knappen **Bläddra** och välj en annan fil. 4. När du har valt den nya platsen eller datakällan kan du spara ändringarna genom att välja **OK**. ![Ett Tableau-fönster som visar en anslutning till en Microsoft Excel-fil.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/howto_connect_img_201.png) ## Ersätta fältreferenser När du ersätter en datakälla uppdateras alla arbetsblad i arbetsboken som använde den ursprungliga datakällan för den nya datakällan. Om den nya datakällan inte har samma fältnamn som den ursprungliga kommer dock de ogiltiga fälten markeras med ett utropstecken. Du kan enkelt lösa problemet genom att ersätta referenserna för de här fälten. Anta till exempel att du har en arbetsbok som är ansluten till en datakälla som innehåller ett fält med namnet ”Kundnamn”. Du ersätter datakällan och ett av fältnamnen i den nya är ”Namn”. I det här fallet kommer fältet ”Kundnamn” fortfarande att visas i rutan Data, men det kommer att vara markerat som ogiltigt. Om du vill göra fältet giltigt igen kan du ersätta referenserna. Det innebär att du kan mappa det ogiltiga fältet till ett giltigt fält i den nya datakällan. I det här fallet skulle du mappa ”Kundnamn” till ”Namn”. ![Fält för datakällor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/howto_connect_img_501.png) ### Ersätta fältreferenser 1. Högerklicka (eller Ctrl-klicka på en Mac) på det ogiltiga fältet i rutan Data. 2. Välj **Ersätt referenser.** 3. I dialogrutan Ersätt referenser väljer du ett fält från den nya datakällan som motsvarar det ogiltiga fältet. ![Ett fälts snabbmeny med alternativet att ersätta referenser.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/howto_connect_img_502.png) ## Byta namn på datakällan När du upprättar en anslutning till en datakälla i Tableau Desktop kommer du att uppmanas att ge datakällan ett namn. Namnet kommer att användas för att identifiera datakällan i Tableau och kan vara till hjälp när du har flera olika datakällor i en och samma arbetsbok. Det låter dig hålla reda på de specifika detaljerna för varje anslutning. ### Byta namn på en datakälla 1. Gå till menyn Data. 2. Välj **Byt namn.** Genom att namnge dina anslutningar kan du enkelt skilja mellan olika datakällor och hantera dem på ett effektivt sätt. Du kan även granska anslutningsegenskaperna genom att välja datakällan i menyn Data och välja **Egenskaper**. ![Redigera anslutningsalternativ i rutan Datakälla.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/howto_connect_img_401.png) ## Duplicera datakällan (Tableau Desktop) Ibland kan du vilja göra ändringar i en datakälla, som att lägga till fler tabeller, dölja och visa fält eller ange fältstandarder. När du utför dessa ändringar påverkar det alla blad som använder datakällan. Du kan duplicera datakällan för att göra ändringarna utan att det påverkar de befintliga bladen. Följ de här stegen för att duplicera en datakälla i Tableau Desktop: 1. Öppna arbetsboken i Tableau Desktop. 2. Gå till menyn Data högst upp på sidan. 3. Välj datakällan som du vill duplicera. 4. Välj **Duplicera** i listrutan. **Obs!** När du duplicerar en datakälla kommer ”kopia” att läggas till i dubblettens namn. Det säkerställer att du kan skilja mellan originalkällan och dubbletten. ![Duplicera en datakälla och dra den till en arbetsyta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/howto_connect_img_301.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Redigera en publicerad datakälla Tänk dig att du publicerat en datakälla och ditt team använder sig av den över ett antal olika arbetsböcker. Det är en bra start, men du har tänkt göra några ändringar som kommer göra datakällan bättre. Innan du implementerar ändringarna vill du se hur dina föreslagna ändringar kommer se ut i Tableau. Dessutom behöver du testa dina ändringar för att se till att de inte har en negativ inverkan på några befintliga arbetsböcker som använder datakällan. Om du redigerar en publicerad datakälla kan du testa ändringar och göra förbättringar på din datakälla samtidigt som du behåller den som en enskild källa för data. **Obs!** Det är bara användare med platsrollen Creator som kan redigera publicerade datakällor i webbläsaren. Du kan också _utöka_ en publicerad datakälla genom att göra ändringarna i en ny datakälla. En utökad publicerad datakälla lagrar åsidosättningarna i en ny datakälla utan att ändra den ursprungliga och upprätthåller en anslutning till den ursprungliga datakällan. Du hittar mer information i [Utöka publicerade datakällor](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_extend_compose.htm). ## Redigera och testa ändringar Oavsett om du skapar en ny publicerad datakälla eller redigerar en befintlig publicerad datakälla så kan du skapa relationer och redigera datamodellen från sidan Datakälla utan att lämna webbläsaren. Därefter använder du Skissblocket för att testa dina ändringar, skapa mappar, organisera hierarkier och byta namn på fält och alias innan du publicerar din datakälla. Medan du redigerar datakällan har du kvar samma funktioner och funktionalitet som du har när du redigerar i Tableau Cloud. Mer information finns i [Funktionsjämförelse mellan webbredigering och Tableau Desktop](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/server_desktop_web_edit_differences.htm). Så här redigerar du en publicerad datakälla: 1. Från sidan Start eller Utforska går du till den datakälla du vill redigera. 2. Klicka på Redigera datakälla. ![Knappen Redigera datakälla](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/edit_published_data_source.png) 3. Klicka på sidan Datakälla för att skapa kopplingar eller redigera schemat. 4. Klicka på Skissblocket. 5. Från Data\-fönstret skapar du mappar, organiserar hierarkier, byter namn på fält och deras alias eller uppdaterar metadata som sparas med den publicerade datakällan. 6. Dra och släpp fält på skissblocket för att kontrollera att dina ändringar fungerar som förväntat. 7. Klicka på Publicera. Precis som med arbetsböcker kan du även Publicera som om du vill göra en kopia av datakällan. **Obs!** Personliga utrymmen stödjer inte publicerade datakällor. ## Återställ ändringar Om du vill ändra tillbaka till den senaste versionen av den publicerade datakällan: 1. Gå till datakällan som du vill återställa. 2. Klicka på Arkiv. 3. Välj Ändra tillbaka till publicerad. ![Listmenyn Arkiv, alternativet Ändra tillbaka till publicerad](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/revert_to_published.png) Det här ändrar tillbaka till den senast publicerade versionen av den datakällan. ## Förstå anslutningar som stöds Redigering av publicerade datakällor har inte stöd för datakällor som använder inbäddade lösenord i Tableau Cloud och Tableau Server. Sidan Datakälla är inte heller tillgänglig för publicerade datakällor med anslutningstyper som inte stöds, inklusive, men inte begränsat till, filtyperna .hyper. Om du vill se vilka anslutningstyper som stöds kan du läsa [Creators: Ansluta till data på webben](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/creator_connect.htm). ## Läs mer om behörigheter Om du vill redigera en publicerad datakälla behöver du en Creator-licens som har behörigheterna Spara eller Spara som för datakällor i respektive mapp. Du hittar mer information i [Behörigheter](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/permissions.htm). ## Redigera datakällor som publicerats av ett flöde Om du utför ändringar i en datakälla som publicerats av ett flöde kommer ändringarna att skrivas över under nästa schemalagda flöde. Redigera i stället datakällan i flödet. Mer information finns i [Publicera ett flöde i Tableau Server eller Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/prep/sv-se/prep_conductor_publish_flow.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Redigera okända eller tvetydiga platser Ibland känner inte Tableau igen ett eller flera platsnamn i dina data. När detta händer markeras dessa värden som **okänt** i det nedre högra hörnet i kartvyn. Detta kan inträffa om det finns en plats eller en förkortning som Tableau inte känner igen eller om platsen är tvetydig och kan finnas på flera platser. När detta händer kan du lägga till ytterligare information till vyn för att definiera platser, eller så kan du redigera de okända platsnamnen så att de kartläggs till kända platser. ## Lägga till fält till vy Om datauppsättningen innehåller tvetydiga platser (till exempel ”Aberdeen”, som kan finnas i flera delstater eller länder) lägger du till ytterligare ett geografiskt fält i vyn, som Län eller Land, för att definiera rätt plats för dessa data. Om det finns en hierarki i rutan Data använder Tableau automatiskt rätt hierarkinivåer för att lösa tvetydigheter kring platser. ## Redigera platser i menyn Specialvärden Ibland kan okända platser visas för att något har stavats fel eller för att något annat problem har uppstått. När detta händer kan du korrigera de okända eller tvetydiga platserna i dina data med hjälp av menyn Specialvärden. Gör följande:  1. Längst ned till höger i vyn klickar du på indikatorn för specialvärden som anger antalet okända platser på kartan. Då öppnas menyn Specialvärden. 2. I dialogrutan Specialvärden väljer du Redigera platser. ![En karta över USA med blå cirklar som indikerar datapunkter och visar ett meddelande om tre oidentifierade platser.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/editlocation1.png) **Obs!** Om indikatorn för specialvärden inte syns kan du välja Karta \> Redigera platser. I dialogrutan Redigera platser kan du klargöra oidentifierade och tvetydiga platser i Tableau. ### Redigera tvetydiga platser Både oidentifierade och tvetydiga platser kan anges i dialogrutan Redigera platser. Du kan åtgärda tvetydiga platser genom att ange Land/region och/eller Län/landskap för varje ort från ett visst fält i dina data, antingen genom att hårdkoda ett värde om dina data endast gäller ett län eller land, eller genom att tala om för Tableau vilka fält som informationen gäller. Det här alternativet finns i avsnittet Geografiska roller i dialogrutan Redigera platser. Om du till exempel har flera orter som är tvetydiga kan du specificera ett län/landskap för att åtgärda detta. ![Fönstret Redigera platser med listrutan Delstat/provins expanderad, som visar en förändring från Ingen till Från-fält (delstat eller provins).](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/editlocation4.png) Om det finns tvetydiga eller okända platser på flikarna Land/region eller Län/landskap på menyn Redigera platser bör du åtgärda dessa först, så kan det hända att vissa tvetydiga platser i mindre geografiska roller, såsom orter, också åtgärdas. ### Redigera okända platser I dialogrutan Redigera platser klickar du på en av de oidentifierade cellerna för att matcha en känd plats till dina okända data. När du klickar på en oidentifierad cell visas en sökruta. När du börjar skriva i sökrutan genererar Tableau en lista över möjliga platser. Välj en plats från listan. ![Fönstret Redigera platser med alternativ för att ställa in geografiska roller och en listruta med ortalternativ expanderad i avsnittet Matcha värden till platser.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/editlocation2_482x412.png) Alternativt kan du ange latitud och longitud för att manuellt kartlägga ett värde till en punkt på kartan. Detta gör du genom att börja skriva i den oidentifierade cellen och välja Ange latitud och longitud på listrutemenyn. ![Dialogrutan Ange latitud och longitud för okända geografiska data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_editlocation.png) **Obs!** När du skriver latitud och longitud anger du värdena i decimalformat. Till exempel har Addis Ababa latitud 9,033140 och longitud 38,750080. ### Begränsa platser i listan Som standard är alla möjliga platser angivna i listrutemenyn. Om du vill begränsa listan till platser som inte än har matchats till dina data väljer du alternativet Visa endast omatchade platser i en listruta längst ned till vänster i dialogrutan Redigera platser. ## Se även: [Tilldela geografiska roller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_geographicroles.htm) [Platsdata som Tableau stöder för att skapa kartvyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_data.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Alias-fältvärden använder kombinerade data Datakombination är en metod för att kombinera data. Datakombination fungerar genom att data i den primära datakällan kompletteras med data i den sekundära datakällan. Alias är det alternativa namn som du kan tilldela ett värde i ett dimensionsfält. Du kan använda alias för att byta namn på specifika värden inom en dimension. Det kan vara användbart när du vill visa mer relevanta eller beskrivande dimensionsvärden i din vy än vad dina ursprungliga data ger. Du kan använda datakombination som en metod för att ge värden i en datakälla ett nytt alias genom att använda fältvärden från en annan datakälla. För att göra det måste det finnas ett fält i den sekundära datakällan som innehåller alias för ett fält i den primära datakällan. Tänk dig till exempel att du har en primär datakälla som innehåller information om frukt, inklusive fruktnamn och kodvärden som frukten är associerad med. En sekundär datakälla innehåller ett fält med mer beskrivande kodvärden.
Primär datakälla
FruktFrukt-ID
AppleA
BananB
Sekundär datakälla
Alternativt ID
APP
BAN
När du ger ett fält ett nytt alias i din primära datakälla kan du skapa en vy som ersätter de ursprungliga kodvärdena med de mer beskrivande kodvärdena. **Obs!** När du har använt den sekundära datakällan för att skapa alias för den primära datakällan behöver du inte längre den sekundära datakällan utan kan stänga den. ### Till aliasfältvärden 1. Ställ in primära och sekundära datakällor och etablera en relation mellan datakällorna. Mer information finns i [Kombinera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multiple_connections.htm#step4relationships). De datakällor som används i det här exemplet är Fruktstånd och Alternativt ID. ![Rutan Data med värdet Fruktstånd valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_editprimaryalias_ex_main.png) 2. Välj den primära datakällan i rutan Data och dra sedan fältet som du vill ge ett alias till vyn. I det här exemplet är Fruktstånd den primära datakällan. 3. Välj den sekundära datakällan i rutan Data och dra fältet som innehåller aliasinformationen till vyn. I det här exemplet är Alternativt ID den sekundära datakällan. **Obs!** Fältet som du använder för att ge fältvärdena ett alias i den primära datakällan kan inte vara länkningsfältet som du använder för att länka de primära och sekundära datakällorna. I det här exemplet innehåller fältet Alternativt ID i den sekundära datakällan den aliasinformation som behövs för fältet Fruktstånd i den primära datakällan. ![En tabell som visar frukt-ID:n och deras alternativa ID:n.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_editprimaryalias_ex_primarysecondary.png) 4. Högerklicka (kontroll-klicka på en Mac) på fältet i den sekundära datakällan och välj Redigera primära alias. Värden i den primära datakällan måste ha motsvarande aliasvärden i den sekundära datakällan. En asterisk under Har alias bekräftar att datakällorna har motsvarande aliasvärden. ![En dialogruta för att redigera alias för ett frukt-ID.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_editprimaryalias_ex_dialog.png) **Obs!** Om inga asterisker visas under Har alias har antingen inte den sekundära datakällan motsvarande alias som matchar fältvärdena i den primära datakällan, eller så finns det mer än ett fältvärde i den primära datakällan som har samma alias i den sekundära datakällan. I sådana fall är det inte möjligt att ge fältvärden ett alias i den primära datakällan utifrån data i den sekundära datakällan. 6. Klicka på OK. Aliasvärdena i den sekundära datakällan ersätter fältvärdena i den primära datakällan. I det här exemplet ersätter de mer beskrivande kodvärdena från fältet Alternativt ID värdena i fältet Frukt-ID. ![En instrumentpanel med raderna Frukt-ID och Alternativt ID.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/blending_editprimaryalias_ex_aliased.png) 7. (Valfritt) Välj den sekundära datakällan på menyn Data och välj Stäng. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Redigera standardinställningarna för fält När du drar fält till hyllor representeras data som markeringar i vyn. Fälten och deras markeringar visas initialt baserat på standardinställningarna. Du kan klicka på listrutepilen i ett fält för att kontrollera dessa standardinställningar. Menyn Standardegenskaper visas standardinställningar för aggregering, kommentarer, nummerformat, färg, form och totalsummor (baserat på typen av fält). ## Ange standardaggregering för ett mätvärde Du kan ange en standardaggregering för alla mätvärden. Standardaggregeringen används automatiskt när mätvärdet först summeras i vyn. 1. Högerklicka (kontrollklicka på Mac) på valfritt mätvärde i rutan Data och välj Standardegenskaper > Aggregering. 2. Väljer en aggregering i listan över aggregeringar. ![En listrutemeny som visar alternativ för dataaggregering, som medelvärde, summa och antal.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/default_aggregation1.png) Oavsett om du anger aggregeringen för ett fält på en hylla eller standardaggregeringen i rutan Data, kan du välja mellan flera olika aggregeringar. Se [Dataaggregering i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_aggregation.htm) för att läsa mer om varje typ av aggregering. ## Lägg till standardkommentarer för specifika fält Fält kan ha kommentarer som beskriver dem. Kommentarerna visas i ett verktygstips i rutan Data och i dialogrutan Beräknade fält. Fältkommentarer är ett bra sätt att erbjuda mer sammanhang gällande data i datakällan. Kommentarer är särskilt användbara när du skapar en arbetsbok som andra ska använda. ### Lägga till en standardkommentar för ett fält 1. Högerklicka (kontrollklicka på Mac) på ett fält i rutan Data och välj Standardegenskaper > Kommentar. 2. Ange en kommentar i dialogrutan som öppnas. Kommentarer har stöd för rika textformat som representeras i verktygstipset. ![Fönstret Redigera kommentar för kundnamn, med ett redigerbart textfält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/comment2.png) 3. Klicka på OK när du är klar. När du sedan hovrar markören över fältet i rutan Data syns kommentaren. ![En markör som hovrar över fältet Kundnamn och visar följande kommentar: Kundens namn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/comment3.png) Det finns olika funktioner som kan bidra till ett fälts kommentarer, till exempel samhörighetsinformation och tabellberäkningar. All denna information visas i ett enda enhetligt verktygstips. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/unified_tooltip.png "Verktygstips för ett fält med information om samhörighet, tabellberäkningar och en användarkommentar") ## Ställa in standardformatet för nummer Du kan ställa in standardnummerformatet för datum- och nummerfält. Som exempel kanske du alltid vill visa försäljningsvärdena som en valuta med amerikanska dollartecken och två decimalplatser. Alternativt kanske du alltid vill visa rabatter i procent. Du kan ställa in standardformaten genom att högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på ett datum- eller nummerfält och antingen välja Datumformat eller Nummerformat på menyn Standardegenskaper. En dialogruta öppnas som låter dig ange ett standardformat. ![Ändra ett fälts standardegenskaper.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/field_defaultnumberformat.gif) ## Ställ in standardfärgen När du använder en dimension för att färgkoda vyn tilldelas standardfärger till fältets värden. Färgkodningar delas mellan flera arbetsblad som använder samma datakälla. Detta för att hjälpa till att skapa konsekventa visningar av data. Om du definierar den västra regionen som grön blir den till exempel automatiskt grön i alla andra vyer i arbetsboken. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på ett fält i rutan Data och välj Standardegenskaper > Färg för att ställa in standardfärgkodningen för fältet. Se [Färgpaletter och effekter](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties_color.htm) för information om färgegenskaper och hur du kan konfigurera och anpassa färger i Tableau. ## Ställ in standardformen När du använder en dimension för formge vyn tilldelas standardformer till fältets värden. Formkodningar delas mellan flera arbetsblad som använder samma datakälla. Detta för att hjälpa till att skapa konsekventa visningar av data. Om du till exempel anger att Möbelprodukter representeras med en fyrkantig markering ändras den automatiskt till en fyrkantig markering i alla andra vyer i arbetsboken. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på ett fält i rutan Data och välj Standardegenskaper > Form för att ställa in standardfärgkodningen för fältet. ## Ställ in standardsorteringsordningen för värdena inom ett kategorifält Du kan ställa in en standardsorteringsordning för värdena inom ett kategorifält. Detta innebär att varje gång du använder fältet i vyn sorteras värdena korrekt. Låt oss till exempel använda ett fält för Beställningsprioritet som innehåller värdena Hög, Medium och Låg. När du placerar dessa i vyn listas de som standard som Hög, Låg eller Medium då de visas i alfabetisk ordning. Du kan ställa in standardsorteringen så att dessa värden alltid listas korrekt. Högerklicka (kontroll-klicka på en Mac) på en dimension och välj Standardegenskaper > Sortera för att ställa in en standardsortering. Använd sedan dialogrutan för sortering för att ange en sorteringsordning. **Obs!** Standardsorteringsordningen kontrollerar även hur fältvärden listas i ett filter i vyn. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Referenslinjer, band, distributioner och lådor Du kan lägga till en referenslinje, ett band, en distribution eller låda och morrhår för att identifiera ett specifikt värde, en viss region eller ett visst intervall på en kontinuerlig axel. Om du till exempel analyserar den månatliga försäljningen för flera produkter kan du ta med en referenslinje över genomsnittlig försäljning som jämförelse. Tableau stödjer valfritt antal referenslinjer, band, distributioner och lådor och morrhår i vyer. ## Typer av referenslinjer, band, distributioner och lådor Du kan lägga till referenslinjer, band, distributioner eller (i Tableau Desktop men inte på webben) lådor och morrhår till en kontinuerlig axel i vyn. - **Referenslinjer** – lägg till en referenslinje vid ett konstant eller beräknat värde på axeln. Beräknade värden kan baseras på ett visst fält. Du kan även inkludera konfidensintervall med en referenslinje. ![Ett stapeldiagram som visar försäljning för tre olika segment och en referenslinje.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/reflines1.png) - **Referensband** – referensband skuggar ett område bakom markeringarna i vyn, mellan två konstanta eller beräknade värden på axeln. ![Ett stapeldiagram som visar försäljning för tre olika segment och en referenslinje.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/reflines2.png) - **Referensdistributioner** – referensdistributioner tillför en skuggskala som anger värdedistributionen längs axeln. Distributionen kan anges som procentandel, percentiler, kvantiler (som på bilden nedan) eller standardavvikelse. ![Ett stapeldiagram som visar försäljning för tre olika segment och en referenslinje.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/reflines3.png) Referensdistributioner kan även användas för att skapa jämförande stapeldiagram. Mer information finns i [Lägga till ett jämförande stapeldiagram](#Add_Bullet_Graphs) längre ner i den här artikeln. - Låda och morrhår – Låda och morrhår är en standardiserad graf som beskriver distributionen av värden längs en axel. I låda och morrhår visas kvartiler (även kallade gångjärn) och morrhår. Tableau erbjuder olika format för låda och morrhår, med alternativ för att konfigurera placeringen av morrhår och andra detaljer. ![Ett låddiagram som jämför två uppsättningar data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/refline_boxplot_modern.png) ## Lägga till en referenslinje Du kan lägga till en referenslinje till valfri kontinuerlig axel i vyn. **Lägga till en referenslinje:** 1. Dra Referenslinje från rutan Analys till vyn. Tableau visar möjliga destinationer. Urvalet varierar beroende på typen av objekt och den aktuella vyn. I ett enkelt fall erbjuder målområdet tre alternativ: ![Dra och släpp ett referensband.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/reference_bands_simple_drop_web.png) Den här vyn kommer från en webbredigeringssession. I Tableau Desktop är processen densamma, men användargränssnittet ser lite annorlunda ut. Termerna Tabell, Ruta och Cell definierar objektets omfattning: ![Tre stapeldiagram som jämför försäljningen för tre regioner under 2009 och 2010 och visar genomsnittlig försäljning för hela tabellen, per ruta och per cell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/reflines_scope1.png) För en mer komplicerad vy – till exempel en vy med dubbla axlar – visar Tableau ett utökat område där du kan släppa objekt: ![Alternativet Lägg till ett referensband med typerna Tabell, Ruta och Cell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/reference_lines_notsimple_drop_web.png) Om du släpper objektet i någon av de tre större lådorna i sidhuvudet läggs en separat referenslinje till för varje kontinuerligt fält i vyn: ![Ett linjediagram över vinst och försäljning över tid.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/reference_lines_we2.png) Om du släpper objektet i en nedre låda som är justerad till ett specifikt kontinuerligt fält läggs linjen till på den axeln, med angiven omfattning. När du släpper linjen i målområdet visas en dialogruta i Tableau:
Tableau Desktop-versionWebbversion

En dialogruta med alternativ för att redigera referenslinjer, band eller rutor.

Dialogrutan Redigera linje för en linje, ett band eller ett distributionsband.

2. Alternativet Linje är valt längst upp i dialogrutan. 3. Välj ett kontinuerligt fält från fältet Värde som ska användas som utgångspunkt för referenslinjen. Du kan även välja en parameter. Du kan inte välja ett kontinuerligt fält som inte finns med i vyn som utgångspunkt för referenslinjen. Om du vill använda ett sådant kontinuerligt fält gör du följande: 1. Dra det kontinuerliga fältet från fönstret Data till målet Information på kortet Markeringar. 2. Ändra vid behov det kontinuerliga fältets aggregering. Vyn ändras inte om du gör det här, men du kan använda det kontinuerliga fältet som grund för ditt referensband. 3. Klicka på referenslinjen i vyn och välj Redigera för att öppna dialogrutan Redigera linje på nytt. 4. Välj en aggregering. Vilka aggregeringar som visas beror på vilket kontinuerligt fält du väljer: - **Totalsumma** – placerar en linje vid aggregeringen av alla värden i antingen cellen, rutan eller hela vyn. Detta alternativ är särskilt användbart vid beräkning av ett vägt genomsnitt snarare än ett medelvärde. Det är också användbart när du arbetar med en beräkning med en anpassad aggregering. Totalsumman beräknas med hjälp av underliggande data och beter sig på samma sätt som när du väljer ett av alternativen för totalsummor på menyn Analys. - **Summa** – placerar en linje vid summan av alla värden i antingen cellen, rutan eller hela vyn. - **Konstant** – placerar en linje vid det angivna värdet på axeln. - **Minimum** – placerar en linje vid det minsta värdet. - **Maximum** – placerar en linje vid det största värdet. - **Genomsnitt** – placerar en linje vid det genomsnittliga värdet längs axeln. - **Median** – placerar en linje vid medianvärdet. 5. Välj hur du vill etikettera linjen: - **Inget** – välj det här alternativet för att inte visa någon etikett för referenslinjen. - **Värde** – välj det här alternativet för att visa en etikett som motsvarar linjens värde på axeln. - **Beräkning** – välj det här alternativet för att visa namnet på det fält som är utgångspunkt för referenslinjen, samt eventuella beräkningar som utförs. - **Anpassad** - välj det här alternativet för att skapa en anpassad etikett i textrutan. Du kan använda menyn till höger om textrutan för att infoga värden som t.ex. beräkningen eller värdet. Du kan också skriva text direkt i rutan, vilket betyder att du kan skapa ett värde som ` = `. 6. Välj hur du vill att verktygstipset ska visas. - **Inget** – välj det här alternativet för att inte visa något verktygstips för referenslinjen. - **Automatiskt** – välj det här alternativet för att visa standardverktygstipset för referenslinjen. - **Anpassad** - välj det här alternativet för att skapa en anpassad etikett i verktygstipset. Du kan använda menyn till höger om textrutan för att infoga värden som t.ex. beräkningen eller värdet. Du kan också skriva text direkt i rutan, vilket betyder att du kan skapa ett värde som ` = `. 7. Ange om du vill visa linjen med ett konfidensintervall, endast linjen eller endast konfidensintervallet. Distributionsbanden i konfidensintervallet skuggar regionen där populationsgenomsnittet faller _n_ % av gångerna. _n_ är det värde som du väljer i listrutan till höger. Du kan välja ett av de angivna numeriska värdena eller välja en parameter. ![En listrutemeny med olika alternativ för genomsnitt, inklusive 95.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/reference_lines_web4.png) Ju högre värde du väljer, desto bredare blir banden. 8. I Tableau Desktop kan du även ange formateringsalternativ för linjen. ![En dialogruta med alternativ för att formatera en linje, inklusive linjetyp, färg och vikt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/addline5.png) 9. Alternativt kan du lägga till en fyllnadsfärg ovanför och under linjen. ![Dialogrutan för linjeformatering, med alternativ för att fylla ovanför och under linjerna med en färgpalett på 18 nyanser, från djupt svart till ljusblå.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/addline6.png) När du visar både linje och konfidensintervall blir skuggningen mörkare inom konfidensintervallet och ljusare utanför det: ![Ett låddiagram som visar medianinternetanvändning per region och linjer som har lagts till vid konfidensnivåer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/addline8.png) När du visar konfidensintervall utan linje ignoreras fyllnadsfärgerna. Inställningarna du gjort tillämpas om du senare skulle bestämma dig för att visa en linje. 10. Ange om du vill Visa omberäknad linje för markerade eller valda datapunkter. Mer information finns i [Jämför markeringsdata med omberäknade rader](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_explore_analyze_interact.htm#RecalcLines). ## Lägga till referensband Referensband är skuggade områden bakom markeringarna i vyn, mellan två konstanta eller beräknade värden på axeln. Du kan lägga till referensband till valfri kontinuerlig axel i vyn. **Lägga till ett referensband:** 1. Dra Referensband från rutan Analys till vyn. Tableau visar möjliga destinationer. Urvalet varierar beroende på typen av objekt och den aktuella vyn. I ett enkelt fall erbjuder målområdet endast tre alternativ: ![Dra och släpp ett referensband.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/reference_bands_simple_drop_web.png) Termerna Tabell, Ruta och Cell definierar objektets omfattning: ![Tre stapeldiagram som jämför försäljningen för tre regioner under 2009 och 2010 och visar genomsnittlig försäljning för hela tabellen, per ruta och per cell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/reflines_scope1.png) För en mer komplicerad vy – till exempel en vy med dubbla axlar – visar Tableau ett utökat område där du kan släppa objekt. Området ser ut så här: ![Alternativet Lägg till ett referensband med typerna Tabell, Ruta och Cell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/reference_bands_notsimple_drop_web.png) Om du släpper objektet i någon av de tre större lådorna i sidhuvudet läggs en separat uppsättning band till för varje kontinuerligt fält i vyn: ![En försäljningsprognos för konsumenter, företag och hemmakontor per månad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/reference_bands_web2.png) Om du istället släpper objektet i någon av de nedre lådorna som är justerade till ett specifikt fält läggs bandet till på fältets axel, med angiven omfattningen. När du släpper bandet i målområdet visas en dialogruta i Tableau:
Tableau Desktop-versionWebbversion

En dialogruta för att redigera referenslinjer, band eller rutor i ett diagram.

Ett formulär för redigering av ett band, med alternativ för lägsta och högsta värden och möjlighet att räkna om bandet för valda data.

2. Området Band har redan valts längst upp i dialogrutan. 3. Välj två kontinuerliga fält som ska användas som utgångspunkt för referensbandet, ett i varje Värde\-fält. Du kan även välja en parameter från listrutorna. Välj inte samma kontinuerliga fält och aggregering i båda områden. Du kan inte välja ett kontinuerligt fält som inte finns med i vyn som utgångspunkt för referensbandet. Om du vill använda ett sådant kontinuerligt fält gör du följande: 1. Dra det kontinuerliga fältet från fönstret Data till målet Information på kortet Markeringar. 2. Ändra vid behov det kontinuerliga fältets aggregering. Vyn ändras inte om du gör det här, men du kan använda det kontinuerliga fältet som grund för ditt referensband. 3. Klicka på referensbandet i vyn och välj Redigera för att öppna dialogrutan Redigera band på nytt, och välj det kontinuerliga fältet i området Värde (från) och ett i området Värde (till). 4. Välj en beräkning för varje värde. Vilka aggregeringar som visas beror på vilket kontinuerligt fält du väljer: - **Totalsumma** – utökar bandet till ett värde som är aggregeringen av alla värden i antingen cellen, rutan eller hela vyn. Detta alternativ är särskilt användbart vid beräkning av ett vägt genomsnitt snarare än ett medelvärde. Det är också användbart när du arbetar med en beräkning med en anpassad aggregering. Totalsumman beräknas med hjälp av underliggande data och beter sig på samma sätt som när du väljer ett av alternativen för totalsummor på menyn Analys. - **Summa** – utökat bandet till ett värde som är summan av alla värden i antingen cellen, rutan eller hela vyn. - **Konstant** – utökar bandet till ett värde som motsvarar det angivna värdet på axeln. - **Minimum** – utökar bandet till ett värde som motsvarar det minsta värdet. - **Maximum** – utökar bandet till ett värde som motsvarar det största värdet. - **Genomsnitt** – utökar bandet till ett värde som motsvarar det genomsnittliga värdet på axeln. - **Median** – utökar bandet till ett värde som motsvarar medianvärdet. 5. Välj hur du vill etikettera banden: - **Inget** – välj det här alternativet för att inte visa någon etikett för referensbandet. - **Värde** – välj det här alternativet för att visa en etikett som motsvarar bandets värde på axeln. - **Beräkning** – välj det här alternativet för att visa namnet på det kontinuerliga fält som är utgångspunkt för referensbandet, samt eventuella beräkningar som utförs. - **Anpassad** - välj det här alternativet för att skapa en anpassad etikett i textrutan. Du kan använda menyn till höger om textrutan för att infoga värden som t.ex. beräkningen eller värdet. Du kan också skriva text direkt i rutan, vilket betyder att du kan skapa ett värde som ` = `. 6. Välj hur du vill att verktygstipset ska visas. - **Inget** – välj det här alternativet för att inte visa något verktygstips för referensbandet. - **Automatiskt** – välj det här alternativet för att visa standardverktygstipset för referensbandet. - **Anpassad** - välj det här alternativet för att skapa en anpassad etikett i verktygstipset. Du kan använda menyn till höger om textrutan för att infoga värden som t.ex. beräkningen eller värdet. Du kan också skriva text direkt i rutan, vilket betyder att du kan skapa ett värde som ` = `. 1. I Tableau Desktop kan du även ange formateringsalternativ för banden. Du kan markera de två värdena med en linje eller välja en skuggfärg för bandet. ![En dialogruta för att redigera band med alternativ för linje- och bakgrundsfärg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/addband8.png) 2. Ange om du vill Visa omberäknad linje för markerade eller valda datapunkter. Mer information finns i [Jämför markeringsdata med omberäknade rader](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_explore_analyze_interact.htm#RecalcLines). ## Lägga till referensdistributioner När du lägger till en referensdistribution anger du ett, två eller flera värden. Med ett värde är resultatet en linje, med två eller fler värden är resultatet en uppsättning av ett, två eller fler band. **Lägga till en referensdistribution:** 1. Dra Distributionsband från rutan Analys till vyn. Tableau visar möjliga destinationer. Urvalet varierar beroende på typen av objekt och den aktuella vyn. 2. Välj en omfattning för distributionen. Termerna Tabell, Ruta och Cell definierar objektets omfattning: ![Tre stapeldiagram som jämför försäljningen för tre regioner under 2009 och 2010 och visar genomsnittlig försäljning för hela tabellen, per ruta och per cell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/reflines_scope1.png) 3. Välj den beräkning som ska användas för att skapa distributionen. - **Procentandelar** – skuggar intervallet mellan de angivna procentvärdena. Använd ett kommatecken för att separera två eller fler procentvärden (till exempel `60, 80`) och ange vilket mätvärde och vilken aggregering som ska användas för procentvärdena. ![En dialogruta som visar beräkningsprocentsatser på 60 % och 80 %.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/distribution6.png) - **Percentil** – skuggar intervall vid de angivna percentilerna. Välj _Ange ett värde_ från listrutan Värde och ange sedan minst två numeriska värden, avgränsade med kommatecken (till exempel `60,80` eller `25, 50, 75`). - **Kvantiler** – delar upp vyn i det angivna antalet sektioner med hjälp av skuggor och linjer. När du väljer den här beräkningen måste du även ange antalet sektioner (från 3 till 10). Om du till exempel väljer 3 beräknar Tableau gränserna mellan den första, andra och tredje tertialen genom att anropa den allmänna kvantilfunktionen och begära kvantilerna 33,33 och 66,66. Sedan skuggas de tre tertialerna annorlunda. Tableau använder uppskattningstyp 7 i R-standarden för att beräkna kvantiler och percentiler. - **Standardavvikelse** – placerar linjer och skuggor som indikerar det angivna antalet standardavvikelser över och under medelvärdet. När du väljer det här alternativet måste du ange faktorn, det vill säga antalet standardavvikelser, och om beräkningen har gjorts på ett urval eller på populationen. 4. Välj hur du vill etikettera distributionsbanden: - **Inget** – välj det här alternativet för att inte visa någon etikett för distributionsbanden. - **Värde** – välj det här alternativet för att visa en etikett som motsvarar varje distributionsbands värde på axeln. - **Beräkning** – välj det här alternativet för att visa namnet på det kontinuerliga fält som är utgångspunkt för distributionsbanden, samt eventuella beräkningar som utförs. - **Anpassad** - välj det här alternativet för att skapa en anpassad etikett i textrutan. Du kan använda menyn till höger om textrutan för att infoga värden som t.ex. beräkningen eller värdet. Du kan också skriva text direkt i rutan, vilket betyder att du kan skapa ett värde som ` = `. 5. Ange om du vill Visa omberäknat band för markerade eller valda datapunkter. Mer information finns i [Jämför markeringsdata med omberäknade rader](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_explore_analyze_interact.htm#RecalcLines) i onlinehjälpen för Tableau Desktop. ## Lägga till ett jämförande stapeldiagram Referensdistributioner kan även användas för att skapa jämförande stapeldiagram. Ett jämförande stapeldiagram är en variation av ett stapeldiagram som har utvecklats för att ersätta instrumentbrädans mätare. Det jämförande stapeldiagrammet används vanligtvis för att jämföra ett primärt mätvärde med ett eller flera andra mätvärden inom ramen för kvalitativa prestandaintervall, som dålig, tillfredsställande och bra. Du kan skapa ett jämförande stapeldiagram genom att lägga till en distribution som indikerar de kvalitativa prestandaintervallen och en linje som indikerar målet. I följande procedur används Visa mig för att göra processen enklare. 1. Välj en eller flera dimensioner och två mätvärden i rutan Data. I det jämförande stapeldiagrammet jämförs mätvärden. Till exempel budget kontra faktiskt värde, faktiskt värde kontra målvärde o.s.v. Välj flera fält i rutan Data genom att hålla inne Ctrl-tangenten medan du klickar på fälten. Om du använder exempelarbetsboken Superstore kan du välja de fält som visas nedan: ![En lista över dimensioner och mätvärden från Superstore-datauppsättningen, med alternativen Produktkategori och Underkategori samt mätvärdena Vinst och Försäljning valda.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bulletgraph1web.png) 2. Klicka på **Visa mig** i verktygsfältet. ![Rutan Data med dimensionen Orderdatum och mätvärdet Vinst markerade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example6b_10.0.png) 3. Välj **Jämförande stapeldiagram** i rutan Visa mig. ![Visa mig-rutan, med flera tillgängliga visualiseringsalternativ. Jämförande stapeldiagram är valda och texten ”För jämförande stapeldiagram kan du prova 0 eller fler dimensioner, eller 2 mätvärden” visas.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bulletgraph3_10.0.png) Tableau lägger till en referensdistribution som anges till 60 % och 80 % av genomsnittet av mätvärdet i Detalj. Det lägger även till en referenslinje som markerar genomsnittet för samma mätvärde. Det andra mätvärdet placeras på hyllan Rader. ![En visualisering med ett jämförande stapeldiagram som visar vinst per kategori och underkategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bulletgraph4.png) Du kan redigera något av dessa för att ändra definitionen. Det kan till exempel hända att du vill lägga till 100 % till uppsättningen av distributionsbandsvärden eller dra en linje vid ett konstant värde. Klicka på ytterkanten eller ett distributionsband, eller på linjen, och välj sedan Redigera. ## Skapa låda och morrhår I Tableau Desktop, men inte på webben, kan du lägga till låda och morrhår till en kontinuerlig axel. Använd låda och morrhår, även känd som låda- och morrhårsdiagram för att visa fördelningen av värden längs en axel. Lådor anger de mellersta 50 procenten av data (det vill säga de två mittersta kvartilerna av datafördelningen). Du kan konfigurera linjer, så kallade _morrhår_, för att visa alla punkter inom 1,5 gånger kvartilavståndet (med andra ord, alla punkter inom 1,5 gånger bredden på den angränsande lådan) eller alla punkter vid maximal omfattning av data, såsom visas på följande bild: ![Ett låddiagram som visar genomsnittlig vikt efter kön.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/boxplot1.png) Låda och morrhår finns även tillgängligt i rutan Visa mig om du har minst ett mätvärde i vyn: ![Visa mig-rutnätet med diagramalternativ, där alternativet att skapa ett låddiagram är valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/boxplot2.png) Mer information om Visa mig finns i [Använd Visa mig för att starta en vy](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildauto_showme.htm). **Lägga till låda och morrhår:** 1. Högerklicka (Ctrl-klicka på Mac) på en kvantitativ axel och välj Lägg till referenslinje. ![En snabbmeny för en diagramaxel, med alternativ för att redigera axelintervallet, välja markeringar, synkronisera axeln, formatera axeln, visa rubriken och lägga till en referenslinje.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/addline1.png) 2. I dialogrutan Lägg till referenslinje, band eller låda väljer du Låda och morrhår. ![En dialogruta med alternativ för att lägga till en linje, band, distribution eller låda och morrhår.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/boxplot3.png) 3. Under Diagramalternativ anger du placeringen av morrhåren: - Data inom 1,5 gånger kvartilavståndet – placerar morrhår på 1,5 gånger kvartilavståndet, d.v.s. 1,5 gånger längre ut än den angränsande lådans bredd. Detta kallas även en schematisk låda och morrhår. - Max utsträckning för data – placerar morrhår vid den mest avlägsna datapunkten (markeringen) i distributionen. Detta kallas även en grundläggande låda och morrhår. 4. Ange om underliggande markeringar ska döljas (utom utstickare), d.v.s. om alla markeringar utom dem som ligger utanför morrhåren ska döljas. 5. Konfigurera utseendet på diagrammet genom att välja Stil , Fyllnad, Kant och Morrhår. ### Alternativ för låda och morrhår: Visa mig kontra Lägg till referenslinje, band eller låda Skillnaden mellan att lägga till låda och morrhår med hjälp av Visa mig och att lägga till låda och morrhår med hjälp av Lägg till referenslinje är att med Visa mig är det låda och morrhår som är själva visualiseringen, medan du med Lägg till referenslinje, band eller låda lägger till låda och morrhår i en befintlig visualisering. Du kan till exempel skapa följande vy genom att välja en cirkelvy i Visa mig och sedan lägga till låda och morrhår från Lägg till referenslinje: ![Ett låddiagram med orange cirklar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/boxplot4.png) ## Redigera befintliga referenslinjer, band och distributioner Du kan redigera befintliga linjer, band eller distributioner. Du kan göra det genom att klicka på en linje eller på ytterkanten av ett band och välja Redigera för att öppna redigeringsrutan för objektet på nytt. ![Ett linjediagram över konsumentförsäljningsprognoser, med en listrutemeny för att justera eller ta bort maxvärdet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/reference_lines_web5.png) ## Ta bort referenslinjer, band eller distributioner Du kan ta bort en referenslinje, ett band eller en distribution genom att klicka på en linje eller på ytterkanten av ett band och sedan välja Ta bort. Det går även att dra bort en linje från vyn. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Regularisering och datautökning i prediktiv modellering Långt ifrån alla som använder Tableau använder [prediktiv modellering](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/predictions_overview.htm), och ännu färre letar efter sätt att förbättra en prediktiv modell och förutsägelserna från den. Den här artikeln riktar sig till avancerade användare som är intresserade av detta område inom datavetenskapen. Förutom standardargumenten, t.ex. måluttryck (mätvärdet som ska förutses) och prediktoruttrycket (mätvärdet och/eller dimensionerna som används för att göra förutsägelsen), kan du finjustera dina förutsägelser genom att lägga till ytterligare två argument: _lambda_, en regleringsparameter, och _augmentation_. Det gör du genom att lägga till de nya argumenten i [syntaxen](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/it-it/predictions_overview.htm#syntax-of-predictive-modeling-functions--in-detail) för beräkningen. ## Vilka modeller fungerar med regularisering och datautökning? Som du vet kan du använda prediktiv modellering i Tableau med någon av tre modeller: linjär regression (även kallat minstakvadratmetoden eller OLS), regulariserad linjär regression (eller ridge-regression) och Gaussisk processregression. Om du använder linjär regression eller ridge-regression kan en datautökning öka modellernas förmåga att registrera icke-linjära mönster. Om du använder ridge-regression är regulariseringsparametern en skalär som du kan använda för att justera regulariseringseffekten på modellen. Regularisering och datautökning gäller inte [Gaussisk processregression](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/predictions_choosing_model.htm#gaussian-process-regression). Innan vi fortsätter att fördjupa oss i regularisering och datautökning ska vi titta närmare på dessa två modeller: **Linjär regression** passar bäst om det finns en eller flera prediktorer som har en linjär relation mellan förutsägelsen och målet för förutsägelsen, som inte påverkas av samma underliggande verktyg och som inte representerar två instanser av samma data (t.ex. försäljning uttryckt både i dollar och euro). **Regulariserad linjär regression** används för att förbättra stabiliteten, minska effekten av kollinearitet samt för att förbättra beräkningseffektivitet och generalisering. I Tableau används L2-regularisering. Mer information om L2-regularisering finns i den här lektionen om [ridge-regression](https://online.stat.psu.edu/stat857/node/155/). ## Vad är regularisering? Ridge-regression är en specifik typ av regulariserad linjär regression. Regularisering är en metod som tillämpar ”straff” för att begränsa storleken på modellens koefficienter. Regulariseringens styrka styrs med [lambda](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/regularization-for-simplicity/lambda), en skalär som används för att finjustera regulariseringens sammantagna effekt. Ju högre värde, desto högre straff (d.v.s. desto större regularisering). Ridge-regression tar hand om vissa av de problem som är förknippade med linjär regression: - Metoden eliminerar problemen som orsakas av multikollinearitet bland prediktorer. - Om minstakvadratproblemet är illakonditionerat, t.ex. om antalet datapunkter är mindre än antalet funktioner, så väljer lambda en unik lösning. - Lambda är ett sätt att förbättra generaliseringen hos den linjära modellen. I Tableau har ridge-regression som standard **lambda=0,5** eftersom detta värde fungerar bra i många fall. Om du vill ändra lambda-värdet redigerar du bara tabellberäkningen (se exemplen nedan). ## Vad är datautökning? Datautökning i MODEL\_QUANTILE och MODEL\_PERCENTILE är ett enkelt exempel på [datautökning](https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_engineering): prediktorer utökas till högre gradens polynom. I Tableau är några typer av polynomutökning inbyggda i funktionerna för prediktiv modellering. - För **ordnade dimensioner** gör [Legendre-polynom](https://en.wikipedia.org/wiki/Legendre_polynomials) upp till grad 3 att den linjära modellen kan registrera kvadratiska och kubiska relationer mellan den utökade prediktorn och svaret. - För **mätvärden** gör andra gradens [Hermite-polynom](https://en.wikipedia.org/wiki/Hermite_polynomials) att den linjära modellen kan registrera kvadratiska relationer mellan den utökade prediktorn och svaret. I en linjär regression utökas endast ordnade dimensioner som standard med **augmentation=on**. I en ridge-regression där **model=rl** utökas bara mätvärden som standard. Om du vill åsidosätta inställningen och inaktivera utökning för varje prediktor i en beräkning använder du **augmentation=off**. Inga polynom av högre grad kommer att läggas till. Det kan vara en fördel att inaktivera datautökning om datauppsättningen är väldigt liten eftersom utökningarna kan överanpassa eventuellt brus i ursprungliga data. Den resulterande relationen är dessutom både enklare och mer intuitiv. **Obs!** Datautökning aktiveras/inaktiveras per prediktor (d.v.s. inom prediktorargumentet i beräkningen). Lambda (och modellen) tillämpas på den högre nivån (utanför eventuella prediktoruttryck). ## Konfigurera lambda och datautökning i en beräkning Nu när du vet mer om regulariseringsparametern (eller lambda) och datautökning ska vi se hur de fungerar i en förutsägelseberäkning: `MODEL_QUANTILE("model=rl, lambda=0.05", 0.5, SUM([Profit]), "augmentation=off", SUM([Sales]))` I tabellen nedan kan du snabbt se om de linjära modellerna påverkas om du ändrar standardvärdena för datautökning och lambda:
 DatautökningLambda
Ridge-regressionJaJa
Linjär regressionJaEj tillämpligt
## Att tänka på när det gäller regularisering och datautökning - Om du har fel modell för dina data så kommer du antagligen inte att förbättra resultatet nämnvärt om du ändrar regulariseringsparametern eller datautökningen. Det kan vara en bra idé att se över datatyperna och bekräfta att de stämmer (mätvärden eller dimensioner). Om dina underliggande data består av en tidsserie kan du till exempel överväga att använda [Gaussisk processregression](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/predictions_choosing_model.htm#gaussian-process-regression) i stället, genom att ändra modellen i tabellberäkningen med **model=gp**. - Eftersom OLS inte är regulariserad finns det inget lambda-värde som du kan ändra. - Om datauppsättningen är extremt liten och du har dimensioner (särskilt dimensioner med hög kardinalitet) kan du överväga att använda ridge-regression genom att lägga till model=rl i tabellberäkningen. - När allt är lika (för samma datauppsättning, med aktiverad eller inaktiverad datautökning) kan ett lågt lambda-värde förbättra modellanpassningen, men försämra generaliseringen (orsaka överanpassning). - På motsvarande sätt kan ett högt lambda-värde resultera i en konstantmodell, utan beroende gentemot någon av prediktorerna. Detta påverkar modellens kapacitet negativt (orsakar underanpassning). ### Exempel 1 Det här exemplet illustrerar relationen mellan ett genomsnitt av kolesterol- och hjärtsjukdom bland män och kvinnor, där män representeras med fyrkanter och kvinnor med cirklar. I den första visualiseringen symboliserar de blå markeringarna förutsägelsemålet, och de orangea markeringarna är de modellerade värdena. Som du ser finns det mycket brus i dessa data. Och med aktiverad datautökning och ett lågt lambda-värde på 0,01 ser vi dessutom en orealistisk frekvens av hjärtsjukdom på över 1. Beroendet är alldeles för brant, antagligen på grund av alla avvikande värden i databruset. ![Hjärtsjukdom efter kön med förutsägelsemål och en olämplig modell](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict-lambda-ex1a.png) MODEL\_QUANTILE(”model=rl; lambda=0,01”; 0,5; AVG(\[Target\]); ATTR(\[Sex\]); ”augmentation=on”; AVG(\[Chol\])) I nästa visualisering jämför vi förutsägelsemålet med en annan modell, med inaktiverad datautökning och ett lambda-värde på 10. Observera att den här modellen är mer realistisk, och inga markeringar överstiger en frekvens på 1. ![Hjärtsjukdom efter kön med förutsägelsemål och en bättre modell](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict-lambda-ex1b.png) MODEL\_QUANTILE(”model=rl; lambda=10”; 0,5; AVG(\[Target\]); ATTR(\[Sex\]); ”augmentation=off”; AVG(\[Chol\])) ### Exempel 2 Nu ska vi titta på ett annat verkligt exempel som bygger på användningsdata från ett cykeldelningssystem utvecklat av Bluebikes (tidigare Hubway) i Boston. I det här fallet fungerar linjär regression bra. Jämför följande visualiseringar, aggregerade för kvartal år 2017: ![Ritning av Hubway-användningsdata utan överanpassning](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict-lambda-ex2a.png) MODEL\_QUANTILE('model=rl; lambda=0,05'; 0,5; sum(\[Trip.Duration\]); AVG(\[Temp\])) ![Ritning av Hubway-användningsdata utan överanpassning](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict-lambda-ex2b.png) MODEL\_QUANTILE('model=rl; lambda=0,05'; 0,5; AVG(\[Speed\]); AVG(\[Temp\])) Ingen av dem har någon överanpassning och lambda-beroendet är därför svagt vid ett lågt lambda-värde. Titta nu på den sista visualiseringen: ![Ritning av Hubway-användningsdata utan överanpassning](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict-lambda-ex2c.png) MODEL\_QUANTILE('model=rl; lambda=2'; 0,5; sum(\[Trip.Duration\]); AVG(\[Temp\])) Notera att kurvan planar ut (d.v.s. blir överregulariserad eller underanpassad) i takt med att lambda-värdet ökar. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Relatera data Relationer är ett dynamiskt, flexibelt sätt att kombinera och analysera data från flera tabeller. En relation beskriver hur två tabeller är kopplade till varandra, baserat på gemensamma fält, men den slår inte samman tabellerna. När en relation skapas mellan tabeller är tabellerna fortfarande åtskilda, var och en med sin egen detaljnivå och sina egna domäner. En relation kan liknas vid ett kontrakt mellan två tabeller. När du skapar en visualisering med fält från dessa tabeller hämtar Tableau data från tabellerna och använder det här kontraktet för att skapa en fråga med rätt kopplingar. **Läs mer**: Att kombinera data med hjälp av relationer är en viktig funktion bland Tableaus nya datamodelleringsverktyg. Mer information finns i [På vilket sätt har datakällor och analyser ändrats?](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_datamodel_whatschanged.htm). Läs mer om hur relationer fungerar i följande artiklar på Tableaus blogg: - [Relationer, del 1: Introduktion till den nya datamodelleringen i Tableau](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [Relationer, del 2: Tips och trick](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [Relationer, del 3: Köra frågor mot flera relaterade tabeller](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) **Titta på en video**: Titta på den här fem minuter långa videon med en introduktion till relationer i Tableau och hur de används. **Obs!** Det gränssnitt för redigering av relationer som du ser i den här videon skiljer sig något från gränssnittet i den senaste versionen, men har samma funktioner. [Action Analytics](https://action-analytics.com/library/) har också bra videopoddar om relationer i Tableau. En introduktion finns i [Why did Tableau Invent Relationships?](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/) Välj ”Video Podcast” (Videopodd) under [Library](https://action-analytics.com/library/) (Bibliotek) på Action Analytics webbplats om du vill se fler poddar. ## Vad är relationer? Relationer är de flexibla kopplingslinjerna mellan logiska tabeller i en datakälla. Ibland kallas relationerna för ”öglor” men i vår hjälpdokumentation använder vi oftast termen ”relationer”. Vi rekommenderar att du i första hand använder relationer för att kombinera data eftersom det gör det enklare att förbereda och analysera data på ett mer intuitivt sätt. [Använd bara kopplingar när det är absolut nödvändigt](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_datamodel_faq.htm#can-i-use-joins-between-logical-tables). Relationer har flera fördelar jämfört med att använda kopplingar för data i flera tabeller. Här är några exempel: - Du behöver inte konfigurera [kopplingstyper](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_relationships_learnmorepage.htm#where-did-joins-go) mellan tabeller. Du behöver bara välja fälten för att definiera relationen. - Relaterade tabeller förblir åtskilda och distinkta. De slås inte samman till en enda tabell. - Relationer använder kopplingar, men de är automatiska. Kopplingstyperna väljs automatiskt baserat på vilka fält som används i visualiseringen. Under analysen justerar Tableau kopplingstyperna på ett intelligent sätt och behåller den ursprungliga detaljnivån i dina data. - Tableau använder relationer för att generera rätt aggregeringar och lämpliga kopplingar under analysen, baserat på den aktuella kontexten för de fält som används i ett arbetsblad. - Flera tabeller med olika detaljnivåer kan användas i samma datakälla. Du kan skapa datamodeller som innehåller fler tabeller och minska antalet datakällor som behövs för att skapa en visualisering. - Omatchade mätvärden ignoreras inte (ingen oavsiktlig dataförlust). - Genom att använda relationer slipper du de problem med dataduplicering och filtrering som kopplingar ibland kan ge upphov till. - Tableau genererar frågor endast för data som är relevanta till den aktuella vyn. - Du kan relatera publicerade datakällor. Relaterad information finns i: - [Använda relationer för dataanalyser med flera tabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_multitable_normalized.htm) - [Skillnaden mellan relationer och kopplingar](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_relationships_learnmorepage.htm) - [Så här fungerar analyser med datakällor med flera tabeller som använder relationer](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_multitable_analysis_overview.htm) - [Var inte rädd för relationer](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_dont_be_scared.htm) ## Krav för relationer - När relationer skapas mellan tabeller måste fälten som definierar relationerna ha samma datatyp. - Du kan inte definiera relationer baserat på geografiska fält. - Cirkulära relationer stöds inte i datamodellen. Faktorer som begränsar fördelarna med att använda relaterade tabeller: - Smutsiga data i tabeller (till exempel tabeller som inte har skapats baserat på en välstrukturerad modell och som innehåller en blandning av mätvärden och dimensioner över flera tabeller) kan göra att analysen av flera tabeller blir mer komplex. - Att tillämpa filter på datakällor begränsar Tableaus möjligheter att sortera bort kopplingar i data. Att ”rensa bort kopplingar” syftar på hur Tableau förenklar frågor genom att ta bort onödiga kopplingar. - Tabeller med många omatchade värden i flera relationer. - I Tableau version 2024.2 och senare kan du modellera delade dimensioner och använda flera bastabeller med relationer mellan flera faktatabeller. Mer information finns i [Om datamodeller för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm), [När ska en datamodell för relationer mellan faktatabeller användas?](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_when_to_use.htm) och [Bygga en datamodell för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_build.htm). ### Data som inte stöder relationer De flesta relationsanslutningstyperna stöds fullt ut. Kuber, SAP HANA (med OLAP-attribut), JSON och Google Analytics är begränsade till en enda logisk tabell i Tableau 2020.2. Lagrade procedurer kan bara användas i en enskild logisk tabell. Stöds inte - Kub-datakällor har inte stöd för det nya logiska lagret. Anslutningen till en kub fungerar på samma sätt som före version 2020.2. - Lagrade procedurer: Stöder inte federation, relationer eller kopplingar. De är tillgängliga i en enskild logisk tabell och ger inte åtkomst till arbetsytan Koppla/förena (fysiskt lager). - Splunk: Stöder inte vänsterkopplingar (och därför inte relationer med logiska tabeller). - JSON: Stöder inte federation, anpassad SQL, kopplingar eller relationer (endast föreningar). - Datakällor som inte har stöd för LOD-beräkningar. Mer information finns i [Datakällor och begränsat stöd för LOD-uttryck](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod_constraints.htm). Begränsat stöd - Salesforce- och WDC-standardanslutningar. Dessa visas som kopplade tabeller i en logisk tabell. För närvarande går det bara att lägga till den här typen av anslutningar för datakällor med en enda logisk tabell. Standardanslutningar kan inte kopplas till en befintlig tabell. - SAP HANA: För närvarande går det inte att skapa relationer för logiska tabeller när OLAP-attributet används med relationen. **Mindre begränsningar** - Virtuella anslutningar har stöd för relationer, men kan inte alltid automatiskt föreslå vilka fält som ska relateras. Du kan behöva konfigurera relationer manuellt om du använder virtuella anslutningar. ## Skapa och definiera relationer För en modell med en enskild bastabell, när du har dragit den första tabellen till arbetsytan på den översta nivån i datakällan, måste en relation till en befintlig tabell definieras för varje ny tabell som du drar till arbetsytan. När du skapar relationer mellan tabeller i det logiska lagret bygger du datamodellen för datakällan. I version 2024.2 och senare: För modeller med flera bastabeller måste en relation till minst ett bastabellträd definieras för varje ny tabell som du lägger till i modellen. Mer information finns i [Bygga en datamodell för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_build.htm). ### Skapa en relation Du skapar relationer i datakällans logiska lager. Det här är standardvyn för arbetsytan, som du ser på sidan Datakälla. Stegen i det här avsnittet handlar specifikt om hur man konfigurerar relationer för en modell med en enskild bastabell. i version 2024.2 och senare kan du bygga en modell med en enskild bastabell eller en modell med flera bastabeller. Mer information om hur du skapar relationer mellan faktatabeller med flera bastabeller finns i [Bygga en datamodell för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_build.htm). 1. Dra en tabell till arbetsytan. - För en modell med en enskild bastabell: Den första tabellen som du lägger till på arbetsytan blir bastabellen. Alla andra tabeller som du lägger till kommer att vara relaterade till den tabellen. - För en modell med flera bastabeller: Du måste bestämma vilka tabeller som är bastabeller. För att skapa en ny bastabell drar du en tabell från den vänstra rutan till målområdet Ny bastabell Mer information finns i [Bygga en datamodell för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_build.htm). 2. Dra en till tabell till arbetsytan. När du ser ”nudeln” mellan de två tabellerna som du vill relatera släpper du tabellen. Relationsinställningarna öppnas under arbetsytan i rutan Tabelldetaljer. Tableau försöker automatiskt skapa relationen baserat på befintliga nyckelbegränsningar och matchar fälten för att definiera relationen. Om det inte går att fastställa de matchande fälten eller om flera fält matchar mellan tabellerna, måste du definiera relationen manuellt. **Så här ändrar du fälten**: Välj ett fältpar och välj från listan med fält nedan för att ange ett nytt par med matchande fält. **Så här lägger du till flera fältpar**: När du har valt det första paret väljer du **Stäng** och sedan **Lägg till fler fält.** Om inga hinder påträffas skapas en **många-till-många**\-relation och referensintegriteten anges till **Vissa poster matchar**. Dessa standardinställningar är ett säkert val och erbjuder bästa möjliga flexibilitet för datakällor. Standardinställningarna stöder fullständiga yttre kopplingar och optimerar frågorna genom att aggregera tabelldata innan kopplingarna skapas i samband med analysen. Alla kolumn- och raddata från varje tabell blir tillgängliga för analys. I många analysscenarier ger standardinställningarna för en relation alla data som behövs för en analys. En många-till-många-relation fungerar även om data har en många-till-en- eller en-till-en-relation. Om du vet kardinaliteten och referensintegriteten för data kan du justera [inställningarna under Prestandaalternativ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_relationships_perfoptions.htm) för att beskriva dem på ett mer precist sätt och optimera hur Tableau kör frågor mot databasen. 3. Om det behövs lägger du till fler tabeller genom att följa samma steg. ![Förfarandet att dra tabeller till arbetsytan ](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_createrelationship.gif) 4. (Valfritt) Använd knappen **Lägg till publicerad datakälla** för att hämta ytterligare publicerade datakällor att relatera. Tillgängligt i Tableau 2026.2 och senare. När du har skapat den relaterade datakällan med flera tabeller är det dags att utforska själva datainnehållet. Mer information finns i [Så här fungerar analyser med datakällor som använder relationer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_multitable_analysis_overview.htm) och [Felsöka analys av flera tabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_multitable_analysis_overview.htm#troubleshooting-multitable-analysis). **Obs!** Salesforce-kopplingen har inte stöd för ojämlikhetsoperatörer. ### Lägga till relaterade tabeller När du har en tabell på arbetsytan kan du högerklicka på den för att visa dess meny. Om Tableau kan identifiera relaterade tabeller baserat på sekundärnycklarna i databasen har du två alternativ: - **Hitta och lägg till direkt relaterade tabeller (#)** – detta lägger bara till tabeller som har en relation till den aktuella tabellen. - **Hitta och lägg till alla relaterade tabeller** – detta lägger till tabeller som har en relation till den aktuella tabellen och eventuella ytterligare tabeller nedströms som de också har en relation till. Om du inte ser de här alternativen kan Tableau inte identifiera relationerna automatiskt och du måste lägga till dem manuellt. Du kan redigera och ändra de automatiskt skapade relationerna på samma sätt som vilken manuell relation som helst. ### Flytta en tabell för att skapa en annan relation Om du vill flytta en tabell drar du den och släpper den intill en annan tabell. Du kan också hovra över en tabell, välja pilen och sedan **Flytta**. ![Förfarandet att lägga till en tabell på arbetsytan och flytta den för att skapa en relation med en annan tabell](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_moverelationship.gif) **Tips:** Dra en tabell över den övre delen av en annan tabell om du vill ersätta den. ### Ändra rot- eller bastabellen för en datamodell Du kan byta rottabellen eller bastabellen mot en annan tabell nedströms. Högerklicka på en annan logisk tabell i datamodellen och välj sedan Byt med roten eller Byt med bastabell (tabellnamn) för att göra förändringen. ### Ta bort en tabell från en relation Om du vill ta bort en tabell hovrar du över tabellen, väljer pilen och sedan **Ta bort**. ![Förfarandet att ta bort en tabell från arbetsytan](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_removerelationship.gif) Om du tar bort en tabell på arbetsytan tas tabellens underordnade objekt bort automatiskt. ### Visa en relation Hovra över relationslinjen (öglan) för att visa de matchande fälten som definierar relationen. Du kan också hovra över en logisk tabell för att se vad den innehåller. ![förfarandet att hovra över en tabell för att visa hur den förhåller sig till varandra tabeller](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_tooltips.gif) ### Redigera en relation Välj en relationslinje för att öppna relationsinställningarna i rutan Tabelldetaljer. Du kan lägga till, ändra eller ta bort fälten som används för att definiera relationen. Lägg till fler fältpar för att skapa en sammansatt relation. - Så här lägger du till flera fältpar: När du har valt det första paret väljer du **Stäng** och sedan **Lägg till fler fält.** ![Förfarandet att redigera standardrelationen till en annan](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_editfields.gif) ### Tips för att skapa relationer - Den första tabellen som du drar till arbetsytan blir rottabellen eller bastabellen för datamodellen i datakällan. När bastabellen har dragits ut kan flera tabeller dras ut i valfri ordning. Du måste se över vilka tabeller som ska vara kopplade till varandra och vilka matchande fältpar som ska definieras för varje relation. - Innan du börjar skapa relationer kan det vara bra att gå igenom datakällans data före eller under analysen så att du får en uppfattning om tabellernas omfattning. Mer information finns i [Visa underliggande data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_viewdata.htm). Du kan också använda Visa data för att visa en tabells underliggande data om en relation är ogiltig. - Om du arbetar med data i ett stjärnschema kan det vara bra att använda relationer mellan faktatabeller. Mer information finns i [Om datamodeller för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm). - Varje relation måste ha minst ett matchat fältpar. Lägg till flera fältpar om du vill skapa en sammansatt relation. Matchade par måste ha samma datatyp i den underliggande databasen. Att ändra datatypen på sidan Datakälla ändrar inte det här kravet. Tableau använder datatypen från databasen för frågor. - Relationer kan baseras på beräknade fält. Du kan också ange hur fält ska jämföras genom att använda operatorer när du definierar relationen. - Om du tar bort en tabell på arbetsytan tas tabellens underordnade objekt bort automatiskt. - Du kan byta ut rottabellen (version 2020.2 till 2024.1) eller en bastabell (version 2024.2 och senare) mot en annan nedströmstabell. Högerklicka på en annan logisk tabell i datamodellen och välj sedan Byt med roten eller Byt med bastabell (tabellnamn) för att göra förändringen. ## Validera relationer i datakällan Du kan välja mellan flera alternativ när du validerar datamodellen för analys. När du skapar modellen för en datakälla rekommenderar vi att du går till ett blad och väljer datakällan, och att du sedan skapar en visualisering för att analysera antalet poster, omatchade värden, null-värden och mätvärden som upprepas. Prova att använda fält i olika tabeller för att försäkra dig om att allt ser ut som det ska. Ställ dig följande frågor: - Använder relationerna i datamodellen rätt matchande fält för sina tabeller? - Vad händer när olika dimensioner och mätvärden dras in i vyn? - Visas förväntat antal rader? - Skulle relationen bli bättre om den var en sammansatt relation? - Har någon av [inställningarna för Prestandaalternativ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_relationships_perfoptions.htm) i standardinställningarna ändrats? Är i så fall värdena i visualiseringen de som förväntas? Om så inte är fallet ska du kontrollera inställningarna eller återställa till standardinställningarna. Alternativ för att validera relationer och datamodellen: - I varje tabell finns ett fält med namnet _Tabellnamn(antal)_ som visar summan av tabellens poster på detaljnivån för tabellen i fråga. Om du vill visa antalet för en tabell drar du fältet Antal till vyn. Om du vill visa antalet för alla tabeller markerar du fältet Antal för varje tabell i rutan Data och väljer sedan Texttabell i Visa mig. - Välj **Visa data** i rutan Data för att visa antalet rader och data per tabell. Innan du börjar skapa relationer kan det också vara bra att gå igenom datakällans data före eller under analysen så att du får en uppfattning om tabellernas omfattning. Mer information finns i [Visa underliggande data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/inspectdata_viewdata.htm). - Dra dimensioner till rader för att visa Antal rader i statusfältet. Om du vill visa omatchade värden väljer du menyn **Analys** och sedan Tabellayout > Visa tomma rader eller Visa tomma kolumner. Du kan också dra olika mätvärden till vyn, t.ex. _(Antal)_ från någon av tabellerna som återges i en visualisering. På så sätt kan du vara säker på att alla värden för dimensionerna från den tabellen visas. **Tips:** Om du vill se frågorna som genereras för relationer kan du använda Prestandaregistrering i Tableau Desktop. 1. Välj menyn Hjälp och sedan **Inställningar och prestanda** > **Starta prestandaregistrering**. 2. Dra fält till vyn för att skapa visualiseringen. 3. Välj menyn Hjälp och sedan **Inställningar och prestanda** > **Stoppa prestandaregistrering**. 4. Välj ett fält av typen Kör fråga under Händelser sorterade efter tid på instrumentpanelen Prestandasammanfattning och titta på frågan nedanför. Ett annat mer avancerat alternativ är att använda [Tableau Log Viewer](https://github.com/tableau/tableau-log-viewer) på GitHub. Du kan filtrera baserat på ett specifikt nyckelord med hjälp av `end-protocol.query`. Om du vill ha mer information rekommenderar vi att du börjar med [wiki-sidan för Tableau Log Viewer](https://github.com/tableau/tableau-log-viewer/wiki) på GitHub. ### Visualiseringar med endast dimensioner När du använder en datakälla med flera tabeller med relaterade tabeller: Om du skapar en visualisering med endast dimensioner använder Tableau inre kopplingar och du ser inte hela den omatchade domänen. Om du vill visa partiella kombinationer av dimensionsvärden kan du: - Använda Visa tomma rader/kolumner om du vill visa samtliga möjliga rader. Välj menyn **Analys** och sedan Tabellayout > Visa tomma rader eller Visa tomma kolumner. - Lägg till ett mätvärde i vyn, t.ex. _(Antal)_ från en av tabellerna som återges i visualiseringen. På så sätt kan du vara säker på att alla värden för dimensionerna från den tabellen visas. Mer information finns i [Analys av datakällor med flera tabeller eller bara en tabell](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_multitable_analysis_overview.htm) och [Felsöka analys av flera tabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_multitable_analysis_overview.htm#troubleshooting-multitable-analysis). ## Relationer (logiska tabeller) jämfört med kopplingar (fysiska tabeller) Även om de har många likheter fungerar kopplingar och relationer inte på samma sätt i Tableau, och de [definieras i olika lager i datamodellen](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_datamodel.htm). Du skapar relationer mellan logiska tabeller i datakällans logiska lager på den översta nivån. Du skapar kopplingar mellan fysiska tabeller i datakällans fysiska lager. Kopplingar slår samman data från två tabeller till en enda tabell innan analysen börjar. Sammanslagningen av tabellerna kan göra att data dupliceras eller filtreras från den ena eller båda tabellerna. Det kan också resultera i att rader med null-värden introduceras i data om du använder en vänsterkoppling, högerkoppling eller full yttre koppling. När kopplade data analyseras är det viktigt att du hanterar effekten som kopplingen har på data på rätt sätt. **Obs!** När duplicering eller filtrering av en koppling är önskvärt kan du använda kopplingar för att slå samman tabeller i stället för relationer. Dubbelklicka på en logisk tabell för att öppna det fysiska lagret och lägg till kopplade tabeller. En relation beskriver hur två oberoende tabeller är kopplade till varandra, men slår inte samman tabellerna. På så vis går det att undvika de potentiella problemen med duplicering och filtrering av data i en koppling, samtidigt som det blir enklare för dig att arbeta med data. | relationer | kopplingar | | --- | --- | | Definieras mellan logiska tabeller på arbetsytan Relationer (logiskt lager). | Definieras mellan fysiska tabeller på arbetsytan Koppla/förena (fysiskt lager). | | Kräver inte att du definierar en kopplingstyp. | Kräver att du planerar kopplingarna och definierar en kopplingstyp. | | Fungerar som behållare för tabeller som kopplas eller förenas. | Slås samman i deras logiska tabell. | | Frågor körs endast mot data som är relevanta för visualiseringen. Inställningarna för kardinalitet och referensintegritet kan justeras för att optimera frågor. | Körs som en del av varje fråga. | | Detaljnivån är på aggregerad nivå för visualiseringen. | Detaljnivån är på radnivå för den enskilda tabellen. | | Kopplingstyper skapas automatiskt av Tableau baserat på analyskontexten. Tableau avgör vilka kopplingar som behövs baserat på mätvärdena och dimensionerna i visualiseringen. | Kopplingstyper är statiska och fasta i datakällan, oavsett analyskontexten. Kopplingar och föreningar definieras före analysen och ändras inte. | | Rader dupliceras inte | Sammanslagna tabelldata kan ge upphov till dubbletter. | | Omatchade poster tas med i aggregeringar, såvida de inte uttryckligen utesluts. | Omatchade poster utelämnas från sammanslagna data. | | Skapar oberoende domäner på flera detaljnivåer. | Stöder scenarier som kräver en enda tabell med data, t.ex. extraktfilter och aggregering. | ## Relationer jämfört med kombinationer Även om både relationer och kombinationer har stöd för analys på olika detaljnivåer, finns det viktiga skillnader. Ett skäl till att använda kombinationer i stället för relationer kan vara om du vill kombinera publicerade datakällor för en analys. | relationer | kombinationer | | --- | --- | | Definieras i datakällan. | Definieras i arbetsbladet mellan en primär och en sekundär datakälla. | | Kan publiceras. | Kan inte publiceras. | | Alla tabeller är lika semantiskt sett. | Är beroende av en primär och sekundär datakälla, och styrs av hur dessa datakällor är strukturerade. | | Stöder fulla yttre kopplingar. | Stöder endast vänsterkopplingar. | | Beräknas lokalt. | Beräknas som en del av SQL-frågan. | | Relaterade fält är fasta. | Relaterade fält varierar beroende på blad (kan anpassas per enskilt blad). | ## Olika alternativ för att kombinera data: relationer, kopplingar och kombinationer Du kan kombinera tabeller på många olika sätt, som passar i olika scenarier och som har olika egenskaper.
Relation

Använd den här metoden när du kombinerar data med olika detaljnivåer.

  • Kräver matchande fält mellan två logiska tabeller. Flera fältpar kan definiera relationen.
  • Använder automatiskt rätt aggregeringar och kontextbaserade kopplingar utifrån hur fälten hör ihop och används i visualiseringen.
  • Stöder många-till-många-relationer och yttre kopplingar.
  • Relationerna är konsekventa för hela arbetsboken och kan publiceras.
  • Kan användas för att kombinera publicerade datakällor.
  • Du kan inte definiera relationer baserat på geografiska fält.
  • Om filter för datakällor används så begränsas fördelarna med bortsortering av kopplingar för relationer.
Koppling

Använd den här metoden om du vill lägga till fler kolumner med data över samma radstruktur.

  • Kräver gemensamma fält mellan två fysiska tabeller.
  • Kräver att du definierar en kopplingssats och en kopplingstyp.
  • Kopplade fysiska tabeller slås samman till en enda logisk tabell med en bestämd kombination av data.
  • Kan leda till dataförlust om fälten eller värdena inte finns i alla tabeller (beroende på vilka typer av kopplingar som används).
  • Kan leda till dataduplicering om fälten finns på olika detaljnivåer.
  • Stöder filter för datakällor.
Förening

Använd den här metoden om du vill lägga till fler rader med data med samma kolumnstruktur.

  • Baseras på matchande kolumner mellan två tabeller.
  • Förenade fysiska tabeller slås samman till en enda logisk tabell med en bestämd kombination av data.
Kombination

Använd den här metoden när du kombinerar data med olika detaljnivåer.

  • Kan användas för att kombinera publicerade datakällor, men kan inte publiceras.
  • Kan användas mellan en relationsdatakälla och en kubdatakälla.
  • Datakällor kan kombineras per blad.
  • Är i praktiken alltid vänsterkopplingar (data från sekundära datakällor kan gå förlorade).
## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Rensa data i Excel, CSV, PDF och Google Kalkylark med Datatolken När du spårar data i Excel-kalkylblad skapar du dem med det mänskliga gränssnittet i åtanke. Du kan göra kalkylblad lättare att läsa genom att inkludera saker såsom titlar, staplade rubriker, anteckningar, tomma rader och kolumner för att lägga till blanksteg och även ytterligare flera flikar med data. När du vill analysera denna data i Tableau gör dessa estetiskt tilltalande attribut det mycket svårt för Tableau att tolka dina data. Det är där datatolken kan hjälpa till. **Tips:** Även om Tableaus Excel-tillägg inte längre stöds, kan datatolken hjälpa till att omforma data för analys i Tableau. ## Vad gör datatolken? Datatolken kan ge dig ett försprång när du rensar dins data. Den kan detektera saker såsom titlar, anteckningar, sidfötter, tomma celler och så vidare och kringgå dem för att identifiera de faktiska fälten och värdena i din datauppsättning. Den kan till och med detektera ytterligare tabeller och undertabeller som låter dig arbeta med en delmängd av dina data oberoende av andra data. När datatolken har gjort sin magi kan du kontrollera resultatet för att se till att den har registrerat de data du ville ha och identifierat dem korrekt. Sedan kan du göra nödvändiga justeringar. När du har valt de data du vill arbeta med kan du även behöva göra några ytterligare rengöringssteg såsom att pivotera dina data, dela upp fält eller lägga till filter för att få data i de format du vill ha innan analysen påbörjas. **Obs!** Om dina data behöver mer rengöring än vad datatolken kan hjälpa till med kad du prova på [Tableau Prep](https://www.tableau.com/sv-se/products/prep). ## Aktivera datatolken och granska resultaten 1. Från rutan Anslut kan du ansluta till ett Excel-kalkylblad eller annan anslutning som har stöd för datatolken såsom textfiler (.csv), PDF-filer eller Google Kalkylark. 2. Dra en tabell till arbetsytan (om så behövs). Markera sedan kryssrutan Använd datatolken i den vänstra rutan på sidan Datakälla, för att se om datatolken kan hjälpa till att rensa dina data. ![Kryssrutan Använd datatolken i den vänstra rutan på sidan Datakälla.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_interpreter3.png) Obs! När du rensar dina data med datatolken rensar den alla data som är länkade till en anslutning i datakällan. Datatolken modifierar inte de underliggande data. 3. I rutan Data ska du klicka på länken Granska resultaten för att granska resultaten från datatolken. ![Länken Granska resultaten i rutan Data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_interpreter5.png) En kopia av din datakälla öppnas i Excel på fliken Nyckel för datatolken. Granska nyckeln för att veta hur du läser resultaten. ![Fliken Nyckel till datatolken, med information om hur man läser resultaten.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_interpreter11.png) 4. Klicka på varje flik för att granska hur datatolken tolkade datakällan. Om datatolken hittade ytterligare tabeller, även kallade hittade tabeller eller undertabeller, identifieras de på fliken \_subtables genom att framhäva deras cellintervall. En separat flik används även för varje undertabell och är färgkodad för att identifiera rubriken och dataraderna. Om datatolken inte erbjuder de förväntade resultaten kan du avmarkera kryssrutan Rensad med datatolken för att använda den ursprungliga datakällan. ![Kryssrutan Rensad med datatolken.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_interpreter12.png) 5. Du kan ersätta den aktuella tabellen med någon av de hittade tabellerna genom att dra den aktuella tabellen till utanför arbetsytan och sedan den hittade tabellen som du vill använda till arbetsytan. Om du har dragit den hittade tabellen till arbetsytan och datatolken har identifierat intervallet fel för den hittade tabellen kan du klicka på listrutemenyn på den tabellen och sedan välja Redigera hittad tabell för att justera hörnen på den hittade tabellen (den övre vänstra och nedre högra cellen i tabellen). ![Menyn Redigera hittad tabell, med alternativ för att justera intervallet för den hittade tabellen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_interpreter9.png) 6. När du har erhållit de data du vill arbeta med kan du tillämpa eventuella ytterligare rensningsåtgärder på dina data för att sedan kunna analysera dem. ### Exempel på datatolk I följande exempel ansluter vi till ett Excel-kalkylblad med data om våldsbrott per ort och län för år 2016. Det här kalkylbladet innehåller flera olika tabeller på ett ark och lite extra formatering. ![Ett Excel-kalkylblad där extra formatering är markerat, inklusive en titel, sammanslagna rubrikceller, extra vitt utrymme och undertabeller.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_interpreter1.png) 1. Titel 2. Sammanslagna rubrikceller 3. Extra vitt utrymme 4. Undertabeller Den extra formateringen i det här kalkylbladet gör det svårt för Tableau att fastställa vad fältrubrikerna och värdena är. Tableau läser istället data vertikalt och tilldelar varje kolumn standardvärdet F1, F2, F3 (Fält 1, Fält 2, Fält 3) och så vidare. Tomma celler läses som null-värden. ![Resultaten från ett kalkylblad med extra formatering som visar data som läses lodrätt, tilldelar varje kolumn standardvärdet och tomma celler läses som nollvärden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_interpreter2.png) Välj Använd datatolken för att se om datatolken kan hjälpa till att rensa den här datauppsättningen. Data Interpreter detekterade de korrekta rubrikerna för fälten, tog bort den extra formateringen och hittade flera undertabeller. Undertabellerna listas i avsnittet Kalkylblad i rutan Data och är namngivna med det ursprungliga namnet på kalkylarken och cellintervallen för varje undertabell. I det här exemplet finns tre undertabeller: Brott 2016 A4:H84, Brott 2016 K5:L40 och Brott 2016 O5:P56. ![Resultaten efter att ha använt datatolken, som identifierade korrekta fältrubriker och tog bort extra formatering och undertabeller.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_interpreter4.png) För att undersöka resultaten från datatolken närmare kan du klicka på länken Granska resultaten i rutan Data för att se en kommenterad kopia av kalkylbladet. Här syns en kopia av originaldata som är färgkodade för att identifiera vilka data som identifierades som rubrikdata och vilka data som identifierades som fältvärden. ![En kopia av originaldata som är färgkodade för att identifiera rubrikdata i rött och fältvärden i grönt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_interpreter6.png) Nästa flik visar oss de undertabeller som datatolken hittade och som är framhävda per cellintervallen. ![Undertabeller som datatolken hittade, beskrivna efter cellintervall.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_interpreter7.png) I det här exemplet har den första undertabellen, Brott 2016 A4:H84 de huvuddata vi vill arbeta med. För att använda den här tabellen som din datatabell kan du helt enkelt dra den ursprungliga tabellen till utanför arbetsytan och sedan dra den nya tabellen till arbetsytan. ![Den nya tabellen lades till på arbetsytan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_interpreter8.png) När du väl har de data du vill arbeta med inom arbetsytan kan ytterligare rensning göras av datan. Du kan till exempel: - Ändra fältnamnen så att de representerar namn på orter, län och månader. - Markera fälten månader. - Dra in den tredje undertabellen Brott 2016 o5:P56 och koppla den till vår första undertabell på fältet Län för att inkludera länets befolkning för vår analys. - Dölj alla dubbletter av fält som har lagts till som ett resultat av kopplingen. Resultaten kan se ut ungefär så här: ![Ett exempel på resultat efter rensning av data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_interpreter10.png) Nu är du redo att börja analysera data i Tableau. ## När datatolk inte är tillgänglig Datatolken kanske inte är tillgänglig som alternativ av följande skäl: - **Datakällan är redan formaterad på ett sätt som Tableau kan tolka:** Om Tableau Desktop inte behöver extra hjälp från datatolken för att hantera unik formatering eller okänd information är den inte tillgänglig som alternativ. - **Många rader eller många kolumner:** Datatolken är inte tillgänglig som alternativ när dina data har följande attribut: - Data innehåller mer än 2000 kolumner. - Data innehåller mer än 3000 rader och mer än 150 kolumner. - **Datakällan stöds inte:** Datatolken är endast tillgänglig för Microsoft Excel, textfiler (.csv), PDF-filer och Google Kalkylark. För Excel måste dina data vara i formatet .xls eller .xlsx. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Tillämpa avancerad analys på en vy (rutan Analys) Dra referenslinjer, lådor och morrhår, trendlinjer, prognoser och andra objekt till vyn från rutan Analys. Växla mellan rutan Data och rutan Analys genom att klicka på flikarna längst upp i det vänstra sidofältet. ![Rutan Analys som visar alternativ för att lägga till analysobjekt i vyn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environ_analytics_pane.png) Rutan Analys i Tableau Desktop I Tableau Desktop kan du lägga till analysobjekt i vyn från menyn/rutan Analys eller i vyns kontext. Till exempel är referenslinjer och band tillgängliga när du redigerar en axel, och trendlinjer och prognoser är tillgängliga på menyn Analys. Från rutan Analys kan du använda ”dra och släpp” för att komma åt de olika alternativen. På webben är de flesta analysobjekten tillgängliga från rutan Analys. ## Lägga till ett analysobjekt i vyn Om du vill lägga till ett objekt från rutan Analys drar du det till vyn. När du drar ett objekt från rutan Analys visas de möjliga destinationerna för objektet i Tableau. Urvalet varierar beroende på typen av objekt och den aktuella vyn. I ett enkelt fall skulle släppområdet erbjuda följande tre alternativ: ![En visualisering där fältet Median med kvartiler dras till bladet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/analytics_drop_options_simple.png) Termerna Tabell, Ruta och Cell definierar objektets omfattning: ![Tre stapeldiagram som jämför försäljningen för tre regioner under 2009 och 2010 och visar genomsnittlig försäljning för hela tabellen, per ruta och per cell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/reflines_scope1.png) För en mer komplicerad vy – till exempel en vy med dubbla axlar – skulle Tableau visa ett utökat område där du kan släppa objekt. Området ser ut så här: ![Alternativet Lägg till en median med kvartiler visas för tabell, ruta och cell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/analytics_drop_options.png) Om du släpper objektet i en av de tre större rutorna i rubriken högst upp i släppområdet, till exempel rutan Tabell, skulle en separat median med kvartiler läggas till för varje axel: ![Ett linjediagram som visar korrelationen mellan vinst och försäljning över tid.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/analytics_drop_table_result_497x310.png) Men om du släpper objektet i någon av de sex nedre rutorna som är i höjd med ett specifikt mätvärde läggs medianen med kvartiler bara till på motsvarande axel med den angivna omfattningen. ## Ta bort ett analysobjekt från vyn Du kan ta bort ett analysobjekt från vyn genom att klicka på Ångra eller dra objektet från vyn för att ta bort det. Du kan också klicka på ett objekt och välja Ta bort från verktygstipset. **Obs!** Vissa objekt i rutan Analys (Median med kvartiler och Genomsnitt med 95 % CI) lägger till både en referenslinje och en referensdistribution. Om du inte använder Ångra måste du ta bort de här objekten för sig. ## Redigera ett analysobjekt i vyn Om du vill redigera ett objekt som du har lagt till från rutan Analys klickar du på objektet och väljer Redigera i verktygstipset. Ytterligare redigeringsalternativ finns i avsnittet för en viss objekttyp under Definitioner för analysobjekt nedan. ## Definitioner för analysobjekt Följande objekt kan dras från rutan Analys och släppas i vyn. Om ett analysobjekt inte kan tillämpas på den aktuella konfigurationen för fälten i vyn så är det inte tillgängligt. ### Konstant linje Lägger till en eller flera konstanta linjer i vyn. Du kan lägga till en konstant linje för ett specifikt mätvärde, för alla mätvärden eller för datumdimensioner. När du lägger till en konstant linje visas ett meddelande i Tableau med en uppmaning om att du ska ange värdet för konstanten: ![Ett värdefält med ett manuellt angivet datum i fältet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/analytics_drop_constant.png) I Tableau Desktop är värdeuppmaningen för ett datumvärde en kalenderkontroll: ![Ett värdefält med en kalender för val av ett konstant datumvärde.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/analytics_drop_constant_date.png) Du kan klicka på en resulterande konstant linje och välja Redigera eller Ta bort. I Tableau Desktop finns ett tredje alternativ: Formatera. Om du väljer Redigera öppnas dialogrutan Redigera referenslinje. Mer information finns i [Redigera befintliga referenslinjer, band och distributioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/reference_lines.htm#Edit_Existing_Reference_Lines_and_Bands) i artikeln **Referenslinjer, band, distributioner och rutor**. Ett annat sätt att redigera en linje i Tableau Desktop är att högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på den aktuella axeln och välja Redigera referenslinje. ### Genomsnittlig linje Lägger till en eller flera genomsnittslinjer i vyn. Du kan lägga till en genomsnittslinje för ett specifikt mätvärde eller för alla mätvärden. Du kan klicka på en resulterande genomsnittslinje och välja en annan aggregering, till exempel Totalsumma eller Summa. Du kan också välja Redigera eller Ta bort. I Tableau Desktop finns ett tredje alternativ: Formatera. Om du väljer Redigera öppnas dialogrutan Redigera referenslinje. Mer information finns i [Redigera befintliga referenslinjer, band och distributioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/reference_lines.htm#Edit_Existing_Reference_Lines_and_Bands) i artikeln **Referenslinjer, band, distributioner och rutor**. Ett annat sätt att redigera en linje i Tableau Desktop är att högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på den aktuella axeln och välja Redigera referenslinje. ### Median med kvartiler Lägger till en eller flera uppsättningar medianlinjer och distributionsband i vyn. Du kan lägga till en median med kvantiler för ett specifikt mätvärde eller för alla mätvärden. Distributionsbanden beräknas som kvartiler – de två mittersta kvartilerna är skuggade. Du kan klicka på en resulterande medianlinje eller distribution och välja Redigera eller Ta bort. I Tableau Desktop finns ett tredje alternativ: Formatera. Medianlinjer och distributioner måste redigeras, formateras eller tas bort separat. Om du väljer Redigera öppnas dialogrutan Redigera referenslinje. Du måste klicka på ytterkanten av ett distributionsband för att visa alternativen. Om du klickar i mitten av bandet händer ingenting. Mer information finns i [Redigera befintliga referenslinjer, band och distributioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/reference_lines.htm#Edit_Existing_Reference_Lines_and_Bands) i artikeln **Referenslinjer, band, distributioner och rutor**. Ett annat sätt att redigera en linje eller distribution i Tableau Desktop är att högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på den aktuella axeln och välja Redigera referenslinje. En undermeny ger dig två val: Kvartiler och Median. Mer information om distributionstyper, inklusive kvartiler, finns i [Lägga till referensdistributioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/reference_lines.htm#Add_Reference_Distributions) i artikeln **Referenslinjer, band, distributioner och lådor**. ### Låda och morrhår Lägger till en eller flera lådor och morrhår i vyn. Du kan lägga till lådor och morrhår för ett specifikt mätvärde eller för alla mätvärden. Uppdelningen av ett låddiagram är alltid Cell (och aldrig Tabell eller Ruta). Klicka på eller håll muspekaren över någon av de vågräta linjerna i låddiagrammet för att se statistisk information om morrhår, kvartiler och median. Du kan också välja Redigera eller Ta bort när du klickar på en linje. I Tableau Desktop finns ett tredje alternativ: Formatera. Om du väljer Redigera öppnas dialogrutan Redigera referenslinje. Ett annat sätt att redigera ett lådor och morrhår i Tableau Desktop är att högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på den aktuella axeln och välja Redigera referenslinje. **Obs!** I Tableau Desktop finns två objekt som heter Låda och morrhår i rutan Analys. För alternativet Låda och morrhår i sektionen Sammanfatta läggs ett låddiagram till automatiskt i Tableau för det angivna målet. För alternativet Låda och morrhår i avsnittet Anpassad öppnas dialogrutan efter att du har angett ett mål. ### Totalsummor Lägger till totalsummor i vyn. När du lägger till totalsummor är släppalternativen Delsummor, Slutsummor för kolumner och Slutsummor för rader. Mer information finns i [Visa totalsummor i en visualisering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_totals_grandtotal_turnon.htm). Om du vill ta bort totalsummor klickar du på kolumn- eller radrubriken och väljer Ta bort. I Tableau Desktop kan du också klicka på en kolumn- eller radrubrik för totalsummor efter att du har lagt till totalsummor och ställa in aggregeringen från verktygstipset: ![En expanderad listrutemeny som visar alternativen Automatisk, Summa, Genomsnitt, Minimum och Maximum.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/analytics_pane_configure_totals.png) ### Genomsnitt med 95 % KI Lägger till en eller flera uppsättningar av genomsnittslinjer med distributionsband. Distributionsbanden konfigureras med ett 95 % konfidensintervall. Du kan lägga till de här objekten för ett specifikt mätvärde eller för alla mätvärden. Distributionsbanden för konfidensintervallet skuggar den region där befolkningsgenomsnittet kommer att sjunka 95 % av tiden. Du kan klicka på en resulterande genomsnittslinje eller distribution och välja Redigera eller Ta bort. I Tableau Desktop finns ett tredje alternativ: Formatera. Om du väljer Redigera öppnas dialogrutan Redigera referenslinje. Genomsnittslinjer och distributioner måste redigeras, formateras eller tas bort separat. Du måste klicka på ytterkanten av ett distributionsband för att visa alternativen. Om du klickar i mitten av bandet händer ingenting. Ett annat sätt att redigera en linje eller distribution i Tableau Desktop är att högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på den aktuella axeln och välja Redigera referenslinje. En undermeny ger dig två val: Genomsnitt och 95 % konfidensintervall. Du kan även ta bort linjer och band genom att dra bort dem från vyn. ### Median med 95 % KI Lägger till en eller flera uppsättningar av medianlinjer med distributionsband. Distributionsbanden konfigureras med ett 95 % konfidensintervall. Du kan lägga till de här objekten för ett specifikt mätvärde eller för alla mätvärden. Distributionsbanden för konfidensintervallet skuggar den region där befolkningsmedianen kommer att sjunka 95 % av tiden. Du kan klicka på en resulterande medianlinje eller distribution och välja Redigera, Formatera eller Ta bort. I Tableau Desktop finns ett tredje alternativ: Formatera. Om du väljer Redigera öppnas dialogrutan Redigera referenslinje. Medianlinjer och distributioner måste redigeras, formateras eller tas bort separat. Du måste klicka på ytterkanten av ett distributionsband för att visa alternativen. Om du klickar i mitten av bandet händer ingenting. Ett annat sätt att redigera en linje eller distribution i Tableau Desktop är att högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på den aktuella axeln och välja Redigera referenslinje. En undermeny ger dig två val: Median och 95 % konfidensintervall. Du kan även ta bort linjer och band genom att dra bort dem från vyn. ### Trendlinje Lägger till en eller flera trendlinjer i vyn. När du lägger till trendlinjer identifierar släppalternativen de modelltyper för trendlinjer som finns tillgängliga i Tableau: Linjär, Logaritmisk, Exponentiell och Polynom. För vissa vyer är endast en delmängd av de här alternativen tillgängliga. Mer information finns i [Typer av trendlinjemodeller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/trendlines_add.htm#modeltype). Klicka på en trendlinje för att ta bort eller redigera den, eller för att visa en statistisk definition. Du kan också ta bort en trendlinje genom att dra bort den från vyn. ### Prognos Lägger till en prognos i vyn. Det här alternativet är bara tillgängligt i Tableau Desktop, inte när du redigerar en vy på webben. Prognostisering är endast möjligt när det finns minst ett mätvärde i vyn. Prognostisering stöds inte för vyer som är baserade på flerdimensionella datakällor. Vyn kan dessutom inte innehålla något av följande: - Tabellberäkningar - Uppdelade mätvärden - Procentberäkningar - Slutsummor eller delsummor - Datumvärden med aggregering inställd på Exakt datum En tidsserie som innehåller null-värden medför också begränsningar. Mer information finns i [Prognostisering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/forecasting.htm). Om du vill ta bort, redigera eller läsa en beskrivning av den aktuella prognosen går du till menyn Analys och väljer Prognos. ### Anpassad referenslinje Du kan lägga till referenslinjer för ett specifikt mätvärde eller för alla mätvärden i vyn. När du har dragit en referenslinje från rutan Analys och släppt den på ett mål öppnas automatiskt en redigeringsdialogruta i Tableau. Information om tillgängliga alternativ finns i [Lägga till en referenslinje](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/reference_lines.htm#Add_a_Reference_Line) i artikeln **Referenslinjer, band, distributioner och lådor**. Klicka på linjen och välj Redigera om du vill komma tillbaka till den här dialogrutan senare. ### Anpassat referensband Du kan lägga till referensband för ett specifikt mätvärde eller för alla mätvärden i vyn. När du har dragit ett referensband från rutan Analys och släppt det på ett mål öppnas en redigeringsdialogruta automatiskt i Tableau. Information om tillgängliga alternativ finns i [Lägga till referensband](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/reference_lines.htm#Add_Reference_Bands) i artikeln **Referenslinjer, band, distributioner och lådor**. Klicka på bandet och välj Redigera om du vill komma tillbaka till den här dialogrutan senare. Klicka på ytterkanten av ett referensband för att visa alternativen. Om du klickar i mitten av bandet händer ingenting. ### Anpassat distributionsband Du kan lägga till referensdistributioner för ett specifikt mätvärde eller för alla mätvärden i vyn. När du har dragit en referensdistribution från rutan Analys och släppt den på ett mål öppnas en redigeringsdialogruta automatiskt i Tableau. Information om tillgängliga alternativ finns i [Lägga till referensdistributioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/reference_lines.htm#Add_Reference_Distributions) i artikeln **Referenslinjer, band, distributioner och lådor**. Klicka på bandet och välj Redigera om du vill komma tillbaka till den här dialogrutan senare. Klicka på ytterkanten av ett distributionsband för att visa alternativen. Om du klickar i mitten av bandet händer ingenting. ### Anpassat låddiagram I Tableau Desktop – men inte när du redigerar en vy på webben – kan du dra lådor och morrhår från avsnittet Anpassad i rutan Analys och släppa dem på mål. (Men kom ihåg att på webben kan du lägga till ett låddiagram från sektionen Sammanfatta i rutan Analys.) När du drar låddiagrammet från sektionen Anpassat öppnas dialogrutan Redigera referenslinje, band eller låda automatiskt i Tableau. Information om tillgängliga alternativ finns i [Skapa låda och morrhår](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/reference_lines.htm#Add_a_Box_Plot) i artikeln **Referenslinjer, band, distributioner och lådor**. Uppdelningen av ett låddiagram är alltid Cell (och aldrig Tabell eller Ruta). Klicka på någon av de vågräta linjerna i låddiagrammet för att se statistisk information om morrhår, kvartiler och median. Klicka på bandet och välj Redigera om du vill komma tillbaka till den här dialogrutan senare. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Så fungerar Förklara data Använd Förklara data som en inkrementell startpunkt för ytterligare utforskning av dina data. De möjliga förklaringar som den här funktionen genererar hjälper dig att se de olika värden som utgör eller relaterar till en analyserad markering i en vy. Den kan berätta om egenskaperna hos datapunkterna i datakällan, och hur data kan relateras (korrelationer) med hjälp av statistisk modellering. Dessa förklaringar ger dig ett ytterligare verktyg för att inspektera dina data och hitta intressanta ledtrådar om vad du ska utforska härnäst. **Obs!** Förklara data är ett verktyg som avslöjar och beskriver relationer i data. Det kan inte förklara var det är som orsakar relationerna eller hur du ska tolka data. **Det är du som är experten på dina data.** Din domänkunskap och intuition är nyckeln till att hjälpa dig att bestämma vilka egenskaper som kan vara intressanta att utforska ytterligare med hjälp av olika vyer. För relaterad information om hur Förklara data fungerar och hur du använder Förklara data för att utöka din analys, se följande Tableau-konferenspresentationer: - [Från analytiker till statistiker: Förklara data i praktiken (1 timme)](https://www.tableau.com/sv-se/events/tc/2019/analyst-statistician-explain-data-practice) - [Utnyttja Förklara data (45 minuter)](https://www.tableau.com/sv-se/events/tc/2019/leveraging-explain-data) ## Vad är Förklara data (och vad är det inte) Förklara data är: - Ett verktyg och ett arbetsflöde som utnyttjar din domänexpertis. - Ett verktyg som visar relationer i dina data och rekommenderar var du ska leta härnäst. - Ett verktyg och ett arbetsflöde som underlättar dataanalys och gör dataanalysen mer tillgänglig för ett bredare spektrum av användare. Förklara data är inte: - Ett statistiskt testverktyg. - Ett verktyg för att bevisa eller motbevisa hypoteser. - Ett verktyg som ger dig ett svar eller berättar något om orsakssamband i dina data. När du kör Förklara data på markeringar ska du tänka på följande punkter: - **Använd granulära data som kan aggregeras**. Denna funktion är uttryckligen utformad för analys av aggregerade data. Detta innebär att dina data måste vara detaljerade, men de markeringar som du väljer för Förklara data måste aggregeras eller sammanfattas på en högre detaljnivå. Förklara att data inte kan köras på uppdelade markeringar (radnivådata) på den mest detaljerade detaljnivån. - **Tänk på formen, storleken och kardinaliteten hos dina data**. Förklara Data kan användas med mindre datauppsättningar, men det krävs data som är tillräckligt breda och innehåller tillräckligt med markeringar (granularitet) för att kunna skapa en modell. - **Förutsätt inte kausalitet**. Korrelation är inte samma sak som orsakssamband. Förklaringar är baserade på modeller av datan, men är inte kausala förklaringar. En korrelation innebär att det finns ett samband mellan vissa datavariabler, till exempel A och B. Man kan inte avgöra bara genom att se det sambandet i data att A orsakar B, eller att B orsakar A, eller huruvida något mer komplicerat faktiskt pågår. Datamönstren är exakt desamma i vart och ett av dessa fall och en algoritm kan inte skilja på respektive fall. Bara för att två variabler verkar förändras tillsammans betyder det inte nödvändigtvis att den ena orsakar den andra att förändras. En tredje faktor kan få de båda att förändras, eller också kan det hela vara en tillfällighet och det kanske inte alls finns något orsakssamband. Du kanske emellertid har extern kunskap som inte finns i datan men som hjälper dig att identifiera vad som händer. En vanlig typ av extern kunskap skulle kunna vara en situation där data samlats in i ett experiment. Om du vet att B valdes genom att singla slant måste varje konsekvent mönster av skillnad i A (som inte bara är slumpmässigt) orsakas av B. För en längre, mer ingående beskrivning av dessa begrepp, se artikeln [Kausal slutledning inom ekonomi och marknadsföring](https://www.pnas.org/content/pnas/113/27/7310.full.pdf) av Hal Varian. ## Hur förklaringar analyseras och utvärderas Förklara data kör en statistisk analys på en instrumentpanel eller ett blad för att hitta utstickande markeringar, eller specifikt på en markering du väljer. Analysen tar också hänsyn till eventuellt relaterade datapunkter från datakällan som inte är representerade i den aktuella vyn. Förklara Data förutspår först värdet för en markering med hjälp av endast de data som finns i visualiseringen. Därefter beaktas data som finns i datakällan (men inte i den aktuella vyn) och läggs till i modellen. Modellen bestämmer intervallet av förutspådda markeringsvärden, vilket ligger inom en standardavvikelse från det förutspådda värdet. ### Vad är ett förväntat intervall? Det förväntade värdet för en markering är medianvärdet i det förväntade värdeintervallet i underliggande data i visualiseringen. Det förväntade intervallet är värdeintervallet mellan den 15:e och 85:e percentilen som den statistiska modellen förutser för den analyserade markeringen. Tableau fastställer det förväntade intervallet varje gång det kör en statistisk analys på en vald markering. Möjliga förklaringar utvärderas med hjälp av statistisk modellering. För varje förklaring jämför Tableau det förväntade värdet med det faktiska värdet. | värde | Beskrivning | | --- | --- | | Högre än förväntat / lägre än förväntat | Om en sammanfattning av förväntat värde säger att markeringen är _lägre än väntat_ eller _högre än väntat_, innebär det att det aggregerade markeringsvärdet ligger utanför det värdeintervall som en statistisk modell förutser för markeringen. Om en sammanfattning av förväntat värde säger att markeringen är _något lägre_ eller _något högre_ än förväntat, eller _inom intervallet för naturlig variation_, betyder det att det aggregerade markeringsvärdet ligger inom intervallet för förutsedda markeringsvärden, men är lägre eller högre än medianvärdet. | | Förväntat värde | Om en markering har ett förväntat värde betyder det att dess värde ligger inom det förväntade värdeintervall som en statistisk modell förutsäger för markeringen. | | Slumpmässig variation | När den analyserade markeringen har ett lågt antal poster kan det hända att det inte finns tillräckligt med data för att Förklara data ska kunna ge en statistiskt signifikant förklaring. Om markeringens värde ligger utanför det förväntade intervallet kan Förklara data inte avgöra om detta oväntade värde orsakas av slumpmässig variation eller av en meningsfull skillnad i de underliggande posterna. | | Ingen förklaring | När det analyserade markeringsvärdet ligger utanför det förväntade intervallet och inte passar in i en statistisk modell som används för Förklara data, genereras inga förklaringar. | ### Modeller som används för analys Förklara Data bygger modeller av data i en vy för att förutsäga värdet av en markering, och bestämmer sedan om en markering är högre eller lägre än förväntat med tanke på modellen. Därefter betraktas ytterligare information, som att lägga till ytterligare kolumner från datakällan i vyn, eller flagga postnivåavvikelser, som potentiella förklaringar. För varje potentiell förklaring passar Förklara data in en ny modell och utvärderar hur oväntat markeringen erhåller den nya informationen. Förklaringar poängsätts genom att avräkna komplexitet (hur mycket information som läggs till från datakällan) mot mängden variabilitet som behöver förklaras. Bättre förklaringar är enklare än den variation de förklarar.
Typ av förklaringUtvärdering

Extrema värden

Extrema värden är aggregerade markeringar som är avvikare, baserat på en modell av de synliga markeringarna. Den valda markeringen anses innehålla ett extremvärde om ett postvärde finns i slutet av fördelningen av de förväntade värdena för datan.

Ett extremvärde bestäms genom att jämföra aggregeringsmarkeringen med och utan extremvärdet. Om markeringen blir mindre överraskande genom att ta bort ett värde får det högre poäng.

När en markering har extrema värden betyder det inte automatiskt att det har avvikande värden, eller att du bör utesluta dessa poster från vyn. Det är upp till dig och beror på analysen. Förklaringen är helt enkelt att peka ut ett intressant extremvärde i markeringen. Till exempel skulle analysen kunna avslöja ett felskrivet värde i en post, där en banan kostar 10 dollar i stället för 10 cent. Eller så skulle den kunna avslöja att en viss försäljare har haft ett mycket lyckat kvartal.

Antal poster

Antalet postförklaringar framställer den aggregerade summan i form av den aggregerade räkningen; postmedelvärdet framställer den i form av det aggregerade genomsnittet. Ju bättre modellen förklarar summan, desto högre poäng.

I den här förklaringen beskrivs huruvida summan är intressant på grund av att antalet är högt eller lågt, eller på grund av att genomsnittet är högt eller lågt.

Genomsnittligt värde för markeringen

Denna typ av förklaring används för samlade markeringar som är summor. Den förklarar om markeringen är förenlig med de andra markeringarna eftersom på grund av dess sammanlagda antal eller genomsnitt, samt noterar relationen SUMMAN(X) = RÄKNA(X) * AVG(X).

I den här förklaringen beskrivs huruvida summan är intressant på grund av att antalet är högt eller lågt, eller på grund av att genomsnittet är högt eller lågt.

Bidragande dimensioner

Denna förklaring modellerar målmätvärdet för den analyserade markeringen när det gäller fördelningen mellan kategorierna hos den osynliga dimensionen. Analysen balanserar modellens komplexitet med hur väl markeringen förklaras.

En dimension som inte har visualiserats är en dimension som finns i datakällan, men som för närvarande inte används i vyn. Denna typ av förklaring används för summor, antal och genomsnitt.

Modellen för osynliga dimensioner skapas genom att dela upp markeringar enligt de kategoriska värdena i den förklarande kolumnen, och sedan bygga en modell med det värde som inkluderar alla datapunkter i källvisualiseringen. För varje enskild rad försöker modellen återvinna var och en av de enskilda komponenter som utgjorde respektive markering. Analysen visar om modellen förutspår markeringen bättre när komponenter som motsvarar den osynliga dimensionen modelleras och sedan adderas, jämfört med att använda en modell där värdena för den osynliga dimensionen inte är kända.

Aggregerade dimensionsförklaringar undersöker hur väl markeringsvärden kan förklaras utan villkor. Därefter anger modellen villkor för värden för respektive kolumn som är en potentiell förklaring. Att utgå från distributionen av en förklarande kolumn bör resultera i bättre förutsägelser.

Bidragande mätvärden

Denna förklaring framställer markeringen enligt detta osynliga mätvärde, aggregerat till sitt medelvärde över de synliga dimensionerna. Ett mätvärde som inte har visualiserats är ett mätvärde som finns i datakällan, men som för närvarande inte används i vyn.

En förklaring av bidragande mätvärden kan avslöja ett linjärt eller kvadratiskt förhållande mellan det osynliga mätvärdet och målmätvärdet.

[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Så fungerar funktioner för prediktiva modeller i Tableau Du kan redan lägga till [trendlinjer](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/trendlines_add.htm) och [prognoser](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/forecast_create.htm) i en visualisering, men nu kan du göra ännu mer med hjälp av en statistikmotor som kan skapa en modell som förstår hur dina data distribueras kring en sådan trendlinje eller bäst passande linje. Tidigare var användare tvungna att integrera Tableau med R och Python för att kunna utföra avancerade statistiska beräkningar och visualisera dem i Tableau. Nu kan du använda funktionerna för prediktiva modeller för att skapa prognoser ur dina data genom att inkludera dem i en tabellberäkning. Mer information om tabellberäkningar finns i [Omvandla värden med tabellberäkningar](https://help.tableau.com/sv-se/current/pro/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm). Med dessa funktioner för prediktiva modeller kan du välja mål och prediktorer genom att uppdatera variablerna och visualisera flera modeller med olika kombinationer av prediktorer. Data kan filtreras, aggregeras och omvandlas vid alla detaljnivåer och modellen (och därmed även prognosen) omberäknas automatiskt så att den matchar dina data. Ett detaljerat exempel som visar hur du skapar prognosberäkningar med hjälp av dessa funktioner finns i [Exempel – analysera den förväntade livslängden för kvinnor med funktioner för prediktiv modellering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_example.htm). ## Funktioner för prediktiv modellering i Tableau ### MODEL\_PERCENTILE
SyntaxMODEL_PERCENTILE(
model_specification (optional),
target_expression,
predictor_expression(s))
DefinitionReturnerar sannolikheten (mellan 0 och 1) att det förväntade värdet är mindre än eller lika med den observerade markeringen, definierad av måluttrycket och andra prediktorer. Det här är funktionen för a-posteriori-fördelning, även kallad kumulativ fördelningsfunktion.
Exempel
MODEL_PERCENTILE( SUM([Sales]),COUNT([Orders]))
### MODEL\_QUANTILE
SyntaxMODEL_QUANTILE(
model_specification (optional),
quantile,
target_expression,
predictor_expression(s))
DefinitionReturnerar ett numeriskt målvärde inom det troliga intervallet, som definieras i måluttrycket och andra prediktorer, i en angiven kvantil. Det här är a-posteriori-kvantilen.
Exempel
MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]), COUNT([Orders]))
## Kraften i funktioner för prediktiva modeller Vi tar och tittar på ett exempel där lönedata används och börjar med MODEL\_QUANTILE. i exemplet nedan har MODEL\_QUANTILE använts för att visa den 10:e percentilen och den 90:e percentilen för den förväntade distributionen av samma datauppsättning. Baserat på befintliga data och med hjälp av en linjär regressionsmodell har statistikmotorn fastställt att det finns 90 % sannolikhet att den högsta lönen för vardera fasta tjänst ligger under den gröna linjen och 10 % sannolikhet att den lägsta lönen för vardera fasta tjänst ligger under den blå linjen. Med andra ord förutser modellen att alla löner faller till eller under den gröna linjen i 90 % av fallen med kvantilen på 0,9. Den blå linjen är inställd på 0,1 eller 10 %, så endast 10 % av lönerna faller till eller under den blå linjen, med det inverterade värdet (90 %) ovanför den blå linjen. Detta ger oss ett intervall som 80 % av potentiella framtida genererade poäng och icke observerade data faller inom. ![lönefördelningsdiagram](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict-salary-distribution1.png) Härnäst tittar vi på hur MODEL\_PERCENTILE, motsatsen till MODEL\_QUANTILE, kan hjälpa oss att förstå våra data ännu bättre. Med hjälp av funktionen MODEL\_PERCENTILE kan du identifiera utstickare i datauppsättningen. MODEL\_PERCENTILE talar om för dig i form av en percentil var den observerade markeringen faller inom ett intervall av sannolika värden för varje markering. Om percentilen ligger väldigt när 0,5 ligger det observerade värdet mycket nära det förutsedda medianvärdet. Om percentilen ligger nära 0 eller 1 ligger det observerade värdet i de lägre eller högre nivåerna av modellintervallet och är ganska oväntat. Nedan har vi tillämpat MODEL\_PERCENTILE som en färg i lönevisualiseringen i den övre halvan av bilden, för att vi ska förstå vilka värden som förväntas. ![lönefördelning som färg](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict-salary-distribution.png) ## Syntax för funktioner för prediktiva modeller i detalj ### Vad är MODEL\_QUANTILE? Med MODEL\_QUANTILE beräknas a-posteriori-kvantilen, eller det förväntade värdet vid en angiven kvantil. - **Kvantil**: Det första argumentet är ett nummer mellan 0 och 1, som indikerar vilken kvantil som ska förutses. Till exempel innebär 0,5 att medianvärdet ska förutses. - **Måluttryck**: Det andra argumentet är mätvärdet som sak förutses, eller ”målet”. - **Prediktoruttryck**: Det tredje argumentet är den prediktor som används för att göra prognosen. Prediktorer kan vara dimensioner, mätvärden eller både och. Resultatet är ett nummer inom det sannolika intervallet. Du kan använda MODEL\_QUANTILE till att generera ett konfidensintervall, saknade värden som till exempel framtida datum, eller till att generera kategorier som inte finns i den underliggande datauppsättningen. ### Vad är MODEL\_PERCENTILE? Med MODEL\_PERCENTILE beräknas funktionen för a-posteriori-fördelning, även kallad kumulativ fördelningsfunktion. Här beräknas kvantilen för ett specifikt värde mellan 0 och 1, omvänt mot MODEL\_QUANTILE. - **Måluttryck**: Det första argumentet är målmätvärdet, som identifierar vilka värden som ska bedömas. - **Prediktoruttryck**: Det andra argumentet är den prediktor som används för att göra prognosen. - Ytterligare argument är valfria och inkluderas för att styra prognosen. Observera att beräkningssyntaxen är liknande, där MODEL\_QUANTILE har ett extra argument för en definierad kvantil. Resultatet är sannolikheten att det förväntade värdet är mindre än eller lika med det observerade värdet som uttrycks i markeringen. Du kan använda MODEL\_PERCENTILE till att belysa korrelationer och relationer inom databasen. Om MODEL\_PERCENTILE returnerar ett värde nära 0,5 ligger den observerade markeringen nära medianvärdet i intervallet av förutsedda värden, givet de andra prediktorerna du har valt. Om MODEL\_PERCENTILE returnerar ett värde nära 0 eller 1 ligger den observerade markeringen nära den lägre eller högre delen av intervallet som förväntas av modellen, givet de andra prediktorerna du har valt. **Obs!** Dimensioner som används som prediktorer kan _sorteras_ och _avsorteras_. En sorterad dimension är en dimension vars värden kan sekvenseras, som till exempel MÅNAD. En osorterad dimension är en dimension vars värden inte har någon inneboende sekvens, som till exempel kön och färg. Distinktionen har betydelse när du använder gaussisk processregression. Mer information om den här och andra modeller finns i [Välja en prediktiv modell](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_choosing_model.htm). För avancerade användare finns det två valfria argument som man kan inkludera för att styra prognosen. Mer information finns i [Regularisering och datautökning i prediktiv modellering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_regularization_and_augmentation.htm). ## Vad är det som beräknas? De indata som används för att skapa modellen är en matris där varje markering är en rad och kolumnerna är måluttrycket och prediktoruttryck utvärderas för varje markering. Den rad som anges i visualiseringen är den som definierar raden för datauppsättningen som beräknas av statistikmotorn. Låt oss ta en titt på exemplet nedan, där rader (och därmed markeringar) definieras av jobbtitlar och kolumner är måluttrycket MEDIAN(\[Årlig avkastning\]). Detta följs av de valfria prediktorerna MEDIAN(\[varaktighet i månader (mätvärde)\]) och ATTR(\[Allmän avdelning (grupp)\]). ![tabell över lönedata](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/predict-jobtitle-table.png) **Obs!** Flera jobbtitlar har en asterisk under Avdelning. Det beror på att dessa jobbtitlar finns i flera avdelningar, men Tableau behandlar dem som om de vore del av samma avdelning. Statistikmotorn tar inte hänsyn till antalet poster, utan behandlar alla markeringar som lika sannolika. Detta beror på att Tableau inte kan utföra tabellberäkningar på oaggregerade data och inte kan aggregera resultaten från tabellberäkningar. Mer information om aggregering finns i [Data-aggregering i Tableau](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/calculations_aggregation.htm). Mer information om data som används för att skapa en modell och generera prognoser finns i [Bearbeta med och Datapartitionering i prediktiv modellering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_compute_using.htm). ## Vilka modeller stöds? Prediktiva modelleringsfunktioner stöder linjär regression, reglerad linjär regression och gaussisk processregression. De här modellerna stöder olika användningsfall och prediktionstyper, och har dessutom olika begränsningar. Mer information finns i [Välja en prediktiv modell](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_choosing_model.htm). ## Välja prediktorer En prediktor kan vara vilket fält som helst i datakällan (ett mätvärde eller en dimension), inklusive beräknade fält. **Obs!** Om du använder en dimension som en prediktor måste du använda omslutningen ATTR (t.ex. ATTR(\[Län\]i stället för bara \[Län\]). Detta beror på att dimensioner oftast endast fungerar om detaljnivån antingen direkt motsvarar visualiserings detaljnivå eller ligger ovanför den i en hierarki. Anta till exempel att du har en datauppsättning som innehåller fälten \[Ort\], \[Län\] och \[Region\], där flera \[Ort\]-poster finns inom en \[Län\] och flera \[Län\]-poster finns inom en \[Region\]. I en visualisering som använder \[Län\] som en markering fungerar både prediktorn ATTR(\[Län\]) och ATTR(\[Region\]) som en prediktor. Prediktorn ATTR(\[Ort)\] återgår däremot till \*, eftersom det finns flera orter inom en visualiserad delstat och den därför inte kan användas som prediktor. Med andra ord tillförs inget värde till prognoserna om du använder en prediktor som har en detaljnivå som är lägre än den i visualiseringen. I de flesta fall utvärderas prediktorer med lägre detaljnivå än visualiseringens till \* och behandlas därför identiskt. Om samma datauppsättning används för att generera en visualisering som använder \[Ort\] som en markering kan dock både ATTR(\[Ort\]), ATTR(\[Län\]) och ATTR(\[Region\]) användas som prediktor. Mer information om hur ATTR-funktionerna används finns i [När attributfunktionen (ATTR) ska användas](https://kb.tableau.com/articles/howto/when-to-use-the-attribute-attr-function?lang=sv-se). Du behöver inte visualisera dimensioner och mätvärden (i vyn eller visualiseringen) för att de ska inkluderas som prediktorer. Mer detaljerad vägledning finns i [Att välja prediktorer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_choosing_predictors.htm). ## Rekommendationer Prognosberäkningar används bäst enligt följande: - För att förutse värden för enskilda poster där varje markering i visualiseringen representerar en diskret enhet, som till exempel en produkt, försäljning, person o.s.v. snarare än aggregerade data. Detta beror på att Tableau ser alla markeringar som lika sannolika, även om en markering utgörs av 100 poster och de andra posterna utgörs av en post var. Statistikmotorn väger inte markeringar utifrån antalet poster. - För att förutse värden för aggregerade måluttryck med SUM och COUNT. **Obs!** MODEL\_QUANTILE och MODEL\_PERCENTILE rekommenderas inte för att förutse värden för aggregerade måluttryck med AVG, MEDIAN, MIN och MAX. ## Begränsningar - Du måste använda ett beräknat fält för att utöka en tidsserie in i framtiden. Mer information finns i [Förutse framtiden](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/predictions_future.htm). - Prediktorer bör vara på samma eller högre detaljnivå än vyn. Om vyn aggregerar efter delstat ska du alltså använda delstat eller region som prediktor, men inte ort. Mer information finns i [Att välja prediktorer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_choosing_predictors.htm). ## När bryts prognosberäkningar? Oavsett vilken modell du använder måste du ha minst tre datapunkter inom varje partition för att modellen ska returnera ett svar. Om du har angett gaussisk processregression som modell kan den användas i prognosberäkningar med en **sorterad** dimensionell prediktor och ett valfritt antal **osorterade** dimensionella prediktorer. Mätvärden stöds inte som prediktorer i beräkningar med gaussisk processregression, men kan användas i beräkningar med linjär och reglerad linjär regression. Mer information om modellval finns i [Välja en prediktiv modell](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_choosing_model.htm). Om beräkningen använde ATTR\[Län\] som prediktor och visualiseringen också inkluderade Län som markering men inga andra fält med lägre detaljnivå, som till exempel Ort, returneras ett fel. Du kan förhindra detta genom att kontrollera att det inte finns en en-till-en-relation mellan markeringar och prediktorkategorier. Mer information om dessa och andra prognosproblem finns i [Lösa fel i funktioner för prediktiva modeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/predictions_resolve_errors.htm). ## Vanliga frågor och svar ### Vad gäller för markeringar i flera prediktorgrupper? Om en rad aggregeras från data som finns i flera prediktorgrupper är värdet för ATTR-funktionen ett specialvärde av flera värden. Till exempel har alla orter som finns i flera delstater samma förutsedda värde (såvida inte det finns andra distinkta prediktorer). När du väljer prediktorer är det bäst att du använder prediktorer som har samma eller högre detaljnivå än visualiseringen. Mer information om ATTR-funktioner finns i [When to Use the Attribute (ATTR) Function](https://kb.tableau.com/articles/howto/when-to-use-the-attribute-attr-function?lang=sv-se). ### Vad händer om ATTR-aggregeringen returnerar värdet \*? \* behandlas som ett distinkt värde. Om ATTR returnerar \* för alla markeringar har du i praktiken en prediktor med ett konstant värde, som ignoreras. Det är samma sak som att inte inkludera någon prediktor alls. Om ATTR returnerar \* för vissa men inte alla markeringar behandlas den som en kategori där alla \*-värden anses vara samma. Det här scenariot är identiskt med ovanstående scenario, där alla markeringar finns i flera prediktorgrupper. ### Hur fungerar alternativen i tabellberäkningsmenyn ”Beräkna med”? Det här fungerar precis som Beräkna med i andra tabellberäkningar. Mer information finns i [Bearbeta med och Datapartitionering i prediktiv modellering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_compute_using.htm). ### Varför får jag ett felmeddelande? Det kan finnas flera anledningar till att du stöter på ett fel när du använder funktioner för prediktiva modeller. Detaljerade felsökningssteg finns i [Lösa fel i funktioner för prediktiva modeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/predictions_resolve_errors.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Så fungerar prognostisering i Tableau Prognostisering i Tableau använder en teknik som kallas exponentiell utjämning. Prognosalgoritmer försöker hitta ett regelbundet mönster i mätvärden som kan fortlöpa även i framtiden. Om du är intresserad av prediktiv modellering, som också är tillgängligt i Tableau, bör du läsa [Så fungerar funktioner för prediktiva modeller i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_overview.htm). Du lägger oftast till en prognos till en vy som innehåller ett datumfält och minst ett mätvärde. Om datum saknas kan Tableau dock skapa en prognos för en vy som förutom minst ett mätvärde innehåller en dimension med heltalsvärden. Information om hur du skapar en prognos finns i [Skapa en prognos](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/forecast_create.htm). Mer information om prognostisering med en heltalsdimension finns i [Prognostisering när det inte finns något datum i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/forecast_no_date.htm). ## Översikt Alla prognosalgoritmer är enkla modeller av verkliga datagenereringsprocesser (DGP). För en prognos av hög kvalitet måste ett enkelt mönster i DGP stämma hyfsat överens med mönstret som beskrivs av modellen. Kvalitetsmätvärden mäter hur väl modellen stämmer överens med DGP. Om kvaliteten är låg är den precision som mäts av konfidensintervallet inte viktig, då det mäter precisionen hos en felaktig uppskattning. Tableau väljer automatiskt de bästa av upp till åtta modeller. Den bästa är den som genererar prognosen av högst kvalitet. De utjämnande parametrarna för varje modell optimeras innan Tableau bedömer prognoskvaliteten. Optimeringsmetoden är global. Därför är det inte möjligt att välja lokalt optimala utjämningsparametrar om de inte också är globalt optimala. De initiala värdeparametrarna väljs enligt bästa praxis, men optimeras inte ytterligare. Det är därmed möjligt att initiala värdeparametrar inte är optimala. De åtta modeller som är tillgängliga i Tableau är bland de som beskrivs på följande plats på OTexts-webbplatsen: [A taxonomy of exponential smoothing methods.](https://www.otexts.org/fpp/7/6) När det inte finns tillräckliga data i visualiseringen försöker Tableau automatiskt att prognostisera på en ökad tidsmässig detaljnivå och aggregerar sedan prognosen till detaljnivån för visualiseringen. Tableau tillhandahåller prognosintervall som kan simuleras eller beräknas genom en ekvation med sluten formel. Alla modeller med en multiplikativ komponent eller med aggregerade prognoser har simulerade intervaller, medan alla andra modeller använder ekvationerna med sluten formel. ## Exponentiell utjämning och trend _Exponentiell utjämning_ gör iterativt en prognos för framtida värden för en regelbunden tidsserie av värden från viktade genomsnitt av tidigare värden för serien. Den enklaste modellen, _Enkel exponentiell utjämning_, beräknar nästa nivå eller utjämnade värde från ett viktat genomsnitt av det senaste faktiska värdet och det senaste nivåvärdet. Metoden är exponentiell eftersom värdet för varje nivå påverkas av alla föregående faktiska värden till en exponentiellt minskande grad – senare värden ger större vikt. Exponentiell utjämning med trend eller säsongsbundna komponenter är effektiva när mätvärdet som ska prognostiseras visar en trend eller säsongsvariation under den tidsperiod som prognosen grundas på. _Trend_ är en tendens i data att öka eller minsta över tid. _Säsongbetoning_ är en upprepande, förutsägbar variation i värdet, som till exempel årliga temperatursvängningar mellan årstiderna. I allmänhet gäller att ju fler datapunkter du har i en tidsserie, desto bättre blir prognosen. Det är viktigt att ha tillräckliga data om du vill modellera säsongsvariation, då modellen är mer komplicerad och kräver mer bevis i form av data för att uppnå en rimlig precisionsnivå. Å andra sidan får du en prognos av lägre kvalitet om du prognostiserar med hjälp av data som genereras av två eller fler DGP:er, eftersom en modell endast kan matcha en. ## Säsongsvariation Tableau testar en säsongscykel med en längd som motsvarar den vanligaste längden hos tidsaggregeringen av tidsserien som prognosen uppskattas för. Så om du aggregerar per månad söker Tableau efter en cykel på tolv månader. Om du aggregerar per kvartal söker Tableau efter en cykel på fyra kvartal. Om du aggregerar per dagar söker Tableau efter säsongsvariation per vecka. Om det finns en cykel på sex månader i den månadsvisa tidsserien hittar Tableau troligtvis ett mönster med tolv månader som innehåller två liknande undermönster. Om det däremot finns en cykel på sju månader i den månadsvisa tidsserien hittar Tableau troligtvis ingen cykel alls. Lyckligtvis är sjumånaderscyklar ovanliga. Tableau kan används vilken som helst av två metoder för att erhålla säsongslängden. Den ursprungliga tidsbaserade metoden använder den naturliga säsongslängden som tidsmässig detaljnivå för vyn. Tidsmässig detaljnivå innebär den minsta tidsenhet som uttrycks av vyn. Om vyn till exempel innehåller antingen ett kontinuerligt grönt datum trunkerat till månad eller diskreta blåa datumdelar för år och månad är den tidsmässiga detaljnivån för vyn månad. Den nya icke tidsbaserade metoden som introducerades med Tableau 9.3 använder periodisk regression för att kontrollera säsongslängder från 2 till 60 för kandidatlängderna. Tableau väljer automatiskt den metod som är bäst lämpad för en given vy. När Tableau använder ett datum för att sortera mätvärden i en vy är säsongslängderna nästan säkert 4, 12, 13, 7 eller 24, om den tidsmässiga detaljnivån är kvartal, månad, vecka, dag respektive timme. Så endast den längd som är naturlig för TG används för att konstruera de fem modellerna för säsongsbetonad exponentiell utjämning som stöds av Tableau. AIC för de fem säsongsmodellerna och de tre icke säsongsbetonade modellerna jämförs och den lägsta returneras. (En förklaring av mätvärdet AIC finns i Prognosbeskrivningar.) När Tableau använder en heltalsdimension för prognostisering används den andra metoden. I det här fallet finns det inte någon tidsmässig detaljnivå, så potentiella säsongslängder måste erhållas från data. Den andra metoden används även om den tidsmässiga detaljnivån är år. Årsserier har inte ofta säsongsvariation, men om de har det så måste även den erhållas från data. Den andra metoden används även för vyer med en tidsmässig detaljnivå på minut eller sekund. Om sådana serier har säsongsvariation är säsongslängden sannolikt 60. Vid mätning av en regelbunden process i verkligheten kan det dock hända att processen har en regelbundenhet som inte stämmer överens med klockan. Så för minuter och sekunder söker Tableau även efter andra längder än 60 i data. Detta innebär inte att Tableau kan modellera två olika säsongslängder samtidigt. I stället uppskattas tio säsongsmodeller, fem med en säsongslängd på 60 och fem med en säsongslängd som erhålls från data. Den av de tio säsongsmodellerna eller de tre icke säsongsbetonade modellerna som har lägst AIC används för att beräkna prognosen. För serier som sorteras efter år, minut eller sekund testas en enda säsongslängd från data om mönstret är förhållandevis tydligt. För heltalssorterade serier uppskattas upp till något mindre tydliga säsongslängder för alla fem säsongsmodeller, och modellen med lägst AIC returneras. Om det inte finns några kandidater med sannolik säsongslängd uppskattas endast de icke säsongsbetonade modellerna. Eftersom alla val görs automatiskt när Tableau hämtar potentiella säsongslängder ur data ändras inte standardmodelltypen ”Automatiskt” i dialogrutan Prognosalternativ i menyn Modelltyp. Om du väljer ”Automatiskt utan säsongsvariationer” förbättras prestandan genom att all sökning efter säsongslängd och all uppskattning av säsongsmodeller elimineras. Vilken heuristik som Tableau använder för att fastställa när säsongslängder som hämtas ur data ska användas beror på distributionen av fel för den periodiska regressionen för varje kandidatlängd. Eftersom samlingen av kandidatlängder efter periodisk regression oftast leder till en eller två klara vinnare om det faktiskt finns säsongsvariation i de aktuella data indikerar den vinnande kandidaten sannolik säsongsvariation. I det här fallet uppskattar Tableau säsongsmodeller med den här kandidaten med detaljnivåerna år, minut och sekund. Om färre än det maximala antalet på tio kandidater returneras indikerar detta möjlig säsongsvariation. I sådant fall uppskattar Tableau säsongsmodeller med alla returnerade kandidater för heltalssorterade vyer. Om det maximala antalet kandidater returneras indikerar detta att fel för de flesta längder liknar varandra. Därför är det inte sannolikt att det finns några säsongsvariationer. I sådant fall uppskattar Tableau endast icke säsongsbetonade modeller för en heltalssorterad eller årssorterad serie, och endast säsongsmodellerna med en naturlig säsongslängd för vyer som sorteras efter någon annan tid. För modelltypen ”Automatisk” i heltals-, års-, minut- och sekundsorterade vyer hämtas kandidatlängder alltid ur data, oavsett om de används eller inte. Eftersom modelluppskattning är mycket mer tidskrävande än periodisk regression bör inverkan på prestandan vara måttlig. ## Modelltyper I dialogrutan Prognosalternativ kan du välja vilken modelltyp som Tableau använder för prognostisering. Inställningen Automatisk är oftast optimal för de flesta vyer. Om du väljer Anpassad kan du specificera trenden och säsongsegenskaperna separat och välja antingen Ingen, Additiv eller Multiplikativ: ![Listrutemenyn Prognosmodell med alternativ för trend och säsong.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/forecast_custom.png) En additiv modell är en där bidragen från modellkomponenterna summeras, medan en multiplikativ modell är en där åtminstone några komponentbidrag multipliceras. Multiplikativa modeller kan förbättra prognoskvaliteten för data betydligt, där trenden eller säsongsvariationerna påverkas av nivån (magnituden) på data: ![Två linjediagram som jämför additiva och multiplikativa prognosmodeller.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/forecast_multiplicative_comparison.png) Tänk på att du inte behöver skapa en anpassad modell för att generera en prognos som är multiplikativ. Inställningen Automatisk kan avgöra om en multiplikativ prognos är lämplig för dina data. Det går emellertid inte att beräkna en multiplikativ modell när mätvärdet som prognosen ska skapas för innehåller ett eller flera värden som är mindre än eller lika med noll. ## Prognostisering med tid När du prognostiserar med ett datum kan det endast finnas ett grunddatum i vyn. Deldatum stöds men alla delar måste referera till samma underliggande fält. Datum kan vara på Rader, Kolumner eller Markeringar (med undantag för målet för verktygstipset). Tableau har stöd för tre typer av datum, varav två kan användas för prognostisering: - Trunkerade datum refererar till en viss punkt i historiken med en specifik tidsmässig detaljnivå, såsom februari 2017. De är oftast kontinuerliga och har en grön bakgrund i vyn. Trunkerade datum är giltiga för prognostisering. - Datumdelar refererar till en viss medlem av ett tidsmässigt mätvärde, såsom februari. Varje datumdel representeras av ett separat, oftast diskret, fält (med blå bakgrund). Prognostisering kräver minst datumdelen År. Mer bestämt kan följande uppskattningar datumdelar användas för prognostisering: - _År_ - _År + kvartal_ - _År + månad_ - _År + kvartal + månad_ - _År + vecka_ - _Anpassad: månad/år, månad/dag/år_ Andra datumdelar, som _kvartal_ eller _kvartal + månad_, är inte giltiga för prognostisering. Mer information om olika datumtyper finns i [Konvertera diskreta fält till kontinuerliga och tvärtom](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_convertdisctocont.htm). - Exakta datum refererar till en viss punkt i historiken med en maximal tidsmässig detaljnivå, såsom 1 februari 2012 kl. 14:23:45,0. Exakta datum är inte giltiga för prognostisering. Det går också att skapa en prognos utan datum. Läs [Prognostisering när det inte finns något datum i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/forecast_no_date.htm). ## Detaljnivå och trimning När du skapar en prognos väljer du en datumdimension som specificerar en tidsenhet enligt vilken datumvärden ska mätas. Tableau har stöd för ett antal olika tidsenheter, däribland år, kvartal, månad och dag. Den enhet du väljer för datavärdet kallas datumets _detaljnivå_. Data i mätvärdet stämmer oftast inte överens exakt med detaljnivån. Du kanske ställer in datumvärdet på kvartal, medan faktiska data tar slut mitt i ett kvartal, till exempel i slutet av november. Detta kan skapa problem, då värdet för detta delkvartal behandlas av prognosmodellen som ett helt kvartal, vilket oftast ger ett lägre värde än vad ett helt kvartal skulle ge. Om prognosmodellen tillåts använda dessa data blir den resulterande prognosen felaktig. Lösningen är att trimma data så att de efterföljande perioder som skulle kunna vara vilseledande för prognosen ignoreras. Använd alternativet Ignorera senaste i dialogrutan Prognosalternativ för att ta bort, eller _trimma_, sådana delperioder. Standard är att trimma en period. ## Hämta mer data Tableau kräver minst fem datapunkter i tidsserien för att uppskatta en trend och tillräckligt många datapunkter för minst två säsonger eller en säsong plus fem perioder för att uppskatta säsongsvariationer. Till exempel krävs minst 9 datapunkter för att uppskatta en modell med en säsongscykel på 4 kvartal (4 + 5) och minst 24 för att uppskatta en modell med en säsongscykel på 12 månader (2 x 12). Om du aktiverar prognostisering för en vy som inte har tillräckligt många datapunkter för att ge en bra prognos kan Tableau ibland hämta tillräckligt många datapunkter för att skapa en giltig prognos genom att be datakällan om en ökad detaljnivå: - Om vyn innehåller färre än nio år av data ber Tableau som standard datakällan om kvartalsdata, uppskattar en kvartalsprognos och aggregerar till en årsprognos, som visas i vyn. Om det fortfarande inte finns tillräckligt många datapunkter uppskattar Tableau en månadsprognos och returnerar den aggregerade årsprognosen till vyn. - Om vyn innehåller färre än nio kvartal av data uppskattar Tableau som standard en månadsprognos och returnerar den aggregerade kvartalsprognosen till vyn. - Om vyn innehåller färre än nio veckor av data uppskattar Tableau som standard en dagsprognos och returnerar den aggregerade veckoprognosen till vyn. - Om vyn innehåller färre än nio dagar av data uppskattar Tableau som standard en timprognos och returnerar den aggregerade dagsprognosen till vyn. - Om vyn innehåller färre än nio timmar av data uppskattar Tableau som standard en minutsprognos och returnerar den aggregerade timprognosen till vyn. - Om vyn innehåller färre än nio minuter av data uppskattar Tableau som standard en sekundsprognos och returnerar den aggregerade minutsprognosen till vyn. Dessa justeringar görs bakom kulisserna och kräver ingen konfiguration. Tableau ändrar inte utseendet på visualiseringen och ändrar faktiskt inte datumvärdet. Sammanfattningen av den prognostiserade tidsperioden i dialogrutorna Beskriv prognos och Prognosalternativ speglar emellertid den detaljnivå som faktiskt används. Tableau kan bara hämta mer data när aggregeringen för mätvärdet du prognostiserar är SUM eller COUNT. Mer information om tillgängliga aggregeringstyper och om hur du ändrar aggregeringstyp finns i [Dataaggregering i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_aggregation.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa avancerade diagramtyper De olika underavsnitten i det här avsnittet beskriver hur du skapar vyer med visualiseringstyper och analysriktmärken som följer branschstandard. **Obs!** De flesta av dessa exempel kan bara skapas i Tableau Desktop, inte när du redigerar vyer på webben. Innan du följer stegen i något av dessa avsnitt läser du vad som står vid Gäller för överst i respektive avsnitt för att se om stegen kan utföras på webben eller inte. Om du inte ser Tableau Server och Tableau Cloud går det inte att utföra stegen på webben. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Så här fungerar analyser med datakällor som använder relationer Om en datakälla har flera, relaterade tabeller påverkar det hur analyserna körs i Tableau. Eftersom flera, relaterade tabeller har oberoende domäner och behåller sin ursprungliga detaljnivå gäller följande när du drar fält till vyn: - Frågor körs mot data på deras ursprungliga detaljnivå. - Frågor körs endast mot data som är relevanta för en visualisering. - Relationerna mellan tabellerna påverkar resultatet från frågan. Hur en visualisering skapas kan variera beroende på hur tabellerna är relaterade till varandra i datamodellen eller på om de inte är direkt relaterade till varandra. Titta på den här fem minuter långa videon om du vill ha en översikt över hur datakällorna har förbättrats samt en introduktion till relationer och hur de används. **Obs!** Det gränssnitt för redigering av relationer som du ser i den här videon och det här hjälpavsnittet skiljer sig något från gränssnittet i den senaste versionen, men har samma funktioner. Läs mer om hur relationer fungerar i [Var inte rädd för relationer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_dont_be_scared.htm) och följande artiklar på Tableaus blogg: - [Relationer, del 1: Introduktion till den nya datamodelleringen i Tableau (på engelska)](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [Relationer, del 2: Tips och trick (på engelska)](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [Relationer, del 3: Köra frågor mot flera relaterade tabeller (på engelska)](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) Du kan också titta på videopoddar om relationer från [Action Analytics](https://action-analytics.com/library/), t.ex. [Why did Tableau Invent Relationships?](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/) Klicka på ”Video Podcast” (Videopodd) under [Library](https://action-analytics.com/library/) (Bibliotek) om du vill veta mer. I Tableau version 2024.2 och senare har Tableaus funktioner för datamodellering stöd för analys av flera faktatabeller och delade dimensioner med hjälp av relationer mellan faktatabeller. Mer information finns i [Om datamodeller för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm), [När ska en datamodell för relationer mellan faktatabeller användas?](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_when_to_use.htm) och [Bygga en datamodell för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_build.htm). **Obs!** Du kan fortfarande skapa datakällor med bara en tabell i Tableau. Du kan skapa en logisk tabell med en kombination av kopplingar, föreningar, anpassad SQL osv. Analyser med en tabell i Tableau fungerar på samma sätt som förut. Analyser av en enskild logisk tabell som innehåller en blandning av dimensioner och mätvärden fungerar på samma sätt som i tidigare versioner än Tableau 2020.2. ## Att tänka på innan analys ### Validera relationer Du kan välja mellan flera alternativ när du validerar datamodellen för analys. När du skapar modellen för en datakälla rekommenderar vi att du går till ett blad och skapar en visualisering för att analysera antalet poster, förväntade data, omatchade värden, null-värden och mätvärden som upprepas. Kontrollera att allt ser ut som du förväntar dig genom att arbeta med fälten i olika tabeller. Ställ dig följande frågor: - Använder relationerna i datamodellen rätt matchande fält för sina tabeller? - Skulle relationen bli bättre om flera matchande fältpar lades till? - Vad händer när olika dimensioner och mätvärden dras in i vyn? - Visas förväntat antal rader? - Om du har ändrat [inställningarna för prestandaalternativ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_relationships_perfoptions.htm), ser du i så fall de värden du förväntar dig i visualiseringen? Om inte bör du kontrollera inställningarna eller återställa standardinställningarna. Alternativ för att validera relationer och datamodellen: - I varje tabell finns ett fält med namnet _Tabellnamn(antal)_ som visar summan av tabellens poster på detaljnivån för tabellen i fråga. Om du vill visa antalet för en tabell drar du fältet Antal till vyn. Om du vill visa antalet för alla tabeller markerar du fältet Antal för varje tabell i rutan Data och klickar sedan på Texttabell i Visa mig. - Klicka på **Visa data**, i rutan Data, för att visa antalet rader och data per tabell. Innan du börjar skapa relationer kan det också vara bra att gå igenom datakällans data före eller under analysen så att du får en uppfattning om tabellernas omfattning. Mer information finns i [Visa underliggande data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_viewdata.htm). - Dra dimensioner till rader för att visa Antal rader i statusfältet. Om du vill visa omatchade värden klickar du på menyn **Analys** och väljer Tabellayout > Visa tomma rader eller Visa tomma kolumner. Du kan också dra olika mätvärden till vyn, till exempel _(Antal)_ från någon av tabellerna som återges i visualiseringen. På så sätt kan du vara säker på att alla värden för dimensionerna från den tabellen visas. **Tips:** Om du vill se frågorna som genereras för relationer använder du Prestandaövervakare i Tableau Desktop. 1. Klicka på menyn Hjälp och välj **Inställningar och prestanda** > **Starta prestandaregistrering**. 2. Dra fält till vyn för att skapa visualiseringen. 3. Klicka på menyn Hjälp och välj **Inställningar och prestanda** > **Stoppa prestandaregistrering**. Arbetsboken Prestandaregistrering öppnas automatiskt. 4. Klicka på ett fält av typen Kör fråga under Händelser sorterade efter tid på instrumentpanelen Prestandasammanfattning och titta på frågan nedanför. Ett annat mer avancerat alternativ är att använda [Tableau Log Viewer](https://github.com/tableau/tableau-log-viewer) på GitHub. Du kan filtrera efter ett specifikt nyckelord med hjälp av `end-protocol.query`. Om du vill ha mer information kan du börja med [wiki-sidan för Tableau Log Viewer](https://github.com/tableau/tableau-log-viewer/wiki) på GitHub. ### Visualiseringar med endast dimensioner När du använder en datakälla med flera tabeller med relaterade tabeller: Om du skapar en visualisering med endast dimensioner använder Tableau inre kopplingar och du ser inte hela den omatchade domänen. Om du vill visa partiella kombinationer av dimensionsvärden kan du: - Använda Visa tomma rader/kolumner om du vill visa samtliga möjliga rader. Klicka på menyn **Analys** och välj Tabellayout > Visa tomma rader eller Visa tomma kolumner. Tänk på att den här inställningen även utlöser komplettering av fälten Datum och Numerisk klass, vilket kanske inte är önskvärt. - Lägg till ett mätvärde i vyn, till exempel _(Antal)_ från en av tabellerna som återges i visualiseringen. På så sätt kan du vara säker på att alla värden för dimensionerna från den tabellen visas. Du kan också läsa mer i [Beteende för omatchade värden för dimensioner som kan överraska dig](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_datamodel_whatschanged.htm#Unmatche) och [Felsöka flertabellsanalys](#Troubles). ### När ska LOD-beräkningar och -uttryck användas? Eftersom Tableau kan tolka detaljnivån (LOD) i tabellerna ska du inte behöva LOD-beräkningar för att ta bort oönskade dubbletter från kopplingar. Du kanske fortfarande vill använda LOD-beräkningar för att: - Hantera oönskad duplicering i källtabellerna. - Beräkna aggregeringar på flera nivåer (t.ex. ett medelvärde av en summa). - Utföra kohortanalyser (t.ex. för att beräkna det första orderdatumet för varje kund). Om LOD-beräkningen inkluderar dimensioner från en enda tabell visas LOD-beräkningen i dess ägartabell i rutan Data. ## Exempel på analys med flera tabeller I följande exempel visas hur datafrågor kan skickas till flera relaterade tabeller. Den här datakällan med flera tabeller innehåller en kort lista över skådespelare och deras roller i olika filmer. En rad i tabellen Appearances (Framträdanden) betyder att en skådespelare (Actor) spelade en viss rollfigur (Character) i en viss film (Movie). I den här datauppsättningen kan en skådespelare ha noll eller flera framträdanden. Läs mer om hur relationer fungerar i följande artiklar på Tableaus blogg: - [Relationer, del 1: Introduktion till den nya datamodelleringen i Tableau (på engelska)](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [Relationer, del 2: Tips och trick (på engelska)](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) ### Exempel 1: Analys av en enda fråga i kopplade data jämfört med relaterade data I tidigare versioner av Tableau än 2020.2 kunde datakällan vara en enda tabell eller flera tabeller som kopplats till eller förenats i en enda avnormaliserad tabell. Från och med Tableau 2020.2 känner Tableau igen och bevarar individuella normaliserade data för datakällor med flera tabeller. Detta innebär att tabelldata förblir åtskilda och att varje tabell behåller sin ursprungliga detaljnivå. I följande exempel ser du hur analysen skiljer sig åt mellan datakällor beroende på om de har en eller flera tabeller. I det här exemplet visas tre tabeller med filmdata: Appearances (Framträdanden), Actors (Skådespelare) och Movies (Filmer). ![Tre tabeller med filmdata, inklusive Framträdanden, Skådespelare och Filmer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_multitable_ex1.png) De här tabellerna kan kopplas: koppla tabellen Appearances (Framträdanden) till tabellen Actors (Skådespelare) på Actor = Actor och tabellen Appearances (Framträdanden) till tabellen Movies (Filmer) på Movie = Movie. Om kopplingarna är fullständiga yttre kopplingar går inga rader förlorade och det slutliga resultatet ser ut så här. Tänk på att fält som används i kopplingssatser visas två gånger. ![Resultatet från en komplett yttre koppling av tabellen Framträdanden med tabellen Skådespelare på Skådespelare och tabellen Framträdanden med tabellen Filmer på Film.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_multitable_ex2.png) Data som samlas i en enda tabell på det här sättet kallas avnormaliserade eller platta. Dessa kopplade data är platta data. Varje rad består av en skådespelares framträdande som en rollfigur i en film (så John Rhys-Davies har två rader för The Return of the King eftersom han spelade två rollfigurer). Detaljnivån för data är därför på nivån rollfigurer i en film. Information som är relevant för flera rader dupliceras. Premiärdatumet för The Return of the King visas också två gånger eftersom det finns två rollfigurer från den filmen i datauppsättningen. John Rhys-Davies längd visas fem gånger eftersom det finns 5 unika kombinationer av rollfigur/film för honom som skådespelare. Dessa platta data har en del egenskaper du bör vara medveten om. Om du till exempel vill rita in skådespelarnas längd i förhållande till den genomsnittliga bruttovinsten för deras filmer kan du hämta längden till kolumnerna och bruttovinsten till raderna och sedan ta genomsnittet för bruttovinsten. Men om du gör det ser standardvyn inte korrekt ut. Här står det att John Rhys-Davies är 925 cm lång, vilket är omöjligt! ![Ett punktdiagram över genomsnittlig bruttointäkt och längd för tre skådespelare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_multitable_ex3.png) Det beror på att standardaggregeringen är SUM. Eftersom det finns 5 rader med data för honom får vi hans verkliga längd på 185 cm gånger fem. Du skulle kunna korrigera detta genom att ändra aggregeringen för längd, kanske till genomsnitt eller minimum. Då returneras bara värdet för en rad (eftersom alla är identiska). ![Ett punktdiagram över längd och genomsnittlig bruttointäkt för tre skådespelare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_multitable_ex4.png) När du ändrar aggregeringen blir längderna mer realistiska. Men nu måste du se upp med den genomsnittliga bruttovinsten. Tänk på att Tableau tar hänsyn till alla fem rader med John Rhys-Davies längd. Men när det gäller den genomsnittliga bruttovinsten för de filmer han varit med i ska det inte vara genomsnittet för fem _rader_, utan genomsnittet för tre _filmer_. Du vill inte räkna bruttovinsten för The Return of the King två gånger bara för att han spelade två rollfigurer i den. Men är det det som händer? Lite snabb matematik ger vid handen att filmerna om härskarringen bör ha ett genomsnitt på (869 + 923 + 1 119)/3 eller 970,3 USD. Men värdet i punktdiagrammet är 990,6 USD. Det aktuella genomsnittet är från de fem raderna (869 + 923 + 923 + 1 119 + 1 119)/5. Detta går inte lika lätt att korrigera som problemet med längd gick att korrigera genom att ändra aggregeringen. Ett [LOD-uttryck (detaljnivå)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod.htm) förändrar den detaljnivå som Tableau tittar på, från standardnivån Appearance (Framträdande) upp till nivån Movie (Film). Du skulle kunna skapa en beräkning för LOD Gross som {FIXED \[Movie\] : MIN(\[Gross (USD millions)\])} och sedan ta genomsnittet för det nya fältet LOD Gross till vår vy. LOD-uttrycket kan läsas som ”returnera minsta bruttovinst för varje film”. Detta löser dupliceringsproblemet eftersom bruttovinsten alltid returneras per film, även om vyn bygger på film och skådespelare. ![Ett punktdiagram över genomsnittlig LOD-bruttovinst och längd för tre skådespelare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_multitable_ex5.png) Nu stämmer siffrorna. John Rhys-Davies är 185 cm lång och den genomsnittliga bruttovinsten för hans filmer i den här datauppsättningen är 970,3. Du måste förstå hur data replikeras och hur Tableau aggregerar data för att kunna se till att rätt värden returneras. #### Normaliserade data i flera tabeller Att skapa relationer kan verka ungefär som att skapa kopplingar, men i stället för att platta till data i en enda tabell, så håller Tableau koll på relationerna mellan tabellerna. Information hämtas från varje tabell vid rätt detaljnivå och relateras till andra data. På sidan **Datakälla** ser du inte hela rutnätsvyn för den tillplattade tabellen. Den finns inte. Tableau bevarar alla tre tabeller som de är och skapar bara relationerna, och de data som behövs hämtas in till vyn när de behövs. ![Tre datakällstabeller med skådespelares namn, filmer, bruttointäkter och längder.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_multitable_ex6.png) Om du vill skapa ett likadant punktdiagram drar du Height och Gross till vyn och anger Gross som genomsnittligt. Så enkelt är det. Tableau kontrollerar hur de olika tabellernas data relaterar till varandra och drar slutsatser om hur längden ska visas (efter skådespelare) och hur bruttovinsten ska beräknas (efter film). ![Ett punktdiagram över längd och genomsnittlig bruttointäkt för tre skådespelare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_multitable_ex7.png) ### Exempel 2: Dimension från en enda tabell Om dimensionerna i visualiseringen kommer från en och samma tabell skickar Tableau bara frågor till den tabellen och visar resultatet för hela domänen. Du kan lägga till mätvärden och ändå se hela domänen. Om du till exempel använder datakällan Movie Appearances (Filmframträdanden) ovan och lägger till fältet Actor (Skådespelare) i en visualisering får du följande visualisering: ![Fältet Skådespelare har lagts till på hyllan Rader och visar en tabell med skådespelares namn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_multi_ex2a.png) Eftersom den enda dimensionen i visualiseringen kommer från tabellen Actors (Skådespelare) skickar Tableau en fråga till just tabellen Actors (Skådespelare). Alla skådespelare som visas i tabellen Actors (Skådespelare) visas också i visualiseringen, oavsett om de gör några framträdanden (Appearances). ![En blå ruta som markerar tabellen Skådespelare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_multi_ex2b.png) Om du hämtar in fältet Appearance Actor (Framträdande skådespelare) till vyn med en COUNT-aggregering omvandlas det till ett mätvärde och sedan skapas en vy som visar antalet framträdanden efter skådespelare. Notera att Sigourney Weaver inte gör några framträdanden, men hennes namn visas ändå i vyn. ![Fältet Skådespelarframträdande som ett mätvärde på hyllan Kolumner resulterar i ett stapeldiagram med en skådespelare som listas utan ett antal framträdanden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_multi_ex2c.png) ### Exempel 3: Dimensioner från flera tabeller Om dimensionerna i vyn kommer från flera tabeller visar Tableau domänen från den tabell som relaterar alla dimensioner. Som ett resultat ändras vissa av de dimensionsvärden som visades i exempel 1 ovan. Om du till exempel drar ett fält från tabellen Movies (Filmer) till visualiseringen ändras frågan. Eftersom tabellerna Movies (Filmer) och Actors (Skådespelare) är relaterade via tabellen Appearances (Framträdanden) returnerar frågan bara de skådespelare/film-par som finns i tabellen Appearances (Framträdanden). ![Relationen mellan tabellen Framträdanden och tabellerna Skådespelare och Filmer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_multi_ex2d.png) Eftersom Sigourney Weaver inte har några framträdanden (Appearances) i den här datauppsättningen (och därför inte är relaterad till någon av filmerna i datauppsättningen) ingår hon inte i visualiseringen av skådespelare/film-par (Actor/Movie): ![Hyllan Rader inklusive fälten Skådespelare och Filmer resulterar i en tabell som endast inkluderar skådespelare som har minst ett framträdande.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_multi_ex2e.png) ### Exempel 4: Mätvärden som inte kan delas med en dimension Om det inte går att dela ett mätvärde med en dimension replikerar Tableau mätvärdet över den dimensionen. Nästa visualisering visar den totala bruttovinsten efter film. Eftersom båda fälten kommer från tabellen Movies (Filmer) skickar Tableau bara en fråga till tabellen Movies (Filmer). ![En blå ruta som markerar tabellen Filmer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_multi_ex2f.png) Tabellen Movies (Filmer) inkluderar den redan aggregerade bruttovinsten för varje film (bruttovinsten för Avengers Infinity War var inte känd när den här datauppsättningen skapades och visas därför som noll). ![Ett stapeldiagram som använder tabellen Filmer och inkluderar sammanställda bruttointäkter för varje film.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_multi_ex2g.png) Om du lägger till Actor (Skådespelare) i den här visualiseringen ”vet” Tableau att programmet inte ska analysera Movie Gross (Bruttovinst) efter skådespelare, eftersom den här mer detaljerade informationen inte finns i data. Tableau visar i stället Movie Gross (Bruttovinst) för varje film, replikerat över skådespelare. ![Ett stapeldiagram som använder tabellerna Filmer och Skådespelare visar bruttointäkter för varje film, replikerade över skådespelare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_multi_ex2h.png) ### Exempel 5: Dimension som inte är hierarkiskt relaterad till ett mätvärde Om du tar bort dimensionen Movie (Film) från den tidigare visualiseringen skickas en fråga om summan för mätvärdet Movie Gross (Bruttovinst) för varje Actor (Skådespelare). Resultatet är den aggregerade bruttovinsten (Movie Gross) för varje film skådespelaren gjort ett framträdande i. I det här fallet finns det ingen hierarkisk relation mellan Actor (Skådespelare) och Movie Gross (Bruttovinst) – flera skådespelare kan ha haft framträdanden i samma film. Till exempel var Benedict Cumberbatch och Chris Hemsworth båda med i Dr. Strange. I det här fallet inkluderas Movie Gross (Bruttovinst) för Dr. Strange i båda skådespelarnas totalsummor i Tableau. Eftersom samma värde för Movie Gross (Bruttovinst) inkluderas i flera skådespelares totalsummor summerar Tableau inte dessa värdena direkt. ![Ett stapeldiagram som visar filmens bruttovinst för varje skådespelare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_multi_ex2i.png) Men när totalsummorna visas för den här visualiseringen beräknar Tableau den totala bruttovinsten korrekt utan duplicerade filmer. ![En tabell som beräknar den totala bruttovinsten för filmer utan att inkludera dubbletter av filmer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_multi_ex2j.png) ## Felsöka flertabellsanalys Följande situationer är möjliga för datakällor med flera relaterade tabeller. Den här tabellen innehåller kända scenarier och övergripande beskrivningar av hur du felsöker en analys. | Analyssituation |   | Beskrivning | | --- | --- | --- | | Inre koppling för visualiseringar med endast dimensioner |   | Det kan hända att du inte ser alla värden du väntade dig direkt när du lägger till flera dimensioner i en och samma vy. Det kan också hända att vissa värden försvinner från visualiseringen när du lägger till en ny dimension från en annan tabell i den. Tableau använder frågor som bevarar den kombination av värden som finns i data. Det betyder att du ser rader som genereras av en inre koppling för tabellerna som förser visualiseringen med dimensioner. Om du vill visa partiella kombinationer av dimensionsvärdena kan du antingen aktivera Visa tomma rader/kolumner om du vill visa samtliga möjliga rader eller lägga till ett mätvärde, som <_MinTabell_\>(Antal) från en av tabellerna som återges i vyn. På så sätt kan du vara säker på att alla värden för dimensionerna från den tabellen visas. | | Konstanter i beräkningar |   | I en datakälla med flera tabeller beter sig konstanta värden som om de kommer från en egen tabell med bara en rad. Om du aggregerar ett konstant värde beter det sig som om aggregeringen är på en enda rad. Sum(10) är alltid lika med 10. Avg(10) är också alltid lika med 10. Antal(10) är alltid lika med 1. För bakåtkompatibilitetens skull beter sig konstanta värden i en datakälla med en enda logisk tabell som om det konstanta värdet replikeras för varje värde i tabellen. Konstanter i beräkningar på radnivå påverkar inte detaljnivån där beräkningen utvärderas (radnivå). Beräkningen \[Sales\] + 10 beter sig som om den kommer från samma tabell som fältet \[Sales\]. | | Tvingande yttre koppling |   | Tableau ser till att alla mätvärden representeras i visualiseringen (tillsammans med alla kombinationer av dimensionsvärden som faktiskt finns i data) så om du vill försäkra dig om att du ser alla möjliga värden i data, inklusive omatchade null-värden, kan du göra det genom att hämta mätvärdena till vyn från varje tabell i arbetsbladet. | | Jag ser inte de mätvärden jag väntar mig i en tabellövergripande beräkning |   | Domänen för en beräkning är den inre kopplingen för dess indata. Om det inte finns några matchande värden från alla indata för mätvärdesberäkningen inkluderas de inte i mätvärdesberäkningen. Fundera på att använda en LOD-beräkning för att flytta mätvärdena till samma objekt innan du skapar radnivåberäkningen. | | En beräkning för att växla mellan fält från olika logiska tabeller får ett oväntat resultat |   | Om du har en beräkning som växlar mellan fält på radnivå (med en CASE-sats, IF-sats eller en funktion som IFNULL) kan du få oväntade resultat, eftersom den här beräkningen utförs för varje rad, där rad är den inre kopplingen mellan indata i beräkningen. Det är bättre att växla mellan aggregerade värden i stället för att försöka växla inom radnivåberäkningen. Detta ger också bättre prestanda i scenarier med bara en tabell. Eftersom detta bara är ett problem för beräkningar som sträcker sig över flera tabeller fungerar det också bra att använda en LOD-beräkning för att hämta alla fält till samma tabell. Gör inte så här: `SUM( IF [Parameter] == "Foo" THEN [Field 1] ELSE [Field 2] END )` Gör följande: `IF [Parameter] == "Foo" THEN SUM([Field 1]) ELSE SUM([Field 2]) END` | | Oväntade omatchade null-värden |   | Du kan råka ut för oväntade mätvärden som är associerade med ett null-dimensionsvärde. Detta kan vara ett tecken på att relationerna i datakällan har konfigurerats felaktigt. Det kan också betyda att det faktiskt finns omatchade värden från den tabell som innehåller mätvärdet, som saknar motsvarande rad i dimensionstabellen. Tidigare kunde dessa data gå förlorade om fel kopplingstyp valdes. När du använder relationer bevaras de här omatchade värdena. Om du inte vill se de omatchade värdena kan du utesluta dem med ett filter. | | Felaktiga aggregerade värden |   | Använder du relationer eller kopplingar? Med relationer beräknas aggregeringar korrekt som standard. När du använder kopplingar kan du behöva skriva LOD-beräkningar för att deduplicera värden. Har du ställt in Alternativ för prestanda för relationer på ett felaktigt sätt? Prova med att ändra Alternativ för prestanda till standardvärdena och se om du får korrekta aggregeringar då. | | Dimensioner replikerar mätvärden i stället för att partitionera dem. Dimensionsfilter kan inte skapa underuppsättningar av mätvärden. |   | Kontrollera att de fält som används för att definiera relationer är korrekta. | | Tableau genererar för många frågor eller frågor med många vänsterkopplingar |   | Kontrollera loggfilerna eller prestandaregistreringarna för att se hur många frågor som genereras och hur många vänsterkopplingar som används. Med de nya funktionerna för datamodellering genererar Tableau frågor med vänsterkopplingar och/eller extra frågor för att säkerställa att omatchade mätvärden alltid inkluderas i visualiseringen. Om du inte behöver se de omatchade värdena använder du filter för att ta bort de omatchade värdena (NULL) från visualiseringen. Detta bör resultera i färre frågor. Om du vet att data inte innehåller några omatchade värden kan du ställa in inställningen Referensintegritet för varje relation på ”Alla värden matchar” (”All Values Match”) i Alternativ för prestanda. Detta resulterar också i färre frågor. Du kan också minska komplexiteten för visualiseringen för att minska antalet frågor som genereras. När du vill förenkla frågor för relaterade data i flera tabeller är det effektivt att ta bort mätvärden och dölja filterkontroller. | | Frågor med många underfrågor |   | Kontrollera loggfilerna eller prestandaregistreringarna för att se hur komplexa de frågor som genereras i Tableau är. Tableau genererar automatiskt underfrågor för att vid behov deduplicera data och generera korrekta aggregeringar. Detta påminner om frågor som genereras av LOD-beräkningar. Om du vet att relationerna mellan de logiska tabellerna i data har många-till-en- eller en-till-en-kardinalitet kan du ställa in den här kardinalitetsinformationen i Alternativ för prestanda för relationen. Då kan Tableau undvika onödiga underfrågor, eftersom programmet ”vet” att ingen duplicering kan ske. | | Jag har använt kopplingar för att filtrera data |   | Tableau 2020.2 försöker så långt det är möjligt att återställa omatchade värden. Ibland innebär det att en vänsterkoppling används där du kanske hade angett en inre koppling för att avsiktligen filtrera bort data. Om du filtrerar bort de omatchade värden som hämtas av den här kopplingen kan Tableau optimera frågan tillbaka till en inre koppling. Beroende på det aktuella scenariot kan det fungera att modellera den här inre kopplingen som en fysisk koppling inom en logisk tabell. Detta är särskilt effektivt om du använder en tabell med mätvärden för att filtrera en dimensionstabell, eftersom det inte medför någon ytterligare mätvärdesreplikering. | [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Så här fungerar identifiering av fälttyper och namnoptimering Tableau använder en samling vanliga mönster för att upptäcka och omvandla dina data för att göra det lättare för dig att interagera med dessa. När du till exempel arbetar med fält i rutan Data tar Tableau data från datakällan, identifierar dess typ och delar in den i dimensioner och mätvärden. > [!TIP] > > **Obs!** Tableau utför aldrig ändringar i dina underliggande data. Tableau kan också upptäcka fält som bör behandlas som dimensioner och rensa upp fältnamn genom att göra dem mer läsbara. Du ser dessa förbättringar endast när fältnamnen, som kommer från kolumnrubriker i datakällan, uppfyller de mönster eller villkor som beskrivs nedan. ## Nya fält som lagts till i underliggande data Om du lägger till nya fält i dina underliggande data och sedan uppdaterar datakällan i Tableau kommer de nyligen tillagda fälten att behålla sina ursprungliga databasnamn. Om du vill att Tableau automatiskt ska byta namn på dessa fält måste du skapa en ny anslutning till samma datakälla. Om du föredrar att behålla fälttyper och fältnamn från underliggande data, se avsnittet [Ångra ändringar som gjorts av Tableau](#Revert) längst ner i den här artikeln. ## Fält som behandlas som en dimension Fältnamn som innehåller vissa nyckelord behandlas som dimensioner, även om värdena för dessa fält är numeriska. ### Nyckelordskod, nyckel och ID Fältnamn som innehåller följande nyckelord och uppfyller de angivna villkoren behandlas som dimensioner istället för mätvärden. **Villkor:** - Innehåller sökordskod, ID eller nyckel. - Nyckelord separeras antingen från annan text i fältnamnet med tecken som inte är bokstäver, alla i versaler, eller också är den första bokstaven i ett fältnamn som annars har kombinerade tecken en versal. - Nyckelord finns i början eller slutet av fältnamnet, med inledande eller efterföljande tecken som inte är bokstäver. På kinesiska, japanska och koreanska måste nyckelordet finnas i slutet av fältnamnet. | Språk | Nyckelord | | --- | --- | | Engelska (Storbritannien och USA) | Code, Id, Key | | Kinesiska (förenklad) | 代码, ID, 键 | | Kinesiska (traditionell) | 代碼, ID, 金鑰 | | Nederländska | Code, ID, Sleutel | | Franska (Kanada och Frankrike) | Code, ID, Clé | | Tyska | Code, ID, Schlüssel | | Italienska | Codice, ID, Chiave | | Japanska | コード, ID, キー | | Koreanska | 코드, ID, 키 | | Portugisiska | Código, ID, Chave | | Spanska | Código, ID, Clave | | Svenska | Kod, ID, nyckel | | Thai | รหัส, ID, คีย์ | ### Nyckelord Nummer, Num och Nbr Fältnamn som slutar med Tal, Num eller Nbr behandlas som en dimension istället för mätvärden. Till exempel behandlas ”Postens nummer” som en dimension, medan ”Antalet poster” inte är det. Dessutom måste det koreanska fältnamnet vara fyra eller färre tecken långt. | Språk | Nyckelord | | --- | --- | | Engelska (Storbritannien och USA) | Nummer, Num, Nbr | | Kinesiska (förenklad) | 数字 | | Kinesiska (traditionell) | 數字 | | Nederländska | Nummer, nr. | | Franska (Kanada och Frankrike) | Nombre | | Tyska | Nr, Nummer | | Italienska | Numero, N° | | Japanska | 数値 | | Koreanska | 숫자 | | Portugisiska | Número | | Spanska | Número | | Svenska | Nummer | | Thai | ตัวเลข | ### Nyckelord relaterade till datum Fältnamn som innehåller nyckelord som känns igen som datumdelar behandlas som dimensioner. Dessa fältnamn kan bara innehålla ytterligare ett ord som inte är relaterat till datum för att kvalificeras. Till exempel behandlas ”räkenskapsår” som en dimension, medan ”räkenskapsårsuppgifter” inte gör det. Dessutom måste kinesiska fältnamn vara fyra eller färre tecken långa och får inte innehålla siffror. Japanska och koreanska fältnamn måste vara fyra eller färre tecken långa.
SpråkNyckelord
Engelska (Storbritannien och USA)Year, Yr, Day, Day of Week, Week, Wk, Month, Quarter, Qtr, FY
Kinesiska (förenklad)年, 天, 周中某天, 周, 月, 季度, 会计年度
Kinesiska (traditionell)年, 天, 週中某天, 週, 月, 季, 會計年度
NederländskaJaar, Jr, Dag, Dag Van De Week, Week, Wk, Maand, Kwartaal, Q
Franska (Kanada och Frankrike)Année, Jour, Jour de la Semaine, Semaine, Mois, Trimestre, AF
TyskaJahr, Tag, Wochentag, Woche, Monat, Quartal, GJ
ItalienskaAnno, Giorno, Giorno della Settimana, Settimana, Sett, Mese, Trimestre, Trim, AF
Japanska年, 日, 曜日, 週, 月, 四半期, 年度
Koreanska년, 일, 요일, 주, 월, 분기, 회계 연도
PortugisiskaAno, Dia, Dia da Semana, Semana, Mês, Trimestre, AF
SpanskaAño, Día, Día de la Semana, Semana, Mes, Trimestre, AF
SvenskaÅr, Dag, Veckodag, Vecka, Månad, Kvartal, Räkenskapsåret
Thaiปี, วัน, วันของสัปดาห์, สัปดาห์, เดือน, ไตรมาส, FY
## Upprensning av fältnamn Fältnamn som innehåller specifika tecken eller har versaler på ett visst sätt döps om. Fältvärden som innehåller hakparenteser konverteras automatiskt till parenteser. ### Fältnamn med understreck, mellanslag eller tabulatortecken Icke-ledande och efterföljande understreck (\_) i fältnamn omvandlas till blanksteg ( ). Radmatning eller radmatningstecken i ett fältnamn tas bort. Fältnamn som innehåller inledande understreck förblir emellertid oförändrade. Dessutom tas inledande och efterföljande blanksteg i fältnamn bort. Den här typen av upprensning av fältnamn gäller endast för engelska, franska, tyska, portugisiska och spanska. > **Exempel 1:** Fältnamnet ”Country\_Name” konverteras till ”Country Name”. > **Exempel 2:** Fältnamnet “\_Days\_On\_Market” konverteras till “\_Days On Market”. Fältnamn med flera understreck i rad förblir oförändrade. Till exempel förblir ”Country\_\_Name” just ”Country\_\_Name”. Om ett fältnamn innehåller flera tabulatortecken konverteras tabbarna till understreck. ### Fältnamn och versaler Fältnamn som endast använder versaler och tecken som inte är bokstäver konverteras alla till små bokstäver (gemener), med undantag för tecknen omedelbart efter tecknet som inte är en bokstav. Dessutom konverteras fältnamn som bara använder små bokstäver så att den första bokstaven i fältnamnet skrivs med stor bokstav. Den här typen av upprensning av fältnamn gäller endast för engelska, franska, tyska, portugisiska och spanska. > **Exempel 1:** Fältnamnet ”PC1” konverteras till ”Pc1”. Fältnamnet ”COUNTRY\_NAME” konverteras till ”Country Name”. ”Budget KUGGAR” förblir emellertid ”Budget KUGGAR”. > **Exempel 2:** Fältnamnet ”FDA” ändras inte. Fältnamnet ”FDA\_Sales” konverteras emellertid till ”Fda Sales”. > **Exempel 3:** Fältnamnet ”ålder” konverteras till ”Ålder”. Mellanslagstecken läggs till i skiftlägesgränserna för fältnamn som innehåller kombinerade bokstäver med tecken som inte är bokstäver. **Exempel:** Fältnamnet ”ThisCase” konverteras till ”This Case”. ## Fältnamn som är två eller tre bokstäver långa Fältnamn som är två eller tre bokstäver långa och som är en del av en fras med flera ord konverteras så att varje bokstav i ordet skrivs med versaler, detta såvida inte ordet med två eller tre bokstäver innehåller en vokal (dvs. a, e, i, o eller u). > **Exempel:**Fältnamnet ”Unit Qty” konverteras till ”Unit QTY”. Fältnamnet ”Försäljningsbelopp” förblir dock ”Försäljningsbelopp”. Flera trebokstavsförkortningar konverteras till enbart versaler. Exempel på akronymer med tre bokstäver inkluderar följande:
CIFFDAMPI
DMAFOBMSA
DOBFTESKU
EINKPIUPC
ESPLOBURL
  USD
Följande fältnamn konverteras till enbart gemener, såvida inte namnet förekommer i början av fältnamnet:
förstasomnedåtav(suffix efter ett tal)
andrakl.förpåän
tredjemeniav
en/ettavinkl.ellertill
en/ettdetillövervs
ochdalapermed
**Obs!** Bokstavsstorleken hos fältnamn som är en bokstav långa förblir oförändrad. ## Ångra ändringar gjorda av Tableau Om du föredrar att behålla de fälttyper och fältnamn som anges av underliggande data kan du ångra ändringar som gjorts av Tableau antingen manuellt, på datakällnivå eller automatiskt på programnivå. **För att ångra ändringar manuellt** 1. Öppna arbetsboken och gå till sidan Datakälla. 2. Klicka på listrutepilen för fältet med de ändringar du vill ångra och välj Återställ namn. **Om det finns flera fält du vill ändra** 1. Öppna arbetsboken och gå till sidan Datakälla. 2. Du kan också klicka på knappen för metadatarutnät. 3. **Ctrl+klicka** (Windows) eller **Kommando+klicka** (Mac) för att markera fälten med de ändringar som du vill ångra. 4. Klicka på listrutepilen för något av de markerade fälten och välj **Återställ namn**. Om du automatiskt vill ångra ändringar som gjorts av Tableau på programnivå följer du proceduren i artikeln [Åsidosätt automatisk ändring av fältnamn](http://kb.tableau.com/articles/howto/overriding-automatic-field-renaming?lang=sv-se). Denna metod påverkar alla datakällor som du kommer åt från Tableau Desktop. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Sammanfattningskort Sammanfattningskortet, tillgängligt i menyn Visa/dölj kort ![Ikonen för att visa/dölja kort.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/worksheet_windows.png) ger en snabb översikt över information om ett urval eller hela datakällan. När du väljer data i vyn uppdateras sammanfattningskortet så att du bara får information om data i urvalet: ![Ett punktdiagram och dess sammanfattning visas och fem markeringar är valda. En andra version av punktdiagrammet visar en sammanfattning för endast de fem markeringarna.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewmarks_11.png) Som standard visar sammanfattningskortet summa, genomsnitt, minsta värde, högsta värde och medianvärde för data i vyn. Sammanfattningskortets värden uppdateras så att dessa värden visas för ett aktuella urvalet av datapunkter. (Genomsnittet beräknas genom att addera alla relevanta värden och därefter dividera dem med det totala antalet värden. Medianvärdet beräknas genom att sortera alla värden från lägst till högst och därefter välja ut mittenvärdet.) Värdet Antal längst upp på kortet anger antalet markeringar i vyn eller urvalet. Du kan använda sammanfattningskortets listruta för att visa ytterligare statistik: - **Standardavvikelse** Ett mätvärde på dataspridning runt genomsnittet, mätt i samma enheter som själva data. Urvalets standardavvikelse är en oviktad uppskattning av populationens standardavvikelse med en lätt korrigering. Denna standardavvikelse inkluderar korrigeringen. - **Första kvartilen** Ett platsmätvärde som ofta används med andra kvartiler för att tillhandahålla spridningsmätvärden. Robust innebär i det här fallet att inte vara lika känslig för avvikande värden som standardavvikelsen. Den första kvartilen är den 25:e percentilen, vanligtvis den nedre linjen i ett låddiagram. - **Tredje kvartilen** Ett platsmätvärde som ofta används med andra kvartiler för att tillhandahålla spridningsmätvärden. Robust innebär i det här fallet att inte vara lika känslig för avvikande värden som standardavvikelsen. Den tredje kvartilen är den 75:e percentilen, vanligtvis den övre linjen i ett låddiagram. - **Skevhet** Ett mätvärde på i vilken utsträckning dina data har extrema värden i någon riktning. Positiv skevhet innebär att extremvärdena ligger åt höger, medan negativ skevhet innebär att extremvärdena ligger åt vänster. - **Överflödig kurtosis** Ett mätvärde på i vilken utsträckning dina data mer har extrema eller avvikande värden än en normaldistribution. En normaldistribution har en kurtosis på tre så detta värde är kurtosis minus tre. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Schemalägg extraktuppdatering när du publicerar en arbetsbok När du publicerar arbetsböcker som ansluter till extrakt kan du ställa in ett schema för uppdateringar för de här extrakten så att vyerna i de arbetsböckerna förblir aktuella. Hur du ställer in och hanterar uppdateringsscheman för extrakt beror på var du publicerar och på den ursprungliga datatypen. - När du publicerar till **Tableau Server** körs och hanteras schemat på servern. - När du publicerar till **Tableau Cloud**: - Om extrakt kommer från molndata (till exempel Google Analytics eller Salesforce) körs och hanteras scheman på Tableau Cloud. - Om extrakt är från lokala data eller data från en webbdatakoppling (WDC) ställer du in och hanterar uppdateringsscheman med hjälp av Tableau Bridge. **Obs!** I många organisationer hanterar en serverinnehållshanterare eller administratör alla uppdateringsscheman. Innan du publicerar rekommenderar vi att du tar reda på från din administratör om de har riktlinjer för dessa scheman. ## Ställa in ett schema när du publicerar innehåll När du klickar på knappen Publicera under publiceringsprocessen visas de schemaläggningsalternativ som är lämpliga för dina datatyper och målplatsen för publiceringen. Om du publicerar en datakälla med flera anslutningar måste du ställa in ett uppdateringsschema för varje extraktanslutning i datakällan. För att använda uppdateringsscheman med anslutningar till en databas som kräver att du loggar in på den måste du lagra (bädda in) en databasanvändares inloggningsuppgifter med anslutningen. Mer information finns i [Ange autentiseringsuppgifter för åtkomst till publicerade data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/publishing_sharing_authentication.htm). **Publicera och uppdatera på Tableau Cloud**  Mer detaljerad information om hur du uppdaterar varje typ av data som du publicerar till Tableau Cloud finns i [Håll data uppdaterade](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/help.htm#to_keep_data_fresh.htm). Här är några exempel på saker du behöver veta: - Om arbetsboken ansluter till molndata lägger du till Tableau Cloud i din molndataleverantörs auktoriserade lista (lista över tillåtna). IP-adressintervallet för din plats listas i [Auktorisera åtkomst till data som har publicerats till Tableau Cloud](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/publish_tableau_online_ip_authorization.htm). - Tableau Bridge startar under publiceringsprocessen om din datakälla eller arbetsbok ansluter till lokala data. Tableau Bridge stöder standard dataauktorisering och kan inte uppdatera data som du ansluter till via OAuth. Mer information finns i [Använda Tableau Bridge för att expandera alternativ för dataaktualitet](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/help.htm#to_sync_local_data.htm). - När du publicerar en datakälla med flera anslutningar till Tableau Cloud och någon anslutning kräver att du använder Tableau Bridge måste du använda Bridge för att uppdatera _alla_ anslutningar i datakällan. Säg till exempel att du publicerar en datakälla med en extraktanslutning till MySQL-data som lagras i molnet och en liveanslutning till en lokal SQL Server-databas. Även om Tableau Cloud stöder uppdatering av MySQL-data som lagras i moln eller hos en värd skulle du i det här fallet behöva använda Bridge-klienten för att hålla både SQL Server- och MySQL-anslutningar uppdaterade. Mer information om hur du använder både live- och extraktanslutningar i en datakälla finns i [Om att arbeta med datakällor med flera anslutningar](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/joining_tables.html%23aboutmulticonnection). ### Uppdatera extrakt från webbdatakopplingar När du publicerar en arbetsbok med en datakälla med webbdatakoppling (WDC) måste du _importera_ webbdatakopplingen till Tableau Server innan du kan ställa in ett uppdateringsschema. Du kan bara göra detta på Tableau Server. Mer information finns i [Webbdatakopplingar i Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/help.htm#datasource_wdc.htm#refreshing_extracts) i Tableau Server-hjälpen. Mer information om hur du uppdaterar datakällor med webbdatakoppling som publicerats till Tableau Cloud finns i [Använda Tableau Bridge för att expandera alternativ för dataaktualitet](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/help.htm#to_sync_local_data.htm) i Tableau Cloud-hjälpen. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Sidan Datakälla Du har möjlighet att ändra datakällan under din analys i Tableau. Det gör du på sidan Datakälla, som Tableau automatiskt skickar dig till efter att du har upprättat den första anslutningen till dina data. Du kan även komma åt sidan Datakälla genom att välja fliken **Datakälla** oavsett var i arbetsboken du befinner dig. Sidan Datakälla består vanligtvis av fyra huvudområden: vänster ruta, arbetsyta, datarutnät och metadata- eller semantikrutnät. ![Sidan Datakälla som idenitifierar fyra huvudområden: vänster ruta, arbetsyta, datarutnät och metadatarutnät.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environ_workspace_datasource_page.png) **A.** [Vänster ruta](#Left): Visar den anslutna datakällan och andra uppgifter om dina data. **B.** [Arbetsyta](#Canvas): logiskt lager – Arbetsytan öppnas med det logiska lagret där du kan skapa relationer mellan logiska tabeller. **C.** [Arbetsyta](#Canvas): fysiskt lager – Dubbelklicka på en tabell i det logiska lagret för att komma till det fysiska lagret, där du kan lägga till kopplingar och föreningar mellan tabeller. **D.** [Datarutnät](#Data): Visar de första 1 000 raderna med data som finns i Tableau-datakällan. **E.** [Metadatarutnät](#Metadata): Visar fälten i datakällan som rader. [Överst på sidan](#top) * * * ## Vänster ruta I den vänstra rutan på sidan Datakälla visas information om dina data, dvs. de data som Tableau Desktop är ansluten till. Du kan även använda den vänstra rutan för att lägga till fler anslutningar till datakällan för att skapa korsdatabaskopplingar. - För filbaserade data visas filnamnet och arbetsbladen i filen i den vänstra rutan. - För relationsbaserade data visas servern, databasen eller schemat samt tabellerna i databasen i den vänstra rutan. - För kubdata (flerdimensionella data) visas inte den vänstra rutan. ## Arbetsyta När du ansluter till relations- och filbaserade datakällor i Tableau kan du dra tabeller till arbetsytan för att börja ställa in din datakälla. Arbetsytan är uppdelad i två konceptuella lager: ett logiskt lager och ett fysiskt lager. Det logiska lagret visas som standard och synliggör relationerna mellan logiska tabeller. Om du vill växla till det fysiska lagret dubbelklickar du på en logisk tabell och börjar skapa kopplingar och föreningar mellan tabeller i det fysiska lagret. Logiska tabeller kan ha beskrivningar som visas i verktygstipsen. De här verktygstipsen visas bara på fliken Datakälla. Du kan lägga till en beskrivning genom att välja en tabell på arbetsytan och klicka på redigeringsikonen (pennan) bredvid beskrivningen i den nedre rutan. ![Verktygstipset för en tabell med en beskrivning av fältet och en markering runt avsnittet Beskrivning i den nedre rutan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environ_workspace_datasource_tabledescriptions.png) Vid webbredigering är alla länkar i en beskrivning aktiva och öppnas direkt när du klickar på dem. **Kuber** När du arbetar med kubdatakällor kommer det att visas tillgängliga kataloger, frågor och kuber som du kan använda i längst upp på sidan Datakälla. Det gör att du kan ansluta till och analysera data från kubkällor inom Tableau. ### Uppdaterar din datakälla Du kan uppdatera dina data när de ändras, beroende på vilken typ av data du är ansluten till. Om du till exempel är ansluten till ett dataextrakt kan du uppdatera det med hjälp av knappen **Uppdatera**, som visas bredvid området Anslutning i den vänstra delen av rutan. Mer information om uppdateringsalternativ finns i [Uppdatera datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/refreshing_data.htm). ## Datarutnät Använd datarutnätet för att analysera fälten och de första raderna med data i Tableau-datakällan. Datarutnätet gör det möjligt att ändra semantiken i Tableau-datakällan, som att sortera eller dölja fält, byta namn på fält, skapa beräkningar och lägga till alias. Du kan visa data som är specifika för den valda tabellen när du arbetar i det logiska lagret. Det fysiska lagret visar sammanslagna data från kopplingar och föreningar. För webbdatakopplingen och fil- och relationsbaserade datakällor i extraktionsläge visas extraktionsdata i rutnätet, inklusive beräkningar av endast extrakt. - I det logiska lagret visas data för den valda tabellen. - I det fysiska lagret ser du de sammanfogade data som baseras på kopplingarna och föreningarna. Välja fält Om du vill välja flera fält i rutnätet väljer du en kolumn och drar med musen för att markera fler kolumner. Om du vill välja alla fält klickar du på området högst upp till vänster i rutnätet, som i det här exemplet. ![Ett diagram som visar att du ska klicka högst upp till vänster av rutnätet för att välja alla fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environ_workspace_datasource_preview_click.png) **Obs!** Rutnätet visas inte för kubdata (flerdimensionella data). ## Metadatarutnät Metadatarutnätet visar fälten i datakällan som rader, vilket gör att du kan analysera semantiken och utföra uppgifter som att byta namn på fält eller dölja flera fält samtidigt. När det är anslutet till kuben eller data av typen Enbart extrakt visas metadatarutnätet som standard. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skaffa information om fält och blad i en arbetsbok När du vill se detaljer om de element som används i en visualisering väljer du menyn **Arbetsblad** och klickar sedan på **Beskriv blad**. Om du vill ha mer information om ett fält (till exempel dataroll, datatyp, domän, aggregering, beräkningsformel) klickar du på **Beskrivning** i snabbmenyn i fönstret **Data** . Du kan sedan dela dessa detaljer med någon annan genom att kopiera sammanfattningstexten. **Obs!** Relaterad information finns i de här blogginläggen från Tableau Visionaries Ryan Sleeper (PlayfairData) och Bridget Cogley (TableauFit): [3 Ways the Describe Feature Can Help You Use Tableau](https://playfairdata.com/3-ways-describe-feature-can-help-use-tableau/) (Tre sätt som du har nytta av beskrivningsfunktionen för att använda Tableau) och [10 Intro Tips to Tableau When You’re Handed Someone Else’s Workbooks](https://www.tableaufit.com/10-intro-tips-tableau-youre-handed-someone-elses-workbooks/) (Tio introduktionstips om Tableau för när du får någon annans arbetsböcker). ## Visa bladinformation Klicka på Arbetsblad > Beskriv blad när du redigerar en visualisering för att visa en beskrivning av arbetsboken, datakällan, fälten eller layouten för det aktuella arbetsbladet. Den här sammanfattningen innehåller texten på första raden, men tillhandahåller annan viktig sammanfattningsinformation. Du kan sedan kopiera och klistra in den här informationen i andra program. ![Beskriv ett kalkylblad via fliken Arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/describesheet.gif) **Obs**! Om du har aktiverat trendlinjer innehåller dialogrutan Beskriv blad information om trendlinjemodellen. Du hittar mer information i [Bedöma signifikans hos trendlinje](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/trendlines_add.htm#significance). Om du har aktiverat prognos innehåller dialogrutan Beskriv blad information om uppskattade data. Mer information finns i [Prognosbeskrivningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/forecast_describe.htm). ## Visa fältinformation När du klickar på Beskriv i snabbmenyn för ett fält i rutan Data kan du visa en beskrivning av arbetsboken, datakällan, fälten och layouten för det aktuella arbetsbladet. Den här sammanfattningen innehåller texten på första raden, men tillhandahåller annan viktig sammanfattningsinformation. Du kan sedan kopiera och klistra in den här informationen i andra program. ![Beskriv ett fält i rutan Data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/describefield.gif) ## Hitta ett fält i rutan Data Utifrån ett fält i en vy kan du enkelt hitta samma fält i rutan Data. Det kan vara praktiskt när du behöver arbeta med ett visst fält i en lång lista med fält eller när flera fält har likartade namn. Så här hittar du ett fält i rutan Data: 1. Högerklicka på fältet i vyn för att öppna listrutemenyn. 2. Välj **Sök i rutan Data**. Fältet i rutan Data framhävs på samma sätt som när du klickar på det. ![listrutemenyn för fältet Genre och samma fält framhävt i rutan Data](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/inspectdata_find-in-data-pane.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa alias för att byta namn på medlemmar i vyn Du kan skapa alias (alternativa namn) för medlemmar i en dimension så att deras etiketter visas på olika sätt i vyn. Du kan bara skapa alias för medlemmar i en diskret dimension. Det går inte att skapa dem för kontinuerliga dimensioner, datum eller mätvärden. ## Skapa ett alias 1. Högerklicka på en dimension i rutan Data och välj Alias. ![En listrutemeny som visar alternativ för att lägga till i blad, duplicera, byta namn, dölja, skapa alias, konvertera till mätvärde, ändra datatyp och tilldela en geografisk roll.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datasource_edit_alias.png) **Tips**: Om alternativet **Alias** inte visas i dialogrutan ska du verifiera att du inte är ansluten till en publicerad datakälla och att fältet som du försöker skapa ett alias för är en diskret dimension. 2. Välj en medlem och ange ett nytt namn under **Värde (alias)** i dialogrutan Redigera alias. ![Fönstret Redigera alias med kolumnen Värde (alias) markerad och alias angivet för tre värden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datasaource_edit_alias3.png) **Tips**: Om du vill återställa medlemsnamnen till deras ursprungliga namn, så klicka på Rensa alias. 3. Så här sparar du ändringarna: - Klicka på **OK** i Tableau Desktop. - Klicka på ikonen **X** i det övre högra hörnet i dialogrutan i Tableau Server eller Tableau Cloud. När du lägger till fältet i vyn visas aliasnamnen som etiketter i vyn. Exempel: ![Ett stapeldiagram över försäljning efter segment.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datasource_edit_alias2.png) ## När alternativet Alias inte är tillgängligt ### Det går inte att återskapa alias för mätvärden Tableau tillåter inte att alias återskapas för mätvärden eftersom det kräver att även själva datavärdena måste ändras. Om du har ett fält i dina data som innehåller värden som _0_ och _1_ som i själva verket är kodning för information som _nej_ och _ja_, så tolkar Tableau det som ett kontinuerligt värde. Du kan konvertera det till en diskret dimension och sedan återskapa alias för värdena. Mer information om diskret respektive kontinuerligt och dimensioner respektive mätvärden finns i: - [Dimensioner och mätvärden, blått och grönt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm) - [Konvertera ett mätvärde till en dimension](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_convertdimtomeas.htm) - [Konvertera diskreta fält till kontinuerliga och tvärtom](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_convertdisctocont.htm) ### Publicerade datakällor Det kan även hända att alternativet Alias saknas för en diskret dimension eftersom du är ansluten till en publicerad datakälla. Du kan inte skapa eller redigera alias när du använder en publicerad datakälla. Du kan bara ändra alias för fält som du skapar i din arbetsbok. Du kan redigera alias för fältet Mätvärdesnamn på den publicerade datakällan, såvida de inte har ställts in innan publiceringen. Om du inte publicerat datakällan kan du duplicera fältet (högerklicka > **Duplicera**) och redigera det duplicerade fältets alias utan begränsningar. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa anpassade fält med beräkningar Om underliggande data inte inkluderar alla fält som du behöver kan du skapa nya fält i Tableau med hjälp av beräkningar och sedan spara dem som en del av datakällan. De här fälten kallas beräknade fält. Det här avsnittet innehåller allt du behöver veta för att komma igång med beräkningar i Tableau. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa anpassade färgpaletter Tableau Desktop installeras med ett antal fördesignade färgpaletter som fungerar bra för visualisering av data. Du har även möjlighet att skapa och använda egna anpassade färgpaletter, vilket innebär att du kan anpassa färgerna efter din varumärkesprofil. I Tableau version 2025.3 eller senare kan du skapa en anpassad färgpalett direkt i ditt arbetsflöde i Tableau Desktop. I tidigare versioner av Tableau Desktop kunde du skapa en anpassad färgpalett genom att ändra filen preferences.tps som installerades tillsammans med din version av Tableau. I Tableau version 2026.1 och senare kan användare på Tableau Agent-aktiverade platser generera anpassade färgpaletter med beskrivningar på naturligt språk. Du kan till exempel be Tableau Agent att skapa en palett utifrån ett visst tema, till exempel ”soluppgång”. Tableau har tre olika typer av färgpaletter: Kategoriska: Används för diskreta fält utan inneboende ordning (till exempel produktnamn och kategorier), och tilldelar varje objekt en unik färg. Divergerande: Används för kontinuerliga fält. Visar kvantitativa data med positiva eller negativa värden eller avvikelser från en baslinje med två kontrasterande färger som utgår från en neutral mittpunkt (till exempel vit eller ljusgrå). Färgens intensitet anger värdets storlek. Sekventiella: Används för kontinuerliga fält. Visar ett intervall av kvantitativa data med en enda färg med varierande intensitet. och är idealiska för data med en naturlig progression (till exempel låg till hög, där alla värden är positiva eller negativa). ## Skapa en anpassad färgpalett direkt i en Tableau-arbetsbok (Tableau version 2025.3 och senare) Du kan skapa anpassade färgpaletter på olika sätt i Tableau Desktop. De vanligaste metoderna är via färgkodningsrutan på kortet Markeringar eller via menyn Formatera arbetsbok, som du kommer åt via verktygsfältet. ### Kom åt anpassade färgpaletter via färgkodningsrutan på kortet Markeringar Öppna ett Tableau-arbetsblad och dra och släpp du ett fält till rutan Färg på kortet Markeringar. Välj Färg på kortet Markeringar. Välj Redigera färger ... ![Alternativet Redigera färger på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CustomColor_EditColors.png) Utöka listrutan för färgpalett i dialogrutan Redigera färger, bläddra till botten och välj Skapa anpassad palett. #### Generera en anpassad färgpalett med Tableau Agent (Tableau version 2026.1 och senare) Om Tableau Agent har aktiverats för platsen kan du generera anpassade färgpaletter med hjälp av prompter på naturligt språk. Mer information om hur du ansluter en plats till Tableau Agent finns i [Skapa vyer och utforska data med Tableau Agent](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/desktop_einstein.htm#get-started-with-tableau-agent). 1. Följ de här stegen för att skapa en anpassad färgpalett. 1. Välj Generera automatiskt i dialogrutan Skapa anpassad palett. 2. Beskriv den palett du vill lägga till på ett naturligt språk. Till exempel ”Soluppgång över bergen”. 3. Välj Generera palett. Tableau genererar automatiskt färgprover baserat på palettens beskrivning. Du kan ändra ordning på färgproverna genom att dra och släppa dem eller ta bort ett färgprov från en palett genom att hovra över det och klicka på ”X”-ikonen som visas. Upprepa processen som beskrivs i steg 2 till 4 för att lägga till nya färgprover i den befintliga uppsättningen. 1. När du är klar med att generera färgprover väljer du Lägg till färgprover. ![Dialogrutan Generera färgprover automatiskt i arbetsflödet Skapa anpassad palett.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/formatting_colorpalette_AI.png) 2. Namnge den anpassade färgpaletten. 3. Tryck på Spara. ##### Tips för att generera färgpaletter med Tableau Agent Följ de här riktlinjerna för att få bästa möjliga resultat när du ber Tableau Agent att generera anpassade färgpaletter: - **Var specifik och beskrivande:** I stället för ett enda ord kan du använda ett detaljerat tema eller färgschema i prompten för att ge Tableau Agent ett tydligare sammanhang. - **Fokusera på visuellt språk:** Se till att du använder språk som är direkt relevant för färg och undviker vaga beskrivningar. - **Håll koll på teckengränsen:** Prompter får innehålla högst 1 024 tecken. - **Verifiera åtkomst:** Funktionen Tableau Agent är bara tillgänglig när du är inloggad på platser där funktionen har aktiverats. Om du råkar ut för ett åtkomstfel kontaktar du administratören för att kontrollera att funktionen är aktiv för platsen och att du är korrekt inloggad. **Viktigt om granskning:** Granska alltid AI-genererade paletter innan du lägger till dem. Det är inte säkert att de här paletterna automatiskt följer gällande standarder för tillgänglighet och färgkontrast eller specifika varumärkesriktlinjer. Se till att färgproverna uppfyller önskade varumärkes- och synlighetskrav. #### Skapa anpassade kategoriska färgpaletter En kategorisk färgpalett innehåller flera olika färger som kan tillämpas på medlemmar i en diskret dimension. När en diskret dimension som Region placeras på kortet Färg tillämpar Tableau en kategorisk färgförklaring. ![Dialogrutan Skapa anpassad palett för en kategorisk färgpalett.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CustomColor_CreateCategorical.png) 1. Namnge den anpassade färgpaletten. 2. Välj om du vill skapa en palett utifrån en förladdad palett, eller välj ingen. 3. Välj Klistra in färgprover om du vill ange flera hexadecimala koder eller RGB-värden, eller välj Lägg till färgprov om du vill lägga till färger individuellt. I dialogrutan Lägg till färgprov kan du: - Välja färger från paletterna Mörk eller Ljus - Ange en hexadecimal kod - Välja plustecknet för att lägga till färger med hjälp av systemets färgväljare ![Dialogruta för att lägga till färg som öppnas när du väljer Lägg till färgprov.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CustomColor_AddColorSwatch.png) I färgväljardialogrutan kan du: - Ange en hexadecimal kod - Ange värden för rött/grönt/blått (RBG) och färgton/mättnad/värde (HSV) - Välja en färg från färgväljarspektrumet ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CustomColor_ColorPicker.png) 1. Välj OK. 2. Fortsätt att lägga till färgprover tills den anpassade färgpaletten är klar. Spara ditt arbete. Från färgkodningsrutan på kortet Markeringar kan du sedan tilldela färger från den anpassade färgpaletten till fält i visualiseringen. #### Skapa anpassade sekventiella färgpaletter En sekventiell palett innehåller vanligtvis en enda färg av varierande intensitet. Du måste ange åtminstone de två slutfärgerna i det sekventiella färgintervallet. Tableau extrapolerar nyanserna däremellan. ![Dialogrutan Skapa anpassad palett för en sekventiell palett.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CustomColor_CreateSequential.png) 1. Namnge den anpassade färgpaletten. 2. Välj om du vill skapa en palett utifrån en förladdad palett, eller välj ingen. 3. Ange en hexadecimal kod (utan tecknet #) i fältet för hexadecimal kod, markera ett tomt färgprov om du vill använda färgväljaren eller välj Klistra in färgprover om du vill ange flera hexadecimala koder eller RGB-värden. #### Skapa anpassade divergerande färgpaletter I en divergerande palett kombineras två sekventiella paletter som har en mittpunktsfärg gemensam, men som varierar i sina ytterligheter. Den här typen av palett använder anger numerisk storlek genom färgintensitet (hur ljus eller mörk färgen är), och den specifika färgtonen (till exempel orange eller blå) anger intervallet för värdet. Divergerande paletter används oftast för att visa skillnader mellan positiva och negativa värden. ![Dialogrutan Skapa anpassad palett för en divergerande färgpalett.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CustomColor_CreateDiverging.png) 1. Namnge den anpassade färgpaletten. 2. Välj om du vill skapa en anpassad palett utifrån en förladdad palett, eller välj ingen. 3. Ange en hexadecimal kod (utan tecknet #) i fältet för hexadecimal kod, markera ett tomt färgprov om du vill använda färgväljaren eller välj Klistra in färgprover om du vill ange flera hexadecimala koder eller RGB-värden. #### Klistra in färgprover Om du vill lägga till flera färgprover samtidigt kan du klistra in flera hexadecimala koder eller RGB-värden, avgränsade med kommatecken. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CustomColor_ImportSwatches.png) ### Komma åt anpassade färgpaletter via menyn Format 1. Välj Arbetsbok på menyn Format. 2. Rutan Format Arbetsbok ersätter rutan Data till vänster, och tillhandahåller en serie listrutor där du kan ändra teckensnitt, linjestil och färgpalett i en arbetsbok. 3. Bläddra till Färgpaletter och utöka menyn bredvid den typ av färgpalett du vill lägga till: Kategorisk, Divergerande eller Sekventiell. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CustomColor_ColorPalettes.png) 4. Bläddra till botten av listan över tillgängliga färgpaletter och välj Skapa anpassad palett. ### Ta bort eller ändra anpassade färgpaletter 1. Öppna ett Tableau-arbetsblad och välj Färg på kortet Markeringar. 2. Välj Redigera färger ... 3. Utöka listrutan för färgpaletter i dialogrutan Redigera färger och välj den palett som du vill ta bort eller ändra. 4. För en kategorisk palett väljer du pennikonen om du vill ändra paletten eller papperskorgen om du vill ta bort paletten. För en divergerande eller sekventiell palett utökar du menyn till höger om den valda paletten och väljer sedan Redigera anpassad palett eller Ta bort palett. ![Dialogrutan Redigera färger förstorad för att visa funktioner för att redigera och ta bort en kategorisk färgpalett.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CustomColor_Categorical.png) ![Dialogrutan Redigera färger för en kvalitativ palett, med alternativ för att ändra eller ta bort en anpassad palett.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CustomColor_quantitative.png) > [!WARNING] > > **Varning**: Det går inte att återställa en anpassad färgpalett som tagits bort. De lagras i inställningsfilen för Tableau. Om du tar bort en anpassad färgpalett i Tableau Desktop tas färgpaletten också bort från inställningsfilen. 1. I dialogrutan Redigera anpassad palett kan du ändra en färg genom att välja ett färgprov. Om du vill ta bort en färg från paletten väljer du det X som visas när du håller muspekaren över färgen. ![Möjlighet att ta bort ett färgprov från en anpassad färgpalett.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CustomColor_AddSwatch.png) ## Skapa anpassade färgpaletter genom att redigera inställningsfilen (Tableau Desktop 2025.2 och tidigare) I Tableau Desktop 2025.2 och tidigare versioner kan du skapa och använda egna anpassade färgpaletter genom att redigera filen Preferences.tps som installeras med Tableau. När du ändrar Preferences.tps för att lägga till färger använder du HTML-standardformatet för de nya färgerna (hexkod #RRGGBB eller RGB-format (rött, grönt, blått)). När du sparar arbetsboken och startar om Tableau Desktop visas namnen på de färgpaletter du lagt till i Preferences.tps i listrutan Välj färgpalett (dialogrutan Redigera färger). Du kan använda en anpassad palett på samma sätt som andra paletter. ### Om filen Preferences Du kan lägga till så många anpassade paletter du vill i filen Preferences.tps, var och en med så många färger du vill. Även om det inte finns någon gräns för hur många färger som kan läggas till varje anpassad palett, visar dialogrutan Redigera färger bara 20 färger. Om du manuellt behöver tilldela fler än 20 färger till dataobjekt, kanske du vill skapa flera anpassade paletter med 20 eller färre färger i varje palett. När du ändrar Preferences.tps för att lägga till färger använder du HTML-standardformatet för de nya färgerna (hexkod #RRGGBB eller RGB-format (rött, grönt, blått)). När du sparar arbetsboken och startar om Tableau Desktop visas namnen på de färgpaletter du lagt till i Preferences.tps i listrutan Välj färgpalett (dialogrutan Redigera färger). Du kan använda en anpassad palett på samma sätt som andra paletter. **Obs!** När du redigerar filen Preferences.tps måste du använda raka citattecken (`' '` eller `" "`) för att avgränsa palettens namn (name) och typ (type). Du kan inte använda typografiska citattecken (“ ” eller ‘ ’). ### Redigera filen Preferences Filen Preferences.tps finns i mappen Min Tableau-lagringsplats som skapas när du installerar Tableau Desktop, troligen under Dokument. Filen är en vanlig XML-fil som du kan öppna och redigera i en textredigerare. En oredigerad Preferences-fil ser ut så här: ![Menyn Inställningar i Anteckningar med grundläggande navigeringsalternativ.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/custom_color4.png) **Så här redigerar du filen Preferences:** 1. Gå till mappen Min Tableau-lagringsplats i katalogen Dokument och öppna filen **Preferences.tps** med en textredigerare. 2. Mellan de öppnande och avslutande `workbook`\-taggarna infogar du öppnande och avslutande `preferences`\-taggar så att det ser ut så här: **Obs!** Om filen **Preferences.tps** redan har inställningstaggar behöver du inte lägga till dem igen. 1. Följ en av följande procedurer för att skapa en anpassad färgpalett genom att infoga `color-palette`\-taggar mellan `preferences` \-taggarna. Exempel: #1e4c56 #cba94b Färgpaletter kan vara kategoriska (`type="regular"`), sekventiella (`type="ordered-sequential"`) eller divergerande (`type="ordered-diverging"`). 2. Om du vill lägga till fler paletter infogar du ytterligare en uppsättning av `color-palette`\-taggar. #1e4c56 #cba94b #ffe96f #799a0d 3. Du måste starta om Tableau Desktop för att se de nya färgpaletterna. ### Skapa en kategorisk palett En kategorisk färgpalett innehåller flera olika färger som kan tillämpas på medlemmar i en diskret dimension. Om du till exempel lägger till en diskret dimension såsom Region på kortet Färg används den kategoriska färgförklaringen. ![Förklaring med fyra färgkodade områden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/custom_color12.png) I inställningsfilen är en kategorisk palett `type="regular"`. Skapa en anpassad kategorisk färgpalett Exemplet nedan visar vad du ska lägga till mellan `preferences`\-taggarna om du vill lägga till en kategorisk färgpalett. Observera att attributet `type` har värdet ”regular”, som anger att paletten är en kategorisk palett. **Så här skapar du en anpassad kategorisk färgpalett:** 1. Klistra in följande mellan ”preferences”-taggarna i filen **Preferences.tps**. Använd raka citattecken i stället för typografiska för att avgränsa palettens namn (name) och typ (type). #eb912b #7099a5 #c71f34 #1d437d #e8762b #5b6591 #59879b 2. Spara filen **Preferences.tps** och starta om Tableau Desktop. 3. Öppna en datakälla, t.ex. Superstore – Sample. 4. Dra en diskret dimension från rutan Data, t.ex. **Region**, till **Färg**. 5. Öppna färgförklaringsmenyn genom att klicka på pilen och välj **Redigera färger**. ![Snabbmeny med alternativ för att redigera färger, formatera förklaringar, visa och redigera titlar, framhäva valda objekt, sortera och dölja ett kort.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/custom_color9.png) 6. Välj den nya anpassade paletten i listrutan för paletter i dialogrutan Redigera färger. ![Dialogrutan Redigera färger med alternativ för att välja dataobjekt och tilldela färgpaletter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/custom_color13.png) 7. Tillämpa de anpassade färgerna på respektive fält genom att klicka på **Tilldela palett**. 8. Klicka på **OK**. ![Dialogrutan Redigera färger för regionala data med alternativ för att tilldela och återställa paletter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/custom_color5.png) ### Skapa en sekventiell palett En annan sorts palett är den sekventiella färgpaletten. Den här typen av färgpalett används för kontinuerliga fält, ofta för mätvärden. En sekventiell palett innehåller vanligtvis en enda färg, med varierande intensitet. Du måste ange åtminstone de två slutfärgerna i det sekventiella färgintervallet. Tableau extrapolerar nyanserna däremellan. ![En dialogruta för att välja en färgpalett för försäljningsdata.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/custom_color2.png) Skapa en anpassad sekventiell färgpalett Exemplet nedan visar vad du ska lägga till mellan `preferences`\-taggarna om du vill lägga till en sekventiell färgpalett. Observera att attributet `type` har värdet `ordered-sequential`, vilket anger att paletten är en sekventiell palett. **Så här skapar du en anpassad sekventiell färgpalett:** 1. Klistra in följande mellan `preferences`\-taggarna i filen Preferences.tps. Använd raka citattecken i stället för typografiska för att avgränsa palettens namn (name) och typ (type). #eb912b #eb9c42 #ebad67 #eabb86 #eacba8 #ebd8c2 2. Spara filen Preferences.tps och starta om Tableau Desktop. 3. Öppna en datakälla, t.ex. Superstore – Sample. 4. Dra ett mätvärde, t.ex. **Sales** (Försäljning) från rutan Data till **Färg**. 5. Öppna färgförklaringsmenyn genom att klicka på pilen och välj **Redigera färger**. 6. Välj den anpassade paletten i listrutan för paletter i dialogrutan Redigera färger. 7. Om du vill att varje övertoning ska visas i en egen ruta markerar du kryssrutan **Stegad färg**. I textrutan Steg anger du sedan hur många färgsteg som ska visas i stapeln. 8. Klicka på knappen **Avancerat**. 9. Markera kryssrutan **Start** och skriv värdet för den lägre änden av intervallet. 10. Klicka på knappen **Tillämpa** för att visa resultatet och gör eventuella justeringar om det behövs. Färgen går från hög till låg intensitet (eller tvärtom) beroende på vilken ordning du anger i filen Preferences.tps. Med standardinställningen för sekventiella färgpaletter i Tableau är intensiteten stark i den övre änden av intervallet och svag i den lägre änden. Om du markerar kryssrutan Omvänt blir effekten den motsatta. ![En dialogruta för att redigera färger, komplett med färgpalett, reglage och inställningar för intervall samt textredigerare med inställningar för en anpassad palett.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/custom_color6_0.png) ### Skapa en divergerande färgpalett Den tredje typen av färgpalett är en divergerande färgpalett. Istället för en gradient från den ena ytterligheten till den andra är en divergerande palett som två sekventiella paletter som delar en färg i mitten men har olika ytterligheter. Den här typen av palett innehåller två värdeintervall där färgens intensitet (hur mörk eller ljus den är) representerar talets storlek, och där själva färgen (orange eller blå) indikerar vilket intervall talet kommer från. Divergerande paletter används oftast för att visa skillnaden mellan positiva och negativa tal. ![En färgskala med övertoning som anger en total vinst på 523 589 dollar](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/divergent_standard.png) Skapa en anpassad divergerande färgpalett Exemplet nedan visar vad du ska lägga till mellan `preferences`\-taggarna om du vill lägga till en divergerande färgpalett. Observera att attributet `type` har värdet ”ordered-diverging”, vilket anger att paletten är en divergerande palett. **Så här skapar du en anpassad divergerande färgpalett:** 1. Klistra in följande mellan `preferences`\-taggarna i filen **Preferences.tps**. Använd raka citattecken i stället för typografiska för att avgränsa palettens namn (name) och typ (type). #eb912b #59879b 2. Spara filen **Preferences.tps** och starta om Tableau Desktop. 3. Öppna en datakälla, t.ex. Superstore – Sample. 4. Klicka på knappen **Tilldela palett**. Färgerna på paletten används i den ordning som de visas i filen Preferences. ![Dialogrutan Redigera färger som visar en divergerande färgpalett med specifika intervall för penningvärde samt textredigerare med inställningar för en anpassad palett.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/custom_color7_0.png) ### Använda föråldrade (klassiska) färgpaletter I och med version 10.0 skapade Tableau nya färgpaletter, uppdaterade några befintliga (t.ex. Tableau 10 och Tableau 20) och tog andra ur bruk. Om du vill fortsätta använda en föråldrad färgpalett kan du redigera filen Preferences.tps och lägga till hexadecimala värdena för paletten. Du kan lägga till så många färgpaletter du vill. Hexadecimala värden för föråldrade färgpaletter Tabellen nedan innehåller en lista över föråldrade färgpaletter, jämte den XML-kod och de hexadecimala värden som du kan använda i filen Preferences.tps för att återställa dem. Om du använder koden som den är så inleds namnen på paletterna med Classic för att indikera att de är från en version före 10.0. Ofta finns det uppdaterade versioner av färgpaletter som har tagits ur bruk.
Namn på palett i version 9.xHexadecimala värden för version 9.x

Tableau 10

Numera kallat Tableau Classic 10.

En färgpalett med tio färger.

<color-palette name="Classic 10" type="regular">
<color>#17becf</color> <color>#bcbd22</color> <color>#7f7f7f</color> <color>#e377c2</color> <color>#8c564b</color> <color>#9467bd</color> <color>#d62728</color> <color>#2ca02c</color> <color>#ff7f0e</color> <color>#1f77b4</color>
</color-palette>

Tableau 10 Medium

Numera kallat Tableau Classic Medium.

En färgpalett med tio färger.

<color-palette name="Classic 10 Medium" type="regular">
<color>#6dccda</color> <color>#cdcc5d</color> <color>#a2a2a2</color> <color>#ed97ca</color> <color>#a8786e</color> <color>#ad8bc9</color> <color>#ed665d</color> <color>#67bf5c</color> <color>#ff9e4a</color> <color>#729ece</color>
</color-palette>

Tableau 10 Light

En färgpalett med tio pastellfärger.

<color-palette name="Classic 10 Light" type="regular">
<color>#9edae5</color> <color>#dbdb8d</color> <color>#c7c7c7</color> <color>#f7b6d2</color> <color>#c49c94</color> <color>#c5b0d5</color> <color>#ff9896</color> <color>#98df8a</color> <color>#ffbb78</color> <color>#aec7e8</color>
</color-palette>

Tableau 20

Numera kallat Tableau Classic 20.

En färgpalett med tjugo färger.

<color-palette name="Classic 20" type="regular"> <color>#9edae5</color> <color>#17becf</color> <color>#dbdb8d</color> <color>#bcbd22</color> <color>#c7c7c7</color> <color>#7f7f7f</color> <color>#f7b6d2</color> <color>#e377c2</color> <color>#c49c94</color> <color>#8c564b</color> <color>#c5b0d5</color> <color>#9467bd</color> <color>#ff9896</color> <color>#d62728</color> <color>#98df8a</color> <color>#2ca02c</color> <color>#ffbb78</color> <color>#ff7f0e</color> <color>#aec7e8</color> <color>#1f77b4</color>
</color-palette>

Gray 5

En färgpalett med nyanser av grått

Ersatt med Seattle Greys.

<color-palette name="Classic Gray 5" type="regular"> <color>#cfcfcf</color> <color>#8f8782</color> <color>#414451</color> <color>#a5acaf</color> <color>#60636a</color>
</color-palette>

Color Blind 10

En färgpalett för färgblinda användare

Uppdaterad som Color Blind.

<color-palette name="Classic Color Blind" type="regular">
<color>#cfcfcf</color> <color>#ffbc79</color> <color>#a2c8ec</color> <color>#898989</color> <color>#c85200</color> <color>#5f9ed1</color> <color>#595959</color> <color>#ababab</color> <color>#ff800e</color> <color>#006ba4</color>
</color-palette>

Traffic Light

En Tableau-färgpalett som liknar trafiksignaler.

Uppdaterad somTraffic Light.

<color-palette name="Classic Traffic Light" type="regular">
<color>#9fcd99</color> <color>#ffdd71</color> <color>#f26c64</color> <color>#69b764</color> <color>#ffc156</color> <color>#d82526</color> <color>#309343</color> <color>#dba13a</color> <color>#b10318</color>
</color-palette>

Purple-Gray 6

En färgpalett med 6 nyanser av lila, rosa och grått

Har upphört.

<color-palette name="Classic Purple-Gray 6" type="regular">
<color>#d7d5c5</color> <color>#d098ee</color> <color>#995688</color> <color>#94917b</color> <color>#dc5fbd</color> <color>#7b66d2</color>
</color-palette>

Purple-Gray 12

En färgpalett med 12 nyanser av lila, rosa och grått

Uppdaterad som Purple-Pink-Gray.

<color-palette name="Classic Purple-Gray 12" type="regular">
<color>#dbd4c5</color> <color>#8b7c6e</color> <color>#d098ee</color> <color>#ab6ad5</color> <color>#d898ba</color> <color>#995688</color> <color>#b4b19b</color> <color>#5f5a41</color> <color>#ffc0da</color> <color>#dc5fbd</color> <color>#a699e8</color> <color>#7b66d2</color>
</color-palette>

Green-Orange 6

En färgpalett med 6 nyanser av grönt, orange och gult

Har upphört.

<color-palette name="Classic Green-Orange 6" type="regular">
<color>#b85a0d</color> <color>#39737c</color> <color>#ffd94a</color> <color>#3cb7cc</color> <color>#ff7f0f</color> <color>#32a251</color>
</color-palette>

Green-Orange 12

En färgpalett med 12 nyanser av grönt, orange och gult

Uppdaterad som Green-Orange-Teal.

<color-palette name="Classic Green-Orange 12" type="regular">
<color>#ccc94d</color> <color>#82853b</color> <color>#86b4a9</color> <color>#39737c</color> <color>#ffd94a</color> <color>#b85a0d</color> <color>#98d9e4</color> <color>#3cb7cc</color> <color>#ffb977</color> <color>#ff7f0f</color> <color>#acd98d</color> <color>#32a251</color>
</color-palette>

Blue-Red 6

En färgpalett med 5 nyanser av blått, rött och brunt

Har upphört.

<color-palette name="Classic Blue-Red 6" type="regular">
<color>#e9c39b</color> <color>#ea6b73</color> <color>#6ba3d6</color> <color>#ac613c</color> <color>#f02720</color> <color>#2c69b0</color>
</color-palette>

Blue-Red 12

En färgpalett med 12 nyanser av rött, brunt och blått.

Uppdaterad som Blue-Red-Brown.

<color-palette name="Classic Blue-Red 12" type="regular">
<color>#f4737a</color> <color>#bd0a36</color> <color>#ddc9b4</color> <color>#ac8763</color> <color>#b5dffd</color> <color>#6ba3d6</color> <color>#e9c39b</color> <color>#ac613c</color> <color>#ffb6b0</color> <color>#f02720</color> <color>#b5c8e2</color> <color>#2c69b0</color>
</color-palette>

Cyclic

En färgpalett med övertoning

Uppdaterad som Hue Circle.

<color-palette name="Classic Cyclic" type="regular">
<color>#6f63bb</color> <color>#8a60b0</color> <color>#ba43b4</color> <color>#c7519c</color> <color>#d63a3a</color> <color>#ff7f0e</color> <color>#ffaa0e</color> <color>#ffbf50</color> <color>#bcbd22</color> <color>#78a641</color> <color>#2ca030</color> <color>#12a2a8</color> <color>#1f83b4</color>
</color-palette>

Green

En grön övertoning

Uppdaterad.

<color-palette name="Classic Green" type="ordered-sequential">
<color>#09622a</color> <color>#1a7232</color> <color>#27823b</color> <color>#339444</color> <color>#69a761</color> <color>#94bb83</color> <color>#bccfb4</color>
</color-palette>

Gray

En grå övertoning

Uppdaterad.

<color-palette name="Classic Gray" type="ordered-sequential">
<color>#1e1e1e</color> <color>#282828</color> <color>#333333</color> <color>#3f3f3f</color> <color>#4b4b4b</color> <color>#585858</color> <color>#666666</color> <color>#747474</color> <color>#838383</color> <color>#929292</color> <color>#a2a2a2</color> <color>#b2b2b2</color> <color>#c3c3c3</color>
</color-palette>

Blue

En blå övertoning

Uppdaterad.

<color-palette name="Classic Blue" type="ordered-sequential">
<color>#26456e</color> <color>#1c5998</color> <color>#1c73b1</color> <color>#3a87b7</color> <color>#67add4</color> <color>#7bc8e2</color> <color>#b4d4da</color>
</color-palette>

Red

En röd övertoning

Uppdaterad.

<color-palette name="Classic Red" type="ordered-sequential">
<color>#9c0824</color> <color>#b10c1d</color> <color>#c21417</color> <color>#cf1719</color> <color>#d8392c</color> <color>#e35745</color> <color>#f57667</color> <color>#f89a90</color> <color>#eac0bd</color>
</color-palette>

Orange

En orange övertoning

Uppdaterad.

<color-palette name="Classic Orange" type="ordered-sequential">
<color>#7b3014</color> <color>#a33202</color> <color>#d74401</color> <color>#f06511</color> <color>#fd8938</color> <color>#fdab67</color> <color>#f0c294</color>
</color-palette>

Area Red

En röd övertoning

Har upphört.

<color-palette name="Classic Area Red" type="ordered-sequential">
<color>#bd1100</color> <color>#c92b14</color> <color>#d43e25</color> <color>#e04e35</color> <color>#ea5e45</color> <color>#f46b55</color> <color>#fd7864</color> <color>#fe8b7a</color> <color>#fd9c8f</color> <color>#fbb3ab</color> <color>#f5cac7</color>
</color-palette>

Area Green

En grön övertoning

Har upphört.

<color-palette name="Classic Area Green" type="ordered-sequential">
<color>#3c8200</color> <color>#4a8c1c</color> <color>#569735</color> <color>#60a24d</color> <color>#6cae59</color> <color>#7abc5f</color> <color>#8ac765</color> <color>#9ad26d</color> <color>#acdc7a</color> <color>#c3e394</color> <color>#dbe8b4</color>
</color-palette>

Area Brown

En varm brun övertoning

Har upphört.

<color-palette name="Classic Area-Brown" type="ordered-sequential">
<color>#bb5137</color> <color>#bb6348</color> <color>#bb7359</color> <color>#c08262</color> <color>#cc8f63</color> <color>#d89c63</color> <color>#e4aa63</color> <color>#f0b763</color> <color>#f7c577</color> <color>#f6d29c</color> <color>#f3e0c2</color>
</color-palette>

Red-Green Diverging

En övertoning från rött till grönt.

Uppdaterad.

<color-palette name="Classic Red-Green" type="ordered-diverging">
<color>#09622a</color> <color>#1e7735</color> <color>#2f8e41</color> <color>#69a761</color> <color>#a2c18f</color> <color>#cacaca</color> <color>#fc8375</color> <color>#df513f</color> <color>#d11719</color> <color>#bd1316</color> <color>#9c0824</color>
</color-palette>

Red-Blue Diverging

En övertoning från rött till blått

Uppdaterad.

<color-palette name="Classic Red-Blue" type="ordered-diverging">
<color>#26456e</color> <color>#1c5998</color> <color>#1c73b1</color> <color>#3a87b7</color> <color>#67add4</color> <color>#cacaca</color> <color>#fc8375</color> <color>#df513f</color> <color>#d11719</color> <color>#bd1316</color> <color>#9c0824</color>
</color-palette>

Red-Black Diverging

En övertoning från rött till svart

Uppdaterad.

<color-palette name="Classic Red-Black" type="ordered-diverging">
<color>#1e1e1e</color> <color>#383838</color> <color>#565656</color> <color>#777777</color> <color>#9b9b9b</color> <color>#cacaca</color> <color>#fc8375</color> <color>#df513f</color> <color>#d11719</color> <color>#bd1316</color> <color>#9c0824</color>
</color-palette>

Area Red-Green Diverging

En övertoning från rött till grönt.

Har upphört.

<color-palette name="Classic Area Red-Green" type="ordered-diverging">
<color>#4a8c1c</color> <color>#559633</color> <color>#5ea049</color> <color>#69aa56</color> <color>#75b65d</color> <color>#82c162</color> <color>#90cb68</color> <color>#a0d571</color> <color>#b1de7f</color> <color>#c7e298</color> <color>#e9dabe</color> <color>#fca294</color> <color>#fe8e7e</color> <color>#fd7e6b</color> <color>#f7705b</color> <color>#ef654d</color> <color>#e6583e</color> <color>#dc4930</color> <color>#d23a21</color> <color>#c82912</color> <color>#bd1100</color>
</color-palette>

Orange-Blue Diverging

En övertoning från orange till blått

Uppdaterad.

<color-palette name="Classic Orange-Blue" type="ordered-diverging">
<color>#26456e</color> <color>#1c5998</color> <color>#1c73b1</color> <color>#3a87b7</color> <color>#67add4</color> <color>#7bc8e2</color> <color>#cacaca</color> <color>#fdab67</color> <color>#fd8938</color> <color>#f06511</color> <color>#d74401</color> <color>#a33202</color> <color>#7b3014</color>
</color-palette>

Green-Blue Diverging

En övertoning från grönt till blått

Uppdaterad.

<color-palette name="Classic Green-Blue" type="ordered-diverging">
<color>#26456e</color> <color>#1c5998</color> <color>#1c73b1</color> <color>#3a87b7</color> <color>#67add4</color> <color>#cacaca</color> <color>#a2c18f</color> <color>#69a761</color> <color>#2f8e41</color> <color>#1e7735</color> <color>#09622a</color>
</color-palette>

Red-White-Green Diverging

En övertoning från rött till vitt till grönt

Uppdaterad.

<color-palette name="Classic Red-White-Green" type="ordered-diverging">
<color>#09622a</color> <color>#297839</color> <color>#428f49</color> <color>#74af72</color> <color>#b9d7b7</color> <color>#ffffff</color> <color>#fcb4a5</color> <color>#e86753</color> <color>#cc312b</color> <color>#b41f27</color> <color>#9c0824</color>
</color-palette>

Red-White-Black Diverging

En övertoning från rött till vitt till svart

Uppdaterad.

<color-palette name="Classic Red-White-Black" type="ordered-diverging">
<color>#1e1e1e</color> <color>#393939</color> <color>#575757</color> <color>#838383</color> <color>#bfbfbf</color> <color>#ffffff</color> <color>#fcb4a5</color> <color>#e86753</color> <color>#cc312b</color> <color>#b41f27</color> <color>#9c0824</color>
</color-palette>

Orange-White-Blue Diverging

En övertoning från orange till vitt till blått

Uppdaterad.

<color-palette name="Classic Orange-White-Blue" type="ordered-diverging">
<color>#26456e</color> <color>#2e5f8a</color> <color>#3679a8</color> <color>#6a9ec5</color> <color>#b7cde2</color> <color>#ffffff</color> <color>#ffc2a1</color> <color>#fb8547</color> <color>#d85a13</color> <color>#a84415</color> <color>#7b3014</color>
</color-palette>

Red-White-Black Light

En blek övertoning från rött till vitt till svart

Har upphört.

<color-palette name="Classic Red-White-Black Light" type="ordered-diverging">
<color>#c6c6c6</color> <color>#d1d1d1</color> <color>#dddddd</color> <color>#e8e8e8</color> <color>#f3f3f3</color> <color>#ffffff</color> <color>#fff0f0</color> <color>#ffe0e1</color> <color>#ffd1d3</color> <color>#ffc2c5</color>
</color-palette>

Orange-White-Blue Light Diverging

En blek övertoning från orange till vitt till blått

Har upphört.

<color-palette name="Classic Orange-White-Blue Light" type="ordered-diverging">
<color>#c4d8f3</color> <color>#d0e0f6</color> <color>#dce8f8</color> <color>#e8effa</color> <color>#f3f7fd</color> <color>#ffffff</color> <color>#fff5eb</color> <color>#ffead8</color> <color>#ffe0c5</color> <color>#ffd6b1</color> <color>#ffcc9e</color>
</color-palette>

Red-White-Green Light Diverging

En blek övertoning från rött till vitt till grönt

Har upphört.

<color-palette name="Classic Red-White-Green Light" type="ordered-diverging">
<color>#b7e6a7</color> <color>#c6ebb8</color> <color>#d5f0ca</color> <color>#e3f5db</color> <color>#f1faed</color> <color>#ffffff</color> <color>#fff0f0</color> <color>#ffe0e1</color> <color>#ffd1d3</color> <color>#ffc2c5</color> <color>#ffb2b6</color>
</color-palette>

Red-Green Light Diverging

En blek övertoning från rött till grönt

Har upphört.

<color-palette name="Classic Red-Green Light" type="ordered-diverging">
<color>#b7e6a7</color> <color>#c1e6b4</color> <color>#cae6c0</color> <color>#d4e6cc</color> <color>#dde6d9</color> <color>#e5e5e5</color> <color>#ecdbdc</color> <color>#f2d1d2</color> <color>#f8c7c9</color> <color>#fcbdc0</color> <color>#ffb2b6</color>
</color-palette>
[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa anpassade måttrelationer i din Tableau-databerättelse **Viktiga ändringar för Tableau Databerättelser** Tableau Databerättelser fasades ut i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server i januari 2025 (2025.1). Tack vare framsteg inom tekniken för naturligt språk kan vi utveckla ett förbättrat gränssnitt, där det är enklare att ställa frågor om data och hålla koll på förändringar. Mer information finns i blogginlägget [How Tableau Pulse powered by Tableau AI is Reimagining the Data Experience](https://www.tableau.com/sv-se/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai) (på engelska). Du kan skapa en relationsberättelse i din Tableau-databerättelse för att se hur data kan jämföras med en annan uppsättning data. För att skapa en relationsberättelse måste du ha minst två mätvärden och en dimension. Data som du vill jämföra grupperas ofta i en kolumn med data som heter något som ”År” eller ”Månad”, med värden som ”2022” eller ”Mars”. Du kan [skapa ett enkelt beräknat fält](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_formulas.htm) för att skilja ”2022” från ”2021” (eller mars från februari), så att du kan jämföra de två perioderna i en relationsberättelse. 1. Börja i bladet som du vill använda i din databerättelse. 2. Klicka på Analys och välj Skapa ett beräknat fält. 3. Skapa ett beräknat fält som ”Aktuell period”. ![Ett beräknat fält som lyder: If DATETRUNC ('year', \[År\])= {MAX(DATETRUNC('year', \[År\]))} THEN \[Antal poster\] END](Img/data_stories_calcfield_current.png) > [!TIP] > > **Tips:** Följ strukturen för det beräknade fältet som visas här, men ersätt den orangefärgade texten med dina egna namn på dimensioner eller mätvärden. 1. Skapa ett beräknat fält som ”Föregående period”. ![Ett beräknat fält som lyder: If DATETRUNC ('year', \[År\])= DATEADD('year', -1, {MAX(DATETRUNC('year', \[År\]))}) THEN \[Antal poster\] END](Img/data_stories_calcfield_previous.png) 1. Dra de nya mätvärdena till markeringen Detalj. 2. Från instrumentpanelen klickar du på berättelsen och lägger till de två nya mätvärdena i din databerättelse. ![Dialogrutan Databerättelse öppen till fliken Fält med tillgängliga dimensioner och mätvärden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_calcfield_addnew.png) 1. Från instrumentpanelen klickar du på ikonen Inställningar i det övre vänstra hörnet av Databerättelse-objektet. 2. Klicka på fliken Relationer i dialogrutan Databerättelse. 3. Skapa en relationsberättelse med de två anpassade mätvärdena. ![Dialogrutan Inställningar för databerättelse öppen till fliken Relationer. Rutan Nuvarande/senaste kontra föregående period är markerad. De relaterade mätvärdena är SUM(Föregående period) och SUM(Nuvarande period).](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_set_relationship.png) 1. Klicka på Spara. Din berättelse skriver nu meningar som jämför de anpassade mätvärdena. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa avancerade framhävningsåtgärder Du kan definiera mer avancerade framhävningsåtgärder med hjälp av dialogrutan Åtgärder. Där kan du specificera käll- och målblad och de fält du vill använda för framhävning. Lär dig hur man skapar en framhävningsåtgärd genom att följa stegen nedan. 1. Välj Arbetsblad > Åtgärder på ett arbetsblad. Välj Instrumentpanel > Åtgärder på en instrumentpanel. 2. Klicka på knappen Lägg till åtgärd i dialogrutan Åtgärder och välj sedan Framhävning. ![Ett alternativ för att lägga till en framhävningsåtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/highlightaction4.png) 3. Namnge åtgärden så att du kan identifiera den i dialogrutan Åtgärder. Försök att ge åtgärden ett beskrivande namn, t.ex. _Framhäv produkter som levererats med lastbil_. Du kan välja variabler i en listruta och använda dem i namnet. Sedan fylls de i baserat på värdena i det valda fältet. 4. Välj källblad eller datakälla med hjälp av listrutan. Om du väljer en datakälla eller ett instrumentpanelsblad kan du välja enskilda blad i det. ![En dialogruta som visar alternativ för att lägga till en framhävningsåtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/highlightaction6.png) 5. Välj hur du vill utlösa åtgärden. Du kan välja bland följande alternativ: - Hovra – Håll pekaren över en markering i vyn för att köra åtgärden. Det här alternativet fungerar bra med framhävnings- och filteråtgärder på instrumentpaneler. - Välj – Kör åtgärden genom att klicka på en markering i vyn. Det här alternativet fungerar bra med alla sorters åtgärder. - Meny – Högerklicka (kontrollklicka på Mac) på en vald markering i vyn och välj sedan ett alternativ på snabbmenyn. Det här alternativet fungerar bra med filter- och URL-åtgärder. 6. Välj ett målblad. Om du väljer en instrumentpanel kan du välja enskilda blad på instrumentpanelen. ![Målblad som är tillgängliga att markera.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/highlightaction8.png) 7. Välj de fält som du vill använda för framhävande. Välj bland följande alternativ: - Alla fält – Markeringar på målbladet framhävs när de matchar de markeringar som valts på källbladet. Alla fält beaktas när en matchning ska fastställas. - Datum och tider – Markeringar på målbladet framhävs när deras datum och tider matchar dem hos de markeringar som har valts på källbladet. Käll- och målarbetsbladen kan bara ha ett datumfält vardera, men datumfälten kan ha olika namn. - Valda fält – Markeringar i målarbetsbladet framhävs baserat på de valda fälten. Markering som använder fältet Sändningstyp resulterar exempelvis i en åtgärd som framhäver alla markeringar i målbladet som har samma sändningstyp som den valda markeringen i källbladet. 8. Klicka på OK två gånger när du är klar, så stängs dialogrutorna och du är tillbaka i vyn. ## Se även [Framhävningsåtgärder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_highlight.htm) [Framhäva datapunkter i sammanhanget](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_highlight_highlighter.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa eller öppna arbetsböcker En arbetsbok innehåller ett eller flera blad där vart och ett kan vara ett arbetsblad, instrumentpanel eller berättelse. Du kan använda arbetsböcker för att organisera, spara, dela och publicera resultat. - [Skapa eller öppna en arbetsbok](#open-workbook-windows) - [Öppna en arbetsbok som har en dataanslutning som inte stöds på Mac](#open-workbook-mac) ## Skapa eller öppna en arbetsbok När du öppnar Tableau öppnas en ny och tom arbetsbok automatiskt. Välj Arkiv \> Ny **för att skapa en ny arbetsbok** Klicka på miniatyrbilden av arbetsboken på startsidan **för att öppna en befintlig arbetsbok**. Du kan öppna flera arbetsböcker samtidigt. Varje arbetsbok öppnas i sitt eget fönster. **Obs!** När du öppnar flera arbetsböcker i Tableau Desktop på Mac skapas flera instanser av programmet, var och ett med sin egen ikon i Dock. Detta skiljer sig från typiskt programbeteende på Mac där en instans av programmet hanterar alla öppna dokument. ## Öppna en arbetsbok som har en dataanslutning som inte stöds på Mac När du arbetar i Tableau Desktop på Mac kan du behöva öppna en Windowsbaserad arbetsbok som innehåller datakällor som inte stöds i Tableau Desktop på Mac. Följ stegen nedan för att göra detta: 1. Spara arbetsboken som ett extrakt i Tableau Desktop på Windows. Välj en datakälla på menyn Data och välj sedan Extrahera data för att skapa och spara ett extrakt. ![Sökväg för extrahering av data på Mac OS.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/extract_data_macQSG.png) 3. Öppna extraktfilen (.hyper) som du sparade i Tableau Desktop på din Mac. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa en accelerator för Tableau Exchange Tableau-acceleratorer är färdiga instrumentpaneler som hjälper användare att komma igång med analyser i Tableau. Med en accelerator kan användare koppla sina egna data till en robust instrumentpanel som har utformats specifikt för deras bransch eller applikation och använda den för att undersöka deras data. En bra accelerator berättar en historia som ger insikt i affärsproblem och hjälper användare att svara på frågor om deras data. Acceleratorer finns att ladda ner via [Tableau Exchange](https://exchange.tableau.com/) och i en begränsad deluppsättning via [Salesforce AppExchange](https://appexchange.salesforce.com/appxSearchKeywordResults?keywords=Tableau%20Accelerator). Acceleratorer kan användas kostnadsfritt och användare behöver inte dela sin information för att ladda ner en accelerator. Mer information om att använda acceleratorer finns i [Använd acceleratorer för att snabbt visualisera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accelerators.htm). ## Vem kan bygga en accelerator? Det är endast hanterade [Salesforce-partner](http://salesforce.com/partners) som kan bidra med acceleratorer till Tableau Exchange. Mer information om att bli Salesforce-partner finns i [Salesforces partnerprogram](https://www.salesforce.com/partners/become-a-partner/). Om du inte är en partner kan du ändå skapa en arbetsbok som fungerar som en accelerator och publicera den på [Tableau Public](https://public.tableau.com/), men du är inte berättigad att få den inkluderad på Tableau Exchange. Bara för att du bygger en accelerator kan vi inte garantera att den kommer att listas på Tableau Exchange. Acceleratorer som har byggts av partner måste godkännas och acceleratorns innehåll måste vara relevant för Tableau-användare. Du kommer att arbeta med en partnerkontoansvarig för att få en förståelse för de specifika krav som gäller för acceleratorer och göra din accelerator redo för Tableau Exchange. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa en befolkningspyramid En befolkningspyramid, även känd som ett åldersstrukturdiagram, visar fördelningen av olika åldersgrupper i en befolkning. En vanlig fördelning som ofta används med denna typ av visualisering är kvinnliga och manliga populationer efter ålder. När du ska skapa en befolkningspyramid med hjälp av Tableau, så separera först populationen (mätvärdet) i två grupper, kvinnor och män, och skapa sedan klasser för de åldersgrupper du vill representera i befolkningspyramiden. Anta till exempel att du arbetar med en tabell från Statistiska Centralbyrån som innehåller data om befolkning, kön och ålder. Skapa en klass och dela upp ett mätvärde i två grupper. 1. Ladda ned och öppna följande arbetsbok från Tableau Public. 1. Gå till [https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateaPopulationPyramid/Sheet1](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateaPopulationPyramid/Sheet1). 2. Klicka på Ladda ner arbetsbok i det övre högra hörnet och öppna sedan arbetsboken. 2. Välj Arbetsblad > Rensa > Blad. 3. Högerklicka på fältet **Ålder** i rutan Data och välj Skapa > Klasser. 4. Ange en klasstorlek i dialogrutan Skapa klasser baserat på de åldersgrupper du vill fokusera på och klicka sedan på OK. I det här exemplet är bin-storleken 10. Det innebär att åldersgrupperna definieras i steg om 10 år. ![Dialogrutan Redigera klasser för att lägga till ett nytt fältnamn och ange storleken på klasser.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pop_pyra_bin.png) 5. Dra klassen du just skapade till hyllan Rader. ![En tabell med åldersklasser från 0 till 80.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pop_pyra_initial.png) 6. Välj Analys > Skapa ett beräknat fält och gör sedan följande: - Ge beräkningen ett namn. I det här exemplet anger du **Manlig befolkning**. - Ange en formel som liknar följande för att isolera den manliga beståndsdelen från befolkningen: `IF [Gender] = 1 THEN [ESTBASE2010] END` I det här fallet har folkräkningsdata definierat värdet Kön för män som ”1”. Fältet ESTBASE2010 innehåller uppskattade populationsvärden. 7. Som med steg 5 väljer du Analys > Skapa ett beräknat fält och gör sedan följande: - Ge beräkningen ett namn. I det här exemplet anger du **Kvinnlig befolkning**. - Ange en formel som liknar följande för att isolera den kvinnliga beståndsdelen från befolkningen: `IF [Gender] = 2 THEN [ESTBASE2010] END` I det här fallet har folkräkningsdatan definierat värdet Kön för kvinnor som ”2”. Fältet ESTBASE2010 innehåller uppskattade populationsvärden. 8. Dra de beräknade fälten du skapade till hyllan Kolumner och fältet **Kön** till hyllan Färg. **Obs!** Om du vill ändra färgtilldelningarna klickar du på färghyllan och sedan på Redigera färger. 9. Högerklicka på axeln för manlig befolkning, välj Redigera axel och vänd sedan på den ordning i vilken värdena visas på axeln genom att markera kryssrutan Omvänd och sedan klicka på OK. ![En dialogruta för redigering av en axel, med alternativ för intervall, skala och titlar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pop_pyra_axis.png) Efter att ha ändrat klassens sorteringsordning ser befolkningspyramiden ut så här: ![Ett stapeldiagram som visar jämförelsen av manliga och kvinnliga populationer efter åldersgrupp.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pop_pyra_final.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa en berättelse Använd berättelser för att göra ditt fall mer övertygande och visa hur fakta hänger ihop och relaterar till resultat. Du kan sedan publicera berättelsen på webben eller presentera den för en publik. Varje berättelsepunkt kan baseras på en ny vy eller instrumentpanel. Alternativt kan hela berättelsen baseras på samma visualisering sett i olika stadier, med olika filter och kommentarer. ## Skapa en berättelsepunkt 1. Klicka på fliken Ny berättelse. ![Ikonen för ny berättelse.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_new_story.png) Tableau öppnar upp en ny berättelse som utgångspunkt: ![Skärmen för ny berättelse.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_new_screen.png) 2. Välj en storlek på berättelsen i det nedre vänstra hörnet av skärmen. Välj från en av de fördefinierade storlekarna eller ställ in en anpassad storlek, i pixlar: ![Ställ in en fast berättelsestorlek.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_size.png) **Obs!** Välj storleken som berättelsen ska visas i och inte storleken den skapas i. 3. Som standard får din berättelse sin titel från namnet på bladet. Högerklickar på fliken blad och välj Byt namn på blad för att byta det. Om du använder Tableau Desktop kan du även dubbelklicka på titeln för att byta namn på en berättelse. 4. Dubbelklicka på ett blad till vänster för att lägga till det i en berättelsepunkt och börja bygga din berättelse. I Tableau Desktop kan du även dra blad till berättelsepunkten. ![En tidslinje för området som dras till berättelsens arbetsyta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_first_point.png) När du lägger till ett blad till en berättelsepunkt förblir det bladet kopplat till originalbladet. Om du modifierar originalbladet återspeglas ändringarna automatiskt på berättelsepunkterna som använder det. Om du använder Tableau Cloud för att redigera på webben och originalbladet har Pausa automatiska uppdateringar aktiverat är berättelsebladet tomt till automatiska uppdateringar återupptas. 5. Klicka på Lägg till en bildtext för att sammanfatta berättelsepunkten. I Tableau Desktop kan du markera något viktig att framhäva för dina tittare genom att dra ett textobjekt till berättelsens arbetsblad och skriva en kommentar. 6. För att ytterligare framhäva idén med den här berättelsepunkten kan du ändra ett filter eller sortera efter ett fält i vyn. Klicka sedan på Uppdatera i berättelsens verktygsfält ovanför navigeringsrutan för att spara ändringarna: ![Ikonen för berättelseuppdatering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_update_or_revert.png) 7. Gör något av följande för att lägga till ytterligare en berättelsepunkt: - Klicka på Tom för att använda ett nytt blad för nästa berättelsepunkt. ![Processen att skapa en ny berättelsepunkt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_new_blank_point.png) - Börja anpassa en berättelsepunkt och klicka på **Spara som ny** i verktygsfältet ovanför navigeringsrutan. ![Ikonen för att spara som ny berättelse.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_update_saveasnew.png) - Klicka på Duplicera för att använda den nuvarande berättelsepunkten som mall för en ny. ## Utforska olika layouter Du kan förfina hur berättelsen ser ut med alternativen på fliken Layout. 1. Klicka på fliken Layout. 2. Välj en navigatorstil som passar din berättelse bäst och visa eller dölj pilarna för nästa och föregående. ![Layoutfliken för Tableau-berättelser.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_layout_navigation.png) ## Formatera en berättelse ### Ändra storlek på bildtexter (endast Tableau Desktop) Ibland är texten i en eller flera av bildtexterna för lång för att passa in i höjden på navigatorn. Om så är fallet kan du ändra storlek på bildtexterna både vertikalt och horisontellt. 1. Välj en bildtext i navigatorn. 2. Dra ramen åt vänster eller höger för att ändra storlek på bildtexten horisontellt, dra den ned för att ändra storleken vertikalt eller välj ett hörn och dra diagonalt för att ändra storlek på bildtexten både horisontellt och vertikalt. Alla bildtexter i navigatorn uppdateras till den nya storleken. ![Ändra storleken på en berättelsepunkts bildtext.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_format4.png) Du kan endast välja den vänstra, högra eller nedre ramen av bildtexten när du ändrar storlek på den. ### Anpassa en instrumentpanel efter en berättelse Du kan anpassa en instrumentpanel till den exakta storleken på en berättelse. Om berättelsen till exempel är exakt 800 x 600 pixlar kan du förminska eller expandera en instrumentpanel så att den får plats i det utrymmet. Klicka på listrutemenyn **Storlek** och välj berättelsen du vill att instrumentpanelen ska få plats i. ![Anpassa en instrumentpanel efter en berättelse.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_format9.png) ### Formatera en berättelses skuggning, titel och textobjekt (endast Tableau Desktop) Välj Format > Berättelse för att öppna fönstret **Formatera berättelse**. ![Formatera rutan Berättelse.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_quick5.png) ### Rensa all formatering (endast Tableau Desktop) - Klicka på knappen Rensa längst ned i rutan **Formatera berättelse** för att återställa en berättelse till dess standardformat. - Högerklicka (Windows) eller Ctrl-klickar (macOS) på formatinställningen du vill ångra i rutan **Formatera berättelse** för att rensa en enskild formatinställning. Välj sedan Rensa. Om du till exempel vill rensa justeringen av berättelsens titel kan du högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på **Justering** i sektionen **Titel** och välja Rensa. ![Rensar all formatering för en berättelse.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_format5.png) ## Ta bort en berättelsepunkt Klicka på X i verktygsfältet ovanför punktens bildtext: ![Ett alternativ för att radera en berättelsepunkt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_delete_storypoint.png) ## Visa upp din berättelse 1. Klicka på knappen Presentationsläge ![Ikonen för presentation.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/story_present_icon.png) i verktygsfältet i Tableau Desktop. Alternativt kan du [publicera berättelsen](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/publish_workbooks_share.htm) på Tableau Cloud eller Tableau Server och klicka på knappen Helskärm i webbläsarens övre högra hörn. 2. Klicka på pilen till höger om berättelsepunkterna för att gå igenom berättelsen. I Tableau Desktop kan du även använd piltangenterna på tangentbordet. 3. Tryck på **Esc** för att avsluta presentations- eller helskärmsläget. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa en datakälla eller lägg till en ny anslutning med data i urklipp Ibland vill du hämta data från en extern källa för en snabb analys. Istället för att skapa en komplett datakälla och sedan ansluta till den i Tableau kan du kopiera och klistra in data direkt i arbetsboken. Tableau skapar automatiskt en datakälla som du sedan kan analysera. När du klistrar in data på sidan Datakälla skapar Tableau en ny anslutning i den befintliga datakällan. När du klistrar in data på bladet skapar Tableau en ny datakälla som kan börja analyseras. Du kan kopiera och klistra in data från en mängd olika kontorsprogram, inklusive Microsoft Excel och Microsoft Word. Du kan även kopiera och klistra in HTML-tabeller från webbsidor. Tabeller som kopieras som kommaseparerade eller tabbavgränsade värden kan klistras in i Tableau. Obs! Alla program använder inte dessa format vid kopiering. 1. Välj de data du vill använda och kopiera den till urklipp. 2. Öppna Tableau Desktop och gör något av följande: 1. Öppna sidan Datakälla och välj Data > Klistra in data som anslutning eller Klistra in data som datakälla. ![Listrutemenyn Data som visar menyalternativen Klistra in data som anslutning och Klistra in data som datakälla.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clipboard_datasource_datasourcepage.png) 2. På bladet kan du välja Data > Klistra in för att klistra in data som en datakälla. ![Listrutemenyn Data som visar menyalternativet Klistra in.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/clipboard_datasource2.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa en enkel karta Du kan skapa flera olika typer av kartor för geografisk analys i Tableau. Om kartor är nytt för dig eller du bara vill utnyttja de inbyggda kartfunktionerna i Tableau kan du skapa en enkel punktkarta eller en fylld (polygon) karta som ser ut som exemplen nedan. **Förutsättningar**: För att skapa en enkel karta måste datakällan innehålla platsdata (till exempel platsnamn eller koordinater). Läs mer i [Kartdata](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_data.htm) om hur du kan ansluta till platsdata om datakällan saknar platsdata.
En punktkarta över USA med försäljningsdata per delstat kodade i markeringsstorleken.En enkel ifylld karta över USA.
  
I det här avsnittet lär dig skapa en enkel karta med hjälp av ett exempel. Följ exemplet nedan genom att öppna Tableau Desktop och ansluta till datakällan **Sample-Superstore** som medföljer Tableau. ## Skapa en enkel punktkarta 1. Navigera till ett arbetsblad. 2. Öppna mappen Plats och dubbelklicka på Län i rutan **Data**. En kartvy skapas automatiskt eftersom fältet Län är ett geografiskt fält. Mer information om geografiska fält och hur du skapar dem finns i [Tilldela en geografisk roll till ett fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_geographicroles.htm#AssignRole). ![En enkel punktkarta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_simple1.png) 3. Från tabellen Ordrar i rutan Data drar du **Försäljning** till **Storlek** på kortet markeringar. Datapunkterna på kartan uppdateras och visar försäljningsvolymerna proportionellt. ![En punktkarta över USA med försäljningsdata per delstat kodade i markeringsstorleken.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_simple2.png) 4. Välj **Kartor** > **Bakgrundslager**. 5. Klicka på listrutan Stil i rutan Bakgrund och välj Normal. 6. Under Lager för bakgrundskarta rensar du Namn på länder/regioner. Bakgrundskartan uppdateras med de nya inställningarna. ![En punktkarta över USA med försäljningsdata per delstat kodade i markeringsstorleken och rutan Bakgrundslager visas.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_simple7.png) ## Skapa en enkel fylld (polygon) karta 1. Navigera till ett nytt arbetsblad. 2. Öppna mappen Plats och dubbelklicka på **Län** i rutan **Data**. En kartvy skapas automatiskt. ![En enkel punktkarta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_simple1.png) 3. Klicka på listrutan Markeringstyp på kortet Markeringar och välj **Karta**. ![Listrutemenyn Markeringstyp.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_simple3.png) Kartvyn uppdateras till en fylld (polygon) karta. ![En karta över USA där delstatsgränserna visas.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_simple4.png) 4. Från tabellen Ordrar i rutan Data drar du **Försäljning** till **Färg** på kortet markeringar. Polygonerna på kartan uppdateras och visar försäljningsvolymerna i färg. ![En enkel ifylld karta över USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_simple5.png) ## Bygga en termisk karta Termiska kartor hjälper dig att identifiera platser med fler eller färre datapunkter. Termiska kartor är mest effektiva när man arbetar med en datauppsättning som innehåller många datapunkter där det finns en stor överlappning mellan markeringarna på kartan. Mer information om termiska kartor och hur du skapar och anpassar dem finns i [Skapa termiska kartor som visar trender eller densitet i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_howto_heatmap.htm). För att följa exemplet laddar du ner [exempelarbetsboken heatmap\_taxi\_howto](https://www.google.com/url?q=https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/maps_howto_heatmap.htm&sa=D&source=docs&ust=1657929968647155&usg=AOvVaw0qszl8KpilOoxnzWI1M3Ag). (klicka på Ladda ner i det övre högra hörnet) och öppnar den i Tableau Desktop. 1. Navigera till ett nytt arbetsblad. 2. Dra både Hämtningslatitud och Hämtningslongitud från rutan Data till arbetsytan. En kartvy skapas automatiskt. ![En karta över New York med en blå prick som representerar en taxiupphämtningsplats.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_simple10.png) Obs! Eftersom Tableau tar ett medelvärde av datans latitud och longitud finns det bara en markering på arbetsytan. Detta uppdateras när du lägger till ett mätvärde. 1. Dra ett mätvärdesfält, till exempel ID, till Detalj på kortet Markeringar. 2. Klicka på listrutan Markeringstyp på kortet Markeringar och välj Densitet. ![Listrutemenyn Markeringstyp.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_simple3.png) Markeringarna uppdateras på kartan för att visa koncentrationen av taxihämtningar per plats. De mörkare färgerna indikerar platser med fler hämtningar och de ljusare färgerna indikerar platser med färre hämtningar. ![En termisk karta över taxiupphämtningar i New York.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_simple9.png) ## Se även: [Kartläggningskoncept i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_build.htm) [Skapa kartor i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_build2.htm) [Anpassa kartans utseende](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_options.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa en framhävningstabell eller ett färgdiagram Använd framhävningstabeller för att jämföra kategoriska data med färg. I Tableau skapar du en framhävningstabell genom att placera en eller flera dimensioner i hyllan Kolumner och en eller flera dimensioner i hyllan Rader. Därefter väljer du Ruta som markeringstyp och placerar ett mätvärde av intresse på hyllan Färg. Du kan förbättra den här grundläggande framhävningstabellen genom att ange storlek och form på tabellens celler för att skapa ett färgdiagram. Skapa en framhävningstabell som utforskar hur vinsten varierar mellan regioner, produktunderkategorier och kundsegment genom att följa dessa steg: 1. Anslut till Superstore\-datakällan (om det behövs kan du ladda ner den från [Tableau Public-sidan med exempeldata](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)). 2. Dra dimensionen Segment till Kolumner. Tableau skapar rubriker med etiketter som tas från dimensionsmedlemmarnas namn. 3. Dra dimensionerna Region och Underkategori till Rader och släpp Underkategori till höger om Region. Nu har du en kapslad tabell med kategoriska data (det vill säga dimensionen Underkategori är kapslad inom dimensionen Region). 4. Dra mätvärdet Vinst till Färg på kortet Markeringar. I Tableau aggregeras mätvärdet som en summa. Färgförklaringen motsvarar det kontinuerliga dataintervallet. ![Ett färgdiagram som visar vinst efter segment, regioner och underkategorier.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/heat_6.png) I den här vyn kan du se data för endast den centrala regionen. Bläddra ner för att se data för andra regioner. I den centrala regionen visar det sig att kopiatorer är den mest lönsamma underkategorin (mörkblå) och pärmar och kontorsvaror de minst lönsamma (mörkorange). 5. Klicka på Färg på kortet Markeringar för att visa konfigurationsalternativ. I listrutan Kantlinje väljer du en mellangrå färg för cellens kantlinjer. Nu är det enklare att se de enskilda cellerna i vyn: ![Uppdaterat färgdiagram med mellangrå färg för cellkanterna.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/heat_8.png) 6. Standardfärgpaletten är divergerande orange-blått. En palett med divergerande rött-svart kan lämpa sig bättre för vinst. Ändra färgpalett och gör att färgerna står ut mer genom att göra följande: - För muspekaren över färgförklaringen SUM(Vinst), klicka på listmenypilen som visas och välj Redigera färger. - I fältet Palett i dialogrutan Redigera färger väljer du Divergerande rött-svart i listrutan. - Markera kryssrutan Använd färgintervall, klicka på Tillämpa och därefter på OK. ![Ett fönster med en färgpalett i en färgskala med divergerande rött-svart. Färgskalan sträcker sig från negativa 5 300 dollar till 12 790 dollar. Alternativet för Använd fullständigt färgintervall är markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/heat_10.png) När du markerar det här alternativet tilldelar Tableau förstasiffran en full intensitet och slutsiffran en full intensitet. Om intervallet är från -10 till 100 ändras färgen som representerar negativa tal nyans mycket snabbare än de som representerar positiva tal. När du inte väljer Använd fullständigt färgintervall tilldelar Tableau färgintensitet som om intervallet var från -100 till 100 så nyansändringen är densamma på bägge sidor om noll. Effekten blir att färgkontrasterna i din vy blir mycket mer distinkta. Mer information om färgalternativ finns i [Färgpaletter och effekter](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties_color.htm). ![Uppdaterad vy med divergerande röd-svart färgpalett.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/heat_11.png) ## Ändra storleken för att skapa ett färgdiagram 1. Dra mätvärdet Försäljning till Storlek på kortet Markeringar för att styra storleken på rutorna efter försäljningsmätvärdet. Du kan jämföra absoluta försäljningssiffror (efter storlek på rutorna) och vinst (efter färg). Inledningsvis ser markeringarna ut så här: ![En vy som visar rutornas inledande storlekar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/heat_12.png) 2. Förstora markeringarna genom att klicka på **Storlek** på kortet Markeringar för att få upp ett storleksreglage: ![En meny med alternativ för färg, storlek, etikett och detalj samt ett reglage. Det finns två knappar märkta SUM(Vinst) och SUM(Försäljning).](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/heat_13.png) 3. Dra skjutreglaget till höger tills rutorna i vyn är optimal storlek, Nu är vyn klar: ![En vy där rutornas storlek har ändrats.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/heat_14.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa en grundläggande vy för att utforska dina data Det här ämnet använder datakällan Urval - Superstore för att gå igenom hur du skapar grundläggande vyer och utforskar dina data. Den visar hur din datavy i Tableau utvecklas genom utforskningsprocessen. ## Ansluta till dina data Det första steget är att ansluta till de data du vill utforska. Det här exemplet visar hur du ansluter till Urval - Superstore-data i Tableau Desktop. 1. Öppna Tableau. Klicka på Microsoft Excel under Anslut på startsidan. I dialogrutan Öppna navigerar du till Excel-filen _Urval – Superstore_ på datorn. Gå till `/Documents/My Tableau Repository/Datasources/_version number_/[_language_]`. Välj Urval – Superstore och välj sedan Öppna. 2. När du har anslutit till önskade Excel-data visar sidan Datakälla bladen eller tabellerna i dina data. Dra tabellen ”Ordrar” till _arbetsytan_ för att börja utforska dessa data. ![Sidan Datakälla med tabellen Order på arbetsytan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/gs_connect8.png) Beroende på hur dina data är strukturerade kan du behöva göra mer dataförberedelse och integration innan du börjar utforska dem i Tableau. Mer information om hur du ansluter till dina data finns i [Ansluta till och förbereda data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data.htm) och [Tips på hur du kan arbeta med dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_tips.htm). 3. Välj bladfliken för att gå till det nya arbetsbladet och påbörja analysen. ### Om rutan Data I arbetsbladet visas kolumnerna från datakällan som fält till vänster i rutan Data. Rutan Data innehåller en mängd olika fält som är ordnade efter tabell. För varje tabell eller mapp i en datakälla visas dimensionsfält ovanför den grå linjen och mätvärdesfält visas under den grå linjen. Dimensionsfält innehåller vanligtvis kategoriska data som produkttyper och datum medan mätvärdesfält innehåller numeriska data som försäljning och vinst. Ibland innehåller en tabell eller mapp bara dimensioner eller bara mätvärden till en början. Du hittar mer information i [Dimensioner och mätvärden, blått och grönt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm). Mer information om hur man hittar fält i rutan Data finns i [Hitta fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_dwfeatures.htm#Find). Mer information om delar av arbetsytan finns i [Tableau-arbetsytan](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environment_workspace.htm). Om du har mer än en datakälla i en arbetsbok klickar du på namnet på datakällsanslutningen i rutan Data för att använda den. Mer information finns i [Navigera datakällor i rutan Data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multipleconnections_navigateconnections.htm). Tips: Information om hur du kan anpassa fälten i rutan Data finns i [Ordna och anpassa fält i rutan Data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_dwfeatures.htm), [Redigera standardinställningarna för fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_fieldproperties.htm) och [Arbeta med datafält i rutan Data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_understanddatawindow.htm). Om du har relaterade dimensionsfält kanske du vill gruppera dem i en mapp eller som en hierarki. I den här datakällan grupperas till exempel Land, Län, Ort och Postnummer i en hierarki med namnet Plats. Du kan gå nedåt i en hierarki genom att välja symbolen \[+\] i ett fält eller gå uppåt igen genom att välja symbolen \[-\] i ett fält. ## Bygga vyn En **vy** är en visualisering eller viz som du skapar i Tableau. En visualisering kan vara ett diagram, en graf, en karta eller till och med en texttabell. Innan du börjar bygga en vy bör du fundera över frågan eller frågorna du hoppas kunna besvara med data. Alla vyer som du bygger i Tableau bör börja med en fråga. Vad vill du veta? Varje gång du drar ett fält till vyn eller till en hylla ställer du en fråga om data. Frågan varierar beroende på vilket fält du väljer, var du placerar det och i vilken ordning du lägger till det i vyn. För varje fråga du ställer ändras vyn så att den representerar svaret visuellt med markeringar som utgörs av former, text, hierarkier, tabellstrukturer, axlar och färg. ### Olika sätt att börja skapa en vy När du skapar en vy lägger du till fält från rutan Data. Du kan göra detta på olika sätt. Till exempel: - Dra fält från rutan Data och släpp dem på korten och hyllorna som ingår i alla Tableau-arbetsblad. - Dubbelklicka på ett eller flera fält i rutan Data. - Välj ett eller flera fält i rutan Data och välj sedan en diagramtyp i Visa mig, som identifierar de diagramtyper som lämpar sig för de valda fälten. Du hittar mer information i [Använd Visa mig för att starta en vy](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildauto_showme.htm). - Om du vill börja skapa en tabellvy släpper du ett fält på rutnätet Släpp fältet här. ![En tabell med texten ”Släpp fältet här” på tre ställen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dropFieldHere.png) Mer information om att bygga visualiseringar med fält finns i [Börja bygga en visualisering genom att dra fält till vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildmanual_dragging.htm). Efterhand som du utforskar data i Tableau kommer du att upptäcka att det finns många sätt att bygga vyer. Tableau är extremt flexibelt och dessutom mycket förlåtande. När du skapar en vy och märker att du inte får svar på din fråga, så kan du alltid ångra dig och återgå till en tidigare punkt. - Om du vill ångra eller göra om något kan du välja Ångra ![En pil som pekar åt vänster.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/undo.png) eller Gör om ![Ikonen för att göra om.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/redo.png) i verktygsfältet. Du kan ångra dig hela vägen tillbaka till förra gången du öppnade arbetsboken. Du kan ångra och göra om hur många gånger som helst. ### Bygga en vy från grunden De här stegen visar hur du bygger en grundläggande vy som visar vinst år för år. 1. Från området Dimensioner i rutan **Data** drar du fältet Orderdatum till hyllan **Kolumner**. Du kan behöva expandera orderhierarkin för att se orderdatum. När du drar ett fält över en hylla indikerar ett plustecken att hyllan kan acceptera fältet. ![En Tableau-visualisering med en pil som visar att dimensionen Orderdatum dras från rutan Data till hyllan Kolumner.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example1a.png) Den resulterande tabellen har fyra kolumner och en rad. Varje kolumnrubrik representerar en medlem i fältet Orderdatum (standarddatumnivån är ÅR). Varje cell innehåller en platshållaretikett, ”Abc”, som anger att den nuvarande markeringstypen för den här vyn är text. ![En tabell som visar orderdatum per år.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Example_1b.png) Observera att fältet är blått, vilket betyder att det är _diskret_. Du hittar mer information i [Dimensioner och mätvärden, blått och grönt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm). Standarddatumnivån bestäms av den högsta nivån som innehåller mer än ett distinkt värde (till exempel flera år och flera månader). Det innebär att om \[Orderdatum\] endast innehåller data för ett år men har flera månader skulle standardnivån vara månad. Du kan ändra datumnivån med hjälp av fältmenyn. ![En meny som visar olika datumformat, inklusive år, kvartal, månad och dag.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Example_1c.png) Om du undrar varför det finns två uppsättningar datumnivåer (från år ner till dag), så beror det på att den första uppsättningen alternativ använder datumdelar (diskreta etiketter, så ”maj” är samma värde oavsett om det är 2024 eller 2034) och den andra uppsättningen alternativ använder datumavkortningar (kontinuerliga värden, så maj 2024 är ett annat värde än maj 2034). Mer information finns i [Ändra datumnivåer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dates_levels.htm). **Tips:** Om du vill dölja rubriken på bladet väljer du listrutemenyn till höger om rubriken (blad 1) och väljer Dölj rubrik. 2. Från rutan **Data** drar du fältet Vinst till hyllan Rader. ![En tabell baserad på fälten Vinst och Beställningsdatum, där vinst per år beräknas.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Example_1d.png) Fältet Vinst är grönt på hyllan Rader, vilket betyder att det är kontinuerligt. Dessutom ändras fältnamnet till SUM(vinst). Det beror på att mätvärden automatiskt aggregeras när du lägger till dem i vyn och standardaggregeringen för det här mätvärdet är SUM (summa). Mer information om vad som händer när du lägger till ett mätvärde i en vy – och varför – finns i [Dimensioner och mätvärden, blått och grönt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm). Tableau omvandlar tabellen till ett linjediagram och skapar en vertikal axel (längs vänster sida) för mätvärdet. Ett linjediagram är ett bra sätt att jämföra data över tid och identifiera trender effektivt. Det här linjediagrammet visar vinst över tid. Varje punkt längs linjen visar summan av vinsten för motsvarande år. ![Ett linjediagram som visar den stadiga vinstökningen från 2021 till 2024.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Example_1e.png) Nästa steg är att gå lite djupare in i tidsdimensionen. ## Gå djupare in i data Det här steget visar hur du kan ändra vyn för att visa kvartal utöver år. När du går nedåt i hierarkin ändras vyn till en kapslad tabell. Du kan visa \[Orderdatum\] efter kvartal med någon av följande metoder: - Välj plusknappen ![En plussymbol.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/symbol_plusminus.png) till vänster i fältet YEAR(Orderdatum) för Kolumner. ![En markör som hovrar över en dimension i hyllan Kolumner, som visar ett verktygstips för år för orderdatum.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example2a.png) - Dra fältet **Orderdatum** (igen) från rutan Data och släpp det på hyllan **Kolumner** till höger om YEAR(orderdatum). Den nya dimensionen delar in vyn i separata rutor för varje år. Varje ruta har i sin tur kolumner för kvartal. Den här vyn kallas en kapslad tabell eftersom den visar flera rubriker med kvartal kapslade inom år. Ordet rubriker kanske är lite missvisande i det här exemplet, eftersom årsrubrikerna visas längst upp i diagrammet, medan kvartalsrubrikerna visas längst ner. ![Ett linjediagram som visar kvartalsvinster från 2016 till 2019.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example2c.png) ## Öka detaljnivån med små multiplar Det här steget visar hur du kan ändra den kapslade tabellvyn för att lägga till kundsegment. Det skapar vad som kallas en _vy med små multiplar_. Dra dimensionen Segment från rutan **Data** och släpp den sedan precis till vänster om **SUM(vinst)** på Rader. ![En visualisering med en pil som indikerar dragandet av dimensionen Segment från rutan Data till hyllan Rader.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example3c.png) Fältet läggs till på hyllan Rader och radrubriker skapas. Varje rubrik representerar en medlem i fältet Segment. Du kan uppnå samma sak genom att släppa Segment precis till vänster om vinstaxeln i vyn (visas i bilden nedan). Tableau stöder ofta flera sätt att lägga till fält i vyn. ![Ett linjediagram som visar vinst över tid.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example3a.png) **Obs!** Det går inte att placera en dimension till höger om ett mätvärde på hyllan Rader eller Kolumner i Tableau, eftersom den visuella strukturen inte skulle vara meningsfull i vyn. Den nya dimensionen delar in vyn i 12 rutor, en för varje kombination av år och segment. Den här vyn är ett mer komplext exempel på en kapslad tabell. Varje vy som innehåller den här typen av rutnät av enskilda diagram kallas en vy med små multiplar. ![Ett linjediagram som visar vinst per segment och kvartal för år 2016 till 2019.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example3b.png) Detta kan vara rätt detaljnivå för vyn. Ett annat alternativ här kan vara att filtrera bort en del av informationen för att förenkla vyn. ## Filtrera vyn för att fokusera din utforskning Det här avsnittet visar hur du kan fokusera din utforskning genom att bara visa en delmängd av data, till exempel genom att ändra vyn för att endast visa data för ordrar under 2018 och 2019. 1. Dra mätvärdet **Orderdatum** från rutan **Data** och släpp det på hyllan Filter. ![Dialogrutan Filterfält med alternativ för filtrering efter orderdatum och mätvärdet År markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example4a.png) 2. I dialogrutan Filtrera fält väljer du den datumnivå som du vill filtrera på – År. Klicka sedan på Nästa. 3. I nästa ruta tar du bort två år som du inte vill inkludera i vyn, i detta fall 2021 och 2022. 4. Välj OK när du är klar. Vyn uppdateras till att endast visa datarader där Orderdatum är 2023 eller 2024. Tableau kan nu tilldela mer utrymme till de data som intresserar dig. ![Ett linjediagram som visar vinst per segment och kvartal för 2018 och 2019.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example4f.png) Därefter ökar du detaljnivån i datautforskningen genom att dra ett fält till egenskapen Färg på kortet Markeringar. ## Använda kortet Markeringar för att lägga till djup i din analys Det här steget visar hur du kan ändra vyn för att färga markeringarna baserat på region. 1. Dra dimensionen Region från rutan **Data** och släpp den på Färg. Genom att placera en dimension på Färg separeras markeringarna efter medlemmarna i dimensionen och en unik färg tilldelas varje medlem. Färgförklaringen visar varje medlemsnamn och tillhörande färg. ![En visualisering med en pil som indikerar dragandet av dimensionen Region från rutan Data till avsnittet Färg på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example5a.png) Varje ruta har nu fyra linjer, en för varje region. Visualiseringen visar nu vinstdata som sammanfattar detaljnivån för regionen. Den här vyn visar nu vinst för varje kundsegment och region för 2018 och 2019. ![Ett linjediagram som visar vinsttrender per region och kvartal för år 2018 och 2019.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example5b.png) Mer information om kortet Markeringar och detaljnivå finns i [+Referens för hyllor och kort](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildmanual_shelves.htm#Mark), [Markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/view_parts.htm#Marks) och [Så här påverkar dimensioner detaljnivån i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm#DimLOD). Du kan också titta på [Understanding the grain in your data](https://www.tableautim.com/playlist-video/understanding-the-grain-of-your-data-in-tableau) (på engelska) från Tableau Tim. ## Fler resurser Information om relaterade ämnen och platser finns även här: - Ingående Tableau Desktop-handledning: [Kom igång med Tableau Desktop](https://help.tableau.com/current/guides/get-started-tutorial/sv-se/get-started-tutorial-home.htm) - Webbinarier på begäran: [Hemligheter med visuell analys](https://www.tableau.com/learn/series/secrets-of-visual-analytics) - Skapa grundläggande diagramtyper: [Skapa vanliga diagramtyper i datavyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dataview_examples.htm) och [Välja rätt diagramtyp för dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/what_chart_example.htm) - Skapa kartor: [Kartor och geografisk dataanalys i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps.htm) **Titta på en video**: På [Tableau Tims webbplats](https://www.tableautim.com/playlist-video/pie-chart-in-tableau-tableau-charts) och [YouTube-kanal](https://www.youtube.com/@TableauTim/videos) kan du ta del av diskussioner och demonstrationer av många Tableau-koncept och produktfunktioner. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa en instrumentpanel När du har skapat ett eller flera blad kan du kombinera dem i en instrumentpanel, lägga till interaktivitet och mycket mer.Du kan titta på en steg för steg-guide för den här processen i utbildningsvideon [Bygga instrumentpaneler i Tableau Desktop](https://www.tableau.com/sv-se/node/106947?playlist=509089) (på engelska, 4 minuter). **Tips:** Läs [Använd acceleratorer för att snabbt visualisera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accelerators.htm) för att komma igång snabbt. Relaterade resurser och videoklipp finns i [Bygga instrumentpaneler i Tableau Desktop](https://www.tableau.com/sv-se/node/106947?playlist=509089). ## Skapa en instrumentpanel och lägga till eller ersätta blad Du skapar en instrumentpanel ungefär på samma sätt som du skapar ett nytt arbetsblad. 1. Längst ner i arbetsboken klickar du på ikonen Ny instrumentpanel: ![Ikonen för ny instrumentpanel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/web_author_new_dashboard_icon.png) 2. Från listan Blad till vänster drar du vyer till instrumentpanelen till höger. ![En visualisering med bladet Prognos markerat och en pil som indikerar att det kan dras in i vyn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_create.png) 3. Du ersätter ett blad genom att välja det i instrumentpanelen till höger.I listan Blad till vänster hovrar du över ersättningsbladet och klickar på knappen Växla blad. ![Ett alternativ för att byta blad på Tableau-instrumentpanelen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_swap_sheets.png) **Obs!** När du ersätter ett blad bevarar Tableau eventuella utfyllnader, kantlinjer och bakgrundsfärger.Det kan emellertid hända att du behöver justera bladstorleken om innehåller skiljer sig väsentligt åt.Det kan även hända att du behöver ta bort instrumentpanelsobjekt som är specifika för det föregående bladet, såsom filter. Dessa blir då tomma. ## Lägga till interaktivitet Du kan lägga till interaktivitet till instrumentpaneler för att förbättra användarnas datainsikter.Prova följande tekniker: - I det övre hörnet av bladet aktiverar du alternativet Använd som filter för att använda utvalda markeringar i bladet som filter för andra blad i instrumentpanelen. ![En karta över nordöstra USA i Tableau Cloud, med delstater färgkodade i blått och orange och alternativet att använda som filter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/action_dashboards4_web.png) - När du redigerar i Tableau Desktop kan du lägga till åtgärder som att använda flera blad som filter, navigera från ett blad till ett annat, visa webbsidor och mycket annat.Mer information finns i [Åtgärder och instrumentpaneler](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_dashboards.htm). ## Lägga till instrumentpanelsobjekt och ange alternativ Förutom blad kan du lägga till instrumentpanelsobjekt som ger ökad visuell dragningskraft och interaktivitet.Här följer vägledning för de olika typerna: - Vågräta och Lodräta objekt ger [layoutbehållare](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dashboards_refine.htm#Use_a_layout_container) som gör att du kan gruppera objekt som relaterar till varandra och finjustera sättet på vilket instrumentpanelen ändrar storlek när användare interagerar med den. - Textobjekt kan tillhandahålla rubriker, förklaringar och annan information. **Obs!** RTF-format med stöd för livehyperlänkar i textrutor stöds bara på webben. - Bildobjekt ger instrumentpanelen en visuell dragningskraft, och du kan länka dem till specifika URL:er.(Även om webbsideobjekt kan användas för bilder passar de bättre för hela webbsidor.Bildobjektet ger alternativ för bildspecifik inpassning, länkning och alt-text.) - Webbsideobjekt visar målsidor i instrumentpanelens sammanhang.Se till att gå igenom [dessa webbsäkerhetsalternativ](#Be_security-savvy) och tänk på att vissa webbsidor inte låter sig bäddas in – Google är ett exempel. **Obs!** Av säkerhetsskäl kan din Tableau-administratör förhindra att webbside- och bildobjekt visar mål-URL:er. - Tomma objekt gör att du kan justera avståndet mellan instrumentpanelsobjekt. - Navigeringsobjekt gör det möjligt för användarna att navigera från en instrumentpanel till en annan, eller till andra blad eller berättelser.Du kan visa text eller en bild för att indikera knappens destination för användarna, skapa anpassade kantlinjer och bakgrundsfärger samt tillhandahålla nyttiga verktygstips. - Nedladdningsobjekt gör att användarna snabbt kan skapa en PDF-fil, en PowerPoint-presentation eller en PNG-bild av en hel instrumentpanel, eller en korstabell av utvalda blad.Formateringsalternativen liknar de för navigeringsobjekt. **Obs!** Korstabellsnedladdning är endast möjlig efter publicering till Tableau Cloud eller Tableau Server. - Med [Tilläggsobjekt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dashboard_extensions.htm) kan du lägga till unika funktioner till instrumentpaneler eller integrera dem med program utanför Tableau. - Med [Pulse-mätvärdesobjekt](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/pulse_create_metrics.htm#dashboard-object) kan du bädda in befintliga mätvärdeskort på instrumentpanelen.De mätvärden som du kan lägga till är kopplade till samma publicerade datakällor som används av arbetsboken. ### Lägga till ett objekt Från avsnittet Objekt till vänster drar du ett objekt till instrumentpanelen till höger: ![En pil som visar hur man lägger till en webbsida på en instrumentpanel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_object_drag1.png) ### Kopiera objekt Du kan kopiera och klistra in objekt antingen inom den aktuella instrumentpanelen eller från instrumentpaneler på andra blad och filer.Du kan till och med kopiera objekt mellan Tableau Desktop och Tableau i webbläsaren. Du kan däremot inte kopiera följande: - Blad i en instrumentpanel - Objekt som är beroende av ett specifikt blad, till exempel filter, parametrar och förklaringar - Layoutbehållare som innehåller något som inte går att kopiera, som ett blad eller filter - Objekt i en enhetsanpassad layout - Titlar för instrumentpaneler **Tips:** Förutom de menykommandon som beskrivs nedan kan du även använda de vanliga tangentbordsgenvägarna för att kopiera och klistra in i operativsystemet. 1. Välj ett instrumentpanelsobjekt och välj Kopiera objekt i instrumentpanelen på objektmenyn.Eller öppna huvudmenyn och välj Instrumentpanel > Kopiera markerat instrumentpanelsobjekt. ![En snabbmeny för instrumentpanelsobjekt är utökad, med alternativet Kopiera instrumentpanelsobjekt markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_copy_object.png) 2. Gå till instrumentpanelen där du vill klistra in objektet.Sedan väljer du antingen ingenting för att klistra in i det övre vänstra hörnet av instrumentpanelen eller ett befintligt objekt att klistra in bredvid. 3. I Tableau Desktop väljer du Fil > Klistra in.I en webbläsare väljer du antingen Redigera > Klistra in eller så använder du tangentbordsgenvägarna för att klistra in. 4. Objektet klistras in 10 pixlar nedanför och till höger om det övre vänstra hörnet av instrumentpanelen eller det markerade objektet.Du flyttar det inklistrade objektet genom att dra handtaget längst upp. ![Fältet för att kopiera eller flytta är markerad på en instrumentpanel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_copy_move.png) **Obs!** Kopierade Dölj/visa-knappar kan rikta sig mot det ursprungliga objektet eller inaktiveras.Mer information om hur du åtgärdar detta finns i [Visa och dölja objekt genom att klicka på en knapp](#Show). ### Ange alternativ för objekt Klicka på objektet för att välja det.Klicka sedan på pilen i det övre hörnet för att öppna genvägsmenyn.(Menyalternativen varierar beroende på objektet.) ![Visualiseringssnabbmenyn på en instrumentpanel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ds-editobject.gif) ### Detaljerade alternativ för bildobjekt Med bildobjekt kan du antingen infoga bildfiler i instrumentpaneler eller länka till bilder som är publicerade på webben.I båda fallen kan du ange en URL som öppnas när man klickar på bilden. Detta ger instrumentpanelen ökad interaktivitet. **Obs!** URL:er för webbaserade bilder kräver prefixet HTTPS för ökad säkerhet.För bild-URL:er med andra prefix använder du webbsideobjektet. Av säkerhetsskäl blockerar Tableau inläsning av SVG-filer som innehåller skript.Om bildobjektet innehåller ett skript tar du bort skriptet från SVG-filen eller sparar bilden i ett annat format, till exempel .png eller .jpeg. 1. Från avsnittet Objekt till vänster drar du en bild till instrumentpanelen till höger.Eller så klickar du på popup-menyn i det övre hörnet av ett befintligt bildobjekt i en instrumentpanel och väljer Redigera bild. 2. Klicka antingen på Infoga bildfil för att bädda in en bildfil i arbetsboken eller på Länka till bild för att länka till en webbaserad bild. Överväg att länka till en webbaserad bild i följande fall: - Bilden är mycket stor och instrumentpanelens målgrupp visar den i en webbläsare.(Till skillnad från webbaserade bilder måste infogade bilder laddas ner varje gång ett blad öppnas, vilket gör upplevelsen långsammare.) - Bilden är en animerad GIF-fil.(Infogade bilder har inte stöd för animerade GIF-filer.) ![Dialogrutan Redigera bildobjekt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_web_image.png) 4. Om du infogar en bild klickar du på Välj för att välja filen.Om du länkar till en bild anger du dess URL. 5. Ställ in återstående bildinpassning, URL-länkning och alt-text.(Alt-text beskriver bilden i skärmläsningsprogram för förbättrad tillgänglighet.) ### Detaljerade alternativ för navigerings- och nedladdningsobjekt Navigerings- och nedladdningsobjekt har flera unika alternativ som gör att du visuellt kan indikera ett navigeringsmål eller filformat. ![Ett exempel på en instrumentpanelsknapp som överlappar en karta över USA med texten ”Öppna visualiseringen för flygförseningar”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_button_text.png) En navigeringsknapp med text för knappstilen 1. I det övre högra hörnet av objektet klickar du på objektmenyn och väljer Redigera knapp. ![En utökad knappmeny med alternativet Redigera knapp markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_button_edit.png) 2. Gör något av följande: - Från menyn Navigera till väljer du ett blad utanför den aktuella instrumentpanelen. - Från menyn Exportera till väljer du ett filformat. 3. Välj bild eller text för Knappstil, ange bild eller text som ska visas och ställ in relaterade formateringsalternativ. 4. För Verktygstipstext lägger du till en förklaring som visas när användare hovrar över knappen.Denna text är valfri men är bra att använda med bildknappar.(Till exempel kan du skriva ”Öppna visualiseringen Försäljning” för att tydliggöra destinationen för en navigeringsknapp som visas som ett litet försäljningsdiagram.) **Obs!** När du visar en publicerad instrumentpanel leder ett enkelt klick på en knapp till navigering eller export.När du redigerar en instrumentpanel måste du dock Alt-klicka (Windows och macOS). ### Visa och dölja objekt genom att klicka på en knapp Med Visa/Dölj-knappar kan användare växla synligheten för instrumentpanelsobjekt och endast visa dem när det behövs. #### Så påverkar dolda objekt layouten När ett flytande objekt är dolt visas eventuella objekt undertill.Visa/Dölj-knappar kan vara särskilt användbara när du tillfälligt vill dölja en flytande grupp av filter för att få mer information om en visualisering. ![En flytande instrumentpanelsbehållare är dold för att visa mer av visualiseringen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_showhide.png) När ett sektionerat objekt är dolt beror resultaten på objektets nivå i layoutens hierarki. - I de flesta fall är det bäst att placera objekt som du planerar att dölja i en vågrät eller lodrät layoutbehållare, då platsen för dolda objekt fylls av andra objekt i behållaren. - Tvärtom lämnar ett dolt objekt ett tomrum bakom sig i den sektionerade layoutbehållaren längst upp i layoutens hierarki. #### Lägga till och konfigurera knappen Visa/dölj 1. Välj ett instrumentpanelsobjekt. 2. Från popup-menyn i det övre hörnet av objektet väljer du Lägg till knappen Visa/dölj. ![En snabbmeny för instrumentpanelsbehållare med alternativ som Lägg till knappen Visa/Dölj.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_showhide_add.png) 3. På knappmenyn väljer du Redigera knapp. ![En snabbmeny med alternativet Redigera knapp.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_showhide_edit.png) 4. Ställ in följande alternativ: - Instrumentpanelsobjekt som ska visas/döljas anger målobjektet.(Ett objekt kan vara mål för endast en Visa/dölj-knapp åt gången.Välj Inget om du vill rikta en annan Visa/dölj-knapp mot objektet. - Knappstil anger om bild eller text visas för knappen. - Knappens utseende anger hur knappen ser ut, både när objektet är synligt och dolt.Klicka på Objekt visas och Objekt dolt för att välja olika bilder eller text för de olika tillstånden. - Verktygstipstext ger en förklaring som visas när användare hovrar över knappen.(Till exempel kan du skriva ”Visa eller dölj filter” för en behållare med filtermenyer.) 6. Om så krävs drar du knappen till en annan plats eller ändrar storlek på den så att den passar layouten bättre. **Obs!** När du visar en publicerad instrumentpanel leder ett enkelt klick på en Visa/dölj-knapp att synligheten för objektet ändras.När du redigerar en instrumentpanel måste du dock Alt-klicka (Windows och macOS). ### Säkerhet för webbsideobjekt Om du använder webbsideobjekt i instrumentpanelen kan du optimera säkerheten genom att göra följande: #### Använd HTTPS-protokoll när så är möjligt Bästa praxis är att använda HTTPS (https://) i dina URL:er.Detta säkerställer att anslutningen från instrumentpanelen till webbsidan krypteras.Om Tableau Server kör HTTPS och du använder HTTP i URL:en kan inte användarens webbläsare visa webbsidan som URL:en pekar mot.Om du inte anger ett protokoll antas HTTP. #### Säkerhetsalternativ för webbsideobjekt (endast Tableau Desktop) Välj Hjälp \> Inställningar och prestanda > Ange säkerhet för webbvisning av instrumentpanelen och ställ in alternativen nedan.(I vissa organisationer styrs dessa alternativ över alla datorer av en Tableau-administratör.) Obs! Alla ändringar du gör av dessa säkerhetsalternativ tillämpas på både befintliga och nyskapade webbsideobjekt. - **Aktivera JavaScript** möjliggör stöd för JavaScript i webbvyn.Om du rensar det här alternativet kan det hända att vissa webbsidor som kräver JavaScript inte fungerar som de ska i instrumentpanelen. - **Aktivera plugin-program** aktiverar eventuella plugin-program som används av webbsidan, som till exempel Adobe Flash eller QuickTime. - **Blockera popup-fönster** blockerar popup-fönster. - **Aktivera URL-hovringsåtgärder** möjliggör URL-hovringsåtgärder.Mer information finns i [URL-åtgärder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_url.htm). - **Aktivera webbsideobjekt och webbilder** möjliggör visning av mål-URL:er i webbsideobjekt och bildobjekt.Om du avmarkerar det här alternativet förblir webbsideobjekt och bildobjekt som länkar till webben i instrumentpanel, men de visar inget innehåll. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa en meny för val av blad för en instrumentpanel Genom att kombinera en parameter och ett beräknat fält kan du skapa en listrutemeny där användarna kan välja en indiviiduell vy som expanderar automatiskt och fyller en instrumentpanel. **Tips:** Använd [Visa/Dölj-knapparna](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dashboards_create.htm#Show) om du vill visa bladen med hjälp av olika knappar istället för en enskild meny. Detta är en mycket enklare metod, även om varje knapp visas ett separat objekt. Använd [navigeringsobjekt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dashboards_create.htm#Add) om du vill lämna instrumentpanelen och öppna ett helt annat blad. ![Listrutan Välj en vy, med alternativen Alla, Karta, Stapeldiagram och Linjediagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CreatingSheetSelector_Main.png) 1. Högerklicka på ett tomt område i rutan Data till vänster i ett enskild arbetsblad och välj **Skapa parameter**. ![Skapa en parameter på ett arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sheet_selector_parameter.png) 2. Gör följande i dialogrutan Skapa parameter: - Ange ett namn som ska visas ovanför menyn, t.ex. **Välj en vy**. - Välj **Sträng** som Datatyp. - Välj Lista för Tillåtna värden. - Skriv **Alla** som första värde under Lista med värden och lägg sedan till värden med namnet på varje vy på instrumentpanelen. ![Dialogrutan Redigera parameter som visar fältet Namn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CreatingSheetSelector_Parameter.png) 3. Klicka på **OK**. 4. Högerklicka på ett tomt område i rutan Data till vänster i ett valfritt blad och välj **Skapa beräknat fält** 5. Be beräkningen ett beskrivande namn, t.ex. Visningsblad. Ange namnet på den parameter du skapade ovan i formeltextrutan. Klicka sedan på OK. ![En dialogruta för att bekräfta en beräknings giltighet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CreatingSheetSelector_CalcParameter.png) 6. Öppna ett blad som du vill lägga till på instrumentpanelen och dra den nya beräkningen till hyllan Filter. Gör sedan följande i dialogrutan Filter: - Välj **Lista över anpassade värden**. - Skriv **Alla** i textrutan och klicka på knappen **Lägg till objekt**. - Skriv den aktuella vyns namn (t.ex. “Karta”) i textrutan och klicka på knappen **Lägg till objekt**. Klicka på OK när du är klar. ![Dialogrutan Filter som visar ikonen för att lägga till objekt för att skapa en anpassad värdelista.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CreatingSheetSelector_FilterBarChart.png) 7. Upprepa steg 6 för varje blad du planerar att lägga till på instrumentpanelen. 8. Välj **Instrumentpanel** \> **Ny instrumentpanel**. 9. Dra en **Lodrät** eller Vågrät layoutbehållare till instrumentpanelen från avsnittet Objekt nere till vänster. ![Dra objekt till en instrumentpanel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sheet_selector_layout_container.png) 10. Dra nu varje enskilt blad till layoutbehållaren, som identifieras med en mörkblå kontur. ![Dra ett arbetsblad till instrumentpanelen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sheet_selector_layout_container_addto.png) 11. Om du vill visa bladväljaren väljer du Parametrar > \[namn på ny parameter\] på listrutemenyn högst upp i en vy. ![Tillämpa en parameter på en instrumentpanel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sheet_selector_parameter_apply.png) 12. Säkerställ att de valda vyerna fyller instrumentpanelen genom att göra följande: - Säkerställ att Fixa bredd _inte_ har valts på listrutemenyn högst upp i respektive vy. - Högerklicka i respektive vys titelområde på instrumentpanelen och välj Dölj titel. Bladväljaren är klar att användas! Liknande exempel finns i [Använda parametrar för att skapa mer interaktiva vyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/changing-views-using-parameters.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa en prognos Om du vill skapa en prognos måste din vy använda sig av minst en datumdimension och ett mätvärde. Du aktiverar prognostisering genom att högerklicka (Ctrl-klicka på Mac) på visualiseringen och välja Prognos >Visa prognos eller välja Analys >Prognos >Visa prognos. Vart och ett av följande exempel indikerar den struktur som stöder skapande av prognoser. - Fältet du vill förutsäga är på hyllan Rader och ett kontinuerligt datumfält finns på hyllan Kolumner. - Fältet du vill förutsäga finns på hyllan Kolumner och ett kontinuerligt datumfält finns på hyllan Rader. - Fältet du vill förutsäga på antingen hyllan Rader eller Kolumner samt diskreta datum finns på antingen hyllan Rader eller Kolumner. Minst en av de ingående datumnivåerna måste vara År. - Fältet du vill förutsäga är på kortet Markeringar och ett kontinuerligt datum eller diskret datauppsättning finns på Rader, Kolumner eller Markeringar. **Obs**! Du kan även skapa en prognos utan att ha en datumdimension om det finns en dimension i vyn som har heltalsvärden. Läs [Prognostisering när det inte finns något datum i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/forecast_no_date.htm). Med förutsägelser aktiverat visualiserar Tableau beräknade framtida värden för mätvärdet, utöver faktiska historiska värden. De beräknade värdena visas som standard i en ljusare nyans av den färg som visas för historiska data: ![Ett linjediagram som visar försäljningstrender från 2011 till 2016.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/forecast.png) ## Förutsägelseintervall Det skuggade området i bilden ovan visar 95 %% förutsägelseintervallet för förutsägelsen. Det innebär att modellen fastställt att det föreligger en 95 % sannolikhet att värdet på försäljningen kommer att vara inom det skuggade området för förutsägelseperioden. Du kan konfigurera procentandelar för förutsägelsebanden samt om förutsägelsebanden ingår i förutsägelsen med hjälp av inställningen Visa förutsägelseintervall i dialogrutan Förutsägelsealternativ: ![En listrutemeny med alternativ för förutsägelseintervall: 90 %, 95 % och 99 %.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/forecast_prediction_intervals.png) Rensa kryssrutan om du inte vill visa förutsägelserutan i prognoserna. Ange förutsägelseintervall genom att välja ett av värdena eller ange ett anpassat värde. Ju lägre procentandel du anger för konfidensnivå desto snävare blir förutsägelsbanden. Hur dina förutsägelseintervall visas beror på markeringstyp för dina förutsagda markeringar:
PrognosmarkeringstypFörutsägelseintervall visas med hjälp av
LinjeBand
Form, fyrkant, cirkel, stolpe eller cirkelMorrhår
I följande exempel indikeras prognosdata av ljusare skyggade cirklar och förutsägelseintervall indikeras av linjer som slutar i morrhår: ![Ett punktdiagram som visar vinst efter försäljning för räkenskapsåren 2010 till 2015.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/forecast_scatterplot.png) ## Förbättra prognoser För varje prognosvärde bör du överväga att verifiera kvalitet eller precision för prognosen genom att dra en annan instans av prognosmätvärdet från rutan Data på hyllan Detalj på kortet Markeringar och därefter högerklicka på fältet för att öppna innehållsmenyn och välja ett av de tillgängliga alternativen: ![En listrutemeny som visar alternativ för att redigera prognosformeln, visa prognosresultat och styra verktygstipset.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ForecastEnhance2.png) Beskrivningar av dessa alternativ finns i [Prognostisera fältresultat](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/forecast_field_results.htm). Du kan upprepa processen för att lägga till ytterligare resultattyper för varje prognosvärde. Se typen ”Ändra förutsägelseresultat” i [Prognostisera fältresultat](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/forecast_field_results.htm) för information om hur du ändrar resultattyp. Genom att lägga till sådana resultattyper på hyllan Information kan du lägga till information om förutsägelsen till knappbeskrivningar för alla markeringar som baseras på förutsägelsedata. ![Ett verktygstips med prognosen för april 2015 som visar en försäljning på 54 753 USD.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ForecastEnhance.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa en Tableau-databerättelse (endast på engelska) **Viktiga ändringar för Tableau Databerättelser** Tableau Databerättelser fasades ut i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server i januari 2025 (2025.1). Tack vare framsteg inom tekniken för naturligt språk kan vi utveckla ett förbättrat gränssnitt, där det är enklare att ställa frågor om data och hålla koll på förändringar. Mer information finns i blogginlägget [How Tableau Pulse powered by Tableau AI is Reimagining the Data Experience](https://www.tableau.com/sv-se/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai) (på engelska). Om du någonsin har skrivit en sammanfattning av din Tableau-instrumentpanel, vet du att det kan vara tidskrävande. Det tar tid att välja vilka insikter som ska delas, och du måste skriva om dina sammanfattningar varje gång data uppdateras. Tableau-databerättelser genererar automatiskt narrativa insikter i instrumentpanelen, vilket sparar tid och visar relevanta insikter. När du utforskar visualiseringar i instrumentpanelen justeras berättelserna som skrivs av Databerättelser, så att du kan gå ned på djupet i data och identifiera viktiga insikter snabbare. Du kan från den plats du arbetar på i Tableau snabbt lägga till objektet Databerättelse till instrumentpanelen. Och du kan anpassa termerna och mätvärdena som används i berättelsen, så att Databerättelser talar det språk som ditt företag använder. Idag kan en Tableau-databerättelse skrivas och visualiseras där Tableau används. När du har skapat din berättelse kan du även se databerättelsen i Tableau Mobile. Databerättelser ingår dock inte om du exporterar instrumentpanelen, till exempel till en PDF-fil. ## Förstå hur Databerättelser hanterar data För att skriva databerättelser använder Tableau en tjänst som är värdbaserad i Tableau Cloud- eller Tableau Server-miljön. När du [Lägg till en Tableau-databerättelse till en instrumentpanel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_create.htm), eller visualiserar en databerättelse på en instrumentpanel, skickar Tableau tillhörande arbetsbladsdata till miljön där du är inloggad (dvs. Tableau Cloud-platsen eller Tableau Server-instansen). Säkerhetsstandarderna som beskrivs i [Säkerhet i molnet](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/to_security.htm) och [Säkerhet i Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/security.htm) används. Databerättelser kan skrivas och visualiseras där Tableau används. ## Läs mer om hur databerättelser skrivs Tableaus databerättelser drivs av regel- och mallbaserad generering av naturligt språk. Databerättelser utför automatiserade analyser för att fastställa relevanta och korrekta fakta om underliggande data – från grundläggande beräkningar till mer avancerad statistik. För att skriva en berättelse använder Databerättelser ett bibliotek med fördefinierade språkmallar för att syntetisera dessa fakta till insikter på ett naturligt språk. Databerättelser bearbetar dessa mallar under körning, med hjälp av de mest aktuella sammanfattningsdata från Tableau-arbetsbladet som funktionen är ansluten till. Du kan använda [funktionen för anpassat språk](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/data_stories_customize.htm) till att skapa dina egna språkmallar, lägga till funktioner och definiera affärsregler, vilket hjälper dig att bygga en mer relevant och sammanhangsenlig databerättelse. **Obs!** Databerättelser använder inte generativ AI, stora språkmodeller (LLM) eller maskininlärning för att skriva insikter och berättelser. ## Hantera databerättelser för din plats Tableau-administratörer kan välja om Tableau-databerättelser är tillgängliga för deras plats. Databerättelser är aktiverade som standard. 1. Logga in på Tableau-platsen. 2. Välj **Inställningar** i den vänstra rutan. 3. Gå till fliken **Allmänt** och rulla till avsnittet **Tillgänglighet av databerättelser**. 4. Välj om du vill **aktivera** eller **inaktivera** databerättelser. **Obs!** Om databerättelser är avstängda återställs databerättelser som redan fanns i instrumentpaneler om du aktiverar funktionen igen. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa en texttabell När du skapar texttabeller (även kallade korstabeller eller pivottabeller) i Tableau placerar du vanligtvis en dimension på hyllan Rader och en annan dimension på hyllan Kolumner. Därefter skapar du vyn genom att dra ett eller flera mätvärden till Text på kortet Markeringar. Texttabeller använder markeringstypen för text. Den här markeringstypen används automatiskt i Tableau om vyn endast skapas med dimensioner (förutsatt att markeringstypen är inställd på Automatiskt). Mer information om textmarkeringstypen finns i [Textmarkering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_marktypes.htm#TextMark). ## Bygga en texttabell med råvärden Om du vill skapa en texttabell som visar försäljningssumman per år och kategori följer du dessa steg: 1. Anslut till **Superstore**\-datakällan (om det behövs kan du ladda ner den från [Tableau Public-sidan med exempeldata](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)). 2. Dra dimensionen Orderdatum till Kolumner. Datumet aggregeras per år och kolumnrubrikerna skapas. 3. Dra dimensionen Sub-Category (Underkategori) till Rows (Rader). Radrubrikerna skapas. När det finns kolumner med rubriker och rader med rubriker har du en giltig tabellstruktur. Mer information om hur du ändrar layouten för rad- och kolumnrubriker finns i [Definiera tabellstrukturen](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_tableoptions.htm). Nu kan du visa själva informationen genom att lägga till ett mätvärde till vyn. 4. Dra mätvärdet Sales (Försäljning) till Text på kortet Marks (Markeringar). I Tableau aggregeras mätvärdet som en summa. ![En tabell över försäljningen för varje underkategori från 2011 till 2014.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/text_3.png) Text används som markeringstypen. I varje cell i tabellen visas försäljningssumman för ett visst år och en viss underkategori. Vi kan se att underkategorierna för stolar och telefoner hade störst försäljning varje år. 5. Dra dimensionen Region till Rows (Rader)och släpp den till vänster om Sub-Category (Underkategori). En liten triangel visas för att ange att det nya fältet kommer att infogas till vänster om det befintliga fältet. ![Tabellen visar försäljning efter underkategori för 2011 och 2012.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/text_8.png) Nu visas försäljningen inte bara efter år och underkategori, utan även efter region. Regioner visas i bokstavsordning. ![En tabell som visar försäljningsdata efter region och underkategori från 2011 till 2014.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/text_9.png) Du kan dra dimensionen Region och släppa den till höger om Sub-Category (Underkategori) om du först vill ordna vyn efter underkategori och sedan efter region. ![Tabell över försäljningen av kontorsmaterial efter underkategori och region från 2011 till 2014.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/text_12.png) ## Ändra värdena till procent 1. Om du vill skapa en tabellberäkning som visar procentandelar högerklickar du på (Ctrl-klicka på Mac) fältet SUM(Sales) (SUM(Försäljning)) på kortet Marks (Markeringar) och väljer sedan Add Table Calculation (Lägg till tabellberäkning). ![En listrutemeny med alternativ för att formatera, filtrera eller redigera en tabellberäkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/text_11.png) 2. Välj Percent of Total (Procent av totalvärde) för Calculation Type (Beräkningstyp) i dialogrutan Table Calculation (Tabellberäkning). Alternativen i dialogrutan ändras beroende på vilken typ av beräkning du väljer. Mer information om hur du använder tabellberäkningar finns i [Omvandla värden med tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm). ![En meny för tabellberäkning för att beräkna procentandelen av den totala försäljningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/text_13.png) 3. Välj Pane (Down) (Ruta (ned)) för Calculation definition (Beräkningsdefinition) och stäng dialogrutan Table Calculation (Tabellberäkning). Nu visas procentvärdena för varje region efter år inom respektive underkategori. Siffrorna i var och en av rutorna (de markerade områdena) uppgår tillsammans till 100 %. ![En tabell som visar summan av försäljningen efter underkategori för varje år från 2020 till 2022.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/text_14.png) Ruta (ned) är ett lämpligt alternativ eftersom det anger att beräkningen ska utföras lodrätt inom varje ruta i tabellen eller efter år. Eftersom tabellen har två lodräta dimensioner skulle Tabell (ned) ha beräknat procenten för summan uppifrån och ned för hela tabellen och ignorerat dimensionen Underkategori: ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/text_14_tabledown.png "En tabellberäkning som visar Tabell (ned)") Ruta skulle beräkna för hela rutan och alla år: ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/text_14_pane.png "En tabellberäkning som visar Ruta") [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa en visualisering som visar samtidighet med en parameter och en uppsättning Du kan skapa visualiseringar som visar samtidighet i Tableau. Med en visualisering som visar samtidighet kan användarna välja ett fältvärde och sedan se vilka andra fältvärden det förekommer samtidigt med, och hur ofta. En praktisk tillämpning av en sådan analys är en varukorgsanalys, som kan användas för att upptäcka och förstå kunders köpbeteende. En varukorgsanalys kan användas för att svara på frågor som dessa: - Hur många personer köpte både produkt A och produkt B? - Vilka andra produkter köper personer som köpt produkt A i allmänhet? - Vilka andra kurser anmäler sig studenter som anmält sig till kurs A ofta till? Följ stegen i den här artikeln för att skapa en visualisering som visar samtidighet (i det här fallet en vy över en varukorgsanalys) med hjälp av en parameter, beräknade fält och en uppsättning. På hög nivå används de här stegen: 1. Skapa en parameter som du använder för att dynamiskt ändra vyn baserat på den artikel du väljer. 2. Skapa beräknade fält som du använder för att returnera vilka artiklar som också beställs när en viss artikel beställs. 3. Skapa en uppsättning för att avgöra om en beställning har den artikel som valdes i parameterkontrollen. 4. Bygg vyn för att visa vilka artiklar som också ingår i en beställning med den valda artikeln. I det här scenariot används datakällan Urval - Superstore som ingår i Tableau Desktop. Detaljerna behandlas i följande avsnitt. ## Skapa en parameter Följ dessa steg för att skapa en parameter och sedan visa en parameterkontroll som användare kan använda för att välja ett värde för en underkategori. 1. Anslut till datakällan Urval - Superstore. 2. Högerklicka (kontrollklicka på Mac) i rutan Data och välj Skapa > Parameter. 3. Gör följande i dialogrutan Skapa parameter: 1. Ge parametern namnet Beställning innehåller. 2. Under Datatyp väljer du Sträng. 3. Under Tillåtna värden väljer du Lista. 4. I avsnittet Lista med värden klickar du på Lägg till från fält > Underkategori. 5. Klicka på OK. 4. Högerklicka på parametern Beställning innehåller i rutan Data och välj Visa parameterkontroll. ## Skapa beräknade fält Följ dessa steg för att skapa de beräknade fält som du kommer att använda för att visa vilka artiklar som också beställs när den artikel som användaren valt (via parameterkontrollen) beställs. 1. Skapa ett beräknat fält för att identifiera produkter som beställningen också innehåller (utöver den som användaren väljer). Välj Analys > Skapa beräknat fält för att öppna beräkningsredigeraren. Ge det beräknade fältet namnet Då innehåller beställning även och skriv eller klistra in följande i formelområdet: `IF [Sub-Category] <> [Order Contains] THEN [Sub-Category] END` Du kan behöva ersätta `<>` med `<>` efter att du klistrat in. 2. Skapa ett annat beräknat fält för att identifiera matchande produkter. Ge det fältet namnet Produktmatchningar och skriv eller klistra in följande i formelområdet: `IF [Sub-Category] = [Order Contains] THEN 1 END` ## Skapa en uppsättning 1. Skapa nu en uppsättning för att avgöra om en beställning har den artikel som valdes i parameterkontrollen. 2. Håll markören över dimensionen Order-ID i rutan Data, klicka på nedåtpilen till höger i fältet och välj Skapa \> Uppsättning. ![En listrutemeny som visar alternativet att skapa en uppsättning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cooccurrence_create_set.png) 3. I dialogrutan Skapa uppsättning skriver du Beställning har vald produkt i textrutan Namn. 4. Gå till fliken Villkor, välj Efter fältoch gör följande val och inmatningar i listrutorna för att bygga villkoret: 1. Välj Produktmatchningar i den första listrutan. 2. Välj Summa i den andra listrutan. 3. Välj \>= i nästa listruta. 4. Skriv 1i den sista textrutan. 5. Klicka på OK. 5. Klicka på OK. ## Bygga vyn Bygg slutligen vyn för att visa vilka artiklar som också finns i en beställning med den valda artikeln. 1. Dra Då innehåller beställning även till kolumner. 2. Dra order-ID till rader. Klicka på Lägg till alla medlemmari varningsdialogrutan. 3. Klicka på fältet Order-ID på Rader och välj Mätvärde > Antal (distinkt) för att ändra aggregeringen. 4. Högerklicka (kontrollklicka på en Mac) på fältet Null på x-axeln och välj Exkludera. 5. Dra uppsättningen Beställning har vald produkt till hyllan Filter. 6. Tryck på Ctrl+W för att byta fält på rader och kolumner. Du (eller dina användare) kan nu använda parameterkontrollen Beställning innehåller för att välja en artikel i en beställning och sedan se ett stapeldiagram som visar vilka andra artiklar som också ingår i beställningen med den valda artikeln. ![Ett stapeldiagram som visar det distinkta antalet order-ID:n för artiklar som pärmar, stolar och bord.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/cooccurrence_result.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa ett användarfilter och säkra det för publicering ## Förutsättningar Om du vill implementera säkerhet på radnivå med en livedatakälla följer du stegen nedan. Om du vill implementera säkerhet på radnivå med ett extrakt medför det några extra steg och överväganden. För mer information, se [Säkerhetskrav på radnivå med extraktdatakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/publish_userfilters.htm#rls-extract-req). **Obs!** Information om vilka alternativ du kan använda för att implementera säkerhet på radnivå i Tableau finns i [Översikt över alternativ för säkerhet på radnivå i Tableau](https://help.tableau.com/v2021.4/server/sv-se/rls_options_overview.htm). ## Skapa ett användarfilter och mappa användare till värden manuellt Användarbaserad filtrering är ett alternativ för att skydda en datakälla eller arbetsbok med säkerhet på radnivå. Denna procedur passar bäst om du har en liten och ganska statisk uppsättning användare eller grupper och bara ett litet antal arbetsböcker som behöver användarfilter. 1. Öppna arbetsboken i Tableau Desktop och anslut till de data du vill filtrera. 2. Navigera till kalkylbladet som du vill använda ett filter på. 3. Välj Server > Skapa användarfilter. Markera sedan det fält som du vill använda för att filtrera vyn, till exempel Region. 4. Logga in om du vill ansluta till servern eller platsen. 5. Namnge filtret i dialogrutan Användarfilter. I det här exemplet använder vi Regionschefer. 6. Välj en användare eller grupp till vänster och ange sedan vilka värden till höger de ska kunna se. Upprepa den här processen för respektive användare eller grupp, och klicka på OK när du är klar med att mappa användare till värden. I det här exemplet kan Andrew Allen se den östra regionen. ![En dialogruta för användarfilter med en lista över användare och ett avsnitt för val av region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/exuserfilter4.png) 7. När du har skapat användarfiltret visas det i området Uppsättningar i rutan Data. 8. Dra användarfiltret till hyllan **Filter**. Filtret blir ett kontextfilter och vyn justeras för att visa data som du har tillåtelse att se. ![Ett Tableau-arbetsblad med fältet Regionala chefer tillagt på filterkortet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/exuserfilter6.png) ### Så här testar eller finjusterar du filtret: - Om vyn visas som en tom arbetsyta måste du tillåta dig själv eller en grupp som du är medlem i att se en region. Öppna listrutan på användarfiltret i området Uppsättningar i rutan Data, och välj sedan Redigera uppsättning. - För att förhandsgranska hur filtret fungerar i den publicerade vyn öppnar du menyn **Filtrera som användare** i det nedre högra hörnet av arbetsboken och väljer användaren eller gruppen i listan. **Obs!** Förhandsgranskning är inte tillgängligt om arbetsboken ansluter till en publicerad datakälla. - För att återgå till att visa arbetsboken som dig själv, välj Återställi det övre högra hörnet av menyn Filtrera som användare. - Om du vill kopiera mappningsalternativen som du har ställt in på en användare eller grupp till en annan (istället för att manuellt mappa samma inställningar), se [Kopiera valda fältvärden från en användare till en annan](#copy-selection). **Kända begränsningar** Om du använder Tableau Desktop och en publicerad datakälla bör du notera att beräkningar som innehåller både ett LOD-uttryck och en användarfunktion inte kan beräknas korrekt i Tableau Desktop. Dessa beräkningar tas bort. > [!IMPORTANT] > > Viktigt: När du publicerar arbetsboken måste du vidta ytterligare åtgärder för att se till att användarna inte kan redigera arbetsboken och ta bort filtret. Mer information finns i [Säkra användarfilter på publicerat innehåll](#publish-user-filters). ## Skapa ett dynamiskt filter med hjälp av ett säkerhetsfält i datan Stegen nedan baseras på följande vy, som visar årliga försäljningsresultat för en lista över regionala chefer. ![Ett stapeldiagram som visar försäljningssiffror per chef och år.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filterfunctions1.png) Som beskrivs i [Begränsa åtkomst på dataradsnivå](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/publish_userfilters.htm#how-user-filters-work) måste databasen innehålla det fält du vill använda för filtrering. I det här exemplet ingår en _referenstabell_ som heter Människor och som innehåller två kolumner, Region och Chef. Namnen i fältet Chef matchar användarnamnen i Tableau Cloud eller Tableau Server, och vi använder det här fältet för filtrering. Du kan använda Superstore-data som ingår i Tableau Desktop, även om fälten och värdena inte matchar exakt. ### Anslut till data och ställ in användarfiltret 1. Öppna arbetsboken i Tableau Desktop och anslut till de data du vill filtrera. I det här exemplet använder vi en tabell som heter Beställningar. 2. Dubbelklicka på tabellen Beställningar för att öppna arbetsytan för kopplingar. Lägg till referenstabellen (Människor) med en vänsterkoppling. I det här exemplet kopplar du på fältet Region. 3. Gå till arbetsbladet och välj Analys > Skapa beräknat fält och skapa följande fält med namnet ”Användaren är en chef”. `USERNAME() = [Manager]` ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/userfilter-calc-field.png) Beräkningen returnerar SANT om användarnamnet för den person som loggat in på servern finns i kolumnen Chef i tabellen Människor. 4. Lägg till fältet Användaren är en chef i hyllan Filter. 5. I dialogrutan Filter väljer du True och klickar sedan på OK. Detta ställer in filtret så att endast personer som är chefer kan se data i vyn. Om du inte är med i fältet Chef kan den vy du ser när du arbetar vara tom. 6. Visa hur vyn ser ut för en viss person: I det nedre högra hörnet öppnar du menyn Filtrera som användare och väljer någon som du vet är chef. > [!IMPORTANT] > > **Viktigt**: Precis som med ett manuellt användarfilter måste du vidta åtgärder för att [Säkra användarfilter på publicerat innehåll](#publish-user-filters). ## Välj en datakälla Istället för att behålla användarfilter och särskilda behörigheter på varje publicerad arbetsbok kan du filtrera en datakälla och sedan publicera datakällan för att göra den tillgänglig som en delad, en-till-många-resurs för alla som använder den informationen. Denna procedur bygger på den dynamiska filtermetod som beskrivs i detta ämne. 1. Slutför stegen i [Skapa ett dynamiskt filter med hjälp av ett säkerhetsfält i datan](#dynamic). 2. I det nedre vänstra området i Tableau Desktop väljer du fliken Datakälla. 3. I det övre högre hörnet på sidan Datakälla klickar du på Lägg till under Filter. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filter_datasource1.png) 4. I dialogrutan Redigera filter för datakällor klickar du på Lägg till, lägger till det beräknade fält som du skapade för det dynamiska filtret (Användaren är en chef) och ställer in filtret på Sant. Klicka på OK tills du kommer tillbaka till sidan Datakälla. ### Globala filter och filter för datakällor När du skapar ett filter för datakällor visas alla globala filter som använder den datakällan automatiskt i dialogrutan Redigera filter för datakällor i syfte att göra det enkelt för dig att höja upp ett globalt filter till att bli ett filter för datakällor. Klicka på OK för att höja upp det globala filtret till ett filter för datakällor. ![Dialogrutan Redigera filter för datakällor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/global_filter_dsfilter_autopromote.png) Om du höjer upp ett globalt filter till ett filter för datakällor, blir det globala filtret inte längre synligt i arbetsblad i arbetsboken (eftersom det blir ett filter för datakällor). **Obs!** Tänk på att du inte behöver välja ett globalt filter i dialogrutan Redigera filter för datakällor för att lyfta fram filtret. När du klickar på OK höjs alla globala filter i listan upp. Om du vill förhindra att ett globalt filter höjs upp till ett filter för datakällor, väljer du det globala filtret i dialogrutan Redigera filter för datakällor och klickar sedan på Ta bort. ## Säkra användarfilter på publicerat innehåll När du publicerar en arbetsbok eller datakälla med användarfilter måste du ställa in behörigheter för att säkerställa att användare som öppnar din arbetsbok eller ansluter till din Tableau Server-datakälla inte kan ta bort filtret och därmed få tillgång till alla data. **Anmärkningar** - Innan du publicerar rekommenderar vi att du konsulterar din Tableau-administratör angående befintliga policyer i din organisation, särskilt för att ställa in behörigheter. Se även [Ange behörigheter när du publicerar en datakälla eller arbetsbok](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/publish_workbooks_permissions_add.htm). - Denna information gäller publicering av datakällor med direktanslutningar och extrakt vars data lagras som flera tabeller. **Behörighetsinställningar** För att säkra användarfilter måste följande funktioner ställas in på Neka, antingen under publicering eller efteråt på servern.
ArbetsböckerDatakällor
  • Webbredigering
  • Ladda ner/spara en kopia
  • Ange behörigheter
  • Spara
  • Ladda ner
  • Ange behörigheter
## Kopiera valda fältvärden från en användare till en annan När du skapar ett användarfilter manuellt kanske du vill mappa en annan användare eller grupp på samma sätt efter att du har mappat en användare eller grupp till datavärden (medlemmar). Du kan göra detta genom att kopiera och klistra in inställningarna. 1. Välj ett användarfilter i rutan Data under Uppsättningar. Välj listrutan och sedan Redigera uppsättning. 2. I dialogrutan Användarfilter väljer du den användare eller grupp där du vill klistra in inställningar från en annan användare eller grupp. 3. Klicka på Kopiera frånoch välj den användare eller grupp vars inställningar du vill kopiera. ![En dialogruta som visar en lista över användare med ett filter tillämpat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/userfilter8.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa ett cirkeldiagram Använd cirkeldiagram för att visa andelar av en helhet. Bästa praxis är att bara använda cirkeldiagram med ett litet antal sektorer. De grundläggande byggstenarna för ett cirkeldiagram är följande: - **Markeringstyp**: Cirkel - **Färg**: Dimension. - Varje medlem av dimensionen visas som en sektor eller trekantig kil i cirkeln. Använd helst en dimension med högst fem unika värden. - **Vinkel**: Mätvärde. Egenskapen **Vinkel** visas på kortet Markeringar när markeringstypen är inställd på Cirkel. Så här skapar du ett cirkeldiagram som visar hur olika produktkategorier bidrar till den totala vinsten: 1. Anslut till Superstore\-datakällan (om det behövs kan du ladda ner den från [Tableau Public-sidan med exempeldata](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)). 2. Dra mätvärdet Vinst till Kolumner och dra dimensionen Kategori till Rader. I Tableau aggregeras mätvärdet Försäljning som en summa. Som standard visar Tableau ett stapeldiagram. ![Stapeldiagram över vinst efter kategori](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pie_1_10.0.png)5. Klicka på Visa mig i verktygsfältet och välj sedan diagramtypen cirkeldiagram. Cirkeldiagram har minst en dimension och ett eller två mätvärden. Aggregerade fält, såsom resultatkvot, bidrar inte till dessa krav. ![Menyn Visa mig visar flera diagramtyper](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pie_2.png) Tre saker händer när du klickar på cirkelikonen i Visa mig: - Markeringstypen ändras till **Cirkel**. - Mätvärdet **Vinst** som du placerade på hyllan **Kolumner**, och som hade aggregerats som SUM, flyttas till egenskapen **Storlek** och till egenskapen **Vinkel** på kortet Markeringar. - Dimensionen **Kategori** som du placerade på hyllan **Rader** flyttas till egenskapen **Färg** på kortet Markeringar. ![Ett cirkeldiagram](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pie_3_10.0.png) Resultatet är en ganska liten cirkel. Så här gör du diagrammet större: 1. Gå till menyn Anpassa i verktygsfältet och välj Hela vyn. 2. Klicka på egenskapen **Storlek** på kortet Markeringar och dra skjutreglaget tills cirkeldiagrammet har önskad storlek. 12. Lägg till etiketter genom att dra dimensionen Kategori från rutan Data till Etikett på kortet Markeringar. ![Ett cirkeldiagram med etiketter för underkategorier.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pie_4.png) **Obs!** Cirkeldiagram kan också användas som markeringstyp i en visualisering. Mer information finns i [Sektormarkering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_marktypes.htm#PieMark). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa ett diagram av typen låda och morrhår Använd låda och morrhår, även känd som låda- och morrhårsdiagram för att visa fördelningen av värden längs en axel. Lådor anger de mellersta 50 procenten av data (det vill säga de två mittersta kvartilerna av datafördelningen). Du kan konfigurera linjer, så kallade _morrhår_, för att visa alla punkter inom 1,5 gånger kvartilavståndet (med andra ord, alla punkter inom 1,5 gånger bredden på den angränsande lådan) eller alla punkter vid maximal omfattning av data, såsom visas på följande bild: ![Ett låddiagram som visar genomsnittlig vikt efter kön.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/boxplot1.png) De grundläggand byggblocken för ett diagram av typen låda och morrhår är följande: - **Markeringstyp**: Cirkel - **Hyllan Kolumner**: Dimension - **Hyllan Rader**: Mätvärde - **Detalj**: Dimension - **Referenslinje**: Låda och morrhår Information om hur du lägger till en referenslinje finns i [Referenslinjer, band, distributioner och lådor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/reference_lines.htm). Skapa ett diagram av typen låda och morrhår som visar rabatter efter region och kundsegment genom att följa dessa steg: 1. Anslut till Urval – Superstore\-datakällan (om det behövs kan du ladda ner den från [Tableau Public-sidan med exempeldata](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)). 2. Dra dimensionen Segment till Kolumner. 3. Dra mätvärdet Rabatt till Rader. Tableau skapar en lodrät axel och bygger ett stapeldiagram, vilket är standard när det finns en dimension på hyllan Kolumner och ett mätvärde på hyllan Rader. 4. Klicka på fältet Rabatt på hyllan Rader och hovra över Mätvärde (summa) och ändra sedan aggregeringen till **Genomsnitt**. 5. Dra dimensionen Region till Kolumner och släpp det till höger om Segment. Nu har du en dimensionshierarki i två nivåer från vänster till höger i vyn där regioner (listas utmed botten) ligger kapslade inom segment (listas utmed toppen). 6. Klicka på Visa mig i verktygsfältet och välj diagramtypen låda och morrhår. ![Visa mig-rutnätet med diagramalternativ, där alternativet att skapa ett låddiagram är valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/boxplot_1.png) Tableau visar diagramtypen låda och morrhår: ![Ett låddiagram som visar den genomsnittliga rabatten efter segment.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/boxplot_2_10.0.png) Observera att det bara finns några markeringar i varje låda och morrhår-diagram. Tableau omtilldelade även Region från hyllan Kolumner till kortet **Markeringar**. När du ändrade diagramtypen till låda och morrhår fastställde Tableau vad de olika markeringarna i diagrammet ska representera. Den fastställer att markeringarna ska representera regioner. Vi ska ändra det. 1. Dra Region från kortet **Markeringar** tillbaka till Kolumner till höger om Segment. ![Ett låddiagram som visar den genomsnittliga rabatten efter segment och region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/boxplot_3_10.0.png) De vågräta linjerna är tillplattade låda och morrhår-diagram vilket är vad som händer när låda och morrhår-diagram baseras på en enda markering. Låda och morrhår-diagram är tänkta att visa en distribution av data och det kan bli svårt när data aggregeras som den gör i den aktuella vyn. 2. Dela upp data genom att välja Analys > Aggregera mätvärden. Detta aktiverar eller inaktiverar aggregering. Eftersom data aggregeras som standard i Tableau så delar det upp data när du väljer det här kommandot för första gången. Mer information finns i [Dela upp data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_aggregation.htm#DisAggData). I stället för en enda markering för varje kolumn i vyn får du nu ett intervall med markeringar, ett för varje rad i datakällan. ![Ett låddiagram som visar rabatt efter segment och region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/boxplot_4_10.0.png) Vyn visar nu den information vi vill se. De resterande stegen gör vyn mer läsbar och inbjudande. 3. Klicka på knappen Växla ![Knappen Byt axlar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environ_swap.png) för att växla axlarna. Låda och morrhår-diagrammet går nu från vänster till höger: ![Ett låddiagram som visar rabatt efter segment och region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/boxplot_5_10.0.png) 4. Högerklicka (Ctrl-klicka på Mac) på höger axel och välj Redigera referenslinje. 5. I dialogrutan Redigera referenslinje, band, eller ruta i listmenyn Fyllnad väljer du ett spännande färgschema. ![Dialogruta för att redigera låddiagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/boxplot_6_10.0.png) Mer om dessa alternativ finns i [Skapa låda och morrhår](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/reference_lines.htm#Add_a_Box_Plot) i artikeln **Referenslinjer, band, distributioner och rutor**. Nu är vyn klar: ![Ett vågrätt låddiagram som visar rabatter efter segment och region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/boxplot_7_10.0.png) Mer information om låda och morrhår-diagram [Referenslinjer, band, distributioner och lådor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/reference_lines.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa ett enkelt beräknat fält Ibland saknar datakällan fält (eller kolumner) som du behöver för din analys. Datakällan kan till exempel innehålla fält med värden för försäljning och vinst, men inte för Vinstkvot. Om så är fallet kan du skapa ett beräknat fält för resultatförhållandet med hjälp av data från fälten Försäljning och Vinst. I det här avsnittet lär dig skapa ett enkel beräknat fält med hjälp av ett exempel. ## Steg 1: Skapa det beräknade fältet 1. I ett arbetsblad i Tableau väljer du Analys > Skapa beräknat fält. 2. Ge det beräknade fältet ett namn i Beräkningsredigeraren som öppnas. I det här exemplet kallar vi det beräknade fältet **Vinstkvot**. ## Steg 2: Ange en formel 1. I beräkningsredigeraren anger du följande formel: SUM(\[Profit\])/SUM(\[Sales\]) Formler använder en kombination av funktioner, fält och operatörer. Mer information om hur du skapar formler i Tableau finns i [Skriva beräkningar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_operators.htm) och [Funktioner i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions.htm). 2. Klicka på **OK** när du är klar. Det nya beräknade fältet läggs till i rutan Data med ett likhetstecken (=) framför datatypsikonen för att tala om att det är ett beräknat fält. Du är nu redo att använda det beräknade fältet i vyn. ## Granska ditt arbete! Se hur du skapar ett enkelt beräknat fält i praktiken: ## Se även [Komma igång med beräkningar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_create.htm) [Skriva beräkningar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_operators.htm) [Funktioner i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions.htm) [Skapa LOD-uttryck i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod.htm) [Omvandla värden med tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa ett histogram Ett histogram är ett diagram som visar storleken på en distribution. Ett histogram ser ut som ett stapeldiagram men grupperar värden för ett kontinuerligt mätvärde i intervall eller klasser. De grundläggand byggblocken för ett histogram är följande: - **Markeringstyp**: Automatisk - **Hyllan Rader**: Kontinuerligt mätvärde (aggregerat efter antal eller distinkt antal) - **Hyllan Kolumner**: Klass (kontinuerlig eller diskret). _**Obs!** Den här klassen ska skapas från det kontinuerliga mätvärdet på hyllan Rader. Mer information om hur du skapar en klass från ett kontinuerligt mätvärde finns i [Skapa klasser från ett kontinuerligt mätvärde](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_bins.htm)._ I Tableau kan du skapa ett histogram med hjälp av Visa mig. 1. Anslut till **Superstore**\-datakällan (om det behövs kan du ladda ner den från [Tableau Public-sidan med exempeldata](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)). 2. Dra Mängd till Kolumner. 3. Klicka på Visa mig på verktygsfältet och välj diagramtypen histogram. Diagramtypen histogram finns tillgänglig från Visa mig när vyn innehåller ett enda mätvärde och inga dimensioner. ![Visa mig-menyn med ett histogram valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/histogram1.png) Tre saker händer när du klickar på histogram-ikonen i Visa mig: - Vyn ändras till att visa lodräta staplar med en kontinuerlig x-axel (1–14) och en kontinuerlig y-axel (0–5 000). - Mätvärdet Mängd som du placerade i hyllan Kolumner som har aggregerats som SUM byts ut mot den kontinuerliga dimensionen Mängd (klass). (Den gröna färgen för hyllan Kolumner indikerar att fältet är kontinuerligt.) - Mätvärdet Mängd flyttar till hyllan Rader och aggregeringen ändras från SUM till CNT (Antal). ![Ett histogram som visar fördelningen av antal.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/histogram3_10.0.png) Mätvärdet Mängd hämtar antalet objekt i en viss order. Histogrammet visar att ungefär 4 800 ordrar innehöll två objekt (den andra stapeln), ungefär 2 400 ordrar innehöll 4 objekt (den tredje stapeln) och så vidare. Klasstorleken är 1,77 och därför är staplarna inte i linje med axelns skalstreck. (Om du vill visa eller ändra klassens storlek högerklickar du på klassen i rutan Data och väljer Redigera ….) ![Dialogrutan Redigera klasser som visar klasstorleken](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/histogram_binsize.png) Vi kan ta vyn ett steg till och lägga till Segment till Färg för att se om vi kan identifiera en relation mellan kundsegment (konsument, företag eller hemmakontor) och mängden objekt per order. 1. Dra Segment till Färg. ![Ett staplat histogram som visar fördelningen av antal efter segment.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/histogram4_10.0.png) Färgerna uppvisar ingen tydlig trend. Vi tar och visar procentandelen av varje stapel som tillhör varje segment. 2. Håll in Ctrl-tangenten och dra fältet CNT(Mängd) från hyllan Rader till Etikett. Om du håller in Ctrl-tangenten så kopieras fältet till den nya platsen utan att försvinna från sin ursprungliga plats. 3. Högerklicka (Ctrl-klicka på en Mac) på fältet CNT(Mängd) på kortet Markeringar och välj Snabb tabellberäkning > Procent av totalvärde. Nu visar varje färgad sektion av varje stapel sin procentandel av totalt antal: ![Ett staplat histogram som visar antal efter segment och klass.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/histogram6_10.0.png) Men vi vill att procentandelarna är per stapel. 4. Högerklicka på fältet CNT(Mängd) på kortet Markeringar igen och välj Redigera tabellberäkning. 5. I dialogrutan tabellberäkning ändrar du värdet på fältet Beräkna med till Cell. ![Ett tabellberäkningsfönster som visar hur procentandelen av det totala antalet beräknas.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/histogram7_10.0.png) Nu har vi den vy vi vill ha: ![Ett staplat histogram som visar antal efter segment.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/histogram8_10.0.png) Det finns fortfarande inga bevis på att procentandelar efter kundsegment uppvisar någon trend när antalet objekt i en order ökar. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa ett paketerat bubbeldiagram Använd paketerade bubbeldiagram för att visa data i ett kluster av cirklar. Dimensionerna definierar de enskilda bubblorna och mäter storleken och färgen på de enskilda cirklarna. De grundläggande byggstenarna för ett paketerat bubbeldiagram är följande: - **Markeringstyp**: Cirkel - **Detalj**: Dimension - **Storlek**: Mätvärde - **Färg**: Dimension eller Mätvärde - **Etikett (valfritt)**: Dimension eller mätvärde Så här skapar du ett bubbeldiagram som visar försäljnings- och vinstinformation för olika produktkategorier: 1. Anslut till Urval – Superstore\-datakällan (om det behövs kan du ladda ner den från [Tableau Public-sidan med exempeldata](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)). 2. Dra dimensionen Kategori till Kolumner. En horisontell axel visar produktkategorier. 3. Dra mätvärdet Försäljning till Rader. Mätvärdet sammanställs som en summa och en vertikal axel visas. Tableau bygger ett stapeldiagram, vilket är standard när det finns en dimension på hyllan Kolumner och ett mätvärde på hyllan Rader. 4. Klicka på Visa mig i verktygsfältet och välj sedan diagramtypen paketerade bubblor. ![Rutan Visa mig med flera alternativ för visualiseringstyp. Packade bubblor har valts och texten lyder ”För packade bubblor kan du prova 1 eller flera dimensioner, 1 eller 2 mätvärden”](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bubbles_1.png) Tableau bygger det här paketerade bubbeldiagrammet: ![Bubbeldiagram med tre separata cirklar märkta med följande kategorier: möbler, kontorsmaterial och teknik.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bubbles_2_10.0.png) 5. Dra Region till Detalj på kortet Markeringar om du vill inkludera fler bubblor i vyn. ![Bubbeldiagram med fyra separata cirklar för var och en av följande kategorier: möbler, kontorsmaterial och teknik.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bubbles_3_10.0.png) Sedan lägger vi till ytterligare ett informationsskikt i vyn. 1. Dra Vinst till Färg på kortet Markeringar: ![Bubbeldiagram med separata cirklar sorterade efter region – östra, centrala, södra och västra – för var och en av följande kategorier: möbler, kontorsmaterial och teknik. Bubblornas färg varierar för att spegla mätvärdet SUM(Vinst).](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bubbles_4_10.0.png) 2. Dra Region till **Etikett** på kortet Markeringar för att klargöra vad varje bubbla representerar. ![Bubbeldiagram med fyra separata cirklar för var och en av följande kategorier: möbler, kontorsmaterial och teknik. Bubblornas färg varierar för att spegla mätvärdet SUM(Vinst).](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bubbles_5_10.0.png) Bubblornas storlek visar försäljningen för olika regions- och kategorikombinationer. Bubblornas färg visar vinsten (ju mörkare blå färg, desto större vinst). Information om hur du formaterar markeringsetiketter finns i [Visa, dölj och formatera markeringsetiketter](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/annotations_marklabels_showhideworksheet.htm). Om du vill utveckla den här vyn ytterligare kan du redigera färgerna för Vinst för att visa negativ vinst i en annan färg. Du kan också skapa ett beräknat fält som visar vinst delat med försäljning (d.v.s. vinstmarginal) och sedan släppa det på Färg i stället för absolut vinst. Du hittar mer information i [Färgpaletter och effekter](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties_color.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa ett paretodiagram Ett paretodiagram är en typ av diagram som innehåller både staplar och ett linjediagram, där enskilda värden representeras i fallande ordning av staplar och den stigande ackumulerade totalsumman representeras av linjen. Den är uppkallad efter Vilfredo Pareto, en italiensk ingenjör, sociolog, ekonom, statsvetare och filosof, som formulerade den så kallade paretoprincipen. Pareto konstaterade att 80 % av marken vanligtvis ägdes av 20 % av befolkningen. Pareto utvecklade principen genom att konstatera att 20 % av ärtskidorna i hans trädgård innehöll 80 % av ärtorna. Så småningom utvidgades principen ytterligare av andra, som påvisade att för många händelser kommer ungefär 80 % av effekterna från 20 % av orsakerna. Inom näringslivet kommer till exempel 80 % av vinsten inte sällan från 20 % av de tillgängliga produkterna. I Tableau går det att tillämpa en tabellberäkning på försäljningsdata för att skapa ett diagram som visar procentandelen av den totala försäljningen som kommer från de främsta produkterna, och därmed identifiera huvudsegmenten i kundkretsen som är viktigast för att företaget ska bli framgångsrikt. I den här proceduren används datakällan Urval - Superstore som ingår i Tableau Desktop. ## Förberedelser för analysen Bestäm vilka frågor du vill ha svar på innan du påbörjar analysen. Dessa frågor avgör vilken kategori (dimension) och vilket antal (mätvärde) som analysen ska baseras på. I följande exempel är frågan vilka produkter (som omfattas av dimensionen Underkategori) som står för den största totala försäljningen. På hög nivå behöver du göra följande: 1. Skapa ett stapeldiagram som visar försäljning per underkategori, i fallande ordning. 2. Lägg till ett linjediagram som också visar försäljning per underkategori. 3. Lägg till en tabellberäkning i linjediagrammet för att visa försäljningen per underkategori som en löpande totalsumma och som en procentandel av totalvärdet. I det här scenariot används datakällan Urval - Superstore som ingår i Tableau Desktop ## Skapa ett stapeldiagram som visar försäljning per underkategori i fallande ordning 1. Anslut till datakällan Urval - Superstore. 2. Dra Underkategori till Kolumneri rutan Data och dra sedan Försäljning till Rader. 3. Klicka på Underkategori i Kolumner och välj Sortera. Gör följande i dialogrutan Sortera: 1. Under Sorteringsordningväljer du Fallande. 2. Under Sortera efter väljer du Fält. 3. Lämna alla andra värden oförändrade, inklusive Försäljning som det valda fältet och Summa som den valda aggregeringen. 4. Klicka på OK för att stänga dialogrutan Sortera. Produkterna sorteras nu från högsta till lägsta försäljning. ## Lägg till ett linjediagram som också visar försäljning per underkategori 1. Dra Försäljning längst till höger i vyn från rutan Data, tills en streckad linje visas. ![Dra ett mätvärdesfält till ett stapeldiagram för att skapa ett paretodiagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pareto3.png) Obs! I Tableau 2020.2 och senare versioner visar rutan Data inte längre Dimensioner och Mätvärden som etiketter. Fälten visas efter tabell eller mapp. 2. Släpp Försäljning så att en vy med dubbel axel skapas. Det är lite svårt att se att det finns två instanser av försäljningsstaplarna i det här läget, eftersom de är konfigurerade på samma sätt. 3. Välj SUM(Sales) (2) på kortet Markeringar och ändra markeringstypen till Linje. Så här bör vyn se ut nu: ![Ett paretodiagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pareto4.png) ## Lägg till en tabellberäkning i linjediagrammet för att visa försäljningen per underkategori som en löpande totalsumma och som en procentandel av totalvärdet 1. Klicka på den andra kopian av SUM(Sales) på Rader och välj Lägg till tabellberäkning. 2. Lägg till en primär tabellberäkning till SUM(Sales)) för att visa försäljningen som en löpande totalsumma. Välj Löpande totalsumma som beräkningstyp. Stäng inte dialogrutan Tabellberäkning. 3. Lägg till en sekundär tabellberäkning för att visa data i procent av totalvärdet. Klicka på Lägg till sekundär beräkning och välj Procent av totalvärde som sekundär beräkningstyp. Så här bör dialogrutan Tabellberäkning se ut nu: ![Ett formulär för beräkning av tabellvärden, med alternativ för primära och sekundära beräkningar, inklusive beräkningstyp, metod och specifika dimensioner.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pareto1.png) 4. Klicka på krysset i det övre högra hörnet av dialogrutan Tabellberäkning för att stänga den. 5. Klicka på Färg på kortet Markeringar för att ändra linjens färg. ![Ett paretodiagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pareto5.png) Resultatet är nu ett paretodiagram: ![Ett paretodiagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pareto6.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa ett punktdiagram Använd punktdiagram för att visualisera relationerna mellan numeriska variabler. Skapa punktdiagram i Tableau genom att placera minst ett mätvärde på hyllan Kolumner och minst ett på hyllan Rader. Om de här hyllorna innehåller både dimensioner och mätvärden placerar Tableau mätvärden på de innersta fälten. Detta innebär att mätvärdena alltid visas till höger om de dimensioner som placerats på hyllorna. ”Innersta” hänvisar i det här fallet till tabellstrukturen.
Skapar enklare punktdiagramSkapar en punktdiagramsmatris
Mätvärdet summa av försäljning på hyllan Kolumner och mätvärdet summa av vinst på hyllan Rader.Mätvärdena region och summa av försäljning på hyllan Kolumner och mätvärdena kategori och summa av vinst på hyllan Rader.
Det går att använda flera markeringstyper i punktdiagrammen. Formmarkeringen används som standard i Tableau. Du kan behöva använda andra markeringstyper som cirklar eller fyrkanter, beroende på vilka data du använder. Du hittar mer information i [Ändra typ av markering i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_marktypes.htm). Följ de här stegen för att jämföra försäljning med vinst med hjälp av punktdiagram och trendlinjer: 1. Öppna Superstore\-datakällan(om det behövs kan du ladda ner den från [Tableau Public-sidan med exempeldata](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)). 2. Dra mätvärdet Försäljning till Kolumner. I Tableau aggregeras mätvärdet som en summa och en vågrät axel skapas. 3. Dra mätvärdet Vinst till Rader. I Tableau aggregeras mätvärdet som en summa och en lodrät axel skapas. Mätvärden kan innehålla kontinuerliga numeriska data. Vid punktjämförelsen jämförs två siffror och resultattabellen är analog med kartesiska tabeller med x- och y-koordinater. Du har nu skapat ett punktdiagram med en markering. ![Ett punktdiagram som visar summan av försäljning och vinst med en markering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/scatter_16.png) 4. Dra dimensionen Kategori till Färg på kortet Markeringar. Detta delar upp data i tre markeringar (en för varje dimensionsmedlem) som sedan kodas med färg. ![Ett punktdiagram som visar summan av försäljning och vinst med tre markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/scatter_18.png) 5. Dra dimensionen Region till Detalj på kortet Markeringar. Nu visas betydligt fler markeringar i vyn. Antalet markeringar är samma som antalet distinkta regioner i datakällan multiplicerat med antalet kategorier. (Klicka på knappen Ångra i verktygsfältet för att se vad som händer om du släpper dimensionen Region på **Form** i stället för Detalj.) ![Ett punktdiagram över försäljning och vinst efter produktkategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/scatter_19.png) 6. Dra modellen Trendlinje till vyn och släpp på modelltypen för att lägga till trendlinjer från rutan Analys. ![Process för att lägga till en linjär trendlinje i ett punktdiagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/scatter_22.png) Trendlinjerna innehåller statistiska definitioner för relationen mellan två numeriska värden. Båda axlar måste innehålla fält som motsvarar ett antal för att trendlinjer ska kunna läggas till i vyn. Det är alltid fallet med punktdiagram. Tre linjära trendlinjer läggs till i Tableau: en för varje färg som används för att skilja de tre kategorierna åt. ![Ett punktdiagram över försäljning och vinst efter produktkategori med trendlinjer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/scatter_20.png) 7. Placera markören över trendlinjen för att visa statistisk information om den modell som används för att skapa linjen. ![Ett verktygstips på ett punktdiagram med trendlinjer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/scatter_21.png) Du hittar mer information i [Bedöma signifikans hos trendlinje](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/trendlines_add.htm#significance). Det går även att anpassa trendlinjen för användning av olika modelltyper eller för att inkludera konfidensband. Mer information finns i [Lägga till trendlinjer i en visualisering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/trendlines_add.htm). ### Se även [Exempel: Punktdiagram, aggregering och detaljnivå](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_aggregation.htm#ExampleScatter) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa ett stapeldiagram Använd stapeldiagram för att jämföra data mellan kategorier. Du skapar ett stapeldiagram genom att placera en dimension på hyllan Rader och ett mätvärde på hyllan Kolumner eller vice versa. Ett stapeldiagram använder markeringstypen Stapel. Tableau väljer denna markeringstyp när datavyn matchar en av de två fältarrangemang som visas längre fram. Du kan lägga till ytterligare fält i dessa hyllor. Mer information om markeringstypen Stapel finns i [Stapelmarkering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_marktypes.htm#BarMark).
Skapar vertikala staplarSkapar horisontella staplar
Mätvärdet Kategori på hyllan Kolumner och mätvärdet Summa av vinst på hyllan Rader.Mätvärdet Summa av vinst på hyllan Kolumner och mätvärdet Kategori på hyllan Rader.
Följ de här stegen för att skapa ett stapeldiagram som visar den totala försäljningen under en fyraårsperiod: **Obs!** I slutet av proceduren finns ett extra steg du kan utföra för att visa totalsummor längst upp i staplarna. 1. Anslut till Urval – Superstore\-datakällan (om det behövs kan du ladda ner den från [Tableau Public-sidan med exempeldata](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)). 2. Dra dimensionen Orderdatum till Kolumner och dra mätvärdet Försäljning till Rader. Observera att data aggregeras efter år och kolumnrubriker visas. Mätvärdet Försäljning aggregeras som en summa och en axel skapas samtidigt som kolumnrubrikerna flyttas längst ned i vyn. Tableau använder Rad som markeringstyp eftersom du har lagt till datumdimensionen. ![Ett linjediagram som visar den uppåtgående trenden i försäljningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bar_1.png) 5. På kortet **Markeringar**, välj Stapel från listrutan. ![Menyalternativet för stapeldiagram på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bar_2.png) Vyn ändras till ett stapeldiagram. ![Ett stapeldiagram som visar den årliga försäljningen från 2011 till 2014.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bar_3.png) Markeringarna (som i detta fall är staplar) är vertikala eftersom axeln är vertikal. Längden på varje markering representerar försäljningssumman för det året. De faktiska siffrorna du ser här kanske inte matchar de siffror du ser – exempeldata ändras ibland. ![Ett verktygstips som visar år och total försäljning för den valda stapeln.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bar_4.png) 11. Dra dimensionen Sändningstyp till Färg på kortet **Markeringar**. Vyn visar hur olika leveranssätt har bidragit till den totala försäljningen över tid. Förhållandena har ett enhetligt utseende för varje år. ![Ett staplat stapeldiagram som visar försäljning efter sändningstyp och år.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bar_21.png) 14. Dra dimensionen Region till Rader och släpp den till vänster om Försäljningför att producera flera axlar för försäljning per region. ![Ett staplat stapeldiagram som visar försäljning efter region och år.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bar_22.png) 16. Om du bara vill visa data i den västra regionen kan du filtrera bort de andra regionerna. För att göra detta drar du dimensionen Region igen, denna gång från rutan Data till hyllan Filter. ![Rutan Data, hyllan Sidor, hyllan Filter och kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bar_23.png) 18. I dialogrutan Filter \[Region\] avmarkerar du kryssrutorna Centrala, Östra och Södra och klickar sedan på OK. ![Ett staplat stapeldiagram som visar försäljning efter sändningstyp och år för den västra regionen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bar_25.png) Den här vyn ger dig en inblick i dina data, till exempel hur leveranssättet har förändrats i väst under fyraårsperioden. ## Ett steg längre: Lägg till summor i staplade fält Ibland är det lika enkelt att lägga till summor längst upp på staplarna i ett diagram som att klicka på ikonen Visa etiketter i verktygsfältet. Men när staplarna är uppdelade efter färg eller storlek, skulle varje enskilt segment etiketteras, snarare än stapelns summa. Med några få steg kan du lägga till en etikett för totalsumma längst upp i varje stapel även om staplarna är uppdelade. I nästa procedur kommer du tekniskt sett att lägga till en referenslinje. Men genom att konfigurera ”raden” på ett visst sätt får du de etiketter du vill ha. 1. Från rutan Analys drar du en Referenslinje i vyn och släpper den på Cell. ![Rutan Analys som visar alternativet för att lägga till en anpassad referenslinje.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bar_26.png) 2. I dialogrutan anger du aggregeringen för SUM(Försäljning) som Summa, anger Etikett som Värde och anger Linje under Formatering som Ingen: ![Dialogruta för att redigera referenslinje, band eller ruta för ett diagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bar_27.png) Klicka sedan på OK för att stänga dialogrutan Redigera referenslinje, band eller ruta. Vyn har nu valutasummor längst upp i varje stapel. ![Ett staplat stapeldiagram som visar försäljningen i den västra regionen efter år.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bar_28.png) Du kan behöva justera vyn för att det ska se rätt ut. Om staplarna är för smala trunkeras siffrorna. För att åtgärda detta trycker du på Ctrl + Höger på tangentbordet för att göra staplarna bredare. Om du vill centrera totalsummorna över staplarna – som standard är de vänsterjusterade – gör du följande: 6. Högerklicka på någon av summorna i stapeldiagrammet och välj Format. 7. I fönstret Format, i området Etikett för refererenslinje öppnar du kontrollen Justering och väljer alternativet Centrera för horisontell justering: ![Dialogruta för att formatera en referenslinje och ange anpassad justering för referenslinjens etiketter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bar_29.png) ## Andra resurser [Skapa ett grupperat stapeldiagram](http://kb.tableau.com/articles/howto/creation-of-a-grouped-bar-chart?lang=sv-se): En kunskapsbasartikel med inbäddade videofilmer som beskriver hur du skapar grupperade stapeldiagram, som även kallas sida vid sida-stapeldiagram. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa filter för relativa datum Filter för relativa datum uppdateras dynamiskt för att visa en tidsperiod i förhållande till när du öppnar vyn såsom aktuell vecka, år till datum eller de senaste tio dagarna. Filter för relativa datum gör det enkelt att skapa vyer som alltid visar den senaste informationen. ### Steg 1: Dra ett datumfält till hyllan Filter Dra ett datumfält från rutan Data till hyllan Filter. Välj Relativt datum och sedan Nästa i dialogrutan Filtrera fält. ![Dialogrutan Filtrera fält med alternativ för att filtrera efter relativt datum eller datumintervall.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/qs_relative_dates1.png) ### Steg 2: Välj en tidsenhet Välj Relativa datum i dialogrutan Filter och välj sedan tidsenheten för filtret. Välj Veckor för att till exempel endast visa de tre senaste veckorna. ![En dialogruta med alternativ för att filtrera datum. Du kan filtrera efter specifika datum eller relativa datum, som den här veckan, förra veckan eller nästa vecka.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/qs_relative_dates2.png) ### Steg 3: Definiera datumperioden Använd alternativen i den nedre delen av filterdialogrutan för att ange vilken datumperiod som ska inkluderas i vyn. Om du till exempel visa de senaste tre veckorna väljer du Senaste och anger sedan siffran 3. ![En listrutemeny med alternativ för att filtrera efter relativa datum, bland annat föregående, innevarande eller kommande vecka.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/qs_relative_dates3.png) Det specifika tidsintervallet som har valts visas i det övre högra hörnet av filterdialogrutan. ![En visualisering som filtrerats efter relativa datum från 26 april 2015 till 2 maj 2015.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/qs_relative_dates4.png) **Obs!** ”Senaste” datumperioder inkluderar hela den aktuella tidsenheten. Detta gäller även om vissa datum inte har infallit än. Om du till exempel väljer den senaste månaden och det aktuella datumet är 7 januari visar Tableau datumen för 1 till 31 januari. ### Steg 4: Titta på uppdateringen av vyn Vyn uppdateras nu för att alltid visa det relativa datumintervallet som har valts. ![Ett linjediagram som visar vinsttrender för orderdatumet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/qs_relative_dates5.png) När de har skapats kan du visa filter för relativa datum i vyn som kort. Se [Visa interaktiva filter i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm#ShowFilter). Användarna kan välja menyn på filterkortet för att bekräfta det specifika datumintervallet: ![En visualisering som filtrerats efter relativa datum från 1 januari 2018 till 31 december 2020.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/qs_relative_dates6.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa geografiska lager för kartor När du behöver lägga till flera lager med geografiska data på en karta kan du använda markeringslager på kortet Markeringar. Markeringslager fungerar som genomskinliga överlägg. Varje lager fungerar oberoende och kan ha sin egen markeringstyp, bildtext och färg. Obs! - Markeringslager kan endast användas med geografiska data. - Fält kan delas mellan markeringslager men alla filter som tillämpas på ett fält tillämpas även på alla markeringslager ## Skapa en vy med markeringslager När du skapar en karta blir alternativ för att skapa markeringslager tillgängliga allt eftersom du lägger till fler geografiska fält i vyn. ### Lägg till ett markeringslager 1. Skapa din första karta i vyn. Tänk på detta som grundlagret. 2. Dra ett geografiskt fält till vyn. Lägg märke till att kontrollen Lägg till ett markeringslager blir tillgänglig i det övre vänstra hörnet av vyn. 3. Släpp det geografiska fältet på kontrollen Lägg till ett markeringslager. Ett nytt markeringslager läggs till på kortet Markeringar och lagret visas i vyn. ![Lägg till ett markeringslager på en karta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_marks_layers_3.gif) ### Exempel: Arbeta med markeringslager Följande genomgång använder exempelarbetsboken [Marks Layers Example](https://help.tableau.com/samples/en-us/map_layers/Marks_Layers_Example.twbx). 1. Öppna arbetsboken Marks Layers Example. Den använder en anslutning till en geografisk datakälla. 2. Dra fältet Neighborhood Geometry till vyn. Detta skapar en karta i vyn. 3. Dra fältet Neighborhood Names till Färg på kortet Markeringar. 4. Dra fältet Building Geometry till vyn. Lagret Add a Marks visas i det övre vänstra hörnet av vyn. ![Lägg till ett markeringslager på en karta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_marks_layers_3.gif) Observera att kortet Markeringar nu innehåller två lager etiketterade med Boston\_Buildings.Building Geometry och Boston\_Neighborhoods.Neighborhood Geometry. ![Ett andra markeringslager på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_marks_layers_5_250x361.png) 5. Lägg till ytterligare ett lager med data i vyn. Dra Community Centers Geometry till vyn. Obs! Som en genväg kan du högerklicka på ett geografiskt fält och klicka på Lägg till i nytt lager i listrutemenyn. ![En meny som visar alternativ för att lägga till ett lager eller ett blad, byta namn på ett lager, dölja ett lager och skapa ett lager.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_marks_layers_4_250x291.png) 6. Klicka på det nya lagret i exempelarbetsboken för att öppna dess markeringsalternativ och drar sedan fältet Community Centers Name till Färg. 7. Klicka på listrutemenyn för markeringstypen och välj sedan Form för att ändra markeringstypen. Klicka på fältet Form på kortet Markeringar, för detta lager, och välj sedan det större ”X”. ![En dubbelaxlad karta över Bostons stadsdelar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_marks_layers_6_600x422.png) Varje lagers markeringstyp, färg och format kan konfigureras oberoende av varandra. Du kan ändra utseendet på ett lager genom att klicka på det för att expandera kortet Markeringar. Drar sedan ett geografiskt fält till en av kortet Markeringars egenskaper såsom Färg. ## Val av kontrollmarkering i lager När du har lagt till lager i vyn kanske du vill styra hur användaren interagerar med dem. Med ett lager är det enkelt att välja en enskild markering för att få extra information, såsom en bildtext eller textetikett. Men med flera lager kanske det inte är den bästa användarupplevelsen att låta publiken välja alla markeringar på alla lager. Du kan kontrollera hur användare interagerar med lager i inställningarna för markeringar i lager. Det finns två sätt att kontrollera hur användare väljer lager i vyn. ### Inaktivera val av markeringar Klicka på listrutepilen för ett lager i kortet Markeringar och välj sedan Inaktivera val. Detta förhindrar användare från att välja markeringar från det lagret i vyn. ![Bilder som visar alternativet ”Inaktivera val” i listrutemenyn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_marks_layers_7_250x394.png) ### Dölj ett lager Så döljer du alla markeringar på ett lager 1. Klicka på ikonen Synlighet för kontrollager, på kortet Markeringar, till vänster om lagrets namn. Ikonen blir synlig när du väljer lagret på kortet Markeringar och förblir synlig när lagrets synlighet inaktiveras. 2. Klicka på ikonen igen för att visa ett lager. ![Animation som visar hur man döljer ett lager.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_marks_layers_8.gif) ## Ändra lagerinställningar När du har skapat en karta med flera lager kan du ändra ordningen på lager, byta namn på lager, ta bort lager eller dölja lager. ### Ändra ordningen på lager Tableau återger lagren baserat på deras ordning i kortet Markeringar. Markeringar i lager överst i listan visas ovanpå markeringar i lager som är längre ner i listan. Så ändrar du ordningen på lager 1\. Klicka på ett lagernamn i kortet Markeringar och drar det till den orange indikatorpilen visas. Orange indikerar var lagret kan flyttas till. 2\. Släpp lagret på den nya lagerplaceringen. Obs! Släpp lagret i en annan del av vyn (där den orange indikatorpilen inte visas) för att avbryta flytten medan du drar lagret. ![En animation som visar hur ordningen på lager ändras i markeringsmenyn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_marks_layers_9.gif) ### Byta namn på lager När ett nytt lager skapas tilldelar Tableau ett namn automatiskt baserat på tabell- och fältnamnet. Med stora datakällor kan det bli svårt att hantera många olika lager. Du kan göra det enklare genom att byta namn på och ge varje lager ett specifikt namn. Så byter du namn på ett lager 1\. Klicka på ett lager på kortet Markeringar och sedan på listrutepilen till höger om lagrets namn. 2\. Välj Byt namn, ange nya namnet och tryck sedan på Retur. ![En bild som visar alternativet ”Byt namn” på listrutemenyn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_marks_layers_10_250x392.png) ### Ta bort lager Om ett lager inte längre är användbart kan du ta bort det. Så tar du bort ett lager: 1. Klicka på ett lager på kortet Markeringar. 2. Klicka på listrutepilen till höger om lagrets namn och välj sedan Ta bort. ![En bild som visar alternativet ”Ta bort” på listrutemenyn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_marks_layers_11_250x392.png) ### Lägg till i zoomomfång När du lägger till ett nytt lager på en karta inkluderar Tableau, som standard, alla markeringar i vyn. Om det finns stor skillnad mellan skalan på markeringar – till exempel ett lager som visar alla gatubelysningar i en stadsdel och de andra lagren visar hela landets elnät – kan den önskade informationen gå förlorad. Detta kan lösas genom att inaktivera den här funktionen per lager. Välj listrutepilen på lagrets namn och avmarkera sedan Lägg till i zoomomfång. ![En animation som visar hur vyn ändrar fokus på element när Lägg till i zoomomfång är avmarkerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_marks_layers_12.gif) ## Låt användare anpassa vyer med Lagerkontroll Med tillkomsten av geografiska lager for kartor har du möjligheten att skapa kompakta och informationsrika vyer. Dessa vyer kan dock bli svåra att navigera när antalet lager och markeringar ökar. Lagerkontrollen är en panel som expanderar i vyn när den markeras. Den visar alla geografiska datalager och erbjuder snabb åtkomst till varje markerings lager. ![Vy över kartwidgeten](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Marks_Layers_Widget_01.png) Att använda lagerkontrollen låter dig dölja eller inaktivera interaktioner per lager samt spara valet som en anpassad vy, om du arbetar med en publicerad arbetsbok. ### Aktivera lagerkontrollen Som utvecklare kan du aktivera lagerkontrollen innan arbetsboken publiceras. - Välj Kartor > Kartalternativ > Markera eller avmarkera ”Lagerkontroll” Som standard är Lagerkontroll markerat. Detta innebär att när en arbetsbok publiceras kan användare komma åt panelen och dölja eller visa markeringslager. ![Menyn Kartalternativ med kryssrutor för att visa kartsökning, lagerkontroll, verktygsfält för vy samt panorera och zooma. Kryssrutan för att visa kartans skala är avmarkerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Marks_Layers_Widget_02.png) ### Använda lagerkontrollen Om Lagerkontroll är aktiverat visas ikonen Lagerkontroll i kartkontrollerna på den övre vänstra sidan av vyn. Att klicka på ikonen expanderar en panel där du kan se alla markeringslager i vyn. ![Lagerkontroll för markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Marks_Layers_Widget_03.gif) Lagerkontrollen kan dras runt i fritt vyn men positionen återställs varje gång vyn laddas om. Varje lager i panelen har ett par ikoner bredvid sig: Interaktionsikonen och aktivera/inaktivera Synlighet. Alla ändringar som görs med kontrollen återspeglas i markeringslagren. Att dölja ett lager med kontrollen fungerar på exakt samma sätt som att dölja ett lager på kortet Markeringslager. Att välja interaktionsikonen inaktiverar möjligheten av att välja eller interagera med markeringar på det lagret. Detta kan vara mycket användbart för att förhindra att bakgrundselement väljs när du gör till exempel en lassomarkering. ![Lagerkontroll för markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Marks_Layers_Widget_04_500x360.gif) Att inaktivera Synlighet döljer alla markeringar på ett lager. Att aktivera det visar dock alla markeringar i lagret. Observera att markeringar som är dolda även tas bort från alla val. ![Lagerkontroll för markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Marks_Layers_Widget_05_500x357.gif) ### Anpassade vyer med lagerkontrollen När du publicerar en vy med lagerkontrollen aktiverad bibehålls inga ändringar som en användare gör i lagren med lagerkontrollen. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa hierarkier När du ansluter till en datakälla separerar Tableau automatiskt datumfälten i hierarkier, så att du enkelt kan dela upp visualiseringen. Du kan även skapa egna, anpassade hierarkier. Om du till exempel har en uppsättning fält, som heter Region, Län och Kommun, kan du skapa en hierarki ur dessa fält så att du snabbt kan gå nedåt i nivåer i visualiseringen. ## Skapa en hierarki Skapa en hierarki: 1. I rutan **Data** drar du ett fält och släpper det direkt på ett annat fält. **Obs!** När du vill skapa en hierarki ur ett fält i en mapp högerklickar (kontroll-klickar på Mac) du på fältet och väljer sedan **Skapa hierarki**. 2. När du uppmanas om det anger du ett namn på hierarkin och klickar på OK. 3. Dra ytterligare fält till hierarkin efter behov. Du kan även sortera om fälten i hierarkin genom att dra dem till en ny position. ![Skapa hierarkier i rutan Data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/hierarchies1.gif) ## Gå uppåt eller nedåt i en hierarki När du lägger till ett fält från en hierarki till visualiseringen kan du snabbt gå uppåt eller nedåt i hierarkin för att lägga till eller ta bort fler detaljnivåer. Gå uppåt eller nedåt i en hierarki i Tableau Desktop eller i webbredigering: - I visualiseringen klickar du på **+** eller **\-** på hierarkifältet. ![Skapa en hierarki i hyllan Kolumner.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/hierarchy1.gif) När du redigerar eller visar visualiseringen på webben har du alternativet att klicka på **+** eller **\-** bredvid en fältetikett. ![Skapa en hierarki i visualiseringen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/hierarchy2.gif) ## Ta bort en hierarki Ta bort en hierarki: - I rutan **Data** högerklickar (kontroll-klickar på Mac) du på hierarkin och väljer Ta bort hierarki. Fälten i hierarkin tas bort från hierarkin och hierarkin försvinner från rutan Data. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa ifyllda kartor med cirkeldiagram i Tableau Markeringar med cirkeldiagram kan vara smidiga för att visa enkla proportioner till helheten. Till exempel kan markeringar med cirkeldiagram vara effektiva när du vill visa hur stor del av vinsten en produkt utgör för en geografisk plats. I det här exemplet använda markeringen med cirkeldiagram med ifyllda kartor för att visa andelen av vinsten som utgörs av kontorsmaterial, möbler och teknik i förhållande till den totala vinsten per län. Här används datakällan Sample – Superstore, som medföljer Tableau Desktop. ## Skapa kartvyn med lager 1. I Tableau öppnar du en ny arbetsbok och ansluter till datakällan Sample – Superstore. 2. På sidan Datakälla klickar du på Blad 1 för att gå till ett nytt arbetsblad. 3. Öppna mappen Plats och dubbelklicka på Län i rutan Data, under tabellen Order. Tableau skapar en symbolkarta med en datapunkt för varje län i datakällan Sample – Superstore. 4. Klicka på listrutan Markeringstyp på kortet Markeringar och välj markeringstypen **Karta**. ![En expanderad listrutemeny på kortet Markeringar som visar olika alternativ för diagramtyp, med Karta valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filled_pie1.png) 5. Från rutan Data drar du **Vinst** till **Färg** på kortet Markeringar. 6. Från rutan Data, under tabellen Order, öppnar du mappen Plats och drar Län till kartan. När fältet ligger över kartan ser du alternativet Lägg till ett markeringslager. Släpp Län här för att skapa ett nytt lager. ![Rutan Lägg till ett markeringslager, som visas när du drar ett geografiskt fält till en arbetsyta som redan innehåller en karta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_marks_layer.png) Du har nu en karta med två lager: ifyllda länspolygoner som visar vinst- och poängplatser i mitten av varje län. Vi omvandlar dessa punkter till cirkeldiagram i nästa steg. 7. Om du vill organisera och namnge dina lager klickar du på listrutan till höger om lagernamnet, väljer Byt namn och byter namn på lagret till ett namn som återspeglar dess innehåll, till exempel ”Cirkeldiagram”. 8. Klicka på listrutan Markeringstyp på lagret Cirkeldiagram och välj markeringstypen Cirkel. ![Listrutemenyn på kortet Markeringar, med markeringstypen Cirkel vald.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_marks_pie_mark.png) 9. Från tabellen Order i rutan Data drar du Försäljning till Storlek på kortet Markeringar på lagret Cirkeldiagram. Den totala försäljningen för varje län visas i en proportionell cirkel. 10. Under tabellen Order i rutan Data öppnar du mappen Produkt och drar Kategori till Färg på kortet Markeringar. Tips! Om storleken på cirkeldiagrammen är för liten klickar du på Storlek på kortet Markeringar för att justera storleken. Kartan uppdateras så att den totala vinsten samt försäljningssumman för varje kategori och län visas. ![En karta som visar försäljning per kategori i USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filled_pie4.png) ## Skapa kartvyn med en dubbel axel 1. I Tableau öppnar du en ny arbetsbok och ansluter till datakällan Sample – Superstore. 2. På sidan Datakälla klickar du på Blad 1 för att gå till ett nytt arbetsblad. 3. Öppna mappen Plats och dubbelklicka på Län i rutan Data, under tabellen Order. Tableau skapar en symbolkarta med en datapunkt för varje län i datakällan Sample – Superstore. 4. Klicka på listrutan Markeringstyp på kortet Markeringar och välj markeringstypen **Karta**. ![En expanderad listrutemeny på kortet Markeringar som visar olika alternativ för diagramtyp, med Karta valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filled_pie1.png) 5. Från rutan Data drar du **Vinst** till **Färg** på kortet Markeringar. 6. Från rutan Data drar du **Latitud (genererad)** till hyllan **Rader** och placerar den till höger om det andra fältet Latitud. Nu har du två identiska kartvyer. 7. Högerklicka på det andra **Latitud**\-fältet på hyllan Rader och välj **Dubbel axel**. ![En expanderad listrutemeny från ett fält på hyllan Rader, med alternativet Dubbel axel valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filled_pie3.png) Den andra kartan ligger nu som ett lager över den första kartan. Det finns nu tre listrutor på kortet Markeringar: en för varje kartvy och en för båda vyerna (alla). Det finns tre separata markeringskort som du kan använda för att styra de visuella detaljerna för var och en av kartvyerna. 8. På kortet Markeringar klickar du på en av flikarna Latitud (genererad) och sedan på listrutan Markeringstyp där du väljer markeringstypen Cirkeldiagram . 9. Från tabellen Order i rutan Data drar du **Försäljning** till **Storlek** på kortet Markeringar för latitud (genererad) som du har valt. Den totala försäljningen för varje län visas i en proportionell cirkel. 10. Under tabellen Order öppnar du mappen Produkt och drar **Kategori** till **Färg** på samma markeringskort. Tips! Om storleken på cirkeldiagrammen är för liten klickar du på Storlek på kortet Markeringar för att justera storleken. I kartvyn visas nu den totala vinsten samt försäljningssumman för varje kategori i varje län. ![En karta som visar försäljning per kategori i USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/filled_pie4.png) ## Se även: [Kartläggningskoncept i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_build.htm) [Kom igång med mappning i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildexamples_maps.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa instrumentpaneler som är tillgängliga för alla Du kan använda Tableau för att skapa instrumentpaneler som följer riktlinjerna i WCAG 2.2 AA (Web Content Accessibility Guidelines). Detta är praktiskt om du vill att instrumentpanelerna ska vara tillgängliga för så många som möjligt eller om ditt arbete omfattas av kraven i [US Section 508](https://www.section508.gov/) eller andra lagar och förordningar som rör tillgänglighet. Så här gör du en instrumentpanel tillgänglig för alla: 1. Skapa en instrumentpanel i Tableau Desktop eller i webbredigeringsläge i Tableau Server eller Tableau Cloud. 2. Publicera och bädda in instrumentpanelen på en webbsida som följer riktlinjerna i WCAG 2.2 AA (Web Content Accessibility Guidelines). I det här avsnittet beskrivs hur skärmläsare kan göra det lättare för användare att navigera på instrumentpaneler, i vilken ordning skärmläsare läser objekt eller vyer på en instrumentpanel, vilka objekt som är tillgängliga och hur du gör en befintlig instrumentpanel mer lättillgänglig. ## Tangentbordsnavigering och fokusordning på instrumentpaneler Tableau innehåller kortkommandon som gör det enklare för användarna att navigera med bara tangentbordet. Mer information finns i [Tangentbordshjälpmedel för Tableau på webben](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/access_keyboard_navigation.htm). När du skapar en instrumentpanel läser skärmläsare vyerna eller objekten på en instrumentpanel i den ordning som de lades till. Om en instrumentpanel till exempel innehåller ett textobjekt med information som förklarar hur instrumentpanelen fungerar, lägger du till det objektet först på instrumentpanelen. Du kan också ändra instrumentpanelens hierarki direkt genom att redigera XML-filen. Mer information finns i följande inlägg från Tableaus community: [How can I set the focus order of the views and objects in a dashboard?](https://community.tableau.com/s/question/0D54T00000C6USYSA3/how-can-i-set-the-focus-order-of-the-views-and-objects-in-a-dashboard) ## Skapa instrumentpaneler som är tillgängliga för alla Många element och objekt på arbetsytan i Tableau har stöd för tangentbordsnavigering och hjälpmedelstekniker som till exempel skärmläsare. Du kan använda följande objekt på en instrumentpanel som du vill göra tillgänglig för alla användare: - [Lägga till instrumentpanelsobjekt och ange alternativ](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dashboards_create.htm#Add_objects) - textobjekt - webbsideobjekt - knappobjekt - bildobjekt. - Verktygsfält - Titlar för instrumentpaneler - Vyer, mer specifikt: - Titel - flikar i arbetsböcker - Fönstret Visa data - bildtexter (när de visas) - kategoriska förklaringar - filter med enstaka eller flera värden. ![Olika delar av Tableau där tillgänglighetsprinciper kan användas med bildtexter numrerade från 1 till 8.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accessibility_callout1.png) Mer information om vyer finns i [Bygga datavyer för tillgänglighet](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accessibility_overview.htm) **Obs!** Interaktivitet inom en vy (markeringsval, verktygstips med mera) är inte tillgängligt. ## Genomgång: Göra befintliga instrumentpaneler tillgängliga för fler Här börjar vi med en färdig arbetsbok och arbetar oss bakåt för att göra den mer lättillgänglig. ![Ett stapeldiagram med tidsserier som visar Superstore-försäljning efter produktkategori och region med interaktiva kryssrutor för att filtrera efter kategori och år.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_dashboard1.png) För att göra den här arbetsboken mer tillgänglig ska vi göra följande: 1. [Formatera för tillgänglighet på instrumentpanels- och arbetsboksnivå](#Format) 2. [Aggregera och minska antalet markeringar](#Aggregat) 3. [Ta bort överflödig information](#Eliminat) 4. [Använda färg och form för att särskilja markeringar](#Use) 5. [Använda filter för att minska antalet markeringar i en vy](#Use2) 6. [Lägga till bildtexter och förklaringar](#Add) Den här instrumentpanelen är utformad att visa totalförsäljningen för varje försäljningsregion och produkttyp. Linjediagrammet längst ned återger månadsförsäljningen efter produkttyp. Instrumentpanelens konstruktör ville använda gröna och grå nyanser på instrumentpanelen för att återspegla Superstores varumärkesprofil. Dessvärre har den här instrumentpanelen flera egenskaper som kan göra den svårtillgänglig för användarna. Ett exempel är företagets färgschema. Stegen nedan visar hur du kan göra instrumentpanelen mer lättillgänglig på några olika sätt. ### Formatera för tillgänglighet på instrumentpanels- och arbetsboksnivå Kontrasten mellan den gröna texten och den grå bakgrunden är inte tillräckligt skarp för användare med nedsatt kontrastkänslighet. Vi kommer att göra bakgrunden vit och ändra textfärgen i diagrammet till svart för att förbättra kontrasten så mycket som möjligt. Du kan uppdatera skuggningen för instrumentpanelen genom att ändra alternativet för skuggning på menyn **Formatera instrumentpanel** till **Ingen**. ![Dialogrutan Formatera instrumentpanel med en rad alternativ för att anpassa instrumentpanelens utseende, bland annat skuggning, teckensnitt och justering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_dashboard2.png) För att ändra textformateringen skulle vi så klart kunna ändra formateringen manuellt för varje arbetsblad. Men det tar lång tid. Den här instrumentpanelen har bara två vyer, men många instrumentpaneler innehåller fler. För att uppdatera texten på instrumentpanelen till svart väljer du **Formatera arbetsbok** och ändrar **Teckensnitt > Allt** till **Svart**. ![En dialogruta som visar en rad teckensnittsfärger på den ljusa paletten i Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_dashboard3.png) Nu ändras teckenfärgen på alla blad i arbetsboken till svart, och samma ändring tillämpas sedan på instrumentpanelens vyer. Extern information om färgkontrast finns i [Färgkontrast – vad du bör tänka på](https://www.smashingmagazine.com/2014/10/color-contrast-tips-and-tools-for-accessibility/) (på engelska).
Sämre tillgänglighet – lägre kontrastBättre tillgänglighet – högre kontrast
Ett stapeldiagram med tidsserier som visar Superstore-försäljning för produktkategorier och regioner med färgkodning för varje produkt.Ett linjediagram med tidsserier som visar månadsförsäljningen för tio produkter under en fyraårsperiod samt ett stapeldiagram som ger en heltäckande bild av försäljningen efter produktkategori och region.
Mer information om hur du lägger till bakgrundsfärger för objekt finns i [Lägga till utfyllnad, kantlinjer och bakgrundsfärger för objekt](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/dashboards_organize_floatingandtiled.htm#Add). ### Aggregera och minska antalet markeringar Kanske har du en stor mängd information som du vill förmedla på en instrumentpanel eller i en vy. Tänk dock på att en mycket detaljerad vy med många markeringar, som stapeldiagrammet överst i vår vy, kan vara svår att förstå för någon som använder en skärmläsare eller ett tangentbord. Den översta vyn på vår instrumentpanel har fler än 5 000 markeringar eftersom varje stapel i diagrammet innehåller namnet på varje produkt i den aktuella kategorin. Om en vy har fler än 1 000 markeringar återges den på servern i stället för i webbläsaren. Vyer som återges på servern stöds inte i WCAG. Begränsa antalet markeringar till de som framhäver de viktigaste datapunkterna. För att göra den här vyn mer lättillgänglig kan du förvandla det staplade stapeldiagrammet till ett vanligt stapeldiagram genom att ta bort fältet **Produktnamn** från **Information**. Genom att göra det kan du minska antalet markeringar i vyn från över 5 000 till 68.
Sämre tillgänglighet – för många markeringarBättre tillgänglighet – aggregerad vy
Ett vågrätt staplat stapeldiagram som visar försäljningsdata efter region och produktkategori med färgkodning för varje produkts försäljning.

 

Ett vågrätt staplat stapeldiagram som visar försäljningsdata efter region och produktkategori med färgkodning för varje produkts försäljning.
Användare kan också komma åt fönstret Visa data (aktiverat som standard) för att granska underliggande data för markeringarna. Användare kan också ladda ner data från den sidan till ett tillgängligt program för att visa dem på det sättet. För att minska den kognitiva belastningen och minska antalet markeringar i fältet ännu mer kan vi skapa grupper med relaterade medlemmar i ett fält. Så här skapar du en grupp med produkter som hör ihop: 1. Högerklicka på fältet och välj **Skapa** \> **Grupp**. ![Ett fält i rutan Data med en snabbmeny som visar var man ska gruppera fält eller skapa ett beräknat fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ad-hoc4.png) 2. I dialogrutan Skapa grupp väljer du de medlemmar som ska ingå i gruppen och klickar sedan på **Grupp**. Mer information om hur du grupperar data finns i [Gruppera dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_groups_creating.htm). Så här såg vyn ut innan vi grupperade och aggregerade data, jämfört med efteråt:
Sämre tillgänglighet – för många markeringarBättre tillgänglighet – aggregerad och grupperad vy
Ett vågrätt staplat stapeldiagram som visar försäljningsdata efter region och produktkategori med färgkodning för varje produkts försäljning.Ett vågrätt staplat stapeldiagram som visar försäljningsdata efter region och produktkategori med färgkodade segment för varje produkt.
Information om och exempel på hur du skapar den här sortens vyer finns i [Håll det enkelt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accessibility_create_view.htm#SimpleAggregated) i [Utveckla vyer för tillgänglighet](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accessibility_create_view.htm). ### Ta bort överflödig information Det aggregerade och grupperade stapeldiagrammet minskar användarnas kognitiva belastning, men fortfarande används färger för att förmedla innebörden av data även då det inte är nödvändigt. Eftersom storleken på varje stapel representerar försäljning behöver fältet Försäljning inte finnas på Färg på kortet Markeringar. När du tar bort färgen tar du även bort färgförklaringen som skärmläsaren läser.
Sämre tillgänglighet – onödiga markeringarBättre tillgänglighet – onödiga markeringar har tagits bort
Ett vågrätt staplat stapeldiagram som visar försäljningsdata efter region och produktkategori med färgkodade segment för varje produkt.Ett vågrätt stapeldiagram som visar försäljningen efter produktkategori i fyra regioner.
### Använda färg och form för att särskilja markeringar Linjediagrammet på den här instrumentpanelen innehåller markeringar som endast skiljer sig åt i fråga om färg, vilket gör det svårt för färgblinda användare att skilja markeringarna åt. Linjernas bana visar praktisk positionsinformation, men färgerna särskiljer inte linjemarkeringarna tillräckligt tydligt. ![Ett linjediagram som används för att visa månadsförsäljningen för olika produkttyper.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_dashboard7.png) Du kan göra diagrammet mer lättillgängligt genom att använda paletten **Färgblind** och lägga till former som gör det tydligt vad som visas i färg. Så här tillämpar du paletten Färgblind: 1. Välj **Färg** på kortet **Markeringar**. 2. Välj **Färgblind** på menyn **Färgpalett**. ![Dialogrutan Redigera färger med paletten Färgblind vald, så att du kan välja ett dataobjekt och en färg som ska användas på det valda dataobjektet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_dashboard8.png) 3. Tillämpa paletten i vyn genom att välja **Tilldela palett** följt av **Tillämpa**. Förutom färger kan du lägga till former i linjediagrammet genom att skapa ett kombinationsdiagram, eller ett diagram med dubbla axlar: 1. Ctrl-dra (kommando-dra på Mac) fältet på hyllan **Rader** för att kopiera det och placera det till höger om det första fältet. Nu skapas två flikar på kortet Markeringar, ett för varje fält på hyllan Rader. 2. Välj fliken längst ned på kortet Markeringar, med namnet **\[Fältnamn (2)\]**. Välj **Form** på listrutemenyn på kortet Markeringar. ![Listrutemeny på kortet Markeringar med alternativ för markeringstyp, bland annat form, stapel, linje, område, kvadrat, cirkel, text, karta, Gantt-stapel, polygon och densitet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_dashboard10.png) 3. Välj markeringen Färg till höger om fältnamnet och välj Form. 4. ![Kodningsalternativ på kortet Markeringar, bland annat form, färg, storlek, etikett, detalj och verktygstips.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_dashboard11.png) När du gör det skapas separata former för var och en av markeringarna i fältet. Nu har vi två olika diagram – ett linjediagram med färger och ett punktdiagram med former. För att slå samman de två diagrammen i ett diagram med dubbla axlar väljer du fältet till höger på hyllan Rader och väljer sedan **Dubbel axel**. Mer information om kombinationsdiagram finns i [Skapa ett kombinationsdiagram](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/qs_combo_charts.htm).
Sämre tillgänglighetBättre tillgänglighet – paletten Färgblind och former
Linjediagram som visar månadsförsäljning efter produktkategori.Linjediagram som visar månadsförsäljning efter produkttyp med distinkta linjer för varje produktkategori.
Diagrammet har förbättrats, men linjefärgerna och formerna börjar upprepa sig efter den tionde markeringen. Det gör vyn svårtolkad och svåröverskådlig, vilket leder till kognitiv belastning. Vi kan åtgärda detta genom att lägga till filter och förklaringar. ### Använda filter för att minska antalet markeringar i en vy Med hjälp av filter kan du lyfta fram de markeringar som du vill att användarna ska se i en vy. Du kan använda följande filterlägen för att låta användarna styra vilka data som visas i vyn. Tableau har för närvarande stöd för följande filterlägen som stöder riktlinjerna i WCAG: - **Enskilt värde (lista)**: ett filter med alternativknappar. Du kan bara välja ett objekt i taget. Filter med ett enda värde är praktiska för att minska antalet markeringar i vyn för användarna. - **Flera värden (lista)**: ett filter med en lista över objekt (med kryssrutor) som kan väljas samtidigt. Filter med flera värden visar fler markeringar samtidigt. ![Två listor, där den första är en lista med enskilda värden för produktkategori och den andra är en lista med flera värden för produktens orderdatum.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_filters_list.png) - **Enskilt värde (listruta)**: ett filter med en listruta med objekt. Du kan bara välja ett objekt i taget. Filter med ett enda värde är praktiska för att minska antalet markeringar i vyn för användarna. - **Flera värden (listruta)**: ett filter med en listruta med objekt som kan väljas samtidigt. Filter med flera värden visar fler markeringar samtidigt. ![Två listrutor, där den ena är en listruta med enskilda värden för produktkategori och den andra en listruta med flera värden för orderdatumets år.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_filters_dropdown.png) Om du vill visa ett filter högerklickar du på det fält du vill använda som filter och väljer sedan Visa filter. ![Snabbmeny för ett fält i rutan Data med ”Visa filter” markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_showfilter_date.png) När du vill välja filterläge går du till listrutemenyn för ett filter och väljer Enskilt värde (lista), Enskilt värde (listruta), Flera värden (lista) eller Flera värden (listruta). ![Snabbmeny för Filter med en lista med filteralternativ, bland annat enskilt värde, flera värden, endast relevanta värden, alla värden i databas, inkludera värden och uteslut värden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_selectfiltertype.png) Eftersom linjediagrammet är en lista av typen Enskilt värde kan vi ta bort alternativet Alla från filtret. I listrutemenyn för filtret väljer du Anpassa och avmarkerar sedan alternativet Visa värdet ”Alla”. ![Snabbmeny för Filter med alternativet Visa värdet ”Alla” valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_hideshowall.png) Genom att göra det kan du minska antalet markeringar som visas i vyn och på så sätt undvika onödig kognitiv belastning för användarna.
Sämre tillgänglighet – för många markeringarBättre tillgänglighet – färre markeringar i vyn
Linjediagram som visar månadsförsäljning efter produkttyp med distinkta linjer för varje produktkategori.Linjediagram som visar trender för månadsförsäljning efter produktkategori med distinkta linjer för tillbehör, kopiatorer, datorer, telefoner och teknik.
Mer information finns i [Använda filter för att minska antalet markeringar i en vy](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/accessibility_create_view.htm#UseFiltersInViews). Ett annat sätt att göra det enklare att använda visualiseringen är att ### Lägga till bildtexter och förklaringar För att göra innehållet ännu tydligare för användarna kan vi lägga till ett **textobjekt** med en beskrivning av instrumentpanelen och anvisningar om hur de interagerar med den, inklusive hur filter och förklaringar används. Så här lägger du till ett textobjekt: 1. Ta tag i och dra Text från menyn Objekt till instrumentpanelen. ![Ett antal olika instrumentpanelsobjekt, bland annat text, bilder, webbsidor, knappar och tillägg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_dashboard16.png) 2. Använd fönstret **Redigera text** för att lägga till text som förklarar syftet med instrumentpanelen och hur den används. Du kan också lägga till bildtexter för diagram på instrumentpanelen. Standardbildtexten är en sammanfattning av vyn, men du kan redigera den här texten om det behövs. Klicka i så fall på ett diagram på instrumentpanelen och välj **Bildtext** i listrutemenyn **Fler alternativ**. ![En omfattande lista över åtgärder som kan utföras på ett blad på en instrumentpanel, som att navigera till bladet, duplicera det, justera visningen, lägga till titlar, förklaringar, filter eller framhävningar, visa sidkontrollen eller visningsverktygsfältet, använda bladet som ett filter, ignorera åtgärder, konfigurera det som flytande, välja layoutbehållaren eller ta bort det från instrumentpanelen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_dashboard18.png) Till sist kan vi uppdatera rubrikerna i förklaringarna så att de refererar till sina respektive associerade diagram och minska mängden text som skärmläsarna läser. Dubbelklicka bara på rubriken till en förklaring, eller högerklicka och välj **Redigera titel**, och lägg sedan till eller redigera text i fönstret **Redigera filtertitel**. Resultatet är en instrumentpanel som innehåller en förklaring av instrumentpanelen och diagrambildtexter, där mängden text har minimerats för att underlätta för användarna. ![Ett stapeldiagram och ett linjediagram som visar Superstore-försäljning efter produktkategori och region samt månadsförsäljning efter produkttyp.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_dashboardafter.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa kartor i Tableau ## Vilken typ av karta vill du skapa?

Enkel karta

Enkel karta över USA.

Karta från rumsliga filer

En karta över Afrika med tre länder markerade.

  

Proportionell symbolkarta

En karta som visar epicentrum för jordbävningar och gränser mellan tektoniska plattor.

Punktdistributionskarta

En karta med datapunkter samlade i östra USA.

  

Termisk karta

En termisk karta över New York.

Koropletkarta

En koropletkarta över USA.

  

Flödeskarta (bana)

En karta med färgade streck över östra Asien och Stilla havet, som visar flygrutter.

Ursprung-destinationskarta

En ursprungs-destinationskarta med blå linjer som går från en punkt på en kustlinje.

  

Karta med dubbla axlar (skiktad)

Kartor med dubbla axlar (i lager) över USA.

Koropletkarta med cirkeldiagram

Koropletkarta med cirkeldiagram över USA.

## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa kartor med dubbla axlar (i lager) i Tableau Den här artikeln visar hur man skapar kartor med dubbla axlar (flera lager) i Tableau med hjälp av flera exempel. En karta med två axlar är en karta med två uppsättningar geografiska data ovanpå varandra. Till exempel: en ifylld karta över amerikanska delstater med datapunkter för varje ort i lager ovanpå. Det finns tre sätt att skapa en dubbelaxlad karta i Tableau: - [Genom att använda fälten Tableau Latitud (genererat) och Longitud (genererat)](#generated) - [Genom att använda anpassade latitud- och longitudfält](#customonly) - [Genom att använda en kombination av fält för Tableau Latitud (genererat) och Longitud (genererat) samt anpassade latitud- och longitudfält](#custom) Följ stegen nedan för att lära dig hur du skapar en dubbelaxlad karta med respektive metod. ## Skapa en dubbelaxlad karta från fälten Tableau Latitud (genererat) och Longitud (genererat) 1. Öppna Tableau Desktop. 2. I rutan Anslut, under Sparade datakällor, ansluter du till datakällan **Sample-Superstore**. 3. I rutan **Data**, under Dimensioner, dubbelklickar du på Län. En kartvy skapas. ![En enkel punktkarta över USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis1.png) 4. Klicka på listrutan Markeringstyp på kortet Markeringar och välj Karta. ![Listrutan Markeringstyp med Karttyp valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis2.png) 5. Från rutan **Data**, under Mätvärden, drar du Försäljning till Färg på kortet Markeringar. Kartan uppdateras för att visa summan av försäljningen per delstat. Delstaterna med högre försäljning är i mörkare blått, medan delstaterna med lägre försäljning är i ljusare blått. ![En enkel ifylld karta över USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis3.png) 6. I hyllan **Kolumner**, Ctrl +dra (Cmd +dra på en Mac) fältet Longitud (genererat) för att kopiera det, och placera det sedan till höger om det första Longitud-fältet. ![Skapa en dubbelaxlad karta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis4.gif) 7. Välj den övre fliken **Longitud (genererat)** på kortet Markeringar. ![En dubbelaxlad karta med två Markeringar-kort.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis5.gif) 8. Från rutan **Data**, under Dimensioner, drar du Region till Färg på kortet Markeringar. Kartvyn till vänster uppdateras. ![Två kartor över USA sida vid sida, med olika färgpaletter tillämpade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis6.png) 9. I hyllan Kolumner högerklickar du på fältet **Longitud (genererat)** till höger och väljer Dubbel axel. Kartvyerna överlappar nu varandra. Du kanske inte kan se kartan på det understa lagret. ![En karta som visar försäljning per region i USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis7.png) 10. Se till att den nedre fliken Longitud (genererat) är markerad på kortet Markeringar och klicka sedan på Färg \> Redigera färger. 11. Dialogrutan Redigera färger öppnas. Klicka på listrutan Palett, välj Grå och klicka sedan på OK. Observera att färgerna på kartan uppdateras. ![En dubbelaxlad karta över USA som visar försäljning per region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis8.png) 12. Klicka på Färg igen på kortet Markeringar. 13. Flytta skjutreglaget till ungefär 75% i dialogrutan Färg, som visas under Opacitet. ![Formatera färger på en dubbelaxlad karta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis9.gif) Kartan med dubbla axlar (lager) är nu klar. För varje region kan du nu se vilka delstater som har högst försäljning. **Tips**: Om du vill ändra vilken karta som ligger högst upp, ordna då om fälten Longitud (genererat) på kolumnhyllan. ![En karta med en dubbel axel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis10.gif) ## Skapa en dubbelaxlad karta från anpassade latitud- och longitudfält Om datakällan innehåller anpassade latitud- och longitudfält kan du använda dem istället för fälten Tableau Latitud (genererat) och Longitud (genererat) för att skapa en dubbelaxlad karta. Lär dig hur genom att följa stegen nedan. 1. Öppna Tableau och anslut till en datakälla med anpassade latitud- och longitudvärden. 2. Navigera till ett nytt arbetsblad. 3. Högerklicka på det anpassade latitudfältet i rutan **Data** och välj Geografisk roll > Latitud. ![En snabbmeny för fältet Mätvärde med den geografiska rollen Latitud tillämpad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis27.png) Observera att den geografiska rollen Latitud kanske redan har tilldelats till fältet. 4. Högerklicka på det anpassade latitudfältet i rutan **Data** och välj Geografisk roll > Longitud. Observera att den geografiska rollen Longitud kanske redan har tilldelats till fältet. 5. Från rutan **Data** drar du det anpassade latitudfältet till hyllan Rader. 6. Från rutan **Data** drar du det anpassade longitudfältet till hyllan Kolumner. 7. Från rutan **Data**, under Dimensioner, drar du ett geografiskt fält till Detaljer på kortet Markeringar. I det här exemplet används det geografiska fältet Land (Namn). ![En karta över Japan med en blå punkt i mitten.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis29.png) 8. Klicka på listrutan Markeringstyp på kortet Markeringar och välj Karta. ![Listrutan Markeringstyp med Karttyp valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis2.png) Kartan uppdateras till en ifylld karta. 9. I hyllan Rader använder du Ctrl +klick (Cmd +klick på en Mac) och drar det anpassade latitudfältet åt höger. Detta kopierar fältet. En andra, identisk karta skapas och kortet Markeringar uppdateras till att omfatta tre flikar. Den översta fliken är för den översta kartan och den nedersta fliken är för den nedersta kartan. ![En dubbelaxlad karta över Japan med en karta ovanpå den andra.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis30.png) 10. Klicka på den nedre fliken på kortet Markeringar och ta bort det geografiska fältet genom att dra bort det. 11. Från rutan **Data** drar du ett nytt geografiskt fält till Detalj på kortet Markeringar. I det här exemplet används Flygplats (ort). ![En dubbelaxlad karta över Japan med en karta ovanpå den andra. Den ena kartan är en ifylld karta och den andra är en punktkarta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis31.png) 12. Klicka på Färg på kortet Markeringar och välj en färg för kortet Markeringar. I det här exemplet används färgen orange. 13. Högerklicka på det anpassade latitudfältet till höger och välj Dubbel axel. De två kartorna har nu kombinerats. ![En dubbelaxlad karta som visar placeringen av 41 datapunkter i Japan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis32.png) ## Skapa en dubbelaxlad karta ur en kombination av genererade och anpassade latitud- och longitudfält Följ stegen i respektive scenario för att lära dig hur du skapar en dubbelaxlad karta ur genererade och anpassade latitud- och longitudfält. * * * ### Bästa praxis för att skapa dubbelaxlade kartor med två uppsättningar latitud- och longitudfält: - Fälten Latitud (genererat) och Longitud (genererat) måste placeras i hyllorna Kolumner respektive Rader. - De anpassade latitud- och longitudfälten måste placeras på Detaljer på kortet Markeringar och sedan konverteras till dimensioner. För mer information, se [steg 11 och 12](#dimension) i Scenario 1. - Anpassade latitud- och longitudfält måste tilldelas de geografiska rollerna Latitud och Longitud. Mer information finns i [Tilldela geografiska roller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_geographicroles.htm). - Vid sammanfogning av datakällor, använd en fullständig yttre koppling. Mer information finns i [Koppla dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joining_tables.htm). * * * ### Scenario 1: Använd genererade och anpassade latitud- och longitudfält från en enda datakälla 1. Öppna Tableau Desktop och anslut till en datakälla. I det här exemplet används ett Excel-kalkylblad som innehåller lands- och ortsnamn samt anpassade latitud- och longitudkolumner för flygplats runt om i världen. ![En tabell som visar flygplatsdata, inklusive IATA-kod, namn, ort, land och geografiska koordinater.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis12.png) 2. Navigera till ett nytt arbetsblad. Observera att det i rutan Data under Åtgärder finns två uppsättningar latitud- och longitudfält: de anpassade latitud- och longitudfälten från datakällan, och de genererade latitud- och longitudfält som Tableau skapar ur dina geografiska fält. ![Mätvärden i rutan Data, som visar fyra mätvärden med geografiska fält tillämpade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis13.png) 3. Dra Longitud (generad) till hyllan Kolumner under Mätvärde i rutan **Data**. 4. Dra Latitud (generad) till hyllan Rader under Mätvärde i rutan **Data**. 5. Från rutan **Data**, under Dimensioner, dra en geografisk plats till Detaljer på kortet Markeringar. I detta exempel används **Land (Namn)**. En kartvy med en datapunkt för varje land i datakällan skapas. ![En enkel punktkarta över världen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis11.png) 6. Klicka på listrutan Markeringstyp på kortet Markeringar och välj Karta. ![Listrutan Markeringstyp med Karttyp valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis14.png) 7. I hyllan Rader använder du Ctrl +klick (Cmd +klick på en Mac) och drar fältet Latitud (genererat) åt höger. Detta kopierar fältet. En andra, identisk karta skapas och kortet Markeringar uppdateras med två flikar etiketterade med Latitud (genererat). Den översta fliken är för den översta kartan och den nedersta fliken är för den nedersta kartan. ![Lägg till en dubbel axel på en karta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis15.gif) 8. Klicka på den nedre **Latitud (genererat)-fliken** på kortet Markeringar och ta bort Land (namn). ![En karta med en dubbel axel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis16.gif) 9. Från rutan Data, under Mätvärden, drar du det anpassade fältet **Latitud** till Detaljer på kortet Markeringar. 10. Från rutan Data, under Mätvärden, drar du det anpassade fältet **Longitud** till Detaljer på kortet Markeringar. 11. Högerklicka på det anpassade **Latitud-fältet** på kortet Markeringar och välj Dimension. 12. Upprepa steg 11 för det anpassade **Longitud**\-fältet. ![Konvertera ett mätvärde till en dimension.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis17.gif) 13. Klicka på Färg på kortet Markeringar och välj sedan en ny färg. I det här exemplet används färgen orange. 14. Högerklicka på fältet Latitud (generad) i hyllan Rader till höger och välj Dubbel axel. ![Listrutan Latitud med alternativet Dubbel axel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis18.png) De två kartorna har nu kombinerats. Du kan filtrera vyn efter behov eller zooma in till ett visst område. ![En punktkarta över USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis19.png) #### Granska ditt arbete! Se steg 2-14 nedan: ![Skapa en dubbelaxlad karta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis20.gif) * * * ### Scenario 2: Sammanfoga rumsliga data med en oberoende datakälla och plotta data från båda dessa på samma karta 1. Öppna Tableau Desktop och anslut till spatiala data. Mer information finns i [Ansluta till spatialfiler](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_shapefiles.htm#Connect). I det här exemplet används en formfil med polygondata för delstater i USA. 2. Klicka på Lägg till på sidan Datakälla i rutan Anslutningar. 3. Anslut till en annan datakälla. I det här exemplet används ett Excel-kalkylblad med anpassade latitud- och longitudkolumner. 4. Anslut den nya datakällan till den spatiala datan med hjälp av en fullständig yttre koppling. Mer information om hur du kan skapa en koppling finns i [Koppla dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joining_tables.htm). I det här exemplet kopplas Excel-kalkylbladet till formfilen med hjälp av kolumner som innehåller tillståndsnamn från respektive datakälla. ![En fullständig yttre koppling av två datakällor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis21.png) 5. Navigera till ett nytt arbetsblad. Observera att det i rutan Data finns två uppsättningar dimensioner och två uppsättningar mätvärden: en för var och en av dina datakällor. 6. Dra Latitud (generad) till hyllan Rader under Mätvärde i rutan **Data**. 7. Dra Longitud (generad) till hyllan Kolumner under Mätvärde i rutan **Data**. En tom karta skapas. 8. I rutan **Data** drar du antingen fältet Geometri från din spatialdatakälla eller ett geografiskt fält från din Excel-datakälla till Detalj på kortet Markeringar. Fältet du väljer är för ditt nedersta datalager. Om du till exempel har polygondata i din spatialfil använder du fältet Geometri så att det nedersta lagret fylls med polygoner. Om du har linjära geometrier i din spatialfil använder du ett geografiskt fält från din Excel-datakälla och formaterar kartan som ska fyllas i eller punktkartan. I det här exemplet används fältet **Geometri** från formfilen. Kartan uppdateras till en ifylld karta över USA. ![En ifylld karta över USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis22.png) 9. I hyllan Rader använder du Ctrl +klick (Cmd +klick på en Mac) och drar fältet Latitud (genererat) åt höger. Detta kopierar fältet. En andra, identisk karta skapas och kortet Markeringar uppdateras med två flikar etiketterade med Latitud (genererat). Den översta fliken är för den översta kartan och den nedersta fliken är för den nedersta kartan. 10. Klicka på den nedre **Latitud (genererat)-fliken** på kortet Markeringar och ta bort det geografiska fältet. I detta exempel tas COLLECT(Geometry) bort. ![En karta med en dubbel axel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis23.gif) 11. Högerklicka på det anpassade latitudfältet under Mätvärden i rutan **Data** och välj Geografisk roll > Latitud. Mer information finns i [Tilldela geografiska roller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_geographicroles.htm). 12. Högerklicka på det anpassade longitudfältet under Mätvärden i rutan **Data** och välj Geografisk roll > Longitud. 13. Från rutan **Data**, under Mätvärden, drar du det anpassade fältet **Latitud** till Detaljer på kortet Markeringar. I det här exemplet heter det anpassade latitudfältet Y. 14. Från rutan **Data**, under Mätvärden, drar du det anpassade fältet Longitud till Detaljer på kortet Markeringar. I det här exemplet heter det anpassade longitudfältet ”X”. ![Kortet Markeringar med alternativ för två axlar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis25.png) 15. Högerklicka på det anpassade latitudfältet på kortet Markeringar och välj Dimension. 16. Upprepa steg 13 för det anpassade longitudfältet. ![Konvertera ett mätvärde till en dimension.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis24.gif) 17. Klicka på Färg på kortet Markeringar och välj sedan en ny färg. I det här exemplet används färgen orange. 18. Högerklicka på fältet Latitud (generad) i hyllan Rader till höger och välj Dubbel axel. De två kartorna har nu kombinerats. Du kan filtrera vyn efter behov eller zooma in till ett visst område. ![En dubbelaxlad karta över USA. Den ena har markeringstypen Karta och den andra har markeringstypen Automatisk.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis26.png) #### Granska ditt arbete! Se steg 1-18 nedan: ![Skapa en dubbelaxlad karta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_dualaxis27.gif) ## Se även [Skapa en karta med dubbla axlar från rumsliga data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_shapefiles.htm#dual) [Koppla dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joining_tables.htm) [Spatialfil](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/examples_spatial_files.htm) [Tilldela geografiska roller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_geographicroles.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa kartor som framhäver visuella datakluster i Tableau Du kan skapa kartor i Tableau Desktop som hjälper dig att se visuella kluster, som i exemplet nedan. Den här typen av kartor kallas för punktdistributionskartor. Punktdistributionskartor ger en utmärkt överblick över hur dina datapunktsplatser distribueras. I det här avsnittet visas med hjälp av exempel hur du kan skapa en punktdistributionskarta. Studera exemplet i det här avsnittet om du vill veta hur du ska konfigurera din datakälla och skapa vyn för en punktdistributionskarta. ![En karta med datapunkter samlade i östra USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pointdistribution_maps1.png) ## Din datakälla Om du vill skapa en punktdistributionskarta bör datakällan innehålla följande typer av information: - Latitud- och longitudkoordinater för samtliga platser Följande tabell utgör t.ex. ett fragment av hageldatakällan, som ingår i [Skapa punktdistributionskartor i Tableau Example Workbook](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreatePointDistributionMapsinTableauExampleWorkbook/Hailstormmap) i Tableau Public. Den innehåller kolumner för latitud och longitud för hagelstormar i USA från 1955 till 2013.
LatitudLongitud
32,2000-101,5000
38,5800-92,5800
41,2000-89,6800
39,2800-87,4000
41,7800-87,7800
39,5000-90,0800
## Grundläggande kartbyggstenar
Hyllan Kolumner:Longitud (kontinuerlig dimension, longitud – geografisk roll tilldelad)
Hyllan Rader:Latitud (kontinuerlig dimension, latitud – geografisk roll tilldelad)
Markeringstyp:Automatiskt
## Skapa kartvyn Som komplement till det här exemplet kan du ladda ner [Skapa punktdistributionskartor i Tableau Example Workbook](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreatePointDistributionMapsinTableauExampleWorkbook/Hailstormmap) från Tableau Public, och öppna den i Tableau Desktop. 1. Öppna ett nytt arbetsblad. 2. Kontrollera att latitudfältet har tilldelats den geografiska rollen **Latitud** och att longitudfältet har tilldelats den geografiska rollen **Longitud**. Mer information finns i [Tilldela en geografisk roll till ett fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_geographicroles.htm#AssignRole). 3. Dubbelklicka på **Latitud** och **Longitud** i rutan Data, så att de läggs till i vyn. Fälten Latitud och Longitud läggs till på hyllorna Kolumner och Rader, och en kartvy med en datapunkt skapas. ![En karta över USA med en blå punkt som markerar Missouri.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pointdistribution_maps2.png) 4. Högerklicka på **Longitud** på hyllan Kolumner och välj Dimension. ![En listrutemeny med alternativ för att filtrera, formatera och ändra dimensionen för den genomsnittliga longituden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pointdistribution_maps3.png) 5. Högerklicka på **Latitud** på hyllan Rader och välj Dimension. Kartvyn uppdateras med alla platser i datakällan. **Obs!** Du kan behöva filtrera bort vissa datapunkter från vyn. 6. Klicka på Storlek på kortet Markeringar och för sedan skjutreglaget åt vänster. ![Storleksreglaget på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pointdistribution_maps4.png) Punktdistributionskartan är nu klar. En datapunkt för varje plats i datakällan ritas nu upp på kartan (minus dem som du har filtrerat bort från vyn). Nu kan du se att merparten av hagelstormarna förekommer i den östra halvan av USA. ![En karta över USA med blå markeringar som indikerar datapunkter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/pointdistribution_maps5.png) ## Se även: [Kartläggningskoncept i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_build.htm) [Skapa kartor som visar kvantitativa värden i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_howto_symbol.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa kartor som visar en väg över tid i Tableau Du kan skapa kartor i Tableau Desktop som visar en sökväg över tid, liknande exemplet nedan. Dessa typer av kartor kallas flödeskartor, eller sökvägskartor. Flödeskartor är bra när du vill visa hur något gick över tid, till exempel vägen för en storm. Detta ämne illustrerar hur man skapar en flödeskarta med hjälp av ett exempel. Följ exemplet nedan för att lära dig hur du konfigurerar datakällan och skapar vyn för en flödeskarta. ![flödeskarta Tableau](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/flow_maps1.png) ## Din datakälla För att skapa en flödeskarta bör datakällan innehålla följande typer av information: - Latitud- och longitudkoordinater för varje datapunkt i en sökväg - En kolumn för att definiera ordningen för att ansluta punkterna (detta kan vara datuminformation, eller manuellt tillämpade nummer, till exempel 1, 2, 3, 4, 5) - Ett unikt ID för varje sökväg - Tillräckligt med datapunkter för att forma varje sökväg till en linje Följande tabell är till exempel ett utdrag ur Storm-datakällan, som ingår i [arbetsboksexemplet Skapa flödeskartor i Tableau](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateFlowMapsinTableauExampleWorkbook/StormMapSheet) i Tableau Public. Den innehåller data om stormarnas banor och har kolumner för **latitud** och **longitud**, **datum** och **stormnamn**. I det här exemplet används kolumnen Datum som en order för att ansluta datapunkterna och kolumnen Stormnamn som ett unikt ID för varje sökväg. Även om endast ett fåtal datapunkter för stormen PAKHAR visas i detta exempel, har den faktiska datakällan tillräckligt med poster för att ge en detaljerad sökväg för varje storm som registrerades under 2012. Observera att tabellen även innehåller två valfria kolumner: Utlopp och Vindhastighet. Dessa fält kan användas för att snabbt filtrera och lägga till visuell information i vyn. Du ser hur i avsnittet [Skapa kartvyn](#Build).
Stormens namnDatumLatitudLongitudUtloppVindhastighet (kt)
PAKHAR2012-03-26 00.00.009,5000115,700Västra Stilla havet0
PAKHAR2012-03-26 06.00.009,5000115,400Västra Stilla havet0
PAKHAR2012-03-26 00.00.009,5000115,100Västra Stilla havet0
PAKHAR2012-03-26 18.00.009,4000114,800Västra Stilla havet0
PAKHAR2012-03-27 00.00.009,4000114,500Västra Stilla havet0
PAKHAR2012-03-27 06.00.009,4000114,300Västra Stilla havet35
## Grundläggande kartbyggstenar:
Hyllan Kolumner:Longitud (kontinuerligt mätvärde, longitud – geografisk roll tilldelad)
Hyllan Rader:Latitud (kontinuerligt mätvärde, latitud – geografisk roll tilldelad)
Detalj:Dimensioner (unikt ID för varje sökväg)
Sökväg:Datumfält eller ordningsfält för att definiera ordning för att ansluta datapunkterna
Markeringstyp:Linje
## Skapa kartvyn För att följa detta exempel, ladda ner [arbetsboksexemplet Skapa flödeskartor i Tableau](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateFlowMapsinTableauExampleWorkbook/StormMapSheet) från Tableau Public och öppna den i Tableau Desktop. 1. Öppna ett nytt arbetsblad. 2. Dubbelklicka på **Latitud** och **Longitud** i rutan **Data** under Mätvärden. Fälten Latitud och Longitud läggs till på hyllorna Kolumner och Rader, och en kartvy med en datapunkt skapas. 3. Från Dimensioner drar du **Stormnamn** till Detalj på kortet Markeringar. Kartvyn uppdateras med en datapunkt för varje storm i datakällan. I nästa steg kommer du att begränsa stormarna till bara de som inträffade i västra Stilla havet 2012. 4. Från Dimensioner drar du **Datum** till Filter\-hyllan. 5. Välj År i dialogrutan Filtrera fält \[Datum\] och klicka sedan på Nästa. 6. I dialogrutan för filter som kommer upp \[År för datum\], klicka på \[2012, och sedan på OK. Kartvyn uppdateras för att endast visa stormarna som inträffade 2012. 7. Från Dimensioner drar du Utlopp till Filter\-hyllan. 8. I dialogrutan Filtrera fält \[Utlopp\], välj **Västra Stilla havet** och klicka sedan på OK. Kartvyn uppdateras för att endast visa stormar som inträffade i den västra delen av Stilla havet. ![En karta med blå cirklar som representerar stormar, fördelade över västra Stilla havet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/flow_maps2.png) 9. På kortet Markeringar klickar du på rullgardinsmenyn Markeringstyp och väljer Linje. ![En expanderad listrutemeny på kortet Markeringar som visar olika alternativ för diagramtyp, med Linje valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/flow_maps3.png) En sökvägsknapp visas på kortet Markeringar och kartvyn uppdateras med en linje som förbinder varje datapunkt. ![En karta över stormvägar över östra Asien 2012.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/flow_maps4.png) 10. Från Dimensioner drar du **Datum** till Sökväg på kortet Markeringar. Linjen försvinner. Detta beror på att datumfältet är inställt på diskreta år. Eftersom datumfältet i datakällan Storm innehåller dag, månad, år och tid är detta inte korrekt detaljnivå för detta fält. 11. Högerklicka på fältet **ÅR (datum) på kortet Markeringar** och välj Exakt datum. Kartvyn uppdateras med en datapunkt för varje registrerat datum och tid. Du kan nu se de enskilda vägarna för varje storm. ![En karta över stormvägar över östra Asien 2012.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/flow_maps5.png) 12. Från Mätvärden drar du **Vindhastighet** till Storlek på kortet Markeringar. Kartvyn uppdateras för att visa de varierande vindhastigheterna längs varje stormväg. 13. Högerklicka på fältet **SUMMA(Vindhastighet)** på kortet Markeringar och välj Mätvärden \> Medelvärde. 14. Från Dimensioner drar du **Stormnamn** till Färg på kortet Markeringar. Varje stormbana tilldelas en färg och flödeskartan är nu klar. Du kan nu se vägarna för varje registrerad storm som inträffade i västra Stilla havet under 2012. Du kan också se vid vilken punkt i deras väg som vindhastigheterna var starkast. ![En karta över stormvägar över östra Asien 2012.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/flow_maps6.png) ## Se även: [Kartläggningskoncept i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_build.htm) [Skapa kartor som visar sökvägar mellan ursprung och destinationer i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_howto_origin_destination.htm) Tableau Community-inlägg: [Ursprung-destinationkartor (eller flödeskartor)](https://community.tableau.com/people/sarah.battersby.0/blog/2018/01/12/origin-destination-maps-or-flow-maps) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa kartor som visar förhållanden eller aggregerade data i Tableau Du kan skapa kartor i Tableau Desktop som visar förhållanden eller aggregerade data, som liknar exemplet nedan. Dessa typer av kartor kallas koropletkartor eller ifyllda kartor. Koropletkartor är bäst för att visa förhållanden eller aggregerade data för polygoner. Dessa polygoner kan vara kommuner, regioner, län eller vilket område eller vilken region som helst som kan geokodas i Tableau. Det kan även vara anpassade områden som skapats i Tableau. Mer information finns i [Skapa territorier på en karta](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_custom_territories.htm). ![koropletkarta](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/choropleth_maps1.png) Obs! När du använder aggregerade data, var försiktig när du använder antal. Antal är ofta relaterade till storlek eller befolkning för regioner. Till exempel kommer du sannolikt att ha ett större antal för försäljningar i regioner med ett större antal personer. Detta ämne visar hur man skapar en koropletkarta med hjälp av ett exempel. Studera exemplet i det här avsnittet om du vill veta hur du ska konfigurera din datakälla och skapa vyn för en koropletkarta. ## Din datakälla För att skapa en koropletkarta bör datakällan innehålla följande typer av information: - Kvantitativa eller kvalitativa värden. - Platsnamn (om de känns igen av Tableau). Följande tabell är ett utdrag av datakällan countyObesity + (Obesity\_State\_County), som ingår i [Skapa koropletkartor i Tableau-exempelarbetsbok](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateChoroplethMapsinTableauExampleWorkbook/County_Obesity_Map) på Tableau Public. Den innehåller kolumner för län, kommun och andel med fetma – 2012.
LänKommunAndel med fetma – 2012
AlabamaAutauga County30,9000
AlabamaBaldwin County26,7000
AlabamaBarbour County40,8000
AlabamaBibb County40,1000
AlabamaBlount County32,4000
AlabamaBullock County44,5000
## Grundläggande kartbyggstenar:
Hyllan Kolumner:Longitud (kontinuerligt mätvärde, longitud – geografisk roll tilldelad)
Hyllan Rader:Latitud (kontinuerligt mätvärde, latitud – geografisk roll tilldelad)
Detalj:En eller flera geografiska enheter (dimensioner med tilldelade geografiska roller)
Färg:Mätvärde eller dimension
Markeringstyp:Automatisk eller karta
## Skapa kartvyn För att följa med i detta exempel, ladda ner [Skapa koropletkartor i Tableau-exempelarbetsbok](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateChoroplethMapsinTableauExampleWorkbook/County_Obesity_Map) från Tableau Public och öppna den i Tableau Desktop. 1. Öppna ett nytt arbetsblad. 2. Dubbelklicka på **Län** i rutan **Data** under mappen Län, Kommun. Län läggs till i Detalj på kortet Markeringar och Longitud och Latitud läggs till i hyllorna Kolumner och Rader. En kartvy skapas med en datapunkt för varje län i din datakälla. 3. I kartvyn väljer du datapunkterna **Alaska** och **Hawaii** och klickar sedan på Uteslut på det verktygstips som visas. ![En närbild av en datapunkt för delstaten Alaska på en koropletkarta över USA, med alternativen Behåll endast och Uteslut.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/choropleth_maps2.png) 4. På kortet Markeringar klickar du på plusikonen i fältet **Län** för att gå nedåt till detaljnivån för Kommun. Det finns nu en datapunkt för varje kommun i din datakälla. 5. Från rutan Data, under mappen countyObesity$, drar du **Andel-2012** till Färg på kortet Markeringar. Kartvyn ändras till markeringstypen ifylld karta och polygonerna färgas gröna. Observera att standardaggregeringen för mätvärdet Andel-2012 är SUMMERAD som standard. ![En koropletkarta över USA med amerikanska counties skuggade utifrån procentandel av summavärdet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/choropleth_maps3.png) 6. Högerklicka på fältet **Andel-2012** på kortet Markeringar och välj Attribut. Eftersom alla data i detta fält redan visas som en procentsats är det inte meningsfullt att aggregera dem som en summa. 7. Klicka på Färg på kortet Markeringar och välj Redigera färger. ![Kortet Markeringar med inställningar för färg, storlek, etikett och effekter för markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/choropleth_maps4.png) 8. Klicka på listrutan Färg och välj Orange i dialogrutan Redigera färger. Klicka sedan på OK. 9. Klicka på Färg på kortet Markeringar och klicka sedan på listrutan **Kant**, under Effekter, och välj Ingen. ![Kortet Markeringar med alternativ för kantfärg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/choropleth_maps5.png) Nu är koropletkartan klar. Det finns en andel med fetma för varje polygon (kommun) i kartvyn. ![En koropletkarta över USA med amerikanska counties skuggade utifrån procentandel av attributvärdet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/choropleth_maps6.png) ### Lägga till ytterligare spatial kontext Du kan lägga till ytterligare spatial kontext, som länsgränser, genom att lägga till ytterligare ett lager på kartan. 1. Från rutan Data drar du Län till arbetsbladet och släpper det på Lägg till ett markeringslager. ![Dimensionen Delstat som släpps på Lägg till ett markeringslager.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_choropleth_layer.png) Nu kan du se två lager på kortet Markeringar: Län och Land. 2. Från lagret Län på kortet Markeringar ställer du in markeringstypen på Karta. 3. Klicka på Färg och dra sedan opacitetsprocenten från 80 % till 0 %. ![En koropletkarta över USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_choropleth_layer_color.png) Din karta uppdateras för att visa länsgränser över dina länsdata för ytterligare kontext. ### Anmärkning om färgfördelning Fördelningen du anger för färgen på polygonerna påverkar i hög grad hur människor tolkar dina data. Kartan som du skapat i avsnittet [Skapa kartvyn](#Build) använde Tableaus standardfärgfördelning. Färgen var jämnt fördelad över alla värden. Kartvyn såg ut så här: ![En koropletkarta över USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/choropleth_maps8.png) Men om du väljer att fördela värdena över fem färger (graderad färg i Tableau), kan kartvyn se ut så här: ![En koropletkarta över USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/choropleth_maps8.png) Du kanske vill se kvartiler. Om du använder percentiler i dina data och sedan använder graderade färger i fyra steg kommer varje steg att ha 25 % av dina data och kan se ut så här: ![En koropletkarta över USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/choropleth_maps9.png) Lägg märke till hur de höga fetmanivåerna i söder syns tydligare när du använder kvartiler? Vilken färgfördelning du väljer beror på vilken information du försöker visa. Om du till exempel vill visa att andelen med fetma är högre i söder, kan du välja exemplet med kvartiler. Om du å andra sidan vill visa att andelen med fetma är hög i USA rent allmänt, kan du välja det första exemplet, som fördelade färgen jämnt. Ingen av kartorna är rätt eller fel. De säger bara olika saker. ### Anmärkning om detaljnivån Den detaljnivå du anger i en koropletkarta bestämmer vilka mönster som blir synliga i dina data. Om du vill se ett förenklat mönster kan du överväga att aggregera upp till en högre detaljnivå. Om du vill fördjupa dig för att hitta mindre trender kan du överväga att aggregera ned till en lägre detaljnivå. Kartvyn som skapats i avsnittet [Skapa kartvyn](#Build) aggregerades till detaljnivån Kommun. Detaljnivån Kommun var den lägsta detaljnivån i datakällan. Om det är lämpligt för din datauppsättning kan du aggregera till en högre detaljnivå, till exempel län. ## Se även: [Kartläggningskoncept i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_build.htm) [Tilldela geografiska roller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_geographicroles.htm) [Skapa kartor som visar kvantitativa värden i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_howto_symbol.htm) [Skapa territorier på en karta](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_custom_territories.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa kartor som visar kvantitativa värden i Tableau Du kan skapa kartor i Tableau Desktop som visar kvantitativa värden. Dessa typer av kartor kallas proportionella symbolkartor. Proportionella symbolkartor är bra för att visa kvantitativa värden för enskilda platser. De kan visa ett eller två kvantitativa värden per plats (ett värde kodat med storlek samt, vid behov, ett annat kodat med färg). Till exempel kan du märka ut jordbävningar som registrerats globalt mellan 1981 och 2014, samt storleksanpassa dem efter storlek. Du kan också färglägga datapunkterna efter storlek för ytterligare visuell detaljrikedom. ![En karta som visar epicentrum för jordbävningar och gränser mellan tektoniska plattor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_symbol6.png) Detta ämne illustrerar hur man skapar en proportionell symbolkarta med hjälp av ett exempel. Följ exemplet för att lära dig hur du ställer in datakällan och skapar vyn för en proportionell symbolkarta. ## Din datakälla För att skapa en proportionell symbolkarta bör datakällan innehålla följande typer av information: - Kvantitativa värden - Latitud- och längdkoordinater eller platsnamn (om de känns igen av Tableau) Vi rekommenderar också att dina data innehåller en stor variation av värden, annars kommer dina symboler att visas i ungefär samma storlek i vyn. Följande tabell är en bit av datakällan för jordbävningen, som ingår i [Exempelarbetsboken Skapa proportionella symbolkartor i Tableau](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateProportionalSymbolMapsinTableauExampleWorkbook/Map) på Tableau Public. Den innehåller kolumner för jordbävningars magnitud och magnitud till styrkan tio, samt kolumner för latitud och longitud. Den innehåller också en kolumn för datum och jordbävnings-ID för ökad tydlighet och organisation.
Datum och tid för jordbävningIDMagnitudMagnitud^10LatitudLongitud
1/1/73centennial197301011142356,0000017 488 747,04-35,570-15,427
1/2/73pde19730102005320300_665,5000025 329 516,21-9,854117,427
1/3/73pde19730103022942800_334,800006 492 506,211,548126,305
1/4/73pde19730104003142000_334,500003 405 062,8941,305-29,272
1/5/73pde19730105003948200_364,700005 259 913,220,683-80,018
1/6/73pde19730106061852300_834,900007 979 226,63-22,354-69,310
## Grundläggande kartbyggstenar:
Hyllan Kolumner:Longitud (kontinuerligt mätvärde, longitud – geografisk roll tilldelad)
Hyllan Rader:Latitud (kontinuerligt mätvärde, latitud – geografisk roll tilldelad)
Detalj:Ett eller flera dimensionsfält
Storlek:Ett mätvärdesfält (aggregerat)
Markeringstyp:Automatiskt
## Skapa kartvyn För att följa detta exempel, ladda ner [Skapa proportionerliga symbolkartor i exempelarbetsboken för Tableau](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateProportionalSymbolMapsinTableauExampleWorkbook/Map) från Tableau Public, och öppna den i Tableau Desktop. 1. Öppna ett nytt arbetsblad. 2. I rutan Data dubbelklickar du på **Latitud** och **Longitud**. Latitud läggs till i radhyllan och longitud läggs till i kolumnhyllan. En kartvy med en datapunkt skapas. 3. Från rutan Data drar du **ID** till Detalj på kortet Markeringar. Om en varningsdialogruta visas klickar du på Lägg till alla medlemmar. En lägre detaljnivå läggs till vyn. ![En världskarta som visar platserna för jordbävningar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_symbol1.png) 4. Från Data-fönstret drar du **Magnitud^10** till Storlek på kortet markeringar. Observera att fältet Magnitud^10 används för att koda storlek istället för fältet Magnitud. Detta beror på att Magnitud^10 innehåller ett större värdeintervall, så att skillnaderna mellan värdena kan ses visuellt. ![En punktkarta över USA.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_symbol4.png) Du har nu en proportionell symbolkarta. De större datapunkterna representerar jordbävningar med större magnitud, och de mindre datapunkterna representerar jordbävningar med mindre magnitud. I de flesta fall är detta så långt du behöver gå för att visa kvantitativa värden för enskilda platser. Eftersom det i det här fallet finns så många datapunkter i vyn behövs emellertid fler visuella detaljer för att hjälpa dig att skilja mellan jordbävningens magnitud, samt för att hjälpa dig att upptäcka eventuella trender. 5. Från rutan Data drar du **Magnitud** till Färg på kortet Markeringar. 6. Klicka på Färg \> Redigera färger på kortet Markeringar. 7. Gör följande i dialogrutan Redigera färger: - Klicka på listrutemenyn för färg och välj paletten Orange-blå avvikelse i listan. - Välj Stegad färg och ange sedan 8. Detta skapar åtta färger: fyra nyanser av orange, och fyra nyanser av blått. - Välj Omvänd. Detta vänder paletten så att orange representerar en högre magnitud än blå. - Klicka på Avancerat, välj Centrera och ange sedan **7**. Detta ändrar färgpaletten och säkerställer att varje jordbävning över magnitud 7,0 kommer att visas orange i färg, och varje jordbävning under magnitud 7,0 kommer att visas blå i färg. - Klicka på OK. 9. Klicka på Färg igen på kortet Markeringar och gör sedan följande: - För **opacitet**, ange **70%**. - Klicka på listrutemenyn **Kant** under Effekter och välj en mörkblå kantfärg. Kartvyn uppdateras med nya färger. De mörkorange datapunkterna representerar jordbävningar med högre magnitud, medan de mörkblå datapunkterna representerar jordbävningar med lägre magnitud. Markeringarnas opacitet ligger runt 70% så att du kan se var datapunkterna överlappar varandra. ![En världskarta med markeringar som är kodade med storlek och färg för att visa jordbävningsmagnituder.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_symbol2.png) 13. Högerklicka på **ID-fältet** på kortet Markeringar och välj Sortera. 14. Gör följande i dialogrutan Sortera: - För Sortera efter väljer du Fältoch klickar sedan på listrutemenyn och väljer **Magnitud**. - För Sorteringsordning, välj Fallande. - Klicka på OK. Detta sorterar datapunkterna i vyn så att de större magnituderna visas överst. Din proportionella symbolkarta är nu klar. ![En världskarta med markeringar som är kodade med storlek och färg för att visa jordbävningsmagnituder.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_symbol3.png) ## Punktplacering och attributets betydelse Det är viktigt att notera att symboler på en karta ibland kan misstolkas som att de representerar verklig markyta. Om du till exempel har en kartvy som ritar jordkratrar över hela Nordamerika, och som storleksbestämmer varje symbol efter diameter (i kilometer) i nedslagsområdet, kan du komma att få en kartvy som ser ut så här: ![En punktkarta över USA med markeringar kodade efter storlek.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_symbol5.png) I detta särskilda fall kan det vara mycket lätt att tolka storleken på dessa datapunkter som att de representerar kratrarnas faktiska markyta. Din publik kan komma att anta att det mesta av sydvästra Montana, en delstat i USA, förstörts av en krater, vilket inte stämmer. I verkligheten var kratern i Montana helt enkelt en av de större kratrarna i datakällan och har dimensionerats i enlighet med detta. För att undvika feltolkningar kan det vara bra att inkludera kommentarer eller förklaringar till vad storleken faktiskt representerar. Även om det verkar uppenbart. ## Se även: [Kartläggningskoncept i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_build.htm) [Tilldela geografiska roller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_geographicroles.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa kartor som visar sökvägar mellan ursprung och destinationer i Tableau Du kan skapa kartor i Tableau Desktop som visar sökvägar mellan ursprung och destinationer. Dessa typer av kartor kallas för spindelkartor eller ursprungs-/destinationskartor. Spindelkartor är perfekta när du arbetar med hubbar som ansluter till många omgivande punkter. De är ett utmärkt sätt att visa på banan mellan ett ursprung och en eller flera destinationsplatser. Det finns flera sätt att skapa spindelkartor i Tableau. Det här avsnittet visar hur du skapar en spindelkarta med hjälp av två exempel. Följ exemplen i det här ämnet för att läsa hur du konfigurerar datakällan och skapar vyn för två olika spindelkartor. Andra exempel som kan passa bättre för dina data hittar du i följande arbetsböcker på Tableau Public: - [Puget Sound Radio Tower Bandwidth](https://public.tableau.com/shared/Z4WHPB222?:display_count=yes) - [Recruitment Strategies in the English Premier League](https://public.tableau.com/views/EPLRecruitmentStrategies_10_0/EPLTransferMovement?:embed=y&:display_count=yes) - [2014 U.S. Flight Departure Delays](https://public.tableau.com/views/OnTimeFlights2014_92/Departures?:embed=y&:display_count=yes) Obs! I följande exempel har datakällan punkter som var och en har ett unikt sökvägs-ID och som var och en är på olika rader. Om dina ursprungs- och destinationsdata finns på samma rad kan du använda MAKELINE-funktionen för att skapa en linjemarkering mellan två rumsliga punkter. Se [Skapa en visualisering med MAKELINE](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_spatial.htm#Create2). ## Exempel 1: trafik för tunnelbanestationer i Paris, Frankrike Lär dig att skapa den ### Konfigurera datakällan Om du vill skapa den här typen av spindelkarta i Tableau bör dina data inkludera följande information: - Ett ban-ID för varje unik bana. Se [Kolumnen Linjegrupp (ban-ID)](#LineGroup) nedan för mer information. - Nummer för att identifiera ritordningen för varje datapunkt (plats). Se [Kolumnen Punktordning](#Order) nedan för mer information. - Latitud- och longitudkoordinater för varje plats. Se exempeltabellen nedan. - En kolumn med dina platsnamn (rekommenderas men är inte obligatoriskt). Följande tabell är en bit av datakällan för Transports som ingår i [Arbetsboken Skapa spindelkartor i Tableau exempel 1](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateSpiderMapsinTableauExample/Feuille1) på Tableau Public. Den innehåller tunnelbanetrafikdata för alla tunnelbanelinjer i Paris, Frankrike. De första tre tunnelbanestationerna för två tunnelbanelinjer ingår i det här exemplet och innehåller de nödvändiga kolumnerna **Linjegrupp (ban-ID)**, **Punktordning**, **Latitud** och **Longitud**. Det innehåller även de ytterligare kolumnerna **Linje**, **Station** och **Trafik** för ökad tydlighet och organisation, men de behövs inte för att skapa kartvyn.
LinjeLinjegrupp (ban-ID)PunktordningStationLatitudLongitudTrafik
111La Défense (Grande Arche)48,8919342,23788314 275 382
112Esplanade de la Défense48,8878432,2504429 843 051
113Pont de Neuilly48,8845092,2598926 902 931
10 BOUCLE101Boulogne-Jean-Jaurès48,8422222,2388363 847 782
10 BOUCLE102Porte d'Auteuil48,8480742,258648687 237
10 BOUCLE103Michel-Ange-Auteuil48,8477402,2642972 222 709
**Kolumnen Linjegrupp (ban-ID)** För varje bana finns det en unik nyckel eller sträng som läggs till på varje plats i den banan. I det här exemplet används kolumnen Linjegrupp (ban-ID) för att identifiera varje unik bana. Du kommer att använda den här kolumnen när du skapar spindelkartan. I tabellen ovan finns det till exempel två tunnelbanelinjer (1 och 10 Boucle) och var och en av de tunnelbanelinjerna har ett unikt ban-ID listat i kolumnen **Linjegrupp (ban-ID)**. För tunnelbanelinje 1 är linjegruppen 1. För tunnelbanelinje 10 är linjegruppen 10. Varje plats på linje ett innehåller linjegrupp 1 och varje plats på linje 10 Boucle innehåller linjegrupp 10. Kolumnen Punktordning Den här kolumnen definierar punktordningen och den riktning i vilken linjen ritas från första datapunkt till sista datapunkt på din karta, i det här exemplet är det start och slut på tunnelbanelinjen. Fältet är väldigt viktigt om du har fler än två platser på en bana eftersom den ritar upp dina banor i önskad ordning (tänk på det som att dra streck mellan punkter). I exemplet ovan finns det tre stationer på linje 1. De listas från La Défense (Grande Arche) till Pont de Neuilly med numren **1** till **3** i kolumnen **Punktordning**. Samma gäller för linje 10 Boucle. ### Grundläggande kartbyggstenar:
Hyllan Kolumner:Longitud (kontinuerligt mätvärde, longitud – geografisk roll tilldelad)
Hyllan Rader:Latitud (kontinuerligt mätvärde, latitud – geografisk roll tilldelad)
Detalj:Sökvägs-ID-fält (diskret dimension)
Sökväg:Ordningsfält (kontinuerlig dimension)
Markeringstyp:Linje
### Skapa kartvyn För att följa detta exempel, ladda ner [arbetsboken Skapa spindelkartor i Tableau exempel 1](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateSpiderMapsinTableauExample/Feuille1) från Tableau Public och öppna den i Tableau Desktop. 1. I **arbetsboken Skapa spindelkartor i Tableau exempel** klickar du på ikonen Nytt arbetsblad. 2. Från mätvärden i det nya arbetsbladet drar du Longitud till hyllan Kolumner och Latitud till hyllan Rader. 3. Från rutan Data drar du Linjegrupp (sökvägs-ID) till Detalj på kortet Markeringar. 4. På kortet Markeringar klickar du på listmenyn Markeringstyp och väljer Linje. Kartvyn uppdateras med en linje som ansluter alla punkter. Bana-knappen borde visas på kortet Markeringar. ![Ett linjediagram på en karta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spidermap7.png) 5. Från rutan Data drar du Punktordning till Sökväg på kortet Markeringar. Punktordning aggregeras som en summa. 6. På kortet Markeringar högerklickar du på fältet SUM(Punktordning) och väljer Dimension. Kartvyn uppdateras med en linje för varje tunnelbanelinje. ![En karta som visar ett nätverk av blå linjer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spidermap8.png) 7. Från rutan Data drar du Linjegrupp (sökvägs-ID) till Färg på kortet Markeringar. Varje linje har nu sin egen färgassociation och en färgförklaring läggs till i vyn. 8. Från rutan Data drar du Longitud till hyllan Kolumner och placerar det till höger om det första longitudfältet. Det finns nu två Longitud-fält på hyllan Kolumner. Vyn uppdateras med två identiska kartor. Kortet Markeringar uppdateras med två flikar: en för kartan till vänster och en för kartan till höger. Du kan anpassa var och en av dessa flikar för att ändra de visuella elementen varje kartvy. Det finns en Alla-flik för att styra den visuella detaljnivån i bägge flikar samtidigt. ![Listrutemenyn på kortet Markeringar med markeringstypen Linje vald.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spidermap9.png) 9. På kortet Markeringar klickar du på den undre **AVG(Longitud) (2)**\-fliken. 10. På kortet Markeringar under den nedre AVG(Longitud)-fliken klickar du på listmenyn Markeringstyp och väljer Automatisk. Kartvyn till höger uppdateras till en punktkarta. ![En dubbelaxlad karta med en spindelkarta bredvid en punktkarta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spidermap11.png) 11. På hyllan Kolumner högerklickar du på det andra AVG(Longitud)\-fältet (till höger) och väljer Dubbel axel. ![En dubbelaxlad karta med en spindelkarta bredvid en punktkarta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spidermap10.png) Dina kartvyer ligger nu i lager ovanpå varandra. 12. Från rutan Data drar du Trafik till Storlek på det undre kortet Markeringar AVG(Longitud). Storleken på datapunkterna uppdateras och visar mängd trafik per station. 13. På kortet Markeringar klickar du på Storlek och för skjutreglaget åt höger. 14. På kortet Markeringar klickar du på Färg och under Effekter klickar du därefter på listmenyn **Kantlinje** och väljer en färg. Vyn är nu klar. Du kan snabbt hitta stationerna på varje tunnelbanelinje som har mest trafik. ![En spindelkarta med linjer som ansluter till olika hubbar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spidermap12.png) #### Filtrera mängden information i vyn Om du vill filtrera antalet linjer du ser i vyn: - Från rutan Data drar du Linjegrupp till hyllan Filter. Du kan även högerklicka på fältet Linjegrupp och välja Visa filter för att visa ett filterkort i vyn. ![En linjegrupp i en spindelkarta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_build9.png) ## Exempel 2: Cykeldelningsdata i Seattle, Washington Lär dig att skapa den ### Konfigurera datakällan På liknande sätt som i det första exemplet ska din datakälla för den här typen av spindelkarta innehålla följande information: - Ett ban-ID för varje unik bana. Se [Kolumnen Ban-ID](#Path) nedan för mer information. - Latitud- och longitudkoordinater för varje plats. Se exempeltabellen nedan. - Två rader i datakällan för varje sökväg. Du ska ha en rad för ursprungsplatsdata och en rad för destinationsplatsdata, som upprepas för varje sökväg. Det är ett viktigt steg som låter Tableau rita upp dina banor korrekt. Se [Ursprung-destination-rader](#Origin) nedan för mer information. - En kolumn med dina platsnamn (rekommenderas men är inte obligatoriskt). Det här exemplet är en bit av Seattle cykeldelningsdatakällan som ingår i [Arbetsboken Skapa spindelkartor i Tableau exempel 2](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateSpiderMapsExampleWorkbook/SpiderMapSimpleFilterExample). Den har en kolumn för **Ursprung-destination**, **Station**, **Ban-ID**, **Latitud** och **Longitud**. Det är endast de tre sista kolumnerna i datakällan som krävs för att skapa en spindelkarta, men kolumnerna Ursprung-destination och Platsnamn ger ytterligare tydlighet och organisation.
Ursprung-destinationStationSökvägs-IDLatitudLongitud
UrsprungBT-01BT-01_BT-0147,61841-122,35101
MålBT-01BT-01_BT-0147,61841-122,35101
UrsprungBT-01BT-01_BT-0347,61841-122,35101
MålBT-03BT-01_BT-0347,61576-122,34843
UrsprungBT-01BT-01_BT-0447,61841-122,35101
MålBT-04BT-01_BT-0447,61613-122,34108
UrsprungBT-01BT-01_BT-0547,61841-122,35101
MålBT-05BT-01_BT-0547,61303-122,34410
Ursprung-destination-rader Varje unik bana du vill skapa så behöver du en rad för din ursprungsplats och en rad för din destinationsplats i datakällan. Det innebär att din ursprungsplats kommer att vara kopplad med varje destinationsplats. När du till exempel visar banan mellan en ursprungsplats för cykeldelning och flera destinationsplatser i en ort så behöver du en rad för ursprungsplatsen och en rad för destinationsplatsen för _varje bana_. I exemplet ovan kopplas ursprungsstationen BT-01 med flera olika destinationsplatser (BT-01, BT-03, BT-04, BT-05) för att visa att cyklar checkades ut från platsen BT-01 och antingen returnerades till samma plats eller till en annan plats. Varje ursprung-destination-par är färgkodat för att visa att de utgör en bana. Det finns en kolumn för Ursprung-destination för att ytterligare illustrera det här konceptet, men den kolumnen krävs inte. Kolumnen Ban-ID Kolumnen Ban-ID används för att identifiera varje unik ursprung till destination-bana. Du kommer att använda den här kolumnen när du skapar spindelkartan. För varje ursprungs- och destinationsplats så finns det en unik nyckel eller sträng som identifierar dem som ett par. I exemplet nedan, för den första ursprung-destination-banan, är Ban-ID BT-01\_BT-01. För den andra ursprung-destination-banan är Ban-ID BT-01\_BT-03. Varje Ban-ID listas två gånger, en för ursprungsplatsen och en för destinationsplatsen. Varje par är återigen färgkodat för att indikera att de utgör en bana.
Ursprung-destinationPlatsnamnSökvägs-IDLatitudLongitud
UrsprungBT-01BT-01_BT-0147,61841-122,35101
MålBT-01BT-01_BT-0147,61841-122,35101
UrsprungBT-01BT-01_BT-0347,61841-122,35101
MålBT-03BT-01_BT-0347,61576-122,34843
**Obs**! Ditt Ban-ID kan vara vad du vill. Om du vill skapa komplexa beräknade fält för att hjälpa att filtrera platserna senare så hjälper det dock om dina ban-ID är konsekventa över alla banor. Ett bra sätt att åstadkomma det är att skapa Ban-ID som är en kombination av platsnamnen för ursprung och destination med en avgränsare. Ban-ID för den ursprungliga platsen BT-01 och destinationsplatsen BT-03 är till exempel BT-01\_BT-03. Om du vill ha ett exempel för varför du bör göra på det sättet kan du se avsnittet [Alternativ 2: Skapa ett dynamisk filter:](#Filterodmaps). ### Grundläggande kartbyggstenar:
Hyllan Kolumner:Longitud (kontinuerlig dimension, longitud – geografisk roll tilldelad)
Hyllan Rader:Latitud (kontinuerlig dimension, latitud – geografisk roll tilldelad)
Detalj:Sökvägs-ID-fält (diskret dimension)
Markeringstyp:Linje
### Skapa kartvyn Efter att du konfigurerat din datakälla så kan du ansluta till den i Tableau Desktop och skapa en spindelkarta. För att följa detta exempel, ladda ner [arbetsboken Skapa spindelkartor i Tableau exempel 2](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/CreateSpiderMapsExampleWorkbook/SpiderMapSimpleFilterExample) från Tableau Public. 1. Från rutan Data drar du Longitud till hyllan Kolumner och Latitud till hyllan Rader. 2. På hyllan Kolumner högerklickar du på fältet Longitud på och väljer Dimension. Gör detsamma för fältet Latitud på hyllan Rader. Det ser till att Tableau inte aggregerar dina ursprungs- och destinationsplatser. Du borde se alla platser i datakällan som datapunkter på din karta. I det här exemplet finns det en datapunkt för varje cykeldelningsplats i datakällan. ![En enkel punktkarta över platser i Seattle.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spidermap2.png) 5. På kortet Markeringar klickar du på listmenyn Markeringstyp och väljer Linje. Vyn uppdateras och visar en linje som ansluter varje datapunkt och kortet Markeringar uppdateras med en Bana-knapp. ![En karta med många linjer som förbinder punkter på kustlinjen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spidermap5.png) 6. Från rutan Data drar du Sökvägs-ID till Detalj på kortet Markeringar. Om du bara har några få ursprung-destination-par så kan din vy likna följande: ![En spindelkarta med linjer som går från en central nod.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spidermap3.png) Om du dock har många ursprung-destination-par så kan din vy vara mer lik det här: ![En karta med många linjer som förbinder punkter på kustlinjen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spidermap4.png) Det är väldigt vanligt och åtgärdas genom att filtrera bort en stor andel av dina banor från vyn. Fortsätt till följande avsnitt för att läsa om några sätt att göra det. #### Filtrera mängden information i vyn Om din datakälla innehåller många ursprung-destination-par så kan du filtrera bort de flesta av dem från vyn. **Alternativ 1: Skapa ett enkelt filter:** 1. Från rutan Data drar du Sökvägs-ID till hyllan Filter. 2. I dialogrutan Filter som visas gör du följande: - Under fliken **Allmänt** väljer du Ingen. - Klicka på fliken Jokertecken. - Under fliken Jokertecken anger du BT-01 som Matchningsvärde och klickar därefter på Startar med. - Klicka på OK. Det här filtrerar ner vyn till endast de banor som startar med BT-01. **Alternativ 2: Skapa ett dynamisk filter:** Du kan även skapa ett beräknat fält och kombinera det med en parameter så att du kan växla mellan de banor du vill se direkt i vyn. Lär dig hur genom att följa stegen nedan. Steg 1: Skapa parametern 1. I rutan Data klickar du på listrutan Data och väljer Skapa parameter. 2. Gör följande i dialogrutan Skapa parameter: - Namnge parametern **StationSelected**. - Välj Sträng som Datatyp. - Som Tillåtna värden, klickar du på Lista, väljer Lägg till från fält och väljer fältet **Platsnamn**. - Klicka på **OK**. Steg 2: Skapa det beräknade fältet 1. Välj Analys > Skapa beräknat fält. 2. I beräkningsredigeraren namnger du det beräknade fältet **Välj utefter Ursprung-destination** och anger följande formel: `IF LEFT([Path ID], FIND([Path ID], "_") -1) = [StationSelected] THEN "Origin" ELSEIF RIGHT([Path ID], LEN([Path ID]) - FIND([Path ID], "_")) = [StationSelected] THEN "Destination" ELSE "Unselected stations" END` I [tabellen ovan](#table) innehåller varje Ban-ID (till exempel BT-01\_BT-03) ett understreck (**\_**) som avgränsare för att separera ursprungsplatsens namn (BT-01) från destinationsplatsens namn (BT-03). Den här avgränsaren används i formeln för att berätta för Tableau vilka platser (valda i den parameter du skapade i steg 1 av den här proceduren) som är ursprungsplatser och vilka som är destinationsplatser. Parametern du skapade ovan används även i formeln (StationSelected). 3. Kontrollera att beräkningen stämmer och klicka på OK. Steg 3: Lägg till det beräknade fältet på hyllan Filter 1. Från rutan Data drar du det beräknade fältet till hyllan Filter. 2. I dialogrutan Filter väljer du Ursprung och klickar sedan på **OK**. Steg 4: Visa parameterkontrollen I rutan Data högerklickar du på den parameter du skapade och väljer Visa parameterkontroll. Du kan nu välja ett ursprung från parameterkontrollen i vyn så kommer markeringarna i kartvyn också att uppdateras. ![En ursprungs-destinationskarta med blå linjer som går från en punkt på en kustlinje.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spidermap1.png) ## Se även: Tableau Community-inlägg: [Ursprung-destinationkartor (eller flödeskartor)](https://community.tableau.com/people/sarah.battersby.0/blog/2018/01/12/origin-destination-maps-or-flow-maps) [Skapa kartor som visar en väg över tid i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_howto_flow.htm) [Kartläggningskoncept i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_build.htm) [Skapa parametrar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/parameters_create.htm) [Filtrera data från dina vyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa klasser från ett kontinuerligt mätvärde Ibland är det användbart att konvertera ett kontinuerligt mätvärde (eller en numerisk dimension) till klasser. Alla diskreta fält i Tableau kan betraktas som en uppsättning klasser. Vi antar att du har skapat en vy med Vinst på Rader och Län på Kolumner. Du kan betrakta fältet Län som en uppsättning klasser – varje vinstvärde sorteras i en klass som motsvarar det tillstånd från vilket värdet registrerades. Om du dock vill se värden för Vinst tilldelade till klasser utan hänvisning till en dimension kan du skapa en numerisk klass, där varje enskild klass motsvarar ett värdeintervall. **Obs!** Du kan endast lagra data i klasser för relationella datakällor och klassfält kan inte användas i beräkningar. Det är dock möjligt att skapa ett beräknat fält som replikerar en klass av en specifik storlek. Till exempel: `(FLOOR([Sales]/1000)*1000)` skapar klasser med en storlek på 1 000 som kan användas med kubdatakällor och beräknade fält. När du skapar klasser från ett mätvärde skapar du en ny dimension. Det händer då du skapar ett fält med en begränsad och diskret uppsättning möjliga värden från ett fält med ett obegränsat och kontinuerligt värdeintervall. När dimensionen har skapats kan du dock konvertera den till en kontinuerlig dimension. Detta kan vara användbart om du till exempel vill skapa ett histogram. Se [Skapa ett histogram från en klassdimension](#CreateHisto). **Skapa en klassdimension:** 1. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på ett mätvärde i rutan Data och välj Skapa > Klasser. ![En listrutemeny med alternativ för att skapa ett beräknat fält, en grupp eller klasser, med Klasser valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_bins5.png) 2. I dialogrutan Skapa klasser kan du acceptera det föreslagna nya fältnamnet eller anger ett annat namn för det nya fältet. ![En grafik som visar dialogrutan Skapa klasser.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_bins3.png) På webben heter dialogrutan Redigera klasser och har ett något annorlunda utseende, men alternativen är samma. 3. Ange antingen ett värde i fältet Storlek på klasser eller låt Tableau beräkna ett värde åt dig. - Om Tableau kan utföra optimeringsberäkningen tillräckligt snabbt är det initiala värdet du ser i Storlek på klasser Tableaus uppskattning av den optimala klasstorleken. - Fältet Storlek på klasser återgår som standard till 10 om Tableau inte kan utföra optimeringsberäkningen tillräckligt snabbt. I det här fallet kan du klicka på Föreslå klasstorlek för att låta Tableau utföra optimeringsberäkningen. Den formel som Tableau använder för att beräkna den optimala klasstorleken är `Number of Bins = 3 + log2(n) * log(n)`. I formeln är _n_ antalet distinkta rader i tabellen. Storleken på varje klass fastställs genom att dividera skillnaden mellan det minsta och det största värdet med antalet klasser. De fyra skrivskyddade fälten i den nedre delen av dialogrutan Skapa klass visar de data som Tableau använder för att föreslå en klasstorlek. Du kan även överväga dessa värden för att ställa in en klasstorlek manuellt. Värdena är:
MinFältets minimala värde.
MaxFältets maximala värde.
DiffSkillnaden mellan fältets lägsta och högsta värden.
CntDAntalet distinkta värden (rader) i datan.
När du har klickat på OK för att stänga dialogrutan Skapa klasser visas ett nytt klassfält i rutan Data. När du lägger till en klassdimension i vyn fungerar varje klass som en behållare av lika storlek som sammanfattar data för ett specifikt värdeintervall. Kolumn- eller radrubriker skapas där varje klassetikett anger det nedre gränsvärdet för intervallet med nummer som är tilldelat till klassen. Observera att det nedre gränsvärdet är inklusive. ## Skapa ett histogram från en klassdimension Om du skapar en klassdimension kan du använda den som utgångspunkt för att skapa ett histogram. Använd dimensionen Försäljning (klass) som har skapats enligt instruktionerna ovan och använd följande steg för att skapa ett histogram. **Obs!** Ett snabbare sätt att skapa ett histogram är att använda Visa mig. Se [Skapa ett histogram](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildexamples_histogram.htm), i avsnittet med Bygg det själv-övningar, för information om hur du skapar ett histogram med Visa mig. 1. Klicka på dimensionen Försäljning (klass) i rutan Data och välj Konvertera till kontinuerlig. 2. Dra dimensionen Försäljning (klass) från rutan Data och släpp den på hyllan Kolumner. 3. Dra det ursprungliga fältet Försäljning från rutan Data och släpp det på hyllan Rader. 4. Klicka på SUM(Sales) på Rader och ändra aggregeringen från Sum till Count. Resultatet är ett histogram: ![Ett diagram som visar korrelationen mellan försäljning och antal försäljningar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_bins7.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa kontrollpanellayouter för olika enhetstyper Kontrollpaneler kan innehålla layouter för olika typer av enheter som sträcker sig över ett brett spektrum av skärmstorlekar. När du publicerar dessa layouter i Tableau Server eller Tableau Cloud får folk som tittar på din instrumentpanel uppleva en design som är optimerad för deras telefon, surfplatta eller skrivbord. Som författare behöver du bara skapa en enda kontrollpanel och leverera en enda webbadress. ![Två smartphone-skärmar som visar diagram över företagsmätvärden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mobile_dsds.png) ## Hur standardkontrollpanelen relaterar till enhetslayouter Enhetslayouter visas på fliken Kontrollpanel under Standard. Inledningsvis innehåller varje enhetslayout varje objekt i standardkontrollpanelen, och härleder även dess storlek och layout från Standard. Betrakta standardkontrollpanelen som överordnad och enhetens layouter (skrivbord, surfplatta och telefon) som dess underordnade. Alla vyer, filter, åtgärder, förklaringar eller parametrar som du vill lägga till i en enhetslayout måste först finnas i standardkontrollpanelen. ### Telefonlayouter och standardkontrollpanelen Om du vill spara tid med ett unikt telefonlayoutalternativ som automatiskt återspeglar ändringar i standardkontrollpanelen, klickar du antingen på den öppna låsikonen ![Upplåsningsikonen för instrumentpaneler, som föreställer ett upplåst hänglås.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd_manual_phone_lock.png) eller väljer Autogenerera layout i popup-menyn. ![Upplåsningsikonens snabbmeny är expanderad, med alternativet Generera layout automatiskt valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd_automatic_phone_new.png) Om du istället klickar på ikonen för stängt lås ![Låsningsikonen för instrumentpaneler, som föreställer ett låst hänglås.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd_automatic_phone_lock.png) eller väljer Redigera layout i menyn blir telefonlayouten helt oberoende, varför du måste lägga till och ordna objekt manuellt för att återspegla ändringar i standardkontrollpanelen. ![Låsningsikonen för Telefon är vald och alternativet Redigera layout är valt i listrutan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd_manual_phone.png) ### Layouter för skrivbord och surfplatta och standardkontrollpanelen Till skillnad från telefonlayouter måste du lägga till skrivbords- och surfplattelayouter manuellt i en kontrollpanel. Layouter för skrivbord och surfplatta är alltid helt oberoende av standardkontrollpanelen, varför varje enhetslayout kan innehålla ett unikt arrangemang av objekt. ![En instrumentpanel med inställningar för surfplattans layout och storlek.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd8.png) ## Lägg till telefonlayouter automatiskt Med två alternativ kan du automatiskt lägga till telefonlayouter: - Om du vill skapa telefonlayouter när du öppnar gamla kontrollpaneler som saknar dem väljer du Kontrollpanel > Lägg till telefonlayouter i befintliga kontrollpaneler - Om du vill skapa telefonlayouter när du skapar en ny kontrollpanel väljer du Kontrollpanel > Lägg till telefonlayouter i nya kontrollpaneler. (Det här alternativet är på som standard.) ## Förhandsgranska och lägg till enhetslayouter manuellt 1. Öppna en kontrollpanel. 2. Klicka på Enhetsförhandsgranskningpå fliken Kontrollpanel till vänster. ![En Tableau-instrumentpanel med alternativet Enhetsförhandsgranskning markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd2.png) I läget för enhetsgranskning visas dessa alternativ ovanför kontrollpanelen: ![Verktygsfältet Enhetsförhandsgranskning med alternativ för att växla enhetstyp och modell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd14.png) 3. Ta dig tid att klicka igenom enhetstyperna och modellerna och utforska de olika skärmstorlekarna. Ställ sedan in dessa alternativ: - För att se hur kontrollpanelen kommer att se ut i liggande kontra. stående läge, klicka på ![Ikonen för att rotera skärmen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd6.png). Vanligtvis är liggande läge optimalt för surfplattor och stående bäst för telefoner. - Välj Tableau Mobile-appen för att se hur kontrollpanelen kommer att se ut med appen istället för webbläsaren. Det här alternativet är tillgängligt för iOS- eller Android-enheter och krymper kontrollpanelen något, vilket lämnar utrymme för appkontrollerna. 4. Välj en enhetstyp, t.ex. Surfplatta. ![Ett Tableau-instrumentpanelsalternativ för enhetsförhandsgranskning med alternativet Surfplatta markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd5.png) 5. I det övre högra hörnet klickar du på knappen Lägg till layout för den enhetstyp du valt (till exempel Lägg till surfplattelayout). ![Tableau-instrumentpanelsalternativet Lägg till Tableau-layout.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd7.png) 6. Lägg till en ytterligare layout genom att välja en ny enhetstyp och klicka på Lägg till layout. ![Enhetsförhandsgranskning med enhetstypen Telefon markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd15.png) Genom att skapa en layout för varje enhetstyp får du mest kontroll över dina användares upplevelse när de tittar på din kontrollpanel från olika enheter. När du har publicerat en kontrollpanel med alla tre layouterna kommer användarna inte att se standardlayouten för kontrollpanelen. Istället kommer de alltid att se den lämpliga enhetsspecifika layouten. ![Ett Tableau-instrumentpanelsalternativ för enhetsförhandsgranskning med alternativet Skrivbord markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd20.png) **Obs!** Om du gör ändringar i en vy, dubbelkolla relaterade enheters layouter för att säkerställa att de ser ut som du förväntar dig. ## Anpassa en enhetslayout När du har lagt till en enhetslayout i kontrollpanelen kan du börja omorganisera objekt för att skapa det utseende du vill ha. 1. För skrivbords- och surfplattelayouter klickar du på Anpassa: ![En instrumentpanel med layoutalternativet Anpassad valt för surfplatta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd_manual_desktop_or_tablet.png) För telefonlayouter klickar du antingen på låsningsikonen ![Låsningsikonen för instrumentpaneler, som föreställer ett låst hänglås.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd_automatic_phone_lock.png)eller väljer Redigera layout i popup-menyn: ![Låsningsikonen för Telefon är vald och alternativet Redigera layout är valt i listrutan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd_manual_phone.png) 2. Allt du kan lägga till i din layout visas till vänster under Layout. Om ett objekt har en blå bock betyder det att objektet är en del av layouten för den enhet som du för närvarande arbetar med. ![Rutan för anpassad tabellayout med Stapeldiagram markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd12.png) 3. Om du tar bort ett objekt tas det bara bort från den aktuella enhetslayouten. Den finns fortfarande kvar på standardkontrollpanelen och kan läggas till i enhetens layout igen. ![Ett linjediagram på en instrumentpanel med alternativ för att ta bort vyn från en surfplatta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd9.png) 4. Klicka igenom alternativen för Enhetsmodell att se hur layouten kommer att visas på olika modeller. ![En enhetsmodellmeny med alternativet iPad (1024 x 768) markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd11.png) I slutändan är det storleken på webbläsaren som laddar kontrollpanelen som avgör vilken layout som visas på enheten. För mer information, se [Bekräfta vilken layout en enhet ska visa](#Confirm). 5. Utforska alternativen under Storlektill vänster. ![Ett konfigurationsalternativ för surfplattans storlek med Anpassa till alla valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd13.png) **Standard**: Höjden och bredden på enhetens layout efterliknar det som standardkontrollpanelen använder. Om du till exempel skapar en surfplattelayout och standardkontrollpanelen är inställd på en fast storlek för Desktop Browser (1000 x 800), kommer inställning av Storlek till Standard för surfplattelayouten att göra att den också använder 1000 x 800. **Anpassa till alla**: Alla objekt ändras automatiskt för att passa enhetens ramstorlek. Enhetens ramstorlek bestäms av inställningarna Enhetstyp, Modell och Orientering (stående eller liggande). **Passformsbredd** (rekommenderas för telefoner): Objekten ändras automatiskt för att passa bredden på enhetens ram, men höjden är fast. Detta är ett bra alternativ för telefonlayouter och vertikal rullning. ## Optimera för telefoner Mobiltelefonernas små skärmar gynnas av ytterligare optimering. Prova följande tekniker: ### Optimera manuella telefonlayouter Om du har valt att redigera en telefonlayout själv kan du snabbt optimera placeringen av filter, ta bort blanktecken med mera. På fliken Kontrollpanel klickar du på popup-menyn till höger om Telefonen och väljer Optimera layout. ![En instrumentpanel med upplåsningsikonen vald för Telefon och alternativet Optimera layout valt i listrutan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd_optimize_phone.png) Var medveten om att det här kommandot bara omorganiserar objekt som för närvarande finns i telefonlayouten. Om du vill uppdatera telefonlayouten kontinuerligt så att den återspeglar alla ändringar i standardkontrollpanelen väljer du Generera layout automatiskt. ### Lägg till länkar som utlöser snabbmeddelanden och telefonsamtal Om du vill låta telefonanvändare kontakta viktiga personer snabbt rörande innehållet i kontrollpanelen lägger du till [webbadressåtgärder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_url.htm) i objekt som automatiskt utlöser SMS och telefonsamtal. Använd länkformatet `sms:_phone-number_` eller `tel:phone-number`. Var noga med att inkludera lands- och riktnummer vid behov. ### Skapa telefonspecifika versioner av vyer Skapa dubbletter av vissa vyer i standardkontrollpanelen - en optimerad för skrivbordsvisning och en andra optimerad för telefoner. 1. Gå till arbetsbladet för en vy, klicka på dess flik och välj Duplicera arbetsblad. ![En snabbmeny med alternativet Duplicera blad valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd16.png) 2. Anpassa vyn för mobil visning. För exempelvis kartor kanske du vill zooma in på en specifik region som standard, eller också kanske du vill inaktivera panorering, zoomning och annan funktionalitet. Se [Anpassa hur användare interagerar med din karta](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_customize_interaction.htm). ![Fönstret Kartalternativ med alternativ för att konfigurera kartenheter, tillåta panorering och zoomning, visa kartsökning och visa vyverktygsfält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd17.png) 3. Lägg nu till den nya vyn i standardkontrollpanelen så att den kan vara tillgänglig för de enhetslayouter du skapar. ### Förkorta rubriker Korta rubriker fungerar bäst för mobil visning. Om du vill redigera en rubrik dubbelklickar du på den. ### Optimera blanktecken Blanktecken är ett annat visuellt element att tänka på. Även om det är ont om utrymme på en telefon och du vill få ut mesta möjliga av det, kanske du också vill tillhandahålla ytterligare säkra platser för dina användare att trycka på eller påbörja rullning, så att de inte väljer filter och andra objekt oavsiktligt. Om du vill lägga till blanktecken använder du utfyllnad eller tomma objekt. Mer information finns i [Ställa in instrumentpanelens storlek och layout](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dashboards_organize_floatingandtiled.htm). ## Publicera kontrollpanelen 1. Välj Server > Publicera arbetsbok. Om du inte redan är inloggad uppmanas du att ange dina inloggningsuppgifter. 2. I dialogrutan Publicera arbetsbok i Tableau Server, se till att kryssrutan Visa tabeller som flikar är rensad. ![Dialogrutan Fler alternativ med alternativ för att visa blad som flikar, visa val och inkludera externa filer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd21.png) När den här kryssrutan är markerad för enhetsspecifika kontrollpaneler stör flikarnas storlekskrav serverns förmåga att korrekt detektera storleken på webbläsaren och ladda rätt layout. 3. Klicka på Publicera. ## Testa kontrollpanelen När du har publicerat kontrollpanelen i Tableau Server eller Tableau Cloud, testa instrumentpanelen genom att titta på den med olika webbläsarstorlekar. 1. Öppna intrumentpanelen på Tableau Server eller Tableau Cloud. 2. Klicka på Dela i det övre högra hörnet av sidan och kopiera innehållet i textrutan Länk. ![Alternativ för att redigera, dela och bädda in en instrumentpanelvy.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_dsd22.png) 3. Klistra in strängen i en webbläsar-URL. Strängen ska innehålla följande: `embed=y` 4. Med den inbäddade kodsträngen som webbläsarens webbadress kan du testa de olika layouterna genom att ändra storleken på webbläsarens fönster och uppdatera det. ## Bekräfta vilken layout en enhet ska visa Vilken layout en instrumentpanel visas med på en enhet beror på det minsta måttet (höjd eller bredd) på iframe-ramen där Tableau-vyn visas. Höjden eller bredden är iframe-bildrutans CSS-pixelstorlek, inte enhetens skärmupplösning, som kan vara större än pixelstorleken. Ibland kan en typisk dator-, surfplatte- eller telefonlayout visas på andra typer av enheter. En surfplattelayout kan till exempel användas på en dator med en liten skärm eller om webbläsarfönstret är litet.
Om det minsta måttet på iframe-ramen är …Så används den här enhetslayouten …
Upp till 500 pixlarTelefon
Mellan 501 och 800 pixlarSurfplatta
Större än 800 pixlarSkrivbord
Om Tableau Cloud- och Tableau Server-användare tycker att layouten på en telefon eller surfplatta är för begränsande kan de använda knappen för visningsinställningar i verktygsfältet och istället använda skrivbordslayouten. Den här knappen är ett reglage som gör det möjligt att växla mellan layout för stationära och mobila enheter. Knapparnas placering varierar beroende på enhet som använda för att se instrumentpanelen. ![Visningsalternativ](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/desktop_mobile_layout2.png) Visningsinställningar på en stationär enhet ![Visningsalternativ](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/desktop_mobile_layout.png) Visningsinställningar på en surfplatta ![Visningsalternativ](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/desktop_mobile_layout3.png) Visningsinställningar på en telefon [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa linjediagram Linjediagram används för att ansluta individuella datapunkter i vyerna. Detta är ett enkelt sätt att visualisera värdesekvenser och ger dig översikt över trender över tid och möjlighet att förutspå framtida värden. Mer information om linjemarkeringstyper finns i [Linjemarkering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_marktypes.htm#LineMark). **Obs!** I vyer där markeringstypen Linje används kan du använda egenskapen Bana på kortet Markeringar för att ändra typen av linjemarkering (linjär, steg eller hopp) eller för att koda data genom att sammankoppla markeringar i en viss ritordning. Du hittar mer information i avsnittet om [egenskapen Bana](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm#PathProp) i [Kontrollera utseendet på markeringar i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm). Följ de här stegen för att skapa en vy med försäljningssumman och vinstsumman genom åren och för att förutspå trender: 1. Anslut till Superstore\-datakällan (om det behövs kan du ladda ner den från [Tableau Public-sidan med exempeldata](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)). 2. Dra dimensionen Leveransdatum till Kolumner. Tableau aggregerar datumet årsvis och skapar kolumnrubriker. 3. Dra mätvärdet Försäljning till Rader. I Tableau aggregeras Försäljning som SUMMA och ett enkelt linjediagram visas. 4. Dra mätvärdet Vinst till Rader och släpp det till höger om mätvärdet Försäljning. I Tableau skapas separata axlar längs den vänstra marginalen för Försäljning och Vinst. ![Linjediagram med separata axlar för försäljning och vinst i den vänstra marginalen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/line_1.png) Lägg märke till skillnaden i skala mellan de två axlarna. Axeln Försäljning har ett intervall mellan 0 och 700 000 USD medan Vinst har ett intervall mellan 0 och 100 000 USD. Detta kan göra det svårt att avgöra hur mycket större försäljningsvärdena är gentemot vinstvärdena. Du kan skapa ett linjediagram med diskreta eller kontinuerliga dimensioner. - _Kontinuerliga_ dimensioner visualiserar data med en linjär, kontinuerlig axel. De här diagrammen är praktiska om du vill visa trender och proportionella förändringar, särskilt när datapunkterna inte är jämnt fördelade. - _Diskreta_ dimensioner visualiserar data med diskreta, kategoriska rubriker. De här diagrammen är praktiska när du vill visa inkrementella data, till exempel räkenskapsperioder. Mer information om diskreta och kontinuerliga datatyper finns i [Dimensioner och mätvärden, blått och grönt](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm). Det går att justera eller slå samman axlarna för att underlätta värdejämförelsen om du använder flera mätvärden i linjediagrammet. - Mer information om axeljustering finns i [Jämföra två mätvärden med hjälp av dubbla axlar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multiple_measures.htm#Dual). - Mer information om framtvingande av enkla axlar för flera mätvärden finns i [Kombinera axlar för flera mätvärden på samma axel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multiple_measures.htm#Blended). I båda alternativen går det att skapa kombinationsdiagram för att ändra markeringstyp för ett av mätvärdena. Mer information finns i [Skapa ett kombinationsdiagram (tilldela mätvärden olika markeringstyper)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multiple_measures.htm#Combo). 1. Skapa en blandad axel genom att dra fältet SUMMA (Vinst) från Rader till axeln Försäljning. De två ljusgröna parallella staplarna indikerar att en blandad axel kommer att användas för Vinst och Försäljning när du släpper musknappen. ![Två ljusgröna parallella staplar som anger att en kombinerad axel kommer att användas för Vinst och Försäljning i visualiseringen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/line_8.png) Vyn uppdateras och ser ut så här: ![Linjediagram med vinst och försäljning på en kombinerad axel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/line_9.png) Den här vyn innehåller inte så mycket information eftersom vi tittar på en värdesummering på årsbasis. Dessutom verkar trenden vara nedåtgående i slutet eftersom det finns begränsade data för 2025. 2. Klicka på pilen i listrutan i YEAR(\[Orderdatum\]) på hyllan Kolumner och välj Månad längst ned i snabbmenyn för att visa ett kontinuerligt värdeintervall för fyraårsperioden. ![Snabbmeny för mätvärdet YEAR(\[Orderdatum\]) med alternativet Månad markerat.](Img/line_10.png) Information i resultatvyn är betydligt mer utförlig än i den ursprungliga vyn. ![Linjediagram som visar ett kontinuerligt värdeintervall under en fyraårsperiod för vinst och försäljning för beställningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/line_11.png) Lägg märke till hur värdena verkar stiga avsevärt i slutet av varje år. Detta mönster kallas för _säsongbundenhet_. Genom att aktivera prognostiseringsfunktionen kan du se om den säsongsbundna trenden kommer att hålla i sig. 3. Dra modellen Prognos till vyn och släpp den på Prognos för att lägga till prognoser i rutan Analys. ![Prognosmodell som dras från rutan Analys till en vy.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/line_13.png) Enligt Tableau-prognostiseringen kan vi se att den säsongsbundna trenden kommer att hålla i sig. ![Linjediagram som visar ett kontinuerligt värdeintervall under en fyraårsperiod för vinst och försäljning för beställningen med prognostisering som visar en säsongsbunden trend för framtiden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/line_12.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa parametrar En parameter är en arbetsboksvariabel som till exempel ett nummer, ett datum eller en sträng som kan ersätta ett konstant värde i beräkningar, filter eller referenslinjer. Du kan till exempel skapa ett beräknat fält som returnerar Sant om Försäljning är större än 500 000 USD, och som returnerar Falskt om den inte är det. Du kan ersätta det konstanta värdet ”500000” i formeln med en parameter. Sedan kan du använda parameterkontrollen och ändra tröskelvärdet i beräkningen dynamiskt. Om du vill använda en parameter måste du: 1. Ställa in den inledande parametern. 2. Använda parametern i ett element som en beräkning, ett filter eller en referenslinje. 3. Justera parametervärdet genom att: - Visa parameterkontrollen - Använda en parameteråtgärd - Ställa in en dynamisk parameter som uppdateras automatiskt ## Skapa en parameter Så här skapar du en parameter från rutan Data: 1. Klicka på listrutan högst upp till höger i rutan Data och välj Skapa parameter. ![En snabbmeny med alternativ för att gruppera, sortera, dölja och expandera data. Alternativen Skapa parameter, Gruppera efter datakällstabell och Sortera efter namn är markerade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/DPVcreate-parameter-contextmenu.png) 2. Ge fältet ett namn i dialogrutan Skapa parameter. ![Fönstret Skapa parameter med fält för namn, datatyp, aktuellt värde, tillåtna värden och visningsformat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/DPVname-parameter.png) 3. Ange datatypen för de värden som är giltiga: ![Fönstret Egenskaper för anpassning av datatyper, med listrutemenyn Datatyp expanderad och alternativet Heltal valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/DPVspecify-datatype.png) 4. _Valfritt:_ Ange ett aktuellt värde. Det här är parameterns standardvärde. 5. _Valfritt:_ Ange ett värde för när arbetsboken öppnas. 6. Ange visningsformatet som ska användas i parameterkontrollen (endast Tableau Desktop). ![Fönstret Egenskaper för anpassning av visningsformatet för numeriska data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/DPVdisplayformat.png) 7. Ange hur värden kan användas med parametern. Du kan välja bland följande alternativ: - Alla: Parameterkontrollen är ett enkelt textfält. - Lista: Parameterkontrollen visar en lista med möjliga värden som du kan välja mellan. - Om du väljer Lista måste du ange listan med värden. Klicka i den vänstra kolumnen och skriv listan med värden. Du kan också lägga till medlemmar i ett fält eller klistra in från Urklipp genom att välja Lägg till värden från. ![Ett fönster med alternativ för att lägga till värden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/DPV-Addvaluesfrom-FIXED.png) - Intervall: Du kan välja värden inom ett bestämt intervall med parameterkontrollen. - Om du väljer Intervall måste du ange ett minsta värde, ett största värde och en stegstorlek. Stegstorleken styr hoppen mellan värdena, du kan till exempel välja varje siffra (5, 6, 7 ...) eller gå från 5 till 10 till 15. Vilka alternativ som är tillgängliga beror på datatypen. En strängparameter har till exempel inte stöd för Intervall. Om du vill uppdatera parameterns lista med värden (eller domän) när arbetsboken öppnas väljer du Lista eller Intervall följt av När arbetsboken öppnas. Tänk på att vissa alternativ är nedtonade, eftersom värdena hämtas dynamiskt från datakällan till arbetsboken. 8. Klicka på OK när du är klar. Nu visas parametern i avsnittet Parametrar längst ned i rutan Data. ![Delen Parametrar av rutan Data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/DPV-parameter-in-datapane.png) ## Redigera en parameter Du kan redigera parametrar i rutan Data eller med parameterkontrollen. Redigering är till för sådant som att ändra det tillåtna intervallet eller datatypen. Om du bara vill ändra värdet eller en parameter använder du parameterkontrollen. Läs mer i [Visa en parameterkontroll i visualiseringen](#Show). Så här redigerar du en parameter: 1. Gör något av följande: - Högerklicka på parametern i rutan Data och välj Redigera. - Välj Redigera parameter på menyn för parameterkontrollen. 2. Gör önskade ändringar i dialogrutan Redigera parameter. 3. Klicka på OK. Parametern uppdateras liksom alla element som använder den. ### Ta bort en parameter Om du vill ta bort en parameter högerklickar du i rutan Data och väljer Ta bort. Alla beräknade fält som använder den borttagna parametern blir ogiltiga. ## Använda en parameter En parameter utför inget förrän den kopplas till ett element i en visualisering. Parametrar kan användas i beräkningar, filter och referenslinjer. Parametrar är globala i arbetsboken och kan användas i alla arbetsblad. När ett element hänvisar till en parameter ska du se till att du [Visa en parameterkontroll i visualiseringen](#Show) (eller ställer in en parameteråtgärd eller en dynamisk parameter). Om det inte finns något sätt att ändra värdet på parametern har du ingen nytta av att konfigurera den överhuvudtaget. ### Använda en parameter i en beräkning Genom att använda en parameter kan du ändra värden i en beräkning på ett dynamiskt sätt. I stället för att manuellt redigera beräkningen (och alla beräkningar som använder den) kan du använda en parameter. När du sedan vill ändra värdet öppnar du parameterkontrollen och ändrar värdet, så uppdateras alla beräkningar som använder den parametern. Om du vill använda en parameter i en beräkning skriver du namnet på parametern så visas den i de föreslagna alternativen, precis som när du skriver ett fältnamn. Du kan också dra parametern från rutan Data och släppa den i beräkningsredigeraren. ![En beräknad fältruta med en IF-sats som inkluderar en parameter i beräkningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameter_in_calculation.png) ### Använda en parameter i ett filter Genom att använda en parameter kan du ändra värden i ett filter av typen ”översta n” på ett dynamiskt sätt. I stället för att manuellt ange antalet värden som ska visas i filtret kan du använda en parameter. Du hittar en lista över parametrar i listrutorna på fliken Övre i dialogrutan Filter. Välj den parameter som du vill använda i filtret. ![En filtermeny med alternativ för filtrering efter fält eller parameter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameters_filters1.png) ### Använda en parameter i en referenslinje Genom att använda en parameter kan du ändra referenslinjer, band eller rutor på ett dynamiskt sätt. Till exempel kan du referera till en parameter i stället för att visa en referenslinje på en fast plats på axeln. Sedan kan du använda parameterkontrollen för att flytta referenslinjen. Du hittar en lista över parametrar i listrutan **Värde** i dialogrutan Lägg till referenslinje, band eller ruta. Välj den parameter som du vill använda. Referenslinjen dras vid det aktuella värdet som angetts av parametern. ![Dialogrutan Redigera referenslinje, band eller ruta, med alternativ för att infoga en parameter i ett värde.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameters_referencelines1.png) ## Visa en parameterkontroll i visualiseringen Parameterkontrollen är ett arbetsbladskort där du kan ändra parametervärdet. Precis som filterkort har parameterkontroller kontroller som ändrar vyn. Du kan öppna parameterkontroller i arbetsblad och på instrumentpaneler, och de tas med när du sparar innehåll till webben eller när du publicerar till Tableau Server. Öppna parameterkontrollen genom att högerklicka (Ctrl-klicka på Mac) på parametern i rutan Data och sedan välja Visa parameter. ![Alternativet Visa parameter i listrutemenyn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example_parameters13.png) Precis som andra kort har parameterkontroller en meny som du kan öppna från listrutan högst upp till höger på kortet. På den här menyn kan du anpassa hur kontrollen visas. Du kan till exempel visa en lista med värden som alternativknappar, en kompakt lista, ett reglage eller ett fält av typen Fyll i. Vilka alternativ som är tillgängliga på den här menyn beror på parameterns datatyp och på vilka värden den har stöd för: alla, en lista eller ett intervall med värden. ![Dialogrutan Redigera parameter med alternativ för att visa titel och välja parametertyp. Reglaget är valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameters13.png) ## Skapa en dynamisk parameter ### Parameteråtgärder Du kan göra parametrar mer dynamiska och interaktiva genom att använda dem i [Parameteråtgärder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_parameters.htm). Om du gör det kan användarna ändra ett parametervärde genom att interagera direkt med en visualisering, till exempel genom att klicka på eller välja en markering. ### Dynamiskt aktuellt värde Du kan skapa en parameter som kan uppdatera sitt aktuella värde automatiskt till resultatet av en beräkning, en lista med värden (baserat på ett fält) eller ett intervall med värden. Den här uppdateringen utförs varje gång arbetsboken öppnas eller när du väljer Uppdatera på datakällans snabbmeny. **Använda en beräkning som aktuellt värde för en parameter** Om det aktuella värdet är resultatet av en beräkning måste det vara en vyoberoende beräkning med ett värde. Om beräkningens resultat kan vara mer än ett värde kan arbetsboken inte välja ett standardvärde. Beräkningen måste också vara vyoberoende så att värdet inte ändras när visualiseringen ändras. För att åstadkomma det kan du använda ett uttryck med en fast detaljnivå (FIXED LOD) som inte är beroende av visualiseringens struktur. Alla delar av beräkningen måste finnas inuti FIXED LOD-uttrycket. Om du använder ett FIXED LOD-uttryck som standardvärde och använder kontextfilter, så återges inte kontextfiltren med den dynamiska parametern. Mer information om LOD-uttryck finns i [Skapa LOD-uttryck i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod.htm). Obs! Vi rekommenderar att du inte använder en dynamisk parameter i ett dataextraktionsfilter eftersom det påverkar prestandan. Om du använder en dynamisk parameter för ett dataextraktionsfilter måste Tableau först bearbeta alla data för att bestämma parameterns värde och därmed vilka data som ska filtreras. Om du till exempel använder ett dynamiskt parameterfilter för att returnera de senaste 30 dagarnas data, utvärderar Tableau hela datakällan för att hitta och filtrera de senaste 30 dagarnas data. Detta resulterar i sämre prestanda och längre inläsningstid. ## Felsöka parametrar Nedan beskrivs några scenarier då ett förvalt parametervärde eller en uppdaterbar lista med parametervärden (domän) inte uppdateras som väntat: - Standardfältet returnerar ett värde vars data är inkompatibla med parameterns datatyp. - Standardfältet för parameterns aktuella värde returnerar inte ett enskilt värde. - Standardfältet returnerar null. - Standardfältet finns i en datakälla som inte är ansluten. - Standardfältet finns i en datakälla som inte är kombinerad. - Standardfältet har tagits bort. - Användaren avbryter frågan till datakällan när Tableau försöker ansluta. I Tableau Desktop utvärderas dessa frågor när arbetsboken öppnas och Tableau ansluter till fältens datakällor för första gången. Du kan också utvärdera frågorna genom att uppdatera datakällan. Det gör du genom att trycka på F5 eller genom att öppna datakällans snabbmeny och välja Uppdatera. I Tableau Server och Tableau Cloud kan du uppdatera datakällan genom att klicka på knappen Uppdatera datakälla i verktygsfältet. Glöm inte att i detta fall så beror värdet som returneras på serverns cachelagringsprinciper. Om standardfälten inte returnerar några värden beter sig parametern så här: - Det aktuella värdet behåller det senaste giltiga värdet. - Listan med värden är tom, eftersom Tableau inte serialiserar värdena som returneras från frågan i arbetsboken. För att parametern ska tilldelas det aktuella värdet måste det finnas i listan med värden. Om listan med värden är tom tilldelas parametern ett reservvärde baserat på datatypen: 1 för integer (heltal), 1,0 för float (flyttal), ”” för string (sträng) och det aktuella datumet för date (datum) och datetime (datum/tid). ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa Tableau-kartor från filer från spatialfiler I Tableau Desktop kan du ansluta till följande filtyper för rumsliga data: shapefilsdata, MapInfo-tabeller, KML-filer (Keyhole Markup Language), GeoJSON-filer, TopoJSON-filer och geodatabaser i Esri-filformat. Sedan kan du skapa punkt-, linje- eller polygonkartor med hjälp av data i dessa filer. Med en Creator-licens i Tableau Cloud eller Tableau Server kan du ladda upp spatialfilsformat som endast kräver en fil (KML, GeoJSON, TopoJSON, Esri-shapefilsdata paketerade i en `.zip`\-fil och geodatabaser i Esri-filformat med tillägget `.gdb.zip`) på fliken Filer när du skapar en ny arbetsbok och ansluter till data. **Obs!** I nuvarande versioner av Tableau kan du bara ansluta till data med punktgeometri, linjär geometri eller polygoner. Det går inte att ansluta till blandade geometrityper. ## Här hittar du filer med rumsliga data Om du inte redan har filer med rumsliga data kan du enkelt få tag på dem via många öppna dataportaler. Ofta kan du hitta den här typen av filer på webbplatsen för din ort eller för en viss organisation. Här är några exempel: - [LONDON DATASTORE](https://data.london.gov.uk/dataset/statistical-gis-boundary-files-london) - [EGIS South Africa](http://egis.environment.gov.za/Download.aspx?m=25) - [U.S. Energy Information Administration](https://www.eia.gov/maps/maps.htm#geodata) - [USGS Water Resources](http://water.usgs.gov/maps.html) - [Geospatial Information Authority of Japan](http://www.gsi.go.jp/kankyochiri/gm_japan_e.html) - [Data.gov](https://www.data.gov/) - [Census.gov](http://www.census.gov/geo/maps-data/) ## Ansluta till spatialfiler 1. I Tableau Desktop: Klicka på ikonen Ny datakälla och välj Spatialfil. I Tableau Cloud eller Tableau Server (Creator-roll): Välj Skapa > Arbetsbok. Välj fliken Filer. 2. Gå till mappen som innehåller rumsliga data, välj den fil som du vill ansluta till och klicka sedan på Öppna. **Obs!** För att ansluta till spatialfiler måste samtliga av följande filer finnas i samma katalog: - **För Esri-shapefilsdata**: Mappen måste innehålla `.shp`,- `.shx`\-, `.dbf`\- och `.prj`\-filer samt `.zip`\-filer. När du ansluter till Esri-shapefilsdata i Tableau Cloud eller Tableau Server måste filen paketeras i en `.zip`\-fil. **För geodatabaser i Esri-filformat**: Mappen måste innehålla geodatabasens `.gdb`\-fil eller `.zip`\-filen med geodatabasens `.gdb`\-fil. När du ansluter till Esri-shapefilsdata i Tableau Cloud eller Tableau Server måste geodatabasen i Esri-filformat paketeras med tillägget `.gdb.zip`. - **För MapInfo-tabeller** (endast Tableau Desktop): Mappen måste innehålla `.TAB`\-, `.DAT`\-, `.MAP`\- och `.ID`\- eller `.MID`\- och `.MIF`\-filer. - **För KML-filer**: Mappen måste innehålla `.kml`\-filen. (Inga andra filer krävs.) - **För GeoJSON-filer**: Mappen måste innehålla `.geojson`\-filen. (Inga andra filer krävs.) - **För TopoJSON-filer**: Mappen måste innehålla `.json`\- eller `.topojson`\-filen. (Inga andra filer krävs.) ### Så här tolkas rumsliga data i Tableau När du ansluter till rumsliga data läser Tableau referensinformationen om rumsliga data för datauppsättningen och omvandlar data till latitud- och longitudkoordinater. Alla data, oavsett vilket referenssystem för rumsliga data som används, omvandlas till **WGS84 (EPSG:4326)**. **Obs!** Om diakritiska tecken (accenter) inte återges som de ska kontrollerar du att filen är **UTF-8**\-kodad. #### Fältet Geometri När du ansluter till rumsliga data skapas fältet Geometri för punktgeometri och polygoner. Du använder fältet Geometri för att skapa en karta med rumsliga data. Värdena i det här fältet visar de geometriska primitiverna, t.ex. **Point** för punktgeometri, **LineString** eller **MultilineString** för linjär geometri, och **Polygon** eller **MultiPolygon** för polygoner. Men detta är bara ett alias för underliggande rumsliga data. Mer information om hur du skapar en karta med fältet Geometri finns i avsnittet [Skapa en kartvy från rumsliga data](#Build). ## Koppla rumsliga data Ibland innehåller rumsliga data bara geometrisk information, men inga demografiska data eller annan information. I dessa fall kan du koppla en datakälla med rumsliga data till en annan typ av datakälla, eller till och med till en annan fil med rumsliga data som innehåller de ytterligare data som du behöver för din analys, förutsatt att filerna har en gemensam kolumn (eller ett gemensamt fält). Du kan till exempel koppla en KML-fil som innehåller anpassade geografiska data för skoldistrikt i Oregon, USA, till ett Excel-kalkylblad som innehåller demografisk information om samma distrikt. Mer information om hur du kan koppla rumsliga data finns i [Koppla spatialfiler i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_spatial_join.htm). ## Skapa en kartvy från rumsliga data 1. Öppna ett nytt arbetsblad. 2. Dubbelklicka på fältet Geometri under Mätvärden i rutan Data. Fältet Geometri läggs till i Detalj på kortet Markeringar och fälten Latitud (genererat) och Longitud (genererat) läggs till på hyllorna Kolumner och Rader. En kartvy skapas. ### Filtrera geometri för bättre visningsprestanda När du arbetar med stora datauppsättningar med rumsliga data kan återgivningen av vyn ta lång tid. I så fall kan du filtrera mängden geometridata som läggs till i vyn genom att använda en annan dimension i datakällan. Mer information om hur du filtrerar data finns i [Filtrera data från dina vyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm). Till exempel har vyn i bilden nedan filtrerats ner till en mindre deluppsättning polygoner med hjälp av en dimension (Family Nam) (Släktnamn). Datakällan, från [IUCN:s lista över utrotningshotade arter](https://www.iucnredlist.org/resources/spatial-data-download), innehåller data om utrotningshotade däggdjur runtom i världen. Dimensionen Family Nam (Släktnamn) innehåller därför en lista med namnen på däggdjur. Den här vyn har kortats ner till ett släktnamn: rhinoceros. Polygoner för endast noshörningar visas i vyn. ![geometri-fält](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spatialdata1.png) Utan filtret visas polygonerna för alla däggdjur i datakällan i hela världen och det tar därför lång tid innan vyn visas varje gång du utför en åtgärd, t.ex. för att välja en markering i vyn. ![En världskarta med blå områden markerade för att visa Arktis.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spatialdata1.5.png) ### Lägga till detaljnivåer i vyn Fältet Geometri är ett mätvärde och aggregeras som standard till en enda markering med COLLECT-aggregeringen när det läggs till i vyn. Alla polygoner eller markeringar finns i vyn, men de fungerar som en enda markering. Därför måste du - lägga till fler detaljnivåer i vyn för att dela upp den i separata markeringar (baserat på den detaljnivå du anger) eller - ta bort dataaggregeringen helt och hållet så att varje markering (polygon eller datapunkt) är åtskild från de andra. **Så här lägger du till fler detaljnivåer i vyn**: - Gå till Dimensioner och dra ett eller flera fält till Detalj på kortet Markeringar. ![En karta som är baserad på spatiala data och färgkodad efter genomsnittliga hektar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spatialdata8.gif) **Så här tar du bort dataaggregeringen:** - Klicka på Analys och avmarkera Aggregera mätvärden. ![Aggregera mätvärden på en karta baserad på spatiala data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spatialdata9.gif) ## Anpassa utseendet på geometriska former Du kan anpassa utseendet på punkter, polygoner och linjer genom att lägga till färg, dölja linjer i polygoner, ange vilka polygoner eller datapunkter som ska visas överst och ändra storlek på datapunkterna. ### Lägga till färg Om du vill tillämpa färg på datapunkter eller polygoner drar du en dimension eller ett mätvärde till Färg på kortet Markeringar. Som du ser i bilden ovan placeras till exempel dimensionen (Presence) (Förekomst) på Color (Färg) för att representera förekomsten av ett djur i en viss region. ### Dölja polygonlinjer Polygonlinjer visas som standard när du skapar en polygonkarta från rumsliga data. Om du föredrar en renare vy kan du ta bort dem. Titta till exempel på följande bilder. Polygonlinjer visas i den första bilden. Inga polygonlinjer visas i den andra bilden. ![En karta över Afrika med regioner markerade i rött, orange och blått.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spatialdata11.png) Polygonlinjer visas som standard. ![En karta över Afrika med tre länder markerade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spatialdata12.png) Polygonlinjerna har tagits bort. Så här döljer du polygonlinjer: 1. Klicka på Färg på kortet Markeringar. 2. Välj listrutan Kantlinje under Effekter och klicka på Ingen. ![dölj-linjer](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spatialdata4.png) ### Ange vilka polygoner eller datapunkter som ska visas överst Polygoner eller datapunkter kan överlappa eller täcka varandra. Du kan ange vilka polygoner eller datapunkter som ska visas överst om det finns en färg- eller storleksförklaring i vyn. Observera till exempel i bilden nedan att det finns en mindre polygon som är dold bakom den större blågröna polygonen i södra Afrika. ![En karta över Afrika med regioner markerade i rött, orange och blått.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spatialdata5.png) Du kan ändra ordning på objekten i förklaringen för att ange vilka datapunkter eller polygoner som ska visas överst. Du väljer bara det objekt i förklaringen som ska vara överst och drar det till början av listan. ![överst-demo](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spatialdata6.gif) ### Ändra storleken på datapunkter Om du använder punktgeometri kan du justera storleken på punkterna i kartvyn. Det kan vara bra om du vill visa datapunkterna i förhållande till kvantitativa värden, t.ex. baserat på genomsnittlig försäljning eller vinst. **Så här ändrar du storleken på datapunkterna:** 1. Dra ett mätvärde från rutan **Data** till Storlek på kortet Markeringar. 2. Klicka på listrutan Markeringstyp på kortet Markeringar och välj Cirkel. 3. Valfritt: Lägg till fler datapunkter i vyn genom att dra en eller flera dimensioner från rutan **Data** till Detalj på kortet Markeringar. **Obs!** Detaljnivån avgör huruvida datapunkternas storlek ändras eller inte. Lägg till detaljnivåer (fler datapunkter) genom att lägga till fler dimensioner till Detalj på kortet Markeringar så att du inte får en enda stor datapunkt. ![överst-demo](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spatialdata7.gif) Mer information om hur du lägger till detaljnivåer i vyn finns i avsnittet [Lägga till detaljnivåer i vyn](#detail). ## Skapa en karta med dubbla axlar från rumsliga data Om du kopplar en fil med rumsliga data till en annan fil med rumsliga data, eller till en annan typ av fil, kan du skapa en karta med dubbla axlar med hjälp av geografiska data i de filerna. Genom att göra det kan du skapa mer än ett lager med data i en karta. Till exempel skapades vyn med kartan med dubbla axlar nedan från två filer med rumsliga data. Den innehåller två kartor: en karta visar stadsdelarna i New York City som polygoner, och den andra visar datapunkter för tunnelbanestationer runtom i staden. Data om tunnelbanestationerna ligger i ett lager över polygonerna som representerar stadsdelarna. ![En karta över New York och dess omgivningar med kluster av färgade punkter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spatialdata8.1.png) 1. Öppna ett nytt arbetsblad i Tableau Desktop. 2. Anslut till datakällorna. 3. Skapa vyn för den första kartan. Information om hur du skapar en kartvy från filer med rumsliga data finns i [Skapa en kartvy från rumsliga data](#Build). 4. Gå till hyllan Kolumner, Ctrl-dra (kommando-dra på Mac) fältet Longitud för att kopiera det och placera det till höger om det första fältet för longitud. **Viktigt:** I det här exemplet används fälten Latitud (genererat) och Longitud (genererat) som skapas av Tableau när du ansluter till rumsliga data. Om datakällan redan innehåller fält för latitud och longitud kan du använda dem i stället för fälten som genereras av Tableau, eller i kombination med fälten som genereras av Tableau. Mer information finns i [Skapa kartor med dubbla axlar (i lager) i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_dualaxis.htm). Nu har du två identiska kartvyer. Det finns nu tre flikar på kortet Markeringar, en för varje kartvy och en för båda vyerna (alla). Du kan använda dessa för att styra de visuella elementen i kartvyerna. Den övre fliken Longitud motsvarar kartan till vänster i vyn, och den nedre fliken Longitud motsvarar kartan till höger i vyn. ![En karta över två stadsdelar i New York.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spatialdata8.png) 5. Klicka på någon av flikarna för longitud på kortet Markeringar och ta bort alla fält på fliken. Nu är en av kartvyerna tom. 6. Skapa den andra kartvyn genom att dra relevanta fält från rutan Data till den tomma fliken för longitud på kortet Markeringar. ![En karta över New York med intressepunkter markerade som färgade cirklar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spatialdata9.png) 7. När de två kartvyerna är färdiga går du till hyllan Kolumner, högerklickar på fältet Longitud till höger och väljer Dubbel axel. ![En listrutemeny med alternativ för att filtrera, formatera, inkludera i verktygstips, redigera på hyllan, använda en dubbel axel, ändra markeringstyp och ta bort ett geografiskt fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spatialdata10.png) Nu läggs dina kartdata till som ett lager i en kartvy. Om du vill ändra vilka data som visas överst går du till hyllan Kolumner, drar fältet Longitud till höger och placerar det framför fältet Longitud till vänster. ## Se även [Spatialfil](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/examples_spatial_files.htm) [Arbeta enkelt med geospatiala analyser i Tableau 10.2](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2017/2/tackle-your-geospatial-analysis-ease-tableau-102-66018) (på engelska) (blogginlägg om Tableau) [Koppla spatialfiler i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_spatial_join.htm) [Kartläggningskoncept i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_build.htm) [Skapa kartor med dubbla axlar (i lager) i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_dualaxis.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa territorier på en karta När du analyserar data i en kartvy kanske du vill gruppera _befintliga_ platser för att skapa egna områden eller regioner, t.ex. försäljningsområden för din organisation. Du kan skapa områden på flera olika sätt i Tableau: - [Alternativ 1: Välja och gruppera platser på en karta](#OnMap) - [Alternativ 2: Skapa ett område från ett geografiskt fält](#group) - [Alternativ 3: Geokoda ett områdesfält med hjälp av ett annat geografiskt fält](#table) ## Alternativ 1: Välja och gruppera platser på en karta Om du har skapat en kartvy kan du skapa områden genom att välja och gruppera platser (markeringar) på kartan. Följande kartvy visar till exempel den totala försäljningen baserat på postnummer för ett företag med försäljning i hela Australien. ![En karta över Australien som visar total försäljning per postnummer för ett företag med försäljning över hela landet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_custom_territories1.png) Oj vad många postnummer kanske du tänker. I själva verket finns det en markering i den här kartvyn för varje 4-siffrigt postnummer i Australien, och var och en av dessa markeringar har en aggregering för försäljningssumman. Om du behöver försäljningsinformation för varje enskilt postnummer i Australien så är det här rätt vy. Men kanske vill du inte analysera varenda plats i kartvyn. I stället kanske du har egna områden eller regioner som du vill analysera som en helhet. Kanske delar din organisation in Australien i fem försäljningsområden, och kanske behöver du bara analysera den totala försäljningen för vart och ett av dem. Eftersom du redan har skapat en kartvy kan du i så fall välja platser direkt på kartan och skapa egna områden genom att gruppera dem. Lär dig hur genom att följa stegen nedan. ### Steg 1: Välja platser på kartan och gruppera dem i ett område Välj de platser (markeringar) i kartvyn som du vill gruppera för att skapa ett eget område. Mer information om hur du väljer markeringar finns i [Välja markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_pan_zoom.htm#Select). ### Steg 2: Skapa den första gruppen (ditt första område) När du väljer markeringar i vyn, eller när du hovrar över en markering, visas ett verktygstips. Klicka på grupperingsikonen i verktygstipset och välj vilken detaljnivå du vill använda för att gruppera platserna. ![En karta över Australien med detaljnivåalternativet Postnummer, land valt från verktygstipset.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_custom_territories3.png) Ett nytt gruppfält läggs till i rutan Data och en gruppikon visas intill det. Om du vill ändra platserna i gruppen kan du när som helst högerklicka på gruppfältet i rutan Data och välja Redigera grupp. ![Avsnittet Dimensioner i rutan Data med dimensionen Postnummer och land (grupp).](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_custom_territories4.png) Det nya fältet läggs också till i Färg på kortet Markeringar. ![Avsnittet Färg på kortet Markeringar med dimensionen Postnummer och land (grupp).](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_custom_territories5.png) Notera att nu visas de markeringar du valt med samma färg. ### Steg 3: Fortsätta gruppera data för att lägga till områden Skapa fler områden genom att upprepa steg 1 och 2. Varje område läggs till som en grupp inuti det gruppfält som du skapade i steg 2. Du kan skapa så många områden du vill. ### Steg 4: Lägga till gruppfältet i vyn Dra gruppfältet som du precis skapat från rutan Data till Detalj på kortet Markeringar. För att varje område ska visas som en separat markering måste du också ta bort det eller de relaterade geografiska fälten från vyn. Om du till exempel grupperade postnummer på nivån **Post Code** (Postnummer) och **Country** (Land) måste du ta bort fälten **Post Code** (Postnummer) och **Country** (Land) från vyn. Notera i bilden nedan att fälten **Post Code** (Postnummer) och **Country** (Land) inte längre visas i **Detalj** på kortet **Markeringar** eftersom de har ersatts av fältet **Post Code & Country (group)** (Postnummer och land (grupp)). I det här exemplet finns det fem grupper i fältet Post Code & Country (group) (Postnummer och land (grupp)), så fem områden visas på kartan. Aggregeringar som SUM (Sales) (SUM (Försäljning)) beräknas på områdesnivå, i stället för separat för varje plats i området. Nu kan du se SUM (Sales) (SUM (Försäljning)) för varje område efter färg. Försäljningen är störst i område 5. ![Fält för Postnummer och land (grupp) som visas inom sex territorier på en karta över Australien.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_custom_territories6.png) ## Alternativ 2: Skapa ett område från ett geografiskt fält Du kan också skapa områden genom att skapa grupper i rutan Data. 1. Högerklicka på ett geografiskt fält (t.ex. för ort eller region) i rutan Data och välj Skapa \> Gruppera. 2. I dialogrutan Skapa grupp väljer du de platser som ska ingå i det första området och klickar sedan på Gruppera. Varje grupp som du skapar representerar ett område. 3. Upprepa steg 2 tills du har skapat alla områden och klicka sedan på OK. Fältet för den nya gruppen läggs till i rutan Data. 4. Dra gruppfältet som du precis skapat från rutan Data till Detalj på kortet Markeringar. Du kan också dra fältet till Färg eller Etikett på kortet Markeringar så att det blir lättare att skilja mellan områdena. ### Ändra plats i områdesgrupperna Om du vill ändra platserna i områdesgrupperna högerklickar du på gruppfältet i rutan Data och väljer Redigera grupp. ## Alternativ 3: Geokoda ett områdesfält med hjälp av ett annat geografiskt fält Om din datakälla redan innehåller ett anpassat områdesfält kan du snabbt geokoda det och skapa en karta i Tableau med hjälp av ett befintligt geografiskt fält i datakällan. Till exempel innehåller följande datakälla ett anpassat områdesfält för geografiska områden kallat **Zone geographique** (Geografisk zon). Det innehåller värdena **North** (Norra), **Central** (Centrala) och **South** .(Södra). Om du enbart skulle hämta in det här fältet i Tableau skulle inte Tableau kunna identifiera det som geografiska data. Men datakällan innehåller också tre geografiska fält som Tableau _kan_ identifiera: **Country** (Land), **Region** (Region) och **City** (Ort). Varje rad i datakällan innehåller ett värde för land, region, ort och geografisk zon. Därför tilldelas varje plats ett värde från det anpassade områdesfältet. ![En Tableau-tabell med land, region, ort och ett fält för territorium med anpassad geokodning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_custom_territories10.png) Eftersom fältet Zone geographique (Geografisk zon) ingår i arbetsboken jämte andra geografiska fält som innehåller platser som kan identifieras av Tableau, kan du geokoda det på detaljnivån för ett av dessa fält. Följ stegen nedan för att geokoda ett områdesfält med hjälp av ett annat geografiskt fält. ### Steg 1: Tilldela områdesfältet en geografisk roll Gå till sidan för datakällan, klicka på datatypikonen för det anpassade områdesfältet och välj Geografisk roll > Skapa från och välj sedan en detaljnivå för att aggregera fältet. ![Ikonen för datatyp är markerad ovanför en datatabell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_custom_territories9.png) Vilka alternativ som visas beror på de tillgängliga geografiska fälten i datakällan. Välj önskad aggregeringsnivå för vyn. Om du är osäker på hur de påverkar vyn kan du prova olika detaljnivåer. Du kan alltid ångra åtgärden och försöka igen. När områdesfältet har tilldelats en geografisk roll läggs det till på rätt plats i platshierarkin. Du kan se det i rutan Data på valfritt arbetsblad. ![Avsnittet Plats i rutan Data, som visar platshierarkin för geografiska dimensioner.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_custom_territories8.png) **Obs!** Du kan också klicka på ikonen för datatyp bredvid fältet i rutan Data för att geokoda ett områdesfält genom att följa stegen ovan. ### Steg 2: Lägga till områdesfältet i vyn Skapa en kartvy och lägg till det nya geokodade områdesfältet på kortet Markeringar. Du kan lägga till det på Detalj, Färg, Etikett eller Verktygstips. Observera att fält på Detalj avgör aggregeringsnivån i vyn. Det anpassade områdesfältet fungerar på ungefär samma sätt som andra geografiska fält. I exemplet nedan finns det anpassade områdesfältet (Zone geographique (Geografisk zon)) på Detalj och Färg på kortet Markeringar. Den genomsnittliga vinsten visas för varje område (eftersom områdesfältet är den lägsta detaljnivån). Om du lägger till ett till geografiskt fält i Detalj på kortet Markeringar, t.ex. fältet för land (Pays) (Betalningar), uppdateras aggregeringen så att information visas på den detaljnivån. ![En vy med fältet Territorium tillagt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_custom_territories7.png) ### Kombinera anpassade områdesdata Om din datakälla inte innehåller något områdesfält kan du kombinera ett områdesfält med ett annat geografiskt fält i datakällan. Mer information finns i [Blanda geografiska data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_customgeocode_ex_datablend.htm). När du har kombinerat det anpassade områdesfältet med ett annat fält följer du stegen i [Steg 1: Tilldela det anpassade områdesfältet en geografisk roll](#step1) för att geokoda områdesfältet. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa uppsättningar Du kan använda uppsättningar för att jämföra och ställa frågor om en delmängd data. Uppsättningar är anpassade fält som definierar en delmängd data baserat på vissa villkor. Du kan göra uppsättningar mer dynamiska och interaktiva genom att använda dem i [Uppsättningsåtgärder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_sets.htm). Med uppsättningsåtgärder kan målgruppen interagera direkt med en visualisering eller instrumentpanel och styra aspekter av analysen. När någon väljer markeringar i vyn kan uppsättningsåtgärder ändra värdena i en uppsättning. Utöver en uppsättningsåtgärd kan du även göra det möjligt för användare att ändra medlemskapet i en uppsättning med hjälp av ett filterliknande gränssnitt som kallas Uppsättningskontroll. Med detta gränssnitt är det lättare att utse indata för beräkningar som driver på den interaktiva analysen. Mer information finns i [Visa en uppsättningskontroll i vyn](#SetControl). ## Skapa en dynamisk uppsättning Det finns två typer av uppsättningar: dynamiska och fasta. Medlemmarna i en dynamisk uppsättning ändras när de underliggande data ändras. Dynamiska uppsättningar kan endast grundas på en enskild dimension. Skapa en dynamisk uppsättning: 1. I rutan Data högerklickar du på en dimension och väljer Skapa > Uppsättning. 2. I dialogrutan Skapa uppsättning konfigurerar du uppsättningen. Du kan konfigurera uppsättningen med hjälp av följande flikar: - **Allmänt**: Använd fliken Allmänt för att välja ett eller flera värden som ska tas i beaktande när uppsättningen beräknas. Du kan även välja alternativet Använd alla för att alltid ta alla medlemmar i beaktande, även när nya medlemmar har lagts till eller medlemmar har tagits bort. ![Dialogrutan Skapa uppsättning med alternativ valda i listan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sortgroup_sets_create3.png) - Villkor: Använd fliken Villkor för att ange regler som avgör vilka medlemmar som ska ingå i uppsättningen. Till exempel kan du ange ett villkor som grundas på den totala försäljningen av produkter med en försäljning på över 100 000 dollar. ![Skapa en uppsättning med ett villkor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sortgroup_sets_create4.png) **Obs!** Uppsättningsvillkor fungerar likadant som filtervillkor. Se [Filtrera data från dina vyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm#AddConditions) för att läsa mer. - Topp: Använd fliken Topp för att ange gränser för vilka medlemmar som ska ingå i uppsättningen. Till exempel kan du ange en gräns som grundas på den totala försäljningen av de fem främsta produkterna vad gäller försäljning. ![Skapa en uppsättning med toppvärden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sortgroup_sets_create5.png) **Obs!** Uppsättningsgränser fungerar likadant som filtergränser. Se [Filtrera data från dina vyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm#AddLimits) för att läsa mer. 4. Klicka på OK när du är klar. Den nya uppsättningen läggs till längst ner i rutan Data under avsnittet Uppsättningar. En uppsättningsikon ![Uppsättningsikonen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sets_icon.png) indikerar att fältet är en uppsättning. ![Avsnittet Uppsättningar i rutan Data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sets1.png) ## Skapa en fast uppsättning Medlemmarna i en fast uppsättning ändras inte, även om de underliggande data ändras. En fast uppsättning kan grundas på en enskild dimension eller på flera dimensioner. Skapa en fast uppsättning: 1. I visualiseringen väljer du en eller flera markeringar (eller rubriker) i vyn. 2. Högerklicka på markeringarna och välj Skapa uppsättning. ![Skapa en uppsättning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sets1.gif) 3. Ange ett namn på uppsättningen i dialogrutan Skapa uppsättning. 4. Alternativt kan du slutföra något av följande: - Som standard inkluderar uppsättningen de medlemmar som anges i dialogrutan. Du kan välja att utesluta dessa medlemmar i stället. När du utesluter inkluderar uppsättningen alla medlemmar som du inte har valt. - Ta bort eventuella dimensioner som du inte vill ska tas i beaktande genom att klicka på den röda ”x”-ikonen som visas när du hovrar över en kolumnrubrik ![Ta bort en dimension från uppsättningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sets6.png). - Ta bort eventuella rader som du inte vill inkludera i uppsättningen genom att klicka på den röda ”x”-ikonen som visas när du hovrar över raden ![Ikonen för borttagning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sets7.png). - Om de markeringar du har valt representerar flera dimensioner är varje medlem i uppsättningen en kombination av dessa dimensioner. Du kan vilket tecken som ska avskilja dimensionsvärdena. Det gör du genom att ange ett valfritt tecken för **Separera medlemmar med**. - Välj Lägg till i hyllan Filter för att automatiskt flytta uppsättningen till hyllan Filter när den har skapats. ![Dialogrutan Skapa uppsättning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sortgroup_sets_create2.png) 5. Klicka på OK när du är klar. Den nya uppsättningen läggs till längst ner i rutan Data under avsnittet Uppsättningar. En uppsättningsikon ![Uppsättningsikonen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sets_icon.png) indikerar att fältet är en uppsättning. ![Avsnittet Uppsättningar i rutan Data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sets1.png) ## Lägga till eller ta bort datapunkter från uppsättningar Om du skapade en uppsättning med specifika datapunkter kan du lägga till fler data till eller ta bort data från uppsättningen. **Lägga till eller ta bort datapunkter från en uppsättning:** 1. I visualiseringen väljer du de datapunkter som du vill lägga till eller ta bort. 2. I verktygstipset som visas klickar du på listrutemenyn Uppsättningar och väljer sedan Lägg till \[set name\] eller Ta bort från \[set name\] för att lägga till eller ta bort data från en specifik uppsättning. ![Alternativet Skapa uppsättning på en vald markering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sets2_2.png) ## Använda uppsättningar i visualiseringen När du har skapat en uppsättning visas den längst ner i rutan Data i området Uppsättningar. Du kan dra den till visualiseringen precis som vilket annat fält som helst. När du drar en uppsättning till visualiseringen i Tableau Desktop kan du välja att visa medlemmarna i uppsättningen eller aggregera medlemmarna till In/ut-kategorier. I Tableau Server eller Tableau Cloud kan du endast aggregera medlemmar i en uppsättning till In/ut-kategorier. ### Visa In/Ut-medlemmar i en uppsättning I de flesta fall visar Tableau uppsättningen i In-/ut-läge när du drar en uppsättning till visualiseringen. I det här läget delas uppsättningen upp i två kategorier: - In – medlemmen är med i uppsättningen. - Ut – medlemmen är inte del av uppsättningen. Till exempel skulle de främsta kunderna i en uppsättning av de 25 främsta kunderna vara en del av kategorin In och alla andra kunder vara en del av kategorin Ut.   Med hjälp av In-/ut-läget blir det lätt att jämföra medlemmarna i uppsättningen med allt annat. Visa In/ut-medlemmar i visualiseringen: - I Tableau Desktop högerklickar du på uppsättningen i visualiseringsarbetsytan och väljer Visa in/ut för uppsättning. ![Ett fälts snabbmeny med alternativet Visa in/ut för uppsättning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sets1.2.png) När en uppsättning är i In-/ut-läge föregås fältet på hyllan av texten ”IN/UT”, följd av uppsättningsnamnet. **Obs!** In-/ut-läge är inte tillgängligt i arbetsböcker som skapats före version 8.2 och som använder Microsoft Excel- eller textfilsdatakällor, arbetsböcker som använder den äldre anslutningen samt arbetsböcker som använder Microsoft Access-datakällor. ### Visa medlemmar i uppsättning Som ett alternativ till att cisa uppsättningen med In-/ut-läge kan du ange medlemmarna i uppsättningen. Om du visar medlemmarna i uppsättningen läggs ett filter automatiskt till vyn, som endast inkluderar medlemmarna i uppsättningen. Växla en uppsättning till att ange de enskilda medlemmarna: - I visualiseringsarbetsytan högerklickar du på uppsättningen och väljer Visa medlemmar i uppsättning. **Obs!**Om du vill visa de fullständiga medlemsnamnen för kuber högerklickar du på uppsättningen i rutan Data och väljer Kvalificera medlemsnamn. ## Låta användare ändra uppsättningsvärden ### Lägga till en uppsättningsåtgärd Du kan använda uppsättningsåtgärder för att ge målgruppen mer kontroll över analysen av visualiseringen. Uppsättningsåtgärder tar en befintlig uppsättning och uppdaterar värdena i den utifrån en användares åtgärder i visualiseringen. Som skapare kan du använda en uppsättning eller flera uppsättningar som du redan har skapat för att definiera omfattningen av uppsättningsåtgärden. Mer information om hur du skapar och använder uppsättningsåtgärder finns i [Uppsättningsåtgärder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_sets.htm). ### Visa en uppsättningskontroll i vyn Ge målgruppen möjligheten att snabbt ändra medlemmar i en uppsättning genom att visa en uppsättningskontroll. En uppsättningskontroll är ett arbetsbladskort som är ungefär som en parameterkontroll eller ett filterkort. Du kan lägga till uppsättningskontroller och instrumentpaneler så att de inkluderas när du publicerar till Tableau Server eller Tableau Cloud, eller när du sparar på webben med Tableau Public. Du visar uppsättningskontrollen genom att högerklicka (kontroll-klicka) på uppsättningen i rutan Data och välja **Visa uppsättning**. ![Alternativet Visa uppsättning i snabbmenyn för en dimension.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/contextmenu_showset.png) Precis som andra kort har uppsättningskontroller en meny som du kan öppna med listrutepilen längst upp till höger på kortet. Använd den här menyn för att anpassa visningen av kontrollen, som har stöd för både lägen med val av ett enskilt värde och val av flera värden. Till exempel kan du visa alternativknappar för enskilda val eller en listruta som har stöd för flera val. **Obs!** Du kan endast visa en uppsättningskontroll för dynamiska uppsättningar, inte för fast uppsättningar. Detta är avsiktligt, då fasta uppsättningar inte ska kunna göra ändringar i medlemskap. Om den dynamiska uppsättningen inte används i vyn (det vill säga om den inte refereras till i en beräkning eller förekommer på bladet), inaktiveras snabbmenyalternativet och du påminns om att lägga till uppsättningen i vyn. ## Kombinera uppsättningar Du kan kombinera två uppsättningar för att jämföra medlemmarna. När du kombinerar uppsättningar skapar du en ny uppsättning innehållande antingen kombinationen av alla medlemmar, endast de medlemmar som finns i de båda uppsättningarna eller medlemmar som finns i den ena men inte den andra uppsättningen. Genom att kombinera uppsättningar kan du svara på komplicerade frågor och jämföra kohorter av data. För att till exempel fastställa vilken andel kunder som har genomfört kör både under förra året och detta året kan du kombinera två uppsättningar innehållande kunderna från varje åt och endast returnera kunderna som finns i båda uppsättningarna. För att kombinera två uppsättningar måste de grundas på samma dimensioner. Med andra ord kan du kombinera en uppsättning innehållande de främsta kunderna med en annan uppsättning som innehåller de kunder som genomförde köp förra året. Du kan emellertid inte kombinera uppsättningen med de främsta kunderna med en uppsättningen med de främsta produkterna. Kombinera uppsättningar: 1. I rutan Data, under Uppsättningar, väljer du de två uppsättningar som du vill kombinera. 2. Högerklicka på uppsättningarna och välj Skapa kombinerad uppsättning. 3. Gör följande i dialogrutan Skapa uppsättning: - Ange ett namn på den nya kombinerade uppsättningen. - Bekräfta att de två uppsättningarna du vill kombinera har valts i de två listrutemenyerna. - Välj något av följande alternativ för hur uppsättningarna ska kombineras: - Alla medlemmar i båda uppsättningar – den kombinerade uppsättningen innehåller alla medlemmar i båda uppsättningarna. - Delade medlemmar i båda uppsättningar – den kombinerade uppsättningen innehåller endast medlemmar som finns i båda uppsättningarna. - Förutom delade medlemmar – den kombinerade uppsättningen innehåller alla medlemmar i den angivna uppsättningen som inte finns i den andra uppsättningen. De här alternativen motsvarar subtraheringen av en uppsättning från en annan. Om till exempel den första uppsättningen innehåller Äpplen, Apelsiner och Päron och den andra uppsättningen innehåller Päron och Nötter, skulle en kombination av den första uppsättningen förutom delade medlemmar endast innehålla Äpplen och Apelsiner. Päron tas bort eftersom det finns i den andra uppsättningen. - Du kan ange ett tecken som avskiljer medlemmarna om uppsättningen representerar flera dimensioner. 5. Klicka på OK när du är klar. **Obs!** Den här funktionen är inte tillgänglig i arbetsböcker som skapats före version 8.2 och som använder Microsoft Excel- eller textfilsdatakällor, arbetsböcker som använder den äldre anslutningen samt arbetsböcker som använder Microsoft Access-datakällor. ## Exempel på uppsättningar Det finns många sätt att använda uppsättningar på för att svara på komplicerade frågor och jämföra kohorter av data. Nedan ges några exempel på sätt som du kan använda uppsättningar på för att definiera och jämföra delmängder data. Hur bidrar medlemmar i en uppsättning till totalsumman? Du kan ha alla möjliga frågor om hur medlemmar i en uppsättning bidrar till totalsumman. Till exempel vilken procent av den totala försäljningen kommer från återkommande kunder? Du kan svara på den här typen av frågor med IN/UT-läget. I exemplet nedan används försäljningsdata för att skapa en uppsättning för kunder som har genomfört köp av produkter för 5 000 dollar eller mer. ### Skapa uppsättningen 1. Högerklicka (kontrollklicka på Mac) på dimensionen Kundnamn i rutan Data och välj Skapa > Uppsättning. ![En snabbmeny i fältet Dimensioner, med alternativ för att skapa en uppsättning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sortgroup_sets_examples1.png) 2. Ange ett namn på uppsättningen i dialogrutan Skapa uppsättning. I det här exemplet kallas uppsättningen ”Kunder”. 3. Välj alternativet Använd alla så att villkoret alltid tillämpas på alla värden, även när nya kunder läggs till. 4. På fliken Villkor klickar du på Efter fält och anger sedan ett villkor som endast inkluderar kunder när Summa för Försäljning är större än eller lika med 5 000. ![Ett formulär för att generera en lista över kunder med försäljningssummor på 5 000 eller mer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sortgroup_sets_examples3.png) 5. Klicka på OK. ### Skapa visualiseringen 1. Dra den nya uppsättningen från området Uppsättningar längst ner i rutan Data till hyllan Rader. 2. Dra Försäljning till hyllan Kolumner . I vyn visas nu den totala försäljningen för kunder som har köpt produkter för mer än 5 000 dollar samt den totala försäljningen för alla andra kunder. ![En uppsättning som används som ett fält på en rad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sortgroup_sets_examples4.png) 3. Slutligen klickar du på listrutepilen på fältet Summa (Försäljning) på hyllan Kolumner och väljer Snabb tabellberäkning > Procent av totalvärde på snabbmenyn. I vyn visas nu även att kunder som genomfört köp för 5 000 eller mer står för 39 % av den totala försäljningen. ![ En visualisering som visar att kunder som har genomfört köp för 5 000 eller mer står för 39 % av den totala försäljningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sortgroup_sets_examples6.png) Hur många medlemmar i en uppsättning finns en annan uppsättning? En annan vanlig användning av uppsättningar är att jämföra delmängder data eller kohorter. Till exempel kanske du undrar hur många kunder som genomförde köp förra året också genomförde kör det här året. Eller om en kund har köpt en viss produkt, vilka andra produkter den kunden har köpt. Du kan svara på den här typen av frågor genom att skapa flera uppsättningar och kombinera dem. I exemplet nedan används försäljningsdata för att fastställa hur många kunder som genomförde köp år 2012 också genomförde köp år 2013. ### Skapa en kombinerad uppsättning 1. Dra fältet Kundnamn till hyllan Rader. 2. Dra fältet Orderdatum till hyllan Filter. 3. I dialogrutan Filterfält väljer du År och klickar på Nästa: 4. I dialogrutan Filter väljer du 2012 och klickar på OK: ![Processen att kombinera en kombinerad uppsättning. Börja med att skapa ett filter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sortgroup_sets_examples8.png) 5. Tillbaka i vyn trycker du på CTRL + A (kommando-A på Mac) på tangentbordet för att välja alla kunder. 6. Högerklicka (kontrollklicka på Mac) på valet och välj Skapa uppsättning. ![Processen att kombinera en kombinerad uppsättning. Skapa därefter en uppsättning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sortgroup_sets_examples9.png) 7. Ange ett namn på uppsättningen i dialogrutan Skapa uppsättning. I det här exemplet kallas uppsättningen ”Kunder (2012)”. 8. Klicka på OK. 9. På hyllan Filter högerklickar (kontroll-klickar på Mac) du på Orderdatum och väljer Redigera filter. 10. I dialogrutan Filter ändrar du filtret så att endast 2013 inkluderas i stället för 2012 och klickar sedan på OK. ![Ställ in ett filter från en lista.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sortgroup_sets_examples12.png) 11. Tryck på CTRL + A (kommando-A på Mac) på tangentbordet för att välja alla kunder. 12. I vyn högerklickar (kontroll-klickar på Mac) du på valet och väljer Skapa uppsättning. 13. Ange ett namn på uppsättningen i dialogrutan Skapa uppsättning. Den här uppsättningen kallas ”Kunder (2013)”- 14. Klicka på OK. 15. I rutan Data väljer du både Kunder 2012 och Kunder 2013 genom att hålla inne Ctrl-tangenten (kommando-tangenten på Mac) på tangentbordet när du väljer. 16. Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på valet och välj Skapa kombinerad uppsättning. ![Processen att skapa en kombinerad uppsättning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sortgroup_sets_examples14.png) 17. Ange ett namn på uppsättningen i dialogrutan Skapa uppsättning. I det här exemplet kallas uppsättningen ”Kunder (2012 & 2013)”. 18. Kontrollera att rätt uppsättningar har valts i listrutemenyerna. 19. Välj alternativet att inkludera Delade medlemmar i båda uppsättningar. ![En meny med alternativet Skapa kombinerad uppsättning ... ](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sortgroup_sets_examples15.png) 20. Klicka på OK. ### Skapa visualiseringen 1. Längst ner i arbetsboken klickar du på ikonen Nytt arbetsblad ![Ikonen för nytt arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/new_worksheet_sortgroup.png). 2. I arbetsbladet drar du dimensionen Kundnamn till hyllan Rader . 3. Klicka på listrutepilen på fältet Kundnamn på hyllan Rader och välj Mätvärde > Antal (distinkt) på snabbmenyn. 4. Slutligen går du till området Uppsättningar i rutan Data och drar fältet Kunder (2012 & 2013) till hyllan Filter . Du ser att 437 kunder genomförde produktköp både år 2012 och år 2013. ![En uppsättning som används som filter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sortgroup_sets_examples17.png) Hierarkiska uppsättningar och underordnade objekt I en hierarkisk uppsättning filtreras data till de valda medlemmarna och alla underordnade objekt. Dessa är unika flerdimensionella datakällor som definieras inom datakällan före anslutningen till Tableau Desktop. När du skapar uppsättningar i Tableau från en flerdimensionell datakälla inkuderas underordnade objekt och eventuella hierarkiska strukturer automatiskt tillsammans med de valda medlemmarna. Till exempel skapas en uppsättning som kallas Mejerivaror från hierarkin Produkt. Som visas nedan inkluderas endast avdelningen för mejerivaror. ![Formulär Skapa uppsättning, med kategorin Mejerivaror vald.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ex_groups11.png) Titta på följande vy. Dimensionen Produktavdelning har placerats på hyllan Rader och mätvärdet Butiksförsäljning har placerats på hyllan Kolumner. ![Ett vågrätt stapeldiagram som visar butiksförsäljning per produktavdelning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ex_groups12.png) Om du placerar uppsättningen Mejerivaror på hyllan Filter kan du se att vyn filtrerar så att endast produktkategorin Mejerivaror inkluderas. ![Ett vågrätt stapeldiagram över butiksförsäljningen för mejeriavdelningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ex_groups13.png) Som visas nedan kan du gå nedåt i Produktavdelning för att visa nivåerna Produktkategori, Underkategori för produkt och Varumärkesnamn. När dessa underordnade objekt visas läggs radrubriker till i vyn. Detta beror på att ett uppsättningsfilter gör att du kan visa detaljnivån hos de filtrerade medlemmarna. ![Ett vågrätt stapeldiagram över butiksförsäljning per varumärke.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ex_groups14.png) ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa vanliga diagramtyper i datavyer Det här avsnittet innehåller detaljerade övningar som visar dig steg för steg hur du skapar några vanliga diagramtyper i datavyer. I alla övningar används datakällan **Urval - Superstore**, som ingår i Tableau Desktop. De här artiklarna omfattar bara några få exempel på de många olika sorters datavyer du kan skapa i Tableau. Information om olika sätt att bygga vyer från grunden finns i [Bygga datavyer från grunden](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/building_overview.htm) och [Skapa en grundläggande vy för att utforska dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/getstarted_buildmanual_ex1basic.htm). ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa vyer i verktygstips (visualisering i verktygstips) När du skapar vyer och letar efter sätt att visa mer information om data för din publik kan du bädda in visualiseringar i verktygstips – även känt som ”Viz i verktygstips”. ![En visualisering i ett verktygstips som visar en tabell när du håller markören över en markering i ett stapeldiagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ViT-basic.png) När en användare hovrar över en markering visar verktygstipset relevanta data och detaljer från en annan visualisering som filtrerats till den markeringen. Du kan visa relaterade visualiseringar i verktygstips så kan du hjälpa din publik att engagera med data på en annan eller en djupare nivå samtidigt som du behåller dem i den aktuella kontexten och maximerar den yta som finns tillgänglig för den aktuella vyn. **Titta på en video**: För avancerade tips kan du titta på den 55 minuter långa kostnadsfria videopresentationen [Visualisering i verktygstips på nästa nivå](https://youtu.be/0V6PvROxv3s). Mer information om hur du redigerar vanliga verktygstips finns i [Formatera verktygstips](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_specific_titlecaption.htm#Format_tooltips). ## Allmänna steg för att skapa en visualisering i verktygstips 1. Skapa en visualisering i _källarbetsbladet_ i Tableau. 2. Skapa en visualisering i en _målarbetsbladsvy_ som ska fungera som visualisering i verktygstips. Ge arbetsbladet ett namn som hjälper dig att identifiera det som en visualisering i verktygstips. 3. I källarbetsbladet klickar du på Verktygstips på kortet Markeringar. Infoga en referens till Visualisering i verktygstips-målarbetsbladet i verktygsredigeraren. Mer information finns i [Anpassa en visualisering i verktygstips](#ConfigureViT). 4. **Valfritt**: Dölj målbladet för visualiseringen i verktygstips. Mer information finns i [Skapa vyer i verktygstips (visualisering i verktygstips)](#hidesheet). 5. Testa den resulterande visualiseringen i verktygstips genom att hovra över olika markeringar i källarbetsbladsvyn. Om visualiseringen i verktygstips är för stor för verktygstipsfönstret justerar du höjden och bredden på visualiseringen i målarbetsbladet. Du kan också överväga att förenkla strukturen och detaljerna i målvisualiseringen. Mer information finns i [Ändra storleken på visualisering i verktygstips](#Size). **Obs!** Som standard filtreras Visualisering i verktygstips på _Alla fält_. Ändra detaljnivån för Visualisering i verktygstips genom att definiera ett filter på _Valda fält_. Mer information finns i [Ändra filter för visualisering i verktygstips](#Filters). I Tableau version 2023.3 och senare är Visualisering i verktygstips inte tillgängligt för totalsummor och slutsummor. **Obs**! Som standard filtreras Visualisering i verktygstips på _Alla fält_. Ändra detaljnivån för Visualisering i verktygstips genom att definiera ett filter på _Valda fält_. Mer information finns i [Ändra filter för visualisering i verktygstips](#Filters). I Tableau version 2023.3 och senare är Visualisering i verktygstips inte tillgängligt för totalsummor och slutsummor. ## Anpassa en visualisering i verktygstips Du behöver en arbetsbladsvisualisering som är _källa_ och en som är _mål_ för att skapa en visualisering i verktygstips. De här stegen använder en källvy som är en karta som visar försäljningsvinster per delstat och ett målblad med ett diagram som visar vinster per produktunderkategori som exempel. ### Skapa käll- och målvisualiseringar i ett arbetsblad 1. Bestäm vilket arbetsblad du vill använda som din källvisualisering i Tableau. Eller bygg en ny visualisering på ett nytt arbetsblad. Det kommer att bli din källvy. 2. Skapa ett nytt arbetsblad som ska fungera som målvisualisering. Begränsa antalet filter som används i målvyn till ett minimum. 3. Namnge målvyn så att du kan identifiera den i en lista med andra blad. ### Infoga en referens till målarbetsbladet i källarbetsbladets verktygstips 1. I källbladet klickar du på knappen Verktygstips på kortet Markeringar för att öppna verktygstipsredigeraren. ![Fönstret Verktygstipsredigeraren.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/vit-tooltipeditor-novit.png) 2. Klicka på menyn Infoga i verktygstipsredigeraren. På menyn Infoga väljer du Blad och sedan ett målblad. Till exempel: ![Menyn Infoga med alternativet Blad för att välja ett målblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/vit-insert-targetsheet.png) Markeringen för visualiseringen i verktygstips läggs till automatiskt. (I det här exemplet har de ursprungliga markeringsfälten tagits bort.) ![Markeringen för en visualisering i ett verktygstips.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/vit-targetsheetmarkup-default.png) _Exempel på markering som genereras automatiskt för visualisering i verktygstips_ Det här är den resulterande markeringen för det här exemplet: `` Som standard filtreras visualiseringen i verktygstips på Alla fält (filtreras på alla fält som är möjliga och på den mest specifika detaljnivån). Klicka på OK. 3. Gå tillbaka till källbladet och testa visualiseringen i verktygstips. Hovra över olika markeringar för att se den resulterande visualiseringen i verktygstips. Justera målvyn efter behov för att förbättra visualiseringen i verktygstips. ![En visualisering i ett verktygstips innan en storleksändring.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/vit-sourcesheet-test.png) Visualiseringen i verktygstips i det här exemplet visar ett meddelande som indikerar att vissa data i målvyn inte visas. Om du ser det här meddelandet kan du justera höjd- och breddinställningarna i parametrarna för visualiseringen i verktygstips för att göra vystorleken större. ## Ändra storleken på visualisering i verktygstips Du kan manuellt ändra värdena `maxwidth` och `maxheight` för att ändra storlek på visualiseringen i verktygstips. Standardstorleken är 300 gånger 300 pixlar. För att ändra storleken ersätter du `"300"` manuellt med ett annat värde. Om du behöver ställa in värdet på mer än 600 pixlar kanske du vill överväga om målvyn är en bra kandidat för visualisering i verktygstips. 1. I källbladet klickar du på knappen Verktygstips på kortet Markeringar för att öppna verktygstipsredigeraren. 2. Välj ett nummervärde för `maxwidth` och `maxheight` och skriv in ett annat värde för att ersätta det. Till exempel: `` 3. Klicka på OK ![En visualisering i ett verktygstips efter en storleksändring.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/vit-resized.png) Exempel på en visualisering i verktygstips som är inställd på 500 pixlar i bredd och höjd. Författaren skapade också mer utrymme för rubriktexten i målbladsvyn. ## Ändra filter för visualisering i verktygstips Som standard filtreras Visualisering i verktygstips på _Alla fält_. Det här innebär att vyn filtreras på alla dimensioner i den aktuella vyn (exklusive fält på hyllan Filter) på den mest specifika detaljnivån. Du kan ändra detaljnivån för visualisering i verktygstips genom att definiera ett filter på valda fält på liknande sätt som när du filtrerar på Valda fält i Filteråtgärder. 1. I källbladet klickar du på knappen Verktygstips på kortet Markeringar för att öppna verktygstipsredigeraren. 2. Placera markören inom filtervärdet (`filter="<_place cursor here_>"`) och klicka sedan på menyn Infoga för att välja ett tillgängligt fält. Du kan också manuellt ersätta värdet för <_Alla fält_\> med namnet på ett fält i vyn. Till exempel: `` Du kan också filtrera på mer än ett valt fält genom att separera fältnamnen med ett kommatecken. Till exempel: `` För att filtrera efter datumnivå måste du inkludera strängen som anger datumnivån med fältnamnet. Till exempel: `` **Obs**! Datumfiltret i Visualisering i verktygstips-skriptet måste matcha datumnivån för fältet i vyn exakt. ## Dölja eller visa ett Visualisering i verktygstips-arbetsblad Du kan dölja och visa ett arbetsblad som används för visualisering i verktygstips med alternativ som liknar dem för instrumentpaneler och berättelser. ### Dölja ett arbetsblad av typen Visualisering i verktygstips **Obs**! Om källbladet är dolt för en instrumentpanel måste du först visa arbetsbladet i dess instrumentpanel för att komma åt det. Mer information finns i [Hantera blad i instrumentpaneler och berättelser](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environ_workbooksandsheets_sheets_hideshow.htm). För att dölja ett Visualisering i verktygstips-arbetsblad väljer du Dölj på fliken för målarbetsbladet som är visualiseringen i verktygstips. ![Dölj ett arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/hide-vit-sheet.gif) ### Visa ett Visualisering i verktygstips-arbetsblad För att visa ett Visualisering i verktygstips-arbetsblad väljer du Visa alla blad på fliken för källarbetsbladet. ![Visa ett arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/show-vit-sheet.gif) ## Exempel på visualisering i verktygstips När du skapar en visualisering i verktygstips kan användare hovra över en markering för att undersöka detaljer på begäran inom den ursprungliga vyn. En visualisering i verktygstips är en statisk bild på data från en annan vy som är relevant för en markering i den aktuella vyn. Om du hovrar över eller väljer markeringen visas data från ett annat blad – filtrerat för den markeringen – i verktygstipset. **Titta på en video**: För att se fler exempel och relaterade koncept kan du titta på den 55 minuter långa kostnadsfria videopresentationen [Visualisering i verktygstips på nästa nivå](https://youtu.be/0V6PvROxv3s). Använda visualisering i verktygstips för att visa: - Data på en annan detaljnivå ![En visualisering i ett verktygstips som visar en tabell när du håller markören över en markering i ett stapeldiagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/ViT-basic.png) - Andra men relevanta data ![En visualisering i ett verktygstips som visar ett annat diagram när du håller markören över en markering i ett stapeldiagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/vit-contextfilter.png) - Hur värdet på en markering förändras över tid ![En visualisering i ett verktygstips som visar ett linjediagram när du håller markören över en markering i ett stapeldiagram för att visa förändring över tid.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/vit-currentperiodtrendovertime.png) - Flera visualiseringar i ett verktygstips ![En visualisering i ett verktygstips som visar ett linjediagram och ett stapeldiagram när du håller markören över en markering i ett stapeldiagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/vit-multipleviewsintooltip.png) - En förklaring till huvudvyn ![En visualisering i ett verktygstips som visar en förklaring för huvudvyn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/vit-legend.png) När du visar relaterade vyer i verktygstips så kan du hjälpa din publik att engagera med data på en djupare nivå samtidigt som du maximerar den yta som finns tillgänglig för den aktuella vyn. ## Tips och anvisningar för hur du använder och konfigurerar visualisering i verktygstips - Du kan använda arbetsblad för att skapa en visualisering i verktygstips, men du kan inte använda instrumentpaneler eller berättelser för att skapa en visualisering i verktygstips. - En visualisering i verktygstips är en statisk bild på en målvy, inte ett interaktivt blad. En visualisering i verktygstips kan inte ha sin egen visualisering i verktygstips. - Du behöver en arbetsbladsvisualisering som är _källa_ och en som är _mål_ för att skapa en visualisering i verktygstips. Du måste skapa en målvy för att göra den tillgänglig i verktygstipsredigeraren. - Använd ett standardnamngivningsschema för målbladen som du planerar att visa i verktygstips, till exempel Verktygstips: _Namn på vy_. Genom att använda ett standardnamngivningsschema kan du hålla reda på vyer som du använder i verktygstips. - Överväg storleken på dina vydata och hur vyn kommer att se ut i verktygstipset för målvyn. Du kommer att kunna ange storleken på visualiseringen i verktygstips när du konfigurerar den, men du behöver kontrollera hur den visas och eventuellt göra justeringar i vyn innan du publicerar den. Kom ihåg att målvyn visas i sammanhanget för källvyn. Att hålla målvisualiseringen enkel kan hjälpa till med prestandan och minska den kognitiva belastningen. - Om du klickar på Visa mig i källbladet och det ändrar vystrukturen kommer alla redigeringar av verktygstips, inklusive Visualisering i verktygstips-referenser, att återställas. Du måste konfigurera om visualiseringen i verktygstips. - Ett målblad kan refereras till av ett Visualisering i verktygstips-källblad åt gången eftersom filter appliceras direkt på det refererade bladet. När ett blad redan används som målblad i ett verktygstips kan det inte väljas i verktygstipsredigeraren. - Som standard filtreras Visualisering i verktygstips på _Alla fält_, där hänsyn tas till alla fält i vyn (på den mest specifika detaljnivån) när matchande poster identifieras. Du kan ändra detaljnivån för visualisering i verktygstips genom att definiera ett filter _på valda fält_ på liknande sätt som när du filtrerar på **Valda fält** i Filteråtgärder. Relaterad information finns i [Skapa avancerade framhävningsåtgärder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_highlight_advanced.htm). Filtrering på _Valda fält_ fungerar inte över olika datakällor. Om käll- och målvyn använder olika datakällor kommer filtrering på _Alla fält_ automatiskt att upptäcka fälten gemensamt (om de delar samma alias) och filtrera på dem. Filtrering på _Valda fält_ fungerar dock inte. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skillnaden mellan relationer och kopplingar Relationer är ett dynamiskt, flexibelt sätt att kombinera och analysera data från flera tabeller. Du behöver inte definiera kopplingstyp för relationer och inget Venn-diagram visas när de skapas. En relation kan liknas vid ett kontrakt mellan två tabeller. När du skapar en visualisering med fält från dessa tabeller hämtar Tableau data från tabellerna och använder det här kontraktet för att skapa en fråga med rätt kopplingar. - **Inga kopplingstyper från början.** Du behöver bara matcha fälten för att definiera en relation ([inga kopplingstyper](#WhereAreJoins)). Tableau skapar i första hand relationen baserat på befintliga nyckelbegränsningar och matchande fältnamn. Kontrollera sedan att dessa är fälten som du vill använda eller lägg till fler fältpar för att definiera tabellrelationen bättre. - **Automatiska och kontextmedvetna.** Med relationer skapas kopplingarna först i samband med analysen. Kopplingstyperna väljs automatiskt baserat på vilka fält som används i visualiseringen. Under analysen justerar Tableau kopplingstyperna på ett intelligent sätt och behåller den ursprungliga detaljnivån i dina data. Du kan se aggregeringar ned på fältnivå i en visualisering och slipper tänka på de underliggande kopplingarna. Du behöver inte använda LOD-uttryck som till exempel FIXED för att deduplicera data i relaterade tabeller. - **Flexibla**. Relationer kan vara många-till-många-relationer med stöd för förfullständiga yttre kopplingar. Att kombinera tabeller med hjälp av relationer kan liknas vid att skapa en anpassad, flexibel datakälla för varje visualisering, allt i samma datakälla för arbetsboken. Eftersom Tableau endast frågar tabeller som behövs baserat på fält och filter i en visualisering, kan du skapa en datakälla som kan användas för en rad olika analysflöden. Mer information finns i [Relatera dina data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/relate_tables.htm) och [Var inte rädd för relationer.](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_dont_be_scared.htm) > [!TIP] > > **Det går fortfarande att använda kopplingar för att kombinera dina data**. Dubbelklicka på en logisk tabell för att gå till arbetsytan för kopplingar. Mer information finns i [Vart har kopplingarna tagit vägen?](#WhereAreJoins) **Titta på en video**: Titta på den här fem minuter långa videon med en introduktion till relationer i Tableau och hur de används. **Obs!** Det är möjligt att gränssnittet för redigering av relationer som du ser i den här videon skiljer sig något från gränssnittet i den senaste versionen, men det har samma funktioner. Du kan också titta på videopoddar om relationer från [Action Analytics](https://action-analytics.com/library/), t.ex. [Why did Tableau Invent Relationships?](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/) Klicka på ”Video Podcast” (Videopodd) under [Library](https://action-analytics.com/library/) (Bibliotek) om du vill veta mer. Mer information om hur relationsfrågor fungerar finns i följande blogginlägg om Tableau: - [Relationer, del 1: Introduktion till den nya datamodelleringen i Tableau](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [Relationer, del 2: Tips och trick](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [Relationer, del 3: Köra frågor mot flera relaterade tabeller](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) ## Relations- och kopplingsegenskaper Relationer är ett dynamiskt, flexibelt sätt att kombinera och analysera data från flera tabeller. Vi rekommenderar att du i första hand använder relationer för att kombinera data eftersom det gör det enklare att förbereda och analysera data på ett mer intuitivt sätt. [Använd bara kopplingar när det är absolut nödvändigt](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_datamodel_faq.htm#can-i-use-joins-between-logical-tables). Här följer några fördelar med att använda relationer för att kombinera tabeller: - Det är lättare att definiera, ändra och återanvända datakällor. - Det är lättare att analysera data från olika tabeller på med rätt detaljnivå (LOD, Level Of Detail). - Kräver inte användning av LOD-uttryck eller LOD-beräkningar för analys på olika detaljnivåer. - Frågar endast om data från tabeller med fält som används i aktuell visualisering. ### Relationer - Visas som flexibla nudlar mellan logiska tabeller. - Kräver val av matchande fält mellan de två logiska tabellerna. - Kräver inget val av kopplingstyp. - Gör samtliga rad- och kolumndata från relaterade tabeller potentiellt tillgängliga i datakällan. - Bibehåller detaljnivån för datakällan i varje tabell och under analys. - Gör det möjligt att skapa fristående domäner på flera detaljnivåer. Tabellerna slås inte samman i datakällan. - Gör det möjligt att skapa lämpliga kopplingar automatiskt baserat på vilka fält som används under analysen. - Skapar inte dubbletter av aggregerade värden (om alternativet Alternativ för prestanda är inställt på Många-till-många). - Behåller icke matchande mätvärden (om alternativet Alternativ för prestanda är inställt på Vissa poster matchar). ### Kopplingar Kopplingar är ett mer statiskt sätt att kombinera data. Kopplingarna måste definieras mellan de fysiska tabellerna före analysen och eventuella ändringar i efterhand kommer att påverka alla kalkylark där datakällan används. Sammanslagna tabeller slås alltid samman till en enkel tabell. På grund av detta saknas ibland omatchade värden i de sammanslagna data och det kan förekomma dubbletter av aggregerade värden. - Visas med Venn-diagramsikoner mellan de fysiska tabellerna - Kräver val av kopplingstyp och kopplingssats - Sammanslagna fysiska tabeller slås samman till en enkel logisk tabell med en fastställd datakombination. - Omatchade mätvärden kan förekomma. - Dubbletter av aggregerade värden kan förekomma om fälten har olika detaljnivåer. - Stöder scenarier som kräver en enda tabell med data, t.ex. extraktfilter och aggregering. ## Krav vid användning av relationer - När relationer skapas mellan tabeller måste fälten som definierar relationerna ha samma datatyp. Detta krav påverkas inte om du ändrar datatypen på sidan Datakälla. Datatypen i den underliggande databasen kommer ändå att användas för frågor. - Du kan inte definiera relationer baserat på geografiska fält. - Cirkulära relationer stöds inte i datamodellen. - Du kan inte definiera relationer mellan publicerade datakällor. ### Faktorer som begränsar fördelarna med att använda relaterade tabeller. - ”Smutsiga data” i tabeller (d.v.s. tabeller som inte har skapats baserat på en välstrukturerad modell och som innehåller en blandning av mätvärden och dimensioner i flera tabeller) kan göra att analysen av flera tabeller blir mer komplex. - Om filter tillämpas på datakällor begränsar detta Tableaus möjlighet att rensa bort kopplingar i data. Att ”rensa bort kopplingar” syftar på hur Tableau förenklar frågor genom att ta bort onödiga kopplingar. - Tabeller med många omatchade värden i flera relationer. - I version 2020.2 till 2024.1: När relationer skapas mellan flera faktatabeller och flera dimensionstabeller (för att försöka modellera delade eller samordnade dimensioner). I version 2024.2 och senare kan du använda relationer mellan faktatabeller för att hantera de här fallen. Mer information finns i [Analys av flera faktatabeller med relationer](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_datamodel.htm#multifact-analysis) och [Om datamodeller för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm). ## Vart har kopplingarna tagit vägen? Du kan fortfarande ange kopplingar mellan tabeller i det fysiska lagret för en datakälla. Dubbelklicka på en logisk tabell för att gå till arbetsytan Koppla/Förena i det fysiska lagret och lägg till koppling eller föreningar. Alla logiska tabeller på den översta nivån innehåller minst en fysisk tabell. Öppna en logisk tabell om du vill visa, redigera eller skapa kopplingar mellan dess fysiska tabeller. Högerklicka på en logisk tabell och klicka sedan på Öppna. Du kan också öppna tabellen genom att dubbelklicka på den. ![En datamodell med två kopplingar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_singletable_joins.gif) När du skapar en datakälla har den två lager. Det översta lagret är datakällans logiska lager. Du kombinerar data mellan tabeller i det logiska lagret med hjälp av relationer. Nästa lager är datakällans fysiska lager. Du kombinerar data mellan tabeller i det fysiska lagret med hjälp av kopplingar. Mer information finns i [Logiska och fysiska tabeller i datamodellen](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_datamodel.htm). ![Ett datamodellsdiagram som visar ett logiskt lager med två tabeller länkade genom en relation och ett fysiskt lager som visar hur de logiska tabellerna är uppbyggda från fysiska tabeller.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_layers_sm.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skriva beräkningar i Tableau I den här artikeln beskrivs hur du skapar och formaterar beräkningar i Tableau. Här anges de grundläggande komponenterna i beräkningar och syntaxen för var och en förklaras. ## Byggstenar för beräkningar Det finns fyra grundläggande komponenter för beräkningar i Tableau: - **Funktioner**: Satser som används för att omvandla värden eller medlemmar i ett fält. - Funktioner kräver _argument_ eller specifik information. Argument kan vara fält, litteraler, parametrar eller kapslade funktioner, beroende på funktionen. - **Fält**: Dimensioner eller mätvärden från datakällan. - **Operatorer**: Symboler som betecknar en åtgärd. - **Litterala uttryck**: Konstanta värden som är hårdkodade, till exempel ”Högt” eller ”1 500”. Tänk på att alla beräkningar inte behöver innehålla alla fyra komponenter. Vidare kan beräkningar innehålla: - **Parametrar**: Platshållarvariabler som kan infogas i beräkningar och ersätta konstanta värden. Mer information om parametrar finns i [Skapa parametrar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/parameters_create.htm). - **Kommentarer**: Anmärkningar om en beräkning eller delar av en beräkning. Ingår inte i själva beräkningen. Mer information om hur du använder och formaterar var och en av dessa komponenter i en beräkning finns i nedanstående avsnitt. ### Beräkningsexempel Titta till exempel på följande beräkning, där 14 dagar läggs till för ett datum (\[Initial Visit\]). En sådan här beräkning kan vara användbar för att automatiskt hitta datumet för en uppföljning om två veckor. DATEADD('day', 14, \[Initial Visit) Komponenterna i den här beräkningen kan delas upp enligt följande: - Funktion: `DATEADD`, vilken kräver tre argument. - del av datum ('day') - intervall (14) - datum (\[Initial Visit\]) - Fält: \[Initial Visit\] - Operatorer: ej tillämpligt - Litterala uttryck: - Stränglitteral: 'day' - Nummerlitteral: 14 I det här exemplet skulle den hårdkodade konstanten 14 kunna ersättas med en parameter, vilket skulle tillåta användaren att välja hur många dagar bort som han eller hon vill ha ett uppföljningsmöte. DATEADD('day', \[How many days out?\], \[Initial Visit\]) ## En snabb överblick: beräkningssyntax
KomponenterSyntaxExempel

Funktioner

Exempel på hur du formaterar alla funktioner i Tableau finns i Tableau-funktioner (i bokstavsordning) eller Tableau-funktioner (efter kategori).

SUM(expression)

Fält

Ett fält i en beräkning omges ofta av hakparenteser [ ].

Mer information finns i Fältsyntax.

[Category]

Operatorer

+, -, *, /, %, ==, =, >, <, >=, <=, !=, <>, ^, AND, OR, NOT, ( ).

Avsnittet Operatorsyntax innehåller mer information om vilka typer av operatorer du kan använda i Tableau-beräkningar samt om den ordning i vilken de utförs i en formel.

[Price]*(1-[discount])

Litterala uttryck

Numeriska literaler skrivs som siffror.

Strängliteraler skrivs med citattecken.

Datumliteraler skrivs med symbolen #.

Booleska literaler skrivs antingen som Sant eller Falskt.

Null-literaler skrivs som null.

Mer information finns i Syntax för litterala uttryck.

1.3567

"Unprofitable"

#August 22, 2005#

true

Null

Parametrar

En parameter i en beräkning omges av hakparenteser [ ], som ett fält. Mer information finns i Skapa parametrar.

[Bin Size]

Kommentarer

Du lämnar en kommentar i en beräkning genom att skriva två snedstreck //. Mer information finns i Lägga till kommentarer till en beräkning.

Du kan lägga till kommentarer som tar upp flera rader genom att skriva /* före kommentaren och */ efter kommentaren.

SUM([Sales]) / SUM([Profit])

/*John's calculation

To be used for profit ratio

Do not edit*/

## Beräkningssyntax i detalj Se följande avsnitt för att läsa mer om de olika komponenterna i Tableau-beräkningar och om hur du formaterar dem så att de fungerar i Tableau. ### Funktionssyntax Funktioner är huvudkomponenterna i en beräkning och kan användas för en rad olika syften. Varje funktion i Tableau måste följa en viss syntax. Följande beräkning använder till exempel två funktioner, LEN och LEFT, samt flera logiska operatorer (IF, THEN, ELSE, END och > ). `IF LEN([Name])> 5 THEN LEFT([Name],5) ELSE [Name] END` - LEN tar ett enda argument, t.ex. `LEN([Name])`, som returnerar antalet tecken (det vill säga längden) för varje värde i fältet Namn. - LEFT tar två argument, ett fält och ett nummer, t.ex. `LEFT([Name], 5)`, som returnerar de fem första tecknen från varje värde i fältet Namn med början från vänster. - De logiska operatorerna IF, THEN, ELSE och END arbetar tillsammans för att skapa ett logiskt test. Den här beräkningen utvärderar ett namns längd och om det består av fler än fem tecken returneras endast de fem första tecknen. Annars returneras hela namnet. I beräkningsredigeraren är funktioner blå. ### Använda beräkningsredigerarens referensruta Du kan när som helst kontrollera hur du använder och formaterar en viss funktion. Öppna listan över funktioner i Tableau: 1. Välj Analys > Skapa beräknat fält. 2. Klicka på utökningsikonen (triangeln) på höger sida av beräkningsredigeraren. En lista över funktioner visas. När du väljer en funktion i listan uppdateras delen längst till höger med information om funktionens syntax (1) och beskrivning (2) samt med ett eller flera exempel (3). ![En funktionsmeny.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/functions_operators1.png) #### Använda flera funktioner i en beräkning Du kan använda mer än en funktion i en beräkning. Exempel: `ZN(SUM([Order Quantity])) - WINDOW_AVG(SUM([Order Quantity]))` Det finns tre funktioner i beräkningen: ZN, SUM och WINDOW\_AVG. Funktionen ZN och funktionen WINDOW\_AVG separeras med minusoperatorn (-). En funktion kan även vara del av en annan funktion (dvs. kapslad), som delen `ZN(SUM([Order Quantity]))` i ovanstående exempel. I det här fallet beräknas SUM för Orderkvantitet före funktionen ZN eftersom den står inom parentes. Mer information om varför det fungerar på det viset finns i [Parenteser](#Parentheses). ### Fältsyntax Fält kan infogas i dina beräkningar. Ofta anger en funktions syntax var i beräkningen ett fält ska infogas. Exempel: `SUM(expression)`. Fältnamn ska omges av hakparenteser \[ \] i en beräkning om fältnamnet innehåller ett blanksteg eller om det inte är unikt. Till exempel \[Försäljning Kategorier\] Den typ av funktion du använder styr vilken typ av fält du använder. Med funktionen SUM till exempel kan du infoga ett numeriskt fält, men du kan inte infoga ett datumfält. Mer information finns i [Förstå datatyper i beräkningar](#Data). Vilka fält du väljer att inkludera i beräkningen beror också på syftet med beräkningen. Om du till exempel vill beräkna vinstkvot använder du fälten Försäljning och Vinst från datakällan: `SUM([Sales])/SUM([Profit])` Gör något av följande för att lägga till ett fält i en beräkning: - Dra det från rutan Data eller från vyn och släpp det i beräkningsredigeraren. - I beräkningsredigeraren anger du fältnamnet. Obs! Beräkningsredigeraren försöker att fylla i fältnamnen automatiskt. ![Funktioner och operatorer i ett beräknat fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/functions_operators2.gif) Fält är orangefärgade i Tableau-beräkningar. ### Operatorsyntax För att skapa beräkningar måste du förstå de operatorer som stöds av Tableau. I det här avsnittet beskrivs de grundläggande operatorerna samt den ordning i vilken de utförs. Operatorer är svartfärgade i Tableau-beräkningar. #### \+ (tillägg) Operatorn + innebär addition vid tillämpning på siffror och sammanfogning vid tillämpning på strängar. Vid tillämpning på datum kan den användas för att lägga till ett antal dagar till ett datum. Exempel: - `7 + 3` - `Profit + Sales` - `'abc' + 'def' = 'abcdef'` - `#April 15, 2024# + 15 = #April 30, 2024#` #### \- (subraktion) Operatorn - innebär subtraktion vid tillämpning på siffror och negation vid tillämpning på ett uttryck. Vid tillämpning på datum kan den användas för att dra bort ett antal dagar från ett datum. Därmed kan den även användas för att räkna ut skillnaden i dagar mellan två datum. Exempel: - `7 - 3` - `Profit - Sales` - `-(7+3) = -10` - `#April 16, 2024# - 15 = #April 1, 2024#` - `#April 15, 2024# - #April 8, 2024# = 7` #### \* (multiplicering) Operatorn \* innebär numerisk multiplicering. Exempel: `5 * 4 = 20` #### / (division) Operatorn / innebär numerisk division. Exempel: `20 / 4 = 5` #### % (modulo) Operatorn % returnerar resten vid division. Moduloräkning kan endast utföras på heltal. Exempel: `9 % 2 = 1`. (Eftersom 2 går i 9 fyra gånger med en rest på 1.) #### \==, =, >, <, >=, <=, !=, <> (jämförelser) Dessa är grundläggande jämförelseoperatorer som kan användas i uttryck. Betydelser: - **\==** eller **\=** (lika med) - **\>** (större än) - **<** (mindre än) - **\>=** (större än eller lika med) - **<=** (mindre än eller lika med) - **!=** eller **<>** (inte lika med) Varje operator jämför två tal, datum eller strängar och returnerar antingen SANT, FALSKT eller NULL. #### ^ (upphöja) Den här symbolen motsvarar funktionen POWER. Numret upphöjs till den angivna siffran. Exempel: `6^3 = 216` #### AND Det här är en logisk operator. Ett uttryck eller ett booleskt resultat måste synas på vardera sida. Exempel: `IIF(Profit =100 AND Sales =1000, "High", "Low")` Mer information finns under `**AND**` i [Logiska funktioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_logical.htm). #### OR Det här är en logisk operator. Ett uttryck eller ett booleskt resultat måste synas på vardera sida. Exempel: `IIF(Profit =100 OR Sales =1000, "High", "Low")` Mer information finns under `**OR**` i [Logiska funktioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_logical.htm). #### NOT Det här är en logisk operator. Kan användas för att upphäva ett annat booleskt värde eller ett uttryck. Exempel: `IIF(NOT(Sales = Profit),"Not Equal","Equal")` #### Andra operatorer CASE, ELSE, ELSEIF, IF, THEN, WHEN och END är också operatorer som används för [Logiska funktioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_logical.htm). ### Operatorprioritet Alla operatorer i en beräkning utvärderas i en specifik ordning. Till exempel är `2*1+2` lika med 4 och inte 6, då multiplikationen utförs före additionen (operatorn \* utvärderas alltid före operatorn +). Om två operatorer har samma prioritet (som addition och subtraktion (+ och -)) utvärderas de från vänster till höger i beräkningen. Parenteser kan användas för att ändra prioritetsordningen. Mer information finns i avsnittet [Parenteser](#Parentheses). | Prioritet | Operator | | --- | --- | | 1 | \- (dra bort) | | 2 | ^ (upphöja) | | 3 | \*, /, % | | 4 | +, - | | 5 | \==, =, >, <, >=, <=, !=, <> | | 6 | NOT | | 7 | AND | | 8 | OR | #### Parenteser Parenteser kan användas efter behov för att framtvinga en prioritetsordning. Operatorer som visas inom parentes utvärderas före operatorerna utanför parentesen. Utvärderingen börjar på den innersta parentesen och rör sig utåt. Till exempel är (1 + (2 \* 2 + 1) \* (3 \* 6 / 3)) = 31 eftersom operatorerna inom de innersta parenteserna beräknas först. Beräkningen utförs i följande ordning: 1. (2 \* 2 + 1) = 5 2. (3 \* 6 / 3) = 6 3. (1 + 5 \* 6) = 31 ### Syntax för litterala uttryck I det här avsnittet beskrivs syntaxen för litterala uttryck i Tableau-beräkningar. Ett litteralt uttryck betecknar ett konstant värde som representeras ”som det är”. När du använder funktioner kommer du ibland att vilja använda litterala uttryck för att representera nummer, strängar, datum och så vidare. Till exempel kan det hända att du har en funktion där indata är ett datum. I stället för att skriva ”1 maj 2005”, vilket skulle tolkas som en sträng, skriver du #1 maj 2005#. Detta är detsamma som att använda en datumfunktion för att omvandla argumentet från en sträng till ett datum (se [Datumfunktioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_date.htm)). Du kan använda numeriska literaler, strängliteraler, datumliteraler, booleska literaler och null-literaler i Tableau-beräkningar. Nedan beskrivs de olika typerna och hur du formaterar dem. Litterala uttryck är svart- och gråfärgade i Tableau-beräkningar. #### Numeriska literaler Numeriska literaler skrivs som siffror. Till exempel anger du nummer ett som en numerisk literal genom att skriva `1`. Om du vill ange numret 0,25 som en numerisk literal skriver du `0.25`. #### Strängliteraler En stränglitteral kan skrivas med antingen ’enkla’ eller "dubbla" raka citattecken. Om din sträng innehåller enkla eller dubbla citattecken ska du använda det andra alternativet för de yttersta stränglitteralerna. Till exempel anger du strängen `"cat"` som en stränglitteral genom att skriva `'"cat"'`. För `'cat'`, ange `"'cat'"`. Om du vill ange strängen `She's my friend` som en stränglitteral använder du dubbla citattecken för litteralerna, som i `"She's my friend."` #### Datumliteraler Datumliteraler kännetecknas av nummertecknet (#). Du anger datumet ”22 augusti 2005” som en datumlitteral genom att skriva det ISO-formaterade datumet `#2005-08-22#`. #### Booleska literaler Booleska literaler skrivs antingen som Sant eller Falskt. Du anger ”true” som en boolesk litteral genom att skriva `true`. #### Null-literaler Null-literaler skrivs som Null. Du anger ”Null” som en null-litteral genom att skriva `Null`. ### Lägga till parametrar till en beräkning Parametrar är platshållarvariabler som kan infogas i beräkningar och ersätta konstanta värden. När du använder en parameter i en beräkning kan du sedan exponera en parameterkontroll i en vy eller instrumentpanel för att låta användare ändra värdet på ett dynamiskt sätt. Mer information finns i [Använda en parameter](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/parameters_create.htm#Calc). Parametrar är lilafärgade i Tableau-beräkningar. ### Lägga till kommentarer till en beräkning Du kan lägga till kommentarer till en beräkning för att göra anmärkningar om beräkningen eller delar av den. Kommentarer inkluderas inte i själva beräkningen. Du lägger till en kommentar till en beräkning genom att skriva två snedstreck (//). Exempel: `SUM([Sales])/SUM([Profit]) //My calculation` I det här exemplet är `//My calculation` en kommentar. En kommentar börjar med två snedstreck (//) och fortsätter till slutet av raden. För att gå vidare med beräkningen måste du starta en ny rad. Du kan skriva en kommentar som tar upp flera rader genom att inleda kommentaren med ett snedstreck följt av en asterisk (/\*) och avsluta kommentaren med en asterisk följd av ett snedstreck (\*/). Exempel: `SUM([Sales])/SUM([Profit]) /* This calculation is used for profit ratio. Do not edit */` Kommentarer är gråfärgade i Tableau-beräkningar. ## Förstå datatyper i beräkningar Om du skapar beräknade fält måste du veta hur du använder och kombinerar olika [datatyper](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_datatypes.htm) i beräkningar. Många funktioner som är tillgängliga när du definierar en beräkning fungerar endast när de tillämpas på specifika datatyper. Till exempel kan funktionen `DATEPART()` endast acceptera datatypen datum/datum och tid som ett argument. Du kan ange `DATEPART('year',#2024-04-15#)` och förvänta dig ett giltigt resultat: 2024. Du kan inte ange `DATEPART('year',"Tom Sawyer")` och förvänta dig ett giltigt resultat. Faktum är att det här exemplet returnerar ett fel, eftersom ”`Tom Sawyer`” är en sträng och inte datum/datum och tid. **Obs!** Även om Tableau försöker att validera alla beräkningar går det inte att hitta alla datatypfel förrän frågan körs mot databasen. Dessa problem visas som feldialoger vid tidpunkten för frågan i stället för i beräkningsdialogen. De datatyper som stöds av Tableau beskrivs nedan. Se [Typkonvertering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_typeconversion.htm) för att läsa mer om omvandling från en datatyp till en annan. ### Sträng En sekvens av noll eller fler tecken. Till exempel är ”`Wisconsin`”, ”`ID-44400`” och ”`Tom Sawyer`” strängar. Strängar kännetecknas av enkla eller dubbla citattecken. Citattecken kan inkluderas i en sträng genom att upprepa dem. Till exempel `'O''Hanrahan'`. ### Datum/datum och tid Ett datum eller datum och tid. Exempel: ”`January 23, 1972`” eller ”`January 23, 1972 12:32:00 AM`”. Om du vill att ett datum som har angetts i långt format ska tolkas som datum/datum och tid placerar du symbolen # på båda sidor om det. Till exempel behandlas ”`January 23, 1972`” som en sträng, men `#January 23, 1972#` behandlas som datum/datum och tid. ### Nummer Numeriska värden i Tableau kan vara antingen _heltal_ eller _flyttalsnummer_. Med flyttalsnummer kan det hända att resultaten från vissa aggregeringar inte alltid är de förväntade. Till exempel kanske du märker att funktionen SUM returnerar ett värde som -1.42e-14 för ett fält med tal där du vet att summan bör vara exakt 0. Detta sker därför att flyttalsstandarden IEEE 754 (Institute of Electrical and Electronics Engineers) kräver att talen lagras i binärt format, vilket innebär att talen ibland avrundas ned till en extrem precisionsnivå. Du kan eliminera denna potentiella distraktion genom att formatera talet så att färre decimaler visas. Mer information finns under ROUND i [Nummerfunktioner som är tillgängliga i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_number.htm#type). Åtgärder som testar flyttalsvärden för jämlikhet kan bete sig oförutsägbart av samma anledning. Sådana jämförelser kan ske när du använder LOD-uttryck som dimensioner, vid kategorifiltrering, när du skapar ad hoc-grupper, när du skapar IN/UT-uppsättningar och med datakombination. **Obs!** Det största 64-bitarsheltalet är 9 223 372 036 854 775 807. När du ansluter till en ny datakälla kan alla kolumner vars datatyp är inställd på Nummer (heltal) rymma värden upp till den här gränsen. Vid större värden visar Tableau ”Null”, eftersom Nummer (heltal) inte använder flyttal. När datatypen är inställd på Nummer (decimaltal) ryms större värden. ### Booleskt Ett fält som innehåller värdet `TRUE` eller `FALSE`. Ett okänt värde visas när resultatet av en jämförelse är okänt. Till exempel leder uttrycket `7 > Null` till okänt. Okända booleska värden omvandlas automatiskt till Null. ## Se även [Om beräkningar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_understand.htm) [Skapa ett enkelt beräknat fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_formulas.htm) [Komma igång med beräkningar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_create.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Snabba tabellberäkningar Med snabba tabellberäkningar lägger du enkelt till vanliga tabellberäkningar i visualiseringen med hjälp av de vanligaste inställningarna för beräkningstypen. Den här artikeln innehåller exempel på tillägg av snabba tabellberäkningar i visualiseringar. Följande snabba tabellberäkningar är tillgängliga i Tableau: - Löpande totalsumma - Skillnad - Procentuell skillnad - Procent av totalvärde - Rankning - Percentil - Glidande medelvärde - Totalsumma år för år - Genomsnittlig tillväxtnivå - Tillväxt år för år - Tillväxt ÅFA Mer information om dessa finns i [Olika sorters tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm). ## Hur skiljer sig snabba tabellberäkningar från vanliga? Snabba tabellberäkningar är tabellberäkningar som du snabbt lägger till i Tableau-visualiseringar. De läggs till i visualiseringen med hjälp av de vanligaste inställningarna för vald beräkningstyp för att du ska kunna fortsätta med din analys. Det går att tillämpa samma inställningar i vanliga tabellberäkningar, men då måste de läggas till manuellt. ## Tillämpa en snabb tabellberäkning på visualiseringen Följ dessa steg för att lära dig tillämpa en snabb beräkning till en visualisering: ### Konfigurera visualiseringen 1. Öppna Tableau Desktop och anslut till datakällan **Sample-Superstore** som medföljer Tableau och navigera till ett nytt arbetsblad. 2. Från rutan **Data** drar du Orderdatum till hyllan Kolumner. 3. Dra Län till hyllan Rader. 4. Dra Försäljning till Text på kortet Markeringar. 5. Dra Vinst till Färg på kortet Markeringar. 6. Klicka på listrutan Markeringstyp på kortet Markeringar och välj Kvadrat. ![En listruta på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/quicktablecalc1.png) Visualiseringen uppdateras och ser ut så här: ![Ett färgdiagram med försäljningsdata per delstat och år.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/quicktablecalc2.png) ### Tillämpa den snabba tabellberäkningen 1. Högerklicka på SUMMA (Vinst) på kortet Markeringar och välj Snabba tabellberäkningar > Glidande medelvärde. **Obs!** Det går bara att utföra snabba tabellberäkningar på mätvärdena i vyn. En deltasymbol visas i fältet för att indikera att en snabb tabellberäkning läggs till i fältet. Det glidande medelvärdet för vinsten under åren återspeglas med färgerna i visualiseringsuppdateringen. ![Snabb tabellberäkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/quicktablecalc3.gif) ### (Valfritt) Anpassa den snabba tabellberäkningen 1. Högerklicka på SUMMA (Vinst) på kortet Markeringar och välj Redigera tabellberäkning. 2. Konfigurera följande alternativ i dialogrutan som visas: - Beräkningstyp - Hur värdena ska aggregeras - Hur beräkningen ska behandlas (adressering och delning av beräkningen) Mer information om de här alternativen finns i [Olika sorters tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_definebasic_runningtotal.htm) och [Grunderna: adressering och partitionering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm#Basics) Visualiseringen uppdateras om du utför ändringar i beräkningen. Beräkningsbehandlingen visas med hjälp av markeringar och numrering. På följande bild behandlas till exempel beräkningen för varje status i hela tabellen. ![Dialogrutan Tabellberäkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/quicktablecalc4.png) Om du ändrar den här inställningen uppdateras och synliggörs detta i visualiseringen. ![Dialogrutan Tabellberäkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/quicktablecalc5.png) ## Se även [Om beräkningar: Tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_understand_types.htm#Table) [Omvandla värden med tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations.htm) [Anpassa tabellberäkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_tablecalculations_custom.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa ett jämförande stapeldiagram Ett jämförande stapeldiagram är en variation av ett stapeldiagram som har utvecklats för att ersätta instrumentbrädans mätare. Ett jämförande stapeldiagram är användbart för att jämföra prestandan för ett primärt mätvärde mot en eller flera andra mätvärden. Det består av ett mätvärde som utgör staplarna och ett andra mätvärde som visas som en referenslinje med distributionsband. Mer information om hur du konstruerar eller läser ett jämförande stapeldiagram finns i [Jämförande stapeldiagram](https://www.tableau.com/sv-se/chart/what-is-bullet-graph) på Tableaus webbplats. Nedan hittar du ett jämförande stapeldiagram som visar inkommande turism jämfört med utgående turism. De grundläggande byggstenarna för ett jämförande stapeldiagram är följande: - **Markeringstyp**: stapel (eller automatisk) - **Hyllan Kolumner**: första mätvärdet - **Hyllan Rader**: dimension - **Detalj** och **referenslinje med distributionsband**: andra mätvärdet Följ de här stegen för att skapa ett jämförande stapeldiagram: 1. Anslut till datakällan Globala indikatorer. 2. Navigera till ett nytt arbetsblad. 3. I rutan **Data** i mappen **Utveckling** väljer du fälten för Inkommande turism och Utgående turism (håll ned skifttangenten för att välja flera fält). 4. Välj Visa mig längst upp till höger i verktygsfältet. 5. I Visa mig väljer du **Jämförande stapeldiagram**. 6. Klicka på Visa mig igen för att stänga den. 7. Från rutan **Data** drar du Region till hyllan Rader. Vyn uppdateras och ser ut så här: ![En visualisering med ett jämförande stapeldiagram som representerar inkommande turism efter region.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bullet_graph2.png) ### Granska ditt arbete! Titta på steg 3–7 nedan: ![Skapa ett jämförande stapeldiagram i Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bullet_graph1.gif) Obs! I Tableau 2020.2 och senare versioner visar rutan Data inte längre Dimensioner och Mätvärden som etiketter. Fälten visas efter tabell eller mapp. ### Byt ut referenslinjefält Ibland behöver du kanske byta referenslinjefälten. Den inkommande turismen visas till exempel som en referensdistribution i stället för en stapel. För att byta ut de två mätvärdena högerklickar du på (kontroll + klicka på Mac) axeln och väljer Byt ut referenslinjefält. ![Snabbmenyn för jämförande stapeldiagram med alternativet Byt ut referenslinjefält markerat](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bulletgraph3_qs.png) ### Redigera distributionen Högerklicka på (kontroll + klicka på Mac) axeln i vyn och välj Redigera referenslinje och välj sedan en av referenslinjerna för att ändra den. ![Dialogrutan Redigera referenslinje, band eller ruta med alternativet för beräkningsvärde valt för att visa att procentsatser på 60 % och 80 % av genomsnittlig budgetförsäljning har angetts.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/bulletgraph4_qs.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa ett kombinationsdiagram Kombinationsdiagram är vyer som använder flera markeringstyper i samma visualisering. Du kan till exempel visa summan av vinsten som staplar med en rad över staplarna som visar summan av försäljningen. Du kan också använda kombinationsdiagram för att visa flera detaljnivåer i samma vy. Du kan till exempel ha ett linjediagram med enskilda rader som visar genomsnittlig försäljning över tid för varje kundsegment. Sedan kan du ha en annan rad som visar det kombinerade genomsnittet för alla kundsegment. Så här skapar du ett kombinationsdiagram: 1. Anslut till Superstore-datakällan (om det behövs kan du ladda ner den från Tableau Public-sidan med exempeldata). 2. Navigera till ett nytt arbetsblad. 3. Från rutan **Data** drar du Orderdatum till hyllan Kolumner. 4. Högerklicka på YEAR(Orderdatum) på hyllan Kolumner och välj Månad. ![Filtermeny med alternativet Månad markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/area_charts1.2.png) 5. Från rutan **Data** drar du Försäljning till hyllan Rader. 6. Från rutan **Data** drar du Vinst till hyllan Rader och placerar det till höger om SUM(Försäljning). 7. Högerklicka på SUM (Vinst) på radhyllan och välj Dubbel axel. ![Ett linjediagram som visar en snabbmeny med alternativet Dubbel axel valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/combo_chart3.png) Vyn uppdateras. Mätvärdesnamn läggs till i Färg på kortet Markeringar för att skilja mellan raderna. ![En visualisering av ett linjediagram som visar vinst och försäljning per månad, där vinsten visas i blått och försäljningen i orange.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/combo_chart2.png) **Obs**! Vissa markeringar kan vara dolda bakom andra. Om du vill flytta markeringarna framåt eller bakåt högerklickar du på en av axlarna i visualiseringen och väljer Flytta markeringar bakåt eller Flytta markeringar framåt. 8. Klicka på listrutan Markeringstyp på kortet Markeringar SUM(Vinst) och välj Stapel. ![Kortet Markeringar med markeringen summa av vinst vald och en listrutemeny med alternativet för stapeldiagram valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/combo_chart4.png) 9. Högerklicka på axeln Vinst i visualiseringen och välj Synkronisera axel. ![Ett stapeldiagram som visar en snabbmeny med alternativet Synkronisera axel valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/combo_chart5.png) Vyn uppdateras och ser ut så här: ![En visualisering som visar vinst och försäljning efter månad, där vinsten visas med blå staplar och försäljningen med ett orange streck.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/combo_chart6.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Skapa ett områdesdiagram Ett ytdiagram är ett linjediagram där området mellan linjen och axeln är skuggat med en färg. Den här typen av diagram används ofta för att representera ackumulerade totalsummor över tid och är det vanligaste sättet att visa staplade linjer. De grundläggande byggblocken för ett ytdiagram är följande: - **Markeringstyp**: Område - **Hyllan Kolumner**: Dimension - **Hyllan Rader**: Mätvärde - **Färg**: Dimension Du kan skapa ett ytdiagram med diskreta eller kontinuerliga dimensioner. - _Kontinuerliga_ dimensioner visualiserar data med en linjär, kontinuerlig axel. De här diagrammen är praktiska om du vill visa trender och proportionella förändringar, särskilt när datapunkterna inte är jämnt fördelade. - _Diskreta_ dimensioner visualiserar data med diskreta, kategoriska rubriker. De här diagrammen är praktiska när du vill visa inkrementella data, till exempel räkenskapsperioder. Mer information om diskreta och kontinuerliga datatyper finns i [Dimensioner och mätvärden, blått och grönt](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm). Följ de här stegen för att skapa ett områdesdiagram: 1. Anslut till **Superstore**\-datakällan (om det behövs kan du ladda ner den från [Tableau Public-sidan med exempeldata](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data)). 2. Navigera till ett nytt arbetsblad. 3. Från rutan **Data** drar du Orderdatum till hyllan Kolumner. 4. Högerklicka på YEAR(Orderdatum) på hyllan Kolumner och välj Månad. ![Filtermeny med alternativet Månad markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/area_charts1.2.png) 5. Från rutan **Data** drar du Mängd till hyllan Rader. 6. Från rutan**Datum** drar du Leveransläge till Färg på kortet Markeringar. 7. På kortet Markeringar klickar du på listmenyn Markeringstyp och väljer Yta. ![Typer av diagram på menyn Markeringar med typen Område valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/area_charts2.png) Visualiseringen uppdateras till följande: ![Ett staplat ytdiagram som visar antalet beställningar över tid segmenterat efter leveranssätt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/area_charts1.png) Du kan lägga till formatering i ett ytdiagram. Du kan till exempel redigera färgförklaringen och aktivera markeringsetiketter och kantlinjer. Mer information finns i [Formatera på arbetsbladsnivå](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_worksheet.htm). Du kan också använda framhävningsåtgärder med ytdiagram. Om du till exempel väljer en färg i förklaringen eller aktiverar framhävningen så framhävs hela ytan i stället för bara linjen. Mer information finns i [Framhävningsåtgärder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_highlight.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Sök efter platser på kartan Med kartsökning kan du hitta platser i en kartvy så att du snabbt kan utforska och inspektera data. Ikonen för kartsökning finns i det övre vänstra hörnet på vyn. När du klickar på sökikonen ![Sökikonen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explore_maps5.png) visas en sökruta. ![Ett verktygsfält för att söka efter kartmarkeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mapsearch3.png) När du börjar skriva i sökrutan föreslår kartsökningen möjliga platser som finns i din kartvy. Förslagen baseras på platsnamn och text i din datakälla. Du kan söka efter följande platstyper: - Kontinent - Land - Län eller landskap - Kommun - Ort - Postnummer Välj en plats från listan med förslag för att panorera och zooma till den platsen på kartan. ![Verktygsfältet för kartans arbetsyta.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/mapsearch1.png) ## Dölj kartsökning Som standard visas ikonen för kartsökning i det övre vänstra hörnet på vyn. När du publicerar en vy till Tableau Server eller Tableau Cloud eller delar vyn via Tableau Reader så finns ikonen för kartsökning kvar i vyn. Om du inte vill att deltagare ska kunna söka efter platser i kartvyn så kan du dölja ikonen för kartsökning. Mer information om hur du visar och döljer ikonen för kartsökning finns i [Anpassa hur användare interagerar med din karta](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_customize_interaction.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Sortera data i en visualisering Det finns många sätt att sortera data på i Tableau. När du visar en visualisering kan data sorteras med ett enda klicka från en axel, en rubrik eller en fältetikett. I redigeringsmiljön finns ytterligare sorteringsalternativ, såsom manuell sortering i rubriker och förklaringar med sorteringsikonerna i verktygsfältet eller sortering från sorteringsmenyn. > [!TIP] > > **Tips**: Om du vill utforska dem på egen hand kan du ladda ner [arbetsboken](https:\\mkt.tableau.com\Help\Sorting.twbx) som används för dessa exempel (Tableau Desktop krävs). ## Sortera snabbt och lätt från en axel, rubrik eller fältetikett Det finns flera sätt att sortera en visualisering på, med ett klick på en sorteringsknapp. **Ett** klick sorterar i fallande ordning, **två** klick sorterar i stigande ordning och **tre** klick rensar sorteringen. ![Sorteringsikonernas lägen i en visualisering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sort_quicksorticons.png) Sorteringsikoner visas på en fältetikett (nyans), en rubrik (ljusgrön) eller en axel (mätvärde A) Sorteringen uppdateras om underliggande data ändras. ### Sortera från en axel 1. Hovra över en numerisk axel för att visa sorteringsikonen. 2. Klicka på ikonen för att sortera. ![Sortera från en axel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sort_fromaxis.png) Sortering: Färg sorteras inom varje Nyans i fallande ordning för Mätvärde A Sorteringen här tillämpas sorteringen på **Färg** (sorterar raderna) utifrån värdena för **Mätvärde A**. Om det finns hierarkiska dimensioner som Nyans > Färg, så tillämpas sorteringen på den innersta dimensionen. I det här exemplet sorteras **Färg** inuti **Nyans** . Mörk magenta kan inte sorteras längst upp i visualiseringen eftersom den måste hållas inom ramen för nyansen Lila. ### Sortera från en rubrik 1. Hovra över en rubrik för att visa sorteringsikonen. Alternativt kan du klicka på en rubrik för att visa verktygstipset, som innehåller sorteringsalternativ. 2. Klicka på ikonen för att sortera. ![Sortera från en rubrik.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sort_fromheader.png) Sortering: Material sorteras i fallande ordning för Mätvärde B för Grön. Den här sorteringen tillämpas på **Material** (sorterar ordningen av kolumner – Färg, Tyg, och Papper) utifrån Mätvärde B:s värden för Grön, eftersom den rubriken användes för sorteringen. ### Sortera från en fältetikett 1. Hovra över en fältetikett för att visa sorteringsikonen. Sorteringsikonen för en fältetikett skiljer sig något från en rubrik eller axel. Standardalternativet är att sortera i bokstavsordning, men det finns även en meny där du kan välja att sortera efter ett fält i vyn. ![Sortera från en fältetikettmeny.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sort_fieldlabelmenu.png) 2. Klicka på ikonen A–Ö ![en ikon som visar ett A staplat över ett Ö med en nedåtpil bredvid bokstäverna](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/icon_sort_az.png)för att sortera i bokstavsordning. Du kan också klicka på menyn för att välja ett fält att sortera efter. Ikonen växlar till fältikonen och du kan klicka för att sortera. ![Sortera från en fältetikett.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sort_fromfieldlabel.png) Sortering: Nyanser sorteras i fallande ordning efter Mätvärde B. Sorteringen här tillämpas på den yttersta dimensionen (Nyans) utifrån totalsumman för Mätvärde B (Mätvärde B aggregeras för alla färger inom varje nyans och det sammanslagna värdet används för sortering av Nyans). Därför är Lila först, sedan Grön, sedan Blå.) ### Saknade sorteringsikoner Om sorteringsikonerna inte visas kan det hända att den här funktionen har inaktiverats eller att det inte är möjligt att sortera vyn. Sorteringsikoner är inte tillgängliga på axlarna i punktdiagram eller för tabellberäkningar. Till exempel går det inte att sortera punktdiagram från en numerisk axel, då markeringarnas position bestäms av data. ## Sorteringsalternativ under redigering I redigeringsmiljöer finns det fler alternativ. ### Sortera från verktygsfältet 1. Välj den dimension som du vill sortera. Om du inte väljer ett fält innan du sorterar sorteras den djupaste dimensionen som standard. 2. Tryck på önskad sorteringsknapp (stigande eller fallande) i verktygsfältet. ![Sortera rader från verktygsfältet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sort_fromtoolbar.gif) I det här exemplet sker sorteringen efter **Nyans** om inte fältet **Material** väljs innan sorteringen utförs. Sorteringen via verktygsfältet tillämpas även på mätvärdet längst till vänster, i det här fallet Mätvärde B. För att sortera efter Mätvärde A måste du invertera mätvärdesordningen på hyllan Kolumner först, eller använda en annan sorteringsmetod. Det här exemplet visar effekten av att sortera efter material. Nyans tas bort från vyn. ### Sortera genom att dra och släppa Sortera manuellt genom att välja en rubrik i en visualisering eller en förklaring och dra den till rätt plats. En tjock svart linje anger var du ska släppa rubriken. ![Sortera i en förklaring genom att dra och släppa.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sort_legend.png) **Obs!** Sortering i en förklaring ändrar även ordningen på markeringarna, och inte bara hur förklaringen visas. Det som visas längst ner i förklaringen blir den nedersta markeringen i visualiseringen. Det kan antingen vara det värde som ligger närmast axeln eller närmast rubriken, eller till och med nedanför dem om det gäller punktdiagram eller andra typer av visualiseringar som kan ha överlappande markeringar. ### Sortera specifika fält i visualiseringen Tableau använder det aktuella biblioteket International Components for Unicode (ICU) för att bestämma sorteringsordning. Du kan anpassa sortering genom att använda menyn Sortering för specifika fält. (Menyn Sortering är inte tillgänglig för kontinuerliga mätvärden.) 1. Högerklicka (Windows) eller kontroll-klicka (Mac) på det fält du vill sortera och välj Sortera. 2. Välj ett alternativ för Sortera efter och konfigurera beteendet: - Ordning på datakälla sorterar baserat på hur data sortersa i datakällan. För relationella datakällor brukar detta oftast vara naturlig sorteringsordning. Naturlig sorteringsordning är en bokstavsordning där nummer som innehåller flera siffror behandlas som ett enda tecken. Till exempel placerar naturlig sorteringsordning 2 före 19 eftersom 2 är mindre än 19, medan bokstavsordning placerar 19 före 2 eftersom 1 är mindre än 2. Om du använder en flerdimensionell kubdatakälla definieras ordningen på datakällan hierarkiskt efter medlemmarna inom en dimension. - Bokstavsordning sorterar data enligt alfabetet. Den här typen av sortering är skiftlägeskänslig, sorterar \[A–Ö\] före \[a–ö\] och behandlar siffror enskilt (det vill säga 19 kommer före 2). Du kan skapa en icke skiftlägeskänslig sortering genom att skapa ett beräknat fält med hjälp av funktionerna UPPER() eller LOWER() så att variationer i användandet av versaler och gemener tas bort. Mer information finns i [Strängfunktioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_string.htm). - Med Fält kan du ange det fältvärde som ska användas för att fastställa sorteringsordningen. Fältet behöver inte användas i visualiseringen. Du kan också välja en aggregering för sorteringsfältet. Aggregeringsalternativen varierar beroende på fälttyp. - Med Manuell kan du välja ett värde och flytta det till önskad plats, antingen genom att dra det i listan eller genom att använda pilarna till höger. - Med Kapslad kan du välja det fältvärde som ska användas för att fastställa sorteringsordningen. Fältet behöver inte användas i visualiseringen. Du kan också välja en aggregering för sorteringsfältet. Aggregeringsalternativen varierar beroende på fälttyp. ## Kapslade sorteringar När värdena som ska sorteras är i flera rutor finns det två olika sätt att sortera på: kapslad och icke-kapslad sortering. I bilden nedan visas alla tre värden för **Nyans** för alla tre **Material**. Kapslad sortering behandlar värden enskilt per ruta i stället för att aggregera flera rutor.
KapsladIcke-kapslad
En kapslad sortering.En icke-kapslad sortering.

En kapslad sortering behandlar varje ruta enskilt och sorterar rader per ruta.

Lila sorteras ovanför Grön för Tyg och Papper, men under Grön för Färg.

En icke-kapslad sortering behandlar värden från flera rutor och har samma värdeordning i varje ruta.

Lila är ovanför Grön för alla material eftersom Lila sammanlagt är högre än Grön.

Kapslade sorteringar ser korrekta ut inom ramen för rutan, men förmedlar inte den aggregerade informationen om det sammantagna förhållandet mellan värdena.Icke-kapslade sorteringar kan se felaktiga ut i en enskild ruta, men förmedlar det sammantagna förhållandet mellan värdena.
Sortering från en axel ger som standard en kapslad sortering.Sortering från en fältetikett ger som standard en icke-kapslad sortering.
**Obs!** När du skapar en kapslad sortering ärvs sorteringen när du går nedåt genom dimensionerna. Till exempel tillämpas en kapslad sortering på Nyans även på Färg. Om en dimension har placerats på samma hylla som ett mätvärde får mätvärdet en axel i vyn för varje värde i dimensionen. Om du använder sorteringsikonen för axel skapas en kapslad sortering för just det värdet. ![En kapslad axelsortering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sort_nestedaxes.png) I det här scenariot läggs ett ytterligare fält till i menydialogrutan för den sorterade dimensionen. Avmarkera rutan Filtrera efter för att sluta dela upp sorteringen efter det här värdet. ![Ett kapslat sorteringsfilter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sort_nestedfilterby.png) ## Förstå ”felaktiga” sorteringar Det är lätt att tro att en vy har sorterats felaktigt när det i själva verket är sorteringslogiken som inte är helt tydlig. En vy med en kapslad sortering kan uppfattas som felaktig när man förväntar sig en icke-kapslad sortering (och vice versa). Om du sorterar när det finns flera rutor kan du också få ett resultat som verkar osorterat. Till exempel kan den här vyn se osorterad ut när den i själva verket har sorterats på Nyans efter Mätvärde A. ![En vy sorterad efter nyans.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sort_incorrect1.png) Sorteringen blir tydligare om du förenklar vyn. ![En förenklad vy sorterad efter nyans.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sort_incorrect2.png) Du kan tydliggöra sorteringen genom att hovra över sorteringsikonerna för att se en beskrivning av sorteringen eller genom att tillfälligt förenkla vyn. ## Rensa sorteringar Du kan sortera data från flera områden i en vy. Ibland kan det vara praktiskt att rensa alla sorteringar på en gång. Du tar bort sorteringen på ett specifikt fält genom att högerklicka och öppna menyn, där du väljer Rensa sortering. Du tar bort alla sorteringar i vyn genom att öppna menyn bredvid ikonen Rensa blad i verktygsfältet och välja Rensa sorteringar. Du kan också klicka på Rensa > Sorteringar på menyn Arbetsblad. ## Ta bort möjligheten att sortera Som utvecklare kan du inaktivera sorteringsikonerna i publicerat innehåll. Detta kan vara bra om du vill bevara den aktuella sorteringen så som du skapade den. Visa menyn Arbetsblad och avmarkera alternativet Visa sorteringskontroller. Då visas inga sorteringsikoner när vyns användare hovrar över en axel, rubrik eller fältetikett. Om du döljer fältetiketter, rubriker och axlar tar du även bort sorteringsikonerna. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Spara arbetsböcker med Tableau Public Om du vill dela dataupptäckter utanför organisationen kan du spara dina arbetsböcker till Tableau Public, en kostnadsfri molntjänst. I Tableau Public kan vem som helst interagera med dina vyer, eller ladda ner dina arbetsböcker eller datakällor. Mer information finns i [Webbplatsen för Tableau Public](http://public.tableau.com/sv-se/ "Webbplatsen för Tableau Public"). > [!IMPORTANT] > > **Viktigt**: Arbetsböcker och data som publiceras i din Tableau Public-profil är inte privata, utan alla kan komma åt dem. Om du vill arbeta offline eller använda privata data kan du spara arbetsböcker lokalt med kostnadsfria Tableau Desktop Public Edition. ### Spara en arbetsbok i Tableau Public 1. Öppna arbetsboken i Tableau Desktop Professional Edition eller Public Edition och välj Server > Tableau Public > Spara i Tableau Public. Du kan inte spara i Tableau Public från Tableau Desktop Free Edition. **Obs!** Det här alternativet är endast tillgängligt om du har skapat en visualisering som innehåller minst ett fält. 2. Logga in med ditt Tableau Public-konto. ![En inloggningsskärm för Tableau Public.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/save_public2.png) Om du inte har något konto väljer du länken för att skapa ett nytt konto. 3. Skriv ett namn för arbetsboken och klicka på Spara. När du sparar en arbetsbok i Tableau Public skapas ett extrakt av dataanslutningen under publiceringsprocessen. **Tips:** Titeln blir en del av vyns metadata. Använd en unik titel som gör det enkelt för andra att hitta arbetsboken när de söker. (Titeln som visas i bilden är ett bra exempel på hur du _inte_ bör namnge en arbetsbok.) ![Spara i Tableau Public, ge arbetsboken en beskrivande titel så att andra kan hitta den.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/save_public3.png) När arbetsboken har publicerats omdirigeras du till ditt konto på [webbplatsen för Tableau Public](https://public.tableau.com/sv-se/s/). Anpassa din profil genom att göra något av följande på din profilsida i Tableau Public: - Hovra med pekaren över en visualisering för att visa olika åtgärder. Här kan du till exempel välja visualiseringen som en utvald visualisering eller välja att dölja, ladda ner eller ta bort den. - Hovra med pekaren över en visualisering och välj Visa för att öppna visualiseringens startsida. Här kan du välja Redigera information för att anpassa metadata som till exempel namnet och beskrivningen för en arbetsbok, lägga till en permalänk och ändra andra inställningar. - Om du vill dela en länk på sociala medier eller bädda in kod på en webbsida visar du en vy och klickar sedan på Dela längst ned i vyn. (Du kan hämta länkar och bädda in kod för andra Tableau Public-användares vyer på samma sätt.) ### Spara en arbetsbok lokalt med Tableau Desktop Public Edition Med kostnadsfria [Tableau Desktop Public Edition](https://www.tableau.com/sv-se/products/public/download) kan du välja om du vill spara arbetsböcker i Tableau Public eller om du vill spara dem lokalt. Om du sparar lokalt kan du arbeta offline tills du är redo att dela arbetet på Tableau Public, och du kan arbeta med privata data som inte kan delas på Tableau Public. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Spara en kartkälla När du har lagt till en Mapbox-karta eller WMS-server i arbetsboken kan du spara den som en Tableau kartkälla (.tms). Om du sparar en Mapbox-karta eller WMS-server som en Tableau kartkälla kan du dela din karta med andra så att de snabbt kan importera den till sina egna arbetsböcker och använda den för att skapa nya kartvyer. Mer information om hur du importerar en Tableau-kartkälla till en arbetsbok finns i [Importera en kartkälla](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources_import.htm). 1. Välj Karta > Bakgrundskartor > Karttjänster. Detta öppnar dialogrutan Karttjänster. 2. Välj den karta som du vill spara som en Tableau-kartkälla och klicka sedan på Exportera. Då öppnas dialogrutan Exportera anslutning. 3. Skriv ett namn på filen, välj en plats och klicka sedan på Spara. Tableau-kartkällan innehåller alla standardinställningar för kartlager som du har angett i arbetsboken. Kartkällan innehåller till exempel alla anpassade kartlager som du har valt att visa som standard. Mer information finns i [Anpassa kartans utseende](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_options.htm#SetDefaultMapLayers) i avsnittet Ställ in kartlager. **Obs!** Om du ändrar standardinställningarna för alternativ för kartlager bör du exportera kartan igen så att de nya inställningarna inkluderas i filen med kartkällan för Tableau. ## Se även: [Välja bakgrundskartor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsources.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Spatiala funktioner Med spatiala funktioner kan du utföra avancerade spatiala analyser och kombinera spatialfiler med data i andra format, som textfiler och kalkylblad. Exempelvis kan du ha en spatialfil med lokala kommundelar och en textfil som innehåller latitud- och longitudkoordinater för rapporterade väggropar. Du kan använda en spatial beräkning när du skapar datakällan för att sammanfoga dessa filer och analysera i vilken kommundel det tar längst tid att reparera väggropar. Du kan även skapa en linje som förbinder två datapunkter för startpunkts- och destinationskartorna. Du kan till exempel ha ett kalkylblad med data för kollektivtrafik som visar var pendlare påbörjade och avslutade sina resor. Du kan använda en spatial beräkning för att se vilka vägar pendlare tar. ## Spatiala funktioner i Tableau ### AREA
SyntaxAREA(Spatial Polygon, 'units')
UtdataNummer
DefinitionReturnerar den totala ytan för en <spatial polygon>.
Exempel
AREA([Geometry], 'feet')
Obs!

Enhetsnamn som stöds (måste stå inom citattecken i beräkningen, t.ex. 'miles'):

  • meter: meter, m
  • kilometer: kilometer, km
  • miles: miles, mi
  • fot: fot

### BUFFER
SyntaxBUFFER(Spatial point, distance, 'units')

BUFFER(Spatial linestring, distance, 'units')

BUFFER(Spatial polygon, distance, 'units')

  • meter: meter, m
  • kilometer: kilometer, km
  • miles: miles, mi
  • fot: fot
UtdataGeometri
Definition

För spatiala punkter returneras en polygonform centrerad över en <spatial point>, med en radie som bestäms av värdena på <distance> och <unit>.

För linjesträngar beräknas polygonerna som bildas genom att inkludera alla punkter inom radieavståndet från linjesträngen.

För polygoner beräknas en polygon som antingen är infälld (negativt avstånd) eller utfälld (positivt avstånd) för varje given polygon.

Exempel
BUFFER([Spatial Point Geometry], 25, 'mi')
BUFFER(MAKEPOINT(47.59, -122.32), 3, 'km')
BUFFER(MAKELINE(MAKEPOINT(0, 20),MAKEPOINT (30, 30)),20,'km'))
Obs!

Enhetsnamn som stöds (måste stå inom citattecken i beräkningen, t.ex. 'miles'):

  • meter: meter, m
  • kilometer: kilometer, km
  • miles: miles, mi
  • fot: fot
### DIFFERENCE
SyntaxDIFFERENCE(Spatial, Spatial)
UtdataSpatial polygon
DefinitionBeräknar de delar av regioner som återstår när alla regioner i det andra argumentet är utskurna från det första argumentet i områden som överlappar varandra.Kasserar regioner från det andra argumentet i områden som inte överlappar varandra.
Exempel
DIFFERENCE(Spatial Polygon1, Spatial Polygon2)
Anmärkningar

Stöder spatiala polygoner och multipolygoner, inte spatiala punkter eller linjer.

### DISTANCE
SyntaxDISTANCE(SpatialPoint1, SpatialPoint2, 'units')
UtdataNummer
DefinitionReturnerar avståndet mellan två punkter i angiva <unit>.
Exempel
DISTANCE([Origin Point],[Destination Point], 'km')
Obs!

Enhetsnamn som stöds (måste stå inom citattecken i beräkningen, t.ex. 'miles'):

  • meter: meter, m
  • kilometer: kilometer, km
  • miles: miles, mi
  • fot: fot
DatabasbegränsningarDen här funktionen kan endast skapas med en liveanslutning, men fortsätter att fungera om datakällan konverteras till ett extrakt.
### INTERSECTION
SyntaxINTERSECTION (spatial, spatial)
UtdataPolygon
DefinitionBeräknar och returnerar de delar av regioner i det andra argumentet som överlappar regioner i det första argumentet.
ExempelKORSNING (Spatial Polygon1, Spatial Polygon2)
AnmärkningarStöder spatiala polygoner och multipolygoner, inte spatiala punkter eller linjer.
### INTERSECTS
SyntaxINTERSECTS (geometry1, geometry2)
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar sant eller falskt och anger om två geometrier överlappar varandra i rymden.
Obs!Kombinationer som stöds: point/polygon (punkt/polygon), line/polygon (linje/polygon) och polygon/polygon.
### LENGTH
SyntaxLENGTH(geometry, 'units')
UtdataNummer
DefinitionReturnerar den geodetiska längden för linjesträngen eller -strängarna i <geometry> med hjälp av givna <units>.
Exempel
LENGTH([Spatial], 'metres')
Obs!Resultatet är <NaN> om geometriargumentet inte har några linjesträngar, även om andra element tillåts.
### MAKELINE
SyntaxMAKELINE(SpatialPoint1, SpatialPoint2)
UtdataGeometri (linje)
DefinitionGenererar en linjemarkering mellan två punkter
Exempel
MAKELINE(MAKEPOINT(47.59, -122.32), MAKEPOINT(48.5, -123.1))
Obs!Användbart för att ta fram ursprung-destinationskartor.
### MAKEPOINT
SyntaxMAKEPOINT(latitude, longitude, [SRID])
UtdataGeometri (punkt)
Definition

Konverterar data från <latitude>- och <longitude>-kolumner till spatiala objekt.

Om det valfria argumentet <SRID> läggs till kan indata bestå av andra projicerade geografiska koordinater.

Exempel
MAKEPOINT(48.5, -123.1)
MAKEPOINT([AirportLatitude], [AirportLongitude])
MAKEPOINT([Xcoord],[Ycoord], 3493)
Obs!

MAKEPOINT kan inte använda de automatiskt genererade latitud- och longitudfälten.Koordinaterna måste vara inbyggda i datakällan från början.

SRID är ett koordinatreferens-ID där koder ur referenssystemet ESPG används för att specificera koordinatsystem.Om SRID inte anges antas WGS84 och parametrarna behandlas som latitud/longitud i grader.

Med MAKEPOINT kan du aktivera en datakälla spatialt, så att du kan koppla den till en spatialfil med hjälp av en spatial koppling.Mer information finns i Koppla spatialfiler i Tableau.

### NO\_CUTOUTS
SyntaxNO_CUTOUTS (spatial)
UtdataKorrigerad spatial polygon
DefinitionReturnerar en korrigerad spatial polygon om en planär tolkning kräver polygoninversioner; annars returneras originalvärdet.
Anmärkningar

Spatiala filformat som .kml (Keyhole Markup Language) kräver att polygongränser följer en viss koordinatriktning.Om en datauppsättning ritar gränser baklänges tolkar Tableau det yttre utrymmet som formen.NO_CUTOUTS ordnar om de här koordinaterna så att rätt layout återställs.

### OUTLINE
SyntaxOUTLINE(spatial polygon)
UtdataGeometri
DefinitionKonverterar en polygongeometri till linjesträngar.
Obs!

Användbart för att skapa ett separat lager för en kontur som kan formateras på ett annat sätt än fyllningen.

Stöder polygoner i multipolygoner.

### PARSE\_WKT
SyntaxPARSE_WKT (String)
UtdataSpatial (geografi)
DefinitionKonverterar ett textsträngsfält som innehåller WKT-representationer (Well-Known Text) av geografiska enheter (som punkter, radsträngar eller polygoner) till ett spatialt värde.
Anmärkningar

Koordinaterna antas använda latitud och longitud i WGS-84.Mer information om WKT finns i WKT-representation av geometri (på engelska).

### SHAPETYPE
SyntaxSHAPETYPE(geometry)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar en sträng som beskriver strukturen för spatial <geometry>, som Empty, Point, MultiPoint, LineString, MultiLinestring, Polygon, MultiPolygon, Mixed och sådana som inte stöds.
Exempel
SHAPETYPE(MAKEPOINT(48.5, -123.1)) = "Point"
### SYMDIFFERENCE
SyntaxSYMDIFFERENCE(spatial, spatial)
UtdataGeometri
DefinitionBeräknar alla delar av regioner från det andra argumentet som överlappar med regioner i det första argumentet och kasserar från båda.Returnerar de återstående delarna av regioner från båda argumenten.
Exempel

SYMDIFFERENCE(Spatial Polygon1, Spatial Polygon2)

### UNION
SyntaxUNION(spatial 1, [spatial 2])
UtdataGeometri
DefinitionKombinerar spatiala geometrier genom att lösa upp intill varandra liggande eller överlappande gränser till en enda spatial geometri.
Anmärkningar

När detta används med ett argument (UNION(spatial)) fungerar UNION som en aggregeringsfunktion som slår samman alla spatiala objekt i ett fält över flera rader.

När detta används med två argument (UNION(spatial1, spatial2)) slår UNION samman två distinkta spatiala fält eller geometrier.

För punkter och linjesträngar kombinerar UNION alla element i en enda samling.För polygoner löses överlappande former och former som vidrör varandra upp i en enda polygon eller multipolygon.

### VALIDATE
SyntaxVALIDATE(spatial geometry)
UtdataGeometri
DefinitionBekräftar geometrins topologiska korrekthet i ditt spatiala värde.Om värdet inte kan användas för analys på grund av problem, som att en polygons kantlinje korsar sig själv, blir resultatet null.Om geometrin är korrekt blir resultatet den ursprungliga geometrin.
Exempel

UNION(VALIDATE([Geometry]))

## Använda en spatial beräkning ### Skapa en spatial datakälla med MAKEPOINT Med MAKEPOINT kan du aktivera en datakälla spatialt, så att du kan koppla den till en spatialfil med hjälp av en spatial koppling. För att använda MAKEPOINT måste dina data innehålla latitud- och longitud-koordinater. 1. Öppna Tableau Desktop och anslut till en spatial datakälla. 2. Under Anslutningar klickar du på Lägg till för att lägga till en andra datakälla som inte är spatial. De två datakällorna läggs till i arbetsytan. > [!TIP] > > Tips: Dubbelklicka (kontroll-klicka på Mac) på en datakälla på arbetsytan för att få dialogrutan Koppla att visas. 3. Dra den icke spatiala datakällan till dialogrutan Koppla. 4. Klicka på ikonen Koppla. 5. I dialogrutan Koppla gör du följande: - Välj en kopplingstyp. - Under Datakälla väljer du ett spatialt fält från spatialfilen som du skapa kopplingen till. En globikon visas bredvid spatiala fält. 6. För den icke-spatiala datakällan väljer du Skapa kopplingsberäkning som kopplingssats. ![Dialogrutan för kopplingar med alternativet Skapa kopplingsberäkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_spatialcalcs_csvspatial.png) Beräkningen bör se ut så här: `MAKEPOINT(Latitude,Longitude)` 7. Välj OK. 8. Välj operatorn Korsa kopplingssatsen för att skapa en datakälla för spatial analys. 9. När du är klar stänger du dialogrutan Koppla. Mer information om spatiala kopplingar finns i [Koppla spatialfiler i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_spatial_join.htm). ### Skapa en visualisering med MAKELINE I Tableau Desktop laddar du ner arbetsboken Flight Path från Tableau Public, som du hittar[här](https://public.tableau.com/views/UseSpatialFunctionsMakeLineExampleWorkbook/FinishedFlightpaths?:embed=y&:display_count=yes&publish=yes&:origin=viz_share_link). 1. Navigera till ett nytt arbetsblad. 2. Välj Analys > Skapa beräknat fält. 3. I beräkningen som öppnas gör du följande: - Ge det beräknade fältet namnet Flygvägar - Ange följande formel `MAKELINE(MAKEPOINT([Lat],[Lng]),MAKEPOINT([Dest Lat],[Dest Lng]))` Denna formel tar latitud- och longitudkoordinater från dina startpunkts- och destinationsorter och omvandlar dem till geografiska punkter för spatial analys. Dessa koordinater används för att bygga upp tvåpunktslinjer mellan startpunkt och destination. 7. Klicka på OK när du är klar. Det nya beräknade fältet visas under Dimensioner i rutan Data. Precis som med de andra fälten kan du använda detta i en eller flera visualiseringar. 9. I rutan Data dubbelklickar du på Flygvägar för att lägga till den i visualiseringen, som automatiskt ska visas som en karta. ![En karta som visar flygvägar inom USA och Mexiko.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/maps_spatialcalcs_flight.png) Beräkningen ger automatiskt böjda geodesiska linjer när linjerna sträcker sig över längs avstånd på jordklotet. ### Visualisera ett område med BUFFER I Tableau Desktop laddar du ner arbetsboken Flight Path från Tableau Public, som du hittar[här](https://public.tableau.com/views/UseSpatialFunctionsMakeLineExampleWorkbook/FinishedFlightpaths?:embed=y&:display_count=yes&publish=yes&:origin=viz_share_link). 1. Navigera till ett nytt arbetsblad. 2. Högerklicka på rutan Data och välj Skapa parameter. 3. Konfigurera alternativen nedan i dialogrutan Parameter som öppnas: - Ge parametern namnet Buffertavstånd - Ställ in datatyp på heltal - Ställ in tillåtna värden på intervall - Ställ in minimiintervallet till 100, maximumintervallet på1 000 och stegstorleken på 100. ![Dialogrutan Skapa parameter med namn inställt på Buffertavstånd, datatyp inställt på heltal, tillåtna värden inställt på intervall, minimiintervall inställt på 100, maximumintervall inställt på 1 000 och stegstorlek inställt på 100.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/map_buffer_2.png) 4. Klicka på OK när du är klar. Med den här parametern kan vi anpassa buffertens radie, från 100 till 1000 miles. Högerklicka på parametern och välj Visa parameter. 6. Välj Analys > Skapa beräknat fält. 7. I beräkningen som öppnas gör du följande: - Ge det kalkylerade fältet namnet Buffert - Ange följande formel `BUFFER(MAKEPOINT([Dest Lat],[Dest Lng]),[Buffer Distance],"miles")` BUFFER-beräkningen tar spatiala punktdata och omvandlar dem till former med en radie i miles som bestäms av parametern Buffertavstånd. Obs! Då BUFFER endast kan användas med spatiala punktdata konverterar vi latitud- och longituddata till en punkt med Makepoint, vilket visas i föregående exempel. 12. Klicka på OK när du är klar. Det nya beräknade fältet visas i rutan Data. Precis som med de andra fälten kan du använda detta i en eller flera visualiseringar. 14. Dubbelklicka på Buffer i rutan Data för att lägga till den i visualiseringen, som automatiskt ska visas som en karta. 15. Dra Destination till färgpanelen på kortet Markeringar för att slutföra visualiseringen. ![En buffertkarta med karttypmarkeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/map_buffer_1.png) Obs**!** Om vyn inte ser ut som bilden ovan ska du kontrollera att markeringstypen är satt till Karta och inte Cirkel. Mer information om markeringstyper finns i [Ändra typ av markering i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_marktypes.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Spatiala parametrar och operatorer ## Spatiala parametrar Du kan skapa en spatial parameter att använda i beräkningar från spatiala data. Du kan läsa in spatiala parametrar från en datakälla, eller så kan du använda WKT (well known text – välkänd text) för att skapa spatiala parametrar i Tableau. En spatial parameter kan vara en punkt, polygon, multipolygon, linje eller en homogen samling av dessa typer. Använd spatiala parametrar på samma sätt som du använder andra parametrar i Tableau, såsom parameterkontroller, parameteråtgärder och dynamiska värden. Från och med Tableau 25.2 kan du använda en dynamisk parameter för kartvisningsområde för att ställa in en parameter för spatiala data på den rektangel som utgör kartvisningsområdet. Med den här funktionen kan du skapa mer interaktiva och responsiva kartvisualiseringar. Du kan läsa mer i [Parametrar för kartvisningsområde](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/Map_Viewport_Parameters.htm). **Obs!** Spatiala parametrar kan endast skapas med fält från spatiala data, såsom latitud- och longitudkoordinater. De kan inte skapas med textsträngsfält. Till exempel är ett landsfält en textsträng som har en geografisk roll, men det är ändå en textsträng. ### Skapa en spatial parameter Så här skapar du en parameter från rutan Data: 1. Klicka på listrutan högst upp till höger och välj Skapa parameter. Du kan också högerklicka på ett fält och välja Skapa parameter. ![Dialogruta för att skapa en parameter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameter_create.png) 2. Namnge den spatiala parametern i dialogrutan Skapa parameter. 3. Öppna listrutan Datatyp och välj Spatial. ![Listrutan Datatyp i dialogrutan för att skapa en parameter med spatial typ markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spatialtype_parameter.png) 4. Under Tillåtna värden väljer du Alla eller Lista. Välj Lista om du vill fylla i värdena genom att använda WKT eller från ett fält. När det gäller domänparametrar för Lista rekommenderar vi att du använder alias när du namnger dem. I stället för att ge den spatiala parametern namnet POINT(-73.9856 40.7484079) kan du till exempel kalla den Empire State Building. Användningen av ett alias är endast tillgängligt för domänparametrar för Lista. 5. Öppna listrutan bredvid Lägg till värden från och välj ett fält. Du kan också skriva in WKT-värdena direkt i rutnätet. 6. Välj OK. Den spatiala parametern visas längst ner i rutan Data under avsnittet Parametrar. ### Visualisera den spatiala parametern Använd en spatial parameter i en beräkning för att visualisera den. 1. Välj Analys > Skapa beräknat fält. 2. Ge det beräknade fältet ett namn i Beräkningsredigeraren som öppnas. 3. Dra parametern i Beräkningsredigeraren och släpp den i formeln. 4. Välj OK. Det nya beräknade fältet läggs till i fönstret Data. Det har ett = framför datatypikonen för att visa att det är ett beräknat fält. Du kan nu visualisera din parameter genom att släppa på ett kartlager eller dubbelklicka på fältet. Du kan ändra parametervärdena genom att använda en parameterkontroll, en parameteråtgärd eller en dynamisk parameter. ### Visa en spatial parameterkontroll i visualiseringen En parameterkontroll är ett arbetsbladskort som ändrar parametervärdet. Den liknar filterkort på så sätt att den innehåller kontroller som ändrar vyn. Visa den spatiala parameterkontrollen genom att högerklicka (Ctrl-klicka på Mac) på parametern i rutan Data och sedan välja Visa parameter. ![Snabbmenyn Parameter med alternativet Visa parameter markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameter_save.png) Den spatiala parameterkontrollen kan användas på flera olika sätt. Som en inmatningskontroll kan du skriva in WKT för att ställa in ditt parametervärde, eller så kan du skriva in parameterns alias. Du kan också använda listrutekontroller för att se din spatiala parameter. Mer information om parametrar och om hur du kan använda dem finns i [Skapa parametrar](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/parameters_create.htm). ## Spatiala operatorer Från och med Tableau version 24.3 kan du använda spatiala operatorer i en beräkning. Mer information om beräknade fält och om hur du använder dem finns i [Skapa ett enkelt beräknat fält i Tableau](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_formulas.htm). ### Skapa ett beräknat fält med en spatial operator 1. I ett arbetsblad i Tableau väljer du Analys > Skapa beräknat fält. 2. Ge det beräknade fältet ett namn i Beräkningsredigeraren som öppnas. 3. I Beräkningsredigeraren använder du en spatial operator i formeln. Till exempel: UNION(\[Geometri\]) 4. Välj OK. Det nya beräknade fältet läggs till i rutan Data med en ![Likhetstecken och globikon för att indikera ett spatialt beräknat fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/spatialcalculatedfieldlogo_28x15.png)\-symbol framför datatypsikonen, för att visa att det är ett beräknat fält med en spatial operator. ### Spatiala operatorer i Tableau #### DIFFERENCE
OperatorDIFFERENCE
DefinitionBeräknar de delar av regioner som återstår när alla regioner i det andra argumentet är utskurna från det första argumentet i områden som överlappar varandra. Kasserar regioner från det andra argumentet i områden som inte överlappar varandra.
Exempel

Venndiagram med endast vänster sida ifylld och inte mitten, bredvid två geografiska områden som bara visar skillnaden mellan de två.

#### INTERSECTION
OperatorINTERSECTION
DefinitionBeräknar och returnerar de delar av regioner i det andra argumentet som överlappar regioner i det första argumentet.
Exempel

#### SYMDIFFERENCE
OperatorSYMDIFFERENCE
DefinitionBeräknar alla delar av regioner från det andra argumentet som överlappar med regioner i det första argumentet och kasserar från båda. Returnerar de återstående delarna av regioner från båda argumenten.
Exempel

Venndiagram med mittendelen kasserad bredvid en karta över två uppsättningar spatiala data med överlappande område kasserat.

#### UNION
OperatorUNION
Definition

Monadisk förening (en parameter)

Syntax: Union (Spatial)

  • Punkter och linjesträngar: Returnerar den ursprungliga inmatningen.

  • Polygoner: Beräknar den spatiala föreningen och löser upp alla distinkta polygoner i en multipolygon i större polygoner där de överlappar varandra. Returnerar en multipolygon (som kan bestå av en polygon).

Dyadisk förening (två parametrar)

Syntax: Union (Spatial, Spatial)

  • Punkter och linjesträngar: Kombinerar alla element för varje typ från båda parametrarna.

  • Polygoner: Utför den spatiala föreningen och löser upp alla polygoner från båda parametrarna i större polygoner där de överlappar varandra. Returnerar en multipolygon (som kan bestå av en polygon).

Exempel

En karta över delstaten Washington med alla orter indikerade med sin egen polygon bredvid en kontur av delstaten Washington efter att den spatiala operatorn Union använts i ett beräknat fält.

[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Spatialfil I det här avsnittet beskrivs hur du ansluter Tableau till shapefilsdata, MapInfo-tabeller, KML-filer (Keyhole Markup Language), TopoJSON-filer, GeoJSON-filer och Esri File-geodatabaser. **Obs!** Anslutning till spatiala data stöds i Tableau Desktop\-version 10.2 och senare. ## Innan du ansluter Innan du kan ansluta till spatialfiler måste du se till att inkludera alla följande filer i samma katalog: - **För Esri-shapefilsdata**: Mappen måste innehålla `.shp`\-, `.shx`\-, `.dbf`\- och `.prj`\-filer samt `.zip`\-filer för Esri-shapefilsdata. **För Esri File-geodatabaser**: Mappen måste innehålla File-geodatabasens `.gdb`\-fil eller en `.zip`\-fil med File-geodatabasens `.gdb.`\-fil - **För MapInfo-tabeller** (endast Tableau Desktop): Mappen måste innehålla `.TAB`\-, `.DAT`\-, `.MAP`\- och `.ID`\- eller `.MID`\- och `.MIF`\-filer. - **För KML-filer**: Mappen måste innehålla `.kml`\-filen. (Inga andra filer krävs.) - **För GeoJSON-filer**: Mappen måste innehålla `.geojson`\-filen. (Inga andra filer krävs.) - **För TopoJSON-filer**: Mappen måste innehålla `.json`\- eller `.topojson`\-filen. (Inga andra filer krävs.) **Obs!** Platta filer hämtar allt innehåll i mappen. Av prestandaskäl bör du ta bort onödiga filer och minska mängden data i filerna. Du kan endast ansluta till punktgeometrier, linjära geometrier och polygoner i aktuella versioner av Tableau. Det går inte att ansluta till blandade geometrityper. Om dina data inte visar diakritiska tecken (små tecken över och under bokstäver) på rätt sätt kontrollerar du att filen är **UTF-8**\-kodad. ## Skapa anslutningen och konfigurera datakällan I Tableau Desktop: Klicka på ikonen Ny datakälla och välj Spatialfil. I Tableau Cloud eller Tableau Server (Creator-roll): Välj Skapa > Arbetsbok. Välj fliken Filer. Gör sedan följande: 1. Navigera till den mapp som innehåller dina spatiala data och välj den fil med spatiala data som du vill ansluta till. 2. Välj Öppna. ### Exempel med spatialfil som datakälla Här är ett exempel på en spatialfildatakälla som använder Tableau Desktop på en Mac-dator: ![Ett exempel på en spatialfil som visar en datatabell med information om landlevande däggdjur.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/examples_spatial_file1.png) ## Arbeta med geometrikolumnen Det finns många uppgifter som du kan utföra på dina data innan du påbörjar din analys, till exempel att dölja eller byta namn på fält. Observera dock att följande begränsningar gäller vid arbete med geometrikolumnen: - Det går inte att dölja geometrikolumnen. - Det går inte att dela geometrikolumnen. - På sidan Datakälla går det inte att skapa ett beräknat fält med geometrikolumnen. ## Om .tde- och .hyper-filer i Tableau Desktop Du kanske ser .ttde- eller .hhyper-filer när du navigerar i din dators katalogstruktur. När du skapar en Tableau-datakälla som ansluter till dina data, skapar Tableau även en .ttde- eller .hhyper-fil. Den här filen, som även kallas för ett skuggextrakt, används för att förbättra hastigheten som din datakälla läses in i Tableau Desktop. Även om ett skuggextrakt innehåller underliggande data och annan information som liknar det vanliga Tableau-extraktet sparas det i ett annat format och kan inte användas för att återställa dina data. **Obs!** Filer i .tde-format stöds inte längre i Tableau-versioner efter 2024.2. Alla extrakt är nu i .hyper-format. ## Se även [Skapa Tableau-kartor från filer från spatialfiler](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_shapefiles.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Språk och språkzon Konfigurera datum- och nummerformat genom att klicka på Arkiv > Arbetsbokens språkzon. Som standard är språkzonen inställd på Automatisk, vilket innebär att språkzonen matchas mot arbetsbokens språkzon när den öppnas. Det kan vara praktiskt om du jobbar med en arbetsbok som kommer att visas på flera olika språk och du vill att datum och nummer ska uppdateras därefter. När du väljer en specifik språkzon ändras arbetsboken inte oavsett vem som öppnar den. Tableau kontrollerar följande för att fastställa språkzon för arbetsboken: 1. Arbetsbokens språkzon (explicit inställning) 2. Windows språkzon eller Mac-språk 3. Tableau-språk Om inget av ovanstående anges använder arbetsboken som standard engelska som språkzon. ## Sortering efter veckodag Du bör ställa in arbetsbokens språkzon så att Tableau kan sortera veckodagarna i korrekt kronologisk ordning. Annars sorteras namnen på dagarna i bokstavsordning. I vissa fall kan du också sortera veckodagarna manuellt. Se [Sortera data i en visualisering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_sorting_computed_howto.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Ställa in instrumentpanelens storlek och layout När du har skapat en instrumentpanel kan du ändra storlek på den och justera layouten så att den fungerar bättre för dina användare. Mer information om formateringsalternativ för instrumentpanelsobjekt finns i [Formatera instrumentpanelsobjekt](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/Formatting_Dashboard_Objects.htm). ## Styra instrumentpanelens storlek Det är bäst att börja med att ställa in storleken så att allt layoutarbete börjar med rätt storlek. ### Storleksalternativ för instrumentpaneler
En instrumentpanelsinställning för att fixera behållarstorleken.

Fast storlek (standard): Instrumentpanelen har samma storlek, oavsett storleken på fönstret som den visas i. Om instrumentpanelen är större än fönstret går det att rulla på den. Du kan välja en förinställd storlek eller ange en anpassad storlek.

På instrumentpaneler med fast storlek kan du ange exakt var innehållet ska visas och placeras på instrumentpanelen, vilket kan vara bra om det finns flytande objekt.

Storleksintervall för instrumentpanelsbehållare.

Intervall: Instrumentpanelen skalas mellan de minsta och största storlekar som du anger. Om fönstret som används för att visa instrumentpanelen är mindre än den minsta storleken så visas rullningslister. Om det är större än den största storleken visas en vit yta.

Använd den här inställningen om du skapar för två olika skärmstorlekar som ska ha samma innehåll och liknande former, t.ex. små och medelstora webbläsarfönster. Intervall fungerar även bra för mobila instrumentpaneler med vertikala layouter. (Bredden kan ändras efter olika bredder på mobila enheter, men höjden är fast för vertikal rullning.)

En instrumentpanelsinställning för automatisk ändring av storlek för att fylla fönstret.

Automatiskt: Storleken på instrumentpanelen ändras automatiskt så att den fyller fönstret som den visas i.

Använd den här inställningen om du vill att Tableau ska ändra storleken när det behövs. Bäst resultat får du med en instrumentpanel av typen ”sida vid sida” (i stället för flytande). Automatisk storleksändring kan ge oförutsägbara resultat på olika skärmar. Därför bör du vara försiktig när du använder den här inställningen om du inte vet var instrumentpanelen kommer att användas.

Instrumentpaneler med varierande storlek måste återges på nytt vid varje webbläsarbegäran, vilket kan påverka prestanda.

**Tips:** Om du använder Tableau Desktop läser du [Skapa kontrollpanellayouter för olika enhetstyper](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dashboards_dsd_create.htm) för att skapa unika layouter som är optimerade för datorer, surfplattor och telefoner. Förutom att anpassas till olika skärmstorlekar kan varje enhetslayout innehålla olika objekt. ### Ställa in instrumentpanelens storlek - Välj instrumentpanelens mått (t.ex. Skrivbordswebbläsare) eller storleksbeteende (t.ex. Fast storlek) under Storlek i rutan Instrumentpanel. ![Alternativ för att ändra bredd och höjd på din webbläsare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_resize1.png) ## Gruppera objekt med hjälp av layoutbehållare Med layoutbehållare kan du gruppera objekt på instrumentpanelen som hör ihop, så att du snabbt kan placera alla samtidigt. När du ändrar storlek och placering för objekt i en behållare justeras automatiskt andra objekt i behållaren. Layoutbehållare kan också användas för formatering. ### Typer av layoutbehållare Med en vågrät layoutbehållare ändras bredden på de vyer och objekt som behållaren innehåller, och med en lodrät layoutbehållare justeras höjden.

Vågrät layoutbehållare

De två vyerna är ordnade i en vågrät layoutbehållare.
Vågräta layoutbehållare.

Lodrät layoutbehållare

De tre vyerna är staplade i en lodrät layoutbehållare.
Lodräta layoutbehållare.

### Lägga till en layoutbehållare 1. Välj Vågrät eller Lodrät under Objekt i rutan Instrumentpanel. 2. Dra behållaren till instrumentpanelen. ![Avsnittet Objekt på instrumentpanelen, med alternativen Vågrät och Lodrät markerade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/layout_container1.png) 3. Lägg till vyer och objekt i layoutbehållaren. ![Objekt som dras till en layoutbehållare i en visualisering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/layout_container2_494x662.png) ### Fördela layoutbehållarens objekt jämnt 1. Välj layoutbehållaren. Om du har problem med att göra valet väljer du ett enskilt objekt inuti behållaren och väljer Välj behållare på objektets snabbmeny. 2. När layoutbehållaren är markerad väljer du Distribute Evenly (Fördela lika) på behållarens snabbmeny: ![En snabbmeny för instrumentpanelsbehållare med alternativet Fördela lika markerat.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboards_layout_container_evendistr.png) Objekt som redan finns i layoutbehållaren fördelas automatiskt jämnt mellan varandra. Detsamma gäller objekt som du lägger till. ### Ändra automatiskt storlek på blad i layoutbehållare Om du lägger till flera blad med relaterade data i en layoutbehållare, så kan du automatiskt ändra storlek på bladen som hör ihop när markeringar väljs i ett av bladen. I det här exemplet, när en markering väljs på kartan, uppdateras stapeldiagrammet så att vinst och försäljning visas för den markeringen. När inga markeringar har valts på kartan utökas den automatiskt så att den fyller layoutbehållaren.
Med en vald markeringUtan en vald markering
En markering på en karta är vald och ett stapeldiagram visar vinst och försäljning för den valda markeringen.En karta utan valda markeringar fyller layoutbehållaren automatiskt.
1. Lägg till flera blad med relaterade data i en layoutbehållare. 2. Välj Använd som filter på listrutemenyn för det blad som du vill utöka. ![En snabbmeny för ett blad med alternativet Använd som filter valt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/layout_container_qs3.png) 3. Välj Instrumentpanel > Åtgärder och dubbelklicka på det genererade filter som du skapat. 4. Välj de andra bladen i layoutbehållaren i avsnittet Målblad i dialogrutan Redigera filteråtgärd. 5. Välj något av följande om du vill styra hur målbladens storlek ändras när inga markeringar har valts i källbladet: - Visa alla värden återställer målbladens ursprungliga storlek, så att alla data visas. - Uteslut alla värden döljer målbladen under respektive rubrik, så att alla data döljs. ### Ta bort en layoutbehållare för att redigera enskilda objekt i behållaren 1. Välj behållaren antingen på instrumentpanelen eller i området Objekthierarki i rutan Layout. 2. Välj Ta bort behållare på listrutemenyn överst i behållaren. ## Visa objekt på instrumentpanelen sida vid sida eller som flytande objekt ### ”Sida vid sida”-layout jämfört med flytande layout Alla objekt, layoutbehållare och vyer som du lägger till på en instrumentpanel visas antingen sida vid sida (standard) eller som flytande element.
”Sida vid sida”-layoutFlytande layout
Objekt som visas sida vid sida överlappar inte varandra. De är en del av ett rutnät med ett enda lager som ändrar storlek baserat på instrumentpanelens storlek.Flytande objekt kan placeras i lager över andra objekt. I exemplet nedan flyter en karta över vyer där objekten visas sida vid sida.
Layoutbehållare för ”sida vid sida”.Flytande layoutbehållare.
 Bäst resultat får du om du anger en fast storlek och placering för flytande objekt och vyer på en instrumentpanel med fast storlek.
### Välja ”sida vid sida”-layout eller flytande layout för ett nytt objekt 1. Klicka på det layoutalternativ som du vill använda under Objekt i rutan Instrumentpanel: Flytande eller Sida vid sida. ![Menyalternativ för ”sida vid sida”-layouter och flytande layouter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboards_organize_switch2.png) 2. Dra vyn eller objektet till instrumentpanelen till höger. **Tips:** Du kan också ge ett objekt en flytande layout genom att hålla ned **Skift** på tangentbordet när du drar det till instrumentpanelen. ### Ändra från ”sida vid sida”-layout till flytande layout för ett befintligt objekt 1. Välj objektet på instrumentpanelen. 2. Välj Flytande på snabbmenyn: ![En listrutemeny som visar alternativet Flytande.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboards_organize_switch1.png) ## Ändra storlek på, placera, ändra ordning på och byta namn på enskilda objekt på en instrumentpanel ### Ställa in storlek och placering för ett objekt Om du vill styra placeringen väljer du Fast storlek och ställer sedan in storleken och placeringen för varje enskilt objekt i fönstret Layout. 1. Välj det objekt på instrumentpanelen som du vill placera och ändra storlek på. Objektets namn visas under Valda objekt i rutan Layout. ![Dialogrutan Layout för inställning av ett valt objekts position.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboards_organize_position.png) **Tips:** Du kan snabbt växla mellan fönstren Instrumentpanel och Layout genom att trycka på T-tangenten. 2. Definiera objektets **x**\-position och **y**\-position i antal pixlar som en förskjutning från det övre vänstra hörnet på instrumentpanelen. Om du till exempel vill placera ett objekt uppe i det vänstra hörnet på instrumentpanelen anger du x = 0 och y = 0. De värden som du anger kan vara positiva eller negativa, men måste vara heltal. 3. Om du vill ändra storlek på ett objekt klickar du på och drar det på instrumentpanelen. Du kan också använda inställningarna under Storlek. 4. Om du vill dölja titeln för ett objekt som du har valt avmarkerar du kryssrutan Visa titel. (Kryssrutan Visa instrumentpaneltitel i rutan Instrumentpanel styr hela instrumentpanelens titel.) **Tips:** Du kan snabbt placera flytande objekt genom att trycka på piltangenterna för att flytta en pixel i taget, eller genom att trycka på Skift + piltangenterna för att flytta tio pixlar i taget. Du kan snabbt ändra storlek på objekt genom att använda Alt (Windows) eller Alternativ (macOS) tillsammans med dessa genvägar. ### Justera objekt med ett rutnät Skapa en visuellt enhetlig design genom att ordna och justera storleken på instrumentpanelens olika objekt med hjälp av ett rutnät. ![Instrumentpanelsinställningar för att justera objekt med ett rutnät.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_grid.png) 1. Välj Instrumentpanel > Visa rutnät. 2. Välj Instrumentpanel > Rutnätsalternativ om du vill ändra storlek på rutnätet. **Tips:** Du kan snabbt aktivera och inaktivera rutnätet genom att trycka på G-tangenten. ### Ändra ordning på objekt I området Objekthierarki i rutan Layout kan du snabbt ändra hur objekt är placerade i lager och hur de är grupperade på instrumentpanelen. Objekt överst i listan visas längst fram, och objekt längst ned visas längst bak. #### Ändra ordning på objekt i Tableau Cloud eller Tableau Server I Tableau Cloud och Tableau Server kan du ändra ordning både på objekt som visas sida vid sida och på flytande objekt i hierarkin. Du kan också dra objekt inom de behållare där de redan finns eller till andra behållare på valfri nivå. Det betyder att du kan kapsla in objekt med bättre flexibilitet än när du redigerar på arbetsytan, där du bara kan placera objekt i den innersta behållaren. ![Ändra ordning på både ”sida vid sida”-objekt och flytande objekt i hierarkin.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_drag_hierarchy.gif) #### Ändra ordning på flytande objekt i Tableau Desktop I Tableau Desktop kan du dra flytande objekt på den översta nivån i hierarkin om du vill ändra hur de är placerade ovanpå varandra. ![En listrutemeny med alternativet att välja en ”sida vid sida”-layout.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboards_organize_layout.png) ### Byta namn på objekt Om du byter namn på objekten på instrumentpanelen kan det bli lättare att skilja dem åt. Högerklicka på ett objekt i området Objekthierarki i rutan Layout och välj Byt namn på objekt i instrumentpanelen. På själva instrumentpanelen är det här kommandot också tillgängligt på listrutemenyn för varje objekt. ![En snabbmeny med alternativet Byt namn på objekt i instrumentpanelen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_rename_item.png) ## Integrera transparenta element i en visuell design Med transparenta element kan du skapa en mjuk visuell design på instrumentpanelerna, där underliggande objekt och bilder syns igenom. **Tips:** Du kan skapa en bakgrundsbild som kommer fram bakom flytande transparenta element genom att lägga till ett bildobjekt som det enda objektet som visas i ”sida vid sida”-läge. Med [instrumentpaneler med fast storlek](#Dashboard_Size_Options) kan du se till att det visuella utseendet mellan de flytande elementen och bilden är detsamma oavsett skärmstorlek. ![En instrumentpanel med en bakgrundsbild som visas genom flytande, genomskinliga element.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dashboard_transparent_sheet.png) ### Göra arbetsbladens bakgrunder transparenta 1. Välj bladet på instrumentpanelen. 2. Välj Formatera > Skuggning, klicka på menyn Arbetsblad och välj Ingen som bakgrundsfärg. Om bladet är ogenomskinligt ändrar du bakgrundsfärgen till Ingen för den underliggande instrumentpanelen, det underliggande objektet eller den underliggande layoutbehållaren. Du kan snabbt justera dessa objekt på fliken Layout för instrumentpanelen. 3. Integrera smidigt det transparenta bladet med andra objekt på instrumentpanelen genom att välja Formatera > Kantlinjer och Formatera > Linjer och ta sedan bort kantlinjer och linjer eller ändra deras färg. #### Ytterligare steg för transparenta kartor 1. Välj Formatera > Skuggning, klicka på menyn Ruta och välj Ingen för färgen. 2. Välj Karta > Kartlager och avmarkera det ogenomskinliga baslagret. För att sedan göra transparenta kartor mer utmärkande när de zoomas in kan du välja lagret Coastline (Kustlinje). Beroende på kartans format kan du även behöva experimentera med att aktivera och inaktivera andra lager. #### Göra ett blad delvis transparent 1. Välj bladet i rutan Layout för instrumentpanelen. 2. Klicka på Bakgrund och ange färg och opacitet. ### Göra transparenta förklaringar, filter, framhävningar och parametrar flytande Du kan koppla filter, parametrar och framhävningar visuellt till associerade data genom att göra objekten till flytande objekt, som är transparenta som standard. Text är alltid helt ogenomskinlig så att den är lätt att läsa. ![En filterruta med genomskinlig bakgrund.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_transparent_example.png) Om ett flytande objekt fortsätter att visa en färg kontrollerar du följande inställningar på objekt- och arbetsbladnivå: - Välj objektet, klicka på bakgrundsfärgen på fliken Layout och välj Inget. - Klicka på menyn Formatera och välj Förklaringar, Filter, Framhävningar eller Parametrar. Välj sedan Skuggning > Inget i rutan Formatera till vänster. ![Formateringsalternativ för bakgrundsfärg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/format_transparent_shading.png) Mer information finns i [Formatera på arbetsbladsnivå](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_worksheet.htm). ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # LOD-uttryck och aggregering Vyns detaljnivå avgör hur många markeringar som visas i den. När du lägger till ett LOD-uttryck i vyn måste två detaljnivåer stämmas av i Tableau, den i vyn och den i ditt uttryck. Hur ett LOD-uttryck beter sig i vyn varierar beroende på om uttryckets detaljnivå är mer eller mindre detaljerad än vyns eller lika detaljerad som vyns. Vad menas med mer och mindre detaljerad här? ## LOD-uttrycket är mindre detaljerat än vyns detaljnivå Ett uttryck är mindre detaljerat än vyns detaljnivå när det refererar till en delmängd av dimensionerna i vyn. För en vy som innehåller dimensionerna \[Kategori\] och \[Segment\] kan du till exempel skapa ett LOD-uttryck som bara använder en av de dimensionerna: `{FIXED [Segment] : SUM([Sales])}` I det här fallet har uttrycket en mindre detaljerad nivå än vyn. Dess värden utgår från en dimension (\[Segment\]), medan vyns värden bygger på två dimensioner (\[Segment\] och \[Kategori\]). Det innebär att om du använder LOD-uttrycket i vyn replikeras vissa värden, d.v.s. de visas flera gånger. ![En tabell som visar försäljning per kundsegment och produktkategori, med pilar som visar relationen mellan LOD-uttrycksreturer, dimensioner i visualiseringsbladet och deras replikering som resultat per segmentförsäljning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calculations_lod_replication.png) Replikerade värden är användbara när du vill jämföra specifika värden mot genomsnittliga värden inom en kategori. Till exempel subtraheras den genomsnittliga försäljningen för en kund från den totala genomsnittliga försäljningen i följande beräkning: `[Sales] - {FIXED [Customer Name] : AVG([Sales])}` När värden replikeras och du ändrar aggregeringen för det relevanta fältet i vyn (till exempel från AVG till SUM) påverkar det inte resultatet för aggregeringen. ## LOD-uttrycket är mer detaljerat än vyns detaljnivå Ett uttryck är mer detaljerat än vyns detaljnivå när det refererar till en övermängd av dimensionerna i vyn. När du använder ett sådant uttryck i vyn aggregeras resultaten upp till vynivå i Tableau. Följande LOD-uttryck refererar till exempel till två dimensioner: `{FIXED [Segment], [Category] : SUM([Sales])}` När det här uttrycket används i en vy som bara har \[Segment\] som detaljnivå _måste värdena aggregeras_. Så här skulle det se ut om du drog det uttrycket till en hylla: `AVG([{FIXED [Segment]], [Category]] : SUM([Sales]])}])` En aggregering – i det här fallet, genomsnitt – tilldelas automatiskt av Tableau. Du kan ändra aggregeringen efter behov. ## Lägga till ett LOD-uttryck i vyn Om ett LOD-uttryck aggregeras eller replikeras i vyn beror på uttryckets typ (FIXED, INCLUDE eller EXCLUDE) och på om uttrycket har en mer eller mindre detaljerad nivå än vyn. - LOD-uttrycket INCLUDE får antingen samma detaljnivå som vyn eller en mer detaljerad nivå än vyn. Därför replikeras aldrig värdena. - LOD-uttryck av typen FIXED kan ha en mer eller mindre detaljerad nivå än vyn eller samma detaljnivå. Huruvida ett LOD-uttryck av typen FIXED ska aggregeras eller inte beror på vilka dimensioner som finns i vyn. - Med LOD-uttryck av typen EXCLUDE visas replikerade värden alltid i vyn. När beräkningar som inkluderar LOD-uttryck av typen EXCLUDE placeras på en hylla används ATTR-aggregering som standard i Tableau (i stället för SUM eller AVG) för att ange att uttrycket i själva verket inte är aggregerat och att eventuella ändringar av aggregeringen inte påverkar vyn. LOD-uttryck innefattas alltid automatiskt i en aggregering när de läggs till på en hylla i vyn om de inte används som dimensioner. Om du dubbelklickar på en hylla och skriver `{FIXED[Segment], [Category] : SUM([Sales])}` och sedan trycker på returtangenten för att bekräfta uttrycket, så visas följande på hyllan: `SUM({FIXED[Segment], [Category] : SUM([Sales])})` Men om du dubbelklickar på hyllan för att redigera uttrycket så visas det ursprungliga uttrycket i redigeringsläget. Om du innefattar ett LOD-uttryck i en aggregering när du skapar det används den aggregering du anger i Tableau i stället för att en aggregering tilldelas när en beräkning som inkluderar uttrycket placeras på en hylla. Om ingen aggregering behövs (på grund av att uttrycket är mindre detaljerat än vyn) visas den aggregering du angav ändå när uttrycket ligger på en hylla, men det ignoreras. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Stänga datakällor Du kan när som helst stänga en datakälla. Om du gör det ändras inte datakällan. I stället kopplas Tableau bort från data, så att du inte längre kan fråga den. Dessutom rensas datakällan från rutan Data och alla öppna arbetsblad som är knutna till datakällan rensas. Om du stänger en datakälla av misstag använder du knappen Ångra för att öppna den på nytt. Du stänger en datakälla genom att göra något av följande: - Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på datakällan längst upp i rutan Data och välj Stäng. ![Menyalternativet Stäng i listrutemenyn Redigera datakälla.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/close_connection1.png) - Välj en datakälla på menyn Data och välj sedan Stäng. ![Menyalternativet Stäng för en datakälla i listrutemenyn Data.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/close_connection2.png) **Obs!** När du arbetar på webben får datakällan inte användas av några arbetsblad om du ska kunna stänga datakällan. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Staplade markeringar Att stapla markeringar är relevant när datavyn innehåller numeriska axlar. Det vill säga att minst ett mätvärde har placerats på hyllorna Rader eller Kolumner. När markeringar staplas ritas de kumulativt längs en axel. När markeringar inte staplas ritas de oberoende längs en axel. Det vill säga att de överlappar varandra. Att stapla markeringar är särskilt användbart för stapeldiagram. Det är därför som Tableau automatiskt placerar staplar ovanpå varandra. Du kanske upptäcker att staplade markeringar också är användbara för andra markeringar såsom linjer. Du kan kontrollera om markeringar staplas eller överlappas i en given vy genom att välja menyalternativet Analys > Staplade markeringar. Du kan antingen låta Tableau automatiskt välja om markeringar ska staplas eller ange Aktivera eller Inaktivera. Standardinställningen är Automatiskt. I automatiskt läge visar menyn Staplade markeringar om staplade markeringar är aktiverade eller inaktiverade. Att välja Aktivera eller Inaktivera på menyn Staplade markeringar växlar till manuellt läge. Ditt val kvarstår under alla ändringar som görs i vyn. Följande exempel illustrerar att stapla markeringar. ## Exempel: Stapla staplar Betrakta vyn med staplade staplar som visas nedan. Den skapades genom att placera en dimension på hyllan Kolumner, ett mätvärde på hyllan Rader och att färgkoda data med en dimension (det vill säga att ta bort en dimension i Färg på kortet Markeringar). ![Ett staplat stapeldiagram över vinst efter kundsegment och sändningstyp.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/stackmarks_4.png) ## Exempel: Stapla linjer Ha datavyn som visas nedan i åtanke. Den skapades genom att placera en datumdimension på hyllan Kolumner, ett mätvärde på hyllan Rader och att färgkoda data med en dimension (det vill säga att ta bort en dimension i Färg på kortet Markeringar). Då markeringstypen är en linje staplas markeringarna inte automatiskt. De ritas istället oberoende av den horisontella axeln. ![Ett linjediagram över vinst per kundsegment.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/stackmarks_2.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Startsida Startsidan i Tableau Desktop är en central plats från vilken följande kan göras: - Ansluta till dina data - Öppna dina senast använda arbetsböcker - Upptäcka och utforska innehåll som producerats av vårt Tableau-community Startsidan består av tre rutor: Anslut, Öppna och Upptäck. ### Anslut Anslut till data . ![Rutan Anslut på Tableau-startsidan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environment_startpage_connect_pub.png) Rutan Anslut låter dig göra följande: - **Ansluta till data:** Under Till en fil kan du ansluta till data lagrade i Microsoft Excel-filer, textfiler, Access-filer, Tableau-extraktfiler och statistikfiler såsom SAS, SPSS och R. Under Till en server kan du ansluta till data lagrade i OData, Google Kalkylark eller ansluta till data med hjälp av webbdatakopplingen. Mer information om hur du ansluter till Google Kalkylark finns i [Google Drive](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/examples_googledrive.htm). Se [Webbdatakoppling 2.0](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/examples_web_data_connector.htm) för mer information om webbdatakopplingen. ### Öppna Klicka på länken Öppna från Tableau Public för att hitta arbetsböcker som har sparats i Tableau Public. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Statistikfil I den här artikeln beskrivs hur du ansluter Tableau till en statistikfiloch konfigurerar datakällan. Tableau ansluter till datafiler av typerna SAS (\* .sas7bdat), SPSS (\* .sav) och R (\*.rdata, \* .rda). **Obs!** Från och med version 2020.1 stöder Tableau inte längre statistikfiler som komprimeras med SASYZCR2. Använd ett annat komprimeringsschema för att göra filen läsbar för Tableau. ## Skapa anslutningen och konfigurera datakällan 1. Starta Tableau och välj Statistikfil under Anslut. Välj den fil som du vill ansluta till och välj sedan Öppna. 2. På sidan Datakälla gör du följande: 1. (Valfritt) Välj standardnamnet för datakällan längst upp på sidan och ange sedan ett unikt namn för datakällan, som ska användas i Tableau. Till exempel kan du använda en konvention för namngivning av datakälla som gör det lättare för andra användare av datakällan att räkna ut vilken datakälla de ska ansluta till. 2. Välj bladflik för att starta analysen. Mer information om hur du ansluter till fler än en tabell finns i [Koppla dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joining_tables.htm). ### Exempel med statistikfil som datakälla Här är ett exempel på en statistikfil som datakälla som använder Tableau Desktop på en Windows-dator: Tänk på följande: - Kopplingen för statistikfilen stöder inte värdeetiketter. - Kopplingen för statistikfilen stöder endast en tabell per statistikfil. Om felmeddelandet ”Ett fel uppstod vid kommunikation med datakällan” visas ska du kontrollera att din statistikfil bara innehåller ett objekt och att objektet är en dataram eller en matris. R-filer kan innehålla dolda objekt i vad som verkar vara en tom arbetsyta. Kör `ls(environment(), all.names=TRUE)` från RStudio för att leta efter dolda objekt. - Du kan ändra teckenkodningen för en statistikfil. Mer information finns i [Ändra teckenkodning för statistikfiler](#Changeencoding). ## Stöd för R-datafilobjekt och format R-datafiler bör endast innehålla en av följande typer av objekt: - Tvådimensionella matriser - Vektorer - Faktorer - Dataramar Observera att om R-datafilen innehåller mer än ett objekt kommer Tableau att ansluta till det första. Tableau stöder R-datafiler som använder binärt format. Filer i ASCII-format stöds inte i Tableau Desktop. Om du försöker använda en .rdata- eller .rda-fil med ASCII-format visas ett felmeddelande som lyder ”Det går inte att läsa tabellen från filen ” '\[TableauTemp\].\[_filnamn_.rdata\]' finns inte”. I detta fall kan du använda RStudio för att spara filen i ett binärt format, enligt följande: 1. Ladda ner RStudio om du inte redan har det. 2. Öppna R-datafilen i RStudio. Du bör se ditt dataobjekt i fönstret Global miljö, uppe till höger. 3. Spara objektet i en ny fil med funktionen ”spara()” enligt följande: `save(,file="",ascii=FALSE)` där: är ditt dataobjekt, är namnet på din nya fil och ”FALSE” är skiftlägeskänsligt > [!TIP] > > **Tips:** Om du snabbt vill se dokumentation för den här funktionen skriver du ”?save” i kommandotolken. Komprimerade filer stöds inte i Tableau Desktop. Packa först upp filerna med ett annat program, som Gzip eller WinZip, innan du ansluter till Tableau. ## Ändra teckenkodningen för en statistikfil Tableau läser data i en statistikfil (till exempel en SAS- eller R-fil) baserat på filens teckenkodning eller på information i en indatafil. R-filer använder vanligtvis operativsystemets teckenkodning, till skillnad från SAS- och SPSS-filer, som inkluderar teckenkodningsinformationen i filen. Ibland kan du behöva ange en annan kodning. Om en kollega till exempel skickar dig en statistikfil med grekisk teckenkodning, måste du ange en grekisk teckenuppsättning för att använda filen i Tableau. Om du behöver använda en annan teckenuppsättning när du läser från en statistikfil kan du skapa en Tableau Data source Customization (TDC)-fil och ange vilken kodning som ska användas. ### Skapa TDC-filen En .tdc-fil är en XML-fil som gäller för en enda datakälla och innehåller information om leverantörs- och drivrutinsnamn för datakällan. För statistikfilskopplingen är leverantörens och drivrutinens namn `stat-direct`. Så här skapar du en TDC-fil: 1. Öppna en vanlig textredigerare, som Anteckningar. 2. Kopiera informationen från exemplet nedan, klistra in den i textfilen och ange sedan värdet för `source-charset`. (En lista över kodningar finns i [Användardefinierade kodningar som stöds av Statistical File Connector](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/statfile_char_encoding.htm).) 3. Spara filen med filtillägget .tdc – till exempel, `r-statsfile.tdc` – i mappen Min Tableau-lagringsplats\\Datakällor. ### Exempel på TDC-fil som anger källteckenuppsättningens värde Följande TDC-filexempel anger `source-charset` värdet till `shift-jis` för en statistikfilsdatakälla. ``` ``` Viktigt: TDC-filer kan användas för att anpassa funktionaliteten för en anslutning eller för att diagnostisera och lösa problem relaterade till anslutning till dina data. Tableau kan inte noggrant testa alla potentiella ändringar du kan göra med dessa filer. Att skapa och använda TDC-filer kräver manuell redigering och det är viktigt att testa dem noggrant innan de distribueras i en produktionsmiljö. ## Om .ttde- och .hhyper-filer Du kanske ser .ttde- eller .hhyper-filer när du navigerar i din dators katalogstruktur. När du skapar en Tableau-datakälla som ansluter till dina data, skapar Tableau även en .ttde- eller .hhyper-fil. Den här filen, som även kallas för ett skuggextrakt, används för att förbättra hastigheten som din datakälla läses in i Tableau Desktop. Även om ett skuggextrakt innehåller underliggande data och annan information som liknar det vanliga Tableau-extraktet sparas det i ett annat format och kan inte användas för att återställa dina data. **Obs!** Filer i .tde-format stöds inte längre i Tableau-versioner efter 2024.2. Alla extrakt är nu i .hyper-format. ## Se även - [Konfigurera datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_prepare.htm) – Lägg till mer data i den här datakällan eller förbered data innan du analyserar dem. - [Skapa diagram och analysera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/design_and_analyze.htm) – Påbörja dataanalysen. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Strängfunktioner I den här artikeln beskrivs strängfunktioner och deras användning i Tableau. Den visar också hur du skapar en strängberäkning med hjälp av ett exempel. ## Varför använda strängfunktioner? Strängfunktioner gör att du kan manipulera strängdata (dvs. data som består av text). Tableau använder det nuvarande International Components for Unicode-biblioteket (ICU) för att jämföra strängar. Sättet som strängar sorteras och jämförs på är baserat på både språk och språkzon, och visualiseringar kan ändras eftersom ICU kontinuerligt uppdateras för bättre språkstöd. Du kan till exempel ha ett fält som innehåller alla dina kunders för- och efternamn. Ett exempel på en medlem kan vara Jane Johnson. Du kan hämta efternamnen från alla dina kunder till ett nytt fält med hjälp av en strängfunktion. Beräkningen kan se ut ungefär så här: `SPLIT([Customer Name], ' ', 2)` Därför, `SPLIT('Jane Johnson' , ' ', 2) =` 'Johnson'. ## Bekanta dig med andra textkoncept Det finns flera andra avsnitt som kan vara av intresse men som inte ingår i Strängfunktioner: - [Formatera på arbetsboksnivå](https://help.tableau.com//current/pro/desktop/sv-se/formatting_workbook.htm) - [Använda anpassade teckensnitt](https://help.tableau.com//current/pro/desktop/sv-se/formatting_create_custom_fonts.htm) - [Formatera fält och fältetiketter](https://help.tableau.com//current/pro/desktop/sv-se/formatting_specific_fields.htm) > [!TIP] > > **Tips**: Information om att arbeta med textfält finns i [Formatera text](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_fonts_beta.htm) och relaterade avsnitt. Med strängfunktionerna på den här sidan kan du ändra innehåll i fält, inte ange hur de formateras när de visas. ## Strängfunktioner i Tableau ### ASCII
SyntaxASCII(string)
UtdataNummer
DefinitionReturnerar ASCII-koden för det första tecknet i en <string>.
Exempel
ASCII('A') = 65
Obs!Det här är den omvända funktionen till CHAR-funktionen.
### CHAR
SyntaxCHAR(number)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar det tecken som kodats med ASCII-koden <number>.
Exempel
CHAR(65) = 'A'
Obs!Det här är den omvända funktionen till ASCII-funktionen.
### CONTAINS
SyntaxCONTAINS(string, substring)
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar Sant om den givna strängen innehåller den angivna understrängen.
Exempel
CONTAINS("Calculation", "alcu") = true
Obs!

Läs mer om den logiska funktionen IN och om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.

CONTAINS kan vara skiftlägeskänsligt, beroende på datakälla. Det innebär att CONTAINS("Calculation", "ALCU") = false, men CONTAINS("Calculation", "alcu") = true för vissa datakällor. Se även UPPER, LOWER och PROPER.

### ENDSWITH
SyntaxENDSWITH(string, substring)
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar Sant om den givna strängen slutar med den angivna understrängen. Efterföljande blanksteg ignoreras.
Exempel
ENDSWITH("Tableau", "leau") = true
Obs!Läs mer om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.
### FIND
SyntaxFIND(string, substring, [start])
UtdataNummer
Definition

Returnerar indexpositionen för understrängen i strängen eller 0 om understrängen inte hittas. Det första tecknet i strängen är position 1.

Om det valfria numeriska argumentet start läggs till ignorerar funktionen alla instanser av understrängen som visas före startpositionen.

Exempel
FIND("Calculation", "alcu") = 2
FIND("Calculation", "Computer") = 0
FIND("Calculation", "a", 3) = 7
FIND("Calculation", "a", 2) = 2
FIND("Calculation", "a", 8) = 0
Obs!Läs mer om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.
### FINDNTH
SyntaxFINDNTH(string, substring, occurrence)
UtdataNummer
DefinitionReturnerar positionen för den n:e gången understrängen förekommer i den angivna strängen, där n definieras av förekomstargumentet.
Exempel
FINDNTH("Calculation", "a", 2) = 7
Obs!

FINDNTH är inte tillgängligt för alla datakällor.

Lär mer om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.

### LEFT
Syntax LEFT(string, number)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar <number> tecken längst till vänster i strängen.
Exempel
LEFT("Matador", 4) = "Mata"
Obs!Se även MID och RIGHT.
### LEN
SyntaxLEN(string)
UtdataNummer
DefinitionReturnerar längden på strängen.
Exempel
LEN("Matador") = 7
Obs!Ej att förväxla med den spatiala funktionen LENGTH.
### LOWER
SyntaxLOWER(string)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar angiven <string> med gemener.
Exempel
LOWER("ProductVersion") = "productversion"
Obs!Se även UPPER och PROPER.
### LTRIM
Syntax LTRIM(string)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar angiven <string> med eventuella inledande blanksteg borttagna.
Exempel
LTRIM(" Matador ") = "Matador "
Obs!Se även RTRIM.
### MAX
SyntaxMAX(expression) eller MAX(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det största värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MAX kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021#
MAX([Name]) = "Zander"
Obs!

För strängar

MAX är vanligtvis det värde som kommer sist i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MAX det högsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MAX det senaste datumet. Om MAX är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MAX är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MAX(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MAX(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MIN.

### MID
Syntax(MID(string, start, [length])
UtdataSträng
Definition

Returnerar en sträng som börjar vid angiven start-position. Det första tecknet i strängen är position 1.

Om det valfria numeriska argumentet length läggs till inkluderar den returnerade strängen bara det antalet tecken.

Exempel
MID("Calculation", 2) = "alculation"
MID("Calculation", 2, 5) ="alcul"
Obs!Läs mer om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.
### MIN
SyntaxMIN(expression) eller MIN(expr1, expr2)
UtdataSamma datatyp som argumentet, eller NULL om någon del av argumentet är null.
Definition

Returnerar det minsta värdet för de två argumenten, som måste vara av samma datatyp.

MIN kan även tillämpas på ett enskilt fält som en aggregering.

Exempel
MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"
Obs!

För strängar

MIN är vanligtvis det värde som kommer först i alfabetisk ordning.

För datakällor i databaser är strängvärdet MIN det lägsta i den sorteringssekvens som definierats i databasen för den kolumnen.

För datum

För datum är MIN det tidigaste datumet. Om MIN är en aggregering kommer resultatet inte att ha någon datumhierarki. Om MIN är en jämförelse kommer resultatet att behålla datumhierarkin.

Som en aggregering

MIN(expression) är en aggregerad funktion och returnerar ett enda aggregerat resultat. Detta visas som AGG(expression) i visualiseringen.

Som en jämförelse

MIN(expr1, expr2) jämför de två värdena och returnerar ett värde på radnivå.

Se även MAX.

### PROPER
SyntaxPROPER(string)
UtdataSträng
Definition

Returnerar angiven <string> där den första bokstaven i varje ord är en versal och de återstående bokstäverna är gemener.

Exempel
PROPER("PRODUCT name") = "Product Name"
PROPER("darcy-mae") = "Darcy-Mae"
Obs!

Blanksteg och icke-alfanumeriska tecken som skiljetecken behandlas som avgränsare.

Se även LOWER och UPPER.

DatabasbegränsningarPROPER är endast tillgängligt för vissa platta filer och i extrakt. Om du behöver använda PROPER i en datakälla som annars inte har stöd för det, överväg att använda ett extrakt.
### REPLACE
SyntaxREPLACE(string, substring, replacement
UtdataSträng
DefinitionSöker i <string> efter <substring> och ersätter den med <replacement>. Om <substring> inte hittas, ändras inte strängen.
Exempel
REPLACE("Version 3.8", "3.8", "4x") = "Version 4x"
Obs!Se även REGEXP_REPLACE i dokumentationen om ytterligare funktioner.
### RIGHT
SyntaxRIGHT(string, number)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar <number> tecken längst till höger i strängen.
Exempel
RIGHT("Calculation", 4) = "tion"
Obs!Se även LEFT och MID.
### RTRIM
SyntaxRTRIM(string)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar angiven <string> med eventuella efterföljande blanksteg borttagna.
Exempel
RTRIM(" Calculation ") = " Calculation"
Obs!Se även LTRIM och TRIM.
### SPACE
SyntaxSPACE(number)
UtdataSträng (specifikt, bara blanksteg)
DefinitionReturnerar en sträng som utgörs av det angivna antalet upprepade blanksteg.
Exempel
SPACE(2) = "  "
### SPLIT
SyntaxSPLIT(string, delimiter, token number)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar en understräng till en sträng, med en avgränsare för att dela upp strängen i en sekvens av token.
Exempel
SPLIT ("a-b-c-d", "-", 2) = "b"
SPLIT ("a|b|c|d", "|", -2) = "c"
Obs!

Strängen tolkas som en alternerande sekvens av avgränsare och token. Så för strängen abc-defgh-i-jkl, där avgränsaren är ”-”, är token (1) abc, (2) defgh, (3) i och (4) jlk.

SPLIT returnerar det token som motsvarar tokennumret. När tokennumret är positivt räknas token med början från strängens vänstra del. När tokennumret är negativt räknas token med början från höger.

Läs mer om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.

Databasbegränsningar

Kommandona Dela och Anpassad delning är tillgängliga för följande datakällor: Tableau-dataextrakt, Microsoft Excel, textfiler, PDF-filer, Salesforce, OData, Microsoft Azure Market Place, Google Analytics, Vertica, Oracle, MySQL, PostgreSQL, Teradata, Amazon Redshift, Aster Data, Google Big Query, Cloudera Hadoop Hive, Hortonworks Hive och Microsoft SQL Server.

Vissa datakällor har begränsningar vad gäller strängdelning. Läs mer om SPLIT-funktionens begränsningar längre fram i det här avsnittet.

### STARTSWITH
SyntaxSTARTSWITH(string, substring)
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar Sant om string börjar med substring. Inledande blanksteg ignoreras.
Exempel
STARTSWITH("Matador, "Ma") = TRUE
Obs!Se även CONTAINS och läs mer om reguljära uttryck som stöds i dokumentationen om ytterligare funktioner.
### TRIM
SyntaxTRIM(string)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar angiven <string> med inledande och efterföljande blanksteg borttagna.
Exempel
TRIM(" Calculation ") = "Calculation"
Obs!Se även LTRIM och RTRIM.
### UPPER
SyntaxUPPER(string)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar angiven <string> med versaler.
Exempel
UPPER("Calculation") = "CALCULATION"
Obs!Se även PROPER och LOWER.
## Skapa en strängberäkning Följ stegen nedan för att lära dig skapa en strängberäkning. 1. I Tableau Desktop ansluter du till den sparade datakällan **Urval - Superstore**, som ingår i Tableau. 2. Navigera till ett arbetsblad. 3. I rutan **Data**, under Dimensioner, drar du Order-ID till hyllan Rader. ![Ett kalkylblad med en lista med order-ID:n i en kolumn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/stringfunctions1.png) Observera att varje order-ID innehåller värden för land (t.ex. CA och USA), år (2011) och ordernummer (100006). I det här exemplet skapar du en beräkning för att endast hämta ordernumret från fältet. 4. Välj Analys > Skapa beräknat fält. 5. Gör följande i den beräkningsredigerare som visas: - Namnge de beräknade fälten **Order-ID-nummer**. - Ange följande formel: `RIGHT([Order ID], 6)` Den här formeln tar de angivna siffrorna (6) från höger om strängen och drar in dem i ett nytt fält. Därför, `RIGHT('CA-2011-100006' , 6)` = '100006'. - Klicka på **OK** när du är klar. Det nya beräknade fältet visas under **Dimensioner** i rutan **Data**. Precis som med de andra fälten kan du använda detta i en eller flera visualiseringar. 7. Från rutan **Data** drar du Order-ID-nummer till hyllan Rader. Placera den till höger om order-ID:et. Observera hur fälten skiljer sig åt nu. ![Ett kalkylblad med en lista med order-ID:n i en kolumn.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/stringfunctions2.png) ## SPLIT-begränsningar efter datakälla En del datakällor har begränsningar vad gäller strängdelning. I följande tabell visas vilka datakällor som har stöd för negativa tokennummer (delning från höger) och huruvida det finns en gräns för hur många delningar som går att göra per datakälla. En `SPLIT`\-funktion som anger ett negativt tokennummer, och som kan användas med andra datakällor, returnerar felet _”Att dela upp från höger stöds inte av datakällan.”_ med dessa datakällor:
DatakällaBegränsningar för vänster/högerMaximalt antal delningarVersionsbegränsningar
Tableau-dataextraktBådaOändlig 
Microsoft ExcelBådaOändlig 
TextfilBådaOändlig 
SalesforceBådaOändlig 
ODataBådaOändlig 
Google AnalyticsBådaOändlig 
Tableau Data ServerBådaOändligStöds i version 9.0.
VerticaEndast vänster10 
OracleEndast vänster10 
MySQLBåda10 
PostgreSQLEndast vänster före version 9.0. Båda för version 9.0 och senare.10 
TeradataEndast vänster10Version 14 och senare
Amazon RedshiftEndast vänster10 
Aster-databasEndast vänster10 
Google BigQueryEndast vänster10 
Hortonworks Hadoop HiveEndast vänster10 
Cloudera HadoopEndast vänster10Impala stöds från och med version 2.3.0.
Microsoft SQL ServerBåda102008 och senare
## Se även [Funktioner i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions.htm) [Tableau-funktioner (i bokstavsordning)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_alphabetical.htm) [Tableau-funktioner (efter kategori)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_categories.htm) [Skriva beräkningar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_operators.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Strukturera data för analys Det finns vissa begrepp som är grundläggande för att förstå dataförberedelse och hur man strukturerar data för analys. Data kan genereras, inhämtas och lagras i många olika format, men när det gäller analys är inte alla dataformat jämlika. Dataförberedelse är processen att få välformaterade data i en enda tabell eller flera relaterade tabeller så att de kan analyseras i Tableau. Detta omfattar både strukturen, dvs. raderna och kolumnerna, och aspekter som är kopplade till hur rena data är – såsom korrekta datatyper och korrekta datavärden. > [!TIP] > > **Tips**: Det kan underlätta att gå igenom följande ämne med en egen datauppsättning. Här finns våra tips för att [hitta bra datauppsättningar](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/find_good_datasets.htm), om du inte redan har en datauppsättning som du kan använda. ## Så här påverkar strukturen analysen Strukturen på dina data kanske inte är något du kan kontrollera. Resten av detta ämne förutsätter att du har tillgång till rådata och de verktyg som behövs för att forma dem, som till exempel Tableau Prep Builder. Det kan dock finnas situationer där du inte kan pivotera eller aggregera data som du vill. Ofta går det fortfarande att utföra analysen, men du kan behöva ändra dina beräkningar eller hur du närmar dig data. För ett exempel på hur man utför samma analys med olika datastrukturer, se Typiska scenarier i Tableau Prep: [Analys med det andra datumet i Tableau Desktop](https://help.tableau.com/current/prep/sv-se/prep_tutorial_2nddateB.htm). Om du kan optimera datastrukturen kommer det dock sannolikt att göra analysen mycket enklare. ## Datastruktur Tableau Desktop fungerar bäst med data som är i tabeller formaterade som ett kalkylblad. Det vill säga data som lagras i rader och kolumner, med kolumnrubriker i den första raden. Så vad ska vara en rad eller kolumn? ### Vad är en rad? En rad, eller post, kan vara allt från information om en transaktion i en butik till vädermätningar på en specifik plats eller statistik om ett inlägg på sociala medier. Det är viktigt att veta vad en post (rad) i datan representerar. Detta är datans _detaljnivå_.
Här är varje post en dagHär är varje post en månad

En tabell som visar högsta, genomsnittliga och lägsta temperaturer per dag (i °F).

En tabell som visar högsta, genomsnittliga och lägsta temperaturer per månad (i °F).

> [!TIP] > > **Tips:** Bästa praxis är att ha en unik identifierare (UID), ett värde som identifierar varje rad som ett unikt datablock. Det är jämförbart med ett personnummer eller en URL för varje post. I Superstore är detta Rad-ID. Observera att inte alla datauppsättningar har ett UID, men det skadar inte att ha ett. Ha som målsättning att kunna svara på frågan ”Vad representerar en rad i datauppsättningen?”. Detta är samma sak som att svara ”Vad representerar fältet TableName (Count)?”. Om du inte kan svara kanske datan inte är tillräckligt strukturerad för att kunna analyseras. Aggregering och detaljrikedom Ett begrepp som är relaterat till vad som utgör en rad är konceptet aggregering och detaljnivå, som är motsatta ändar av ett spektrum. Aggregering - hänvisar till hur flera datavärden sammanförs till ett enda värde, till exempel att räkna alla Google-sökningar på ”pumpakrydda” eller genomsnittet av alla temperaturavläsningar runt Sundsvall en viss dag. - Som standard aggregeras mätvärden alltid i Tableau. Standardaggregeringen är SUM. Du kan ändra aggregeringen till alternativ som genomsnitt, median, distinkt antal, minimum etc. Detaljnivå - hänvisar till hur detaljerade uppgifterna är. Vad representerar en rad eller post i datauppsättningen? En person som har malaria? Totalt antal fall av malaria under månaden i en viss provins? Det är detaljnivån. - Att känna till detaljnivån för data är avgörande för att kunna arbeta med LOD-uttryck. Att förstå aggregering och detaljnivå är avgörande av många anledningar. Det påverkar aspekter som att hitta användbara datauppsättningar, skapa den önskade visualiseringen, relatera eller koppla data korrekt och använda LOD-uttryck. > [!TIP] > > **Tips!** Mer information finns i [Dataaggregering i Tableau](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/calculations_aggregation.htm). ### Vad är ett fält eller en kolumn? En _kolumn_ med data i en tabell presenteras som ett _fält_ i rutan Data i Tableau Desktop, men de är i princip samma sak. (Vi sparar termen _kolumn_ i Tableau Desktop för användning i kolumner och hyllan Rader samt för att beskriva vissa visualiseringar.) Ett datafält bör innehålla objekt som kan grupperas i en större relation. Själva objekten kallas _värden_ eller _medlemmar_ (endast diskreta dimensioner innehåller medlemmar). Vilka värden som är tillåtna i ett visst fält bestäms av fältets _domän_ (se anmärkningen nedan). Till exempel kan en kolumn för ”avdelningar i en livsmedelsbutik” innehålla medlemmarna ”deli”, ”bageri”, ”frukt och grönt” etc., men den skulle inte innehålla ”bröd” eller ”salami” eftersom dessa är objekt, inte avdelningar. Med andra ord är domänen för fältet Avdelning begränsat till endast de möjliga avdelningarna i en livsmedelsbutik. En välstrukturerad datauppsättning skulle också ha en kolumn för ”Försäljning” och en kolumn för ”Vinst”, inte en enda kolumn för ”Pengar”, eftersom vinst är ett separat begrepp från försäljning. - Domänen i fältet Försäljning skulle vara värden ≥ 0, eftersom försäljningen inte kan vara negativ. - Domänen i fältet ”Vinst” skulle å andra sidan vara alla värden, eftersom vinsten kan vara negativ. **Obs!** _Domän_ kan också betyda de värden som finns i data. Om kolumnen ”avdelningar i en livsmedelsbutik” felaktigt innehöll ”salami” skulle detta värde enligt denna definition vara i kolumnens domän. Definitionerna är något motsägelsefulla. Den ena är de värden som kan eller bör finnas där, den andra är värden som faktiskt finns där ## Kategorisera fält Varje kolumn i datatabellen presenteras som ett fält i Tableau Desktop, och visas i rutan **Data**. Fält i Tableau Desktop måste vara antingen en dimension eller ett mätvärde (avgränsade med en linje i tabeller i rutan Data ) och antingen diskreta eller kontinuerliga (färgkodade: blå fält är diskreta och gröna fält är kontinuerliga). - _Dimensioner_ är kvalitativa, vilket innebär att de inte kan mätas utan beskrivs i stället. Dimensioner kan vara till exempel ort eller land, ögonfärg, kategori, teamnamn etc. Dimensionerna är vanligtvis diskreta. - _Mätvärden_ är kvantitativa, vilket innebär att de kan mätas och registreras med siffror. Mätvärden kan vara till exempel försäljning, höjd, klick etc. I Tableau Desktop aggregeras mätvärden automatiskt. Standardaggregationen är SUM. Mätvärden är oftast kontinuerliga. - _Diskret_ betyder individuellt separat eller åtskild. Toyota skiljer sig från Mazda. I Tableau Desktop presenteras diskreta värden i vyn som en etikett och de skapar rutor. - _Kontinuerlig_ betyder att den bildar en obruten, kontinuerliga helhet. 7 följs av 8 och då är det samma avstånd till 9, och 7,5 skulle falla halvvägs mellan 7 och 8. I Tableau Desktop presenteras värden kontinuerligt i vyn som en axel. - Dimensioner är vanligtvis diskreta och mätvärden är vanligtvis kontinuerliga. Detta är dock inte alltid fallet. Datum kan vara antingen diskreta eller kontinuerliga. - Datum är dimensioner och presenteras automatiskt i vyn som diskreta (även kallade datumdelar, såsom ”augusti”, som betraktar augusti månad utan att ta hänsyn till annan information som till exempel årtal). En trendlinje som tillämpas på en tidslinje med diskreta datum kommer att delas upp i flera trendlinjer, en per ruta. - Vi kan välja att använda kontinuerliga datum om vi föredrar det (även kallade datumavkortningar, t.ex. ”augusti 2024”, som skiljer sig från ”augusti 2025”). En trendlinje som tillämpas på en tidslinje med kontinuerliga datum kommer att ha en enda trendlinje för hela datumaxeln. > [!TIP] > > **Tips!** Mer information finns i [Dimensioner och mätvärden, blått och grönt](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/help.htm#datafields_typesandroles.htm). I Tableau Prep görs ingen åtskillnad mellan dimensioner och mätvärden. Att förstå begreppen bakom diskret eller kontinuerliga är dock viktigt för att exempelvis förstå hur data presenteras som detaljer kontra sammanfattande i rutan Profil. - Detalj: detaljvyn visar varje domänelement som en diskret etikett och har en visuell rullningslist som ger en visuell översikt över alla data. - Sammanfattning: sammanfattningsvyn visar värdena som grupperade på en kontinuerlig axel som ett histogram. ### Gruppering och histogram Ett fält som ålder eller lön betraktas som kontinuerliga. Det finns en relation mellan åldern 34 och 35, och 34 är lika långt från 35 som 35 är från 36. När vi är äldre än runt tio år brukar vi dock sluta säga att vi är till exempel ”nio och ett halvt” eller ”sju och tre fjärdedelar”. Vi grupperar då redan vår ålder till jämna år. En person som är 12 850 dagar gammal är äldre än någon som är 12 790 dagar gammal, men vi drar en gräns och säger att de båda är 35. På samma sätt används åldersgrupperingar ofta i stället för faktiska åldrar. Barnpriser för biobiljetter kan vara för barn som är tolv år och under, eller en undersökning kan be dig att välja din åldersgrupp som 20–24, 25–30 etc. Histogram används för att visualisera fördelningen av numeriska data med hjälp av gruppering. Ett histogram liknar ett stapeldiagram, men i stället för att representera separata kategorier för varje stapel sträcker sig de rektanglar som utgör histogrammet över en _klass_ på en kontinuerlig axel, såsom intervallet för antalet blommor (0–4, 5–9, 10–14 osv.). Höjden på rektanglarna bestäms av frekvensen eller antalet av dessa värden. Här är y-axeln antalet växter som hamnar i varje klass. Sju växter har 0–4 blommor, två växter har 5–9 blommor och 43 växter har 20–24 blommor. ![Histogram över antalet blommor efter antal växter](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_structure_analysis_histogram.png) I Tableau Prep är sammanfattningsvyn ett histogram med grupperade värden. Detaljvyn visar frekvensen för varje värde och innehåller en visuell rullningslist på sidan som visar den övergripande fördelningen av data.
SammanfattningsvyDetaljvy
skärmbild av sammanfattningsvyn i Tableau Prepskärmbild av detaljvyn i Tableau Prep
### Fördelningar och utstickare Att se fördelningen av en datauppsättning kan göra det enklare att upptäcka avvikelser. - _Fördelning_: formen på data i ett histogram, även om detta beror på grupperingarnas storlek. Att kunna se alla data i en histogramvy kan hjälpa dig att identifiera om data ser korrekta och kompletta ut. Formen på fördelningen är bara användbar om du känner till data och kan tolka om fördelningen verkar vettig eller inte. - Om vi till exempel skulle titta på en datauppsättning som representerar antalet bostäder med bredbandsanslutning till internet från 1940 till 2017 skulle vi förvänta oss att se en mycket ojämn fördelning. Om vi skulle titta på antalet bostäder med bredband från januari 2017 till december 2017 skulle vi dock förvänta oss en ganska jämn fördelning. - Om vi skulle titta på en datauppsättning för Google-sökningar på ”pumpkin spice latte” skulle vi förvänta oss att se en ganska kraftig topp på hösten, men sökningar på ”konvertera Celsius till Fahrenheit” skulle sannolikt vara ganska stabil. - _Utstickare_: ett värde som är extremt jämfört med andra värden. Utstickare kan vara korrekta värden eller indikera ett fel. - Vissa utstickare är korrekta och anger faktiska avvikelser. Dessa bör inte tas bort eller ändras. - Vissa avvikelser indikerar problem med hur rena data är, till exempel en lön på 50 kr i stället för 50 000 kr eftersom ett kommatecken använts istället för ett mellanslag. Visuell detektering av utstickare med fördelningar Om du skulle se en lista som denna: ![Fem värden i kolumnen Fält.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_structure_analysis_detail.png) ser den vid första anblicken inte konstig ut. Men om detta istället för en lista med etiketter ritades på en kontinuerlig grupperad axel skulle det se ut så här: ![Fältantal för fem värden i ett stapeldiagram med en skala från noll till 100.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_structure_analysis_summary.png) Och det blir mycket mer uppenbart att den sista observationen är längre bort från den första och kan vara en utstickare på grund av ett fel. ## Datatyper Databaser tillämpar, till skillnad från kalkylblad, vanligtvis strikta regler för datatyper. Datatyper klassificerar data i ett visst fält och ger information om hur data ska formateras, tolkas och vilka operationer som kan göras med dessa data. Till exempel kan matematiska operationer tillämpas på numeriska fält och geografiska fält kan mappas. Tableau Desktop tilldelar om ett fält är en dimension eller ett mätvärde, men fält har andra egenskaper som beror på deras datatyp. Datatyper indikeras av ikonen som särskiljer varje fält (även om vissa typer delar samma ikon). Tableau Prep använder samma datatyper. Om datatypen tillämpas på en kolumn och ett befintligt värde inte matchar dess tilldelade datatyp kan det visas som null (eftersom ”lila” inte har någon betydelse som ett tal). Vissa funktioner kräver specifika datatyper. Det går till exempel inte att använda CONTAINS med ett numeriskt fält. Typfunktioner används för att ändra datatypen för ett fält. Till exempel kan DATEPARSE ta ett textdatum i ett specifikt format och göra det till ett datum, vilket möjliggör åtgärder som att gå nedåt i vyn.
IkonDatatyp
Text- eller strängvärden.Textvärden (sträng)
Ikonen för datavärden.Datumvärden
Datum- och tidsvärden.Datum- och tidsvärden
Numeriska värden.Numeriska värden
Ikonen för sanna booleska värden.Booleska värden (endast relationella)
Ikonen för att den geografiska rollen tillämpas på fältet.Geografiska värden (används med kartor)
> [!TIP] > > **Tips**: Mer information finns i hjälpartikeln om [datatyper](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/help.htm#datafields_typesandroles_datatypes.htm). ## Pivotera och normalisera data Data som är läsbara för människor hämtas ofta in och registreras i ett brett format, med många kolumner. Maskinläsbara data – som Tableau föredrar – är bättre i ett högt format med färre kolumner och fler rader. **Obs!** Traditionellt innebär pivotering av data att byta från ett högt till ett brett format (rader till kolumner), medan normalisering av data innebär att byta från ett brett till ett högt format (kolumner till rader). Dock använder Tableau ordet _pivotera_ i betydelsen att gå från brett format (som kan läsas av människor) till högt (maskinläsbart) genom att göra kolumner till rader. I detta dokument kommer _pivotera_ att användas i den betydelse Tableau tillskriver termen. För tydlighetens skull kan det underlätta att specificera ”pivotera kolumner till rader” eller ”pivotera rader till kolumner”. Mer information finns i hjälpartiklarna [Pivotera dina data](https://help.tableau.com/current/prep/sv-se/prep_pivot.htm) och [Tips för att arbeta med dina data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/help.htm#data_tips.htm). ### Breda data I WHO: s datauppsättning om malaria finns det en kolumn för land och sedan en kolumn per år. Varje cell representerar antalet malariafall för det landet och året. I det här formatet har vi 108 rader och 16 kolumner. ![Brett format med malariadata](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_structure_analysis_wide.png) Det är lätt för en person att läsa och förstå detta format. Men om vi skulle ta med dessa data till Tableau Desktop får vi ett fält per kolumn. Vi har ett fält för 2000, ett fält för 2001, ett fält för 2002 osv. ![Skärmbild av brett formaterade malariadata i Tableau Desktop](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_structure_analysis_widedesktop.png) För att se på konceptet på ett annat sätt finns det 15 fält som alla representerar samma grundelement – (antalet rapporterade malariafall) – och inga enstaka fält för tid. Detta gör det mycket svårt att utföra en analys som sträcker sig över en längre tid eftersom data lagras i separata fält. Exempel: arbeta med breda data F: Hur kan vi skapa en karta som visar totalt antal fall av malaria per land mellan 2000 och 2014?  S: Skapa ett beräknat fält för att summera alla år. ![En karta som visar den globala utbredningen av malaria.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_structure_analysis_totalcalc.png) Obs! Den här bilden har inte uppdaterats än för att återspegla det senaste användargränssnittet. Dimensioner och Mätvärden visas inte längre som etiketter för rutan Data. En annan indikation på att detta format inte är idealiskt för analys är att det inte finns någon information om vad de faktiska värdena betyder. För Algeriet 2012 har vi värdet 55. Femtiofem vadå? Det framgår inte av datastrukturen. ![En tabell över landdata från 2011 till 2014.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_structure_analysis_55.png) Om namnet på kolumnen inte beskriver vad värdena är utan snarare förmedlar ytterligare information är det ett tecken på att data behöver pivoteras. ### Höga data Om vi pivoterar data, omformar vi dem från brett till högt format. Nu har vi en enda kolumn – År – istället för att ha en kolumn för varje år samt en ny kolumn, Rapporterade fall. I det här formatet har vi 1 606 rader och 3 kolumner. Detta dataformat är högre än det är brett. ![En tabell som visar de rapporterade fallen i Afghanistan från 2000 till 2014.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_structure_analysis_tall.png) I Tableau Desktop har vi nu ett fält för År och ett fält för Rapporterade fall samt det ursprungliga fältet Land. Det är mycket enklare att göra analyser eftersom varje fält representerar en unik kvalitet i datauppsättningen – plats, tid och värde. ![Rutan Data med dimensioner för land, år och mätvärdesnamn, med mätvärden för rapporterade fall, latitud, longitud, antal poster och mätvärden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_structure_analysis_talldesktop.png) Obs! Den här bilden har inte uppdaterats än för att återspegla det senaste användargränssnittet. Dimensioner och Mätvärden visas inte längre som etiketter för rutan Data. Exempel: arbeta med höga data F: Hur kan vi skapa en karta som visar totalt antal fall av malaria per land mellan 2000 och 2014?  A: Använd fältet Rapporterade fall. ![En karta som visar den globala spridningen av malaria genom rapporterade fall per land.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_structure_analysis_totalfield.png) Obs! Den här bilden har inte uppdaterats än för att återspegla det senaste användargränssnittet. Dimensioner och Mätvärden visas inte längre som etiketter för rutan Data. Nu är det lätt att se att för Algeriet 2012 hänvisar värdet 55 till antalet rapporterade fall (eftersom vi kunde etikettera denna nya kolumn). ![En tabell över landdata från 2011 till 2014, med en rad för rapporterade fall i Algeriet 2012 vald.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_structure_analysis_55cases.png) **Obs!** I detta exempel bestod breda data av en enda post per land. Med data i högt format finns det nu 15 rader för varje land (en för vart och ett av de 15 åren med data). Det är viktigt att komma ihåg att det nu finns flera rader per land. Om det fanns en kolumn för landområde skulle detta värde upprepas för var och en av de 15 raderna för varje land i en hög datastruktur. Om du skapade ett stapeldiagram genom att föra **Land** till Rader och **Landområde** till Kolumner, skulle vyn som standard summera landområdet för alla 15 raderna per land. För vissa fält kan det vara nödvändigt att kompensera för dubbelräkning genom att aggregera med ett medelvärde eller ett minimivärde istället för summa eller filtrering. ## Normalisering Relationsdatabaser består av flera tabeller som kan relateras eller länkas samman på något sätt. Varje tabell innehåller en unik identifierare eller nyckel per post. Genom att relatera eller koppla ihop nycklarna kan poster länkas så de ger mer information än vad som finns i en enskild tabell. Vilken information som förs in i varje tabell beror på vilken datamodell som används, men den allmänna principen är att minska dupliceringen. Vi kan som exempel titta på evenemangsplanering för ett bröllop. Vi måste hålla reda på information på gruppnivå (som familjer eller par) samt på individnivå. Det går att skapa en tabell som kombinerar all information tillsammans:  ![En tabell som innehåller information om deltagare, som deras namn, grupper, specialkost, placering, deltagande, adresser, inbjudningar, presenter och huruvida de är brudar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_structure_analysis_combined.png) Om en adress är felaktig och behöver korrigeras måste den dock korrigeras på flera rader, vilket kan leda till fel eller konflikter. En bättre struktur är att skapa två tabeller, en för information som rör gruppen (till exempel adress och om inbjudan har skickats) och en för information som rör individerna (till exempel bordsplacering och kostrestriktioner).
GrupptabellIndividuell tabell
En tabell med tre rader som innehåller följande kolumner: ID, Grupp, Adress, Inbjuden, Present, Brud.En tabell visar ID-nummer, namn, grupper, specialkost, antal platser och deltagande.
Det är mycket lättare att spåra och analysera information på gruppnivå i grupptabellen och information på individnivå i den individuella tabellen. Till exempel kan antalet stolar som behövs erhållas från antalet deltagande = Ja-poster i den enskilda tabellen, och antalet frimärken som behövs för tackkort kan erhållas från antalet poster i grupptabellen där gåvan inte är null. Processen att dela upp alla data i flera tabeller – och bestämma vilken tabell som ska innehålla vilka kolumner – kallas _normalisering_. Normalisering bidrar till att minska redundanta data och förenklar organisationen av databasen. Det kan dock finnas tillfällen då information behövs som sträcker sig över flera tabeller. Tänk dig till exempel att vi vill balansera bordsplaceringen (individer) så att grupper från brudens sida blandas med grupper från brudgummens sida? (Koppling till bruden eller brudgummen spåras på gruppnivå.) För att göra detta måste vi relatera tabellerna så att individer förknippas med information om sin grupp. Korrekt normalisering är inte bara att dela upp tabeller. Det kräver även att det finns ett delat, relaterat fält eller en unik identifierare som kan användas för att kombinera data igen. Här är det relaterade fältet Grupp. Det fältet finns i båda tabellerna, så vi kan koppla det här fältet och gå tillbaka till vårt ursprungliga format med en enda tabell. Detta är en _avnormaliserad_ struktur. Så varför behöll vi inte den ursprungliga avnormaliserade tabellen? Den är svårare att underhålla och lagrade överflödig information. I stor skala kan nivån av dataduplicering bli mycket hög. Att lagra samma information om och om igen är inte effektivt. Normaliserade tabeller har några nyckelegenskaper: - Varje rad behöver en unik identifierare - Varje tabell behöver en kolumn eller kolumner som kan användas för att koppla den till andra tabeller igen (nyckel). Dessa delade (nyckel)-kolumner används för att relatera eller koppla ihop tabeller igen. För våra data skulle relationen eller kopplingssatsen finnas i fältet Grupp i varje tabell. ### Typer av kopplingar Även om standardmetoden för att kombinera data i Tableau Desktop är att relatera den, kan det i vissa fall vara att bättre koppla ihop tabeller i Tableau Desktop eller Tableau Prep Builder. En grundläggande översikt över kopplingar och typer av kopplingar finns i [Koppla ihop dina data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/help.htm#joining_tables.htm). ![Kopplade tabeller som visar värden för namn, antal syskon och ögonfärg med inre, vänstra, högra och yttre kopplingar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_structure_analysis_joins.png) ## ”Städa” data Hadley Wickham publicerade 2014 en artikel i Journal of Statistical Software som heter ”Tidy Data” (augusti 2014, volym 59, utgåva 10). Denna artikel beskriver på ett utmärkt sätt ett välstrukturerat dataramverk för analys. Artikeln finns [här (Hadley Wickhams akademiska portfölj)](http://vita.had.co.nz/papers/tidy-data.html) eller [här (på r-project.org)](https://cran.r-project.org/web/packages/tidyr/vignettes/tidy-data.html). **Obs!** Artikeln finns på externa webbplatser. Vad gäller sidor som underhålls av externa parter kan Tableau inte ta ansvar för riktigheten på dessa sidor eller garantera att de är uppdaterade. Kontakta ägarna om du har frågor om deras innehåll. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Ange autentiseringsuppgifter för åtkomst till publicerade data När du publicerar en arbetsbok till Tableau Cloud eller Tableau Server kan du publicera datakällan som den ansluter till som en del av arbetsboken (_inbäddad_ i arbetsboken) eller som en separat, fristående datakälla. Dessutom kan du anpassa sättet på vilket inloggningsuppgifter erhålls, om datakällan du publicerar kräver autentisering. Typen av autentisering som krävs är oberoende av hur man loggar in på Tableau Cloud- eller Tableau Server-platsen. Om du vill ge användare direkt åtkomst till data i arbetsboken skulle du bädda in en databasanvändares inloggningsuppgifter i datakällans anslutning. Men alla som visar arbetsboken skulle fortfarande behöva ha möjlighet att logga in på Tableau Cloud- eller Tableau Server-platsen för att öppna arbetsboken. I det här avsnittet beskrivs hur du ställer in autentisering för dataanslutningar som en del av publiceringsprocessen. **Obs!** Det här ämnet gäller inte anslutningar som inte kräver autentisering, såsom textfiler och Excel-filer. ## Ange autentiseringstyp För många typer av anslutningar kan du bädda in en databasanvändares användarnamn och lösenord eller använda enkel inloggning. Specifika undantag beskrivs senare i detta avsnitt. I följande steg beskrivs hur du anger autentisering som del av publiceringen av en datakälla eller arbetsbok. Du kan göra detta för varje anslutning i datakällan. 1. I dialogrutan Publicera arbetsbok går du till området Datakällor, där arbetsbokens anslutningar anges, och väljer Redigera. 2. I popup-fönstret Hantera datakällor väljer du en autentiseringstyp för varje anslutning i datakällan, när du har bestämt dig om du ska publicera datakällan separat eller som en del av arbetsboken. Vilka autentiseringstyper som är tillgängliga beror på anslutningstypen och kan innefatta en eller flera av följande: - Uppmana användare: Användare måste ange sina egna inloggningsuppgifter för databasen för att öppna publicerade data när vyn eller arbetsboken läses in. - Inbäddat lösenord: De inloggningsuppgifter du använde för att ansluta till data sparas med anslutningen och används av alla som öppnar datakällan eller arbetsboken du publicerar. - Server körs som konto: Ett enda Kerberos-tjänstkonto används för att autentisera användaren. På Windows är detta det konto som Tableau Server kör som. På Linux kan det vara vilket Kerberos-konto som helst. - Inloggningsuppgifter för Viewer: Inloggningsuppgifter för Viewer överförs genom databasen med enkel inloggning (vanligtvis Kerberos). - Impersonera med inbäddat konto eller Impersonera med serverns Kör som tjänst-konto: Impersonering med inbäddade inloggningsuppgifter ansluter med de inbäddade inloggningsuppgifterna och växlar sedan till användarens identitet (endast för databaser som har stöd för detta). Impersonering med ett Kör som tjänst-konto fungerar på liknande sätt, men ansluter först med Kerberos-tjänstkontot innan det växlar till användarens identitet. - Uppdatering inte aktiverat eller Tillåt uppdateringsåtkomst: Dessa alternativ visas när du publicerar ett extrakt av molndata från till exempel Salesforce, och inloggningsuppgifter för databasen krävs för att komma åt underliggande data. Tillåt uppdateringsåtkomst bäddar in inloggningsuppgifterna i anslutningen, så att du kan konfigurera uppdateringar av extraktet enligt ett regelbundet schema. **Viktigt:** Hur du vill hålla extraherade data aktuella är också en faktor: - Om du vill konfigurera ett automatiskt uppdateringsschema måste du bädda in lösenordet i anslutningen. - Om du publicerar en anslutning till molndata i Tableau Cloud påminns du under publiceringsstegen om du behöver lägga till Tableau Cloud i dataleverantörens godkännandelista. - Du kan inte publicera ett extrakt som skapas från en Kerberos-delegerad datakälla med säkerhet på radnivå. ### Dropbox-, OneDrive-anslutningar För Dropbox och OneDrive skapar Tableau sparade inloggningsuppgifter och bäddar in dem i datakällan eller arbetsboken när du publicerar en datakälla eller arbetsbok och väljer Inbäddat lösenord. ### Arbetsboksanslutningar till Tableau-datakällor När du publicerar en arbetsbok som ansluter till en Tableau Cloud- eller Tableau Server-datakälla anger du om arbetsboken kan öppna den publicerade datakälla som den ansluter till, i stället för att ställa in inloggningsuppgifterna på att öppna underliggande data. Oavsett ursprunglig datatyp är valet för serverdatakällor alltid Inbäddat lösenord eller Uppmana användare. Om du väljer att uppmana användare måste en användare som öppnar en arbetsbok ha behörigheterna Visa och Anslut i datakällan för att kunna se data. Om du väljer inbäddat lösenord kan användare se informationen i arbetsboken även om de inte har behörigheterna Visa och Anslut. ### Virtuella anslutningar Från och med Tableau Cloud och Tableau Server 2022.3 Tableau Desktop 2022,4, kan användaren som tittar på innehållet få dina behörigheter för att ansluta till och söka i den virtuella anslutningen när du publicerar Tableau-innehåll som en datakälla eller arbetsbok som använder en virtuell anslutning och väljer Bädda in lösenord eller Bädda in inloggningsuppgifter. Alla datapolicyer som är kopplade till den virtuella anslutningen utvärderas dock alltid med användarens identitet – inte din. Till exempel publicerar du en arbetsbok som använder en virtuell anslutning. För att låta de som använder arbetsboken ansluta till och fråga efter data via den virtuella anslutningen bäddar du in dina behörigheter att ansluta till och söka i den virtuella anslutningen. Sedan förhindrar alla datapolicyer som är kopplade till den virtuella anslutningen arbetsbokens användare från att komma åt känsliga data. När det utvärderas om tabellerna i en virtuell anslutning kan ses och nås används innehållsskaparens identitet. Vid utvärdering av eventuella datapolicyer som är kopplade till tabellerna i en virtuell anslutning används dock användarens identitet. Och innehållsskaparen kan bara bädda in anslutningsbehörigheter till den virtuella anslutningen – inte redigeringsbehörigheter. Om du väljer att inte bädda in behörigheter kan endast användare med behörighet att komma åt arbetsboken eller datakällan och med anslutningsbehörigheter till den virtuella anslutningen komma åt arbetsboken eller datakällan. Alternativen för att bädda in lösenord och inloggningsuppgifter för virtuella anslutningar fungerar inte i Tableau Cloud 2022.2, Tableau Server och Tableau Desktop 2022.3 2022.1 och tidigare. Om du väljer dessa alternativ innan du uppgraderar till 2022.3 (för Tableau Cloud och Tableau Server) eller 2022,4 (för Tableau Desktop) kommer alternativen att fungera som förväntat efter att du har uppgraderat. Då kan du bädda in dina behörigheter för att fråga efter en virtuell anslutning. ## Se även - Om du publicerar till Tableau Server bör du läsa [Redigera anslutningar](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/help.htm#connections_modify.htm) i Tableau Server-hjälpen. - Om du publicerar till Tableau Cloud och arbetsboken ansluter till Salesforce, Google Analytics, Google Kalkylark, Google BigQuery, OneDrive, Dropbox och QuickBooks Online bör du läsa [Uppdatera data med hjälp av sparade inloggningsuppgifter](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/to_fresh_data_saved_credentials.htm) i Tableau Cloud -hjälpen. - Om du är Tableau Server-administratör och vill ha mer information om autentisering bör du går till Tableau Server-hjälpen och läsa avsnitten ”Autentisering” ([Windows](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/security_auth.htm) | [Linux](https://help.tableau.com/current/server-linux/sv-se/security_auth.htm)) och ”Autentisering för dataanslutning” ([Windows](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/security_data_connection_auth.htm) | [Linux](https://help.tableau.com/current/server-linux/sv-se/security_data_connection_auth.htm)). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Tabelltillägg Med tabelltillägg kan du skapa datatabeller med ett skript för analystillägg. Du kan skriva ett anpassat TabPy- eller Rserve-skript och eventuellt lägga till en eller flera indatatabeller. **Obs!** Ett tabelltillägg uppdateras varje gång en arbetsbok öppnas eller en datakälla uppdateras. ### Fördelar Tabelltillägg har följande fördelar för både nya och erfarna användare. - Integrera enkelt skript eller avancerade funktioner i Tableau - Dra enkelt data från dataanslutningar i Tableau som indata till skript - Med en redigerare utan krav på kodningskunskap är det enkelt att lägga till kod i datakällor - Integreras med [Dataguiden](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/data_guide.htm) och [Förklara data](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/explain_data_basics.htm) - Integreras med TabPy, Rserve och andra analystillägg - Resultaten kan användas för att skapa instrumentpaneler och visualiseringar ## Förutsättningar Innan du kan använda tabelltillägg måste du fylla i följande lista. - Öppna en datakälla i Tableau Desktop eller i webbredigering. - Konfigurera ett analystillägg - Steg för att konfigurera anslutningar för analystillägg finns i [Skicka uttryck med analystillägg](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/r_connection_manage.htm). ## Skapa ett tabelltillägg Följ stegen nedan för att skapa ett tabelltillägg. 1. Öppna en arbetsbok 2. Öppna eller skapa en datakälla. 3. Under **Anslutningar** väljer du **Nytt tabelltillägg**. 4. Dra bladet till datamodellen. 5. (_Valfritt_) Dra tabeller från dataanslutningen till rutan för tabelltillägg för att använda dem som indata i skriptet eller funktionen för analystillägg. Som standard skickas data från Tableau till analystillägget och definieras som `variable _arg1`, en lexikonliknande struktur som:`{‘column_name’: [1,2,3], ‘column_name_2’: [3,4,5]` - **Python-indata:** Indata kan konverteras till en Pandas DataFrame med följande: `import pandas as pddf = (pd.DataFrame(_arg1))` - **RServe-indata:** Indata definieras som variabeln `variable.arg1` och datatypen är en namngiven lista med listor. - **Anpassad SQL-indata:** För relationella datakällor som stöds kan anpassad SQL användas som indata i ett tabelltillägg. När parametrar används i den anpassade SQL-frågan medför en ändring av parametern att frågan körs igen och skriptet beräknas om. Detta skapar en sökväg för att dynamiskt uppdatera parametrar på en instrumentpanel och filtrera eller på annat sätt skicka värden till skriptet för tabelltillägget. Obs! Om en parameter används i ett tabelltillägg kan den parametern inte tas bort förrän den har tagits bort från tillägget. Om du tar bort en parameter som anropas i ett tabelltillägg kan det utlösa ett allvarligt fel. ![relationella datakällor](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_ext_1.PNG) 1. Under **Skript** anger du skriptet eller funktionsanropet. Skriptet måste returnera ett lexikon eller en lista med listor, som ett JSON-objekt. Ett skript för RServe måste returnera en data.frame eller lista med namngivna listor. Ett skript för Python måste returnera ett lexikon. - **Python-exempel:** Använd följande explicita returkommando: `return df.to_dict(orient='list')` **Obs!** Tabelltillägg har inte stöd för direkta anrop till TabPy-slutpunkter om TABPY\_EVALUATE\_ENABLE är inaktiverat i TabPy. 2. Välj **Använd** för att köra skriptet. ![dialogrutan Skript](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_ext_2.PNG) 3. (_Valfritt_) Om du relaterar tabelltillägget till en annan tabell i datamodellen definierar du relationen mellan minst ett fält i varje tabell. 4. Välj **Uppdatera nu** i datarutnätet under **Utmatningstabell**. Resultatet visas på fliken Utdatatabell. ![resultattabell för utdata](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/table_ext_3.PNG) **Obs!** Om du inte definierar en relation till en tabell i datamodellen är fliken Indatatabell tom och meddelandet ”Dataförhandsgranskning är inte tillgängligt” visas. 1. (_Valfritt_) I fältet **Namn** anger du ett unikt namn för det nya tabelltillägget. 2. Gå till fliken **Blad** för att börja utforska och visualisera data. 3. Publicera arbetsboken om du vill dela den. Publiceringsmålet måste ha ett aktiverat och konfigurerat analystillägg av lämplig typ. > [!TIP] > > **Felsökningstips**: Om tabelltillägget råkar ut för ett fel kontrollerar du först att all kod och formatering är korrekt. Prova sedan med att använda den runda knappen Uppdatera datakälla i verktygsfältet eller klicka på Använd igen. ### **Jämföra olika typer av tillägg** Även om vissa av följande produkter inte har något att göra med varandra, har tabelltillägg och analystillägg vissa gemensamma funktioner. Funktionen för tabelltillägg måste ha en anslutning till ett analystillägg för att fungera. Vi delar upp varje funktion. #### Tillägg för instrumentpaneler [Tillägg för instrumentpaneler](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/dashboard_extensions.htm) låter anpassade webbprogram läggas till på instrumentpaneler med hjälp av en SDK för tillägg för instrumentpaneler. #### Tabelltillägg Med tabelltillägg kan du skapa en tabell i en datakälla som kan skicka data och ett skript till analystillägget och returnera en fullständig tabell. Returnerade resultat visas som en tabell i datamodellen och som mått och dimensioner i arbetsboken. #### Analystillägg Med funktionen för [analystillägg](https://www.tableau.com/sv-se/developer/learning/getting-started-analytics-extensions-api) kan du utöka Tableaus beräkningar med programmeringsspråk som Python, externa verktyg och externa plattformar. När du har skapat en anslutning till ett analystillägg kan du kommunicera med den externa servern via beräknade fält, som kallas `SCRIPT_X` eller `MODEL_EXTERNAL_X` där `X` är datatypen för de förväntade returvärdena. Mer information finns i [Skicka uttryck med analystillägg](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/r_connection_manage.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Tableau Agent på instrumentpaneler (beta) _Tableau Agent på instrumentpaneler är en pilot- eller betatjänst som omfattas av villkoren för betatjänster i_ [avtalen på Salesforce.com](https://www.salesforce.com/company/legal/agreements/) _eller ett skriftligt enhetligt pilotavtal om ett sådant har ingåtts av kunden samt villkoren i avtalet om generativ AI som inte är allmänt tillgänglig (Non-GA Gen AI), avtalet om OpenAI som LLM-leverantör som inte är allmänt tillgänglig (Non-GA OpenAI LLM Provider) och avtalet om flera infrastrukturer som inte är allmänt tillgängliga (Non-GA Multiple Infrastructure) i_ [katalogen med produktvillkor](https://ptd.salesforce.com/?_ga=2.247987783.1372150065.1709219475-629000709.1639001992)_.Användning av denna pilot- eller betatjänst förbrukar kundens Data Cloud-krediter enligt gällande taxa och användningen sker efter kundens eget gottfinnande._ Som dataanalytiker anstränger du dig för att ta fram instrumentpaneler för företagsanvändare för att hjälpa dem att hitta datainsikter snabbt och vidta åtgärder där det behövs som mest.Men det kan ta tid för dem att hitta rätt insikter, gå igenom instrumentpanelen för att hitta rätt data att fokusera på eller ens veta om den här instrumentpanelen är avsedd för dem. Dessutom kan de ha frågor eller vilja gräva djupare för att förstå vissa datapunkter.Det kan resultera i mer arbete för dig som utvecklare. Det här är Tableau Agent på instrumentpaneler – en AI-assistent för instrumentpanelsanvändare.Tableau Agent kan tillhandahålla en översikt över data i en instrumentpanel och snabbt skapa relevanta insikter med ett enkelt knappklick.Användare kan även ställa djupgående frågor om underliggande data genom att helt enkelt skriva in frågan på naturligt språk i en textruta. Tableau Agent kan inte hjälpa dig att bygga en instrumentpanel.Men verktyget kan ge en kort sammanfattning om instrumentpanelen, insikter för diagram och svara på frågor med text och tabeller. ![En Tableau-instrumentpanel med Tableau Agent-rutan öppen och som visar en översikt, insikter och svar på frågor.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_dashboard_all.png) ## Det här ingår Tableau Agent på instrumentpaneler har tre funktioner: - Instrumentpanelsöversikt - Instrumentpanelsinsikter - Frågor och svar för instrumentpaneler Alla de här funktionerna upprätthåller säkerheten genom att strikt följa alla befintliga Tableau-behörigheter, åtkomstkontroller och säkerhet på radnivå.Användare kommer endast att kunna komma åt de data som du vill att de ska se.Användarna måste tilldelas behörigheterna AI-åtkomst och Fullständig datafråga för att kunna använda de här funktionerna fullt ut.Mer information finns i [Förutsättningar](#Prerequisites). ### Instrumentpanelsöversikt _Stöds i Tableau Cloud och Tableau Desktop version 2026.1 och senare_ Instrumentpanelsöversikt läser av visualiseringarna i en instrumentpanel och returnerar en sammanfattning som berättar för användaren vad instrumentpanelen handlar om.Detta hjälper instrumentpanelskonsumenterna att få ett sammanhang för instrumentpanelen, att snabbt komma igång och fastställa om instrumentpanelen är något för dem. Som instrumentpanelsutvecklare kan du aktivera eller inaktivera den här funktionen per instrumentpanel. ![En Tableau-instrumentpanel med Tableau Agent öppen och som visar en instrumentpanelssammanfattning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_dashboard_overview.png) ### Instrumentpanelsinsikter _Stöds i Tableau Cloud och Tableau Desktop version 2026.1 och senare_ Instrumentpanelsinsikter skapar en uppsättning sammanfattande insikter utifrån visualiseringarna i instrumentpanelen.Funktionen varken kommer åt eller inkluderar oanvända fält i datakällan i de insikter som skapas.Med Instrumentpanelsinsikter kan användarna snabbt fokusera på de insikter som är viktigast, visualisering för visualisering. Som utvecklare kan du aktivera eller inaktivera instrumentpanelsberättelser för konsumenter per instrumentpanel.Du kan också konfigurera instrumentpanelsberättelse för att inkludera eller utesluta vissa arbetsblad, eller enbart fokusera på vissa typer av insikter. ![En Tableau-instrumentpanel med Tableau Agent öppen och som visar insikter per visualisering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_dashboard_insights.png) Tableau Agent kan skapa följande typer av insikter: **Obs!**: Instrumentpanelsinsikter fungerar bäst med publicerade datakällor.Om din instrumentpanel använder en lokal datakälla returneras endast oväntade värden (utstickare)
InsiktstypDefinition
Koncentrerat bidragVisar när ett litet antal dimensionsmedlemmar utgör en majoritet (50 % eller mer) av bidraget till ett mätvärde.
De största drivkrafternaVisar värden för dimensionsmedlemmar som har förändrats mest i samma riktning som den observerade förändringen i mätvärdet.
Aktuell trendVisar aktuella trender för att kommunicera förändringshastighet, riktning och fluktuationer för mätvärdet.
TrendförändringVisar nya trender som skiljer sig betydligt från den nuvarande trenden.Denna insikt kommunicerar förändringshastigheten, riktningen och fluktuationerna för mätvärdet.
Faktorer med minst inflytandeVisar de lägsta värdena i en dimension för ett mätvärde inom ett givet tidsintervall.
De största motståndarnaVisar värden för dimensionsmedlemmar som förändrats mest i motsatt riktning mot den observerade förändringen i mätvärdet.
Oväntade värden (utstickare)Visar när mätvärdet för ett givet tidsintervall är högre eller lägre än det förväntade intervallet baserat på historiska observationer av mätvärdet.
### Frågor och svar för instrumentpaneler _Stöds i Tableau Cloud (med Tableau Cloud+ eller Tableau+) version 2026.2.4 och senare_ När du har en fråga om din instrumentpanel eller bara vill gräva djupare i data är Frågor och svar för instrumentpaneler svaret.Med lämpliga behörigheter kan även Viewer-användare ställa frågor om sina data och Tableau Agent frågar den underliggande datakällan. Med Frågor och svar för instrumentpaneler kan du ställa frågor om vad som händer och varför det händer på naturligt språk.Exempel: ”Vilka anläggningar i Kalifornien som klassificeras som akutsjukvård har en genomsnittlig väntetid på > 90 minuter?””Varför har kund A en hög negativ vinst?” Tableau Agent kan besvara de här frågorna med hjälp av arbetsbokens datakälla, oavsett om den är publicerad eller inbäddad. Tableau Agent kan svara med text och tabeller, och du kan gräva djupare i ett svar för att se hur agenten kom fram till svaret.Frågor och svar för instrumentpaneler visar alla steg i Tableau Agents resonemang för att hitta sitt svar, samt en sammanfattning av de data som användes, så att du kan vara säker på att svaret är korrekt. Som instrumentpanelsutvecklare kan du aktivera eller inaktivera den här funktionen per instrumentpanel.Du kan också förbättra svarskvaliteten för Tableau Agent genom att ladda upp företagsinställningar för din organisation, till exempel hur verksamheten använder specifika data eller om ni använder särskild terminologi.Mer information finns i [Förbättra svarskvaliteten för Frågor och svar för instrumentpaneler](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/dashboard-narratives.htm#improve-response-quality-for-dashboard-Q&A). ![En Tableau-instrumentpanel som visar ett svar från Tableau Agent.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_dashboard_Q_A.png) ## Tableau Agent och förtroende Tableau Agent bygger på [Einstein Förtroendelager](https://help.tableau.com/current/tableau/sv-se/tableau_gai_einstein_trust_layer.htm) och ärver alla dess funktioner för säkerhet, styrning och förtroende.När du interagerar med Tableau Agent sparas inga data som skickas till den stora språkmodellen (LLM) i modellen, och inga kunddata används någonsin för att träna modellen. Einstein Förtroendelager kan användas för att maskera personligt identifierande information (PII) med hjälp av mönsterbaserad datamaskering innan den skickas till språkmodellen.Med hjälp av maskininlärning och mönstermatchningstekniker ersätts PII med generiska token i promptar och avmaskeras sedan med de ursprungliga värdena i svaret.Mer information om hur du konfigurerar datamaskering finns i [Välja vilka data som ska maskeras](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=ai.generative_ai_mask_select.htm&type=5) i Salesforce-hjälpen (på engelska).Som ett extra skyddslager garanterar Einstein Förtroendelager att språkmodellen glömmer prompten såväl som svaret när prompten och svaret har behandlats av språkmodellen. ## Faktureringsöverväganden för Tableau Agent **Obs!** Från och med oktober 2025 förbrukar AI i Tableau inte längre krediter för Einstein-förfrågningar vid AI-användning. Andra tjänster, till exempel Data 360-tjänster, kan fortfarande förbruka andra typer av krediter. Data 360-krediter omfattar Data Services-krediter och Flex-krediter. Typen av krediter och vilket antal som förbrukas varierar beroende på vilken kreditmodell du har valt för din Salesforce-organisation. Mer information finns i [Vanliga frågor om Einstein-förfrågningar och uppdaterad prislista för Flex-krediter](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=005197697&type=1) och [Att tänka på vad gäller fakturering för granskning och feedback](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=ai.generative_ai_audit_feedback_usage_types.htm&type=5) i Salesforces hjälpcenter (på engelska). När du använder funktioner för generativ AI i Tableau i Tableau Cloud kan det förbruka Data 360-krediter om funktionen Einstein-datainsamling och -lagring (kallas även Spårningslogg) ingår i din konfiguration för AI i Tableau. Mer information finns i [Användning av AI i Tableau](https://help.tableau.com/current/tableau/sv-se/tableau_gai_usage.htm). Du kan se kreditförbrukningen för din Salesforce-organisation med hjälp av förbyggda instrumentpaneler och Digital Wallet (Digital plånbok), eller genom att ansluta till dina Data 360-data från Tableau och skapa visualiseringar med hjälp av data från Digital Wallet-tabeller (Digital plånbok-tabeller). Mer information finns i [Visa kreditförbrukning](https://help.tableau.com/current/tableau/sv-se/tableau_gai_usage_view.htm). ## Förutsättningar Följande förutsättningar måste uppfyllas innan du kan använda Tableau Agent i Tableau-instrumentpaneler: - Anslut till en Tableau Cloud+-plats, Tableau+ Cloud-plats eller Tableau Cloud-provplats. - (Administratörer) Kontrollera att AI i Tableau-platsinställningen för Tableau Agent för instrumentpanelsanvändare är aktiverad.Mer information finns i [Aktivera AI på din Tableau Cloud-plats](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/setup_tabAI_site_setting.htm). - (Administratör, projektledare eller innehållsägare) Bevilja arbetsboksbehörigheterna AI-åtkomst och Fullständig datafråga för instrumentpanelsanvändarna.Mer information finns i [Behörigheter](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/permissions.htm#DashboardAgent). - (Utvecklare) Använd Tableau Agents [checklista för bästa praxis](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/web_author_einstein_best_practice.htm) för att säkerställa att datakällan, arbetsböckerna och instrumentpanelen är optimerade för Tableau Agent. - (Utvecklare) Skapa en .txt- eller .md-fil med företagsinställningar för att hjälpa Tableau Agent att förstå företagets affärsdata, metoder och terminologi bättre.Mer information finns i [Förbättra svarskvaliteten för Frågor och svar för instrumentpaneler](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/dashboard-narratives.htm#improve-response-quality-for-dashboard-Q&A). ## Vem kan göra detta? Din platsroll påverkar vad du kan göra med Tableau Agent på instrumentpaneler. - **Creator** och **platsadministratör – Creator**: Visa och använda Tableau Agent på instrumentpaneler i redigerings- och visningsläge.Konfigurera inställningar i redigeringsläge. - **Explorer (kan publicera)** och **platsadministratör – Explorer**: Visa och använda Tableau Agent på instrumentpaneler i redigerings- och visningsläge.Konfigurera inställningar i redigeringsläge. - **Explorer**: Visa och använda Tableau Agent på instrumentpaneler i visningsläge. - **Viewer**: Visa och använda Tableau Agent på instrumentpaneler i visningsläge.Arbetsboksbehörigheterna AI-åtkomst och Fullständig datafråga krävs. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Tableau Data Extract Command-Line Utility Det går att automatisera uppgifter för extraktuppdatering med hjälp av Tableau Data Extract Command-Line Utility. Det här är ett kommandoradsverktyg som levereras med Tableau Desktop, genom vilket du kan uppdatera publicerade extraktionsdatakällor eller lägga till data till dem från en fil. Kraven för att använda Tableau Data Extract Command-Line inkluderar följande: - Det är tillgängligt med Tableau Desktop på Windows och kan endast köras på ett Windows-system. - Det är inte tillgängligt med provversionen av Tableau Desktop. - Det kan användas för extraktdatakällor som inte använder OAuth. - Det kan endast användas för att uppdatera datakällor med en enda anslutning. Det fungerar inte för datakällor med flera anslutningar. **Inaktuellt oktober 2022:** Det här verktyget är inte tillgängligt i senare versioner på grund av kravet på [flerfaktorsautentisering](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/to_security_mfa.htm) i Tableau Cloud. Använd istället Tableau Bridge för att uppdatera datakällor eller data i virtuella anslutningar som Tableau Cloud inte kan komma åt direkt. Mer information finns i [Konfigurera ett uppdateringsschema för Bridge](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/to_sync_schedule.htm). För att initiera uppdateringsjobb med ett skript kan du använda tabcmd [refreshextracts](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/tabcmd_cmd.htm#refreshextracts-workbookname-or-datasourcename) eller REST API:et [Kör extraktuppdatering](https://help.tableau.com/current/api/rest_api/sv-se/REST/rest_api_ref.htm#run_extract_refresh_task). ## Köra verktyget 1. Öppna kommandotolken som administratör och ändra till Tableau Desktop\-klasskatalogen. Till exempel: `cd C:\Program Files\Tableau\Tableau 2022,4\bin` 2. Använd något av följande kommandon och lägg till de parametrar som beskrivs i tabellerna nedan. - `tableau refreshextract` - `tableau addfiletoextract` **Obs!** När du använder verktyget ska du alltid ange `tableau` på kommandoraden eller i skript, aldrig `tableau.exe`. **Obs!** Vid felsökning kontrollerar du loggarna i filen tableaucom.txt i mappen\\Min Tableau-lagringsplats\\Loggar. **Obs!** I en miljö med flera webbplatser anger du den webbplats som kommandot gäller för. ## Syntax och parametrar för kommandot tableau refreshextract Använd `tableau refreshextract` för att uppdatera ett extrakt på Tableau Server eller Tableau Cloud. Uppdatering av ett extrakt uppdaterar ett befintligt extrakt med eventuella ändringar som har gjorts i datakällan sedan den senaste uppdateringen. Om du vill se hjälpavsnittet för detta kommando ska du skriva in följande kommando i kommandotolken i Windows: `tableau help refreshextract` ### Använda parametrar - Alla alternativ har en fullständig form som du använder med ett dubbelt bindestreck (t.ex. `--server`). - Vissa alternativ har en kort form som du använder med ett enkelt bindestreck (t.ex. `-s`). - Om värdet för ett alternativ innehåller mellanslag ska det inneslutas av citattecken. - Källan som uppdateras måste vara den ursprungliga datakällan och inte ett extrakt (`.hyper`) ### kommandoalterntiv för tableau refreshextract
Kort formFullständig formBeskrivning
 --source-username <user name>

Ett giltigt användarnamn för att ansluta till datakällan.

Använd det här alternativet med --source-password, eller använd

--original-file istället för alternativen för användarnamn och lösenord.

Obs! Du måste ange användarnamn och lösenord när du uppdaterar ett publicerat extrakt, även om datakällan ursprungligen publicerades med inbäddade inloggningsuppgifter.

 --source-password "<password>"

Lösenordet för datakällans användare.

 

--original-file <path and file name>

eller

--original-file <path and folder name>

Sökväg och filnamn för datakällan som ska uppdateras på servern. Till exempel: --original-file c:\folder\file.csv

Om du vill uppdatera en datakälla med flera filer skickar du sökvägen till en mapp som innehåller datafilerna. Exempel: --original-file c:\folder.

Om filen finns på en nätverksresurs använder du UNC-formatet för sökvägen: \\server\path\filename.csv

 --force-full-refresh

Om datakällan är konfigurerad för inkrementella uppdateringar använder du det här alternativet för att tvinga fram en fullständig extraktuppdatering. Om detta alternativ inte inkluderas utförs en inkrementell uppdatering. Inte alla datakällor stöder inkrementell uppdatering.

-s <server http address>--server <URL>

URL-adressen för Tableau-servern där data publiceras.

För Tableau Cloud anger du https://online.tableau.com.

-t <site id>--site <siteid>

I en miljö med flera webbplatser anger detta vilken webbplats kommandot gäller för. För Tableau Cloud använder du det här argumentet om ditt användarnamn är kopplat till mer än en webbplats. Om du inte anger en webbplats för Tableau Server förutsätts att du vill använda standardwebbplatsen.

Platsens ID är oberoende av platsnamn och det visas i URL:en när du tittar på platsen i en webbläsare. Om till exempel URL:en för sidan du ser efter att ha loggat in på Tableau Cloud är

https://online.tableau.com/t/vernazza/views

är webbplatsens ID vernazza.

 --datasource <datasource>

Namnet på datakällan, som det publicerades på Tableau Server eller Tableau Cloud.

 --project <projectname>

Projektet som datakällan tillhör. Om detta alternativ inte inkluderas antar programmet att du vill använda standardprojektet.

Om projektet som du vill ange är ett underordnat projekt inom en projekthierarki, måste du använda denna parameter tillsammans med parametern --parent-project-path.

 --parent-project-path path/to/project

Om ett projekt har en datakälla som inte publiceras på översta nivån av en projekthierarki, ska du använda denna parameter tillsammans med parametern --project för att ange sökvägen till ett underordnat projekt.

Använd snedstreck (/) för att avgränsa projektnivåer i hierarkin. Använd omvänt snedstreck (\), för att undvika snedstreck eller omvända snedstreck i projektnamn.

Till exempel för ett projekt som heter Sandlåda, i projektet Social, under den översta nivån Marknadsföring:

--project Sandbox --parent-project-path Marketing/Social

-u <user name>--username <username>

Giltig användare av Tableau Server eller Tableau Cloud.

-p "<password>"--password "<password>"

Lösenordet för den angivna användaren av Tableau Server eller Tableau Cloud.

 --proxy-username <username>

Användarnamnet för en proxyserver.

 --proxy-password "<password>"

Lösenordet för en proxyserver.

-c "<path and file name>"--config-file "<path and file name>"

Information om sökväg och filnamn för en fil som innehåller konfigurationsalternativ för kommandot. Inneslut alltid sökvägen med dubbla citattecken. Mer information finns i Använda en konfigurationsfil nedan.

### Exempel på kommandot tableau refreshextract Följande kommando uppdaterar ett extrakt med namnet CurrentYrOverYrStats som har publicerats i Tableau Cloud. Det här kommandot anger följande: - Tableau Cloud-användare och lösenord. - Tableau Cloud-webbplats och projektnamn. - Datakällan, som i detta fall finns på en molnbaserad datatjänstleverantör (till exempel Salesforce.com), samt användarnamn och lösenord för inloggning på den värdbaserade datakällan. `C:\Program Files\Tableau\Tableau 2022,4\bin>tableau refreshextract --server https://online.tableau.com --username email@domain.com --password "OurServerPwd" --site vernazza --project "New Animations" --datasource "CurrentYrOverYrStats" --source-username database_user@hosted_datasource_provider.com --source-password "db_password"` Om du vill uppdatera ett extrakt av en filbaserad datakälla anger du sökvägen till den ursprungliga filen som du skapade extraktet från. Om filen finns på en nätverksresurs använder du UNC-formatet istället för en mappad enhet. `C:\Program Files\Tableau\Tableau 2022,4\bin>tableau refreshextract --server https://online.tableau.com --username email@domain.com --password "OurServerPwd" --site vernazza --project "New Animations" --datasource "CurrentYrOverYrStats" --original-file "\\server\path\filename.csv"` ## Syntax för tableau addfiletoextract Använd `tableau addfiletoextract` för att lägga till filinnehåll i ett extrakt som har publicerats på Tableau Server eller Tableau Cloud. Det här kommandot kombinerar de två filerna. Om du bara vill uppdatera ett befintligt extrakt med de senaste ändringarna använder du kommandot `refreshextract` istället. När `addfiletoextract` används för att uppdatera ett befintligt extrakt dupliceras data istället. Om du vill se hjälpavsnittet för detta kommando ska du skriva in följande kommando i kommandotolken i Windows: `tableau help addfiletoextract` Alla alternativ har en fullständig form som du använder med ett dubbelt bindestreck (t.ex. `--server`). Vissa alternativ har en kort form som du använder med ett enkelt bindestreck (t.ex. `-s`). Om värdet för ett alternativ innehåller mellanslag ska det inneslutas av citattecken. ### Kommandoalternativ för tableau addfiletoextract
Kort formFullständig formBeskrivning
 --file <path and file name>

Information om sökväg och filnamn för datafilen som innehåller data som ska läggas till. Filen kan vara från Excel, Access, ett Tableau-dataextrakt eller en avgränsad textfil. Den får inte vara lösenordsskyddad. Använd UNC-format om filen finns på en nätverksresurs. Till exempel: \\server\path\filename.csv

-s <server http address>--server <URL>

URL-adressen för Tableau-servern där data publiceras.

För Tableau Cloud anger du https://online.tableau.com.

-t <site id>--site <site id>

I en miljö med flera webbplatser anger detta vilken webbplats kommandot gäller för. För Tableau Cloud måste du inkludera detta argument om ditt användarnamn är kopplat till mer än en webbplats. Om du inte anger en webbplats för Tableau Server förutsätts att du vill använda standardwebbplatsen.

 --datasource <datasource>

Namnet på datakällan, som det publicerades på Tableau Server eller Tableau Cloud.

 --project <projectname>

Projektet som datakällan tillhör. Om detta alternativ inte inkluderas antar programmet att du vill använda standardprojektet.

Om projektet som du vill ange är ett underordnat projekt inom en projekthierarki, måste du använda denna parameter tillsammans med parametern --parent-project-path.

 --parent-project-path path/to/project

Om ett projekt har en datakälla som inte publiceras på översta nivån av en projekthierarki, ska du använda denna parameter tillsammans med parametern --project för att ange sökvägen till ett underordnat projekt.

Använd snedstreck (/) för att avgränsa projektnivåer i hierarkin. Använd omvänt snedstreck (\), för att undvika snedstreck eller omvända snedstreck i projektnamn.

Till exempel för ett projekt som heter Sandlåda, i projektet Social, under den översta nivån Marknadsföring:

--project Sandbox --parent-project-path Marketing/Social

-u <username>--username <username>

Giltig användare av Tableau Server eller Tableau Cloud.

-p "<password>"--password "<password>"

Lösenordet för den angivna användaren av Tableau Server eller Tableau Cloud.

 --proxy-username <username>

Användarnamnet för en proxyserver.

 --proxy-password "<password>"

Lösenordet för en proxyserver.

-c "<path and filename>"--config-file "<path and filename>"

Information om sökväg och filnamn för en fil som innehåller konfigurationsalternativ för kommandot. Inneslut alltid sökvägen med dubbla citattecken. Mer information finns i Använda en konfigurationsfil nedan.

### Exempel på kommandot tableau addfiletoextract `C:\Program Files\Tableau\Tableau 2022,4\bin>tableau addfiletoextract --server https://online.tableau.com --username email@domain.com --password "OurServerPwd" --site vernazza --project "New Animations" --datasource "CurrentYrOverYrStats" --file "C:\Users\user2\Documents\DataUploadFiles\AprMay.csv"` ## Använda en konfigurationsfil Du kan använda en redigerare för oformaterad text, till exempel Anteckningar eller Text Edit, för att skapa en konfigurationsfil som du kan använda med `tableau refreshextract` eller `tableau addfiletoextract`. En konfigurationsfil kan vara praktisk om det är troligt att du kommer att uppdatera samma datakälla regelbundet. Istället för att behöva skriva samma alternativ varje gång du kör ett kommando anger du konfigurationsfilen. En konfigurationsfil har också fördelen att den inte visar användarnamn och lösenord på kommandoraden. ### Skapa konfigurationsfilen Vi tänker oss att har skapat en fil som heter config.txt och sparat den i mappen Dokument. Och i den filen har du inkluderat parameterinformationen som visas nedan. För ett extrakt från en värdbaserade datakälla som har publicerats på Tableau Cloud, där **servern** är **https://online.tableau.com**: `server=https://online.tableau.com site=vernazza username=email@domain.com password=OurPassword project=New Animations datasource=CurrentYrOverYrStats source-username=database_user@hosted_datasource_provider.com source-password=db_password` ### Referera till konfigurationsfilen från kommandoraden När du har skapat konfigurationsfilen kör du kommandot `tableau addfiletoextract` eller `tableau refreshextract`. pekar på konfigurationsfilen som det enda alternativet på kommandoraden och omsluter konfigurationsfilen sökväg med dubbla citattecken. Syntax är enligt följande: `tableau refreshextract --config-file ""` Om du till exempel vill uppdatera det extrakt som anges i exemplet i avsnittet [Skapa konfigurationsfilen](#Create), kör du följande kommando (se till att du arbetar i klasskatalogen för den version av Tableau Desktop du kör): `C:\Program Files\Tableau\Tableau 2022,4\bin>tableau refreshextract --config-file "C:\Users\user1\Documents\config.txt"` ### Syntaxskillnader för konfigurationsfiler Syntaxen för att ange alternativ i en konfigurationsfil skiljer sig från den syntax som används på kommandoraden på följande sätt: - Alternativnamn börjar inte med tankstreck eller bindestreck. - Du använder ett likhetstecken (utan mellanslag) för att skilja alternativnamn från alternativvärden. - Citattecken behövs inte (och är inte tillåtna) runt värden, inte ens när de innehåller mellanslag (som för alternativet `project` i exemplet ovan). ## Använda schemaläggaren i Windows för att uppdatera extrakt Du kan använda schemaläggaren i Windows tillsammans med Tableau Data Extract Command-Line Utility för att automatisera regelbundna uppdateringar av Tableau Desktop Public\-datakällor från din företagsbrandvägg. Du kan konfigurera en uppgift så att den inträffar en gång per dag, vecka eller månad, eller efter en specifik systemhändelse. Till exempel kan uppgiften köras när datorn startas upp. Läs mer på sidan [Task Scheduler How To...](http://technet.microsoft.com/en-us/library/cc766428.aspx) i Microsoft TechNet-biblioteket. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Tableau Hyper-API Du kan använda Tableau Hyper-API för att skapa `.hyper`\-extraktfiler (stöds i Tableau 10.5 och senare). Hyper API låter dig skapa applikationer som kan infoga, läsa, uppdatera och radera data från dessa filer. - Se [Dokumentation om Hyper-API](https://help.tableau.com/current/api/hyper_api/sv-se/) för mer information om Tableau Hyper-API. - Se [Extraktuppgradering till .hyper-format](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/extracting_upgrade.htm) för mer information om `.hyper`\-extraktformatet. Om du använder Tableau 10.5 och senare kan du fortfarande använda [Uppgradera från extrakt-API 2.0 till Hyper-API](https://help.tableau.com/current/api/hyper_api/sv-se/docs/hyper_api_upgrade.html) för att skapa `.hyper`\-filer. Hyper-API:et erbjuder dock fler alternativ för att arbeta med extraktfilerna samt förbättrad prestanda. Hyper-API:et körs på Windows, Linux och macOS och har stöd för flera programmeringsspråk, inklusive C++, Java och Python och .NET (C#). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Tableau-arbetsytan Tableau-arbetsytan består av menyer, ett verktygsfält, rutan Data, kort och hyllor samt ett eller flera blad. Blad kan vara arbetsblad, instrumentpaneler eller berättelser. Se [Skapa en instrumentpanel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dashboards_create.htm) eller [Arbetsytan för berättelser](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/story_workspace.htm) för mer information om instrumentpaneler eller arbetsytor för berättelser. ## Arbetsyta ![En Tableau-arbetsbok som visar delarna av Tableau-arbetsytan. ](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environ_workspace1.png) **A.** Arbetsbokens namn. En arbetsbok innehåller blad. Ett blad kan vara ett arbetsblad, en instrumentpanel eller en berättelse. Se [Arbetsböcker och blad](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environ_workbooksandsheets.htm) för mer information. **B.**[Kort och hyllor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/buildmanual_shelves.htm) – dra fält till korten och hyllorna i arbetsytan för att lägga till data i vyn. **C.**[Verktygsfält](#ToolbarButtons) – använd verktygsfältet för att komma åt kommandon samt analys- och navigationsverktyg. **D.**[Vy](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/view_parts.htm) – det här är arbetsytan som används för att skapa en visualisering (även kallad ”visualisering”). **E.** Klicka på den här ikonen för att gå till startsidan där du kan ansluta till data. Se [Startsida](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environment_startpage.htm) för mer information. **F.**[Sidofält](#SideBar) – i ett arbetsblad innehåller sidofältet [rutan Data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_understanddatawindow.htm) och [rutan Analys](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environ_workspace_analytics_pane.htm). **G.** Klicka på den här fliken för att gå till sidan Datakälla och se dina data. Se [Sidan Datakälla](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environment_datasource_page.htm) för mer information. **H.**[Statusfält](#StatusBar) – visar information om den aktuella vyn. **I.** Bladflikar – flikar representerar varje blad i arbetsboken. Detta kan inkludera arbetsblad, instrumentpaneler och berättelser. Se [Arbetsböcker och blad](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environ_workbooksandsheets.htm) för mer information. Du kan titta på en visuell rundtur av arbetsytan i utbildningsvideon [Navigera på arbetsytan i Tableau Desktop](https://www.tableau.com/sv-se/learn/tutorials/on-demand/navigating-workspace-tableau-desktop?playlist=509089) (på engelska, 3 minuter). [Överst på sidan](#top) * * * ## Knappreferens för Tableau-verktygsfältet När du skapar eller redigerar en vy kan du använda verktygsfältet överst i den för att utföra vanliga åtgärder. I Tableau Desktop kan du dölja eller visa Tableau-verktygsfältet genom att välja Fönster > Visa verktygsfält. Tabellen nedan förklarar funktionerna för alla knappar i verktygsfältet. Vissa knappar är inte tillgängliga i alla Tableau-produkter. Se även [Visuella tecken och ikoner i Tableau Desktop](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/tips_visualcues.htm).
Knapp på verktygsfältetBeskrivning
Tableau-ikonen.

Tableau-ikon – leder till startsidan. Se Startsida för mer information.

Obs! Gäller bara Tableau Desktop.

En pil som pekar åt vänster.

Ångra: Återställer den senaste åtgärden i arbetsboken. Du kan ångra ett obegränsat antal gånger, till när du öppnade arbetsboken, även efter att du har sparat. Se Ångra och gör om för mer information.

Ikonen för att göra om.Gör om: Upprepar den senaste åtgärden du ångrade med knappen Ångra. Du kan göra om hur många gånger som helst.
Ikonen för att spara.

Sparar till Tableau Public: Sparar de ändringar som har gjorts i arbetsboken. Se Spara arbetsböcker med Tableau Public för mer information.

Ikonen för att ansluta en datakälla.

Ny datakälla: Öppnar rutan Anslut i Tableau Desktop, där du kan skapa en ny anslutning eller öppna en sparad anslutning. Se Ansluta till dina data för mer information.

Uppdateringsikonen.

Kör uppdatering: Kör en manuell fråga efter data för att uppdatera vyn med ändringar när automatiska uppdateringar är inaktiverade. Använd listrutemenyn för att uppdatera hela arbetsbladet eller endast användarfilter.

Obs! Gäller bara Tableau Desktop.

Ikonen för nytt arbetsblad.

Nytt arbetsblad: Skapar ett nytt och tomt arbetsblad. Använd listrutemenyn för att skapa ett nytt arbetsblad, instrumentpanel eller berättelse.

Se Skapa nya arbetsblad, instrumentpaneler eller berättelser för mer information.

Ikonen för bladkopiering.

Duplicera: Skapar ett nytt arbetsblad som innehåller samma vy som det aktuella. Se Duplicera ett blad för mer information.

Ikonen för att rensa, som föreställer ett stapeldiagram med ett x över ena hörnet.

Rensa: Rensar det aktuella arbetsbladet. Använd listrutemenyn för att rensa specifika delar av vyn såsom filter, formatering, storlekar och axelintervall.

Knappen Byt axlar.Byta ut: Flyttar fälten på hyllan Rader till hyllan Kolumner, och vice versa. Inställningarna Dölj tomma rader och Dölj tomma kolumner byts alltid ut med den här knappen.
Ikonen för sortering i stigande ordning.Sortera stigande: Tillämpar en sortering i stigande ordning på ett markerat fält, baserat på mätvärden i vyn. Mer information finns i Sortera data i en visualisering.
Ikonen för sortering i fallande ordning.Sortera fallande: Tillämpar en sortering i fallande ordning på ett markerat fält, baserat på mätvärden i vyn. Mer information finns i Sortera data i en visualisering.
Ikonen för totalsumma.Totalsummor: Du kan beräkna slutsummor och delsummor för data i en vy. Välj bland följande alternativ:
  • Visa kolumners slutsummor: Lägger till en rad som visar totalsummorna för alla kolumner i vyn.

  • Visa raders slutsummor: Lägger till en rad som visar totalsummorna för alla rader i vyn.

  • Raders totalsummor till vänster: Flyttar rader som visar totalsummor till vänster om en korstabell eller vy.

  • Kolumners totalsummor överst: Flyttar kolumner som visar totalsummor till över en korstabell eller vy.

  • Lägg till alla delsummor: Infogar delsummor för rader och kolumner i vyn, om du har flera dimensioner i en kolumn eller rad.

  • Ta bort alla delsummor: Tar bort delsummor för rader eller kolumner.

Obs! Endast Tableau Server och Tableau Cloud. Klicka på Analys > Totalsummor i Tableau Desktop. Se Visa totalsummor i en visualisering för mer information.

Ikonen för framhävningsverktyg.

Framhäva: Aktivera framhävning för det valda bladet. Använd alternativen på listrutemenyn för att definiera hur värden ska framhävas. Se Knappen framhäva verktygsfält för mer information.

Ikonen för grupper, som föreställer ett gem och en listrutepil.

Gruppmedlemmar: Skapar en grupp genom att kombinera valda värden. När flera dimensioner har valts kan du använda listrutemenyn för att ange om du vill gruppera per en specifik dimension eller över alla dimensioner. Se Korrigera datafel eller kombinera dimensionsmedlemmar genom att gruppera dina data för mer information.

Obs! Gäller bara Tableau Desktop. I Tableau Server och Tableau Cloud kan du skapa grupper med knappen Gruppmedlemmar på verktygstipset.

Ikonen för att lägga till etiketter på kortet Markeringar.

Visa markeringsetiketter: Växlar mellan att visa och dölja markeringsetiketter för det aktuella bladet. Se Visa, dölj och formatera markeringsetiketter för mer information.

Nålikonen, som föreställer ett häftstift.

Fasta axlar: – Växlar mellan en låst axel som bara visar ett specifikt värdeintervall och en dynamisk axel som visar värdeintervallet baserat på de minsta och största värdena i vyn. Se Redigera axlar för mer information.

Obs! Gäller bara Tableau Desktop.

Ikonen för arbetsboksformatering.

Formatera arbetsbok: Öppna rutan Formatera arbetsbok för att ändra hur teckensnitt och titlar visas i vyerna i en arbetsbok. Detta kan ändras genom att ange formatinställningar på arbetsbokens nivå istället för på arbetsbladets.

Obs! Endast Tableau Server och Tableau Cloud. Klicka på Formatera > Arbetsbok i Tableau Desktop. Mer information finns i Formatera på arbetsboksnivå

Listrutemenyn Standard.

Ikonen för anpassning.

Anpassa: Anger hur vyns storlek ska anpassas i fönstret. Välj Standard, Anpassa bredd, Anpassa höjd eller Hela vyn. Obs! Den här menyn är inte tillgänglig i geografiska kartvyer.

Kommandona Cellstorlek har olika effekter beroende på typen av visualisering. Klicka på Formatera > Cellstorlek för att komma åt menyn Cellstorlek i Tableau Desktop.

Ikonen för att visa/dölja kort.

Visa/dölj kort: Visar och döljer specifika kort i ett arbetsblad. Välj de kort som du vill dölja eller visa på listrutemenyn.

I Tableau Server och Tableau Cloud kan du endast visa och dölja kort för Titel, Bildtext, Filter och Framhävning.

Ikonen för presentationsvisning.

Presentationsläge: Växlar mellan att visa och dölja allt utom vyn (såsom hyllor, verktygsfält och rutan Data). Se Omorganisera arbetsytan för mer information.

Obs! Gäller bara Tableau Desktop.

Nerladdningsikonen.Ladda ner: Använd alternativen under Ladda ner för att registrera delar av vyn för att användas i andra program.
  • Bild: Visar vyn, instrumentpanelen eller berättelsen som en bild på en ny webbläsarflik.
  • Data: Visar vyns data i ett nytt webbläsarfönster med två flikar: Sammanfattning – som visar aggregerade data för fälten som visas i vyn och Underliggande – som visar underliggande data för de valda markeringarna i visualiseringen. Du kan behöva inaktivera webbläsarens popup-blockerare om det nya fönstret inte öppnas.
  • Korstabell: Sparar underliggande data, för de valda markeringarna i visualiseringen, till en CSV-fil (kommaseparerade värden) som sedan kan öppnas i Microsoft Excel.
  • PDF: Öppnar den aktuella vyn som en PDF i ett nytt webbläsarfönster. Därifrån kan du spara den som en fil. Du kan behöva inaktivera webbläsarens popup-blockerare om det nya fönstret inte öppnas.

Obs! Endast Tableau Server och Tableau Cloud.

Knappen Visa mig i verktygsfältet.Visa mig: Hjälper till att välja typen av vy genom att markera de typer av vyer som fungerar bäst med fälttyperna i dina data. En orange kontur visar den rekommenderade diagramtypen som bästa matchar dina data. Se Använd Visa mig för att starta en vy för mer information.
[Överst på sidan](#top) * * * ## Visa och dölj sidofältet (rutan Data) Sidofältet innehåller rutan Data och rutan Analys när du redigerar ett arbetsblad. Olika rutor är synliga beroende på vad som görs i vyn (data, analys, berättelse, instrumentpanel, layout, formatering). Det viktigaste att veta om sidofältet är att du kan expandera och dölja det här området i arbetsytan. **Om du vill dölja sidofältet i Tableau Desktop** klickar du på pilikonen i sidofältet. ![Ikonen för att dölja sidofältet i Tableau Desktop.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sidebar_hide_desktop.png) Klicka på pilen Dölja på sidofältet **för att dölja sidofältet på webben**. ![Ikonen för att dölja sidofältet i Tableau Cloud.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sidebar_hide_onweb.png) **Om du vill visa sidofältet i Tableau Desktop** klickar du på pilikonen i det nedre vänstra hörnet av arbetsytan (i statusfältet). ![Ikonen för att visa sidofältet i Tableau Desktop.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sidebar_show_desktop.png) Klicka på pilen Expandera på sidofältet **för att visa sidofältet på webben**. ![Ikonen för att visa sidofältet i Tableau Cloud.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sidebar_show_onweb.png) [Överst på sidan](#top) * * * ## Information på statusfältet Statusfältet finns längst ned på arbetsytan Tableau. Den visar beskrivningar av menyalternativ samt information om den aktuella vyn. Statusfältet nedan visar till exempel att vyn har 143 markeringar som visas över 3 rader och 12 kolumner. Det visar också att SUM(försäljningen) för alla markering i vyn som är 2 297 201 USD. ![Statusfältet längst ner på Tableau-arbetsytan. ](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environ_status2.png) Du kan välja Fönster > Visa statusfält för att dölja statusfältet. Då och då visar Tableau varningsikoner i det nedre högra hörnet av statusfältet för att indikera fel eller varningar. Nedan följer de möjliga varningsikonerna och deras innebörd.
VarningsikonBeskrivning
Ikonen för avbrytandeindikatorn.

Indikator för avbruten fråga: När du avbryter flera frågor visas en indikator som visar hur många frågor som fortfarande körs i databasen och använder resurser.

När du avbryter en fråga i Tableau får databasen information om att sluta bearbeta frågan. Vissa databaser har dock inte stöd för att avbrytas (MS Excel och MS Access). Om en fråga avbryts, med en av dessa typer av datakällor, slutar Tableau att bearbeta frågan men den körs fortfarande i bakgrunden och använder resurser. När du har övergett frågor visas en indikator i det nedre högra hörnet av arbetsboken med en indikation om antalet frågor som fortfarande körs Grafik som visar indikatorn för avbruten fråga visas i statusfältet. . Allt eftersom frågorna i bakgrunden slutförs sjunker detta antal. Det är viktigt att övervaka antalet frågor som körs och inte låta det bli för högt. I annat fall kommer prestandaförsämringar att upplevas i både Tableau och den underliggande databasen.

Obs! Text-, Microsoft Excel- och Microsoft Access-datakällor kan vara tillfälligt otillgängliga efter att en fråga har avbrutits på grund av ett internt lås. Du kan behöva vänta till den övergivna frågan har slutförts innan du återansluter.

Varningsikonen.

Precisionsvarning: Vissa fält är mer exakta i databasen än vad Tableau kan modellera. När ett fält läggs till i en vy som innehåller värden med mer precision än vad Tableau kan modellera, visas en varningsikon Grafik som visar en precisionsvarning visas i statusfältet. i det nedre högra hörnet på statusfältet.

Ett värde i databasen kan till exempel ha 22 decimaler medan Tableau endast har stöd för upp till 15. När du lägger till det fältet i vyn får du en precisionsvarning. Klicka på varningen för att läsa mer information inklusive antalet decimaler som har trunkerats i vyn.

Kom ihåg att precisionen hos data som visas i Tableau alltid i första hand bero på data i databasen. Om värdena i databasen överstiger 15 decimaler när de läggs till i vyn, trunkeras värdet och en precisionsvarning visas.

Obs! Utdrag från relationsdatabaser använder alltid precisionstypen Hyper-dubbel och aldrig Hyper-numerisk. Om du skapar ett extrakt från en relationsdatabas får du därför endast 15 siffrors precision. Du kan skriva till Hyper-API:et och använda den numeriska typen för att få upp till 18 siffror. Se Numeriska typer i Hyper API-dokumentationen för relaterad information.

En grå knapp som är märkt med ”1 okänd”.

Indikator för speciella värden: Om dina data innehåller null-värden, okända geografiska platser, eller negativa eller nollvärden på en logaritmisk axel visas värdena med en indikator i det nedre högra hörnet av vyn. Klicka på indikatorn för de alternativ som finns för att hantera dessa värden. Se Hantera null-värden och andra specialvärden för att läsa mer om den här indikatorn och hur du hanterar dessa värden.

[Överst på sidan](#top) * * * ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Tableaus åtgärdsordning Ordningsföljden för åtgärder i Tableau, ibland kallad ”frågepipelinen”, är den ordning i vilken Tableau utför olika åtgärder. Åtgärder kallas också ”insatser”. Många insatser använder filter, vilket innebär att när du skapar en vy och lägger till filter körs dessa filter alltid i den ordning som fastställts av insatsordningen. **Titta på en video**: För att se relaterade koncept som demonstreras i Tableau, titta på [Förstår insatsordningen i Tableau](https://youtu.be/fyDY0_Ivy54), en 1-timmes, gratis videopresentation. Den här artikeln innehåller två scenarier för att uppdatera en vy med syfte att rätta till problem som uppstår till följd av insatsordningen: konvertera ett dimensionsfilter till ett kontextfilter och konvertera en tabellberäkning till en FIXED detaljnivå. ## Om insatsordningen (även kallad ”frågepipeline”) Ibland kan du förvänta dig att Tableau kör filter i en viss ordning, men insatsordningen kräver att de körs i en annan ordning, vilket ger dig oväntade resultat. När detta händer kan du ibland ändra den ordning i vilken insatser körs i pipelinen. Tableaus insatsordning omfattar följande, uppifrån och ned. ![Ett flödesschema över filtertyper i en dataanalys.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/order_of_operations_overall.png) **Obs!** I insatsordningen är det [senaste datumfiltret](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm#LatestDatePresets) globalt för arbetsboken, medan kontextfilter gäller per arbetsblad. Det senaste datumet fastställs när arbetsboken öppnas för första gången, efter datakällsfilter, men före kontextfilter. Datumet ställs in och den senaste datuminställningen används som ett dimensionsfilter. ## Exempel 1: Konvertera ett dimensionsfilter till ett kontextfilter Detta och följande exempel använder datakällan Sample – Superstore som medföljer Tableau Desktop. I det här exemplet behandlar vyn följande fråga: Vilka är de tio största kunderna, räknat i total försäljning, i New York City? Vyn innehåller två dimensionsfilter, ett som du skapar på fliken Allmänt i dialogrutan Filter, och det andra på fliken Översta n.  Problemet är att dessa filter körs samtidigt, medan du vill att det allmänna filtret ska tillämpas före filtret Översta n, detta så att filtret Översta n kan agera på resultaten som tidigare filtrerats av det allmänna filtret. Lösningen är att omdefiniera ett av filtren som ett kontextfilter så att en tydlig rangordning fastställs. Detta är stegen för att skapa den här vyn. 1. Dra Försäljning till Kolumner. 2. Dra Ort och \[Kundnamn\] till Rader. 3. Dra Ort från rutan Data igen, den här gången till Filter. På fliken Allmänt i dialogrutan Filter ställer du in filtret så att det bara visar ett enda värde: New York City. Gör detta genom att klicka på Ingen och sedan välja New York City. Detta skapar ett allmänt dimensionsfilter. 4. Klicka på knappen Sortera fallande (![Ikonen för sortering i fallande ordning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sort_descend.png)) i verktygsfältet. Vyn ser nu ut så här: ![Ett stapeldiagram som visar försäljning per kundnamn i New York.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/OrderOfOperations1.png) Notera de första namnen i listan: Ashbrook, Fuller, Vernon, osv. 5. Dra nu \[Kundnamn\] från rutan Data till Filter och skapa ett Topp 10-filter för att endast visa de 10 bästa kunderna efter total försäljning: ![En filtermeny med alternativ för allmänt, jokertecken, skick och topp.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/OrderOfOperations2.png) När du har använt det andra filtret ser vyn rätt ut, men observera att namnen som visas inte längre är desamma som tidigare: ![Ett stapeldiagram som visar försäljning per kundnamn i New York.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/OrderOfOperations3.png) Vad hände med Peter Fuller, tidigare på andra plats? Målet var att visa de 10 bästa kunderna i New York City, men nu visar vyn faktiskt de 10 bästa kunderna totalt. Problemet är att topp- och generella dimensionsfilter appliceras samtidigt - de är båda dimensionsfilter, och de visas på samma plats i Tableau-insatsordningen: ![Ett flödesschema som visar de olika typerna av filter i en dataanalys.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/order_of_operations_filters.png) Lösningen är att lägga till det allmänna dimensionsfiltret (på City) i sammanhanget - det vill säga genom att omvandla det till ett kontextfilter som körs före något annat filter som du skapar i ett arbetsblad. Mer information finns i [Använda kontextfilter](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering_context.htm). 6. Högerklicka på Ort på hyllan Filter (Control + klick på en Mac) och välj Lägg till i sammanhang. Som ett kontextfilter har det här filtret nu företräde framför dimensionsfiltret, varför vyn nu visar det som det är avsett att visa: ![Ett vågrätt stapeldiagram som visar försäljning per kundnamn i New York.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/OrderOfOperations5.png) ## Exempel 2: Konvertera en tabellberäkning till en FIXED detaljuttrycksnivå I det här exemplet behandlar vyn följande fråga: Hur stor är procentandelen av den totala försäljningen per produktunderkategori? Vyn innehåller ett dimensionsfilter och en tabellberäkning. Tableau tillämpar dimensionsfiltret innan tabellberäkningen utförs. Om du vill invertera ordningsföljden för dessa insatser använder du ett LOD-uttryck av typen istället för en tabellberäkning. Detta är stegen för att skapa den här vyn. 1. Dra Försäljning till Kolumneri ett nytt arbetsblad. 2. Dra Underkategori till Rader. 3. Högerklicka på SUMMA(Försäljning) i Kolumner och välj en snabb tabellberäkning – Procent av summa. 4. Klicka på knappen Sortera fallande (![Ikonen för sortering i fallande ordning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sort_descend.png)) i verktygsraden för att sortera kategorierna från störst till minst. 5. Klicka på knappen Visa markeringsetiketter (![Ikonen för att lägga till etiketter på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/marklabels.png)) i verktygsfältet för att visa mätvärden i vyn. Vyn ser nu ut så här: ![Ett vågrätt stapeldiagram som visar procentandelen av den totala försäljningen för varje underkategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/OrderOfOperations10.png) Notera procentsatserna för de första posterna: 14,37 %, 14,30 % osv. 6. Högerklicka på Underkategori på Rader och välj Visa filter. 7. Avmarkera bocken för Stolar i filtret. ![En lista över underkategorier med kryssrutor för inkluderade data. En underkategori är avmarkerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/OrderOfOperations11.png) I vyn är procentsatserna nu annorlunda - den högsta procentsatsen ligger nu på över 16%. I vissa fall kan detta vara just det resultat som du vill ha (det vill säga att procentsatserna ska räknas om när du arbetar med snabbfiltret). I andra fall kanske du emellertid vill att procentsatserna ska ligga stadigt även när du filtrerar objekt in eller ut. Det är vad vi vill ha i det här fallet. I insatsordningen tillämpas ett dimensionsfilter före en tabellberäkning: ![Ett flödesschema över filtertyper i en dataanalys.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/order_of_operations_overall.png) Om du vill att Tableau ska beräkna procentsatserna innan det inverkar på snabbfiltret skapar du ett LOD-uttryck av typen FIXED och använder denna i stället för tabellberäkningen. LOD-uttrycket FIXED beräknar ett värde med hjälp av de angivna dimensionerna, utan att referera till dimensionerna i vyn. I det här fallet använder du det för att fastställa procentsatser för de olika underkategorierna - procentsatser som inte påverkas av det allmänna dimensionsfiltret. Varför? Eftersom ett LOD-uttryck av typen FIXED beräknas innan dimensionsfilter används. Du hittar mer information i [Skapa LOD-uttryck i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod.htm). 8. LOD-uttrycket av typen FIXED måste dividera summan av Försäljning (för ett visst mätvärde) med den totala summan av Försäljning för vyn. Eftersom täljaren är aggregerad måste även nämnaren finnas, varför uttrycket du skriver är: `SUM([Sales])/SUM({FIXED : SUM([Sales])})` 9. Spara uttrycket som FixedSumOfSales och dra det sedan från rutan Data till kolumnernaoch släpp det till höger om det befintliga fältet SUMMA(försäljning) som använder tabellberäkningen. (Behåll dem båda i vyn i jämförelsesyfte.) Så här ser din vy ut nu: ![Ett stapeldiagram som visar försäljning av underkategorier i procent.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/OrderOfOperations12.png) Procentsatserna i diagrammet till höger är nu konsekventa, oavsett vilka fält du markerar eller inte markerar med snabbfiltret. Allt som nu återstår är att formatera värdena för FixedSumOfSales så att de anges i procent. 10. Högerklicka på FixedSumOfSales i Kolumner och välj Format. I rutan Format väljer du Tal och sedan Procent: ![Rutan Nummer med alternativ för att ange decimaler för vetenskapliga tal.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/OrderofOperations8.png) Detta ger dig den slutliga vyn: ![Ett stapeldiagram som visar procentandelen av den totala försäljningen för olika underkategorier.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/OrderOfOperations9.png) När du markerar eller rensar objekt i snabbfiltret Underkategori ändras procentandelarna i stapeldiagrammet till vänster men inte procentandelarna i stapeldiagrammet till höger. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Tableaus datamodell Alla datakällor som du skapar i Tableau har en datamodell. En datamodell är ungefär som ett diagram som talar om för Tableau hur frågor till de anslutna databastabellerna ska skickas. De tabeller som du lägger till på arbetsytan på sidan Datakälla utgör strukturen i datamodellen. En datamodell kan vara enkel, som en enda tabell. Den kan också vara mer komplex, med flera tabeller som använder olika kombinationer av relationer, kopplingar och föreningar. Datamodellen har två lager: - Standardvyn som visas först på arbetsytan på sidan Datakälla är det _logiska lagret_ i datakällan. Du kombinerar data i det logiska lagret med hjälp av relationer (eller nudlar). Tänk på det här lagret som en arbetsyta för relationer på sidan Datakälla. Mer information finns i [Använda relationer för dataanalyser med flera tabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_multitable_normalized.htm). - Nästa lager är det _fysiska lagret_. Du kombinerar data mellan tabeller i det fysiska lagret med hjälp av [kopplingar](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_relationships_learnmorepage.htm#where-did-joins-go) och föreningar. Varje logisk tabell innehåller minst en fysisk tabell i det här lagret. Tänk på det fysiska lagret som en arbetsyta för kopplingar/föreningar på sidan Datakälla. Dubbelklicka på en logisk tabell för att visa eller lägga till kopplingar och föreningar.
Logiskt lager Fysiskt lager
Nudlar = relationer Venn-diagram = kopplingar
Den översta nivån i en datakälla med flera relaterade tabeller. Ett diagram över relationerna mellan bok-, pris- och informationstabellerna i en datamodell.
Den översta nivån i en datakälla med flera relaterade tabeller. Detta är det logiska lagret. Du kan kombinera logiska tabeller med hjälp av relationer (nudlar). De använder inte kopplingar. De fungerar som behållare för fysiska tabeller. Dubbelklicka på en logisk tabell för att öppna den och visa dess fysiska tabeller. Du kan kombinera fysiska tabeller med kopplingar eller föreningar. I det här exemplet består den logiska tabellen Book av tre kopplade fysiska tabeller (Book, Award, Info).
| Logiskt lager |   | Fysiskt lager | | --- | --- | --- | | Arbetsytan Relationer på sidan Datakälla |   | Arbetsytan Koppla/förena på sidan Datakälla | | Tabeller som du drar hit kallas logiska tabeller |   | Tabeller som du drar hit kallas fysiska tabeller | | Logiska tabeller kan relateras till andra logiska tabeller |   | Fysiska tabeller kan kopplas till eller förenas med andra fysiska tabeller | | Logiska tabeller fungerar som behållare för fysiska tabeller |   | Dubbelklicka på en logisk tabell för att visa dess fysiska tabeller | | Detaljnivån är på radnivå i den logiska tabellen |   | Detaljnivån är på radnivå i de sammanslagna fysiska tabellerna | | Logiska tabeller förblir distinkta (normaliserade), inte sammanslagna, i datakällan |   | Fysiska tabeller slås samman till en enda platt tabell som definierar den logiska tabellen | ## Datamodellens lager Den översta nivån av datakällan är det [logiska lagret](#dm_log_phys) i datamodellen. Du kan se det som en arbetsyta för relationer, eftersom du här kombinerar tabeller med relationer i stället för kopplingar. När du kombinerar data från flera tabeller måste varje tabell som du drar till arbetsytan i det logiska lagret ha en relation till en annan tabell. Du behöver inte ange kopplingstyper för relationer. De väljs automatiskt i samband med analysen baserat på fälten och kontexten för analysen i arbetsbladet. I datamodellens [fysiska lager](#dm_log_phys) kombinerar du data med kopplingar och föreningar. På den här arbetsytan kan du bara använda pivottabeller. Se det som en arbetsyta för kopplingar/föreningar. I tidigare versioner av Tableau var det fysiska lagret det enda lagret i datamodellen. Varje logisk tabell får innehålla en eller flera fysiska tabeller. > [!TIP] > > **Viktigt**: Du kan fortfarande skapa datakällor med bara en tabell som använder kopplingar och föreningar i Tableau. Analyser med en tabell i Tableau fungerar på samma sätt som förut. Uppgraderade arbetsböcker fungerar likadant som före 2020.2. **Läs mer**: Relaterad information om hur du kombinerar data med hjälp av relationer finns i följande avsnitt och blogginlägg: - [Skillnaden mellan relationer och kopplingar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_relationships_learnmorepage.htm) - [Använda relationer för dataanalyser med flera tabeller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_multitable_normalized.htm) - [Relatera data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/relate_tables.htm) - [Relationer, del 1: Introduktion till den nya datamodelleringen i Tableau](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [Relationer, del 2: Tips och trick](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [Relationer, del 3: Köra frågor mot flera relaterade tabeller](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) Du kan också titta på videopoddar om relationer från [Action Analytics](https://action-analytics.com/library/), t.ex. [Why did Tableau Invent Relationships?](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/) Klicka på ”Video Podcast” (Videopodd) under [Library](https://action-analytics.com/library/) (Bibliotek) om du vill veta mer. ## Förstå datamodellen Datamodellen innehåller både det logiska (semantiska) lagret och ett fysiskt lager. Det innebär att du har fler möjligheter att kombinera data med scheman som passar de analyser du vill göra. ![Ett datamodellsdiagram som visar ett logiskt lager med två tabeller länkade genom en relation och ett fysiskt lager som visar hur de logiska tabellerna är uppbyggda från fysiska tabeller.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_layers_sm.png) Alla logiska tabeller innehåller fysiska tabeller i ett fysiskt lager. I tidigare versioner av Tableau (före 2020.2) bestod datamodellen i datakällan av ett enda fysiskt lager där du specificerade kopplingar och föreningar. Med tabeller som läggs till i det fysiska lagret (kopplade eller förenade) skapas en enda platt tabell (avnormaliserad) för analys.
Datakälla för fysiskt lager Datakälla för logiskt lager
Ett diagram över kopplingarna mellan fyra fysiska tabeller i en datamodell. Ett datamodellsdiagram med ett logiskt lager och ett fysiskt lager.
Tabeller i det logiska lagret slås inte samman i datakällan. De förblir distinkta (normaliserade) och behåller den ursprungliga detaljnivån. Logiska tabeller fungerar som behållare för sammanslagna fysiska tabeller. En logisk tabell kan innehålla en enda fysisk tabell. Men den kan också innehålla flera fysiska tabeller som slagits samman med kopplingar eller föreningar. ### Lägga till beskrivningar i logiska tabeller Logiska tabeller kan ha beskrivningar som visas i verktygstipsen. De här verktygstipsen visas bara på fliken Datakälla. Så här lägger du till en beskrivning: 1. Välj en tabell på arbetsytan. 2. I den nedre rutan klickar du på redigeringsikonen (pennan) bredvid **Beskrivning**. 3. Skriv beskrivningen i RTF-redigeraren. **Obs!** I webbredigering, och bara där, är alla länkar i en beskrivning aktiva och öppnas direkt när du klickar på dem. ![Verktygstipset för en tabell med en beskrivning av fältet och en markering runt avsnittet Beskrivning i den nedre rutan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environ_workspace_datasource_tabledescriptions.png) ## Bygga en ny modell När du lägger till en eller flera tabeller i det logiska lagret bygger du i princip en datamodell för datakällan. En datakälla kan bestå av en enda logisk tabell, men du kan också dra flera tabeller till arbetsytan om du vill skapa en mer komplex modell. - Den första tabellen som du drar till arbetsytan blir rottabellen för datamodellen i datakällan. - När du har dragit ut rottabellen kan du dra ut fler tabeller i valfri ordning. Du måste tänka igenom vilka tabeller som ska vara kopplade till varandra och vilka matchande fältpar som ska definieras för varje relation. - Om du skapar ett stjärnschema kan det vara lättare att dra ut faktatabellen innan du kopplar dimensionstabeller till tabellen. - Om du tar bort en tabell på arbetsytan tas tabellens underordnade objekt bort automatiskt. Om du tar bort rottabellen tas alla andra tabeller i modellen också bort. - Varje relation måste ha minst ett matchat fältpar. Lägg till flera fältpar om du vill skapa en sammansatt relation. Matchade par måste ha samma datatyp. Detta krav påverkas inte om du ändrar datatypen på sidan Datakälla. Datatypen i den underliggande databasen kommer ändå att användas för frågor. - Relationer kan baseras på beräknade fält. - Du kan ange hur fält som används i relationer ska jämföras genom att använda operatorer när du definierar relationen. Mer information om relationer finns i [Skapa och definiera relationer](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/relate_tables.htm#create-and-define-relationships) i [Relatera data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/relate_tables.htm). ### Modeller med flera tabeller - Om du vill skapa en modell med flera tabeller drar du tabellerna till det logiska lagret på arbetsytan på sidan Datakälla. ![Om du vill skapa en modell med flera tabeller drar du tabellerna till det logiska lagret på arbetsytan på sidan Datakälla.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_multitableanalysis.gif) De tabeller som du drar till det logiska lagret på arbetsytan på sidan Datakälla måste ha relationer till varandra. När du drar ytterligare tabeller till arbetsytan för det logiska lagret försöker Tableau skapa relationer automatiskt baserat på befintliga begränsningar och matchande fält. Om det inte går att fastställa de matchande fälten automatiskt måste du välja dem. Om inga hinder påträffas skapas en **många-till-många**\-relation och referensintegriteten anges till **Vissa poster matchar**. Dessa standardinställningar är ett säkert val och ger bra flexibilitet när du arbetar med datakällor. Standardinställningarna stöder fullständiga yttre kopplingar och optimerar frågorna genom att aggregera tabelldata innan kopplingarna skapas i samband med analysen. Alla kolumn- och raddata från varje tabell blir tillgängliga för analys. Du kan lägga till mer data i en logisk tabell genom att dubbelklicka på den. När du gör det öppnas det fysiska lagret för arbetsytan på sidan Datakälla. Om du behöver använda kopplingar eller föreningar kan du dra de tabeller som du vill koppla eller förena till arbetsytan i det fysiska lagret. De fysiska tabellerna slås samman i deras logiska tabell. Följ stegen i [Skapa och definiera relationer](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/relate_tables.htm#create-and-define-relationships) för att kombinera flera tabeller. ### Modeller med en tabell - Om du vill skapa en modell med bara en tabell drar du tabellen till arbetsytan för det logiska lagret på sidan Datakälla. Sedan kan du använda fälten från tabellen för analys i rutan Data. ![En datamodell med en analys med en tabell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_singletableanalysis.gif) #### Modeller med en tabell som innehåller andra tabeller Du kan lägga till mer data i den enskilda, logiska tabellen genom att dubbelklicka på tabellen. När du gör det öppnas det fysiska lagret för arbetsytan på sidan Datakälla. Om du behöver använda kopplingar eller föreningar kan du dra de tabeller som du vill koppla eller förena till arbetsytan i det fysiska lagret. De fysiska tabellerna slås samman i deras logiska tabell. ![En datamodell med två kopplingar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_singletable_joins.gif) Det här exemplet visar tabellen Bok på arbetsytan Relationer (logiskt lager) för datakällan. Om du dubbelklickar på den logiska tabellen Bok öppnas arbetsytan Koppla/förena (fysiskt lager). I det här exemplet slår kopplingarna samman tabellerna Award och Info med tabellen Book. I det här fallet är kopplingen mellan Book och Award av typen en-till-många, på detaljnivån för Award. Detta skulle duplicera mätvärdena för Book och Info. För att undvika denna duplicering kan du relatera Award och Info till Book i stället för att koppla dem inuti den logiska tabellen Book. ## Datamodellscheman som stöds Funktionerna för datamodellering i Tableau (version 2020.2 och senare) är utformade för att underlätta analys i vanliga scenarier med flera tabeller, bland annat datamodeller med stjärn- och snöflingescheman. Följande modelltyper stöds i Tableaus datakällor. ### Modeller med en tabell Analyser av en enskild logisk tabell som innehåller en blandning av dimensioner och mätvärden fungerar på samma sätt som i tidigare versioner än Tableau 2020.2. Du kan skapa en logisk tabell med en kombination av kopplingar, föreningar, anpassad SQL osv. ![Objektmärkta kunder med tre blå staplar ovanpå två gröna staplar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_schema1.png) ### Stjärn- och snöflingescheman I företagsdatalager är det vanligt att strukturera data i stjärn- och snöflingescheman, där mätvärden finns i en central faktatabell och dimensioner lagras separat i oberoende dimensionstabeller. Det här sättet att strukturera data har stöd för många vanliga analysflöden, som summering och gå nedåt. ![Kundobjekt med linjer som visar en relation med objekten för dimension 1, dimension 2 och dimension 3.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_schema2.png) De här modellerna kan representeras direkt med relationer i de funktioner för datamodellering som finns från och med Tableau 2020.2. Börja med att dra faktatabellen till modellen och skapa sedan relationer mellan dimensionstabellerna och faktatabellen (med ett stjärnschema) eller mellan olika dimensionstabeller (i ett snöflingeschema). I välkonstruerade stjärn- och snöflingescheman är relationerna mellan faktatabellen och dimensionstabellerna vanligtvis av typen många-till-en. Om den här informationen har kodats i datalagret använder Tableau den automatiskt för att ange relationens alternativ för prestanda. I annat fall kan du ange informationen själv. Du hittar mer information i [Optimera relationsfrågor med hjälp av prestandaalternativ](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_relationships_perfoptions.htm). I välkonstruerade stjärn- och snöflingescheman har varje rad i faktatabellen en motsvarande post i var och en av dimensionstabellerna. Om detta är fallet, och det speglas i integritetsbegränsningarna för datalagret, används den här informationen automatiskt i Tableau för att ställa in referensintegriteten i prestandaalternativen. Om en rad i faktatabellen saknar motsvarande rad i en dimensionstabell (kallas ibland ”sena dimensioner” eller ”tidiga fakta”) bevaras som standard alla rader i Tableau när mätvärdena beräknas, men vissa värden kan utelämnas när dimensionsrubrikerna visas. Du hittar mer information i [Optimera relationsfrågor med hjälp av prestandaalternativ](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_relationships_perfoptions.htm). ### Stjärn- och snöflingescheman med mätvärden i fler än en tabell I vissa stjärn- och snöflingescheman finns alla mätvärden för en analys i faktatabellen. Men det är också ofta så att ett antal intressanta mätvärden kan vara relaterade till dimensionstabellerna i analysen. Även om dimensionstabellerna inte innehåller mätvärden är det vanligt att man i en analys vill räkna eller aggregera dimensionsvärden på något sätt. I sådana fall är skillnaden mellan faktatabeller och dimensionstabeller inte lika tydlig. För att allt ska vara så tydligt som möjligt när datamodellen visas bör du lägga till den mest detaljerade tabellen på datakällans arbetsyta först och sedan skapa relationer till den tabellen från alla andra tabeller. ![En datamodell som visar hur kunderna segmenteras i tre dimensioner.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_schema3.png) Om du skulle koppla de här tabellerna till en enda logisk tabell skulle mätvärdena i dimensionstabellerna replikeras, vilket skulle ge upphov till förvrängda aggregeringar om du inte ser till att deduplicera värdena med LOD-beräkningar eller med COUNT DISTINCT. Om du däremot skapar relationer mellan de här tabellerna aggregeras mätvärdena i Tableau innan kopplingarna utförs, och på så sätt undviks problemet med onödig duplicering. Du slipper också att hela tiden spåra detaljnivån för mätvärdena. ### Analys av flera faktatabeller I version 2024.2 och senare har Tableaus funktioner för datamodellering stöd för analys av flera faktatabeller med hjälp av relationer mellan dem. Mer ingående information om hur du skapar datamodeller för relationer mellan flera faktatabeller finns här: - [Om datamodeller för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm) - [När ska en datamodell för relationer mellan faktatabeller användas?](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_when_to_use.htm) - [Bygga en datamodell för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_build.htm) I en datamodell för relationer mellan faktatabeller kan orelaterade tabeller användas när det även finns delade tabeller i modellen. Fält från en delad tabell ”sammanfogar” under analysen för övrigt orelaterade datatabeller baserat på de dimensioner som de har gemensamt (till exempel samma plats eller samma tidpunkt). Alla fördelar med relationer bibehålls, bland annat bevaras varje tabells inbyggda detaljnivå. På samma sätt som i en datamodell med en enda bastabell avgör Tableau vilken kopplingstyp som passar bäst att använda baserat på visualiseringens struktur. Men i en modell för relationer mellan faktatabeller utökas kopplingsalternativen så att de omfattar yttre kopplingar och korskopplingar för att hantera olika relationsnivåer. Mer information finns i [Om datamodeller för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm). **Obs!** I version 2020.2 till 2024.1 kan du bara lägga till faktatabeller (som innehåller mätvärden) till datamodeller med stjärn- och snöflingescheman om de är relaterade till en och samma dimensionstabell. Du kan till exempel lägga samman två eller flera faktatabeller för att analysera en delad dimension, som helhetsanalyser av kunder. De här faktatabellerna kan ha en annan detaljnivå än dimensionstabellen och än varandra. De kan också ha en relation av typen många-till-många med dimensionstabellen. I de här scenarierna ser Tableau till att värdena inte replikeras före aggregeringen. ![En datamodell som visar hur kunderna segmenteras i tre dimensioner och sambanden mellan försäljning och kampanjer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_schema5.png) Om du inte har någon delad dimensionstabell som relaterar till faktatabellerna kan du ibland bygga en dynamiskt med anpassad SQL eller med hjälp av kopplingar till eller föreningar med andra dimensionstabeller. Två faktatabeller kan relateras direkt till varandra i en gemensam dimension. Den här sortens analys fungerar bäst när en av faktatabellerna innehåller en övermängd av den gemensamma dimensionen. ![En datamodell som visar relationen mellan försäljning och kampanjer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_model_schema6.png) Det finns olika scenarier där det kan vara lämpligt att bygga en modell för relationer mellan flera basfaktatabeller snarare än att använda en datakälla med en enda bastabell: - **Cirkulära relationer**. Cirkulära relationer stöds inte. Om du vill bygga en datakälla med en cykel använder du relationer mellan faktatabeller och gör nedströmstabellen till en annan bastabell i stället. - **Samordnade dimensioner** och **kontextuella ELLER-relationer**. Om du har en serie tabeller som är relaterade till samma uppsättningar med relationssatser (som datum och plats), bör dessa dimensioner plockas ut och omvandlas till delade tabeller i stället. - Detta är praktiskt eftersom flera relationssatser alla måste vara sanna (logiskt sett OCH) för att tabellerna ska vara relaterade för dessa poster. - Om du i stället vill analysera poster där en i taget kan vara sann (kontextuellt ELLER) skapas den här flexibiliteten i stället genom att du konfigurerar en datamodell med delade dimensionstabeller. - **Likartade kombinationer**. Om du använder en kombination och vill ha en likartad kombination utan primära och sekundära datakällor, bygger du en datamodell som kombinerar datakällorna från kombinationen med deras länkningsfält i en eller flera delade tabeller. ## Krav för relationer i en datamodell - När relationer skapas mellan tabeller måste fälten som definierar relationerna ha samma datatyp. Detta krav påverkas inte om du ändrar datatypen på sidan Datakälla. Datatypen i den underliggande databasen kommer ändå att användas för frågor. - Du kan inte definiera relationer baserat på geografiska fält. - Cirkulära relationer stöds inte i datamodellen. ### Faktorer som begränsar fördelarna med att använda relaterade tabeller. - ”Smutsiga data” i tabeller (d.v.s. tabeller som inte har skapats baserat på en välstrukturerad modell och som innehåller en blandning av mätvärden och dimensioner i flera tabeller) kan göra att analysen av flera tabeller blir mer komplex. - Om filter tillämpas på datakällor begränsar detta Tableaus möjlighet att rensa bort kopplingar i data. Att ”rensa bort kopplingar” syftar på hur Tableau förenklar frågor genom att ta bort onödiga kopplingar. - Tabeller med många omatchade värden i flera relationer. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Tangentbordshjälpmedel för Tableau på webben ## Interagera med vyer Användare som får en länk till en WCAG-kompatibel visualisering i Tableau Cloud eller Tableau Server kan interagera med hjälp av vanliga WAI-ARIA-standarder för tangentbordsnavigering. Följande tangentbordsnavigering gäller även inbäddade vyer. ### Alla komponenter | Åtgärd | Tangenttryckningar | | --- | --- | | Flytta fokus till nästa navigeringskomponent | Tabb | | Flytta fokus till föregående navigeringskomponent | Skift + Tabb | | Knappaktivering | Blanksteg eller Retur | ### Navigeringsruta och verktygsfält Om du vill hoppa över navigeringsrutan och verktygsfältet väljer du Hoppa till innehåll. | Åtgärd | Tangenttryckningar | | --- | --- | | Flytta fokus till nästa komponent i navigeringsrutan | Tabb | | Flytta fokus till nästa objekt i verktygsfältet | Högerpil | | Flytta fokus till föregående objekt i verktygsfältet | Vänsterpil | | Aktivera den markerade knappen i verktygsfältet | Retur | | Gå ur fönstret med verktygsfältknappen | Esc | | Flytta fokus mellan komponenter i fönstret med verktygsfältknappen | Tabb | | Flytta fokus för listrutemenyer i fönstret med verktygsfältknappen | Piltangenter | | Välja ett nytt menyalternativ på listrutemenyer | Retur | | Flytta fokus mellan personer eller grupper i en användarvalsruta | Uppåt-/nedåtpil | | Radera eller ta bort tillägg i ett markerat verktygsfältfönster | Delete | ### Anpassade vyer för Verktygsfältets fönster | Åtgärd | Tangenttryckningar | | --- | --- | | Byt namn på anpassad vy | Ctrl+R | | Ange standard anpassad vy | Ctrl+D | | Gör synligt för andra, växla på/av | Ctrl+P | | Radera markerad anpassad vy | Windows: Delete Mac OS: Fn+Delete | ### Rutan Kommentarer | Åtgärd | Tangenttryckningar | | --- | --- | | Tillämpa kommentar till ögonblicksbild i vyn | Retur eller blanksteg | | Radera kommentar | Delete eller Backsteg | ### Bladflikar | Åtgärd | Tangenttryckningar | | --- | --- | | Flytta fokus till föregående | Vänster-/uppåtpil | | Flytta fokus till nästa | Höger-/nedåtpil | | Gå till den flik som har fokus | Retur | ### Förklaringar
ÅtgärdTangenttryckningar
Flytta fokus till föregåendeUppåtpil
Flytta fokus till nästaNedåtpil
(En kolumn) flytta fokus till föregående, (flera kolumner) flytta fokus till vänsterVänsterpil
(En kolumn) flytta fokus till nästa, (flera kolumner) flytta fokus till högerHögerpil
Flytta fokus till första objektetHome
Flytta fokus till sista objektetEnd
Växla objektvalBlanksteg

Växla framhävning på eller av

Obs! Detta är tangentbordets motsvarighet till Framhävda valda objekt.

Retur

Rensa alla objektval

Obs! Markera enskilda förklaringsobjekt och växla sedan framhävning på eller av för att visa förklaringsobjektens text med mer kontrast.

Esc
### Filter | Åtgärd | Tangenttryckningar | | --- | --- | | Flytta fokus till föregående objekt | Vänster-/uppåtpil | | Flytta fokus till nästa objekt | Höger-/nedåtpil | | Flytta fokus till första objektet | Home | | Flytta fokus till sista objektet | End | | Växla markering (markera/rensa kryssrutor, markera/rensa alternativknappar) | Blanksteg | | Tillämpa ändringar, om knapparna Avbryt eller Tillämpa är tillgängliga | Retur | | Återställ ändringarna till standardinställningarna | Esc | ### Filtrera kontroller och sök | Åtgärd | Tangenttryckningar | | --- | --- | | Flytta fokus från filterobjekt till filterkontrollknappar (sökning, enkelt värde (lista)/flera värden (lista), enkelt värde (listrutemeny)/flera värden (listrutemeny), inkludera/uteslut värden). Tryck på blanksteg för att välja en knapp. | Skift + Tabb | | Flytta fokus i listrutan | Piltangenter | | Välj ett menyobjekt | Retur | | Tryck på sökknappen och ange sökord | Blanksteg | | Tryck för att rensa sökinmatning. Tryck på Esc igen för att avfärda Sök. | Esc | ### Parameterkontroller #### Enskilt värde (lista) | Åtgärd | Tangenttryckningar | | --- | --- | | Flytta fokus till föregående objekt | Vänster-/uppåtpil | | Flytta fokus till nästa objekt | Höger-/nedåtpil | | Verkställ val och uppdatera parametervärde | Blanksteg | #### Enskilt värde (listruta)
ÅtgärdTangenttryckningar

Dold listruta: Flytta fokus till föregående objekt och verkställ värdet

Synlig listruta: Flytta fokus till föregående objekt och verkställ värde; verkställer inte värde

Uppåtpil

Dold listruta: Flytta fokus till nästa objekt och verkställ värdet

Synlig listruta: Flytta fokus till nästa objekt och verkställ värde; verkställer inte värde

Nedåtpil

Dold listruta: Öppna eller stäng domänlistan

Synlig listruta: Verkställ val av fokuserat objekt

Blanksteg
Synlig listruta: Dölj domänlista utan att göra ett valEsc
#### Skjutreglage | Åtgärd | Tangenttryckningar | | --- | --- | | Se föregående objekt i domän och verkställ | Vänster-/uppåtpil | | Se nästa objekt i domän och verkställ | Höger-/nedåtpil | ### Fönstret Visa data **Obs!** Kortkommandona för Visa data finns tillgängliga i Tableau Cloud, Tableau Server och Tableau Desktop.
ÅtgärdTangenttryckningar
Flytta fokus till en visualiseringTryck på returtangenten på en instrumentpanel eller i en arbetsbok

Med en visualisering i fokus öppnar du fönstret Visa data

Obs! Skärmläsaren som används kan kräva någon kombination av modifieringstangenter (Skift, Ctrl, Alt, Cmd) tillsammans med returtangenten. Se dokumentationen för din skärmläsare.

Skift + Retur
Flytta fokus till valfri cell i datarutnätetPiltangenter
Interagera med celler i ett rutnätAnvänd piltangenterna för att navigera till cellen. Tryck på Retur för att fokusera på ett element i en cell. Interagera sedan med elementet med hjälp av tangentbordsnavigering, till exempel returtangenten eller blanksteg. Tryck på Esc för att gå tillbaka till navigeringsläget.
Flytta en kolumnI datarutnätet använder du piltangenterna för att flytta fokus till en cell i önskad kolumn. Tryck på returtangenten, använd nedåtpilen för att välja Flytta åt vänster eller Flytta åt högeroch tryck sedan på returtangenten.
Sortera efter kolumnI datarutnätet använder du piltangenterna för att flytta fokus till en cell i önskad kolumn. Tryck på returtangenten, använd nedåtpilen för att välja Sortera stigande eller Sortera fallandeoch tryck sedan på returtangenten.
Ta bort en kolumnI datarutnätet använder du piltangenterna för att flytta fokus till en cell i önskad kolumn. Tryck på returtangenten, använd nedåtpilen för att välja Ta bortoch tryck sedan på returtangenten.
Flytta fokus till en annan datatabellTryck på tabbtangenten för att flytta fokus till fliken Inställningar. Använd nedåtpilen för att flytta fokus till önskad datatabell i rutan Flikar.
Redigera antalet raderTryck på tabbtangenten för att flytta fokus till fältet Antal rader. Skriv in önskat antal rader och tryck sedan på returtangenten.
Visa eller dölj aliasTryck på tabbtangenten för att flytta fokus till knappen Inställningar. Tryck på returtangenten för att visa alias och tryck på returtangenten igen för att dölja alias.
Lägga till eller ta bort fältTryck på tabbtangenten för att flytta fokus till knappen Visa fält. Tryck på returtangenten för att visa en lista med fält i datakällan. Använd piltangenterna för att flytta fokus till vart och ett av fältnamnen. Tryck på returtangenten för att ta bort eventuella oönskade fält från datarutnätet. Om du vill lägga till fält i datarutnätet igen trycker du på returtangenten i det önskade fältet för att markera det igen.
Ladda ner data som de visas i fönstret Visa dataTryck på tabbtangenten för att flytta fokus till knappen Ladda ner och tryck sedan på returtangenten. En CSV-fil som innehåller din anpassade vy av datanedladdningarna i din webbläsare.
Stäng fönstret Visa dataWindows: ALT+F4
Mac OS: Cmd+W
I fönstret Visa data finns det flera flikar där du kan anpassa de data som visas. ![Exempeltabell som visas i fönstret Visa data med bildtexter som visar sekvensen av tabulatorer](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_viewdata_tabstops.png) - **A** – markerad cell i datarutnätet - **B** – rutan Flikar, utöka/minimera - **C** – rutan Flikar, aktuellt val - **D** – fältet Antal rader - **E** – knappen Inställningar - **F** – knappen Visa fält - **G** – knappen Ladda ner ### Visualiseringsrubriker
ÅtgärdTangenttryckningar
Flytta fokus till en visualiseringTryck på returtangenten på en instrumentpanel eller i en arbetsbok
Med en visualisering i fokus flyttar du till rubrikerna till vänster, överst, höger eller längst nerPiltangenter
Navigera till en rubrikRetur

Navigera i en rubrik eller kapslad rubrik

Piltangenter
Växla framhävning av rubrik på eller avBlanksteg
Backa ur en rubrikEsc
### Exempel: Navigera en vy i Tableau Cloud eller Tableau Server Det här exemplet visar hur du kan navigera och interagera med en vy med hjälp av tangentbordsnavigering. 1. Tryck på tabbtangenten för att flytta fokus till visualiseringen. **Obs!** Med knappen Hoppa till innehåll kan du hoppa över navigeringsrutan och verktygsfältet. Om du vill gå direkt till vysidan trycker du på returtangenten för att välja Hoppa till innehåll. ![Knappen Hoppa till innehåll](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Skip_to_content.png) **Obs!** I en arbetsbok som har flera bladflikar trycker du på tabbtangenten för att flytta fokus till rutan Flikar och använder piltangenterna för att flytta fokus mellan flikar. Tryck sedan på returtangenten eller blanksteg för att öppna ett specifikt blad. ![En blå kant runt en visualisering talar om att fokus är på visualiseringen](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_vizfocus.png) Den här bilden visar visualiseringsområdet i ett blad. En blå kant anger fokus. 2. Navigera till filter och förklaringar i vyn genom att trycka på tabbtangenten. Om du vill ändra en filterinställning trycker du på tabbtangenten för att flytta fokus till filtret och trycker sedan på piltangenterna för att flytta mellan objekten. - Tryck på blanksteg för att växla objektval. - För listrutefilter – tryck på returtangenten för att tillämpa filterändringar. Tryck Esc för att återställa ändringarna till standardinställningarna. Om du vill framhäva förklaringsobjekt trycker du på tabbtangenten för att flytta fokus till förklaringen och trycker sedan på piltangenterna för att flytta mellan objekten. - Tryck på blanksteg för att växla objektval. **Obs!** Markera enskilda förklaringsobjekt och växla sedan framhävning på eller av för att visa förklaringsobjektens text med mer kontrast. - Tryck på returtangenten för att framhäva de valda förklaringsobjekten i vyn. Tryck på returtangenten igen för att stänga av framhävningen. - Tryck på Esc för att rensa alla objektval. Se tabellen över tangenttryckningar i början av den här artikeln för en lista över tangenttryckningsalternativ för förklaringar och filter. 3. Om du vill komma åt underliggande data som kan läsas av din skärmläsare tabbar du fokus till visualiseringsområdet och trycker sedan på returtangenten. **Obs!** Din skärmläsare kan kräva någon kombination av ändringstangenter (Skift, Ctrl, Alt, Cmd) tillsammans med returtangenten. Se dokumentationen för din skärmläsare för mer information. ![En blå kant runt en visualisering talar om att fokus är på visualiseringen](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_viewfocus.png) Fönstret **Visa data** öppnas i ett nytt webbläsarfönster. ![Exempeltabell som visas under fliken Sammanfattning i fönstret Visa data](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_viewdata_summary.png) I fönstret Visa data är den första cellen i datarutnätet i fokus. Använd piltangenterna för att flytta fokus till valfri cell i datarutnätet. Med en cell i fokus trycker du på returtangenten för att öppna snabbmenyn för att flytta, sortera eller ta bort en kolumn. ![Exempeltabell som visas i fliken Sammanfattning i fönstret Visa data med snabbmenyn](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_viewdata_columncontext.png) Tryck på tabbtangenten för att flytta fokus till rutan Flikar. Tryck på returtangenten för att utöka eller minimera rutan. Om du vill ändra data som visas i tabellen trycker du på tabbtangenten för att flytta fokus i rutan Flikar. Använd piltangenterna för att flytta fokus till en specifik datatabell och tryck på returtangenten. Tryck på tabbtangenten för att flytta fokus till fältet Antal rader. För att redigera antalet rader skriver du in önskat antal rader och trycker på returtangenten. Tryck på tabbtangenten för att flytta fokus till knappen Inställningar. Tryck på returtangenten för att Visa alias och tryck på returtangenten igen för att dölja alias. Tryck på tabbtangenten för att flytta fokus till knappen Visa fält. Tryck på returtangenten för att visa en lista med fält i datakällan. Använd piltangenterna för att flytta fokus till vart och ett av fältnamnen. Tryck på returtangenten för att växla valet av fält i datarutnätet. ![Exempeltabell som visas i fliken Sammanfattning i fönstret Visa data med menyn Visa fält](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_viewdata_showfields.png) Tryck på tabbtangenten för att flytta fokus till knappen Ladda ner. Tryck på returtangenten. En CSV-fil som innehåller dina anpassade data laddas ner i din webbläsare. **Obs!** Webbläsaren som används kan kräva en annan tangentkombination för att öppna nedladdade filer. Se dokumentationen för din webbläsare. Tryck på ALT+F4 (Windows) eller Cmd+W (Mac OS) för att stänga fönstret Visa data. 4. För att komma åt knapparna i verktygsfältet, tabba fokus i verktygsfältområdet och använd sedan högerpilen för att gå till nästa knapp i verktygsfältet. Tryck på returtangenten för att aktivera knappen Kommentarer i verktygsfältet. Skriv din kommentar i fältet Lägg till en kommentar. Om du vill lägga till en ögonblicksbild i kommentaren trycker du på tabbtangenten för att flytta fokus till ögonblicksbildsknappen. Tryck på returtangenten för att lägga till en ögonblicksbild. Tryck på tabbtangenten för att flytta fokus till knappen Publicera. Tryck på returtangenten för att lägga till kommentaren. Tryck på tabbtangenten för att gå igenom alternativen i knappens fönster, inklusive att lämna fönstret. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Textfil I den här artikeln beskriver vi hur du ansluter Tableau till textfildata och konfigurerar datakällan. Tableau ansluter till avgränsade textfiler (\*.txt, \*.csv, \*.tab, \*.tsv). ## Skapa anslutningen och konfigurera datakällan 1. När du har öppnat Tableau klickar du på Textfil under Anslut. 2. Välj den fil du vill ansluta till och klicka sedan på Öppna. **OBS!** Från och med Tableau 2020.2 stöds inte längre äldre Excel- och textanslutningar. Se dokumentet [Legacy Connection Alternatives](https://community.tableau.com/s/question/0D54T00000CWdGaSAL/legacy-connection-alternatives) (Äldre anslutningsalternativ) i vårt Tableau-community för alternativ till att använda den äldre anslutningen. 3. På sidan Datakälla gör du följande: 1. (Valfritt) Välj standardnamnet för datakällan längst upp på sidan och ange sedan ett unikt namn för datakällan, som ska användas i Tableau. Till exempel kan du använda en konvention för namngivning av datakälla som gör det lättare för andra användare av datakällan att räkna ut vilken datakälla de ska ansluta till. Standardnamnet genereras automatiskt utifrån filnamnet. 2. Klicka på bladfliken för att starta analysen. Använd anpassad SQL för att ansluta till en specifik fråga i stället för till hela datakällan. Mer information finns i [Ansluta till en anpassad SQL-fråga](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/customsql.htm). Obs! För textfiler finns anpassad SQL endast tillgänglig när du använder den äldre anslutningen eller i arbetsböcker som skapats före Tableau Desktop 8.2. ### Exempel med textfil som datakälla Här är ett exempel på textfil som datakälla: ![En texttabell med Blad 1 valt och alternativet Gå till arbetsblad visas.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example_text_public.png) ## Valfria inställningar Du kan ställa in följande alternativ innan du bygger vyn. ### Hämta mer data Hämta mer data till datakällan genom att lägga till fler tabeller eller ansluta till data i en annan databas. - **Lägg till mer data från den aktuella filen**: Från rutan till vänster drar du ytterligare tabeller till arbetsytan för att kombinera data genom en koppling eller förening. Mer information finns i [Koppla dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joining_tables.htm) eller [Förena dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/union.htm). - **Lägg till mer data från olika databaser:** Klicka på Lägg till bredvid Anslutningar i den vänstra rutan. Mer information finns i [Koppla dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/joining_tables.htm). Om en koppling som du vill ha inte finns i rutan till vänster, väljer du Data > Ny datakälla för att lägga till en ny datakälla. Mer information finns i [Kombinera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/multiple_connections.htm). ### Rensa dina data med datatolken Om Tableau märker att det kan hjälpa dig att optimera datakällan för analys, uppmanas du att använda Datatolken. Datatolken kan identifiera undertabeller som du kan använda och ta bort unik formatering som kan orsaka problem senare under analysen. Mer information finns i [Rensa data i Excel, CSV, PDF och Google Kalkylark med Datatolken](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_interpreter.htm). ### Ange alternativ för textfiler Klicka på listrutepilen bredvid tabellen på arbetsytan och välj sedan om den första raden innehåller kolumnnamn. Det här alternativet väljs som standard. Annars kan du låta Tableau generera namn när du ansluter. Dessa namn kan ändras senare. Du kan också välja Egenskaper för textfiler för att ange följande: - Välj det tecken som används för att separera kolumnerna. Välj från teckenlistan eller välj Annat för att skriva i ett specialtecken. - Välj den textkvalificerare som bifogar värden i textfilen. - Välj en teckenuppsättning som beskriver textfilens kodning. Tillgängliga kodningar baseras på det operativsystem som du använder. I Windows listas till exempel ANSI som windows-1252 och OEM listas som 437. **Obs!** I arbetsböcker som skapats före Tableau Desktop 8.2, eller som använder den äldre anslutningen, kan du välja ANSI, OEM, UTF-8, UTF-16 eller Annat. När du väljer Annat måste du ange teckenuppsättningen i det angivna textfältet. Detta värde verifieras vid försök till anslutning. - Välj den språkzon som filen ska tolkas med. Det här alternativet talar om för Tableau vilket decimaltecken och skiljetecken för tusental som ska användas. ### Granska data, pivotera, dela upp och skapa beräkningar De första 1 000 raderna med data i datakällan visas automatiskt under arbetsytan i datarutnätet. Om du lägger till tabeller, tar bort tabeller eller gör ändringar i kopplingsvillkoren, uppdateras datarutnätet med dina ändringar. Du kan också göra följande i datarutnätet: - Ändra datatypen eller den geografiska rollen för en kolumn genom att klicka på ikonen för datatyp. - Dölja ett fält genom att klicka på listrutepilen bredvid kolumnen och välja Dölj. - Byta namn på ett fält genom att dubbelklicka på fältnamnet. - Återställa ett fältnamn genom att klicka på listrutepilen bredvid kolumnen och välja Återställ namn. - Sortera fält i både datarutnätet och metadatanätet genom att välja ett sorteringsalternativ i listrutan Sortera fält. - Sortera rader i datarutnätet genom att klicka på sorteringsknappen bredvid kolumnnamnet. - Pivotera fält för att omvandla data i korstabellformat till kolumnformat. Detta är endast tillgängligt för nyare anslutningstyper. Mer information finns i [Pivotera data från kolumner till rader](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/pivot.htm) - Dela upp ett strängfält i flera fält. Detta är endast tillgängligt för nyare anslutningstyper. Mer information finns i [Dela upp ett fält i flera fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/split.htm). - Skapa nya beräkningar baserade på befintligt fält i Tableau-datakällan. Klicka på listrutepilen bredvid kolumnen och välj Skapa beräknat fält. - Kopiera värdena i rutnätet genom att välja värdena och därefter trycka på Ctrl+C (Kommando-C på Mac). Annars kan du kopiera värdena i metadatanätet genom att välja värdena, högerklicka (Kontroll-klicka på Mac) och därefter välja Kopiera. ### Granska datakällans struktur och utföra hanteringsuppgifter Använd metadatarutnätet för att snabbt granska den allmänna strukturen för Tableau-datakällan och dess fält. Om du arbetar med en särskilt stor datakälla, använder du metadatarutnätet för att utföra rutinuppgifter för datahantering, t.ex. dölja flera fält samtidigt eller snabbt byta namn på eller återställa fält. ### Lägga till filter för datakällor Längst upp på Sidan Datakälla klickar du på Lägg till för att lägga till filter för datakällor, för att kontrollera vilka data som är inkluderade i datakällan, och därmed begränsa synligheten och användningen av fälten i datakällan. ## Bästa praxis ### Samla filer i en enda katalog Samla alla relevanta textfiler för anslutning av flera tabeller till en enda katalog som inte innehåller något annat, så att användarna inte oavsiktligt kan välja en fil som inte är lämplig för anslutningen. ### Överväganden vad gäller textfilens kolumnbredd och storlek Om textfilen innehåller kolumner som är mer än 254 tecken breda kan Tableau inte använda dessa fält för arbetsböcker som skapats före Tableau Desktop 8.2, eller som använder den äldre anslutningen. Ta antingen bort kolumnerna, ändra dem så att de får plats inom 254 tecken innan du ansluter till Tableau, eller uppgradera textfilens datakälla. Stora textfiler fungerar ofta dåligt som datakälla, eftersom sökningarna kan ta lång tid. ## Om .ttde- och .hhyper-filer Du kanske ser .ttde- eller .hhyper-filer när du navigerar i din dators katalogstruktur. När du skapar en Tableau-datakälla som ansluter till dina data, skapar Tableau även en .ttde- eller .hhyper-fil. Den här filen, som även kallas för ett skuggextrakt, används för att förbättra hastigheten som din datakälla läses in i Tableau Desktop. Även om ett skuggextrakt innehåller underliggande data och annan information som liknar det vanliga Tableau-extraktet sparas det i ett annat format och kan inte användas för att återställa dina data. **Obs!** Filer i .tde-format stöds inte längre i Tableau-versioner efter 2024.2. Alla extrakt är nu i .hyper-format. ## Se även - [Konfigurera datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_prepare.htm) – Lägg till mer data i den här datakällan eller förbered data innan du analyserar dem. - [Skapa diagram och analysera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/design_and_analyze.htm) – Påbörja dataanalysen. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Tillämpa filter på flera arbetsblad När du lägger till ett filter i ett arbetsblad tillämpas det som standard för det aktuella arbetsbladet. Ibland kanske du vill tillämpa filtret på andra arbetsblad i arbetsboken. Du kan välja specifika arbetsblad att tillämpa filtret på, eller tillämpa det globalt på alla arbetsblad som använder samma datakälla eller relaterade datakällor. Du kan till exempel ha ett filter som bara innehåller en specifik region eller produkt som är av intresse. Istället för att lägga till detta filter varje gång du skapar ett nytt arbetsblad, kan du helt enkelt skapa filtret en gång och sedan tillämpa det på flera arbetsblad. För fler exempel på globala filter, se fliken [Globala filter](https://www.ryansleeper.com/dashboard-element-4-the-global-filters-tab/) på [Ryan Sleepers](https://www.ryansleeper.com/tableau-tips/) webbplats och [Instrumentpanelsdesign: lägga till interaktivitet](https://interworks.com/blog/rcurtis/2017/05/22/tableau-deep-dive-dashboard-design-adding-interactivity/) på [Interworks blogg](https://interworks.com/blog/). ## Tillämpa filter på alla arbetsblad som använder en relaterad primär datakälla Det här alternativet tillämpar filtret på alla arbetsblad som använder relaterade datakällor som sin primära datakälla. **Obs!** För att tillämpa ett filter på arbetsblad som använder en relaterad primär datakälla vid webbredigering, måste relationerna mellan datakällorna ställas in i Tableau Desktop och sedan publiceras på webben. Mer information finns i [Filtrera data i flera olika datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filter_across_datasources.htm). Så här tillämpar du ett filter på alla arbetsblad som använder en relaterad primär datakälla: - Högerklicka på fältet i hyllan Filter och välj Tillämpa på arbetsblad > Alla som använder relaterade datakällor. Filter som använder det här alternativet är globala och tillämpas över hela arbetsboken. Filter som tillämpas på alla relaterade datakällor är markerade med en ikon. Filtret skapas automatiskt på alla befintliga arbetsblad, och på alla nya arbetsblad du skapar, som använder en relaterad datakälla. Alla eventuella ändringar du gör av filtret påverkar alla arbetsbladen. ## Tillämpa filter på alla arbetsblad som använder aktuell primär datakälla Det här alternativet tillämpar filtret på alla arbetsblad som använder det aktuella arbetsbladets primära datakälla som sin primära datakälla. Så här tillämpar du ett filter på alla arbetsblad som använder den aktuella primära datakällan: - Högerklicka på fältet i hyllan Filter och välj Tillämpa på arbetsblad > Alla som använder denna datakälla. Filter som använder det här alternativet är globala och tillämpas över hela arbetsboken. Filter som tillämpas på alla arbetsblad är markerade med en ikon för datakälla ![Ikonen för datakälla.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/shared_filters2.png). Filtret skapas automatiskt på alla nya arbetsblad som du skapar när du drar ett fält till vyn. Alla eventuella ändringar du gör av filtret påverkar alla arbetsbladen. **Obs!** Om du kombinerar flera datakällor i en vy lägger Alla som använder denna datakälla till filtret på alla blad som använder samma primära datakälla i det aktuella bladet. De blad som filtret tillämpas på är inte baserade på filterfältets datakälla. ## Tillämpa filter på valda arbetsblad Det här alternativet öppnar en dialogruta där du kan välja från en lista över arbetsblad som använder samma datakälla eller relaterade datakällor. Så här tillämpar du filter på valda arbetsblad: - Högerklicka på fältet i hyllan Filter och välj Tillämpa på arbetsblad > Valda arbetsblad. - I dialogrutan Tillämpa filter på arbetsblad markerar du de arbetsblad som du vill tillämpa filtret på. Om någon av bladen redan innehåller ett filter i samma fält, ger dialogrutan information om filtret. Om du väljer bladet skrivs det aktuella filtret över de befintliga filtervalen. ![Processen för att tillämpa filter på arbetsblad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/shared_filters4.png) Filter som tillämpas på ett urval av arbetsblad markeras med ikonen för arbetsblad ![Ikonen för delat filter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/shared_filters3.png). Eventuella ändringar du gör på filtret påverkar alla de valda arbetsbladen. ## Tillämpa endast filtret på det aktuella arbetsbladet Det här alternativet gäller endast för det aktuella arbetsbladet. Det här alternativet väljs som standard när du skapar nya filter. Filter som är lokala för det aktuella arbetsbladet visas utan några ytterligare ikoner. Så här tillämpar du filtret endast på det aktuella arbetsbladet: - Högerklicka på fältet i hyllan Filter och välj Tillämpa på arbetsblad > Endast detta arbetsblad. Om du tillämpar ett filter på alla arbetsblad eller valda arbetsblad, och sedan ändrar inställningen för att endast tillämpa filtret på det aktuella arbetsbladet, tas filtren inte bort från alla andra arbetsblad. Snarare kopplas alla filter bort och blir lokala i förhållande till sina respektive arbetsblad. Du kan gå till varje arbetsblad och ta bort filtret eller ändra valen. ## Filtrera alla arbetsblad på en instrumentpanel Det här alternativet tillämpar filtret på alla arbetsblad i instrumentpanelen som använder samma datakälla eller relaterade datakällor som sin primära datakälla. Så här filtrerar du alla arbetsblad på en instrumentpanel: - Klicka på listrutemenyn på ett filterkort i en instrumentpanel och välj Tillämpa på arbetsblad > Valda arbetsblad. - Klicka på Alla på instrumentpanelen i dialogrutan Tillämpa filter på arbetsblad och klicka sedan på OK. **Obs!** I tidigare versioner av Tableau Desktop Public kallades alternativet Alla som använder denna datakälla för Gör global medan alternativet Endast detta arbetsblad kallades för Gör lokal. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Tips om hur du skapar beräkningar Nu när du känner till de olika typerna av beräkningar och när du ska använda dem, vet du hur du skapar formeln för dem? Här kan det bli knepigt. Det finns inget enkelt sätt att veta exakt hur man skapar den perfekta formeln. Det kräver övning och efterforskning. Men här är några sätt att lära dig: **Förstå din fråga eller ditt syfte** Om du känner till vilken typ av data du behöver kan du välja rätt funktion och formatera formeln på rätt sätt. Om du till exempel behöver visa vinst för en order kan du skapa en formel av följande slag: SUM (Försäljning) – SUM (Kostnad). **Lär dig Tableau-funktioner** Det finns många olika funktioner tillgängliga i Tableau. Varje typ har ett annat syfte. Mer information finns i [Funktioner i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions.htm). **Så här formaterar du beräkningar** När du har bekantat dig med de olika typerna av Tableau-funktioner och deras syfte ska du lära dig att formatera beräkningar med rätt syntax. Mer information finns i [Skriva beräkningar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_operators.htm). **Lär av andra exempel** Det kan vara mycket effektivt att lära sig genom exempel. Försök samla in en lista över vanliga beräkningar som ska användas i din dagliga analys. Det finns flera tillgängliga resurser: - [Tableau-bloggen: Top 10 Tableau table calculations](https://www.tableau.com/sv-se/blog/top-10-tableau-table-calculations) - [Tableau-bloggen: Top 15 LOD Expressions](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/LOD-expressions) - [Tableau-bloggen: Save time and stay consistent with a template of calculated fields](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2017/2/save-time-and-stay-consistent-template-workbook-calculated-fields-66016) **Har du fortfarande problem?** [Be om hjälp från Tableau Community](https://community.tableau.com/community/forums/content?filterID=contentstatus%5Bpublished%5D~category%5Bcalculations%5D). ### Också i den här serien: [Om beräkningar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_understand.htm) [Beräkningstyper i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_understand_types.htm) [Välja rätt beräkningstyp](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_understand_which.htm) ### Mer innehåll om beräkningar: [Komma igång med beräkningar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_create.htm) [Skapa ett enkelt beräknat fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_formulas.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Tips på hur du kan arbeta med dina data Data kan organiseras på olika sätt. För att dra nytta av Tableau Desktop rekommenderar Tableau att du ansluter till data som formaterats för analys. Data som alltså är: - så detaljerade som möjligt i stället för aggregerade (t.ex. dagliga väderdata i stället för månatliga medelvärden) - organiserade som en databastabell (i stället för en kolumnbaserad tabell, till exempel en korstabell) - utan okänd information (allt som inte är data och rubriker) När data struktureras för analys är det mycket enklare att ställa och svara på frågor. Tableau kan aggregera rådata till önskad nivå, i stället för att begränsas av de aggregeringar som redan finns i dessa data. Grupper och hierarkier kan skapas efter behov och beräkningar kan utföras i analysflödet. Tableau Desktop har grundläggande rensningsalternativ och datatolken. Tableau Prep kan vara nödvändigt för mer komplexa formateringsfrågor. Följande Tableau Desktop\-specifika avsnitt belyser och ger förslag för att lösa vanliga formateringsfrågor eller -problem som kan göra det svårt att analysera dina data. ## Pivoterade data i korstabellsformat När data formateras som i korstabellsformat är tabellen kolumnbaserad. I en kolumnbaserad tabell lagras variablerna som kolumnrubriker. Tableau Desktop är å andra sidan optimerad för radbaserade data. I en radbaserad tabell lagras variablerna i radvärden. Anta till exempel att du har en kolumnbaserad tabell som visar betygen i matematik, naturvetenskap och historia för elever i grundskolan. ![Korstabell som visar elevens ID-nummer, kön, skolområde och tre ämnen (matte, naturvetenskap och historia) för tre elever. Kolumnerna med ämne visas med en ljus orange färg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/excel_tips_crosstab.png) Tableau Desktop är optimerad för att ansluta till radbaserade tabeller, där värdena matematik, naturvetenskap och historia är organiserade under en kolumn som heter ”Ämne” och betygen för varje elev är organiserade under en kolumn som heter ”Betyg”. Du kan pivotera kolumnerna i raderna genom att redigera Excel-data manuellt. I annat fall kan du ansluta till dina Excel-data från Desktop och sedan använda alternativet Pivotering. Mer information om hur du pivoterar data finns i [Pivotera data från kolumner till rader](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/pivot.htm). ![Exempel på korstabell/pivottabell som visar elevens ID-nummer, kön, skolområde, ämne och betyg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/excel_tips_crosstab_pivot.png) ## Ta bort föraggregerade data Data kan ofta vara föraggregerade. Det vill säga att dessa data kan innehålla summor, medelvärden, medianer o.s.v. Ett vanligt exempel på föraggregerade data är delsummor och slutsummor. Delsummor och slutsummor beräknas utifrån rådata, men ingår inte i själva rådatan. Anta till exempel att du har en tabell som innehåller en rad med information om delsummor. ![Korstabell som visar elevens ID-nummer, kön, skolområde och tre ämnen (matte, naturvetenskap och historia) för fem elever. Det finns en rad med delsummor i ljus orange färg längst ner i tabellen som visar summan av elevens poäng i varje ämne.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/excel_tips_preagg.png) I detta fall måste dessa föraggregerade data tas bort. Om du vill använda delsummor och slutsummor i analysen tar du bort denna typ av information manuellt från tabellen. Anslut sedan dina Excel-data från Desktop och beräkna delsummor och totalsummor med hjälp av alternativet Totalsummor. Mer information finns i [Visa totalsummor i en visualisering](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_totals_grandtotal_turnon.htm). I annat fall kan du ansluta till dina Excel-data från Desktop, sätta på datatolken och därefter använda alternativet Totalsummor. Mer information finns i [Rensa data i Excel, CSV, PDF och Google Kalkylark med Datatolken](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_interpreter.htm). ![Korstabell som visar elevens ID-nummer, kön, skolområde och tre ämnen (matte, naturvetenskap och historia) för fem elever. Det finns en rad med delsummor i ljus orange färg längst ner i tabellen som visar summan av elevens poäng i varje ämne, och raden är överstruken med ett rött streck.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/excel_tips_preagg_remove.png) ## Ta bort eller utesluta introduktionstexten Excel-data som levereras som en rapport kan innehålla titlar eller block av introduktionstext. Eftersom Desktop förväntar sig antingen kolumnrubriker eller radvärden på den första raden i en tabell, kan denna information orsaka problem i samband med analysen. Anta till exempel att du har en tabell som innehåller en rapporttitel och ett rapportdatum. ![Exempel på korstabell med information i det övre hörnet i en ljus orange färg med texten ”Excel-rapport januari 2017”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/excel_tips_introstuff.png) I detta fall måste titel- och datuminformationen tas bort. Om du vill använda en titel och ett datum för en rapport gör du något av följande: - Ta bort denna information manuellt från dina Excel-data. Anslut sedan till dina Excel-data från Desktop och lägg till en rapporttitel med hjälp av alternativet Titel. Du hittar mer information i [Formatera enskilda delar av vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_specific_titlecaption.htm). - Anslut till dina Excel-data från Desktop, sätt på datatolken och använd därefter alternativet Titel. Mer information finns i [Rensa data i Excel, CSV, PDF och Google Kalkylark med Datatolken](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_interpreter.htm). - Om du inte kan ta bort denna information från dina Excel-data skapar du ett namngivet intervall och ansluter till det namngivna intervallet från Desktop. Mer information finns i [Excel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/examples_excel.htm). ![Exempel på korstabell med onödig information i det övre hörnet överstruket med ett rött streck. Informationen är ”Excel-rapport januari 2017”.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/excel_tips_introstuff_remove.png) ## Jämna ut hierarkiska rubriker till en enda rad Rent allmänt förväntar sig Tableau Desktop att endast den första raden i dina Excel-data innehåller kolumnrubriker. Data som innehåller flera lager av kolumnrubriker kan orsaka problem i samband med analysen. Anta till exempel att du har en tabell som innehåller en huvudrubrik och flera underrubriker. ![Korstabell som visar elevens ID-nummer, kön, skolområde och tre ämnen (matte, naturvetenskap och historia) för fyra elever. Överst i tabellen visas rubriken ”Kalifornien” i en ljus orange färg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/excel_tips_hierheaders.png) I detta fall måste hierarkin för rubrikerna jämnas ut eller tas bort. För att göra detta kan du manuellt skapa en ny kolumn för varje rubrik i hierarkin, direkt i dina Excel-data. I annat fall kan du ansluta till dina Excel-data från Tableau Desktop och sedan sätta på datatolken. Kontrollera att rubrikerna har jämnats ut på rätt sätt. Mer information om datatolken finns i [Rensa data i Excel, CSV, PDF och Google Kalkylark med Datatolken](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_interpreter.htm). ![Korstabell som visar elevernas ID-nummer, delstater, kön, skolor och poäng. Kolumnen Delstat visas med ljusgrön färg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/excel_tips_hierheaders_flat.png) ### Se till att det inte finns några tomma celler Om du skapar nya kolumner för dina hierarkiska rubriker måste du se till att varje cell i de nya kolumnerna innehåller värden. ![Exempel på korstabell/pivottabell som visar elevens ID-nummer, kön, skolområde, ämne och betyg. Kolumnen Delstat visas med ljusorange färg, och det finns bara text i åtta av de totalt tio raderna.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/excel_tips_blankcells.png) Även om du upprepar samma värde för varje rad är det viktigt att varje rad innehåller de data som är associerade med de data som var lagrade i den hierarkiska rubriken. Du måste ta bort tomma celler manuellt från dina Excel-data. ![Exempel på korstabell/pivottabell som visar elevens ID-nummer, kön, skolområde, ämne och betyg. Kolumnen Delstat visas med ljusgrön färg, och delstaten uppges på var och en av de tio raderna.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/excel_tips_blankcells_none.png) ## Ta bort tomma rader Se till att det inte finns några tomma rader i dina data. För att åtgärda tomma rader måste du ta bort de tomma raderna från dina Excel-data. ![Exempel på korstabell/pivottabell som visar elevens ID-nummer, kön, skolområde, ämne och betyg. Det finns två tomma rader som visas i ljusorange färg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/excel_tips_blankrows.png) ## Lägga till rubriker som saknas Se till att inga kolumnrubriker saknas. För att åtgärda rubriker som saknas måste du lägga till de rubriker som saknas manuellt, direkt i dina Excel-data. ![Exempel på korstabell/pivottabell som visar elevens ID-nummer, kön, skolområde, ämne och betyg. Det finns två tomma kolumnrubriker som visas i ljusorange färg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/excel_tips_blankheaders.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Tips på hur man arbetar med beräknade fält i Tableau För att du ska bli mer effektiv i skapandet och redigeringen av beräknade fält i Tableau får du i den här artikeln ett flertal tips på hur man arbetar i beräkningsredigeraren. **Obs!** GIF-filerna i det här avsnittet visar en äldre version av användargränssnittet. Rutan **Data** visar inte längre Dimensioner och Mätvärden. ## Dra och släpp fält i beräkningsredigeraren När du skapar fält i beräkningsredigeraren kan du när som helst dra befintliga fält från rutan Data till redigeraren. ![Skapa ett beräknat fält i Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_tips1.gif) ## Dra och släpp formler från beräkningsredigeraren till rutan Data När du anger en beräkning i beräkningsredigeraren kan du framhäva hela eller delar av formeln och dra den till rutan Data för att skapa ett nytt beräknat fält. Du kan sedan byta namn på fältet genom att ange ett namn. Du hittar mer information i [Ad hoc-beräkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_adhoc.htm). ![Skapa ett beräknat fält i Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_tips2.gif) ## Använd funktionsreferensen i beräkningsredigeraren När du anger en beräkning i beräkningsredigeraren kan du använda funktionsreferensen för att bläddra bland alla tillgängliga funktioner i Tableau. **Öppna funktionsreferensen:** I beräkningsredigeraren klickar du på triangelikonen på höger sida av redigeraren. ![Skapa ett beräknat fält med operatorer i Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_tips7.gif) Lägga till en funktion från referensen till formeln: I funktionsreferensen dubbelklickar du på en funktion. ![Skapa ett beräknat fält med operatorer i Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_tips3.gif) ## Utnyttja automatisk ifyllning av formler När du anger en formel i beräkningsredigeraren föreslår Tableau alternativ för ifyllning i formeln. Tableau föreslår funktioner, fält i datakällan, parametrar, uppsättningar och klasser som börjar på eller innehåller den sträng du anger. Listan över förslag uppdateras i takt med att du skriver. Lägga till ett objekt från automatisk ifyllning till formeln: Tryck på returtangenten på tangentbordet för att välja det framhävda förslaget. Du kan använda upp- och nedpilarna på tangentbordet för att flytta mellan objekt i listan över förslag på automatisk komplettering. ![Skapa ett beräknat fält med operatorer i Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_tips4.gif) ## Dra tabellberäkningar till beräkningsredigeraren för att redigera dem När du skapar en tabellberäkning kan du dra den till beräkningsredigeraren för att granska eller ändra formeln. **Redigera tabellberäkning i beräkningsredigeraren:** 1. På menyn **Analys** väljer du **Skapa beräknat fält ...**. 2. Från arbetsbladet drar du tabellberäkningen till beräkningsredigeraren. 3. Klicka på OK när du är klar. ![Skapa ett beräknat fält i Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_tips5.gif) ## Ändra storlek på texten i beräkningsredigeraren Du kan justera textstorleken i beräkningsredigeraren när du skapar eller redigerar beräkningar. **Göra texten i beräkningsredigeraren större:** Tryck på tangenterna `CTRL` och `+` på tangentbordet (`Command +` på Mac) **Göra texten i beräkningsredigeraren mindre:** Tryck på tangenterna `CTRL` och `-` på tangentbordet (`Command -` på Mac). **Obs!** Textstorleken förblir densamma tills du stänger redigeraren. Nästa gång du öppnar redigeraren är texten i standardstorlek. ## Se vilka blad som använder ett beräknat fält När du redigerar ett beräknat fält kan du klicka på **Påverkade blad** för att se vilka andra blad som använder fältet. Dessa blad uppdateras när du tillämpar ändringarna. ![En beräkning av tecken på vinst som visas med en varning om att ändringar av beräkningen kan komma att ändra blad 2 och 4.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calcs_tips6.png) ## Formatera tal och datum > [!TIP] > > **Tips**: Ibland behövs ingen beräkning, bara lite formatering. Det finns tillfällen då ett tal eller ett datumvärde är korrekt, men inte visas som du vill. Till exempel kanske ett datum visas som 2027/02/02 i stället för som 2 februari 2027. Det krävs ingen datumberäkning för att korrigera detta. I stället [formaterar du helt enkelt datumet](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/dates_custom_date_formats.htm) så som du vill att det visas. På liknande sätt kan resultatet från funktionen `ROUND()` ibland se konstigt ut på grund av datakällan. För att ange hur resultatet ska visas [ställer du in talformatet](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/formatting_specific_numbers.htm) med önskat antal decimaler. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Typer av förklaringar i Förklara data Varje gång du väljer en ny markering i en visualisering eller på en instrumentpanel och kör Förklara data så körs en ny statistisk analys baserat på den markeringen och underliggande data i arbetsboken. Möjliga förklaringar visas i expanderbara avsnitt i rutan Dataguide. Information om hur Förklara data analyserar och utvärderar förklaringar finns i [Så fungerar Förklara data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_explained.htm). ## Utforska underliggande värden Den här delen innehåller en lista med förklaringar för alla mätvärden som kan förklaras (kallade _målmätvärden_). Förklaringarna som visas här beskriver en relation med de värden i målmätvärdet som testas med den analyserade markeringen. Använd din erfarenhet och det du vet om dina data för att avgöra om relationerna som identifieras av Förklara data är meningsfulla och om det är värt att utforska dem. ![Förklara data-information om en analyserad markering, med en text om ett summavärde på 8 800 som är högre än förväntat markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explaindata_targetmeasure.png) I det här exemplet är målmätvärdet Trip Distance (Cykelsträcka). ### Underliggande egenskaper Dessa förklaringar beskriver hur underliggande poster till markeringarna i vyn antas bidra till det aggregerade värdet för det mätvärde som förklaras. [Extrema värden](#MA-Extreme), [null-värden](#MA-Null), [antal poster](#MA-NR) och [genomsnittligt värde](#MA-AVG) är några exempel på attribut för markeringar. **Obs!** Mer information om definitioner av vanliga termer som används i förklaringar finns i [Termer och begrepp i förklaringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_basics.htm#TermsToKnow "Länk till definitioner av termer och koncept som används i förklaringar."). #### Extrema värden Den här typen av förklaring anger om en eller flera poster innehåller värden som är betydligt högre eller lägre än övriga poster. Om förklaringen har stöd i en modell indikerar den att extremvärdet påverkar målmätvärdet för den analyserade markeringen. Om en markering har extremvärden betyder det inte nödvändigtvis att den har avvikande värden eller att du bör utesluta dessa poster från vyn. Det är upp till dig och beror på analysen. Förklaringen gör dig bara uppmärksam på ett extremvärde i markeringen. Till exempel skulle analysen kunna avslöja ett felskrivet värde i en post, där en banan kostar 10 dollar i stället för 10 cent. Eller så skulle den kunna avslöja att en viss försäljare har haft ett mycket lyckat kvartal. **Obs!** Förklaringen måste aktiveras av utvecklaren för att synas i visningsläge i en publicerad arbetsbok. Mer information finns i [Kontrollera åtkomst till Förklara data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_control_access.htm).

Den här förklaringen visar följande:

  • Antalet underliggande poster i den analyserade markeringen.
  • Det eller de extremvärden som bidrar till målmätvärdet.
  • Hur värdena är fördelade i markeringen.
  • Postdetaljerna för respektive distributionsvärde.

Utforskningsalternativ:

  • Hovra över en cirkel i diagrammet för att visa dess värde.
  • Klicka på vänster eller höger pil under listan med detaljer för att gå igenom postdetaljerna.
  • Klicka på Visa fullständiga data om alternativet är tillgängligt och klicka sedan på fliken Fullständiga data för att visa alla poster i en tabell.
  • Klicka på ikonen Öppna Ikonen för att öppna vyer. för att se en större version av visualiseringen.

Nästa steg för analys:

  • Om det finns få poster utforskar du dessa värden och jämför dem med extremvärdet.
  • Om extremvärdet är betydligt högre eller lägre än andra postvärden utelämnar du det och ser hur det påverkar värdet för den analyserade markeringen.
  • När du tittar på data med och utan extremvärdet bör du se det som en möjlighet att tillämpa dina praktiska kunskaper om data.

 

I det här exemplet kan ett enskilt extremvärde på 463 timmars uthyrning förklara den högre än förväntade totala uthyrningstiden på 613 timmar.

I det här exemplet kan ett enskilt extremvärde på 463 timmars uthyrning förklara den högre än förväntade totala uthyrningstiden på 613 timmar.

En möjlig orsak till det höga värdet är att någon glömt att ställa tillbaka cykeln i stället när de lämnade tillbaka den. I så fall kan det vara bäst att utelämna detta värde för framtida analyser.

 

Visualisera skillnaden

Det här avsnittet illustrerar följande:

  • Hur värdet för den analyserade markeringen ändras när extremvärdet utelämnas.

 

 

 

 

 

 

 

Utforskningsalternativ:

  • Klicka på ikonen Öppna Ikonen för att öppna vyer. för att se en större version av visualiseringen.
  • Utforska skillnaden när extremvärdet (eller extremvärdena) tas med eller utesluts.
  • Utvecklare kan öppna vyn som ett nytt blad och tillämpa ett filter för att utesluta extremvärdet.

Nästa steg för analys:

  • Om extremvärdet är betydligt högre eller lägre än andra postvärden utelämnar du det och ser hur det påverkar värdet för den analyserade markeringen.
  • När du tittar på data med och utan extremvärdet bör du se det som en möjlighet att tillämpa dina praktiska kunskaper om data.
 Rubriken Visualisera skillnaden med en ögonblicksbild av en karta och en förklarande text om värdet ändras från 619,3 till 155,5 när extremvärdet exkluderas.

När extremvärdet på 483 timmar utelämnas i det här exemplet är värdet för den analyserade markeringen inte längre stor jämfört med övriga markeringar i vyn.

När extremvärdet på 483 timmar utelämnas i det här exemplet är värdet för den analyserade markeringen inte längre stor jämfört med övriga markeringar i vyn. Nu sticker andra markeringar ut. Det kan vara bra att utforska de andra markeringarna för att förstå varför antalet uthyrningstimmar är högre på dessa andra platser.

#### Null-värden Förklaringstypen Null-värden pekar på situationer då mängden data som saknas i en markering är högre än väntat. Den indikerar hur stor del av målmätvärdena som är null och hur null-värdena kan antas bidra till mätvärdets aggregerade värde.

Den här förklaringen visar följande:

  • Hur stor procentandel av värdena som är null i målmätvärdet för den analyserade markeringen (blå cirkel).

Utforskningsalternativ:

  • Hovra över cirklarna i punktdiagrammet för att visa mer information.
  • Rulla för att se mer av diagrammet.
  • Klicka på ikonen Öppna Ikonen för att öppna vyer. för att se en större version av visualiseringen.

Nästa steg för analys:

  • Om du vill kan du utelämna null-värden i markeringen för vidare analys.
 

Ett punktdiagram med Förklara data-text om att procentandelen null-värden kan bidra till medelvärdet.

I det här exemplet visas procentandelen null-värden i målmätvärdet som en blå cirkel.

#### Antal poster Den här förklaringstypen beskriver när antalet underliggande poster korrelerar med summan. En relation identifierades mellan antalet poster som aggregeras i en markering och markeringens faktiska värde. Detta kan tyckas uppenbart, men med den här förklaringstypen kan du se om markeringens värde påverkas av storleken på värdena i de underliggande posterna eller snarare av antalet poster i den analyserade markeringen.

Den här förklaringen visar följande:

  • Antalet poster i målmätvärdet för den analyserade markeringen (mörkblå stapel).
  • Antalet poster i målmätvärdet för andra markeringar i källvisualiseringen (ljusblå stapel).

Utforskningsalternativ:

  • Hovra över ett fält för att se mer information.
  • Rulla för att se mer av diagrammet.
  • Klicka på ikonen Öppna Ikonen för att öppna vyer. för att se en större version av visualiseringen.

Nästa steg för analys:

  • Se om de enskilda värdena i posterna är höga eller låga, eller om den analyserade markeringen innehåller många eller få poster.
  • Om antalet poster är större än väntat kan du behöva normalisera data.
 

Ett punktdiagram som visar relationen mellan antalet och summan av resavstånd, med en Förklara data-text om att summan av resavstånd kan vara hög på grund av det höga antalet poster i augusti.

I det här exemplet visas antalet poster för Trip Distance (Cykelsträcka) för varje värde i Ride Month (Cykelmånad), som är en dimension i den ursprungliga visualiseringen. Augusti visar högst värdet för total cykelsträcka.

Du kan ta reda på om augusti har högst värde för cykelsträcka eftersom antalet cykelturer var fler i augusti, eller om det beror på att vissa turer var längre.

#### Genomsnittligt värde för markering Den här förklaringstypen beskriver när det genomsnittliga värdet för ett mätvärde korrelerar med summan. Jämför och se om det genomsnittliga värdet är högt eller lågt, eller om antalet poster är högt eller lågt.

Den här förklaringen visar följande:

  • Genomsnittet av målmätvärdet för varje värde i en dimension som används i källvisualiseringen.

Utforskningsalternativ:

  • Hovra över ett fält för att se mer information.
  • Rulla för att se mer av diagrammet.
  • Klicka på ikonen Öppna Ikonen för att öppna vyer. för att se en större version av visualiseringen.

Nästa steg för analys:

  • Jämför och se om det genomsnittliga värdet är högt eller lågt, eller om antalet poster är högt eller lågt. Du kan till exempel ta reda på om en hög vinst beror på att du sålt många varor eller på att du sålt dyra varor?
  • Försök att förstå varför den analyserade markeringen har ett mycket högre eller lägre genomsnittligt värde.

 

 Dimensionen Genomsnittligt resavstånd är vald, med en förklaring om att det genomsnittliga resavståndet ökar den förväntade summan av resavståndet för den förklarade markeringen.

I det här exemplet är den genomsnittliga cykelsträckan i augusti inte signifikant högre eller lägre än övriga månader. Det tyder på att cykelsträckan är högre i augusti eftersom antalet resor var fler i augusti, inte eftersom cyklisterna cyklade längre.

### Bidragande enskilt värde Använd den här förklaringen för att förstå sammansättningen av de postvärden som tillsammans bildar den analyserade markeringen. Den här förklaringstypen anger om ett enskilt värde i en dimension som inte visualiserats kan antas bidra till det aggregerade värdet för den analyserade markeringen. En dimension som inte har visualiserats är en dimension som finns i datakällan, men som för närvarande inte används i vyn. Den här förklaringen visar när alla underliggande poster i en dimension har samma värde, eller när ett dimensionsvärde sticker ut på grund av att många eller få av posterna har samma enskilda värde för den analyserade markeringen. **Obs!** Mer information om definitioner av vanliga termer som används i förklaringar finns i [Termer och begrepp i förklaringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_basics.htm#TermsToKnow "Länk till definitioner av termer och koncept som används i förklaringar.").
Den här förklaringen visar följande:
  • Andelen poster i procent för ett enskilt värde i en dimension för den analyserade markeringen (blå stapel) jämfört med alla markeringar (grå stapel) i källvisualiseringen.
  • Andelen poster i procent för alla andra värden i en dimension för den analyserade markeringen (blå stapel) jämfört med alla markeringar (grå stapel) i källvisualiseringen.
  • Genomsnittet av målmätvärdet för det enskilda värdet i en dimension för den analyserade markeringen (blå stapel) jämfört med alla markeringar (grå stapel).
  • Genomsnittet av målmätvärdet för alla andra värden i en dimension för den analyserade markeringen (blå stapel) jämfört med alla markeringar (grå stapel) i källvisualiseringen.

Utforskningsalternativ:

  • Hovra över ett fält för att se mer information.
  • Klicka på ikonen Öppna Ikonen för att öppna vyer. för att se en större version av visualiseringen.

Nästa steg för analys:

  • Använd den här förklaringen för att förstå sammansättningen av de postvärden som tillsammans bildar den analyserade markeringen.
  • Utvecklare kan vilja skapa en ny visualisering för att utforska dimensioner som inte visualiserats, som exponeras i förklaringen.
 Förklara data-information för en vald markering, med stapeldiagram som visar poster som påverkar värdet.

I det här exemplet visar den statistiska analysen att många av cykelturerna har sitt ursprung i stationsområdet Back Bay. Observera att Station Neighborhood (Stationsområde) är en dimension som inte visualiserats, som har viss relation till Trip Distance (Cykelsträcka) i källvisualiseringens underliggande data.

### De största bidragsfaktorerna Använd den här förklaringen för att se de värden som utgör den största delen av den analyserade markeringen. För en COUNT-aggregering visar de största bidragsfaktorerna dimensionsvärden med flest poster. För SUM visar den här förklaringen dimensionsvärden med den största delsumman. ### Bidragande dimensioner Använd den här förklaringen för att förstå sammansättningen av de postvärden som tillsammans bildar den analyserade markeringen. Den här förklaringstypen visar att fördelningen av en dimension som inte visualiserats kan antas bidra till det aggregerade värdet för den analyserade markeringen. Den här förklaringstypen används för summor, antal och genomsnittliga värden för målmätvärden. En dimension som inte har visualiserats är en dimension som finns i datakällan, men som för närvarande inte används i vyn. **Obs!** Mer information om definitioner av vanliga termer som används i förklaringar finns i [Termer och begrepp i förklaringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_basics.htm#TermsToKnow "Länk till definitioner av termer och koncept som används i förklaringar.").
Den här förklaringen visar följande:
  • Procent av antalet poster för alla värden i en dimension för den analyserade markeringen (blått fält) jämfört med alla värden i en dimension för alla markeringar (grått fält) i källvisualiseringen.
  • Genomsnittet av målmätvärdet för alla värden i en dimension för den analyserade markeringen (blå stapel) jämfört med alla värden i en dimension för alla markeringar (grå stapel).

Utforskningsalternativ:

  • Hovra över ett fält för att se mer information.
  • Rulla för att se mer av diagrammet.
  • Klicka på ikonen Öppna Ikonen för att öppna vyer. för att se en större version av visualiseringen.

Nästa steg för analys:

  • Använd den här förklaringen för att förstå sammansättningen av de postvärden som tillsammans bildar den analyserade markeringen.
  • Utvecklare kan vilja skapa en ny visualisering för att utforska dimensioner som inte visualiserats, som exponeras i förklaringen.
 Förklara data-information för en vald markering och dess distribution.

I det här exemplet visar den statistiska analysen att fler cykelturer gjordes från South Station och MIT och färre resor från Charles Circle och Kendall, jämfört med övriga cykelturer för markeringarna totalt sett.

Observera att Station Name (Stationens namn) är en dimension som inte visualiserats, som har viss relation till Trip Distance (Cykelsträcka) i källvisualiseringens underliggande data.

### Bidragande mätvärden Den här förklaringstypen visar att genomsnittet av ett mätvärde som inte visualiserats kan antas bidra till det aggregerade värdet för den analyserade markeringen. Ett mätvärde som inte har visualiserats är ett mätvärde som finns i datakällan, men som för närvarande inte används i vyn. Den här förklaringen kan exponera en linjär eller kvadratisk relation mellan mätvärdet som inte visualiserats och målmätvärdet. **Obs!** Mer information om definitioner av vanliga termer som används i förklaringar finns i [Termer och begrepp i förklaringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_basics.htm#TermsToKnow "Länk till definitioner av termer och koncept som används i förklaringar.").
Den här förklaringen visar följande:
  • Relationen mellan summan av målmätvärdet och genomsnittet av ett mätvärde som inte visualiserats för den analyserade markeringen (blå cirkel) och alla markeringar (grå cirklar) i vyn.
  • Om summan av målmätvärdet är högt eller lågt på grund av att genomsnittet av mätvärdet som inte visualiserats är högt eller lågt.

Utforskningsalternativ:

  • Hovra över varje cirkel för att visa mer information.
  • Klicka på ikonen Öppna Ikonen för att öppna vyer. för att se en större version av visualiseringen.

Nästa steg för analys:

  • Utvecklare kan vilja skapa en ny visualisering för att utforska mätvärden som inte visualiserats, som exponeras i förklaringen.
 Förklara data-information för ett valt mätvärde.

I det här exemplet är en möjlig anledning till varför cykelsträckan är hög att den genomsnittliga totala uthyrningstiden också är hög.

## Andra saker att utforska I den här delen visas olika orsaker som kan förklara varför den analyserade markeringen är unik eller sticker ut. Följande gäller för dessa förklaringar: - De förklarar inte varför värdet i markeringen är vad det är. - De är inte på något sätt relaterade till värdet för mätvärdena i källvisualiseringen. - De tar inte hänsyn till målmätvärden. ### Andra relevanta dimensioner Använd den här förklaringen för att förstå sammansättningen av de postvärden som tillsammans bildar den analyserade markeringen. Fördelningen i en dimension som inte visualiserats i den analyserade markeringen är avvikande jämfört med distributionen av värden för alla andra markeringar i vyn. En dimension som inte har visualiserats är en dimension som finns i datakällan, men som för närvarande inte används i vyn. **Obs!** Mer information om definitioner av vanliga termer som används i förklaringar finns i [Termer och begrepp i förklaringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_basics.htm#TermsToKnow "Länk till definitioner av termer och koncept som används i förklaringar.").
Den här förklaringen visar följande:
  • Procent av antalet poster för alla värden i en dimension för den analyserade markeringen (blått fält) jämfört med alla värden i en dimension för alla markeringar (grått fält) i källvisualiseringen.

Utforskningsalternativ:

  • Hovra över ett fält för att se mer information.
  • Rulla för att se mer av diagrammet.
  • Klicka på ikonen Öppna Ikonen för att öppna vyer. för att se en större version av visualiseringen.

Nästa steg för analys:

  • Använd den här förklaringen för att förstå sammansättningen av de postvärden som tillsammans bildar den analyserade markeringen.
  • Utvecklare kan vilja skapa en ny visualisering för att utforska dimensioner som inte visualiserats, som exponeras i förklaringen.
 Förklara data-information för andra dimensioner av intresse.

I det här exemplet associeras en hög procentandel poster med mulet väder. Eftersom informationen rör cykeluthyrning i Boston, och den analyserade markeringen är Trip Distance (Cykelsträcka) i augusti, kan vi anta att det är varmt och fuktigt väder. Kanske hyrde fler personer cyklar när det var mulet för att undvika värmen. Det är också möjligt att det var mulet fler dagar i augusti.

[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Typkonvertering Den här artikeln introducerar funktioner för typkonvertering och deras användning i Tableau. Den visar även hur du kan skapa en typkonverteringsberäkning med hjälp av ett exempel. ## Varför använda typkonverteringsfunktioner Med funktionerna för typkonvertering kan du konvertera fält från en datatyp till en annan (detta kallas ibland ”casting” på engelska). Om du till exempel har datuminformation i ett fält vars datatyp är sträng kan du inte använda det fältet i datumberäkningar om inte fältets datatyp ändras till datum. Om du till exempel vill använda ett fält vars datatyp är sträng i en DATEDIFF-funktion måste du också använda en datatypkonvertering för datum: `DATEDIFF('day', [Date Field], DATE([String Date Field]) )` Om DATE-funktionen inte ändrar datatypen visas ett felmeddelande om att ”DATEDIFF anropas med (sträng, datum, sträng)”. ![Ett beräkningsfel som visar ett typkonverteringsfel](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/function_typeconversion_error.png) > [!TIP] > > **Tips**: Fält har [Datatyper](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_datatypes.htm) i rutan Data. I många fall behöver du inte använda någon typkonverteringsfunktion alls. Du kan ändra fältets datatyp genom att klicka på ikonen. I vissa fall kan det dock vara praktiskt att ändra datatypen enbart för en viss beräkning, annars kanske Tableau inte kan konvertera fältets innehåll till den önskade datatypen korrekt (till exempel kanske datumformatet inte kan identifieras). I så fall skulle du behöva använda en typkonverteringsfunktion som de nedanstående. ## Typkonverteringsfunktioner i Tableau ### DATE
SyntaxDATE(expression)
UtdataDatum
DefinitionNär ett nummer, en sträng eller ett datumuttryck anges returernas ett datum.
Exempel
DATE([Employee Start Date])
DATE("September 22, 2018") 
DATE("9/22/2018")
DATE(#2018-09-22 14:52#)
Obs!

Till skillnad från DATEPARSE behöver du inte ange något mönster, eftersom DATE automatiskt identifierar många standarddatumformat. Om DATE dock inte känner igen inmatningen kan du försöka använda DATEPARSE och ange formatet.

MAKEDATE är en annan liknande funktion, men MAKEDATE kräver inmatning av numeriska värden för år, månad och dag.

### DATETIME
SyntaxDATETIME(expression)
UtdataDatum/tid
DefinitionNär ett nummer, en sträng eller ett datumuttryck anges returernas datum/tid.
Exempel
DATETIME("April 15, 2005 07:59:00") = April 15, 2005 07:59:00
### FLOAT
SyntaxFLOAT(expression)
UtdataFlyttalsvärde (decimalt)
DefinitionSänder argumentet som ett flyttalsnummer.
Exempel
FLOAT(3) = 3.000
Obs!Se även INT, som returnerar ett heltal.
### INT
SyntaxINT(expression)
UtdataHeltal
DefinitionSänder argumentet som ett heltal. För uttryck trunkerar den här funktionen resultat till närmaste heltal, mot noll.
Exempel
INT(8/3) = 2
INT(-9.7) = -9
Obs!

När en sträng konverteras till ett heltal konverteras det först till ett flyttal och avrundas sedan.

Se även FLOAT, som returnerar ett decimaltal.
Se även ROUND, CEILING och FLOOR

### MAKEDATE
SyntaxMAKEDATE(year, month, day)
UtdataDatum
DefinitionReturnerar ett datumvärde som konstruerats från angivet år, angiven månad och angiven dag.
Exempel
MAKEDATE(1986,3,25) = #1986-03-25#

Tänk på att felaktigt inmatade värden justeras till ett datum, till exempel MAKEDATE(2020,4,31) = May 1, 2020 i stället för att returnera ett fel om att den 31 april inte finns.

Obs!

Tillgängligt för Tableau-dataextrakt. Kontrollera om det är tillgängligt i andra datakällor.

MAKEDATE kräver numeriska inmatningar för delarna av ett datum. Om dina data är en sträng som ska vara ett datum kan du prova DATE-funktionen. DATE känner automatiskt igen många standarddatumformat. Om DATE inte känner igen inmatningen kan du prova att använda DATEPARSE.

### MAKEDATETIME
SyntaxMAKEDATETIME(date, time)
UtdataDatum/tid
DefinitionReturnerar datum/tid som kombinerar ett datum och en tidpunkt. Datumet kan vara ett datum, datum/tid eller en sträng. Tidpunkten måste vara datum/tid.
Exempel

MAKEDATETIME("1899-12-30", #07:59:00#) = #12/30/1899 7:59:00 AM#

MAKEDATETIME([Date], [Time]) = #1/1/2001 6:00:00 AM#

Obs!

Den här funktionen finns endast tillgänglig för MySQL-kompatibla anslutningar (för Tableau är dessa MySQL och Amazon Aurora).

MAKETIME är en liknande funktion som är tillgänglig för Tableau-dataextrakt och vissa andra datakällor.

### MAKELINE
SyntaxMAKELINE(<Spatial Point1>,<Spatial Point2>)
UtdataGeometrispatialt objekt (linje)
DefinitionGenererar en linjemarkering mellan två punkter.
Exempel
MAKELINE(OriginPoint, DestinationPoint)
MAKELINE( MAKEPOINT(OriginLat],[OriginLong]) , MAKEPOINT([DestinationLat],[DestinationLong] )
Obs!Användbart för att ta fram ursprung-destinationskartor eller för att med MAKEPOINT förvandla latitud- och longitudkoordinater till spatiala objekt.
### MAKEPOINT
SyntaxMAKEPOINT(<latitude>, <longitude>)
UtdataGeometrispatialt objekt (punkt)
DefinitionKonverterar data från latitud- och longitudkolumner till spatiala objekt.
Exempel
MAKEPOINT([AirportLatitude],[AirportLongitude])
Obs!

Med MAKEPOINT kan du aktivera en datakälla spatialt, så att du kan koppla den till en spatialfil med hjälp av en spatial koppling. Mer information finns i Koppla spatialfiler i Tableau.

För att använda MAKEPOINT måste dina data innehålla latitud- och longitud-koordinater.

### MAKETIME
SyntaxMAKETIME(hour, minute, second)
UtdataDatum/tid. Läs det som står under Obs!.
DefinitionReturnerar ett datumvärde utifrån timme, minut och sekund som har angetts.
Exempel
MAKETIME(14, 52, 40) = #1/1/1899 14:52:40#
Obs!

Eftersom Tableau inte stöder en tidsdatatyp, endast datum och tid, är utdatan datum och tid. Fältets datumdel kommer att vara 1/1/1899.

Liknande funktion som MAKEDATETIME, som endast är tillgänglig för MYSQL-kompatibla anslutningar.

### STR
SyntaxSTR(expression)
UtdataSträng
DefinitionSänder argumentet som en sträng.
Exempel
STR([ID])
## Konvertera booleska uttryck Ett booleskt uttryck kan konverteras till ett heltal, ett flyttal eller en sträng, men inte till ett datum. - `True` mappar till 1, 1,0 eller ”1” - `False` mappar till 0, 0,0 eller ”0” - `Unknown` mappar till `Null` ## Skapa en typkonverteringsberäkning Följ stegen nedan för att läsa hur du skapar en typkonverteringsberäkning. 1. I Tableau Desktop ansluter du till den sparade datakällan **Urval - Superstore**, som ingår i Tableau. 2. Navigera till ett arbetsblad. 3. Välj Analys > Skapa beräknat fält. 4. I beräkningsredigeraren som öppnas konverteras postnummerfältet från en siffra till en sträng: - Namnge det beräknade fältet, postnummersträng. - Ange följande formel: `STR([Postal Code])` - Klicka på **OK** när du är klar. Det nya beräknade fältet visas under Dimensioner i rutan **Data**. Precis som med de andra fälten kan du använda detta i en eller flera visualiseringar. Genom att konvertera det här fältet från ett tal till en sträng så ser du till att Tableau behandlar det som en sträng och inte ett tal (och därför inte aggregerar det). ## Se även [Datatyper](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_datatypes.htm) [Konvertera ett fält till ett datumfält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_dateparse.htm) [Skriva beräkningar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_operators.htm) [Funktioner i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions.htm) [Tableau-funktioner (i bokstavsordning)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_alphabetical.htm) [Tableau-funktioner (efter kategori)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_all_categories.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Uppdatera datakällor Om du är ansluten till en justerad datakälla går det att uppdatera Tableau Desktop med ändringarna direkt genom att välja en datakälla i menyn Data och sedan klicka på Uppdatera. Anslutningarna kan bete sig på olika sätt. Det finns tre primära anslutningstyper: liveanslutning, extrakt och publicerad datakälla. Anslutningstypen visas i ikonen bredvid datakällan i rutan Data. ### Liveanslutning ![Ikonen för datakälla.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Menu_Ds.png) Databasfrågor skickas via en liveanslutning och vyn uppdateras i enlighet med resultaten. Vissa fält måste dock definieras när anslutningen skapas. Alla nya och ändrade fält uppdateras vid uppdatering av datakällan. Mer information finns i [Ansluta till dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/basicconnectoverview.htm). ### Extrakt ![Ikonen för uppdatering av en datakälla.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Menu_Ds_Extract.png) En fråga skickas till datakällan där extraktet skapades vid extraktuppdatering och extraktet skapas på nytt. Processen kan ta en stund, beroende på extraktstorleken. ### Publicerad datakälla ![En Tableau Cloud-ikon med ett kluster av plustecken.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Online_Tableau_Sparkle.png) Om du är ansluten till en publicerad datakälla kan datakällan vara både en liveanslutning och ett extrakt. Gå till fliken Datakälla för att se om den publicerade datakällan är en liveanslutning eller ett extrakt. Om datakällan är ett extrakt går det bara att uppdatera via servern och alla extrakt som hanteras av Tableau Server uppdateras. ## Ändringar i underliggande data Om du tar bort ett fält i ett Tableau-arbetsblad från datakällans underliggande data och sedan uppdaterar datakällan visas ett varningsmeddelande om att fältet tas bort från vyn och arbetsbladet kommer inte att visas på rätt sätt på grund av fältet som saknas. Vid ändring av underliggande data, t.ex. tillägg av nya fält eller rader, ändrade datavärden eller fältnamn eller om data tas bort visas dessa ändringar i Tableau nästa gång som du ansluter till datakällan. Tableau Desktop ifrågasätter data men importerar dem inte, så du kan uppdatera Tableau direkt för att visa dataändringarna utan att koppla från, såvida ändringarna har sparats i underliggande data. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Uppdatera extrakt När ursprungliga data ändras kan du uppdatera extraktet med Desktop genom att välja en datakälla i menyn Data och därefter välja Extrakt och Uppdatera. Extrakt kan konfigureras på två sätt: med fullständig uppdatering eller inkrementell uppdatering. Med en fullständig uppdatering ersätts alla data i extraktet med den senaste informationen från den ursprungliga datakällan. En inkrementell uppdatering har två varianter: lägg bara till de nya raderna sedan den senaste uppdateringen eller definiera en tidsperiod från uppdateringsdatumet som ska uppdateras. Det valfria andra alternativet är användbart för att uppdatera extraktet om det finns en möjlighet att redan extraherade data kan ha ändrats i datakällan. Om du vill veta mer om hur du extraherar data kan du läsa [Extrahera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/extracting_data.htm). **Obs!** Du kan också automatisera extraktuppdateringarna med [Tableau Data Extract Command-Line Utility](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/extracting_TDE.htm). För att undvika onödiga schemalagda uppdateringar bör du överväga att ge användarna behörighet att uppdatera ett publicerat extrakt på begäran. Mer information finns i [Uppdatera extrakt](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/permissions_capabilities.htm) för arbetsböcker eller datakällor. ## Innan du uppdaterar extrakt Om du vill uppdatera ett extrakt måste du anteckna extraktets filformat innan du utför en extraktuppdatering. Om du genomför en uppdatering av ett `.tde`\-extrakt med version 2022,4 eller senare, uppgraderas extraktet automatiskt till ett `.hyper`\-extrakt. Även om det finns många fördelar med att uppgradera till ett `.hyper`\-extrakt kan du inte öppna extraktet med tidigare versioner av Tableau Desktop Public. Mer information finns i [Extraktuppgradering till .hyper-format](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/extracting_upgrade.htm). **Obs!** .tde-filer stöds inte längre i någon form efter version 2024.2 av Tableau, och de måste uppgraderas till .hyper-format för att kunna användas. ## Konfigurera fullständig extraktuppdatering Som standard konfigureras extrakten för fullständig uppdatering. Detta innebär att varje gång du uppdaterar extrakten ersätts alla rader med de data som finns i den ursprungliga datakällan. Medan denna typ av uppdatering säkerställer att du har en exakt kopia av alla ursprungliga data, beroende på extraktets storlek, kan en fullständig uppdatering ibland ta lång tid och vara väldigt resurskrävande för databasen. Om ett extrakt inte är konfigurerat för inkrementell uppdatering utförs en fullständig extraktuppdatering när man väljer extraktuppdatering. ### Publicera på Tableau Server Om du planerar att publicera extraktet som en datakälla för Tableau Server kan du ange ett schema för extraktuppdateringen under publiceringen. ![En dialogruta för att schemalägga en datauppdatering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/publish_datasource_refresh.png) På samma sätt kan du, om du planerar att publicera extraktet i en arbetsbok för Tableau Server, ange ett schema för extraktuppdateringen under publiceringen. Mer information finns i [Schemalägg extraktuppdatering när du publicerar en arbetsbok](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/publish_workbooks_schedules.htm). ### Publicera på Tableau Cloud Om du planerar att publicera extraktet som en datakälla för Tableau Cloud, beror alternativen för datauppdatering på egenskaperna hos datakällorna. Mer information om datauppdatering från specifika datakällor finns i [Alternativ för extraktuppdatering efter datakälla](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/to_keep_data_fresh.htm#refresh-options). ## Konfigurera en inkrementell extraktuppdatering De flesta datakällorna stöder inkrementell uppdatering. Istället för att uppdatera hela extraktet kan du konfigurera en uppdatering som bara lägger till de rader som är nya sedan den senaste dataextraktionen. Du kan till exempel ha en datakälla som uppdateras dagligen med nya försäljningstransaktioner. I stället för att bygga om hela extraktet varje dag lägger du bara till de nya transaktioner som inträffat under dagen. Sedan kanske du vill göra en fullständig uppdatering en gång i veckan, bara för att vara säker på att dina data är de mest aktuella. Du kan också konfigurera inställningarna för inkrementell uppdatering med ett delintervall för att ta bort alla associerade data från det befintliga extraktet och uppdatera det fullständigt, så att du får med eventuella ändringar eller tillägg sedan den senaste uppdateringen i det tidsintervallet. ### Icke-unik kolumn Från och med version 2024.1 introducerar Tableau en funktion med vilken användare kan utföra inkrementella uppdateringar av extrakt med hjälp av en icke-unik nyckelkolumn. Den här uppdateringen introducerar ett extra steg i processen. ### Uppdatering av delintervall för inkrementella extrakt I Tableau-version 2024.2 och senare kan du ange ytterligare en tidsperiod för att extrahera tidigare extraherade data och fånga upp eventuella ändringar som kan ha inträffat. Detta gör du med fälten **Minsta datumintervall att uppdatera**. Detta är praktiskt till exempel för datakällor som tillåter infogning och retroaktiva ändringar inom en definierad tidsperiod. När det väl har konfigurerats hämtar extraktet med inkrementell uppdatering alla nya data plus tidigare extraherade data från ett visst tidsintervall. När du har valt ett nummer (som 2) och en tidsperiod (som månad) uppdateras hjälptexten nedan så att den speglar dina val (”De senaste 2 månadernas data från uppdateringsdatumet uppdateras alltid”). Om inget tidsintervall anges hämtas bara innehåll som är nyare än det som finns i det befintliga extraktet. #### Om minsta datumintervall att uppdatera Hur du bäst konfigurerar minsta datumintervall att uppdatera beror på hur ofta du planerar att uppdatera extrakten, hur ofta datakällan uppdateras och mängden data som normalt uppdateras under varje tidsperiod. Det är viktigt att förstå hur Tableau tolkar konfigurationsinställningarna för extrakt så att extraktet verkligen innehåller de data du förväntar dig. - När ett antal tidsenheter anges tolkar Tableau det som att alla data från den aktuella tidsenheten ska hämtas plus ytterligare X enheter med data. Exempel: Om du anger tre månader hämtas alla data från den aktuella månaden plus data från föregående tre månader. Om aktuellt datum är den 1 april hämtar Tableau alla data från april (i detta fall 1 dag) plus alla data från januari, februari och mars, vilket blir cirka 91 dagars data. Om samma uppdatering körs den 28 april hämtas data från 28 dagar i april plus de föregående 3 månaderna, vilket blir cirka 118 dagars data. - Du får störst kontroll och enhetlighet om du använder minsta möjliga tidsenhet (som dag) som passar för aktuella data. Om du alltid vill uppdatera de föregående 90 dagarnas data plus uppdateringsdagen så väljer du 90 som nummer och dag som tidsperiod. - Tableau rekommenderar att du baserar extraktet på ett datum/tid-fält som speglar datum/tid då en post registrerades. Om det datumfält som används för att fastställa extrakt inkluderar framtida datum (som ”Planerat leveransdatum för beställning”) kanske resultatet från funktionen för minsta datumintervall att uppdatera inte ser ut som väntat. - Om det finns mer nya data i datakällan som ska uppdateras än den konfigurerade tidsperioden börjar de extra data som hämtas vid den punkt där nya data är tillgängliga. Om du till exempel konfigurerar delintervallet för enbart de föregående två dagarna, men den senaste uppdateringen skedde för 10 dagar sedan, så kommer alla 10 dagar med nya data att extraheras plus ytterligare två dagar med tidigare extraherade data. **Obs!** Om datastrukturen för källdata ändras (till exempel om en ny kolumn läggs till) måste du göra en fullständig extraktuppdatering innan du kan börja göra inkrementella uppdateringar igen. Följ de här stegen för att ställa in ett extrakt på inkrementell uppdatering eller redigera ett befintligt fullständigt extrakt så att det använder inkrementell uppdatering. 1. Välj en datakälla på menyn Data och välj sedan Extrahera data. 2. I dialogrutan Extrahera data väljer du Alla rader som det antal rader som ska extraheras. Inkrementell uppdatering kan endast definieras när du extraherar alla rader i databasen. **Obs!** Du kan inte göra detta på ett provextrakt. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/incremental_refresh_extract_data.png) 4. Utöka delen Inkrementell uppdatering och markera Inkrementell uppdatering. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/subrange_incremental_refresh.png) **Obs!** Inkrementell uppdatering är inte tillgängligt om du aktiverar Aggregering. 6. Ange en kolumn i databasen som ska användas för att identifiera nya rader. Du kan till exempel välja ett datumfält eller en ID-kolumn som växer monotont efterhand som rader läggs till i databasen. 7. (Valfritt) Om du väljer en Datum- eller Datum/tid-kolumn i Tableau kan du utföra en partiell uppdatering av extraktdata genom att ange ett specifikt datumintervall. Bestäm antalet dagar och ange datum/tidsskalan för att fastställa det lägsta datumintervallet för uppdateringen (till exempel 14 dagar från uppdateringsdatumet). 8. (Valfritt) Om inget minsta uppdateringsintervall har fastställts utökar du Avancerade inställningar för att ange hur nya rader ska hämtas. Du kan välja att antingen ersätta de senast tillagda raderna genom att uppdatera värden som är lika med eller större än det senast registrerade värdet eller behålla de senast tillagda raderna genom att bara uppdatera extraktet med värden som är större än det senast registrerade värdet. **Obs!** När filter läggs till tonas de avancerade inställningarna för inkrementell uppdatering ned och standardinställningen ”Ersätt inte de senast tillagda raderna” används. Syftet med detta är att undvika eventuella konflikter som kan uppstå mellan vissa filtervillkor och den avancerade logiken för inkrementell uppdatering som utför åtgärden ”Ersätt de senast tillagda raderna”. 10. Slutför genom att välja **Spara inställningar**. #### Att tänka på vid uppdatering av extrakt Redigera ett extrakt Om du redigerar ett befintligt extrakt visas den senaste uppdateringen, så att du kan vara säker på att du uppdaterar extraktet med rätt data. Fullständig uppdatering En fullständig uppdatering ersätter alla rader med data som finns i den ursprungliga datakällan varje gång du uppdaterar extraktet. En fullständig uppdatering kan ta längre tid och vara väldigt resurskrävande för databasen. Precision för tid/datum och extrakt Datamotorn, som är den underliggande mekanism som Tableau använder för att skapa extrakt, lagrar tidsvärden med en precision på upp till 3 decimaler. Om du anger en datum/tid- eller tidsstämpelkolumn för att identifiera nya rader med kolumnen, och databasen använder en högre precision än Tableau, kan det hända att du får duplicerade rader efter en inkrementell uppdatering. Om databasen till exempel har två rader, en med ett datum-/tidvärde på `2015-03-13 17:30:56.502352` och en med ett datum-/tidvärde på `2015-03-13 17:30:56.502852`, lagrar Tableau båda raderna med hjälp av ett datum-/tidvärde på `2015-03-13 17:30:56.502` och skapar därigenom duplicerade rader. ## Visa extrakthistorik (Tableau Desktop) Du kan se historik över extraktets uppdateringar genom att välja en datakälla på menyn Data och sedan välja Extrakt > Historik. Dialogrutan Extrakthistorik visar datum och tid för varje uppdatering, om den var fullständig eller inkrementell, och antalet rader som har lagts till. Om uppdateringen gjordes från en fil visas även källfilens namn. ![Tabellen Extrakthistorik med alternativ för att rensa historiken eller stänga tabellen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/extract5.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Uppdatera parametrar i en Tableau-databerättelse **Viktiga ändringar för Tableau Databerättelser** Tableau Databerättelser fasades ut i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server i januari 2025 (2025.1). Tack vare framsteg inom tekniken för naturligt språk kan vi utveckla ett förbättrat gränssnitt, där det är enklare att ställa frågor om data och hålla koll på förändringar. Mer information finns i blogginlägget [How Tableau Pulse powered by Tableau AI is Reimagining the Data Experience](https://www.tableau.com/sv-se/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai) (på engelska). Om du har lagt till en parameter till din instrumentpanel och använder Databerättelser, kommer du att märka att din visualisering uppdateras genom att klicka på parametern, men inte berättelsen. Detta sker då parametern inte uppdaterar underliggande data, såsom ett filter gör. För att uppdatera din Tableau-databerättelse med parameterdata lägger du till en knapp ”Uppdatera” på din instrumentpanel som uppdaterar din berättelse så att den passar din parameter. 1. Skapa ett nytt blad i din arbetsbok. 2. Skapa ett Beräknat fält i det nya bladet med följande information: > > Namn: Uppdatera > > > > Innehåll: ”uppdatera” ![Ett beräknat fält vid namn ”Uppdatera” och som innehåller ordet ”uppdatera”](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_parameter_calcfield.png) 1. Klicka på OK och dra sedan det nya beräknade fältet (Uppdatera) till ditt nya blad. 2. Högerklicka på fältet och klicka på Visa rubrik för att dölja rubriken. ![Menyn för Uppdatera öppen med ”Visa rubrik” vald.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_parameter_showheader.png) 1. Välj en form för din knapp. ![Menyn för Markering öppen med Fyrkant vald.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_parameter_shape.png) 1. Återgå till din instrumentpanel och dra bladet som innehåller uppdateringsknappen till din instrumentpanel bredvid parametern. 2. Hovra över knappen, välj Fler alternativ och klicka på Titel för att dölja titeln. 3. Hovra över knappen och klicka på Använd som filter. ![Objektet väljs, filterikonen klickas och ”Använd som filter” väljs.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_parameter_refreshfilter.png) 1. Justera din parameter och klicka sedan på den nya uppdateringsknappen. Knappen uppdaterar din berättelse så att den passar parametern. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Uppgradera datakällor Om du har arbetsböcker som har skapats före Tableau Desktop 8.2 som använder Microsoft Excel- eller textfildatakällor, eller om du använder äldre anslutningsalternativ för Excel eller textfil, kan du uppgradera datakällorna i arbetsboken. Genom att uppgradera datakällorna för Excel- och textfiler kan du dra nytta av 1.) bättre tolkning av data och 2.) kompatibilitet på Mac. Om du överväger att uppgradera en befintlig arbetsbok för att använda den nya anslutningen ska du granska tabellerna nedan för att jämföra hur dina data bearbetas och visas mellan äldre och standardanslutningstyper. Om det finns vissa funktioner hos Jet-drivrutinen som dina data är beroende av kanske du måste använda den gamla anslutningen för att få förväntade resultat. Arbetsböcker som har skapats före Tableau Desktop 8.2 som använder datakällor för Excel- och textfiler använder den äldre anslutningen automatiskt. För att skapa en ny arbetsbok som använder den äldre anslutningen i Tableau Desktop, gå till dina Excel- eller textfilsdata, klicka på pilen i listrutan på **Öppna** och välj sedan **Öppna med äldre anslutning**. **OBS!** Från och med Tableau 2020.2 stöds inte längre äldre Excel- och textanslutningar. Se dokumentet [Legacy Connection Alternatives](https://community.tableau.com/s/question/0D54T00000CWdGaSAL/legacy-connection-alternatives) (Äldre anslutningsalternativ) i vårt Tableau-community för alternativ till att använda den äldre anslutningen. ## Filformat och attribut Följande tabeller visar några exempel på typer av Excel- och textfiler och tabeller som du kan ansluta till i Tableau när du använder äldre och standardanslutningstyper. ### Excel | Dina data | Äldre anslutning | Standardanslutning | | --- | --- | --- | | .xlsb-filformat | Tillåter anslutningar till Excel-data i .xlsb-filformat. | Tillåter inte anslutningar till Excel-data i .xlsb-format. Du kan använda anslutningar till Excel-data i .xls- eller .xlsx-filformat istället. | | Excel-inbyggda namngivna intervall | Tillåter anslutningar till inbyggda namngivna intervall. | Inbyggda namngivna intervall är dolda. | | Dolda ark | Tillåter anslutningar till en tabell i ett dolt ark. | Döljer anslutningar till en tabell i ett dolt ark. | | Mycket dolt ark | Tillåter anslutningar till en tabell i ett mycket dolt ark. | Döljer en tabell i ett mycket dolt ark. | | Tabell som innehåller diagram | Tillåter anslutningar till tabeller som innehåller Excel-diagram. Tabellen innehåller emellertid inga värden. | Döljer tabeller som innehåller Excel-diagram. | | Tom tabell | Tillåter anslutningar till en tom tabell. | Döljer en tom tabell. | | Tabellrubriker | Behandlar den första raden i en tabell som en rubrik. | Detekterar automatiskt om den första raden i en tabell är en rubrik. | | Tabellbredd | Begränsar tabellbredden till 255 kolumner. | Ingen tabell med begränsningar. | | Tomma kolumner och rader | Tomma kolumner och rader är synliga. | Tomma kolumner och rader döljs eftersom de inte innehåller några värden. | ### Text
Dina dataÄldre anslutningStandardanslutning
FilnamnslängdTillåter inte anslutningar till en fil med ett filnamn som är längre än 64 tecken.Inga längdbegränsningar för filnamn.
Flera punkter i filnamnetTillåter inte anslutningar till en fil med ett filnamn som innehåller flera punkter.Inga punktbegränsningar för filnamn.
Antal kolumner i filenAnvänder antalet fält i den första raden för att bestämma antalet kolumner i filen.Skannar hela filen och använder det vanligaste antalet fält i en rad för att bestämma antalet kolumner i filen.
Rubrikrader

Känner inte automatiskt av om den första raden i filen är en rubrik.

Obs! Du kan ange manuellt att den första raden i filen är en rubrik.

Känner automatiskt av om den första raden i filen är en rubrik.

OBS! Du kan manuellt åsidosätta identifieringen.

Tomma kolumnerTomma kolumner är synliga.Tomma kolumner döljs eftersom de inte innehåller några värden.
## Tecken och formatering Följande tabeller visar några exempel på hur dina Excel- och textfildata kan visas i Tableau när du använder äldre och standardanslutningstyper. ### Excel
Dina dataÄldre anslutningStandardanslutning
Antal tecken i fältnamnetFältnamn trunkeras till 64 tecken.Ingen begränsning av antalet tecken i ett fältnamn.
Specialtecken i fältnamnSpecialtecken är inte tillåtna i fältnamn. Exempelvis specialtecken som citattecken och punkter omvandlas till siffertecken. Parenteser konverteras till parenteser.Specialtecken är tillåtna i fältnamn.
Inledande och efterföljande blanksteg i fältnamnInledande och efterföljande blanksteg i fältnamn är tillåtet.Inledande och efterföljande blanksteg i fältnamn tas bort automatiskt från kolumnnamn.
Duplicera fältnamn

För dubbla fältnamn läggs ett indexnummer till i fältnamnet.

Till exempel testresultat1.

För dubbla fältnamn läggs ett mellanslag och ett indexnummer till i fältnamnet.

Till exempel testresultat 1.

Excel-cellformateringStöder cellformatering som konfigurerats med alternativet Formatera celler i Excel.Stöder inte cellformatering som konfigurerats med alternativet Formatera celler i Excel.
Precision med valutavärdenFält som innehåller valutavärden visas med en maximal noggrannhet på fyra siffrorValutavärdenas fullständiga precision visas.
### Text
Dina dataÄldre anslutningStandardanslutning
Specialtecken i filnamn

Specialtecken är inte tillåtna i filnamn.

Exempelvis omvandlas specialtecken som punkter till siffertecken.

Specialtecken är tillåtna.
Tecken i sidhuvudets fältnamnTar automatiskt bort inledande blanksteg från sidhuvudets fältnamn.Tar automatiskt bort inledande efterföljande blanksteg från sidhuvudets fältnamn.
Fältavgränsare

Känner bara igen kommatecken som fältavgränsare.

OBS! Du kan manuellt åsidosätta identifieringen.

Känner automatiskt av fältavgränsaren.

OBS! Du kan manuellt åsidosätta identifieringen.

Text som omsluts med citatteckenCitattecken som används för att omsluta textvärden förblir synliga.Citattecken som används för att omsluta textvärden döljs automatiskt.
ANSI- och OEM-kodsidorANSI- och OEM-kodsidor stöds.ANSI- och OEM-kodsidor konverteras automatiskt till att vara kompatibel mellan plattformar.
BOM-kodsidorStöder inkonsekvent BOM-kodsidor.Stöder BOM-kodsidor.
## Datatypsidentifiering Följande tabeller visar några exempel på hur datatyper detekteras och hur vissa värden visas i Tableau när du använder äldre och standardanslutningstyper. ### Excel
DatatypsidentifieringÄldre anslutningStandardanslutning
Kolumner

En kolumns datatyp bestäms av de första 8 raderna.

 

Obs! Du kan inte ändra datatypen för en kolumn i tabellen när den har fastställts.

En kolumns datatyp bestäms av 95 % av de första 10 000 raderna.

 

OBS! Du kan manuellt åsidosätta identifieringen.

Datumvärden utan tidDatumvärden tilldelas datatypen datum/tid.Datumvärden utan tid tilldelas datatypen datum. Datumvärden med tid tilldelas en datatypen datum/tid.
NummervärdenAlla nummervärden representeras som reella tal.Nummervärden utan decimaltecken representeras som heltal.
Null-värdenOm en kolumn innehåller en nullcell betecknas datatypen för kolumnen automatiskt som en strängdatatyp.Nullceller påverkar inte detektering av datatyper.
Referensfel eller tomma cellerOm en kolumn innehåller celler med referensfel eller tomma celler tolkas hela kolumnen som en strängdatatyp.Referensfel eller celler utan värden påverkar inte detekteringen av datatyper.
Åsidosätta datatypsidentifieringDu kan inte ändra datatypen för en kolumn i tabellen när den har fastställts.Datatypen för en kolumn kan ändras efter den automatiska detekteringen.
Precision för tidsvärdeDen minsta mätningen av tidsvärden är hela sekunder.Den minsta mätningen av tidsvärden är delar av sekunder.
Värden för DecimalSymbol och CurrencyDecimalSymbol schema.iniBåde värden för DecimalSymbol och CurrencyDecimalSymbol schema.ini känns igen.Värdena DecimalSymbol och CurrencyDecimalSymbol scheam.ini känns igen. Men om båda värdena används har DecimalSymbol företräde.
Celler formaterade som textDatatypen för en kolumn detekteras som en strängdatatyp när celler formateras som text med alternativet Formatcell i Excel.Stöder inte cellformatering som konfigurerats med alternativet Formatera celler i Excel.
### Text | Datatypsidentifiering | Äldre anslutning | Standardanslutning (8.2 och senare) | | --- | --- | --- | | Kolumner | En kolumns datatyp bestäms av de första 25 raderna. | En kolumns datatyp bestäms av de första 1024 raderna. | | Booleska värden (sant/falsk) | Booleska värden tilldelas datatypen sträng. | Booleska värden tilldelas den datatypen boolesk. | | Värden som blir null | Mellanslag i en cell, oavsett om de är inneslutna i citattecken eller inte, behandlas som null-värden. Kolumner med null-värden detekteras som datatypen sträng. | Två fältavgränsare i rad behandlas som ett nullvärde. Nullvärden ignoreras vid detektering av datatyp. | ## Egenskaper för anslutningar till datakälla Följande tabeller visar exempel på skillnaderna i egenskaper för anslutningar till datakälla i Tableau när du använder äldre och standardanslutningstyper. | Egenskap | Äldre anslutning | Standardanslutning | | --- | --- | --- | | Anpassad SQL | Anpassad SQL är tillåten. | Tillåter inte användning av anpassad SQL. | | Kopplingstyp | Tillåter vänster, höger och inre kopplingstyper. | Tillåter vänster, höger, inre och fullständiga yttre kopplingstyper. | | Kopplingsoperatorer | Tillåter kopplingsoperatorerna lika med (=), större än (>), större än eller lika med (>=), mindre än (<), mindre än eller lika med (<=) och inte lika med (<>). | Tillåter kopplingsoperatorerna lika med (=). | [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Uppsättningar för Topp N och andra Om du samlar in stora datamängder som du vill visualisera kan du komma att upptäcka att om du begränsar mängden information som visas till en viktig delmängd av poster hjälper det dig att arbeta med och besvara frågor om data mer effektivt. Den här artikeln beskriver hur du skapar en interaktiv vy som delar upp dina kunder i två dynamiska grupper: - De N främsta kunderna - Alla övriga kunder Vyn innehåller en kontroll som dina användare kan justera för att ändra antalet kunder som ingår i gruppen för främsta kunder. När de ändrar värdet uppdateras vyn i enlighet med detta. ### Uppsättningar och datakällor som stöds Metoden som beskrivs i den här artikeln för att skapa en vy över de bästa kunderna använder In/Ut-funktionen i uppsättningar. Uppsättningar introducerades i och med Tableau Desktop version 8.0. För strömförande anslutningar kräver In/Ut-funktionen en relationell eller flerdimensionell datakälla. Om du använder en filbaserad datakälla, till exempel en Microsoft Excel-arbetsbok eller textfil, kan du ta ett utdrag med vilket du kan skapa uppsättningar. ### Steg 1: Skapa parametern 1. Öppna en ny arbetsbok i Tableau Desktop och anslut till datakällan Sample-Superstore. 2. Öppna ett nytt arbetsblad. 3. Klicka på listrutan i det övre högra hörnet av rutan Data och välj Skapa parameter. 4. Gör följande i dialogrutan Skapa parameter: - I textrutan Namn skriver du Toppkunder 2. - Ange Heltal som Datatyp. - För Aktuellt värde skriver du 5. - För Tillåtna värden klickar du på Område. - Under Värdeintervall gör du följande: - Klicka på Minimum och skriv 5. - Klicka på Maximum och skriv 20. - Klicka på Stegstorlek och skriv 5. Denna parameter kommer att användas, i kombination med uppsättningen för Topp N som du skapar i nästa steg, för att snabbt justera värdet för Topp N i vyn. ### Steg 2: Skapa uppsättningen Topp N 1. Högerklicka på dimensionen **Kundnamn** i rutan Data och välj **Skapa** > **Ange**. 2. Gör följande i dialogrutan Skapa uppsättning som öppnas: - I textrutan **Namn** skriver du **Topp N-Kunder efter Försäljning**. - Klicka på fliken **Topp**. - Välj **Efter fält**. - Välj **Försäljning** i listrutemenyn (kategori). - Välj **Summa** i listrutemenyn för aggregering. - Klicka på **OK** när du är klar. ### Steg 3: Konfigurera vyn 1. Från rutan Data, under **Uppsättningar**, drar du **Topp N-kunder efter försäljning** till hyllan **Rader**. 2. Dra dimensionen **Kundnamn** till hyllan **Rader** placera den till höger om uppsättningen. 3. Dra mätvärdet **Försäljning** till **Kolumner**. 4. I verktygsfältet klickar du på knappen Sortera fallande ![Ikonen för sortering i fallande ordning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/sort_descend.png) för att försäkra dig om att uppsättningen fungerar. ![Ett vågrätt stapeldiagram över försäljning i fallande ordning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/top-n-others2.1.png) 5. Högerklicka på **Topp N-kunder efter Försäljning** i rutan Data och klicka sedan på **Skapa beräknat fält**. 6. Slutför följande steg i dialogrutan Beräknat fält som öppnas: - I textrutan **Namn** skriver du **Etiketter för delmängd**. - I textrutan **Formel** skriver du in följande formel för att skapa dynamiska etiketter för kunderna i uppsättningen: `IF [Top N Customers by Sales] THEN "Top " + str([Top Customers 2]) + " Customers" ELSE "Others" END` - Klicka på **OK** när du är klar. 8. Från rutan Data drar du **Etiketter för uppsättningar** till hyllan **Rader** och placerar den mellan Topp N-uppsättningen och dimensionen **Kundnamn**. 9. Högerklicka på uppsättningen **IN/UT (Topp N-kunder efter Försäljning**) i hyllan **Rader** och rensa sedan **Visa sidhuvud**. Detta döljer etiketterna In/Ut samtidigt som sorteringsordningen bibehålls så att din Topp N-delmängd alltid visas högst upp i vyn. 11. I rutan Data drar du **Topp N-kunder efter Försäljning** till **Färg** på kortet **Märkningar**. ![Ett vågrätt stapeldiagram som visar försäljning per kund.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/top-n-others9.png) ### Steg 4: Kombinera Topp N-uppsättningen med en dynamisk parameter 1. Högerklicka på **Topp N-kunder efter Försäljning** i rutan Data och välj sedan **Redigera uppsättning**. 2. Gör följande i dialogrutan Redigera uppsättning: - Välj fliken **Topp**. - Klicka på listrutemenyn för värde och välj parametern **Toppkunder 2**. - Klicka på **OK**. ![Topp N-kunder efter försäljning, inställt på den dynamiska parametern Toppkunder 2.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/top-n-others3.png) Detta länkar **Topp N-kunder efter Försäljning** till den dynamiska parametern **Toppkunder 2** istället för till en statisk lista med 10. Denna parameter kommer att användas i kombination med uppsättningen Topp N-kunder efter Försäljning i syfte att justera det övre N-värdet i vyn. 6. I rutan Data, under Parametrar, högerklickar du på parametern **Toppkunder 2** och väljer **Visa parameter**. Du kan styra Topp N-värdet genom att använda parametern **Toppkunder 2** som visas i vyn. ![Skapa en uppsättning med toppkunder.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/settopn2.gif) ## Ytterligare tips för att förbättra vyns funktionalitet Här följer några ytterligare steg du kan vidta för att ge dina tittare mer flexibilitet att visa kundens delmängder. 1. Välj **Skapa parameter** i listrutemenyn för rutan Data. 2. Gör följande i dialogrutan Skapa parameter som öppnas: - För **Namn**, skriv **Visa eller Dölj**. - Välj **Sträng** som **Datatyp**. - Välj **Lista** för **Tillåtna värden**. - I **listan över värden** skriver du värdena **Visa** eller **Dölj**. ![En lista med värden för parametern Visa eller dölj.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/top-n-param-dialog.png) - Klicka på **OK** när du är klar. 4. Välj **Analys** > **Skapa beräknat fält**. 5. I dialogrutan Skapa beräknat fält som öppnas gör du följande för att skapa en beräkning som använder den parameter du nyss skapade. Denna beräkning gör det möjligt för tittarna att ange hur kunderna ska visas i delmängden Övriga: - För **namn**, ange **Kundnamnsberäkn**. - Skriv följande formel i formelfältet och klicka sedan på **OK**: `IF [Expand or Collapse]="Collapse" THEN IF [Top N Customers by Sales] THEN [Customer Name] ELSE "Others" END ELSE [Customer Name] END` 7. I rutan Data, under Parametrar, högerklickar du på parametern **Visa eller dölj** och väljer **Visa parameter**. 8. Från hyllan **Kolumn** drar du mätvärdet **SUMMA(Försäljning)** till **Etikett** på kortet **Märkningar**. 9. Från rutan Data drar du **Kundnamnsberäkn.** direkt ovanpå fältet **Kundnamn** ovanpå hyllan **Rader,** så att det ersätter detta. ![Dra en mapp och släpp den på hyllan Rader.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/OMsetTopN1.gif) Du kan nu använda parametern **Visa eller dölj** för att se listan över namn i Topp N-kunder och de återstående kunderna sammanslagna i en enda **Övriga**\-post. ![Parametern Visa eller dölj.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/OMsetTopN2.gif) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Uppsättningsåtgärder Använd uppsättningsåtgärder och låt din publik interagera direkt med en visualisering eller instrumentpanel och styra aspekter av sin analys. När någon väljer markeringar i vyn kan uppsättningsåtgärder ändra värdena i en uppsättning. Exempel på hur uppsättningsåtgärder kan användas finns i [Exempel på uppsättningsåtgärder](#Examples). ![Bild som visar en instrumentpanel som använder uppsättningsåtgärder. En användare väljer en markering på en del av instrumentpanelen för att styra de värden som visas i en annan del av instrumentpanelen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/setactions_overview.gif) Uppsättningsåtgärder tar en befintlig uppsättning och uppdaterar värdena i den uppsättningen baserat på användaråtgärder i en visualisering. Du kan definiera vilka uppsättningsåtgärd som ska ingå: - det eller de källblad som åtgärden gäller. - det användarbeteende som kör åtgärden (hovra, välj eller meny). - måluppsättningen (den datakälla och uppsättning som ska användas). - vad som ska hända när markeringen rensas. Om du vill ändra eller påverka visualiseringen måste den uppsättning som refereras till i åtgärden användas på något sätt i visualiseringen. Du kan till exempel använda uppsättningen i en beräkning eller använda uppsättningen på en hylla eller kortet Markeringar. Du kan skapa uppsättningsåtgärder i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server. Men du kan inte använda uppsättningsåtgärder med [Berättelser](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/stories.htm). ## Allmänna steg för uppsättningsåtgärder 1. Skapa en eller flera uppsättningar. De uppsättningar du skapar kommer att vara associerade med den datakälla som är markerad. Information om hur du skapar uppsättningar finns i [Skapa uppsättningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_sets_create.htm). 2. Skapa en [uppsättningsåtgärd](#Create) som använder sig av en av de uppsättningar du skapade. Du kan skapa flera uppsättningsåtgärder för olika syften. 3. Skapa ett beräknat fält som använder uppsättningen. Information om hur du skapar beräknade fält finns i [Skapa ett beräknat fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_create.htm#Create). 4. Skapa en visualisering som använder en uppsättning som refereras till av en uppsättningsåtgärd. Om du till exempel skapar ett beräknat fält som använder uppsättningen så skapar du vyn med den beräkningen. Eller så kan du dra uppsättningen till Färg på kortet Markeringar. 5. Testa uppsättningsåtgärden och justera inställningarna efter behov för att få det beteende du vill att din publik ska uppleva. **Komma igång**: En översikt över vad du behöver veta för att skapa uppsättningsåtgärder finns i [On Your Marks, Get Set, Go: Everything You Need to Know to Get Started with Set Actions](http://www.lindseypoulter.com/2018/12/18/getsetgo/) på [Data Viz Linds](http://www.lindseypoulter.com/category/how-to/)\-bloggen. ## Skapa en uppsättningsåtgärd 1. Välj Arbetsblad >Åtgärder i ett arbetsblad. På en instrumentpanel väljer du Instrumentpanel >Åtgärder. 2. Klicka på Lägg till åtgärd i dialogrutan Åtgärder och välj Ändra uppsättningsvärden. ![Dialogrutan Åtgärder med Lägg till åtgärd-knappen klickad och åtgärden Ändra uppsättningsvärden markerad för att skapa en uppsättningsåtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Actions_dialog.png) 3. I dialogrutan Lägg till/redigera uppsättningsåtgärd anger du ett eget namn för åtgärden. 4. Välj ett källblad eller en datakälla. Det aktuella bladet väljs som standard. Om du väljer en datakälla eller en instrumentpanel kan du välja enskilda blad i dem. ![I dialogrutorna Lägg till uppsättningsåtgärd/Redigera uppsättningsåtgärd visas olika inställningar för uppsättningsåtgärder.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Edit_Set_Action_dialog1.png) 5. Välj hur användarna ska köra åtgärden. - Hovra – Körs när en användare hovrar över en markering i vyn. - Välj – Körs när en användare klickar på en markering i vyn. Det här alternativet fungerar bra för uppsättningsåtgärder. - Meny – Körs när en användare högerklickar (Ctrl-klickar på Mac) på en vald markering i vyn och sedan väljer ett alternativ på snabbmenyn. 6. Ange måluppsättningen. Välj först datakällan och därefter uppsättningen. De uppsättningar som är tillgängliga i måluppsättningen kommer från den valda datakällan eller från uppsättningar som skapats i arbetsboken för den datakällan. ![I dialogrutorna Lägg till uppsättningsåtgärd/Redigera uppsättningsåtgärd visas olika inställningar för uppsättningsåtgärder.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Edit_Set_Action_dialog2.png) I det här exemplet använder måluppsättningen sig av _Global Superstore 2016_ som datakälla och _High Shipping Cost Orders_ som uppsättning. 7. Ange vad som ska hända när åtgärden körs i vyn: - **Tilldela värden till uppsättning** – Byter ut alla värden i uppsättningen mot de valda värdena. - **Lägg till värden i uppsättning** – Lägger till individuellt markerade värden i uppsättningen. - **Ta bort värden från uppsättning** – Tar bort individuellt markerade värden från uppsättningen. **Obs!** Om du väljer **Lägg till värden i uppsättning** eller **Ta bort värden från uppsättning** i dialogrutan för uppsättningsåtgärd så ändras de markerade värdena på fliken Allmänt i uppsättningens definition – precis som när du väljer **Tilldela värden till uppsättning**. Det skiljer sig från funktionerna **Lägg till i** och **Ta bort från** i redigeringsläget på uppsättningens snabbmeny i verktygstipset. Det senare förenar eller tar bort värden till och från uppsättningen efter att de villkor som anges har tillämpats. 9. Ange vad som ska hända när urvalet rensas i vyn: - **Behåll uppsättningsvärden** – De aktuella värdena i uppsättningen blir kvar i uppsättningen. - **Lägg till alla värden i uppsättning** – Lägger till alla möjliga värden i uppsättningen. - **Ta bort alla värden från uppsättning** – Tar bort tidigare markerade värden från uppsättningen. 10. Klicka på OK för att spara ändringarna och återgå till vyn. 11. Testa uppsättningsåtgärden genom att interagera med visualiseringen. Ändra inställningar för åtgärden för att justera markeringsbeteendet vid behov. ## Exempel på uppsättningsåtgärder Följande exempel visar på några av de sätt på vilka du kan använda uppsättningsåtgärder. Det är lättare att hänga med om du vet hur du skapar och använder uppsättningar och beräknade fält. Mer information finns i [Skapa uppsättningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_sets_create.htm) och [Skapa ett beräknat fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_create.htm#Create). **Läs mer**: Du får ytterligare mer ingående exempel på hur du kan använda de uppsättningsåtgärder som demonstreras i Tableau här: - [8 sätt att få kraftfulla nya jämförelser för visualiseringspubliker med uppsättningsåtgärder](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2018/11/8-ways-bring-powerful-new-comparisons-viz-audiences-set-actions-97207) i [Tableau-bloggen](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog) - [8 analyskoncept att uttrycka med uppsättningsåtgärder i Tableau](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2018/12/8-analytic-concepts-express-tableau-set-actions-99108) (Tableau-bloggen) - [Skapa avancerade analysapplikationer med uppsättningsåtgärder i Tableau](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2019/1/designing-advanced-analytics-applications-tableau-set-actions-100554) (Tableau-bloggen) - Ämnen som rör uppsättningsåtgärder på [Data Viz Linds](http://www.lindseypoulter.com/category/how-to/)\-bloggen - Exempel på uppsättningsåtgärder på webbplatsen [Art of the Vizable](https://www.artofthevizable.com/#) av TabLabs. **Titta på en video**: - [Ready, set, action!](https://youtu.be/rs8VpWXxhsI) (1 timme) - [Sets Appeal](https://youtu.be/MwNpmHCl19E) (1 timme) - [Beyond set actions | Interactive statistics](https://youtu.be/3cwTcKlRLjw) (1 timme) ### Proportionell bakgrundsfyllning Ett klassiskt användningsfall för uppsättningsåtgärder är proportionell bakgrundsfyllning. Läs mer i [Så här utför du proportionell bakgrundsfyllning med uppsättningsåtgärder](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2018/8/how-do-proportional-highlighting-set-actions-latest-tableau-beta-92168) (på engelska) i [Tableau-bloggen](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog) och [Tableau-uppsättningsåtgärder](https://www.theinformationlab.com/2018/08/13/tableau-set-actions/) (på engelska) i [The Information Lab-bloggen](https://www.theinformationlab.com/category/blog/) (samt andra exempel). ![Exempel på uppsättningsåtgärd som visar proportionell bakgrundsfyllning i en instrumentpanel. Om du klickar på ett fält i vyn så visas andelen värden i det andra stapeldiagrammet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_set_pb7.gif) Detaljer för exemplet på proportionell bakgrundsfyllning I det här exemplet används datakällan **Urval – Superstore**. Den här uppsättningsåtgärden ändrar färgen på markeringar baserat på den andel av markeringen som är inuti eller utanför uppsättningen. 1. Anslut till **Urval – Superstore**\-data i Tableau Desktop. 2. I ett nytt blad drar du mätvärdet **Försäljning** till Kolumner och dimensionen **Segment** till Rader. ![Fält som används för att skapa en Försäljning efter segment-visualisering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_set_pb1.png) 3. I ett annat tomt blad drar du mätvärdet **Försäljning** till Kolumner och dimensionen **Underkategori** till Rader. ![Fält som används för att skapa en Försäljning efter underkategori-visualisering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_set_pb2.png) 4. Skapa en uppsättning för dimensionen **Segment** som du kallar _Segmentuppsättning_. ![Högerklicka på fältet Segment, välj Skapa och därefter Uppsättning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_set_pb3.png) 5. I det blad som visar Försäljning efter underkategori drar du **Segmentuppsättning** till **Färg** i kortet Markeringar. ![Segmentuppsättnign placerad på Färg-egenskapen i kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_set_pb4.png) Byt ut de färger som används för att visa markeringar IN eller UT från uppsättningen. ![Ett exempel på en uppsättningsåtgärd med färgformatering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_sets_editcolors.gif) 6. Skapa en ny instrumentpanel. Dra bägge blad till instrumentpanelen. På menyn Instrumentpanel väljer du Åtgärder. Klicka på Lägg till åtgärd och välj Ändra uppsättningsvärden. ![Öppna dialogrutan Åtgärder från menyn Instrumentpaneler.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_set_pb5.png) 7. Konfigurera åtgärden med följande inställningar: ![Namnge uppsättningsåtgärden Proportionell bakgrundsfyllning, välj instrumentpanelen och bägge blad, Kör åtgärd vid markering, ange Måluppsättningen till Superstore-databasen och Segment-uppsättningen, ange rensa markering för att Lägga till alla värden till uppsättningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_set_pb6.png) 8. Klicka på OK för att spara ändringarna och återgå till vyn. 9. Testa uppsättningsåtgärden genom att klicka på markeringen för varje segment. ### Assymetrisk detaljnivå Uppsättningsåtgärder kan även användas i flera uppsättningar för att skapa mer komplexa interaktioner. Om en datauppsättning har hierarkisk information, som Kategori, Underkategori och Tillverkare, så utökas vanligtvis alla värden på en viss nivå när du går nedåt i hierarkin. Du kan dock använda uppsättningsåtgärder för assymetrisk detaljnivå och endast öppna nästa hierarkinivå för det valda värdet. ![Exempel på uppsättningsåtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/set-actions-demo-asymdrill.gif) Exempelinformation för assymetrisk detaljnivå I det här exemplet används datakällan **Urval – Superstore**. Uppsättningsåtgärder används här tillsammans med två beräknade fält för att skapa en assymetrisk detaljnivåupplevelse. 1. Skapa en uppsättning för fältet Kategori som du kallar _Kategoriuppsättning_. Välj att en kategori ska vara medlem i den uppsättningen. Medlemskapet är tillfälligt och skrivs över av uppsättningsåtgärden. 2. Skapa ett beräknat fält som du kallar _Assymetrisk underkategori_. Högerklicka på fältet **Underkategori** i rutan Data och välj Skapa beräknat fält. Skriv följande beräkning: `IF [Category set] THEN [Sub-Category] ELSE [Category] END` ![Beräkningsfönstret som visar beräkningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_set_ad1.png) Om kategorin för markeringen eller markeringarna i vyn finns i Kategori-uppsättningen så returnerar beräkningen Underkategorierna för den Kategorin. Annars returneras Kategorin igen. Uppsättningen används inte i vyn än och inga åtgärder är associerade med den, så den är statisk för tillfället. 3. Skapa vyn genom att dra fälten **Kategori** och **Assymetrisk underkategori** till Rader (i den ordningen). Dra därefter **Försäljning** till Text på kortet Markeringar. ![Exempel på uppsättningsåtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_set_ad3.png) 4. Skapa en uppsättningsåtgärd. Välj Åtgärder på menyn Arbetsblad. Klicka på Lägg till åtgärd och välj Ändra uppsättningsvärden. Namnge åtgärden _Assymetrisk detaljnivå till underkategori_. ![Dialogrutan Lägg till uppsättningsåtgärd med inställningar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_set_ad4.png) Välj följande alternativ: - Källblad: Se till att endast det aktuella bladet är markerat. - Kör åtgärd på: välj Välj. Då används åtgärden när användaren väljer en eller flera markeringar i vyn. - Måluppsättning: välj den aktuella datakällan i den första listrutan och uppsättningen Kategori i den andra. - Rensa urvalet: Välj Ta bort alla värden från uppsättningen. Klicka på OK för att spara ändringarna. 5. Testa uppsättningsåtgärden. När du klickar på en rubrik eller markering i vyn så utökas den till nästa nivå. Om du klickar på ett kategorifält så utökas dess underkategorier. ### Färgskalning Färgvärden i en visualisering kan ofta bli förvrängda av extremvärden. När ett land har ett markant högre värde än andra länder så kan nyansskillnaderna mellan de länderna utan extremvärden gå förlorade. En uppsättningsåtgärd kan uppdatera värdena i en landsuppsättning baserat på markeringen i visualiseringen. Den uppsättningen används sedan i ett beräknat fält som beräknar värdet för det relevanta mätvärdet för enbart land i den uppsättningen och det beräknade fältet placeras i färg. När länderna nu markeras på kartan, baseras färgpaletten endast på de länder som uppvisar större visuella skillnader mellan de värdena. ![Exempel som visar ett urval av en delmängd markeringar på världskartan. Färgvärdesintervallet ändras beroende på urvalet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_sets_colorscaling.gif) Information om färgskalningsexempel I det här exemplet används [datakällan Global Superstore](http://www.tableau.com/sites/default/files/training/global_superstore.zip). 1. Skapa en uppsättning på fältet **Land** som du kallar _Landsuppsättning_. Välj ett land som ska vara medlem i uppsättningen. Medlemskapet är tillfälligt och skrivs över av uppsättningsåtgärden. 2. Skapa ett beräknat fält som du kallar _Fraktkostnader för land_. Högerklicka i rutan Data och välj Skapa beräknat fält. Skriv följande beräkning: `IF [Country set] THEN ([Shipping Cost]) END` ![Beräkningsfönstret som visar beräkningen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_set_cs1.png) Om markeringarnas land i vyn finns i Land-uppsättningen så returnerar beräkningen Fraktkostnad. Annars gör den ingenting. Det beräknade fältet knyter uppsättningen till vyn. 3. Dubbelklicka på dimensionen **Land** för att skapa en karta automatiskt. 4. Dra **Fraktkostnad land** till Färg i kortet Markeringar. Kartan borde automatiskt uppdateras till en ifylld karta. ![Världskarta med Fraktkostnad land i färg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_set_cs2.png) 5. Skapa uppsättningsåtgärden: _Landsfärgskalning_. Välj Åtgärder på menyn Arbetsblad. Klicka på Lägg till åtgärd och välj Ändra uppsättningsvärden. Namnge åtgärden _Landsfärgskalning_. ![Redigera dialogrutan Uppsättningsåtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_set_cs3.png) Välj följande alternativ: - Källblad: Välj endast aktuellt blad. - Kör åtgärd på: välj Välj. Då används åtgärden när användaren väljer en eller flera markeringar i vyn. - Måluppsättning: välj den aktuella datakällan i den första listrutan och uppsättningen Kategori i den andra. - Rensa urvalet: Välj Lägg till alla värden till uppsättningen. 6. Klicka på OK för att spara ändringarna. 7. Testa uppsättningsåtgärden. När du väljer en markering eller grupp med markeringar i vyn så uppdateras färgpaletten för de markeringarna, inte för hela datauppsättningen. ### Relativa datum Det här instrumentpanelsexemplet innehåller flera relativa datumberäkningar. Baserat på ett måldatum visar instrumentpanelen skillnaden mot föregående dag, den procentuella skillnaden mot samma månad föregående år, försäljningen hittills i år för aktuellt år och motsvarade försäljning hittills i år för föregående år. Uppsättningsåtgärden i den här instrumentpanelen uppdaterar beräkningar för måldatum och relevanta datum till svar på att en användare klickar på en markering på en tidslinje. ![Exempel som visar hur klick på ett tidslinjedatum uppdaterar andra delar av instrumentpanelen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_sets_relativedate.gif) Information om relativa datum-exemplet I det här exemplet används [datakällan Global Superstore](http://www.tableau.com/sites/default/files/training/global_superstore.zip). Uppsättningsåtgärden i det här exemplet tillämpas på tidslinjen och använder det bladet för instrumentpanelens beteende. När en användare väljer en markering i Tidslinje-vyn uppdaterar uppsättningsåtgärden Markerat datum-uppsättningen med ett enskilt datumvärde. I det här exemplet: - En markerat datum-uppsättning bygger på fältet Beställningsdatum. - En Uppdatera måldatum-uppsättningsåtgärd uppdaterar Markerat datum-uppsättningen så att datumet för den valda markeringen är det enda värdet i uppsättningen. - Ett beräknat fält av typen Måldatum hämtar in datumvärdet från Markerat datum-uppsättningen. Det beräknade fältet används av andra beräkningar av relativt datum i visualiseringen. - Alla blad på instrumentpanelen använder beräknade fält för att uppdatera sina värden. **Obs!** Eftersom det här exemplet är mer komplicerat sammanfattar beskrivningen nedan de huvudsakliga steg och inställningar som krävs i stället för att gå in på specifika detaljer. Inställningar för Tidslinje-bladet **Försäljning** är på Rader. Ett beräknat fält med namnet **Måldatum** placeras på Detalj för att göra det tillgängligt för referenslinjen. ![Försäljningsfältet placeras på hyllan Rader. Det beräknade fältet Måldatum placerat på Detalj.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_set_rd2.png) **Från och med Tableau 2020.2**: Den föregående bilden motsvarar inte det senaste användargränssnittet. För varje tabell eller mapp i rutan Data avgränsar en grå linje dimensioner (över linjen) och mätvärden (under linjen). Etiketterna Dimensioner och Mätvärden används inte längre i rutan Data. **Beställningsdatum** finns på Kolumner som Exakt datum. ![Beställningsdatum placeras på hyllan Kolumner. Högerklicka på fältet Beställningsdatum i vyn för att ange datumtyp till Exakt datum.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_set_rd4.png) Referenslinjen tillämpas på fältet Beställningsdatum och anges att vara Minimum för Måldatum. ![Referenslinjen tillämpad på Beställningsdatum-fältet. Referenslinjen har angetts att vara minimum för Måldatum.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_set_rd3.png) En uppsättningsåtgärd har tillämpats på det här bladet som uppdaterar Markerat datum-uppsättningen baserat på vilken markering som valts i vyn. ![Uppsättningsåtgärd som agerar på Markerat datum-uppsättningen baserat på de valda markeringarna.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/actions_set_rd1.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Upptäcka trender Lägg till referenslinjer för att markera specifika värden på en axel eller använd trendlinjer för att visualisera statistiska trender i data. Om du vill förtydliga datapunkternas exakta positioner, vilket kan vara särskilt praktiskt i täta visualiseringar, kan du lägga till lodlinjer. Klustring grupperar automatiskt likartade datapunkter tillsammans för att identifiera underliggande mönster. Det här avsnittet innehåller allt du behöver veta för att komma igång med trendanalys i Tableau. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # URL-åtgärder En URL-åtgärd är en hyperlänk som leder till en webbsida, fil eller annan webbaserad resurs utanför Tableau. Du kan använda URL-åtgärder för att skapa ett e-postmeddelande eller en länk till ytterligare information om dina data. Om du vill anpassa länkar baserat på dina data kan du automatiskt ange fältvärden som parametrar i URL:er. > [!TIP] > > **Tips:** URL-åtgärder kan också öppnas i ett webbsideobjekt i en instrumentpanel. Gå till [Åtgärder och instrumentpaneler](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/actions_dashboards.htm) om du vill veta mer. ![En URL-åtgärd körs från en meny för verktygstips. Länken anger åtgärdsnamnet, inte mål-URL:en.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/urlaction_tooltip.png) En URL-åtgärd körs från en meny för verktygstips. Länken anger åtgärdsnamnet, inte mål-URL:en. ## Öppna en webbsida med en URL-åtgärd 1. Välj Arbetsblad > Åtgärder i ett arbetsblad. Välj Instrumentpanel > Åtgärder på en instrumentpanel. 2. Klicka på Lägg till åtgärd i dialogrutan Åtgärder och välj Gå till URL. 3. I nästa dialogruta anger du ett namn på åtgärden. Om du vill ange fältvariabler i namnet klickar du på menyn Infoga till höger om rutan Namn. **Obs!** Ge åtgärden ett beskrivande namn, eftersom länktexten i verktygstipset är namnet åtgärden, och inte URL:en. När du till exempel länkar till fler produktdetaljer kan ett bra namn vara ”Visa fler detaljer”. 4. Använd listrutan för att välja ett källblad eller en datakälla. Om du väljer en datakälla eller en instrumentpanel kan du välja enskilda blad i dem. ![En meny för att välja källblad och välja en åtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/urlaction3.png) 5. Välj hur användarna ska köra åtgärden.
Om du väljer det här alternativet...Åtgärden körs när användaren...
HovraFör muspekaren över en markering i vyn. Det här alternativet fungerar bäst för framhävningsåtgärder i en instrumentpanel.
VäljKlickar på en markering i vyn. Det här alternativet fungerar bra med alla sorters åtgärder.
MenyHögerklickar (kontrollklickar på Mac) på vald markering i vyn och klickar sedan på ett alternativ i ett verktygstips (meny). Det här alternativet fungerar särskilt bra för URL-åtgärder.
6. Ange var länken ska öppnas för URL-mål: - **Ny flik om inget webbsideobjekt finns** – Säkerställer att URL:en öppnas i en webbläsare för blad som saknar webbsideobjekt. Detta är ett bra val när Källblad är inställt på Alla eller en datakälla. - **Ny webbläsarflik** – Öppnas i standardwebbläsaren. - **Webbsideobjekt** – (Endast tillgängligt för instrumentpaneler med webbsideobjekt) Öppnas i det webbsideobjekt du väljer. ![tre alternativknappar för URL-mål: ny flik om inget webbsideobjekt finns, ny webbläsarflik och nytt webbsideobjekt. Under alternativet webbsideobjekt finns en listruta där du kan välja webbsideobjektet](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/urlaction-webpageobject.jpg) **Obs!** För Ny flik-alternativen öppnas en ny flik första gången åtgärden körs. Efter det kommer åtgärden att öppnas på samma flik istället för att öppna ytterligare flikar. 7. Ange en URL - Webbadressen ska börja med något av följande prefix: `http`, `https`, `ftp`, `mailto`, `news`, `gopher`, `tsc`, `tsl`, `sms` eller `tel` **Obs!** Om inget prefix anges läggs `http://` automatiskt till i början, så att URL-åtgärden fungerar i Tableau Desktop. Men om en URL-åtgärd utan prefix publiceras till Tableau Server eller Tableau Cloud, kommer den inte att fungera i webbläsaren. Ange alltid en fullständig URL för åtgärder om instrumentpanelen kommer att publiceras. **Obs!** Du kan endast ange en FTP-adress om instrumentpanelen inte innehåller ett webbobjekt. Om det finns ett webbobjekt laddas inte FTP-adressen. - Tableau Desktop har även stöd för lokala sökvägar som `C:\Example folder\example.txt` samt URL-åtgärder för filer. - Om du vill ange fält- och filtervärden som dynamiska värden i URL:en klickar du på menyn Infoga till höger om URL:en. Tänk på att alla refererade fält måste användas i vyn. Mer information finns i [Att använda fält- och filtervärden i URL:er](#Using). ![Ett formulär för att lägga till en URL-åtgärd med ett hyperlänkat exempel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/urlaction5.png) Nedanför URL:en du anger finns ett hyperlänkexempel som du kan klicka på i testsyfte. 8. (Valfritt) I avsnittet Datavärden väljer du något av följande alternativ: - **Koda datavärden som inte stöds av URL:er** – Välj det här alternativet om dina data innehåller värden med tecken som webbläsare inte tillåter i URL:er. Om ett av dina datavärden till exempel innehåller ett et-tecken, såsom i ”Försäljning & ekonomi”, måste et-tecknet översättas till tecken som din webbläsare förstår. - **Tillåt flera värden via URL-parametrar** – Välj det här alternativet om du länkar till en webbsida som kan ta emot listor med värden via parametrar i URL:en. Låt oss till exempel säga att du väljer flera produkter i en vy och vill se detaljer om varje produkt på en webbsida. Om servern kan ladda flera produktdetaljer baserat på en lista med identifierare (produkt-ID eller produktnamn) kan du välja flera för att skicka listan med identifierare som parametrar. När du tillåter flera värden måste du också definiera avgränsarens escape-tecken, som är tecknet som separerar varje objekt i listan (till exempel ett kommatecken). Du måste också definiera Avgränsar-escape, som används om avgränsningstecknet används i ett datavärde. ## Skapa ett e-postmeddelande med en URL-åtgärd 1. Välj Arbetsblad > Åtgärder i ett arbetsblad. Välj Instrumentpanel > Åtgärder på en instrumentpanel. 2. I dialogrutan Åtgärder klickar du på **Lägg till åtgärd** och väljer **Gå till URL**. 3. I listrutan Källblad markerar du det blad som innehåller fältet med de e-postadresser som du vill skicka meddelande till. 4. I URL-rutan gör du följande: - Skriv **mailto:** och klicka på menyn Infoga till höger för att markera datafältet som innehåller e-postadresser. - Skriv **?subject=** och ange text för ämnesraden. - Skriv **&body=** och klicka på menyn Infoga till höger för att välja de informationsfält som du vill inkludera i e-postmeddelandets brödtext. I exemplet nedan finns e-postadresserna i fältet ”E-post”, ämnet är ”Ortsuppgifter” och e-postmeddelandets brödtext består av de uppgifter om orten och delstaten som är kopplade till e-postadressen. ![ ](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/UsingActionEmail_BodyText.png): 5. (Valfritt) Visa data från din arbetsbok i brödtexten i ditt e-postmeddelande som en lodrät lista istället för standardinställningen vågrät lista. Anta till exempel att du har en vågrät lista över orter som Chicago, Paris och Barcelona som du hellre vill visa lodrätt, så här: Chicago Paris Barcelona Följ dessa steg i avsnittet Datavärden för att göra listan lodrät: - Avmarkera **Koda datavärden som inte stöds av URL:er** - Välj **Tillåt flera värden via URL-parametrar**. - Skriv **%0a** i textrutan **Värdeavgränsare** om du vill lägga till radbrytningar mellan varje objekt i listan. (Dessa är de URL-kodade tecknen för en radbrytning.) ## Att använda fält- och filtervärden i URL:er När användare aktiverar URL-åtgärder från valda markeringar kan Tableau skicka fält-, filter- och parametervärden som variabler i URL:en. Om en URL-åtgärd till exempel länkar till en kartläggningswebbplats kan du infoga adressfältet för att automatiskt öppna den adress som för närvarande är vald på webbplatsen. 1. Börja skriva länkens URL i dialogrutan Redigera URL-åtgärd. 2. Placera markören där du vill infoga ett fält, en parameter eller ett filtervärde. 3. Klicka på menyn Infoga till höger om textrutan och välj det fält, den parameter eller det filter som du vill infoga. Variabeln visas inom vinkelparenteser. Du kan fortsätta att lägga till så många variabler som du behöver. **Obs!** Alla refererade fält måste användas i vyn. Annars kommer länken inte att visas i visualiseringen, även om den fungerar när du klickar på Testa länk. ![Ett fönster med fält för att lägga till en ny URL-åtgärd.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/parameter1.png) ### Att inkludera aggregerade fält Listan över tillgängliga fält innehåller endast icke-aggregerade fält. Om du vill använda aggregerade fältvärden som länkparametrar skapar du först ett relaterat beräknat fält och lägger till det fältet i vyn. (Om du inte behöver det beräknade fältet i visualiseringen drar du det till Detalj på kortet Markeringar.) ### Att infoga parametervärden När parametervärden infogas skickar URL-åtgärderna enligt standardinställning värdet Visa som. Om du istället vill skicka det faktiska värdet lägger du till tecknen `~na` efter parameternamnet. Säg att du till exempel har en parameter som innehåller IP-adresser, med Faktiskt värde-strängar som 10.1.1.195 och Visa som-strängar med vänligare värden som `Computer A (10.1.1.195)`. Om du vill skicka det faktiska värdet ändrar du parametern i URL:en så att den ser ut så här: `http:///page.htm`. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Utforska data i kartor Med kartorna i Tableau kan du snabbt hitta platser och analysera data i hela världen. Du kan utforska och interagera med kartvyer på många sätt. Du kan zooma in och ut, panorera och välja markeringar med verktygsfältet för vyer. Du kan också söka efter platser i hela världen med kartsökning. ![Zoomverktygsfältet på ett kartdiagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/zoom_pan_maps_srvr.png) Om du inte ser visningsverktygsfältet eller kartsökningsikonen, eller om du inte kan panorera eller zooma, beror det förmodligen på att arbetsboksutvecklaren har valt att anpassa hur andra kan interagera med vyn. Arbetsboksutvecklaren kan välja att dölja vyns verktygsfält och kartsökningsikonen så att de inte visas i vyn. På samma sätt kan arbetsboksutvecklaren välja att stänga av panorerings- och zoomfunktionerna, och därigenom begränsa hur användarna kan interagera med vyn. Se [Anpassa hur användare interagerar med din karta](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/maps_customize_interaction.htm) för mer information. ## Välja markeringar, panorera och zooma Du kan använda vyns verktygsfält i vyns övre vänstra hörn när du vill välja markeringar, panorera eller zooma in och ut ur en kartvy. Mer information finns i [Vyerna Zooma och panorera, och Välj markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_pan_zoom.htm). ## Sök efter platser Du kan använda kartsökningsikonen ![Sökikonen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explore_maps5.png) när du ska söka efter platser i kartvyn. Mer information finns i [Konfigurera kartsökningsalternativ](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/maps_mapsearch.htm). ## Hitta din aktuella plats Om du utforskar en kartvy i Tableau Server eller Tableau Cloud kan du använda lokaliseringsknappen om du snabbt vill panorera och zooma in din aktuella plats. Du gör det genom att klicka på kartsökningsikonen i vyns översta vänstra hörn och sedan klicka på lokaliseringsknappen bredvid den sökruta som visas. **Obs!** Sökning efter aktuell plats stöds inte i Tableau Desktop. ![Knappen för att hitta din plats.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/zoom_pan_maps_srvr2.png) **Obs!** När du klickar på lokaliseringsknappen kan du få en uppmaning i webbläsaren om att ge Tableau åtkomst för att hitta din aktuella plats. Om du blockerar åtkomst kan Tableau inte zooma in på din aktuella plats. ## Återgå till den initiala vyn När du har zoomat in och ut ur vyn, eller panorerat till en ny plats, kan du gå tillbaka till den initiala kartvyn. Gör så här: Klicka på knappen Återställ axlar ![Kartnålsikonen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explore_maps4.png) i visningsverktygsfältet i Tableau Desktop. Klicka på knappen Zoomstart ![Startikonen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/explore_maps4_srv.png) i visningsverktygsfältet i Tableau Server eller Tableau Cloud. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Utforska instrumentpaneler med dataguide Har du någonsin upptäckt en ny Tableau-instrumentpanel och undrat vad data innebär och hur du använder dem? Eller har du någonsin publicerat en ny instrumentpanel och önskat att du kunde inkludera instruktioner om hur du använder din instrumentpanel? Dataguide ger användbar information om en instrumentpanel och insikter om data bakom den. Dataguide gör det möjligt för skapare av instrumentpaneler att ge slutanvändare mer förklarande sammanhang – som beskrivningar och länkar till resurser – direkt i instrumentpanelen. Och Dataguide visar automatiskt insikter som drivs av [Förklara data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/explain_data.htm) för att hjälpa användare att hitta utstickare, och lära sig mer om förklaringar till en markering. Förklara visualiseringen (driven av Förklara data) identifierar utstickare och potentiella nyckelfaktorer bakom dem. Dessa kontextuellt relevanta detaljer kan hjälpa instrumentpanelsanvändare att navigera och använda nya instrumentpaneler på ett enklare sätt, vilket gör det möjligt för användare att hitta insikter snabbare, lita på att de tittar på rätt data, tillhandahålla sammanhang för data och skapa förtroende för deras förståelse av visualiseringen. Om du har en Tableau Cloud-plats med Tableau+ kan du också använda funktionen Instrumentpanelsberättelser i Tableau Agent för att utforska instrumentpanelen med hjälp av AI. Mer information finns i [Skapa instrumentpanelsberättelser med Tableau Agent (beta)](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/dashboard-narratives.htm). ## Anpassa Dataguide som konstruktör 1. Klicka på knappen Redigera på instrumentpanelen. 2. Välja Dataguide i verktygsfältet. 3. I rutan Dataguide skriver du en beskrivning för att hjälpa dina slutanvändare att förstå syftet med din instrumentpanel. 4. Välj Lägg till länk och ange en beskrivande etikett för länktexten och webbadressen. 5. Välja OK. 6. Välj en visualisering (ett blad i instrumentpanelen). Dataguide uppdateras automatiskt. Du kan därför lägga till en beskrivning och ytterligare resurser som är relevanta för varje visualisering i instrumentpanelen. 7. Skriv en beskrivning och lägg till länkar som är relevanta för visualiseringen. 8. Välja OK. > [!TIP] > > **Tips:** Se [Visa mer text och gör den användbar](https://help.tableau.com/v0.0/pro/desktop/sv-se/accessibility_create_view.htm#show-more-text-and-make-it-helpful) för hur man använder Data Guide till att ange anpassad alternativ text för att förbättra tillgängligheten för visualiseringar. ## Utforska Dataguide som en instrumentpanelsanvändare 1. Välj Dataguide i verktygsfältet på instrumentpanelen. 2. Läs beskrivningen av instrumentpanelen och utforska resurser som tillhandahålls av instrumentpanelskonstruktören. 3. Utöka Data på den här instrumentpanelen och Identifierade utstickare för att lära dig mer om de underliggande data som används på instrumentpanelen. 4. Välj en visualisering (ett objekt i instrumentpanelen). 5. Läs beskrivningen av visualiseringen och utforska resurser som tillhandahålls av instrumentpanelskonstruktören. 6. Utöka Datasammanfattning och Identifierade utstickare för att lära dig mer om data i visualiseringen. 7. Välj en eller flera markeringar, såsom en stapel i ett diagram eller en region på en karta, för att se information om Data i den här markeringen och Tillämpade filter. Välj en markering för att se möjliga Förklaringar för dess värde. ![En kort animering visar hur dataguiden visar olika typer av information när du klickar på en instrumentpanel, visualisering eller markering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_guide_ovw.gif) ## Utforska Dataguide på olika nivåer Som standard stängs Dataguide när en arbetsbok öppnas. Dataguide kan även öppnas i verktygsfältet. Överst i rutan Dataguide ser du namnet på instrumentpanelen eller visualiseringen du valde. Som instrumentpanelskonstruktör kan du skriva beskrivningar för både instrumentpanelen och för individuella visualiseringar som utgör instrumentpanelen. ### Förstå detaljer på instrumentpanelsnivå På instrumentpanelsnivå, Dataguide: - Visar instrumentpanelens namn, konstruktör och senaste publiceringsdatum. - Kan innehålla en beskrivning skriven av instrumentpanelskonstruktören och länkar till relaterade resurser, som videor eller wikisidor. - Listar datakällorna som används av instrumentpanelen och detaljer om data, till exempel vilka dimensioner och mätvärden som används. - Avslöjar identifierade utstickare i instrumentpanelen som identifieras av Förklara data. Se [Kom igång med Förklara data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_basics.htm) för mer information. ![Rutan Dataguide på instrumentpanelsnivå](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_guide_dashboard_level.png) ### Förstå detaljer på visualiseringsnivå När en användare väljer en specifik visualisering (instrumentpanelsobjekt), Dataguide: - Visar namnet på visualiseringen. - Kan innehålla en beskrivning skriven av instrumentpanelskonstruktören och länkar till relaterade resurser, som videor eller wikisidor. - Listar datakällorna som används av instrumentpanelen, inklusive dimensioner och mätvärden som används. - Listar tillämpade filter och data som används i visualiseringen, så att du kan identifiera hur data påverkas av filter som användare interagerar med. Endast filter som en användare kan ändra visas. - Har en sammanfattning av de data som används i visualiseringen, inklusive antalet datapunkter och sorteringsinformation. - Avslöjar identifierade utstickare i visualiseringen som identifieras av Förklara data. Se [Kom igång med Förklara data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_basics.htm) för mer information. ![Rutan Dataguide på visualiseringsnivå](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_guide_viz_level.png) ### Förstå detaljer på markeringsnivå När en användare väljer en markering (eller markeringar), såsom regionen på en karta, Dataguide: - Visar namnet på markeringen. - Listar tillämpade filter och data som används i visualiseringen, så att du vet vad som ingår och vad som exkluderas. - Avslöjar identifierade utstickare i visualiseringen som identifieras av Förklara data. Se [Kom igång med Förklara data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/explain_data_basics.htm) för mer information. ![Rutan Dataguide på markeringsnivå](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_guide_mark_level.png) ## Kontrollera synligheten av Dataguide Som standard stängs Dataguide när en arbetsbok öppnas. När Dataguide öppnas eller stängs förblir den i detta tillstånd för alla arbetsböcker på platsen. I 2023.1 eller senare kan en dölja Dataguide för alla användare. Detta tar bort knappen Dataguide från verktygsfältet i Tableau på alla arbetsböcker på platsen. Så döljer du Dataguiden: 1. Välj Inställningar i den vänstra rutan. 2. Öppna fliken Allmänt och bläddra till Tillgängligheten för Dataguide. 3. Välj Dölj. 4. Välj Spara. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Utforska instrumentpaneler med Tableau Agent (beta) _Tableau Agent på instrumentpaneler är en pilot- eller betatjänst som omfattas av villkoren för betatjänster i_ [avtalen på Salesforce.com](https://www.salesforce.com/company/legal/agreements/) _eller ett skriftligt enhetligt pilotavtal om ett sådant har ingåtts av kunden samt villkoren i avtalet om generativ AI som inte är allmänt tillgänglig (Non-GA Gen AI), avtalet om OpenAI som LLM-leverantör som inte är allmänt tillgänglig (Non-GA OpenAI LLM Provider) och avtalet om flera infrastrukturer som inte är allmänt tillgängliga (Non-GA Multiple Infrastructure) i_ [katalogen med produktvillkor](https://ptd.salesforce.com/?_ga=2.247987783.1372150065.1709219475-629000709.1639001992)_.Användning av denna pilot- eller betatjänst förbrukar kundens Data Cloud-krediter enligt gällande taxa och användningen sker efter kundens eget gottfinnande._ Tableau Agent på instrumentpaneler är en AI-assistent som kan hjälpa företagsanvändare på följande sätt: - Få en sammanfattning av vad instrumentpanelen handlar om - Få insikter om visualiseringarna i instrumentpanelen - Ställ djupgående frågor på naturligt språk Som instrumentpanelsutvecklare kan du aktivera eller inaktivera varje funktion på instrumentpanelsnivå.Du kan även konfigurera instrumentpanelsinsikterna för att inkludera eller utesluta vissa arbetsblad, eller enbart fokusera på vissa typer av insikter. För närvarande kan Tableau Agent på instrumentpaneler inte hjälpa dig att bygga en instrumentpanel. ## Komma igång Du måste konfigurera ett antal saker innan du kan börja använda Tableau Agent på instrumentpaneler. ### Allmänna krav - Kontrollera att dina publicerade datakällor och arbetsböcker är optimerade för AI-användning.Mer information finns i [Bästa praxis för Tableau Agent](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/web_author_einstein_best_practice.htm). - Aktivera Tableau Agent på instrumentpaneler för platsen och registrera dig för betaversionen.Mer information finns i [Aktivera AI för Tableau på din Cloud-plats](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/setup_tabAI_site_setting.htm). - Bevilja behörigheterna AI-åtkomst och Fullständig datafråga för dina instrumentpanelsanvändare.Mer information finns i [Förutsättningar](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/dashboard_narratives_overview.htm#prerequisites). **Obs!** Från och med version 2026.2.4 måste befintliga betaanvändare beviljas AI-åtkomst för att undvika att förlora åtkomst till funktionerna Instrumentpanelsöversikt och Instrumentpanelsinsikter.Om du tidigare har inaktiverat de här alternativen aktiveras de som standard när du lägger till behörigheterna AI-åtkomst och Fråga om fullständiga data för användare. ### Krav för instrumentpanelskonsumenter Följande måste vara sant för att en instrumentpanelskonsument ska få tillgång till Tableau Agent på instrumentpaneler: - Du måste vara på en instrumentpanel.Funktionerna i Tableau Agent på instrumentpaneler är inte tillgängliga i arbetsblad eller berättelser. - Du måste vara inloggad på en Tableau Cloud-plats med Tableau Cloud+ eller Tableau+ och Tableau Agent på instrumentpaneler aktiverat. - Du måste ha behörigheterna AI-åtkomst och Fullständig datafråga för varje arbetsbok där du vill använda Tableau Agent på instrumentpaneler. - För Instrumentpanelsinsikter måste instrumentpanelen använda en publicerad datakälla, inte en datakälla som är lokal för instrumentpanelen (inbäddad).Dashboard Q&A har stöd för både publicerade och inbäddade datakällor. - Instrumentpanelen måste innehålla minst en visualisering och den visualiseringen får inte vara tom. **Obs!** Varje funktion (Instrumentpanelsöversikt, Instrumentpanelsinsikter och Frågor och svar för instrumentpaneler) kan aktiveras eller inaktiveras av instrumentpanelsutvecklaren.Vilka funktioner som är aktiverade avgör vad du har tillgång till på din instrumentpanel. ## Instrumentpanelskonsumenter Som instrumentpanelskonsument kan du använda de här funktionerna för att få en sammanfattning av dina instrumentpaneler, få insikter och fördjupa dig i data genom att ställa egna frågor. ### Instrumentpanelsöversikt _Stöds i Tableau Cloud och Tableau Desktop version 2026.1 och senare_ Funktionen Instrumentpanelsöversikt hjälper dig att förstå vad instrumentpanelen handlar om.I princip besvarar den här funktionen frågan ”Är den här instrumentpanelen det jag behöver för min analysfråga?”. I allmänhet är den här funktionen mer användbar för nya instrumentpanelsanvändare och de som letar efter en övergripande sammanfattning av dess innehåll.Sammanfattningen kan ändras när underliggande data uppdateras. ![En Tableau-instrumentpanel med Tableau Agent öppen och som visar en instrumentpanelssammanfattning](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_dashboard_overview.png) #### Hämta Instrumentpanelsöversikt 1. Klicka på Tableau Agent-ikonen ![Ikon för Tableau Agent.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_desktop_agent_icon.png) i en instrumentpanel för att öppna Tableau Agent-rutan och klicka därefter på Jag förstår. 2. Välj Hämta Instrumentpanelsöversikt i Tableau Agent-rutan. ![Tableau Agents välkomstskärm för instrumentpanelskonsumenter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_dashboards_consumer_welcome_screen.png) 3. Du kan uppdatera översikten genom att klicka på + i textrutan och därefter välja Hämta Instrumentpanelsöversikt i menyn Åtgärder. ![Tableau Agent-rutan som visar menyn Åtgärder.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_dashboard_actions_menu.png) ### Instrumentpanelsinsikter _Stöds i Tableau Cloud och Tableau Desktop version 2026.1 och senare_ Funktionen Instrumentpanelsinsikter i Tableau Agent hjälper dig att förstå analysen på instrumentpanelen.Den här funktionen tittar på de specifika visualiseringarna på instrumentpanelen och tar fram datainsikter på naturligt språk, visualisering för visualisering. Instrumentpanelsinsikter är användbara för den som vill få en djupare förståelse för analysberättelsen på instrumentpanelen.Insikterna kan ändras när underliggande data uppdateras. **Obs!** Instrumentpanelsinsikter har bara tillgång till de data som används på instrumentpanelen (de som är tillgängliga när du laddar ner instrumentpanelen).Oanvända fält i datakällan är inte tillgängliga för Tableau Agent och ingår inte i de insikter som skapas. ![En instrumentpanel med Tableau Agent öppen och som visar en lista över insikter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_dashboard_insights.png) #### Hämta Instrumentpanelsinsikter 1. Om du öppnar Tableau Agent-rutan för första gången klickar du på Tableau Agent-ikonen ![Ikon för Tableau Agent.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_desktop_agent_icon.png) i en instrumentpanel.Klicka därefter på Jag förstår. 1. Välj Hämta Instrumentpanelsinsikter. ![Tableau Agents välkomstskärm för instrumentpanelskonsumenter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_dashboards_consumer_welcome_screen.png) 2. Om du är på en befintlig instrumentpanel och redan har valt Hämta Instrumentpanelsöversikt ska du klicka på + och därefter välja Hämta Instrumentpanelsöversikt i menyn Åtgärder.Du kan även använda menyn Åtgärder för att uppdatera dina insikter när som helst. ![Tableau Agent-rutan som visar menyn Åtgärder.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_dashboard_actions_menu.png) ### Frågor och svar för instrumentpaneler _Stöds i Tableau Cloud (Tableau Cloud+ eller Tableau+) version 2026.2.4 och senare_ Med Dashboard Q&A kan du fördjupa dig i data på instrumentpanelen och i den underliggande datakällan.Med hjälp av textrutan kan du ställa frågor om dina data på naturligt språk. #### Frågetyper som stöds Det finns flera huvudsakliga åtgärder tillgängliga för Tableau Agent för att stödja användarförfrågningar och frågor, inklusive följande: - **Dela upp fritt med dimensioner**: ”Visa mig fördelningen av inläggningar på akutmottagningen efter specialistområde och allvarlighetsgrad.” - **Filtrera efter dimensioner eller mätvärden**: ”Hur många av de här besöken var för patienter under 18 år som lades in?” - **Arbeta med datum**: ”Vilken var den genomsnittliga väntetiden under den första veckan i juni 2025?” - **Jämför flera mätvärden och dimensioner**: ”Hur var våra CSAT-poäng per plats jämfört med våra väntetider för maj, juni och juli i år jämfört med förra året?” - **Få databaserade hypoteser om varför något hände**: ”Vad påverkade de förbättrade CSAT-poängen på Meadowbrook i maj?” - **Utöka detaljnivån**: ”Hur många av de höga CSAT-poängen kom från skift när en terapihund var närvarande?” Undvik att fråga om allmän kunskap eller faktorer utanför instrumentpanelen.Tableau Agent skulle till exempel inte kunna svara rätt på frågan ”påverkas min vinst av aktiemarknaden?” om du inte har aktiedata i datakällan. ![En Tableau-instrumentpanel med Tableau Agent öppen och som visar text och tabellresultat som svar på en fråga om datan.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_dashboard_Q_A.png) #### Ställa frågor om dina data 1. Om du öppnar Tableau Agent-rutan för första gången klickar du på Tableau Agent-ikonen ![Ikon för Tableau Agent.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_desktop_agent_icon.png) i en instrumentpanel.Klicka därefter på Jag förstår. 2. Skriv din fråga på naturligt språk i textrutan. **Obs!** Dashboard Q&A kräver att du har båda behörigheterna AI-åtkomst och Fullständig datafråga för att använda den här funktionen.Kontakta administratören eller arbetsbokens ägare för att begära åtkomst.Mer information finns i [Behörigheter](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/permissions.htm#DashboardAgent). ## Instrumentpanelsutvecklare **Tips**: Du får bäst resultat med Tableau Agent om data är optimerade för LLM-användning.Mer information finns i [Förbättra svarskvaliteten för Frågor och svar för instrumentpaneler](#improve_response) och [Bästa praxis för Tableau Agent](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/web_author_einstein_best_practice.htm). Som instrumentpanelsutvecklare måste du använda Tableau Agent på en befintlig instrumentpanel – funktionen kan inte hjälpa dig att skapa en instrumentpanel.Du kommer åt Tableau Agent på instrumentpaneler genom att gå till en instrumentpanelsflik i redigeringsmiljön för en arbetsbok och klicka på Tableau Agent-ikonen ![Ikon för Tableau Agent.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_desktop_agent_icon.png) i verktygsfältet.Detta öppnar rutan.Godkänn ansvarsfriskrivningen för att fortsätta. Du har flera alternativ att välja mellan med Tableau Agent-rutan öppen på en instrumentpanel.Du kan göra följande: - Klicka på en knapp för att visa instrumentpanelsöversikten eller insikter - Ställa frågor om dina data - Konfigurera inställningarna för Tableau Agent ### Aktivera Tableau Agent på instrumentpaneler för konsumenter Du måste ge dina instrumentpanelsanvändare behörigheterna AI-åtkomst och Fullständig datafråga för att ge dem åtkomst till funktionerna Instrumentpanelsöversikt, Instrumentpanelsinsikter och Frågor och svar för instrumentpaneler.Genom att bevilja användarna de här behörigheterna aktiveras alla funktioner som standard och är tillgängliga på instrumentpanelen. Du kan anpassa Tableau Agent-funktioner efter instrumentpanel och aktivera och inaktivera dem efter behov. 1. Klicka på Tableau Agent-ikonen ![Ikon för Tableau Agent.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_desktop_agent_icon.png) i redigeringsläget på en instrumentpanel för att öppna Tableau Agent.Om det är första gången du öppnar rutan klickar du på Jag förstår. 2. Klicka på Konfigurera inställningar längst ner i Tableau Agent-rutan. ![Tableau Agent-rutan som visar välkomstmeddelandet och två knappar för att hämta Instrumentpanelsöversikt och Instrumentpanelsinsikter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_dashboard_welcome_screen.png) 3. Välj knappen bredvid Visa på den här instrumentpanelen för varje funktion. ![Tableau Agent-rutan Konfigurera inställningar när den öppnas från en instrumentpanel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_dashboard_configure_toggle.png) ### Förbättra svarskvaliteten för Frågor och svar för instrumentpaneler _Stöds i Tableau Cloud (Tableau Cloud+ eller Tableau+) version 2026.2.6 och senare_ För att hjälpa Tableau Agent att ge mer korrekta, organisationsspecifika svar i Frågor och svar för instrumentpaneler kan du konfigurera företagsinställningar och sammanställa datakällans metadata för agenten. Med hjälp av företagsinställningarna kan du ange regler, instruktioner eller standardbeteenden som hjälper Tableau Agent att besvara verksamhetsspecifika frågor om datakällorna (som ”produkter finns i lager när quantity\_on\_hand är positivt” eller ”använd räkenskapsår som standardår”).Företagsinställningarna förklarar hur en verksamhet använder data. Företagsinställningarna gäller på arbetsboksnivå.När du laddar upp företagsinställningar till en arbetsbok hänvisar Tableau Agent till det dokumentet med företagsinställningar för alla instrumentpaneler som är kopplade till den arbetsboken. #### Krav på filen med företagsinställningar **Obs!**: Om du vill ladda upp en fil med företagsinställningar måste du ha behörigheten AI-åtkomst för arbetsboken samt skriv-/redigeringsbehörighet för den underliggande arbetsboken eller publicerade datakällan. När du skapar en fil med företagsinställningar försäkrar du dig om att den uppfyller följande krav: - **Filformat**: Filtyper som stöds är textfiler (.txt) och markdown-filer (.md). - **Struktur**: Börja varje inställningsobjekt på en ny rad som börjar med #.Tableau Agent tolkar den här raden som rubrik.All text efter rubriken fram till nästa #-tecken behandlas som en del av den inställningen och räknas som en inställning. - **Objektgräns**: Har stöd för upp till 50 inställningar (eller upp till 8 000 tecken). - **Metadatarubrik** (valfritt): Du kan inkludera ett block av typen YAML frontmatter mellan tre bindestreck (---) överst i filen för att beskriva användningen.Det här blocket sparas som en del av filen, men ignoreras av Tableau Agent. Om du vill ha lite hjälp med att skapa en fil med företagsinställningar kan du ladda ner en exempelfil i rutan Konfigurera inställningar i Tableau Agent. Använd sedan den som mall och ersätt det föreslagna innehållet med eget innehåll. ![Exempel på en markdown-fil med exempel på företagsinställningar som används av Tableau Agent i Frågor och svar för instrumentpaneler.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_dashboard_business_preferences_sample.png) #### Tips för att skapa företagsinställningar Följ de här riktlinjerna när du skapar dokumentet med företagsinställningar: - **Fatta dig kort**: Skriv kortfattade och enkla instruktioner för att undvika att förvirra agenten. - **Inkludera verksamhetsspecifik kunskap**: Definiera domänspecifika regler, unik terminologi eller anpassade mätvärden (till exempel ”använd räkenskapsår som standardår”). - **Var tydlig och specifik**: Beskriv unik domänlogik på ett tydligt sätt.Hänvisa till exakta fältnamn och ange hur beräkningar ska användas så att Tableau Agent inte behöver gissa om schemat eller den semantiska modellen. - **Undvik tvetydighet**: Ta bort duplicerade eller överlappande regler.Se till att varje enskilt radobjekt är distinkt så att Tableau Agent kan använda dem konsekvent. - **Dela upp komplexa instruktioner**: Dela upp invecklad logik eller logik med flera steg i separata, punktvisa inställningar för att förbättra svaren. Du hittar fler tips och beprövade metoder i ”Skapa företagsinställningar” i [Bästa praxis för Tableau Agent](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/web_author_einstein_best_practice.htm#create-business-preferences). #### Överväganden och begränsningar - Publicera arbetsboken för att spara det uppladdade dokumentet med företagsinställningar som en del av konfigurationsinställningarna.Uppladdade filer sparas inte när du stänger ett utkast. - Ångra och Gör om stöds inte just nu.Om du laddar upp fel fil kan du inte använda Ångra för att återgå till föregående version.Du måste avbryta redigeringssessionen och öppna den igen för att ladda upp en annan fil. - Dokument med företagsinställningar gäller för tillfället bara för funktionen Frågor och svar för instrumentpaneler. #### Ladda upp eller hantera företagsinställningar 1. Klicka på Tableau Agent-ikonen ![Ikon för Tableau Agent.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_desktop_agent_icon.png) i redigeringsläget på en instrumentpanel för att öppna Tableau Agent.Om det är första gången du öppnar rutan klickar du på Jag förstår. 2. Klicka på Konfigurera inställningar längst ner i Tableau Agent-rutan. 3. Under Frågor och svar för instrumentpaneler kontrollerar du att inställningen Visa på den här instrumentpanelen är aktiverad. ![Rutan Konfigurera inställningar i Tableau Agent med konfigurationsalternativen för Frågor och svar för instrumentpaneler för företagsinställningar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_dashboard_business_preferences_config.png) 4. I delen Konfigurera företagsinställningar gör du något av följande: - **Ladda ner ett exempel**: Klicka på Ladda ner ett exempel för att få en mall som visar hur du strukturerar inställningsfilen. - **Ladda upp en fil**: Klicka på Ladda upp fil, välj önskad .txt- eller .md-fil och klicka på Öppna. - **Ladda ner eller ersätt en befintlig fil**: Använd nedladdningsikonen för att hämta de aktuella uppladdade inställningarna eller klicka på Ladda upp fil för att ersätta dem. - **Ta bort företagsinställningar**: Klicka på borttagningsikonen för att ta bort den uppladdade inställningsfilen. 5. Publicera instrumentpanelen för att spara den uppladdade filen i arbetsboken. ### Konfigurera insiktsinställningar Om du vill ändra standardinställningarna för Instrumentpanelsinsikter klickar du på Konfigurera inställningar längst ner i rutan för att öppna rutan Konfigurera. **Arbetsblad** I området Inkluderade visualiseringar visas alla arbetsblad på instrumentpanelen.Avmarkera kryssrutan för de visualiseringar som du inte vill att funktion Instrumentpanelsinsikter ska omfatta. ![Tableau Agents konfigurationsruta för insikter som visar avsnittet för inkluderade visualiseringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_dashboard_narratives_config_included_visualizations.png) **Insiktstyper** Tableau Agent har stöd för flera insiktstyper.Utstickare utvärderas alltid.Om Tableau Pulse har aktiverats på Tableau Cloud-platsen finns det ytterligare insiktstyper.Alla insiktstyper utvärderas inte för alla visualiseringar.Tidsjämförelser är till exempel inte tillgängliga om det inte finns en dimension med kontinuerligt datum. I delen Insiktstyper visas de beskrivande analyser som Tableau Agent söker efter i varje visualisering. Om du inte vill att en viss insikt ska inkluderas i utdata avmarkerar du kryssrutan för den insiktstypen.När du avmarkerar en kryssruta för en insiktstyp utvärderas den inte alls för instrumentpanelen.Du kan inte konfigurera insiktstyper för en specifik visualisering. ![Tableau Agents konfigurationsruta för instrumentpanelsberättelser som visar inkluderade insiktstyper.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_dashboard_narratives_config_included_insights.png) Om du vill veta mer om vad de olika insiktstyperna gör klickar du på informationsikonen i användargränssnittet eller läser avsnittet ”Instrumentpanelsinsikter” i [Tableau Agent på instrumentpaneler (beta)](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/dashboard_narratives_overview.htm). ### Testa dina utdata Som instrumentpanelsutvecklare kan du använda Tableau Agent på instrumentpaneler i redigeringsmiljön.Detta kan vara praktiskt för att kontrollera att en instrumentpanel presenterar den analys du väntar dig och har en tydlig databerättelse. Det är också viktigt att testa utdata om du planerar att aktivera den här funktionen för konsumenter för att säkerställa att allt ser ut som det ska. ## Tips för att få bästa möjliga resultat - Använd checklistan [Bästa praxis för Tableau Agent](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/web_author_einstein_best_practice.htm) för att säkerställa att datakällan, arbetsböckerna och instrumentpanelen är optimerade för Tableau Agent. - Ladda upp företagsinställningar för att förbättra svarskvaliteten för Frågor och svar för instrumentpaneler. - Undvik duplicerade fältnamn.Duplicerade fältnamn eller namn som liknar varandra för mycket kan förvirra Tableau Agent så att den inte vet till vilket fält frågorna ska skickas.Se till att fältnamnen är unika, distinkta och beskrivande. - Undvik alltför komplicerade instrumentpaneler.En enkel rutnätsdesign är bäst.Om det till exempel finns många överlappande flytande objekt kan det hända att Tableau Agent inte kan förstå instrumentpanelslayouten korrekt. - Ge alla visualiseringar en titel.Tableau Agent gör sitt bästa för att tolka det den ser, men det är bättre att vara tydlig. - Diagram som skapats genom manipulation av underliggande data kan skicka vilseledande information till språkmodellen.För att minska påverkan på instrumentpanelskonsumenterna bör du överväga att inte inkludera diagram som byggts med diagramspecifika ändringar av data. - Vattenfallsdiagram konstrueras till exempel med en Gantt-markeringstyp med ett negativt mätvärde för att få rätt längd på stapeln.Språkmodellen tar emot det negativa mätvärdet och kommer därför att misstolka markeringens riktning. ## Granska och vidareutbilda Precis som med all AI är det viktigt att granska resultatet du får när du använder Tableau Agent.Tableau Agent gör sitt bästa för att förstå dina data, men det kanske inte alltid blir rätt.När du granskar insikter bör du alltid kontrollera att utdata är korrekta.Det är du som vet vad det är för data, glöm inte det. Om Tableau Agent misstolkar något kan du försöka få insikter igen.Du kan även när som helst lämna feedback om resultatet med tummen upp- eller tummen ned-knapparna som visas med alla Tableau Agent-svar. ![Tableau Agent som visar en klickbar tumme upp och en tumme ned, så att du kan ge feedback om agentens svar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tab_gai_dashboard_feedback.png) ## Begränsningar hos Tableau Agent på instrumentpaneler Tableau Agent på instrumentpaneler är för närvarande i betaversion och har följande begränsningar: - **Nivåövergripande mätvärden**: Kan inte jämföra mätvärden från olika detaljnivåer (t.ex. jämföra lokala lånebelopp direkt mot ett globalt genomsnitt). - **Parameteranvändning**: Det går för närvarande inte att skicka parametervärden till frågor. - **Räkenskapsårsformat**: Identifierar inte automatiskt räkenskapsdatum som ställts in via standardegenskaperna för datum. - _Lösning_: Skapa ett beräknat fält med en datumförskjutning och dölj sedan det ursprungliga fältet eller lägg till en detaljerad beskrivning (t.ex. ”_Fält med räkenskapskalenderdatum för intäktsredovisning_”). - **Namnfiltrering**: Specifika frågor som ”kunder med efternamnet \[X\]” misslyckas. - _Lösning_: Fråga med formuleringen ”börjar med …” eller dela upp fullständiga namn i distinkta fält, som ”Kundens förnamn” och ”Kundens efternamn”. - **Användarfilter**: Även om Tableau Agent respekterar användarfilter som tillämpas vid datakällan, kommer Tableau Agent på instrumentpaneler inte att svara på frågor om användarfilter tillämpas på arbetsboks- eller vynivå för att upprätthålla säkerhet och styrning på radnivå. - **Personlig anpassning (”Mina data”)**: Tableau Agent har inget koncept för aktuell användaridentitet.Frågan ”hur stor är försäljningen?” kommer att misslyckas. - _Lösning_: Ange användaren uttryckligen (t.ex. ”Hur stor är försäljningen för säljaren = John Doe?”). - **Mobilsupport**: Tableau Agent på instrumentpaneler stöds för närvarande inte. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Utforska och inspektera data i en vy När du är redo att utforska och analysera din vy har Tableau flera dynamiska datainspektionsverktyg som hjälper dig att isolera data av intresse. Om du till exempel har en tät datavy kan du fokusera på ett visst område, välja en grupp med utstickare och visa underliggande datakällrader för varje markering. ## Välj markeringar för att framhäva datapunkter i vyn Det enklaste sättet att framhäva en vy är att välja de markeringar som du vill markera. När du väljer en markering i vyn manuellt kommer alla andra markeringar att dämpas för att uppmärksamma markeringen. Ditt urval sparas med arbetsboken. Mer information om hur du använder urvalsverktygen finns i [Välja markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_pan_zoom.htm#Select). Se även [Framhävning av förklaring](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_highlight_colorlegend.htm), [Framhäva datapunkter i sammanhanget](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_highlight_highlighter.htm), [Knappen framhäva verktygsfält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_highlight_toolbar.htm) och [Framhävningsåtgärder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_highlight.htm). Du kan markera flera markeringar genom att hålla ned Ctrl-tangenten på tangentbordet (Cmd-tangenten på Mac) medan du väljer varje markering. Du kan även använda ett av de avancerade urvalsverktygen för att välja markeringar med en viss form. ![Möjlighet att välja flera markeringar i en vy](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/select_marks_highlight.gif) Du kan även välja markeringar och rubriker för att filtrera det som visas i vyn. Mer information finns i [Välja att behålla eller utesluta datapunkter i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm#SelectData) och [Välja rubriker för att filtrera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm#SelectHeaders). ## Analysera valda markeringar med hjälp av verktygstips När du väljer en eller flera markeringar i en vy och sedan fortsätter att hålla muspekaren över samma plats finns det flera alternativ i verktygstipset för att inspektera dina data.
Tableau Desktop-versionWebbversion

Exempel på verktygstips för Tableau Desktop

Exempel på verktygstips för webbredigering

Med verktygstips får du ytterligare information om markeringarna i vyn och följande alternativ för dataanalys: - Behåll bara de valda markeringarna i vyn. ![Behåll endast](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/inspectdata_select_marks5.png) Mer information finns i [Välja att behålla eller utesluta datapunkter i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm#SelectData). - Uteslut valda markeringar från vyn. ![Utesluta](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/inspectdata_select_marks6.png) Mer information finns i [Välja att behålla eller utesluta datapunkter i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm#SelectData). - Skapa en grupp baserat på de valda markeringarna. ![Gemikonen](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/inspectdata_select_marks7.png) Mer information finns i [Korrigera datafel eller kombinera dimensionsmedlemmar genom att gruppera dina data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_groups.htm). - Skapa en uppsättning som innehåller de valda markeringarna (endast Tableau Desktop). ![Uppsättningsikonen](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/inspectdata_select_marks8.png) Mer information finns i [Skapa uppsättningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/sortgroup_sets_create.htm). - Visa underliggande data för de valda markeringarna.![Ikonen Visa underliggande data](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/inspectdata_select_marks9.png) Mer information finns i [Visa underliggande data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_viewdata.htm). Relaterad information om verktygstips finns i [Verktygstips](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/view_parts.htm#Tooltips). Mer information om relaterade analysverktyg finns i [Vyerna Zooma och panorera, och Välj markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_pan_zoom.htm), [Ångra och gör om](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_undo.htm), och [Lodlinjer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_droplines.htm). ## Framhäv data efter kategori i verktygstips Om du inkluderar diskreta (kategoriska) dimensioner eller mätvärden i ditt verktygstips kan du använda dem för att välja markeringar i vyn med samma värden. Om valet av verktygstips är aktiverat för arbetsbladet visas dessa fält som understruken text när du för muspekaren över dem. Genom att klicka på verktygstipset väljer du alla markeringar i vyn som har samma värde. I exemplet nedan, när du klickar på Bill Shonely (värdet för Kundnamn) i verktygstipset, väljs alla markeringar i vyn som även inkluderar Bill Shonely som kund och alla andra markeringar dämpas. ![Exempel på verktygstipsfilter](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/tooltipselection2.png) Markera kryssrutan Tillåt urval efter kategori i dialogrutan Redigera verktygstips om du vill inaktivera eller aktivera den här funktionen. Mer information om hur du ställer in egenskaper för verktygstips finns i [Lägga till verktygstips till markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm#TooltipProp). ## Utforska data i kartor Med kartorna i Tableau kan du snabbt hitta platser och analysera data i hela världen. Du kan utforska och interagera med kartvyer på många sätt. Du kan zooma in och ut, panorera och välja markeringar med verktygsfältet för vyer. Du kan också söka efter platser i hela världen med kartsökning. ![Exempel på Tableau-kartor](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/zoom_pan_maps_srvr.png) Mer information finns i [Utforska data i kartor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_explore.htm), [Sök efter platser på kartan](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_mapsearch.htm) och [Mäta avstånd mellan datapunkter och platser på en karta](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_measure_distance.htm). ## Lägg till analysobjekt i vyn (trendlinjer, prognoser, referenslinjer och band) Dra referenslinjer, låddiagram, prognoser med trendlinjer och andra objekt till vyn från rutan Analys, som visas till vänster på arbetsytan. Växla mellan rutan Data och rutan Analys genom att klicka på flikarna längst upp i sidofältet. Mer information finns i [Tillämpa avancerad analys på en vy (rutan Analys)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environ_workspace_analytics_pane.htm). ![Rutan Analys](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/environ_analytics_pane.png) Rutan Analys i Tableau Desktop I Tableau Desktop kan du lägga till analysobjekt i vyn från menyn/rutan Analys eller i vyns kontext. Till exempel är referenslinjer och band tillgängliga när du redigerar en axel, och trendlinjer och prognoser är tillgängliga på menyn Analys. Från rutan Analys kan du använda ”dra och släpp” för att komma åt de olika alternativen. På webben är de flesta analysobjekten tillgängliga från rutan Analys. ## Jämför markeringsdata med omberäknade rader Om det finns ett analysobjekt i vyn, till exempel en genomsnittlig linje, konstant linje, trendlinje, referenslinje eller distributionslinje eller band, kan du direkt jämföra analysdata för de valda märkena med alla data i vyn genom att välja ett eller flera märken i vyn. Om du till exempel väljer markeringar i en vy som innehåller en trendlinje skapas en andra, omberäknad trendlinje, med ett värde som endast bestäms av de markeringar som har valts. Detta gör att du kan jämföra den trenden med den övergripande trenden. ![Jämföra två vyer med en omberäknad trendlinje](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/inspectdata_select_marks2.png) Omberäknade linjer visas som standard när du väljer markeringar i en vy som redan innehåller analysobjekt. Du kan stänga av dem i Tableau Desktop om du inte vill att omberäknade linjer ska skapas. **Inaktivera omberäknade linjer (endast Tableau Desktop):** 1. Markera ett analysobjekt i vyn, t.ex. en trendlinje och klicka på Redigera. 2. I dialogrutan **Redigera** avmarkerar du Visa omberäknad linje för framhävda eller valda datapunkter. ![Redigera val av dialogruta](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/inspectdata_select_marks3.png) Du kan även högerklicka (Ctrl-klicka på Mac) på ett analysobjekt i vyn och avmarkera Visa omberäknad linje. Omberäknade linjer visas inte när du återgår till vyn och väljer eller framhäver markeringar. Mer information finns i [Framhävningsåtgärder](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_highlight.htm). ### Omberäknade linjer och framhävningsåtgärder Omberäknade linjer fungerar både i arbetsblad och instrumentpaneler med framhävningsåtgärder. Om du till exempel skapar en framhävningsåtgärd i en instrumentpanel väljer du markeringarna i de andra tabellerna i instrumentpanelen genom att välja markeringar i en tabell. Om dessa andra tabeller har trendlinjer, referenslinjer eller andra analysobjekt visas de omberäknade linjerna när vyerna uppdateras. ![Exempel på omberäknade linjer och framhävningsåtgärder](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/inspectdata_select_marks4.png) ## Använd datauppgifter för att se information om visualiseringar Från och med 2019.3 är Tableau Catalog tillgänglig som en del av Data Management\-utbudet för Tableau Server och Tableau Cloud. När Tableau Catalog är aktiverat i din miljö kan du använda rutan Datauppgifter Details för att se information om visualiseringar. Mer information om Tableau Catalog finns i "Om Tableau Catalog" i hjälpen för [Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/dm_catalog_overview.htm) eller [Tableau Cloud](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/dm_catalog_overview.htm). När du tittar på en publicerad vy med Tableau Catalog aktiverad i din miljö kan du se information om de data som används i vyn genom att välja Datauppgifter i verktygsfältet ovanför vyn i arbetsböcker och instrumentpaneler. Uppgifterna omfattar: - Ett miniatyrdiagram som visar antalet gånger ett blad eller en instrumentpanel har visats de senaste 12 veckorna. - Information om arbetsboken (namn, projekt, författare, datum för ändring, datakvalitetsvarningar). - De datakällor som används i arket eller instrumentpanelen. - En lista över de fält som används. Välj ett fält för att se fältmetadata, t.ex. beskrivning eller beräkning. ![Exempelruta för datauppgifter](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dm_data_details_sparkline.png) Länkarna i rutan Datauppgifter tar dig till det objektet som öppnas i ett separat fönster. Om det finns en varning för datakvalitet på raden för någon av de data som används i en vy, arbetsbok eller instrumentpanel visar fliken Datauppgifter en blå cirkel med ett vitt utropstecken. Klicka på fliken Datauppgifter och klicka sedan på varningen om datakvalitet för att se information om varningen. ![Se information om varningen om datakvalitet](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dm_data_details_dqw.png) ### Varningar om datakvalitet med hög synlighet När en varning om datakvalitet taggas som viktig av till exempel dataobjektets ägare eller en administratör: - När någon öppnar en publicerad vy som använder påverkad data visas ett meddelande med en länk till rutan Datauppgifter: ![Information om varning om datakvalitet visas i vyn](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dm_dqw_hv_alert.png) - I rutan Datauppgifter (och på andra ställen i Tableau) ökas varningens synlighet med hjälp av en gul varningssymbol: ![Varning om datakvalitet med hög synlighet på rutan Datauppgifter](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dm_dqw_hv_datadet.png) ### Fält kan visa beskrivningar uppströms Om ett fält som används i en vy inte har någon beskrivning i arbetsboken kan Catalog slå upp och visa beskrivningen från fältet eller kolumnen uppströms från den, om det finns någon. Om en publicerad datakälla är uppströms och har en beskrivning för det här fältet visas den fältbeskrivningen i rutan Datauppgifter. Om inte visar detta fält beskrivningen från kolumnen som fältet refererar till i tabellen uppströms. När ett fält får sin beskrivning från en uppströmskälla visas en informationsikon bredvid Beskrivning med information om var beskrivningen kom ifrån. ![Informationikonens text anger var beskrivningen kom ifrån](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dm_data_details_description.png) Vissa fält, till exempel ett beräknat fält, gruppfält eller uppsättningsfält, har inte stöd för att en beskrivning visas från en uppströmskälla. Dessutom har inte arbetsböcker och datakällor stöd för visning av beskrivningar av uppströmsfält eller kolumner. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Utforska Tableau-miljön Det här avsnittet innehåller information om Tableaus sidor och dess arbetsyta, bland annat rutor, hyllor, ikoner och andra element i Tableau Desktop. - [Tableau-arbetsytan](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environment_workspace.htm) - [Startsida](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environment_startpage.htm) - [Sidan Datakälla](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environment_datasource_page.htm) ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Utveckla vyer för tillgänglighet Den här artikeln innehåller mer information om de designriktlinjer som nämns i [Bästa praxis vid utformning av tillgängliga vyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/accessibility_best_practice.htm) och beskriver de steg som krävs för att skapa vyerna i Tableau Desktop. ## Allmänna steg Som innehållsförfattar kan du skapa vyer som hjälper till att anpassa dig till Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) genom att följa dessa generella steg: **Steg 1:** Skapa vyer med bästa praxis för tillgänglighet. **Steg 2:** Publicera vyerna till Tableau Server eller Tableau Cloud (version 10.2 och senare). **Steg 3:** Dela länken så att användare kan komma åt innehållet i Tableau Cloud eller Tableau Server eller bädda in vyerna på en webbsida. Om du skapar vyer enligt riktlinjerna för bästa praxis blir de mer tillgängliga. De bearbetas av skärmläsare som bilder med en titel och en beskrivning. Användare kan använda tangentbordsnavigering för att öppna fönstret Visa data och komma åt underliggande data för vyn. ## Skapa vyerna Många av de principer som gäller för att skapa effektiva vyer i Tableau gäller även för att skapa tillgängliga vyer. Den största skillnaden med att skapa tillgängliga vyer är att du alltid ska tillhandahålla andra typer av markeringskodning när du använder färg i vyn. Du bör även använda texten mer liberalt i vyn för att skapa en vy med markeringar som erbjuder mer sammanhang. ### Håll det enkelt Håll det enkelt när du skapar tillgängliga vyer. Enkelhet hjälper användare att enklare se relationerna och skärningspunkterna i data. Hur kan du förenkla en vy? Betona endast de mest relevanta och viktigaste uppgifterna. Minska antalet markeringar i vyn för att bara visa det som är nödvändigt. Begränsa vyns detaljnivå och detaljerna i den för att förhindra kognitiv överbelastning. När du utformar vyer bör du tänka på att användarna kommer åt vyns underliggande data. Data som inkluderas i vyn är de som skärmläsare läser på fliken Sammanfattning i rutan Visa data. Riktlinjer som stöder enkelhet: - [Begränsa antalet markeringar i vyn](#LimitMarks) - [Positionera vyerna för läslighet](#OrientForLegibility) - [Begränsa antalet färger och former i en enda vy](#LimitColorsShapes) - [Använda filter för att minska antalet markeringar i en vy vid en viss tid](#UseFiltersInViews) #### Begränsa antalet markeringar i vyn Håll antalet markeringar under 1 000 för att säkerställa att vyn återges i webbläsaren och inte på servern. **Obs**! Klientåtergivna vyer kan vara mer tillgängliga än serveråtergivna. För att säkerställa att en inbäddad vy visas i webbläsaren ska du se till att den har mindre än 1000 markeringar, inklusive objekt i förklaringar och filter. Du kan se antalet markeringarna en vy har när du skapar vyn i Tableau Desktop (nedre vänstra hörnet av fönstret). Exempel på en vy med för många markeringar Det här exemplet visar en vy med över 20 000 markeringar. Vyn visar en mer detaljerad detaljnivå i data (jämfört med aggregerad). Flera dimensioner (Region, Kategori, Underkategori) och mätvärden (Försäljning, Vinst, Vinst per beställning och Vinstförhållande) har lagts till i vyn. Produktnamnet finns i Detalj som lägger till en markering för varje produkt som ingår i datauppsättningen. ![visualisering med fler än 2 000 markeringar](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_toomanymarks.png) **Exempel på en vy med färre markeringar** Nästa exempel visar en mer tillgänglig vy (färre än 100 markeringar). Data aggregeras och data med en mindre detaljerad detaljnivå visas. Två dimensioner (Region och Produktkategori) och ett mätvärde (Försäljning) används i vyn. Mer information om dessa begrepp finns i [Dataaggregering i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_aggregation.htm) och [Så här påverkar dimensioner detaljnivån i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm#DimLOD). ![visualisering med färre än 100 markeringar](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_fewermarks.png) Det finns flera sätt att begränsa antalet markeringar: - Skapa vyer av aggregerade data istället för att visa mer detaljerade detaljer i vyn. Placera inte dimensioner som innehåller tusentals värden på hyllan **Information** på kortet Markeringar. - Om du vill använda en dimension som ingår i en hierarki, utan att göra hierarkin tillgänglig i vyn, använder du en kopia av just den dimensionen. Kopiera det fält som du vill använda och skapa vyn med den kopierade versionen av dimensionen. Detta hindrar användare från att utöka hierarkin i den inbäddade vyn, vilket skulle kunna öka antalet markeringar i vyn och leda till att vyn återges på servern i stället för i webbläsaren. ![Menyprocess för att duplicera en dimension](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_nonhierarch_dimension.png) 1. Högerklicka på en dimension i hierarkin och välj sedan på Duplicera. En kopia av dimensionen visas. 2. Högerklicka på den kopierade dimensionen och välj sedan på Byt namn. Ge den kopierade dimensionen ett unikt, meningsfullt namn. Använd den dimensionen för att skapa vyn. - Begränsa antalet mätvärden och dimensioner som används för att skapa vyn. **Mindre tillgängligt**: Tre mätvärden på Rader och fyra dimensioner på Kolumner. Om du har fler fält skapar det en mer komplex vy. ![En komplex vy med fyra mätvärden på Rader och tre dimensioner på Kolumner](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_toomanyfields.png) **Mer tillgängligt**: Två dimensioner på Kolumner och ett mätvärde på Rader. Den kognitiva överbelastningen minskar om du har färre fält i visningsstrukturen. ![En förenklad vy med två dimensioner på Kolumner och ett mätvärde på Rader.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_fewerfields_cbpalette.png) #### Positionera vyerna för läslighet Etiketter och titlar i horisontell riktning är enklare att läsa än etiketter i vertikal riktning. **Mindre tillgängligt**: I det här exemplet visas texten vertikalt. ![Ett kolumndiagram med vertikala etiketter](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_verticalmarklabels.png) **Mer tillgängligt**: I det här exemplet har utrymme lagts till i vyn för att visa texten horisontellt. ![Ett kolumndiagram med horisontella etiketter](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_horizontalmarklabels.png) Om du vill ändra vyns riktning och dess titlar och etiketter kan du klicka på knappen **Byt ut** i verktygsraden eller ändra vyns storlek för att ge mer utrymme för horisontella etiketter. I det här exemplet har tabellen ändrat storlek. Mer information finns i [Ändra storlek på tabeller och celler](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_resizetable.htm). ![Ett kolumndiagram där ikonen för storleksändring visas och är förstorad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_resizeview.png) #### Begränsa antalet färger och former i en vy Om du vill visa en dimension för Färg eller Form ska du inte använda mer än 10 färger och former i en vy. Detta låter användare urskilja varje färg och form och se viktiga mönster. **Gör inte så här**: I följande exempel har radfärgerna börjat upprepas efter att den tionde markeringen har tillämpat på produkttypen. ![Ett komplext linjediagram med fler än 10 markeringar där färgerna börjar upprepas efter 10 markeringar](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_toomanyshapesandcolors.png) **Gör så här**: I följande exempel har filter använts för att begränsa antalet markeringar som kan visas samtidigt. Detta gör att antalet färger och former i vyn aldrig är fler än tio. ![En vy med filtrerade markeringar så att inte fler än 10 markeringar visas samtidigt](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_lessthan10marks.png) #### Använda filter för att minska antalet markeringar i en vy Med hjälp av filter kan du lyfta fram de markeringar som du vill att användarna ska se i en vy. Mer information om hur du skapar filter finns i [Filtrera data från dina vyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/filtering.htm). Du kan även visa följande filterlägen för att användarna ska kunna styra vilka data som finns i vyn. De filterlägen som har stöd för mer tillgängliga vyer i Tableau är: - **Enskilt värde (lista)**: ett filter med alternativknappar. Du kan bara välja ett objekt i taget. Filter med ett enda värde är praktiska för att minska antalet markeringar i vyn för användarna. - **Flera värden (lista)**: ett filter med en lista över objekt (med kryssrutor) som kan väljas samtidigt. Filter med flera värden visar fler markeringar samtidigt. ![en lista med ett enskilt värde med alternativknappar följt av en lista med flera värden med kryssrutor](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_filters_list.png) - **Enkelt värde (listruta)**: ett filter med en listruta med objekt. Du kan bara välja ett objekt i taget. Filter med ett enda värde är praktiska för att minska antalet markeringar i vyn för användarna. - **Flera värden (listruta)**: ett filter med en listruta över objekt som kan väljas samtidigt. Filter med flera värden låter fler markeringar visas samtidigt. ![En listruta med ett enskilt värde följt av en listruta med flera värden med kryssrutor](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_filters_dropdown.png) Om du vill visa ett filter högerklickar du på det fält du vill använda som filter och väljer sedan Visa filter. ![En undermeny för Orderdatum med möjligheten att visa filter](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_showfilter_date.png) När du vill välja filterläge går du till listrutemenyn för ett filter och väljer Enskilt värde (lista), Enskilt värde (listruta), Flera värden (lista) eller Flera värden (listruta). ![listrutemeny med en lista med ett enskilt värde, listruta med ett enskilt värde, lista med flera värden och listruta med flera värden med alternativ framhävda.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_selectfiltertype.png) För ett Enskilt värde (lista) eller ett Enskilt värde (listrutefilter) kan du ta bort alternativet Alla från filtret. I listrutemenyn för filtret väljer du Anpassa och avmarkerar sedan alternativet Visa värdet ”Alla”. Följande bild visar alternativet **Anpassa** i ett filter. ![En filterlistrutemeny med en undermeny för anpassning visas med alternativet att visa alla värden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_hideshowall.png) När du använder flera filter i ett arbetsblad bör du tänka på följande riktlinjer: - När du skapar en vy bör du testa webbläsarens zoom upp till 200 % för att se till att alla komponenter i vyn visas som avsett. - Undvik att placera filter horisontellt i ett arbetsblad. Om webbläsarfönstret inte är tillräckligt brett kommer komponenterna i vyn (såsom filter) att överlappa visualiseringen. - Placera inte om filtren när du har lagt till dem i vyn. Om du flyttar filtren eller ändrar deras ordning kan även flikordningen ändras. Detta exempel visar en vy med ett filter med ett Enskilt värde (lista) för produktkategorin och ett filter med Flera värden (lista) för produktbeställningsdatum. Filtret Enskilt värde (lista) tillåter endast att en produkttyp visas åt gången (Alla är dolt). ![ En vy med ett listfilter med ett enskilt värde för produktkategorin och ett listfilter med flera värden för produktens orderdatum.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_filtertolimitmarks.png) ### Visa mer text och gör den användbar Se till att visa titlar, bildtexter och markeringsetiketter i dina vyer. Du kan redigera titlar och bildtexter för att ge mer sammanhang och information som hjälper användarna att förstå vyn. - Var noggrann och konsekvent när du namnger varje objekt i vyn. - Tillhandahåll text som förklarar hur komponenter i en visualisering är relaterade. - Förenkla texten för att ta bort redundans. Du kan även byta namn på mätvärden och dimensioner i rutan Data för att säkerställa att fältnamnen i vyn är meningsfulla. Nedan följer de olika element i en vy som du kan visa och redigera: - **Titlar (arbetsblad, filter och förklaringar)**. Visa titlar för arbetsblad, filter och förklaringar. Standardtiteltexten är det tabellnamn eller fältnamn som filtret eller förklaringen hänvisar till. Du kan redigera alla titlar för att ge mer sammanhang. - **Bildtexter (i arbetsblad)**. Visa bildtexten i arbetsbladet. Standardtexten ger en sammanfattning av vad som visas i vyn. Du kan lägga till text i denna för att ge mer sammanhang. - **Etiketter (kortet Markeringar, etikettknapp)**. Som standard visas inte etiketter i en vy. Alternativet att visa dem måste därför väljas. **Mindre tillgänglig**: Detta exempel visar en vy med begränsad text. Många textelement visas inte: arbetsbladets titel, markeringsetiketter, en beskrivande titel och ytterligare text om vyn i området Titel. Dessutom har inte filtret och förklaringstitlarna redigerats för att erbjuda mer sammanhang. ![Ett bubbeldiagram med begränsad text.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_lackoftext.png) **Mer tillgänglig**: Detta exempel visar samma vy med flera textelement som visas för att ge mer information och sammanhang. Titlar och bildtexter visas i arbetsbladet. Arbetsbladets titel redigerades för att inkludera text som beskriver hur data anges i vyn. Arbetsbladets titel innehåller den standardsammanfattningstext som genereras automatiskt av Tableau. Förklaringstitlarna har redigerats för att vara mer logiska i denna vy. Markeringsetiketter visar vinstvärden så att användarna inte bara behöver förlita sig på färgen. ![Ett bubbeldiagram med titlar och bildtexter för att erbjuda mer information.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_helptextbulbblechart.png) Du kan även skapa vyer som bara visar text som detta exempel på vyn Texttabell som visar liknande data. ![En texttabell med sex kolumner och ett filter.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_table.png) Så här visar och redigerar du titlar och bildtexter för arbetsbladet 1. Välj Arbetsblad > Visa titel och välj sedan Arbetsblad > Visa bildtext. ![Arbetsbladets listrutemeny med kryssrutor bredvid visa titel och visa bildtext](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_showtitlescaptions.png) 2. Klicka på listrutan i rutan Titel längst upp i vyn och klicka sedan på **Redigera titel**. ![Titelns listrutelåda med Redigera titel framhävd](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_editworksheettitle.png) Skriv in text i textområdet och formatera den och klicka sedan på **OK**. Du kan lägga till text utöver markeringstext eller byta ut markeringstexten. 3. Klicka på listrutan i rutan Bildtext och klicka sedan på **Redigera bildtext**. ![Bildtextens listrutelåda med Redigera bildtext framhävd](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_editcaption.png) Skriv in text i textområdet och formatera texten, klicka på listrutan och sedan på **OK**. Du kan lägga till text utöver standardtexten eller byta ut standardtexten. Så här visar du markeringsetiketter i vyn - Klicka på **Etikett** på kortet Markeringar och klicka sedan på **Visa markeringsetiketter**. ![Kortet Markeringar med etikettmenyn utökad och rutan Visa markeringsetiketter markerad](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_showmarklabels.png) Så här redigerar du fältnamn i rutan Data 1. Högerklicka på dimensionen eller mätvärdet och klicka sedan på **Byt namn**. ![En fältalternativmeny som visar alternativet att byta namn på fältet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_renamefield.png) 2. Redigera namnet och tryck på Retur. Mer information finns i [Byt namn på fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_dwfeatures.htm#Rename). Så här redigerar du filter- eller förklaringstitlar Texten som är relaterad till förklaringar och filter bör tydligt beskriva deras syfte. Redigera titlar för filter och förklaringar för att ange funktion. Hänvisa till filter efter namn i eventuella anvisningar du ger i arbetsbladets titel eller bildtext. 1. Klicka på filtrets listruta och klicka sedan på Redigera titel. ![Listrutemenyn för ett filter som visar möjligheten att redigera ett filters titel.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_editfiltertitle.png) 2. Redigera texten och välj sedan på **OK**. ![Formateringsrutan för att redigera titeln med alternativen att ändra titel, teckensnitt, storlek och typsnitt.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_editfiltertitle2.png) #### Teckenstorlek Om du ökar teckenstorleken på texten kan den bli mer tillgänglig. Välj Format > Arbetsbok för att ändra den standardiserade textstorleken för hela arbetsboken. Mer information finns i [Formatera ditt arbete](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting.htm). ![Menyn för att formatera arbetsböcker som finns i Tableau Desktop](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_wkbkformat1.png) ![Menyn för att formatera teckensnitt som finns på arbetsboksnivå i Tableau Desktop](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_wkbkformat2_defaults.png) Du kan även ändra teckenstorleken på arbetsblad. ### Redigera alt-texten så att den blir mer beskrivande (Tableau Cloud och Tableau Desktop) Från och med Tableau Cloud 23.2 och Tableau Desktop 23.3 kan du anpassa den automatiskt genererade alt-texten för att göra den mer beskrivande och meningsfull för målgruppen. Alt-text beskriver bilders utseende eller funktion på webbsidor, och läses upp av skärmläsare. Den implementeras i webbsidans kod och visas inte i visualiseringen. På en instrumentpanel kommer du åt redigeraren för alt-text via snabbmenyn. 1. Tryck på visualiseringen för att markera den, utöka menyn Fler alternativ och välj Tillgänglighet. 2. Uppdatera alt-texten i beskrivningsrutan för alt-text och välj sedan OK. ![Processen för att lägga till alt-text i en visualisering på en instrumentpanel](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accessibility_dashboard_alttext.gif) I ett arbetsblad kommer du åt redigeraren för alt-text via verktygsfältet eller rutan Dataguide. Från verktygsfältet: 1. Välj Arbetsblad och välj sedan Tillgänglighet. 2. Uppdatera alt-texten i beskrivningsrutan för alt-text och välj sedan OK. Från rutan Dataguide: 1. Öppna rutan Dataguide i redigeringsläget genom att klicka på ikonen Dataguide ![Ikonen för Dataguide, som föreställer en skylt på en stolpe.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dataguideicon.png). 2. Öppna Tillgänglighet och välj Redigera alternativ text. ![Rutan Tillgänglighet i rutan Dataguide för redigering av alt-text](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accessibility_alttext.png) 3. Uppdatera alt-texten i beskrivningsrutan för alt-text och välj sedan OK. **Obs!** Du måste vara i redigeringsläge för att redigera alt-text. Kontakta administratören om du inte har tillgång till dataguiden. Administratören kan ha gömt dataguiden för hela organisationen. ## Styra uppläsning om markeringar Du kan välja vilken information som ska läsas upp av skärmläsare när en användare navigerar bland markeringarna i en vy. På så sätt kan du anpassa detaljnivån och göra upplevelsen mer skräddarsydd för användarna. ### Uppläsning av markeringsmetadata (standard) Som standard läser skärmläsare upp metadata för markeringar, som innehåller fältnamn och motsvarande värden för den valda markeringen. Den här inställningen ser till att data är tillgängliga även om du inte har konfigurerat verktygstips för vyn. ### Uppläsning av innehåll i verktygstips Du kan ändra den här inställningen så att skärmläsaren läser upp innehållet i verktygstipset i stället för råa metadata. Det här är ofta det bästa valet om du har anpassat verktygstipsen med en berättelse eller ett specifikt sammanhang som är lättare att förstå än en lista med fält. Upplästa verktygstips är till exempel enklare att förstå för kartvyer. Kartmetadata innehåller ofta latitud- och longitudkoordinater, som kan vara svåra att följa när de läses upp av hjälpmedel. Även om du inte har anpassat verktygstipset brukar upplevelsen bli tydligare och mer meningsfull för kartanvändarna om du väljer det här alternativet. I ett arbetsblad kan du ändra vad som läses upp av skärmläsaren via verktygsfältet eller rutan Dataguide. I verktygsfältet: 1. Välj Arbetsblad och välj sedan Tillgänglighet. 2. Markera rutan bredvid Använd verktygstips för markeringar för alternativtext på markeringar och välj sedan OK. ![En dialogruta för tillgänglighet som visar alternativ för att anpassa alternativtext för visualiseringar och en kryssruta för att använda verktygstips för markeringar för alternativtext på markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_mark_tooltips.png) I rutan Dataguide: 1. Öppna rutan Dataguide i redigeringsläget genom att klicka på ikonen Dataguide ![Ikonen för Dataguide, som föreställer en skylt på en stolpe.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dataguideicon.png). 2. Öppna Tillgänglighet och välj Redigera alternativ text. 3. Markera rutan bredvid Använd verktygstips för markeringar för alternativtext på markeringar och välj sedan OK. **Obs!** Om alternativet att använda verktygstips inte är tillgängligt (nedtonat) i tillgänglighetsinställningarna betyder det att verktygstips är inaktiverade för det arbetsbladet. Om du vill att hjälpmedel ska kunna läsa upp innehåll i verktygstips måste du först aktivera verktygstips för visualiseringen. ## Använd färg med eftertanke och skapa kontrast Det finns olika färgpaletter beroende på vilken typ av fält som placeras på Färg på kortet Markeringar. För alla färgpaletter som används ska du se till att ge tillräckligt med kontrast och tilldelar färger som skiljer sig från varandra i spektrumet ljus/mörk. - För dimensioner (diskreta) rekommenderas det att använda paletten Färgblind. Du kanske måste justera de färger som tilldelats olika dimensionsvärden. Försök att ge tillräckligt med kontrast och tilldela färger som skiljer sig från varandra i spektrumet ljus/mörk. För monokrom färg kan du prova paletten **Seattle-gråa nyanser** med **Graderad färg** inställt på 5. - För mätvärden (kontinuerliga) kan du prova paletten Blå eller Divergerande orange-blått med alternativet Graderad färg inställt på 5. Du kanske måste justera antalet steg som används. För monokrom färg kan du överväga paletten **Grå** med **Graderad färg** inställt på 5. För textfärg är allmänna riktlinjer att den visuella presentationen av text och bilder av text har ett kontrastförhållande på minst 4,5:1 (stor text 3:1). Standardfärgformateringen för Tableau följer dessa föreskrivna kontrastförhållanden. Du kan använda ett verktyg för [kontrastanalys](https://www.paciellogroup.com/resources/contrastanalyser/) för att testa kontrastförhållandena för textfärger och bakgrunder. **Viktigt**: När du använder färg i vyn måste du även ange andra typer av kodning för markeringar, till exempel etiketter, storlek, form och position. Du ska inte bara lita på färg för att kommunicera skillnader i markeringar. #### Dimension på färg **Mindre tillgänglig**: Den här vyn visar ett exempel på en diskret dimension som placeras på färg som är inställd på paletten för Tableau 20. Linjens bana visar praktisk positionsinformation men färgerna särskiljer inte linjemarkeringarna tillräckligt tydligt. ![En vy med en diskret dimension placerad på Färg på kortet Markeringar, som är satt till paletten Tableau 20](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_confusingcolor.png) **Mer lättillgänglig**: I följande exempel används paletten Färgblind. Form används också för att förstärka det som visas i färg. ![En vy med en diskret dimension placerad på Färg på kortet Markeringar, som är satt till paletten Färgblind. Dimensionen är även placerad på formen för att förstärka det som visas i färg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_lessthan10marks.png) #### Mätvärde på färg **Mindre tillgänglig**: Den här vyn visar ett exempel på ett kontinuerligt mätvärde som är placerat på Färg, som är inställt på paletten för blågrönblått med toningsfärger. Vyn erbjuder inte tillräckligt med kontrast mellan färger och det finns inte tillräckligt med kontrast på spektrumet ljus/mörk. Genom att använda storlek hjälper du denna vy, men färgpalettet kan göra det svårt för människor med bristande färgseende att se kontrastskillnader mellan markeringar. ![Ett bubbeldiagram som använder paletten blå-turkos.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_bubble_notgoodcolor.png) **Mer tillgänglig**: Denna vy använder den paletten med divergerande orange-blått med graderade färger. Denna palett ger förbättrad kontrast mellan markeringar. ![Ett bubbeldiagram som använder den orange-blåa divergerande paletten med graderade färger.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_bubble_goodcolor.png) Så här väljer du en palett Du måste redan ha ett mätvärde eller en dimension på Färg i vyn för att detta alternativ ska vara tillgängligt. 1. Klicka på **Färg** på kortet Markeringar och klicka sedan på Redigera färger. 2. För Välj färgpalett klickar du på listrutepilen och väljer paletten. Det här exemplet visar valet av paletten Färgblind. ![Paletten Färgblind som visas i menyn Redigera färger på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_colorblindpalette.png) För paletten Färgblind klickar du på **Tilldela palett** och sedan på OK. I annat fall klickar du på **OK**. Så här ändrar du färgen på ett värde: 1. Klicka på ett värde till vänster under Välj dataobjekt. 2. Klicka på en ny färg i paletten till höger. Håll muspekaren över ett färgprov för att identifiera färgen. Upprepa detta för de som ska ändras. 3. Klicka på OK för att avsluta dialogrutan Redigera färger. Följande exempel visar paletten med divergerande orange-blått med Graderad färg inställd på 5 steg. ![den divergerande orange-blåa paletten med Graderad färg satt till fem steg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_orangebluepalette.png) 3. För paletten Färgblind klickar du på **Tilldela palett** och sedan på OK. I annat fall klickar du på **OK**. Mer information om färger och paletter finns i [Färgegenskaper](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm#ColorProp). ### Ge visuella ledtrådar utöver färg: position, storlek och form När du använder färg för fältvärden måste du även ange andra typer av kodning för markeringar, [till exempel etiketter](#UseText) och position, storlek och form. Använd position, storlek eller form för samma fältvärden för att förstärka skillnaderna mellan markeringarna. Dessa mekanismer kommunicerar all information om data till dina användare. Om du använder färg för att visa mätvärden eller dimensionsvärden ska du se till att tillhandahålla tillräckligt med ljus/mörk spektrumkontrast för de färger som du tilldelar olika markeringar. **Mindre tillgänglig**: Det här exemplet visar samma punktdiagram utan att använda färg, form eller storlek för att skapa kontrast. Placeringen av markeringarna tillhandahåller meningsfull information, men vyn kan använda mer visuella ledtrådar. ![Ett punktdiagram utan att använda färg, form eller storlek för att skapa kontrast](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_suboptimal_scatterplot.png) **Mer tillgänglig**: Detta exempel visar ett beräknat fält kallat Kvadrant som används för färg och form. Position, färg och form används för att särskilja varje markering. Axlarna förtydligar även markeringens position och innebörd. ![Ett punktdiagram med f-färg, -form och -storlek som används för att skapa kontrast och en axel som används för att klargöra positionen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_scatterplotstructure.png) ### Sätta ihop allting Nästa exempel visar hur text, form, färg och storlek kan arbeta tillsammans och skapa en tillgänglig vy. Försäljning representeras av storleken på varje cirkel (markering). Vinst representeras av färg och text. Vyns titel och bildtext visas och har redigerats för att ge mer sammanhang. Filtret och förklaringstitlarna har också redigerats för att ge mer sammanhang. ![Ett bubbeldiagram med text, form, färg och storlek som samverkar för att skapa en tillgänglig vy.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_allinone.png) ## Genomgång: Resan från mindre tillgänglig till mer tillgänglig Vi konverterar en visualisering som inte är särskilt tillgänglig till en som är det. Data i denna startvy har en mer detaljerad detaljnivå och en struktur som kan bidra till kognitiv överbelastning med en skärmläsare. ![Ett horisontellt stapeldiagram med många markeringar, minimal text och mycket liten kontrast när det gäller färg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_walkthru_originalview.png) Denna vy är utformad för att visa den totala försäljningen för varje försäljningsregion, tillsammans med vinstförhållandet för att fastställa vilka typer av produkter som verkar sälja bra men som faktiskt inte är lönsamma. Vinst och Vinst per beställning visas också. Vi kommer att göra ändringar [baserat på de koncept och bästa praxis](#BuildAccViews) som nämnts tidigare i denna artikel. ### Steg 1: Minska detaljnivån i vyn. Eftersom dimensionen Produktnamn är i Detalj representeras varje produkt i datauppsättningen med ett markering i vyn. - Ta bort Produktnamn från Detalj. Denna ändring minskar antalet markeringar i vyn från över 20 000 till 272. Minska antalet markeringar i vyn för att hjälpa till att säkerställa att den inbäddade vyn återges i webbläsaren och inte på servern. ![Ett horisontellt stapeldiagram med 272 markeringar](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_walkthru_limitdetail.png) ### Steg 2: Skapa en mer aggregerad vy av data. 1. Minska antalet mätvärden i kolumner och antalet dimensioner på rader. 2. Ta bort region (vi kan använda ett filter för region). Antalet markeringar ändras till 68. 3. Ersätt Kategori och Underkategori (båda dimensionerna som ingår i produkthierarkin) med kopior (ingår inte i en hierarki) som har bytt namn till Produktkategori och Produkttyp. Ta bort filtret för underkategori. Detta förhindrar att användare kan utöka hierarkin i den inbäddade vyn, vilket skulle kunna öka antalet markeringar i vyn och leda till att vyn återges i webbläsaren i stället för på servern. ![Ett horisontellt stapeldiagram med 68 markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_walkthru_limitdimensions.png) Vyn är redan mer aggregerad och förenklad, men vi fortsätter. - Flytta Vinst, Vinst per beställning och Vinstförhållande från hyllan Kolumner till**Verktygstips**. Antalet markeringar är nu 17. De underliggande detaljerna i data kommer fortfarande att finnas tillgängliga i fönstret Visa data, men det reducerade antalet markeringar ser till att vyn är mer tillgänglig eftersom den återges i webbläsaren. ![Ett horisontellt stapeldiagram med 17 markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_walkthru_limitmeasures.png) ### Steg 3: Kontrollera inställningarna av färgpaletten. Paletten är inställd på divergerande orange-blått. - Ställ in **Graderad färg** på 5. ![Ett horisontellt stapeldiagram med 17 markeringar som använder en orange-blå divergerande palett med graderad färg satt till 5.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_walkthru_steppedcolor.png) ### Steg 4: Uppdatera och visa text i vyn. 1. Ändra titeln för att ge den nya vyn mening. 2. Visa arbetsbladets bildtext. 3. Visa markeringsetiketter. 4. Dra Vinstförhållande till Etikett på kortet Markeringar. 5. Redigera filter- och förklaringstitlar. ![Ett horisontellt stapeldiagram med 17 markeringar som använder en orange-blå divergerande palett med graderad färg satt till 5 samt en titel, en markeringsetikett och bildtexter i arbetsbladet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_walkthru_text.png) ### Steg 5: Öppna fönstret Visa data till fliken Sammanfattning. Detta är den text som skärmläsare läser för den här vyn. De fyra mätvärdena ingår i de underliggande uppgifterna för varje produkttyp. ![Sammanfattningsflik i fönstret Visa data som visar en tabell med underliggande data för en visualisering](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/access_walkthru_viewdata_summary.png) ### Publicera i Tableau Public Om du vill förhindra att användarna ser alternativet Redigera i visningsverktygsfältet anger du behörigheten Webbredigering till Neka när du publicerar arbetsboken. Du bör även meddela din Tableau Cloud-administratör när du publicerar arbetsböcker som inte ska tillåta att användare kommer åt webbredigeringsläget. 1. I Desktop väljer du Server > Publicera arbetsbok. 2. Under Behörigheter väljer du Redigera, sedan Alla användare och Redigera igen. ![Rutan för behörigheter för webbredigering med alla användare markerade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accessibility_web_edit_allusers.png) 3. För behörigheter för Webbredigering väljer du Neka. Klicka på Tillämpa och sedan på Ok. ![Alternativknappen för webbredigering är satt till markerad för alla användare.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/accessible_web_edit_permissions.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Välja bakgrundskartor Tableau levereras med en uppsättning bakgrundskartor installerade som du kan använda för att skapa kartvyer. Som standard visas Tableau-kartor med ett ljust bakgrundslager som tillhandahålls av Mapbox-kartor. De åtta bakgrundskartorna som följer med Tableau beskrivs i denna tabell. | Bakgrundskarta | Beskrivning | | --- | --- | | Ljus | En subtil karta som lägger tonvikten på markeringarna samtidigt som den ger geografiska sammanhang. Alla områden utan data visas i vitt eller ljusgrått. | | Normal | En allmän karta som liknar den ljusa. Landområden utan data visas i vitt eller ljusgrått, och vattendrag visas i ljusblått. | | Mörk | En subtil karta som lägger tonvikten på markeringar samtidigt som den ger geografiska sammanhang. Den ljusa kartans invers; områden utan data visas i svart eller mörkgrått. | | Gator | En allmän karta som inkluderar större väg- och transportnät. | | Utomhus | En allmän karta som inkluderar terräng och natur, inklusive vattendrag och parker. | | Satellit | En stiliserad karta med globala satellitbilder. | | Offline | En karta som du kan använda när du inte är ansluten till internet. Den här bakgrundskartan sparar bilderna som utgör kartan i ett cacheminne på din dator för förbättrad prestanda och offlineåtkomst. Se avsnittet för offlinekartor för mer information. | | Inget | En visualisering som visar data mellan latitud och longitud på en annan typ än en karta. | ## Ändra bakgrundskartan: I Tableau väljer du Karta \> Bakgrundskartor och sedan den bakgrundskarta du vill använda. ## Ändra din standardbakgrundskarta i Tableau Desktop (funktion inaktuell) > [!WARNING] > > **Obs!** Att ändra din standardbakgrundskarta är en äldre funktion som bara fungerar med WMS-kartor på Tableau Desktop. Vi rekommenderar inte att du använder den här funktionen. Du kan välja att ställa in din standardbakgrundskarta till en webbkartstjänst (WMS) eller offlinekarta. För att lära dig mer om hur du använder en WMS-karta, se [Använda WMS-servrar (Web Map Service).](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/maps_mapsources_wms.htm). Så anger du en bakgrundskarta som standard: 1. I Tableau Desktop väljer du Karta > Bakgrundskartor > Lägg till WMP-karta… eller Offline. 2. Välj Karta > Bakgrundskartor > Ange som standard för att ange den valda bakgrundskartan som standard. Bakgrundskartan sparas automatiskt som en Tableau-kartkälla (.tmsd) och placeras i kartkällans mapp i din Min Tableau- lagringsplats. Den är nu standardbakgrundskartan för alla nya arbetsblad. ## Använda offlinebakgrundskartan Du kan skapa och inspektera data i en kartvy offline med offlinebakgrundskartan som följer med Tableau Desktop. **Så använder du offlinebakgrundskartan:** - Välj Karta > Bakgrundskartor > Offline i Tableau **Obs!** Offlinebakgrundskartan använder kartbilder som finns sparade lagrade på din dator. Du kan hitta dessa bilder på följande platser: - På Windows: `C:\Program Files\Tableau\\Local\Maps` - På Mac: `//Applications/.app/Contents/install/local/maps` Det finns dock flera åtgärder som kräver att Tableau hämtar en kartbild som kanske inte finns sparad. Om den nya kartbilden inte finns sparad på din dator kan du inte ladda den förrän du återansluter till onlinekartan som följer med Tableau. Du kan behöva återansluta till onlinekartan för att göra ett eller flera av följande: - Slå på eller stänga av lager – om du vill aktivera ett lager som inte är lagrat i cacheminnet måste Tableau ansluta för att hämta nödvändig information. - Zooma in eller ut – att zooma in eller ut på en karta kräver olika kartbilder. Om bilderna på den angivna zoomnivån inte finns i cacheminnet måste Tableau hämta de uppdaterade kartorna. - Panorera – att panorera kräver ibland nya kartbilder. Om du arbetar offline och inte har de nödvändiga kartbilderna och förklaringarna sparade i cacheminnet laddas inte de nya bilderna och förklaringarna. **Så återansluter du till Tableau-kartan:** - Välj Karta > Bakgrundskartor > Tableau i Tableau Desktop Obs! Om du ställer in en karta till att vara offline och sedan publicerar arbetsboken fortsätter den publicerade arbetsboken att använda kartor sparade offline. Detta med alla funktioner och begränsningar för offlinekartor som angetts tidigare. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Välja en prediktiv modell Prediktiva modelleringsfunktioner stöder linjär regression, reglerad linjär regression och gaussisk processregression. De här modellerna stöder olika användningsfall och prediktionstyper, och har dessutom olika begränsningar. ## Modeller med stöd ### Linjär regression [Linjär regression](https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_regression) (även känd som regression av vanliga minsta kvadrater) är som mest behjälplig om det finns en eller fler prediktorer med en linjär relation mellan prediktionen och prediktionsmål som inte påverkas av samma underliggande förhållanden eller representerar två instanser av samma data (t.ex. försäljning som anges i både dollar och euro). Linjär regression är standard för prediktiva modeller i Tableau. Om du inte väljer en specifik modell används linjär regression. Det går att uttryckligen specificera modellen genom att inkludera **”model=linear”** som första argument i tabellberäkningen. #### Exempel: `MODEL_QUANTILE( "model=linear", 0.5, SUM([Sales]), ATTR(DATETRUNC('month',([Order Date])) )` ### Reglerad linjär regression [Reglerad linjär regression](https://en.wikipedia.org/wiki/Regularized_least_squares) är som mest behjälplig om det finns en ungefärlig linjär relation mellan två fristående variabler – även kallat [multikollinearitet](https://en.wikipedia.org/wiki/Multicollinearity). Detta observeras ofta i verkliga datauppsättningar. Inkludera **”model=rl”** som första argument i tabellberäkningen för att använda den här modellen i stället för den standardmässiga linjära regressionen. #### Exempel: `MODEL_QUANTILE( "model=rl", 0.5, SUM([Sales]), ATTR(DATETRUNC('month',([Order Date])) )` ### Gaussisk processregression [Gaussisk processregression](https://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_process) är som mest behjälplig vid skapande i kontinuerliga domäner, som tid och rum, eller om det finns en icke linjär relation mellan variabeln och prediktionsmålet. Vid gaussisk processregression i Tableau krävs en enskild **sorterad** dimension som prediktion, men den kan inkludera flera **osorterade** dimensioner som prediktorer. Tänk på att det inte går att använda mätvärden som prediktorer vid gaussisk processregression i Tableau. Inkludera **”model=gp”** som första argument i tabellberäkningen för att använda den här modellen i stället för den standardmässiga linjära regressionen. **Obs!** _Sorterade_ dimensioner omfattar värden som används i sekvenser t.ex.MÅNAD. En _osorterad_ dimension är en dimension vars värden inte har någon inneboende sekvens, som till exempel kön och färg. #### Exempel: `MODEL_PERCENTILE( "model=gp", AVG([Days to Ship Actual]), ATTR(DATETRUNC('month',([Order Date]))) )` Använd kriterierna nedan för att välja modell på ett enkelt heuristiskt sätt: - **Linjär regression (standard):** Använd om du endast har en prediktor och denna prediktor har en linjär relation med målvärdet. - **Reglerad linjär regression:** Använd om du har flera prediktorer, framför allt prediktorer med linjära relationer till mätvärdet och som troligtvis påverkas av liknande underliggande relationer och trender. - **Gaussisk processregression:** Använd om du använder tid- och rumsprediktorer eller prediktorer som saknar linjär relation med mätvärdet. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Välja rätt beräkningstyp Vilken typ av beräkning du väljer beror på analysbehovet, vilken fråga du vill besvara samt layouten av visualiseringen. ## Vilken beräkning är rätt för din analys? Det är inte alltid lätt att välja beräkningstyp för en analys. Innan du bestämmer dig bör du tänka över följande frågor och exempel. **Obs!** Det här innehållet publicerades ursprungligen på Tableaus blogg. Du kan läsa det i inlägget [A Handy Guide to Choosing the Right Calculation for Your Question](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2016/4/guide-choosing-right-calculation-your-question-53667). ### Grundläggande uttryck eller tabellberäkning? **Fråga 1**: Har du redan alla datavärden du behöver för visualiseringen? - Om svaret är **Ja**: Du kan använda en tabellberäkning. - Om svaret är **Nej**: Använd en grundläggande beräkning. ![Ett flödesschema som hjälper dig att avgöra om du ska använda en tabellberäkning eller ett grundläggande uttryck baserat på om alla datavärden finns i visualiseringen. Om du redan har alla datavärden du behöver för visualiseringen använder du ett grundläggande uttryck. Om du inte har det använder du en tabellberäkning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CalcsBasics_flowchart1.png) ##### **Exempel**: Titta på de två följande visualiseringarna. Visualiseringen till vänster är ett stapeldiagram som visar den totala försäljningen per land/region. Visualiseringen till höger visar också försäljning per land/region, men försäljningen har delats upp. Hur beräknar man den 90:e percentilen för försäljning i var och en av dessa visualiseringar? ![Två diagram som visar försäljning efter land/region. Det ena diagrammet är ett stapeldiagram och det andra är ett punktdiagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CalcsBasic_chart1.png) Stapeldiagrammet till vänster aggregeras av SUM. Därför finns det inte tillräckligt med detaljer i den här vyn för att använda en tabellberäkning. Du kan använda ett uttryck för grundläggande aggregering för att beräkna den 90:e percentilen för försäljning i varje land med hjälp av följande formel: PERCENTILE(\[Sales\], .90) Detta ger ett värde för den 90:e percentilen per land som en etikett för varje stapel. ![Ett vågrätt stapeldiagram som visar försäljning efter land.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CalcsBasic_chart2.png) Diagrammet till höger innehåller emellertid ett datavärde för varje säljorder. En större distribution och utstickare visas. Det finns tillräckligt med detaljer i vyn för att använda en tabellberäkning. Du kan beräkna den 90:e percentilen för försäljning i varje land med hjälp av ett distributionsband (motsvarar en tabellberäkning). Det finns mer sammanhang i den här visualiseringen. ![Ett punktdiagram som visar försäljning efter land.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CalcsBasic_chart3.png) Båda beräkningarna uppnår samma värde, men insikterna du får skiljer sig åt baserat på detaljnivån (mängden data) i visualiseringen. ### Grundläggande uttryck eller LOD-uttryck (detaljnivå)? Om du inte har alla data du behöver för visualiseringen måste beräkningen genomföras till datakällan. Detta innebär att du måste använda en grundläggande beräkning eller ett LOD-uttryck (detaljnivå). Om du svarade **Nej** på [fråga 1](#q1) ska du fråga dig själv följande: **Fråga 2**: Stämmer detaljnivån på din fråga överens med detaljnivån på visualiseringen eller detaljnivån på datakällan? - Om svaret är **J**a: Använd ett grundläggande uttryck. - Om svaret är **Nej**: Använd ett LOD-uttryck (detaljnivå). ![Ett flödesschema som visar processen för att avgöra hur data ska beräknas för en visualisering. Om du har alla datavärden du behöver för visualiseringen använder du en tabellberäkning. Om du inte har det, kontrollerar du om frågans detaljnivå matchar visualiseringens detaljnivå eller källans detaljnivå. Om den matchar använder du ett LOD-uttryck (detaljnivå). Om den inte matchar använder du ett grundläggande uttryck.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CalcsBasics_flowchart3.png) ##### **Exempel** Titta på följande visualisering. I visualiseringen visas den 90:e percentilen för försäljning för alla ordrar i varje land. ![Ett stapeldiagram som visar den 90:e percentilen för försäljning efter land.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CalcsBasic_chart10.png) I det här exemplet används datakällan Sample – Superstore, som medföljer Tableau. Om du är bekant med datakällan Sample – Superstore kanske du vet att det finns en rad data per Order-ID. Därför är detaljnivån på datakällan Order-ID. Detaljnivån på visualisering är dock Land. Om du vill veta vad den 90:e percentilen för försäljning är för ordrar i varje land på detaljnivån Order-ID kan du använda följande LOD-uttryck: {INCLUDE \[Order ID\] : SUM(\[Sales\])} Du kan sedan ändra fältet så att det aggregeras till den 90:e percentilen i vyn. Det gör du genom att klicka på listrutan för fältet och välja **Mätvärde** > **Percentil** > **90**. I följande diagram visas hur LOD-uttrycket fungerar i det här fallet: ![Ett diagram som visar relationen mellan aggregering och detaljer.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CalcsBasics_diagram1.png) 1. Data börjar fullständigt aggregerade vid SUM(Försäljning) och går sedan nedåt till detaljnivån Land: SUM(Försäljning) vid Land. 2. LOD-beräkningen tillämpas och detaljnivån för data ökas: SUM(Försäljning) vid Land + Order-ID. 3. LOD-beräkningen aggregeras till den 90:e percentilen: PCT90(SUM(Försäljning) vid Land + Order-ID). Resultatet är följande: ![Ett vågrätt stapeldiagram som visar den 90:e percentilen för försäljning efter order-ID för olika länder.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CalcsBasic_chart11.png) ### Tabellberäkning eller LOD-uttryck (detaljnivå)? När du väljer mellan en tabellberäkning och en LOD-beräkning liknar processen den när du väljer mellan en tabellberäkning och ett grundläggande uttryck. Fråga dig själv följande: _Har du redan alla datavärden du behöver för visualiseringen?_ - Om svaret är **Ja**: Använd en tabellberäkning. - Om svaret är **Nej**, fråga dig själv följande: _Stämmer detaljnivån på frågan överens med detaljnivån på visualiseringen eller detaljnivån på datakällan?_ Om svaret är **Nej**: Använd en LOD-beräkning. ![Ett flödesschema som visar processen för att avgöra hur data ska beräknas för en visualisering.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CalcsBasics_flowchart3.png) ### Endast tabellberäkningar Det finns vissa scenarier som kräver en tabellberäkning. Några av dessa scenarier är följande: - Rankning - Rekursion (t.ex. kumulativa totalsummor) - Rörlig beräkning (t.ex. glidande medelvärde) - Radöverskridande beräkningar (t.ex. beräkningar av period kontra period) Om analysen kräver något av dessa scenarier ska du använda en tabellberäkning. ![Ett flödesschema med steg för att avgöra vilken typ av beräkning som ska användas.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CalcsBasics_flowchart4.png) ##### **Exempel** Titta på följande visualisering. I visualiseringen visas det genomsnittliga stängningspriset för flera aktier mellan september 2014 och september 2015. ![Ett linjediagram som visar slutkurserna för utvalda företag under ett år.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CalcsBasic_chart8.png) Om du vill se hur många gånger som stängningspriset översteg det dittills högsta stängningsvärdet måste du använda en tabellberäkning, mer bestämt en rekursiv beräkning. Varför? För att tabellberäkningar kan ge flera värden för varje del av data (cell, ruta, tabell), medan grundläggande uttryck och LOD-uttryck endast kan ge ett värde för varje del eller gruppering av data. För att beräkna hur många gånger som stängningspriset översteg det högsta stängningspriset för varje aktie finns det ett antal steg du måste ta. 1. Du måste beakta alla tidigare värden för att se om du har nått ett nytt maximalt stängningsvärde. Detta kan du göra med hjälp av en RUNNING\_MAX-funktion. Titta till exempel på följande beräkning, som gjorts med hjälp av Dag (över hela tabellen), med titeln **Rekord hittills**: RUNNING\_MAX(AVG(\[Close\])) 2. Sedan kan du flagga dagarna då rekordet slogs med hjälp av följande beräkning, gjord med hjälp av Dag (över hela tabellen), med titeln **Räkna dagar rekordet slås**: IF AVG(\[Close\]) = \[Record to Date\] THEN 1 ELSE 0 END 3. Slutligen kan du räkna dessa dagar med hjälp av följande beräkning, som görs med hjälp av Dag (över hela tabellen): RUNNING\_SUM(\[Count Days Record Broken\]) När du lägger till det sista beräknade fältet i vyn i stället för Avg(Stängning) får du något sådant här: ![Ett linjediagram som visar hur ofta en tickersymbol visas över tid.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/CalcsBasic_chart9.png) ### Fortsätt till [Tips om hur du skapar beräkningar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_understand_formulas.htm) ### Också i den här serien: [Om beräkningar i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_understand.htm) [Beräkningstyper i Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_understand_types.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Välja rätt berättelsetyp för en databerättelse i Tableau Desktop **Viktiga ändringar för Tableau Databerättelser** Tableau Databerättelser fasades ut i Tableau Desktop, Tableau Cloud och Tableau Server i januari 2025 (2025.1). Tack vare framsteg inom tekniken för naturligt språk kan vi utveckla ett förbättrat gränssnitt, där det är enklare att ställa frågor om data och hålla koll på förändringar. Mer information finns i blogginlägget [How Tableau Pulse powered by Tableau AI is Reimagining the Data Experience](https://www.tableau.com/sv-se/blog/tableau-pulse-and-tableau-ai) (på engelska). När du [Lägg till en Tableau-databerättelse till en instrumentpanel](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/data_stories_create.htm) är det viktigt att du väljer rätt typ av berättelse för din data. Vill du att din berättelse ska handla om trender över tid? Eller vill du ha en berättelse om två värden som du jämför? För att hjälpa dig att skildra rätt berättelse redogörs de olika typerna av berättelser i detta ämne, samt ett exempel på varje berättelsetyp. ## Kontinuerlig Kontinuerliga berättelser är bäst för att analysera trender eller förlopp över tid. När du skapar en kontinuerlig berättelse inkluderar den innehåll för prestanda, segment, volatilitet och trendlinjer. Berättelsen innehåller också analys om bidragsfaktorer och korrelation för berättelser som använder fler än en dimension. För att använda en kontinuerlig berättelse måste ditt arbetsblad inkludera följande: - 1 dimension som har mellan 1–10 mätvärden - 2 dimensioner och upp till 3 mätvärden. Följande exempel är en kontinuerlig berättelse för ett linjediagram som har en enda dimension och flera mätvärden: ![Tre linjediagram med exempel på en kontinuerlig berättelse](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_continuous.png) ## Diskret Diskreta berättelser är bäst för att jämföra värden och förstå fördelningen av data i varje värde. När du skapar en diskret berättelse inkluderar berättelsen innehåll om distributionen och grupperingar eller kluster över data. Berättelsen inkluderar även analys om bidragsfaktorer för arbetsblad som använder flera dimensioner. Överväg att använda en diskret berättelse när du vill - förstå pådrivare för dina nyckelprestandaindikatorer (KPI:er) i försäljningsrapporter - identifiera och förstå extremvärden snabbt under dataupptäckt - identifiera trender som inte är lätta att observera visuellt när du utförde en revision - upptäcka komplexa användningsinsikter direkt för geografisk analys - identifiera och lyfta fram nyckelrelationer, till exempel mellan försäljning och vinst. För att använda en diskret berättelse måste ditt arbetsblad inkludera följande: - 1 dimension som har mellan 1–10 mätvärden - 2 dimensioner och upp till 3 mätvärden. Följande exempel är en diskret berättelse för ett stapeldiagram som har en enda dimension och två mätvärden: ![Ett stapeldiagram med exempel på en diskret berättelse](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_discrete.png) ## Procent av helheten Procent av helheten-berättelser är bäst för cirkeldiagram. För att använda en procent av helheten-berättelse måste ditt arbetsblad inkludera följande: - 1 dimension - 1 mätvärde. Följande exempel är en procent av helheten-berättelse som använder ett cirkeldiagram med en enda dimension och ett enda mätvärde: ![Exempel på ett cirkeldiagram med en procent av helheten-berättelse](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_percent.png) ## Punktdiagram Punktdiagramberättelser är bäst för att förstå sambandet mellan två mätvärden. När du skapar en punktdiagramberättelse inkluderar berättelsen innehåll om förhållandet (regressionen) mellan två mätvärden. Berättelsen inkluderar även innehåll om grupper (kluster) i data, när sådana förekommer. Överväg att använda en punktdiagramberättelse när du vill - redogöra för samband mellan två mätvärden för att identifiera påverkan (regressionsanalys). - identifiera och förstå extremvärden som ligger över eller under definierade tröskelvärden - analysera hur din data distribueras. För att kunna använda en punktdiagramberättelse måste ditt arbetsblad ha följande: - 1 dimension - 2 eller 3 mätvärden. **Obs!** När du skapar din punktdiagramberättelse behandlas det första mätvärdet du väljer som den oberoende variabeln och det andra som den beroende variabeln. Följande exempel är en punktdiagramberättelse som använder ett punktdiagram som har en enda dimension och två mätvärden: ![Exempel på ett punktdiagram med en punktdiagramberättelse](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/data_stories_scatter.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Välja rätt diagramtyp för dina data Vilket diagram eller vilken graf fungerar bäst för dina data? I Tableau följer formen funktionen. Visualiseringen du skapar beror på: - Frågorna du försöker ställa - Egenskaperna hos dina data - Hur du vill att dina insikter presenteras och kommuniceras till andra Att till exempel visa årlig försäljningstillväxt kräver en annan visualisering än att visa sambandet mellan rabatterade artiklar och deras lönsamhet. Att veta vad du behöver visa är avgörande för hur du vill visa det. Detta ämne presenterar nio olika typer av information som du kan visa med en visualisering. Detta är inte en komplett lista och det finns undantag från dessa kategorier. Med erfarenhet kommer du snabbare att kunna bedöma vilken diagramtyp du vill skapa. Eftersom Tableau är flexibelt uppmuntrar vi dig att tänka utanför ramarna. Innan du tänker utanför ramarna är det dock bra att börja med några vanliga diagramtyper.

Förändringar över tid

Ett linjediagram som visar förändring över tid.

Relaterade ämnen

 

 

 

Att visa en förändring över tid för ett mätvärde är en av de grundläggande kategorierna av visualiseringar. Det finns många alternativ för att visa förändringar över tid, bland annat linjediagram, lutningsdiagram och framhävningstabeller.

För att visa förändring över tid måste du veta vilket värde du förväntar dig att ändra och hur du arbetar med datumfält i Tableau.

Vilka typer av frågor svarar det här diagrammet på?

  • Hur har detta mätvärde förändrats under det gångna året?
  • När ändrades detta mätvärde?
  • Hur snabbt har detta mätvärde ändrats?

Korrelation

Ett punktdiagram som visar hur variabler korrelerar.

Relaterade ämnen

 

 

 

Du kan ha två variabler och leta efter relationen mellan dem. Till exempel kan du leta efter relationen mellan antal elever i en klass och antal elever som tar examen, eller hur mycket lungkapacitet relaterar till uthållighet. (Kom dock ihåg att korrelation inte alltid är detsamma som orsakssamband.)

Korrelation kan visas med punktdiagram eller framhävningstabeller, och du kan använda Tableaus analysobjekt för att visa styrkan i korrelationen.

Vilka typer av frågor kan det här diagrammet svara på?

  • Är dessa två mätvärden kopplade till varandra? Hur starkt?
  • Är vissa mätvärden mer relaterade än andra?
  • Hur starkt sammanhängande är dessa mätvärden?

Magnitud

Ett stapeldiagram som visar det relativa värdet av diskreta objekt.

Relaterade ämnen

 

 

 

Magnituden visar den relativa storleken eller värdet för två eller flera diskreta objekt. Om man jämför försäljningen av olika områden måste man titta på magnituden.

Magnituddiagram inkluderar stapeldiagram, paketerade bubbeldiagram och linjediagram.

Vilka typer av frågor kan det här diagrammet svara på?

  • Vilken av denna dimensionsmedlemmar har det högsta mätvärdet?
  • Finns det några exceptionella dimensioner?
  • Hur stort är avståndet mellan det lägsta och det högsta mätvärdet mellan dessa dimensioner?

Avvikelse

Ett stapeldiagram som visar hur långt ett värde varierar från en baslinje.

Relaterade ämnen

 

 

 

Avvikelsediagram visar förändringen i ett värde från en viss baslinje, såsom medelvärde eller medianvärde. Du kan använda ett avvikelsediagram för att ta reda på vilka objekt som har ovanligt höga eller låga vinstmarginaler.

Du kan använda jämförande stapeldiagram, stapeldiagram och kombinationsdiagram för att visa avvikelse. Du kan även hitta avvikelsens statistiska signifikans med hjälp av en z-poäng.

Vilka typer av frågor kan det här diagrammet svara på?

  • Hur långt från normen avviker detta mätvärde?
  • Hur viktiga är avvikelserna i detta mätvärde?
  • Finns det ett mönster för avvikelserna?

Fördelning

Ett stapeldiagram som visar fördelningen av datapunkter.

Relaterade ämnen

 

 

 

När du försöker hitta frekvensen för händelser inom en befolkning tittar du på fördelningen. Om du visar antalet respondenter i en enkät per ålder, eller frekvensen av inkommande samtal per dag, kan ett fördelningsdiagram vara det bästa valet.

Fördelningsdiagram inkluderar histogram, befolkningspyramider, paretodiagram och låddiagram.

Vilka typer av frågor kan det här diagrammet svara på?

  • Är händelser grupperade kring en viss sannolikhet?
  • Vilken befolkningsgrupp köper flest artiklar?
  • När är de mest hektiska tiderna under vår arbetsdag?

Rankning

Ett stapeldiagram som visar den relativa rankningen för alla medlemmar i en dimension.

Relaterade ämnen

 

 

 

Det kan hända att du inte bara vill illustrera storleken på vissa värden utan även den relativa rankningen av alla dimensionens medlemmar. Använd ett rankningsdiagram för att visa de tio bästa säljarna eller demonstrera underpresterande län.

Rankningsdiagram är vanligtvis stapeldiagram som integrerar rankningsberäkningar, övre n-uppsättningar eller viktiga resultatindikatorer.

Vilka typer av frågor kan det här diagrammet svara på?

  • Hur många presterar lägre än förväntat inom företaget?
  • Hur mycket intäkter genererar våra tio största kunder?
  • Vad är värdet på våra tio lägsta inkomstegenskaper?

Del av helhet

En trädkarta som visar hur mycket av en helhet en enskild del utgör.

Relaterade ämnen

 

 

 

Del-av-helhetsdiagram visar hur mycket av en helhet en enskild del utgör. Om du till exempel vill visa hur mycket varje region bidrar till den totala försäljningen, eller hur dyrt varje olika fraktsätt är för en enskild produkt, använder du ett del-av-helhetsdiagram.

Del-till-helhets-diagram kan vara cirkeldiagram, områdesdiagram, stapeldiagram eller trädkartor.

Vilka typer av frågor kan det här diagrammet svara på?

  • Hur mycket bidrar detta värde till totalsumman?
  • Hur förändras kostnadsfördelningen varje år?
  • Bidrar olika artiklar olika mycket till försäljningen per region?

Rum

Ett kartdiagram som visar geografiska mönster.

Relaterade ämnen

 

 

 

Rumsdiagram kan precisera platser och geografiska mönster i dina data. Exempel på rumsliga kartor är att visa de flygplatsterminaler som har mest gångtrafik eller en karta över all försäljning över hela landet.

Rumsliga kartor inkluderar koropletkartor, punktdistributionskartor, symbolkartor och termiska kartor.

Vilka typer av frågor kan det här diagrammet svara på?

  • Vilken ort har den högsta försäljningen?
  • Hur långt från distributionscentren finns våra kunder?
  • Hur många personer anländer till vilken gate?

Flöde

En linjegrupp i en spindelkarta.

Relaterade ämnen

 

 

 

Flödesdiagram kan vara kartor som visar rörelse över tid, till exempel Sankey-diagram. Flödeskartor inkluderar väg över tid och väg mellan ursprungs- och destinationsdiagram.

Vilka typer av frågor kan det här diagrammet svara på?

  • Vilken är den längsta transportvägen?
  • Hur länge väntar folk vid gaterna på en flygplats?
  • Vilka är flaskhalsarna för trafiken i orten?
## Relaterade resurser Relaterat innehåll och exempel på olika typer av visualiseringar som kan skapas med Tableau finns i: - [Skapa vanliga diagramtyper i datavyer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/dataview_examples.htm) och [Skapa avancerade diagramtyper](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/analytics_howtos.htm) i Tableau-hjälpen. - Faktabladet [Vilket diagram eller vilken graf passar bäst för dig?](https://www.tableau.com/sv-se/learn/whitepapers/which-chart-or-graph-is-right-for-you) på Tableau-webbplatsen. Använd ditt tableau.com-konto för att logga in. - [Visuell ordlista](https://public.tableau.com/views/VisualVocabulary/VisualVocabulary) på Tableau Public av Tableau-visionären [Andy Kriebel](https://www.theinformationlab.co.uk/2018/08/31/visual-vocabulary/) (se även [Andys blogg](http://www.vizwiz.com/2018/07/visual-vocabulary.html)). Se även dessa kostnadsfria videor och presentationer: - Andy Cotgreaves [Det bästa på Tableau Web](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/contributors/andy-cotgreave-2) och andra blogginlägg på tableau.com. - [Hemligheterna bakom visuella analyser](https://www.tableau.com/learn/series/secrets-of-visual-analytics) Detta on demand-webbinarium i fyra delar är en introduktion till att använda Tableau för visuella analyser. Använd ditt tableau.com-konto för att logga in. - [Resetips för din resa genom visuella analyser](https://youtu.be/qF5_OKiXplc) (50 minuter) videopresentation från Tableau Conference. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Vanliga frågor om Tableau Public ## Vad är Tableau Public? Tableau Public är en kostnadsfri plattform för att utforska, skapa och dela datavisualiseringar med hjälp av offentligt tillgänglig data på nätet. Visualiseringar som publiceras till Tableau Public kan bäddas in på webbsidor och bloggar, delas via sociala medier eller e-post samt tillhandahållas så att andra kan ladda ner och använda dem. Du kan skapa visualiseringar med plattformens kostnadsfria webbredigering, den kostnadsfria Tableau Desktop Public Edition eller med Tableau Desktop Professional Edition. Klicka på Skapa i Tableau Public för att komma igång – du behöver inte kunna programmera. Om du vill titta på några av de inspirerande visualiseringar som användare har skapat med Tableau Public kan du besöka vår [startsida](https://public.tableau.com/). ## Vem är Tableau Public till för? Tableau Public är avsett för alla som är intresserade av att förstå data och dela sina resultat som datavisualiseringar med omvärlden. Journalister, författare, bloggare, statliga och lokala myndigheter, ideella organisationer, företag och många andra använder Tableau Public för att dela databerättelser. Studenter, lärare, analytiker och andra använder Tableau Public för utbildning och inspiration. Så snart en arbetsbok har publicerats i Tableau Public är visualiseringen tillgänglig för alla på internet (med vissa begränsningar som anges nedan), så se till att bara använda data som är lämpliga att dela med allmänheten. Om du eller din organisation vill analysera data som inte är offentliga kan ni ta en titt på några andra [Tableau-produkter](https://www.tableau.com/sv-se/products/tableau). ## Vanliga frågor Om du har frågor som inte finns här besöker du [Tableaus communityforum](https://community.tableau.com/s/) eller [supporten för Tableau Public](https://www.tableau.com/sv-se/support/public). #### Problem med konton i Tableau Public [Jag aktiverade inte mitt konto inom tidsgränsen på 48 timmar efter att jag fick mejlet. Kan jag fortfarande aktivera det?](#I) [Jag har glömt mitt lösenord. Hur återställer jag det?](#I2) [Hur ändrar jag den e-postadress som är kopplad till mitt konto?](#How) [Hjälp! Jag fick inget aktiveringsmejl och/eller mejl om lösenordsåterställning.](#Help!) [Jag har fått ett meddelande om att mitt Tableau.com-konto och Tableau Public-konto har integrerats. Vad betyder det för mitt Tableau Public-konto?](#I%E2%80%99ve) [Vad händer om jag inte får något bekräftelsemejl när mitt Tableau.com-konto och Tableau Public-konto integreras?](#What) [Vad händer om jag inte längre har tillgång till den e-postadress som är kopplad till mitt Tableau- eller Tableau Public-konto?](#What2) [Vad händer om jag vill ta bort mitt Tableau Public-konto?](#What3) [Påverkar prenumerationserbjudanden min Tableau Public-profil?](#Will) [Hur mycket lagringsutrymme får jag?](#How2) [Varför löper min session på Tableau Public ut hela tiden?](#Why) #### Använda Tableau Public [Hur anpassar eller redigerar jag informationen, bilden eller bannern i min profil?](#How3) [Hur anpassar jag hur visualiseringar ordnas och visas i min profil?](#How16) [Hur delar jag de visualiseringar jag har sparat i Tableau Public med andra?](#How4) [På vilka olika sätt kan jag sortera eller filtrera sökresultat i Tableau Public?](#What4) [Kan jag hindra andra från att hitta visualiseringar som jag har sparat i min Tableau Public-profil?](#Can) [Kan min visualisering eller de data den bygger på laddas ner av andra? Vad gör länken Ladda ner i visualiseringen?](#Can2) [Jag har gjort en visualisering som jag är riktigt stolt över. Hur talar jag om det för andra?](#I've) [Vad gör knappen Anlita mig?](#What5) [Hur aktiverar jag knappen Anlita mig i min profil?](#How5) [Till vilken e-postadress kommer Anlita mig-förfrågningar att skickas till?](#What6) [Hur kontaktar jag en utvecklare?](#How6) [Hur kan rekryteringschefer hitta folk som kan Tableau?](#How7) [Hur anmäler jag användarprofiler och innehåll som är olämpliga eller skickar skräppost?](#How8) [Var kan jag visa statistik om mina visualiseringar och min profil?](#Where) [Varför visas det ingen statistik i min profil?](#Why2) [Varför minskade eller nollställdes visningsräknaren för min visualisering?](#Why3) [Behöver jag använda Tableau Desktop Public Edition om jag redan har tillgång till Professional Edition?](#Do) [Vilka typer av enheter kan jag använda för att utveckla visualiseringar på Tableau Public-webbplatsen?](#devices) [Är Tableau Public-visualiseringarna responsiva?](#Are) [Behövs det några plugin-program för att visa en Tableau-visualisering?](#Are2) [Hur tar jag bort en visualisering från Tableau Public?](#How9) [Vad händer om jag tar bort en arbetsbok från Tableau Public och det finns länkar till den i bloggar eller på andra webbplatser?](#What7) [Hur får jag en visualisering att laddas snabbare?](#How10) [Hur ser jag vad som är nytt sedan jag senast besökte Tableau Public?](#How11) [Jag kan inte visa miniatyrbilder för vissa visualiseringar. Är detta en bugg i Tableau Public?](#I%E2%80%99m) [Hur gör jag en Tableau Public-visualisering mer tillgänglig?](#How12) [Vilka resurser finns det för att få hjälp med att skapa eller förbättra visualiseringar?](#What8) [Hur lägger jag till visualiseringstillägg i Tableau Public-visualiseringar?](#How13) [Hur lägger jag till tillägg för instrumentpaneler i Tableau Public-visualiseringar?](#How14) [Vad är utmärkelser i Tableau Public?](#achievements) #### Data och Tableau Public [Vilka typer av data och kopplingar kan jag använda?](#What9) [Kan jag i Tableau Public spara en arbetsbok med en liveanslutning till en datakälla?](#Can3) [Hur uppdateras data från Google Kalkylark i Tableau Public?](#How15) [Har Tableau Public stöd för .tde-filer?](#Does) #### Inbäddning med Tableau Public [Jag har en egen blogg eller webbplats. Kan jag bädda in Tableau Public-visualiseringar där?](#I3) [Vilka bloggtjänster är Tableau Public kompatibelt med?](#What10) [Var hittar jag inbäddningskoden för en visualisering?](#Where2) #### Om Tableau Public [Vilken typ av teknik bygger Tableau-visualiseringar på?](#What11) [Vilka är systemkraven för Tableau Public?](#What12) [Vad är det för skillnad på Tableau Desktop Public Edition och Tableau Desktop Professional Edition?](#What13) [Finns Tableau Desktop (Public Edition) för Mac?](#Is) [Var kollar jag om Tableau Public ligger nere?](#Where3) #### Om hjälpagenten för Tableau Public [Vad är hjälpagenten för Tableau Public?](#help-agent1) [Använder hjälpagenten AI?](#help-agent2) [Varför svarar hjälpagenten ibland två gånger?](#help-agent3) [Varför visas dubbletter av länkar?](#help-agent4) [Kan jag använda hjälpagenten på mitt språk?](#help-agent5) [Har hjälpagenten begränsningar?](#help-agent6) ## Problem med konton i Tableau Public #### **Jag aktiverade inte mitt konto inom tidsgränsen på 48 timmar efter att jag fick mejlet. Kan jag fortfarande aktivera det?** Ja, du kan fortfarande aktivera ditt konto. Följ de här stegen. 1. Välj **Har du glömt lösenordet?** och ange sedan din e-postadress för att få ett mejl om lösenordsåterställning. 2. Gå till din mejl, öppna e-postmeddelandet ”Kontoaktivering för Tableau Software” och klicka på länken **Aktivera konto**. Du omdirigeras till din profilsida. 3. Ange ett nytt lösenord och upprepa det för att bekräfta. 4. Välj **Aktivera**. #### **Jag har glömt mitt lösenord. Hur återställer jag det?** 1. I inloggningsfönstret väljer du Jag har glömt lösenordet. Du kan också gå direkt till sidan [Återställ lösenord](https://id.tableau.com/resetPassword). 2. Ange din e-postadress för att få ett mejl om lösenordsåterställning. 3. Gå till din mejl, öppna e-postmeddelandet om lösenordsåterställning och välj länken för att återställa lösenordet. Du omdirigeras till din profilsida. 4. Ange ditt nya lösenord, upprepa det för att bekräfta och välj Återställ lösenord. #### **Hur ändrar jag den e-postadress som är kopplad till mitt konto?** Om du vill ändra den e-postadress som är kopplad till ditt Tableau Public-konto följer du de här stegen: 1. Gå till [https://public.tableau.com/app/discover](https://public.tableau.com/sv-se/app/discover). 2. Logga in på Tableau Public. 3. Välj din profilikon. 4. Välj **Inställningar**. 5. Välj **Ändra e-postadress**. 6. Ange den nya e-postadress du vill använda. 7. Välj **Ändra e-postadress**. Om du har följt stegen ovan och inte får möjlighet att ändra din e-postadress för Tableau Public kan det hända att e-postadressen är kopplad till ett Tableau Cloud-konto. Skicka in formuläret [Har du problem med ditt konto?](https://id.tableau.com/help) och ange att du inte kan ändra den e-postadress som du använder för att logga in på ditt Tableau Public-konto. När en kundrepresentant kontaktar dig kommer de att göra följande: - Skicka ett mejl till din gamla e-postadress för att se om någon svarar eller om det studsar. - Be dig att bekräfta din identitet genom att skanna ditt ID eller en elräkning och skicka dokumentet från den nya e-postadress du vill använda. Om du begär en ändring av ett företags- eller institutionskonto kommer vi att kräva att du skickar ett mejl från företagsdomänen samt en bild av dina företagsuppgifter (till exempel en legitimationshandling). #### **Hjälp! Jag fick inget aktiveringsmejl och/eller mejl om lösenordsåterställning.** Av säkerhetsskäl använder vi en automatisk tjänst för att skicka aktiveringsmejl och mejl om lösenordsåterställning. Om du inte får ditt mejl (och det inte ligger i mappen med skräppost) kan det ha tagits bort av ett brandväggsfilter. Prova med att begära aktiveringsmejlet eller mejlet om lösenordsåterställning igen från en annan enhet (till exempel på mobiltelefonen i stället för den bärbara datorn) och i ett annat nätverk (till exempel i wifi-nätverket hemma i stället för på jobbet). Om du fortfarande har problem med att komma åt ditt konto kontaktar du public@tableau.com. #### **Jag har fått ett meddelande om att mitt Tableau.com-konto och Tableau Public-konto har integrerats. Vad betyder det för mitt Tableau Public-konto?** Alla Tableau Public-användare kan nu komma åt både Tableau.com och Tableau Public med ett enda användarkonto. Kolla om du har fått ett bekräftelsemejl till den e-postadress du använder för att logga in på ditt Tableau Public-konto. Om du redan har ett bekräftat konto kan du helt enkelt [logga in](https://identity.idp.tableau.com/login). #### **Vad händer om jag inte får något bekräftelsemejl när mitt Tableau.com-konto och Tableau Public-konto integreras?** Om du inte har fått något bekräftelsemejl och inte har något befintligt Tableau-konto kopplat till samma e-postadress kan du följa de här stegen för att bekräfta ditt konto: 1. [Återställ ditt lösenord](https://id.tableau.com/resetPassword). 2. Ange den e-postadress som du tidigare använde för att logga in på ditt Tableau Public-konto. 3. Leta upp mejlet om lösenordsåterställning i inkorgen. 4. Välj länken för lösenordsåterställning. 5. Ange ditt nya lösenord. Har du fortfarande frågor om ditt konto? Kontakta public@tableau.com. #### **Vad händer om jag inte längre har tillgång till den e-postadress som är kopplad till mitt Tableau- eller Tableau Public-konto?** Följ stegen i avsnittet [Hur ändrar jag den e-postadress som är kopplad till mitt konto?](#How) #### **Vad händer om jag vill ta bort mitt Tableau Public-konto?** Du kan ta bort din Tableau Public-profil, inklusive visualiseringar, favoriter, följare och profildata, direkt från sidan med kontoinställningar. 1. Logga in på Tableau Public. 2. Välj **Inställningar** från profilikonen. 3. Gå till delen **Ta bort Tableau Public-profil** och välj sedan **Ta bort min Tableau Public-profil**. 4. Ange den e-postadress som är kopplad till din Tableau Public-profil och välj sedan **Ta bort**. Om du i framtiden går tillbaka till Tableau Public efter att du tagit bort din profil skapas ett nytt tomt konto som kopplas till ditt Tableau-konto. Mer information om våra integritetspolicyer finns i på sidan med [Integritetsinformation](https://www.salesforce.com/company/legal). #### **Påverkar prenumerationserbjudanden min Tableau Public-profil?** Prenumerationserbjudanden påverkar inte din Tableau Public-profil. Om du för tillfället betalar för andra Tableau-produkter kontaktar du din försäljningsrepresentant för att få veta hur detta påverkar dig. Om du är nyfiken på de nya erbjudandena kan du läsa mer på vår [sida med priser](https://www.tableau.com/sv-se/pricing). #### **Hur mycket lagringsutrymme får jag?** Vi tillhandahåller tio gigabyte (10 GB) med lagringsutrymme för ditt innehåll. #### **Varför löper min session på Tableau Public ut hela tiden?** Tableau Public kräver att du loggar in ofta om du inte har samtyckt till att funktionella cookiefiler används. De behövs för att bevara din inloggningssession. Så här konfigurerar du cookiefiler på Tableau Public-platsen: 1. Rulla längst ner på [startsidan](https://public.tableau.com/) och välj **Cookie-inställningar**. 2. Välj **Funktionella cookies**. 3. Klicka på växeln för att aktivera funktionella cookies. 4. Välj **Spara inställningar**. [Överst på sidan](#Frequent) ## Använda Tableau Public #### **Hur anpassar eller redigerar jag informationen, bilden eller bannern i min profil?** När du registrerar dig för Tableau Public genereras en kontoprofil åt dig som innehåller det namn du uppgav när du skapade kontot. När du har bekräftat din e-postadress kan du redigera din profil och lägga till uppgifter om dig själv, till exempel biografi, befattning, plats och länkar till sociala medier. Du kan också ladda upp en profilbild och anpassa profilbannern. Oavsett vad du vill anpassa börjar du med att välja profilikonen. Välj sedan **Min profil**. - Om du vill redigera profilinformationen väljer du **Redigera profil**. Gör önskade ändringar och välj sedan **Spara**. - Om du vill lägga till eller ändra en profilbild hovrar du över den befintliga bilden (om du inte har lagt till någon än är det bara en platshållarbild) och väljer sedan **Uppdatera profilbild**. Välj en bild, beskär den efter behov och välj sedan **Spara**. - Om du vill anpassa färgen och stilen på profilbannern väljer du **Anpassa banner** i det övre högra hörnet av bannern. Välj en färg i färgväljaren, välj ett mönster och välj sedan **Spara**. #### Hur anpassar jag hur visualiseringar ordnas och visas i min profil? Tableau Public-användare med 10 eller fler publicerade synliga visualiseringar kan ordna visualiseringarna på sin profilsida så att de visas i kategorier. Du kan låta AI i Tableau föreslå kategorinamn eller lägga till egna anpassade kategorinamn manuellt. Första gången du väljer Ordna visualiseringar på din profilsida visas alla visualiseringar som publicerats under de senaste två veckorna i kategorin Senaste. Alla andra visualiseringar visas i kategorin Annan. På sidan Ordna visualiseringar kan du välja att ordna visualiseringarna i Kategorier eller lista alla visualiseringar tillsammans efter Publiceringsdatum. Välj Spara organisation när du är klar med ändringarna. Med knappen Kategorisera automatiskt används AI i Tableau för att sortera in visualiseringarna i de kategorier som är tillgängliga. När du väljer Kategorisera automatiskt - och du inte har lagt till några kategorinamn manuellt än, så genererar AI i Tableau automatiskt förslag på kategorinamn och ordnar visualiseringarna i de kategorierna. - och du har lagt till egna kategorinamn manuellt innan du väljer Kategorisera automatiskt, så sorteras visualiseringarna i de egna kategorierna eller i kategorin Annan. **Obs!** Om du redan har kategoriserat visualiseringarna manuellt eller automatiskt och du vill att AI i Tableau ska föreslå nya kategorinamn, måste du först ta bort alla befintliga kategorinamn (utom Senaste och Annan, som inte kan tas bort) och sedan välja Kategorisera automatiskt. > [!WARNING] > > **Varning**: Varje gång du väljer **Kategorisera automatiskt** återställs alla tidigare omorganisationer (oavsett om de är automatiserade eller manuella) och AI i Tableau sorterar om alla visualiseringarna i de kategorier som är tillgängliga. **Lägga till ett nytt kategorinamn manuellt** 1. Se till att Ordna efter är inställt på Kategorier på sidan Ordna visualiseringar. 2. I textfältet Kategorier anger du ett kategorinamn och trycker sedan på returtangenten eller +\-ikonen. **Obs!** Kategorinamn får inte överstiga 6 ord. **Byta namn på en kategori** Välj menyn Åtgärder för den kategori du vill uppdatera och välj sedan Byt namn. Ange ett nytt namn och välj Uppdatera. Det går inte att byta namn på kategorierna Senaste och Annan. **Ta bort ett kategorinamn** Välj **x**\-ikonen för kategorinamnet. Du kan också välja menyn Åtgärder för den kategori du vill ta bort och sedan välja Ta bort. Det går inte att ta bort kategorierna Senaste och Annan. **Ordna om kategorier** Klicka på och håll prickikonen på kategorinamnet nedtryckt och dra sedan kategorin till önskad plats och släpp den där. Det går inte att ordna om kategorin Annan. **Lägga till eller ta bort visualiseringar för en viss kategori** 1. Välj menyn Åtgärder för den kategori du vill uppdatera och välj sedan Lägg till visualiseringar. Du kan också välja knappen Lägg till visualiseringar i beskrivningen för en tom kategori. 2. Markera kryssrutan för de visualiseringar som du vill lägga till i kategorin. 3. Välj Spara. > [!IMPORTANT] > > **Viktigt**: Välj Spara organisation på sidan Ordna visualiseringar för att spara ändringar av kategorinamn eller ordningen för visualiseringarna. Du kan också ändra de kategorier som en visualisering visas i manuellt från ett enskilt visualiseringskort. Välj menyn Fler åtgärder (...) på ett visualiseringskort och använd sedan listrutan Visualiseringskategori för att markera och avmarkera kryssrutorna för tillgängliga kategorinamn. Välj Använd för att spara ändringarna. **Obs!** - Du kan lägga till en visualisering i flera kategorier, men den måste finnas i minst en kategori. Du kan inte ta bort en visualisering från en kategori om det är den enda kategorin visualisering finns i. - Om du tar bort ett kategorinamn flyttas alla visualiseringar i den kategorin som inte ingår i någon annan kategori automatiskt till kategorin Annan. - Om du ordnar efter kategori läggs alla nya visualiseringar som du publicerar automatiskt till i kategorin Senaste. #### **Hur delar jag de visualiseringar jag har sparat i Tableau Public med andra?** När du [har sparat arbetet i Tableau Public](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/publish_workbooks_tableaupublic.htm) kan du dela det genom att skicka en länk till visualiseringens startsida via bland annat e-post, X (tidigare Twitter) och Facebook. Om du vill bädda in visualiseringen på en webbplats väljer du visualiseringens startsida, väljer Dela och kopierar sedan inbäddningskoden. #### **På vilka olika sätt kan jag sortera eller filtrera sökresultat i Tableau Public?** När du söker efter visualiseringar eller utvecklare i Tableau Public kan du sortera och filtrera för att få fram resultat som är viktiga för dig. För visualiseringar kan du sortera efter relevans, antal visningar eller publiceringsdatum. - **Relevant** (standard): Visa de visualiseringar som bäst matchar dina söktermer, som har publicerats nyligen och som har ett stort antal visningar och favoritmarkeringar. - **Visningsantal**: Visa resultat sorterat efter flest antal visningar. - **Nyligen publicerat**: Visa resultat sorterat efter ursprungligt publiceringsdatum. Du kan också filtrera resultat så att du bara visar visualiseringar som kan laddas ner eller kopieras. För utvecklare kan du sortera efter relevans, antal följare eller senaste aktivitet. - **Relevant** (standard): Visa de utvecklare som bäst matchar dina söktermer och som har ett stort antal följare. - **Antal följare**: Visa resultat sorterat efter flest antal följare. - **Nyligen aktiva**: Visa resultat sorterat efter utvecklare som nyligen har publicerat en arbetsbok eller uppdaterat metadata för en befintlig arbetsbok. Du kan också filtrera resultatet så att du bara visar utvecklare som går att anlita. #### **Kan jag hindra andra från att hitta visualiseringar som jag har sparat i min Tableau Public-profil?** Tableau Public är konstruerat som en plattform för att dela datavisualiseringar på webben. Men det går att dölja visualiseringar i din profil. Den här funktionen är användbar om du till exempel vill spara ett utkast av ett pågående arbete. Du hittar alla dolda visualiseringar på fliken Dolda på din profilsida. De som besöker din profilsida kan inte se de dolda visualiseringarna. **Obs!** Alla som har (eller råkar hitta) URL:en till en visualisering kan visa den, så se till att inte använda den här tjänsten för data som inte bör delas. #### **Kan min visualisering eller de data den bygger på laddas ner av andra? Vad gör länken Ladda ner i visualiseringen?** Som standard kan alla Tableau Public-visualiseringar såväl som underliggande data laddas ner genom att du klickar på länken **Ladda ner** i det nedre högra hörnet av visualiseringen. Arbetsboken (TWBX-filen) kan öppnas av alla med Tableau Desktop (Professional eller Public Edition). Du kan stänga av möjligheten att ladda ner arbetsboken och den underliggande datauppsättningen i inställningarna för visualiseringen. Du kan också ange standardbeteendet för nya visualiseringar i profilinställningarna. #### **Jag har gjort en visualisering som jag är riktigt stolt över. Hur talar jag om det för andra?** Så roligt att du har kommit igång med att bygga visualiseringar! Börja med att läsa ett blogginlägg av Ryan Sleeper om [hur du får din Tableau Public-visualisering att bli viral](https://www.tableau.com/sv-se/blog/5-tips-making-your-tableau-public-viz-go-viral) (på engelska). Vi tar också gärna emot bidrag till Dagens visualisering. Om du vill nominera en visualisering väljer du den och väljer sedan knappen **Nominera till Dagens visualisering**. #### **Vad gör knappen Anlita mig?** Med knappen Anlita mig kan Tableau Public-utvecklare tala om för andra att de står till förfogande och kunderna kan se vilka utvecklare som är tillgängliga. Kunden kan fylla i ett formulär för att kontakta utvecklaren. Utvecklaren får då en e-postförfrågan från kunden som de kan välja att svara på. #### **Hur aktiverar jag knappen Anlita mig i min profil?** 1. Logga in på ditt Tableau Public-konto. 2. Välj **Min profil** från profilikonen. 3. Välj **Redigera profil**. 4. Markera kryssrutan **Kan anlitas**. 5. Bekräfta den e-postadress du vill använda. 6. Välj **Spara**. #### **Till vilken e-postadress kommer Anlita mig-förfrågningar att skickas till?** Alla förfrågningar och svar för Anlita mig levereras till den e-postadress du angett i din profil. #### **Hur kontaktar jag en utvecklare?** Utvecklare som kan anlitas visas med en Anlita mig-knapp på sina profiler. Så här kontaktar du en utvecklare: 1. På utvecklarens profilsida väljer du **Anlita mig**. 2. Skriv ditt meddelande i textfältet. 3. Välj **Skicka**. #### **Hur kan rekryteringschefer hitta folk som kan Tableau?** Du kan dela din annons i vårt [communityforum för jobbannonser](https://community.tableau.com/s/group/0F94T000000gQaLSAU/job-listings). #### **Hur anmäler jag användarprofiler och innehåll som är olämpliga eller skickar skräppost?** Du kan anmäla profiler och innehåll på Tableau Public som inte följer [Tableau Publics datapolicy](https://public.tableau.com/app/data-policy). Detta inkluderar allt som är skräppost, olämpligt, vilseledande, hatiskt eller trakasserande eller utgör ett immaterialrättsintrång eller en integritetskränkning. 1. I en användarprofil väljer du menyn ⋯ och sedan Anmäl användare. Du kan också välja ikonen Rapportera visualisering i verktygsfältet i den detaljerade vyn av en visualisering. 2. Välj anledningen till att du anmäler användaren eller innehållet. Under Ytterligare information inkluderar du uppgifter om på vilket sätt profilen eller innehållet bryter mot [Tableau Publics datapolicy](https://public.tableau.com/app/data-policy). 3. Välj Skicka. #### **Var kan jag visa statistik om mina visualiseringar och min profil?** Välj din profilikon medan du är inloggad på Tableau Public och välj sedan Min profil. På fliken Visualiseringar ser du hur många gånger varje visualisering har favoritmarkerats, gillats, markerats som insiktsfull och nominerats till Dagens visualisering. Om du vill se hur användarna har interagerat med dina visualiseringar och din profil under de senaste 30 dagarna väljer du fliken **Statistik**. Varje flik visar den procentuella ökningen eller minskningen jämfört med föregående 30 dagar samt ett diagram över hur statistiken utvecklats över tid. - Visade: Antalet visningar för alla dina visualiseringar samt de fem bästa visualiseringarna efter antal visningar - Tillagda i favoriter: Antalet gånger som dina visualiseringar har favoritmarkerats samt de fem bästa visualiseringarna efter favoritmarkeringar - Inspirerade: Antalet gånger som andra användare angett att ditt arbete har inspirerat dem samt de fem bästa visualiseringarna som använts som inspiration - Följer: Antalet följare du har på Tableau Public #### **Varför visas det ingen statistik i min profil?** Fliken Statistik bidrar med information om när andra visar eller favoritmarkerar visualiseringar som du skapat, berättar att dina visualiseringar inspirerat dem eller följer dig. Om du inte ser någon statistik för din profil får du skapa och publicera fler visualiseringar som andra kan utforska. Du kan skapa och publicera visualiseringar med plattformens kostnadsfria webbredigering eller genom att ladda ner Tableau Desktop Public Edition. #### **Varför minskade eller nollställdes visningsräknaren för min visualisering?** En visningsräknare i Tableau Public anger det antal gånger arbetsboken har visats, inklusive visningar på Tableau Public-plattformen och andra webbplatser där den är inbäddad. [Arbetsböcker består av blad](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/environ_workbooksandsheets.htm), som kan vara arbetsblad (kallas även vyer), instrumentpaneler eller berättelser. Antalet visningar för en visualisering i Tableau Public räknas på bladnivå (ett arbetsblad, en instrumentpanel eller en berättelse) och aggregeras per arbetsbok. Om du tar bort eller lägger till blad i en arbetsbok påverkar det därför det totala antalet visningar. Händelser som minskar antalet visningar: - Ett arbetsblad, en instrumentpanel eller en berättelse som har visats i Tableau Public eller bäddats in på en annan plats tas bort från arbetsboken. - Namnet på ett arbetsblad, en instrumentpanel eller en berättelse som har visats i Tableau Public eller bäddats in på en annan plats ändras. - Du sparar en arbetsbok i din profil i Tableau Desktop med samma namn som en befintlig arbetsbok och klickar på Ja för att skriva över den befintliga arbetsboken när du sparar. Då skrivs den befintliga arbetsboken i din profil över och Tableau Public behandlar den då som en helt ny arbetsbok utan några visningar alls. Händelser där antalet visningar inte minskar: - Du redigerar en befintlig arbetsbok i din profil i webbläsaren utan att ta bort eller byta namn på några arbetsblad, instrumentpaneler eller berättelser som har visats i Tableau Public eller bäddats in på en annan plats. - Du redigerar en befintlig arbetsbok i din profil i Tableau Desktop utan att ta bort eller byta namn på några arbetsblad, instrumentpaneler eller berättelser som har visats i Tableau Public eller bäddats in på en annan plats. #### **Behöver jag använda Tableau Desktop Public Edition om jag redan har tillgång till Professional Edition?** Nej, Tableau Desktop ingår i Creator-licensen. Med Tableau Desktop Professional eller Public Edition kan du spara arbetsboken i Tableau Public eller lokalt. Du kan dock inte spara till Tableau Public med Tableau Desktop Free Edition. Information om hur du publicerar en arbetsbok till Tableau Public eller sparar den lokalt finns på sidan [Spara arbetsböcker med Tableau Public](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/publish_workbooks_tableaupublic.htm). #### **Vilka typer av enheter kan jag använda för att utveckla visualiseringar på Tableau Public-webbplatsen?** Du kan använda en stationär eller bärbar dator för att skapa eller redigera visualiseringar med webbredigering. Webbredigering stöds inte för mobila enheter. #### **Är Tableau Public-visualiseringarna responsiva?** När du bäddar in visualiseringar på en webbplats kan du optimera dem för användning med olika enheter och skärmstorlekar: 1. Ställ in instrumentpanelens storlek på automatisk eller intervall. 2. Bygg olika instrumentpaneler i olika storlekar (till exempel en stor för stationära datorer och en liten för mobilenheter). Spara sedan instrumentpanelerna med olika namn och se till att innehållshanteringssystemet (CMS) byter inbäddningskod baserat på storleken på webbläsaren eller skärmen. Du kan också ange olika storlekar på instrumentpanelerna och respektive innehåll i appen innan du publicerar visualiseringen. Du kan sedan spara visualiseringen som vanligt och använda en enda inbäddningskod i innehållshanteringssystemet. Tableau Public-servern presenterar den instrumentpanel som passar storleken på webbläsarfönstret bäst. #### **Behövs det några plugin-program för att visa en Tableau-visualisering?** Det behövs inga plugin-program. Det enda du behöver är en webbläsare med JavaScript aktiverat. #### **Hur tar jag bort en visualisering från Tableau Public?** Om du vill ta bort en visualisering från Tableau Public går du till din profilsida, väljer ikonen **Fler åtgärder** för den visualisering du vill ta bort och väljer sedan **Ta bort den här visualiseringen**. #### **Vad händer om jag tar bort en arbetsbok från Tableau Public och det finns länkar till den i bloggar eller på andra webbplatser?** När en arbetsbok väl har tagits bort från Tableau Public kan ingen längre hämta den därifrån. Alla länkar och andra hänvisningar till den som har delats kan inte längre läsa in visualiseringen och det visas ett felmeddelande på sidan. Detta gäller även visualiseringar som bäddats in på andra webbplatser. #### **Hur får jag en visualisering att laddas snabbare?** Du kan öka sannolikheten för snabbare inläsningstider och interaktivitet genom att vidta de här stegen och göra de ändringar som krävs: 1. Förenkla data - Använd bara data som är relevanta för analysen. Ta bort rader och kolumner du inte behöver och använd datakällsfilter. - Aggregera data till högsta möjliga detaljnivå för den aktuella visualiseringen. Om visualiseringen till exempel bara visar data efter år, men datakällan har poster efter dag, så aggregerar du data i källfilen till år. - Bygg in komplexa beräkningar i datakällan i största möjliga mån. - Normalisera tabeller med relationer. Om du har data med olika detaljnivåer som leder till upprepade värden, så delar du upp data i separata tabeller och definierar en relation mellan tabellerna i rutan Datakälla i Tableau Desktop. Mer information om normalisering och relationer. 2. Begränsa antalet filter - Allt för många filter för en vy leder till en mer komplex fråga, där det tar längre tid att returnera resultatet. Dubbelkolla filtren och ta bort alla som du inte behöver. - Använd inkluderingsfilter. Uteslutningsfilter läser in hela domänen för en dimension, medan inkluderingsfilter inte gör det. Ett inkluderingsfilter körs mycket snabbare än ett uteslutningsfilter, särskilt för dimensioner med många medlemmar. Använd filter för kontinuerliga datum. Filter för kontinuerliga datum (relativa filter och filter för datumintervall) kan utnyttja databasens indexeringsegenskaper och är snabbare än filter för diskreta datum. - Använd booleska eller numeriska filter. Datorer bearbetar heltal och booleska värden (s/f) mycket snabbare än strängar. - Använd parametrar och åtgärdsfilter. Det minskar frågebelastningen (och fungerar för alla datakällor). 3. Minimera antalet markeringar (datapunkter) - Du kanske kan gruppera markeringarna i visualiseringen på något sätt, ungefär som med dataaggregering? I stället för att till exempel visa dollarbeloppet för varje enskild kundorder i ett stapeldiagram kanske du kan gruppera dem i bara produktkategori eller region? 4. Ta bort oanvända blad, berättelser och instrumentpaneler Här hittar du mer information om optimering av arbetsböcker: - [Optimera arbetsboksprestanda](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/performance_tips.htm) - [Gör visualiseringar snabbare](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/perf_visualization.htm) - [Effektivisera arbetsboken](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/wbo_streamline.htm) - [Prestandaoptimering för Tableau](https://medium.com/@key2market/tableau-performance-optimization-2c8d4d53358) (på engelska på Mediums webbplats) - [Sex tips om hur du förbättrar prestanda för instrumentpaneler](https://www.tableau.com/sv-se/blog/6-tips-make-your-dashboards-more-performant) - [Utforma effektiva arbetsböcker](https://www.tableau.com/sv-se/learn/whitepapers/designing-efficient-workbooks) #### **Hur ser jag vad som är nytt sedan jag senast besökte Tableau Public?** Med kanalen Senaste aktivitet kan du hålla dig uppdaterad om de senaste uppdateringarna från ditt nätverk. Visa visualiseringar som har publicerats eller favoritmarkerats av utvecklare som du följer sedan förra gången du besökte platsen så att du inte missar något. Logga in på [Tableau Public](https://public.tableau.com/) om du vill visa din personliga kanal för senaste aktivitet på startsidan. #### **Jag kan inte visa miniatyrbilder för vissa visualiseringar. Är detta en bugg i Tableau Public?** Vi har fått rapporter från ett antal användare om att miniatyrbilderna för vissa visualiseringar antingen är blockerade eller inte visas i Tableau Public. Detta beror troligen på att en annonsblockerare används i webbläsaren. Om du har det här problemet rekommenderar vi att du stänger av annonsblockeraren och läser in webbsidan igen. Du kan komma till rätta med problemet genom att lägga till public.tableau.com i din godkännandelista. #### **Hur gör jag en Tableau Public-visualisering mer tillgänglig?** För att digitalt innehåll ska anses vara tillgängligt bör det följa de fyra WCAG-riktlinjerna (Web Content Accessibility Guidelines) om att det ska vara uppfattbart, funktionsdugligt, förståeligt och robust. Här följer tre sätt att göra en visualisering mer tillgänglig för användare som använder hjälpmedel: **Bevilja åtkomst** Aktivera alternativet **Tillåt andra att ladda ner och kopiera den här visualiseringen** i Tableau Public. Det här är en av de viktigaste sakerna du kan göra för att förbättra tillgängligheten för användarna. Det ger användarna möjlighet att komma åt sidan Visa data, som har en tabell med data som olika hjälpmedel (som skärmläsare) kan läsa. Välj ikonen **Inställningar** i verktygsfältet. **Aktivera** alternativet **Tillåt andra att ladda ner och kopiera den här visualiseringen** under **Bevilja åtkomst**. **Lägg till mer text** Använd beskrivande text i titlar, bildtexter, rubriker, förklaringar och filter så att de användare som använder hjälpmedel kan sätta saker i sitt sammanhang. Tänk på vyerna som ett komplement till den text du använder för att beskriva dem. Använd de här riktlinjerna för att anpassa den visuella utformningen i Tableau så att den tillgodose behoven hos alla användare. - Använd text i titlar och bildtexter för att beskriva visualiseringarna och det du visar. - Använd text i rubriker på förklaringar eller filter för att beskriva kontrollen och det den gör. - Lägg till alternativ text i visualiseringar. - Använd ett enkelt och lättförståeligt språk. Undvik jargong, akronymer eller förkortningar. **Använd färger och kontraster som underlättar för de som använder hjälpmedel** Om du använder färg i en visualisering blir det lättare att urskilja markeringar i vyn. Men för användare med nedsatt syn räcker det inte med bara olika färger. Använd de här riktlinjerna när du använder färg i vyer: - Använd en färgpalett som har tillräcklig kontrast och tilldela färger som skiljer sig från varandra i spektrumet ljus/mörk. Tableau har en palett som heter Färgblind som du kan använda för att välja lämpliga färger för en vy. - Använd även andra särskiljande faktorer som form, storlek och etiketter på linjemarkeringar. - Se till att färgkontrasten för text är stark och att kontrastförhållandet uppfyller minimikravet på 4,5:1 (3:1 för stor text). Använd verktyg för [kontrastanalys](https://www.tpgi.com/color-contrast-checker/) för att välja de bästa textfärgerna och bakgrunder med tillräckliga kontrastförhållanden. #### **Vilka resurser finns det för att få hjälp med att skapa eller förbättra visualiseringar?** - [Tableau Exchange](https://exchange.tableau.com/) har tillägg som lägger till nya funktioner för instrumentpaneler och nya visualiseringtyper i den visuella analysen gratis. Använd filtren för att hitta tillägg för instrumentpaneler och visualiseringar som fungerar med Tableau Public. - Utnyttja [exempeldatauppsättningar](https://public.tableau.com/app/learn/sample-data) och datakällor. - Utforska Tableau Publics [communityresurser](https://public.tableau.com/sv-se/app/learn/community-resources) och dela ditt arbete, lär av andra och delta i kompetensbaserade utmaningar. #### **Hur lägger jag till visualiseringstillägg i Tableau Public-visualiseringar?** 1. Utöka listrutan Markeringstyp på kortet Markeringar i arbetsbladet. Välj Lägg till tillägg under Visualiseringstillägg. - Om du vill lägga till ett nytt tillägg väljer du Fungerar med Tableau Public. Sök efter och välj ett tillägg och välj sedan Öppna. - Om du vill lägga till en .trex-fil som du laddat ner tidigare väljer du Öppna lokala visualiseringstillägg. 2. Öppna det tillägg du vill använda. Mer information finns i [Lägga till visualiseringstillägg i arbetsblad](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/viz_extensions.htm). #### **Hur lägger jag till tillägg för instrumentpaneler i Tableau Public-visualiseringar?** På instrumentpanelsbladet drar du Tillägg från delen Objekt till instrumentpanelen. - Om du vill lägga till ett nytt tillägg söker du efter och väljer ett tillägg och väljer sedan Lägg till på instrumentpanel. Kontrollera att Fungerar med Tableau Public är markerat. - Om du vill lägga till en .trex-fil som du laddat ner tidigare väljer du Öppna lokala tillägg. Mer information finns i [Använda tillägg för instrumentpaneler](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/dashboard_extensions.htm). #### **Vad är utmärkelser i Tableau Public?** Utmärkelser tilldelas till användarens som har en Dagens visualisering eller är en Tableau-ambassadör, Tableau-zenmästare eller Iron Viz-finalist eller -vinnare. Alla utmärkelser visas i en användares profil. Välj en utmärkelse om du vill visa information och associerade visualiseringar för utmärkelsen. En utmärkelse måste vara från 2011 eller senare för att visas i en användares Tableau Public-profil. Kontakta public@tableau.com om en utmärkelse saknas i din Tableau Public-profil. [Överst på sidan](#Frequent) ## Data och Tableau Public #### **Vilka typer av data och kopplingar kan jag använda?** Tableau Public har stöd för data i en mängd olika format, bland annat Microsoft Excel, flera textfilformat och statistikfiler. Du kan också använda kopplingar för Google Drive och OData. Information om hur du ansluter till data i Tableau Public finns i [Creators: Ansluta till data på webben](https://help.tableau.com/current/public/desktop/sv-se/creator_connect.htm#tableau-public). Om du inte har egna data har Tableau Public-webbplatsen publicerade datakällor som du kan använda för att skapa visualiseringar. Mer information finns i [Arbeta med publicerade datakällor i Tableau Public](https://help.tableau.com/current/public/desktop/sv-se/public_pds.htm). #### **Kan jag i Tableau Public spara en arbetsbok med en liveanslutning till en datakälla?** Tableau Public har bara stöd för extraherade datakällor och saknar stöd för liveanslutningar till data. Utvecklare kan emellertid tillåta att Tableau Public automatiskt uppdaterar datakällor som ansluter till Google Kalkylark var 24:e timme. För alla andra datakällor (till exempel Excel eller en CSV-fil) stöds inte automatisk uppdatering i Tableau Public. Du hittar mer information i [Hur uppdateras data från Google Kalkylark i Tableau Public?](#How15) #### **Hur uppdateras data från Google Kalkylark i Tableau Public?** När du publicerar en arbetsbok till Tableau Public skapas ett extrakt av datakällorna, inklusive alla datakällor som ansluter till Google Kalkylark. Var 24:e timme uppdaterar Tableau Public automatiskt Google Kalkylark-datakällorna, vilket innebär att alla ändringar i Google Kalkylark speglas i datakällan för den anslutna arbetsboken i Tableau Public. Om datakällan använder [relationer](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/relate_tables.htm) måste alla logiska tabeller ha en Google Kalkylark-anslutning för att datakällan ska uppdateras automatiskt. För att belastningsutjämna arbetet med att uppdatera de många arbetsböcker och datakällor som ansluter till Google Kalkylark tilldelar Tableau Public automatiskt en arbetsbok till en av tre tidsperioder då uppdateringar sker dagligen. Även om det inte går att anpassa uppdateringsschemat till ett annat intervall eller en annan tid på dagen, så kan utvecklaren starta en uppdatering genom att klicka på Begär uppdatering. Tableau Public uppdaterar datakällan som ansluter till Google Kalkylark, och alla ändringar speglas automatiskt i arbetsboken. #### **Har Tableau Public stöd för .tde-filer?** 2024.2 är den senaste versionen av Tableau Desktop som stöder alla .tde-baserade arbetsböcker, datakällor eller bokmärken. Version 2024.3 och senare stöder endast .hyper-format. Mer information finns i [Extraktuppgradering till .hyper-format](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/extracting_upgrade.htm). [Överst på sidan](#Frequent) ## Inbäddning med Tableau Public #### **Jag har en egen blogg eller webbplats. Kan jag bädda in Tableau Public-visualiseringar där?** Ja. När du har sparat datavisualiseringen i Tableau Public kan du leta upp [inbäddningskoden](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/embed.htm#copy-the-embed-code) och använda den på din egen webbsida eller blogg. Se till att du använder den genererade inbäddningskoden och inte bara webbadressen till visualiseringens startsida, så att du bäddar in den utan dess kantlinjer. #### **Vilka bloggtjänster är Tableau Public kompatibelt med?** - Blogger från Google (blogger.com) - Typepad (typepad.com) – Se till att redigera inläggen i HTML-läge och inte Rich Text, eftersom Tableau Publics inbäddningskoder inte bevaras annars. - Wordpress (wordpress.org) – WordPress är helt anpassningsbart och kan användas till nästan vad som helst. Webbhotell krävs. - Squarespace (squarespace.com) – Se till att du använder ett kodblock. #### **Var hittar jag inbäddningskoden för en visualisering?** Du kan hämta inbäddningskoden för en visualisering genom att klicka på ikonen **Dela** i visualiseringens sidfot. [Överst på sidan](#Frequent) ## Om Tableau Public #### **Vilken typ av teknik bygger Tableau-visualiseringar på?** En Tableau-visualisering är i princip ett AJAX-baserat JavaScript-program. #### **Vilka är systemkraven för Tableau Public?** Du hittar en fullständig lista över specifikationer och systemkrav på sidan med [Tableau Publics tekniska specifikationer](https://www.tableau.com/sv-se/products/techspecs#public). #### **Vad är det för skillnad på Tableau Desktop Public Edition och Tableau Desktop Professional Edition?** Tänk på följande när du använder Tableau Desktop Public Edition: - Med Tableau Desktop Public Edition kan du antingen dela arbetsböcker offentligt i din Tableau Public-profil eller spara arbetsböcker lokalt. Arbetsböcker och data som publiceras till din Tableau Public-profil är inte privata, utan alla kan komma åt dem. - Tableau Desktop Public Edition sparar automatiskt ditt arbete med några minuters mellanrum. Den här funktionen är aktiverad som standard, men du kan inaktivera den från verktygsfältet under Hjälp > Inställningar och prestanda < Aktivera spara automatiskt. - Tableau Public har en gräns på 15 miljoner rader med data per arbetsbok. Mer information om logiska tabeller och datakällor finns i [Tableaus datamodell](https://help.tableau.com/current/server-linux/sv-se/datasource_datamodel.htm). - Du kan inte ansluta till andra servrar som Tableau Online eller en intern Tableau Server. Du kan bara ansluta till Tableau Public. - Datakopplingar är [begränsade](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/creator_connect.htm). #### **Finns Tableau Desktop (Public Edition) tillgängligt för Mac?** Ja! Kolla in vår [nedladdningssida](https://www.tableau.com/sv-se/products/public/download) där du hittar mer information. Ladda ner och prova den senaste versionen. #### **Var kollar jag om Tableau Public ligger nere?** Du kan kontrollera statusen för Tableau Public på platsen [Tableau Trust](https://trust.salesforce.com/). [Överst på sidan](#Frequent) ## Om hjälpagenten för Tableau Public #### **Vad är hjälpagenten för Tableau Public?** Hjälpagenten svarar på frågor om Tableau Public-funktioner, communityfunktioner och utbildningsresurser. Kom igång genom att välja agentikonen längst ner till höger på en Tableau Public-webbsida. #### **Använder hjälpagenten AI?** Ja, hjälpagenten använder generativ AI för att besvara dina frågor. Mer information om hur generativ AI fungerar i Tableau finns i [Ai i Tableau och Einstein Förtroendelager](#). #### **Varför svarar hjälpagenten ibland två gånger?** Hjälpagenten svarar så snart den hittar något relevant, men kan även ändra sitt svar. I så fall ser du ett vertikalt fält – | – och ordet ”revised” efter meddelandet. Utan möjlighet att revidera sina svar skulle agenten ta längre tid på sig att svara, och vi vill att agenten ska vara så snabb som möjligt. #### **Varför visas dubbletter av länkar?** Det här är ett känt problem. Hjälpagenten kan ibland inkludera samma länk fler än en gång i ett svar. #### **Kan jag använda hjälpagenten på mitt språk?** Hjälpagenten har för närvarande bara stöd för engelska. #### **Har hjälpagenten begränsningar?** Hjälpagenten kan inte komma åt ditt konto, dina profildata eller andra data på Tableau Public-webbplatsen. Svaren är begränsade till innehållet som finns i den [officiella Tableau-hjälpdokumentationen](https://help.tableau.com). [Överst på sidan](#Frequent) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Var inte rädd för beräkningar i relationer Beräkningar kan vara skrämmande. Beräkningar i en datakälla som använder relationer kan verka än mer skrämmande. Men det finns ingen anledning att vara rädd för beräkningar i relationer. **Obs!** Om du inte känner till principerna bakom datakällor som använder relationer rekommenderar vi att du läser [Var inte rädd för relationer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_dont_be_scared.htm) innan du sätter igång med det här avsnittet. ## Beräkningstyper En **radnivåberäkning** är något som beräknas för varje enskild post i datan. Till exempel har varje försäljningstransaktion ett försäljningsbelopp, priset, eventuellt justerat med rabattprocenten: `Price * (1- ZN([Discount]))`. Detta beräknas rad för rad för varje transaktion - resultaten kan ses som att lägga till en ny kolumn i datakällan för försäljningsbelopp. Det finns också **aggregerade beräkningar**. Aggregerade beräkningar beräknas på detaljnivån för visualiseringen och deras värde beror på vyns struktur. Räkningar är ett exempel på en aggregerad beräkning. Värdet för `Count([Title])` beror på om vi tittar på antalet efter format, författare eller försäljningsdag. Se [vår blogg](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2019/9/understanding-how-tableau-calculation-types-work-together) för mer information om olika typer av beräkningar. ## Detaljnivå för tabell Eftersom varje tabell i Tableau-datakällan kan ha sin egen detaljnivå har den tabell en beräkning är kopplad till en stor inverkan. Till exempel var det förr möjligt att i Tableau (före 2020.2, före relationer) räkna antalet poster i datakällan genom att skapa en beräkning med det konstanta värdet `1` och summera det. `1` tilldelades varje rad i datakällan så att summan var lika med antalet rader. Nu skulle emellertid denna beräkning ha ett värde på `1`. Det finns ingen global detaljnivå för hela datakällan, och en konstant beräkning finns i det icke-tilldelade området längst ned i rutan Data. Den har sin egen detaljnivå. Att summera `1` blir helt enkelt `1`. Som tidigare nämnts hör beräkningar som har samma detaljnivå som en tabell - vanligtvis för att de innehåller ett fält från tabellen - hemma i den tabellen i rutan Data. Exempelvis placeras sammanfogningen av förnamn och efternamn för att få det fullständiga namnet på respektive författare (det vill säga `[First Name] + " " + [Last Name]`) i författartabellen. Om vi emellertid skulle använda fält från flera tabeller i en och samma beräkning, skulle beräkningen gå till det icke-tilldelade området längst ner i rutan Data. Detta kallas en ”tabellövergripande radnivåberäkning”; den kräver en radnivåsammanfogning av de berörda tabellerna, vilket kan påverka prestandan. (Se till att rätt kardinalitet är inställd i relationens prestandaval). ## Tilldela detaljnivå Eftersom detaljnivån i en tabell styr vad en beräknings resultat representerar, är det viktigt att ha beräkningar i lämpliga tabeller. LOD-uttryck av typen FIXED kan användas för att dra en beräkning till en specifik tabell. Det fält som uttrycket är fixerat vid ([dimensionsdeklarationen](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/calculations_calculatedfields_lod.htm#lod-expression-syntax)) avgör detaljgraden för resultaten. ### Exempel: Bokturnéer för författare **F:** Hur många bokturnéevenemang deltar varje författare i? **S:** Detta antal ska ”tillhöra” respektive författare, varför det ska gå i författartabellen. - **Bokturnéevenemang för författare** = `{FIXED [Author Name] : SUM([Book Tour Events])}` - (Detta kan ses i klartext som ”för respektive författare, totalt antal bokturnéevenamang associerade med dem”) **F:** Hur många författare åker aldrig på bokturné? **S:** Det är frestande att prova en beräkning som - `COUNTD(IF ISNULL([Book Tour Events]) THEN ([Author Name]) END)`. - (Detta kan ses i klartext som “om bokturnéevenemang är lika med null, returnera då författarens namn. Räkna varje unikt författarnamn”) Detta är dock en tabellövergripande beräkning på radnivå eftersom bokturnéevenemangen kommer från tabellen Serie och Författarnamnkommer från tabellen Författare. Och tabellövergripande beräkningar som denna använder inre kopplingar, vilket innebär att när det inte finns något motsvarande värde från båda tabeller, så elimineras raden från kopplingsresultaten. Vilket i sin tur betyder att vi ber Tableau att räkna något som inte existerar. Observera dock att om de två fälten fanns i samma tabell, så skulle detta vara ett bra sätt att göra det på. Det är inget fel med beräkningen i sig, förutom det faktum att den inte fungerar så väl med tanke på datakällans struktur. Istället måste vi ange närvaro eller frånvaro av bokturnéevenemang för respektive författare - och behålla dessa resultat i författartabellen. När varje enskild författare flaggas som ”deltar i en bokturné” eller inte, kan vi beräkna det antal som inte gör bokresor. - **Boka turnédeltagare?** = `IF {FIXED [Author Name]: COUNT([Book Tour Events])} = 0 THEN "No" ELSE "Yes" END` - (Detta kan ses i klartext som ”För varje författare, räkna antalet bokturnéhändelser. Om den siffran är noll, etikettera då författaren med ”Nej”, annars märk dem med ”Ja”. Genom att namnge fältet ”Bokturnédeltagare?” kommer alla nej och ja kommer att räknas upp.) Vi kan nu räkna antalet ”Nej” och besvara den ursprungliga frågan. Om vår beräkning är **Författare utan bokturnéer** = `IF [Book tour participant?]= "No" THEN ([Author Name]) END` får vi en lista över författare som inte åker på bokturné. (Detta kan ses i klartext som ”för varje författare där bokturnédeltagare? är nej, lista författarens namn.”) Om vår beräkning är `COUNTD(IF [Book tour participant?]= "No" THEN ([Author Name]) END)` får vi ett numeriskt svar som kommer att bo i det icke tilldelade området längst ner i rutan Data. Varför? Eftersom denna beräkning är aggregerad. **Bonusfråga:** Det är också möjligt att använda strukturen för Bokturnédeltagare?-beräkning direkt för att returnera listan över författarnamn. `IF {FIXED [Author Name]: COUNT([Book Tour Events])} = 0 THEN ([Author Name]) END`. Vart skulle denna beräkning ta vägen i rutan Data? Varför? Prova det i ditt eget exemplar av Tableau Desktop, eller [ladda ner den här arbetsboken](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/dontbescared_calcs.twbx) för att se efter. (Kräver Tableau Desktop 2020.2 eller senare. Väl i arbetsböckerna högerklickar du på beräkningen i rutan Data och väljer Redigera för att öppna beräkningsredigeraren och se en förklaring i beräkningskommentarerna.) ## Relaterade resurser Känns det överväldigande? Vill du gå tillbaka ett steg? Läs avsnittet [Var inte rädd för relationer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_dont_be_scared.htm). Är du redo att se hur du kan utföra komplexa analyser med relationer? Läs [Var inte rädd för djupare relationer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_dont_be_scared_deeper.htm). Vill du veta mer om tekniken bakom relationer – direkt från produkthanteringsteamet? I så fall får du inte missa serien om relationer i Tableau-bloggen. - [Relationer, del 1: Introduktion till den nya datamodelleringen i Tableau](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [Relationer, del 2: Tips och trick](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [Relationer, del 3: Köra frågor mot flera relaterade tabeller](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) Du kan också titta på videopoddar om relationer från [Action Analytics](https://action-analytics.com/library/), t.ex. [Why did Tableau Invent Relationships?](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/) Klicka på ”Video Podcast” (Videopodd) under [Library](https://action-analytics.com/library/) (Bibliotek) om du vill veta mer. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Var inte rädd för djupare relationer På grund av hur relationer fungerar är det viktigare än någonsin att förstå var fält kommer från, deras domän och vad null representerar. Kom ihåg att alla som visar visualiseringen utan tillgång till sidan Datakälla eller rutan Data kommer att förlita sig på rubriken eller annan information som visas av skaparen för att tolka visualiseringen på rätt sätt. **Obs!** Om du inte känner till principerna bakom datakällor som använder relationer rekommenderar vi att du läser [Var inte rädd för relationer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_dont_be_scared.htm) innan du sätter igång med det här avsnittet. ## Varför är inte alla datumfält lika? Det är viktigt att minnas att bara för att två fältnamn innehåller ordet Datum så betyder det inte att innehållen i fälten är identiska. Vi kan titta på ett exempel som rör nivån på År. Vi bryr oss inte om värdena för månader och dagar utan fokuserar endast på vilka år som fälten omfattar. Det finns flera fält i [Datauppsättningen Bookshop](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/bookshop_data.htm) med datatypen Datum. - Födelsedag - Publiceringsdatum - Försäljningsdatum - År vunnet och År upprättat innehåller också datuminformation fast de är numeriska fält. - Obs! Om ikonen i rutan Data är grön så är det här fältet kontinuerligt. Högerklicka på fältnamnet i rutan Data och välj [Konvertera till diskret](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datafields_typesandroles_convertdisctocont.htm). Ikonen borde bli blå. Gör det för både År vunnet och År upprättat vid behov. Men domänen – värdena i varje fält – skiljer sig. Dra varje fält i turordning till hyllan rader och titta på antalet markeringar i det nedre vänstra hörnet. Ta bort varje fält innan du drar in nästa. - ÅR(Födelsedag) har 27 markeringar, vilket innebär att domänen innehåller 27 olika år. - ÅR(\[Publiceringsdatum\]) har 15 markeringar, så dess domän består av 15 år. - År vunnet har 11 markeringar - År upprättat har fyra markeringar - ÅR(\[Försäljningsdatum\]) har en markering Den här skillnaden i domän är viktig att ha i åtanke. Om vi relaterade tabellen Utgåva och Pris på ÅR(\[Publiceringsdatum\]) till År vunnet så kan vi få analyser som använder sig av en inre koppling och därmed trimmas ned till endast de år när ett pris vanns – vilket därmed tar bort alla böcker från år utan priser. (Observera att det här inte är samma sak som att filtrera bort böcker utan priser. Böcker som inte vunnit pris men som publicerades samma år som en prisvinnande bok kommer att finnas kvar. Alla böcker från år utan pris kommer helt att tas bort. Filtreringsåtgärden från kopplingen är på årsnivå, inte bok.) **Exempel: Publiceringsdatum och födelsedag** Om vi drar Publiceringsdatum till Kolumner och Födelsedag till Rader så får vi en tabell med Abc:er. Du kan [ladda ner arbetsboken](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/dontbescared_award_edition.twbx) och utforska tabellen själv. (Kräver Tableau Desktop 2020.2 eller senare.) ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dontbescared_tablewithnulls.png) Abc är en platshållare eftersom det inte finns några andra data än år. Tableau har inga värden för att skapa markeringar men Abc visar var markeringarna skulle kunna hamna. Observera att det finns mycket tomrum i den här tabellen. Det finns ingen platshållare för Publiceringsår 2180 och Födelsedag 2133. Det innebär att författaren som föddes 2133 inte publicerade år 2180. Visst. Men varför bryr vi oss? Tänk dig att vill utföra någon typ av analys över tid. Ökar försäljningen av inbundna böcker över tid? Du kan tänka dig ditt diagram som en tidslinje som filtrerar Format till endast Inbunden med Försäljning(Antal) på Rader och datum på Kolumner. Men vilket datumfält? Publiceringsdatum? Födelsedag? Försäljningsdatum? Dessa fält har tydliga namn och det är rätt uppenbart att om vi har en fråga om försäljning så ska vi använda Försäljningsdatum. Det är dock inte alla datauppsättningar som har tydliga namn. Om fälten hette något som Datum1 och Datum3 så skulle det vara svårare att veta skillnaden. Särskilt om den analytiska frågan inte är helt klart utformad. **Vilken tabell ett fält kommer från och vad domänen i fältet representerar har avgörande inverkan på analys.** Genom att ändra datumfältet så kan vi helt ändra analysen. Överväg dessa två visualiseringar: ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dontbescared_vizexample0.png) Den första kan tolkas som ”Hur många böcker skrevs av författare födda varje år?”. Den besvarar frågor som ”Har äldre författare skrivit fler böcker?” (Nej) eller ”Författare födda vilket år är mest produktiva?” (2155). Den andra skulle kunna tolkas som ”Hur många böcker publicerades varje åt?”. Den besvarar frågor som ”Under vilket år publicerades flest böcker?” (2188) eller ”Publiceras det ett jämnt antal böcker över tid?” (Nej). Det är krångligt att uttrycka frågan för visualiseringen som använder sig av födelsedag eftersom det är en krånglig kombination med koncept. Men Tableau är inte dömande, du får ställa vilka frågor du vill – oavsett om det var vad du menade eller inte. Det är viktigt att tänka på. Om du hämtar in Datum3 när du borde ha använt Datum1 så kommer Tableau att ge dig en visualisering. Men alla datumfält innebär inte samma sak och det är upp till författaren att veta vilket fält som ska användas för en korrekt analys. Mer information om vikten av vilken tabell ett fält kommer från finns i [det här blogginlägget](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables). ## Vad innebär saknade data? Det finns en skillnad mellan noll och null. **Noll** innebär att vi mätte och något inte finns där. Vi vet värdet och det är noll. Om jag har noll fortkörningsböter så kör jag antagligen inte för fort särskilt ofta. - Märk väl: 0 och 1 används ofta med innebörden sant/falskt eller för andra binomialvärden som ja/nej eller godkänt/underkänt. I det här fallet används noll som en etikett, inte som numeriskt värde. **Null** innebär att vi inte vet: vi har inte mätt eller så förde vi inte in data. Om mitt registerutdrag bara är tomt för fortkörning så vet vi inte om jag kör för fort eller inte. Null kan representera antingen saknade data eller data som inte finns. - Om värdet för fortkörningsböter i mitt registerutdrag är null så är det möjligt att jag har en fortkörningsbot som inte registrerats. Vi bör anta att data saknas. - Data som inte finns kan anges som N/A men oftast registreras de helt enkelt inte eftersom vi inte behöver ha koll på omöjliga saker. Hur många fortkörningsböter fick jag när jag åkte buss? Det är data som antagligen inte kommer finnas i datauppsättningen. I en matris med Transportmedel och Fortkörningsböter så finns det kombinationer som inte vore logiska. Vi bör anta att dessa data inte finns. ### När null har en innebörd Du behöver ha kunskap om data för att kunna känna igen om ett null verkligen är okänt (brist på information om antal fortkörningsböter) eller om det representerar data som inte finns (brist på information om fortkörningsböter som busspassagerare). Är dina data tillräckligt tillförlitliga för att en brist på information kan tas som data som inte finns i stället för data som saknas? När sakkunskap tillämpas kan null bli meningsfulla. Om vi tittar igen i tabellen med Abc kan vi analysera utrymmena utan platshållare. Vi antar att dessa data är tillförlitliga och att ett null innebär att data inte finns i stället för att de är ofullständiga. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dontbescared_tablewithnulls.png) Avsaknaden av en platshållare innebär att en författare föddes det året (så att raden finns) och att en bok publicerades det året (så att kolumnen finns), men den publicerade boken skrevs inte av en författare född det året (så cellen är tom). Därmed kan vi ge en meningsfull etikett till det tomma utrymmet: Ingenting publicerat. Vi skulle till och med kunna analysera dessa null – till exempel, för de datum som förekommer i data, hur många år gick varje författare utan att publicera en bok? **Obs**! Det finns även tomrum i domänen Födelsedagar. Inga författare föddes 2131 eller 2132 så År sträcker sig från 2130 till 2133 (raderna för 2131 och 2132 finns inte). Dessa saknade år kan tolkas som ”inga böcker i den här datauppsättningen hade författare födda under de åren”. Precis som vi pekade på ovan när vi pratade om domänen för datumfälten är dock det faktum att det finns värden som saknas i domänen viktig information att ta i beaktande när du skapar relationer eller väljer vilket fält som ska användas för en rubrik eller axel i en visualisering. Mer information om att arbeta med null i relationer finns i [det här blogginlägget](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks). ## Praktiska övningar Skriv en rubrik för varje visualisering. Kan du beskriva vad som händer på ett enkelt sätt? [Ladda ner arbetsboken](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/dontbescared_award_edition.twbx) för att utforska live-visualiseringarna. (Den här arbetsboken använder en något modifierad version av [Datauppsättningen Bookshop](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/bookshop_data.htm) och använder bara två tabeller. Datumfälten har justerats så att du kan användas som det relaterade fältet.) Så här läser du in matrisen med visualiseringar:  - Fälten visar antal utgåvor (lila) och antal pris (grönt) per år. - Varje kolumn har ett annorlunda datumfält för axeln. Vänster kolumn är Publiceringsår från tabellen Ugåva, mittenkolumnen är År vunnet från tabellen Pris och höger kolumn är ett beräknat fält som använder publiceringsdatum, men om det fältet är null använder det sig av År vunnet (den här beräkningen används för att se till att bägge domäner är fullständigt representerade). - Varje rad är en annan relation för hur tabellen Pris och Utgåva kombineras. Den översta raden relaterar tabellerna på bok-ID, mellanraden relaterar dem till år och den nedre raden relaterar dem till både bok-ID och år. - Staplarna för år 2183 är tjockare för att göra det enklare att jämföra. I lösningen nedan så är det året vars värden tittas på i detalj. - Observera att de två skuggade visualiseringarna har identiska värden. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dontbescared_matrix.png) ### Om du fastnar Gå igenom varje del av visualiseringen steg-för-steg. Titta på datakällans struktur, axeln och rubrikerna och de fält som använts för markeringarna (samt vilka tabeller de kommer från). Tänk på de null som finns och varför de kan vara där. Visa data för en specifik markering eller två för att se vilka poster de innehåller. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dontbescared_vizexample1.png) - Datakällan är Pris relaterad till Utgåvor för Bok-ID. - Dataaxeln är Publiceringsår - Värdena är Antal priser och Antal utgåvor. Testa att välja en enda markering i visualiseringen och definiera den. För år 2183 visar visualiseringen att det finns sju utgåvor och tre priser. Använd [Visa underliggande data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_viewdata.htm) för att utreda vilka poster som representeras av varje markering. Utgåvor ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dontbescared_domaineditions.png) Priser ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dontbescared_domainawards.png) Sammantaget kan det här tolkas som ”returnera de sju böcker som publicerats 2183 och lista för de böckerna eventuella priser som de vunnit _oavsett när de vann priset_”. TM925 publicerades ursprungligen 2179 och den inbundna utgåvan vann två priser det året. 2183 publicerades en annan utgåva av boken, kanske i pocket. Värdet för Antal priser är knutet till boken, inte året. Så den övergripande visualiseringen skulle kunna tolkas som ”antal utgåvor publicerade varje år och hur många priser som vanns av böcker publicerade det året” eller ”antalet utgåvor publicerade varje år samt antal priser som vanns av de böckerna”. Lösning på den praktiska övningen År 2183 – de tjockare staplarna – är det år som fokuseras på för tolkning. Information om utgåvor är i lila och information om priser är i grönt. År 2187 skiljs även ut i beskrivningarna eftersom det är ett år då inga priser vanns men böcker publicerades. Därmed är det en bra illustration av hur viktigt det är vilket datumfält som används för axeln. Den här nyansen visas i blått i beskrivningen. Vikten av de fält som anges för att ställa in relationen visas i rosa. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/dontbescared_optionsmatrix.png) Den här visualiseringen tillhandahålls av bekvämlighetsskäl men du kan få en bättre upplevelse om du [laddar ner arbetsboken](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/dontbescared_award_edition.twbx) och öppnar den i Tableau Desktop 2020.2 eller senare så att du kan använda dig av interaktivitet som verktygstips och Visa data. Om du föredrar att ta en närmare titt på bladen så kan du högerklicka på endera instrumentpanelsflik längst ner och välja Visa alla blad. Det gör alla enskilda visualiseringar tillgängliga och från varje blad kan du se rutan Data och redigeringsmiljön, inklusive vilka fält som finns på vilka hyllor. Observera att för att kunna uppnå de tre olika relationerna (raderna i matrisen ovan) så finns det tre olika datakällor. ## Relaterade resurser Känns det överväldigande? Vill du gå tillbaka ett steg? Läs avsnittet [Var inte rädd för relationer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_dont_be_scared.htm). Är du redo att ta dig an beräkningar med relationer? Läs [Var inte rädd för beräkningar i relationer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_dont_be_scared_calcs.htm). Vill du veta mer om tekniken bakom relationer – direkt från produkthanteringsteamet? I så fall får du inte missa serien om relationer i Tableau-bloggen. - [Relationer, del 1: Introduktion till den nya datamodelleringen i Tableau](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [Relationer, del 2: Tips och trick](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [Relationer, del 3: Köra frågor mot flera relaterade tabeller](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) Du kan också titta på videopoddar om relationer från [Action Analytics](https://action-analytics.com/library/), t.ex. [Why did Tableau Invent Relationships?](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/) Klicka på ”Video Podcast” (Videopodd) under [Library](https://action-analytics.com/library/) (Bibliotek) om du vill veta mer. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Var inte rädd för relationer Med de nya datamodelleringsfunktionerna kan du skapa flexibla datakällor som är uppbyggda kring relationer. Relationer kombinerar data från olika tabeller genom att titta på vilka kolumner (fält) som är gemensamma för tabellerna för att sedan samla informationen från de olika tabellerna i analysen. Till skillnad från kopplingar och föreningar skapar relationer en datakälla utan att platta ut flera tabeller för att bilda en enskild tabell. Det betyder att relaterade datakällor vet vilken tabell varje fält kommer från, vilket i sin tur innebär att fältens kontext, eller detaljnivå, bevaras. Relaterade datakällor kan därför hantera tabeller med olika detaljnivå utan problem med duplicering eller dataförlust. Kopplingarna är inte bestämda i förväg i en relaterad datakälla. I stället för att slå samman alla data (då du tvingas arbeta med alla data oavsett om det egentligen behövs i varje enskild visualisering) kombineras endast relevanta data, per blad och efter behov. När du drar och släpper utvärderas relationerna för de relevanta fälten och tabellerna. Dessa relationer används för att skriva frågor med rätt kopplingstyper, aggregeringar och hantering av null-värden. Du kan fokusera på hur data passar ihop och vilka frågor du vill ha svar på, i stället för hur du ska kombinera data eller kompensera för artefakter från datakällan. Relationer ersätter inte tidigare sätt att kombinera data såsom kopplingar, föreningar och kombinationer. Relationerna är i stället ett nytt, flexibelt sätt att föra samman data från flera olika källor. De befintliga metoderna finns kvar, och är lämpliga i specifika scenarier. **Obs!** Relaterad information om hur relationsfrågor fungerar finns i följande blogginlägg om Tableau: - [Relationer, del 1: Introduktion till den nya datamodelleringen i Tableau (på engelska)](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [Relationer, del 2: Tips och trick (på engelska)](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [Relationer, del 3: Köra frågor mot flera relaterade tabeller (på engelska)](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) Du kan också titta på videopoddar om relationer från [Action Analytics](https://action-analytics.com/library/), t.ex. [Why did Tableau Invent Relationships?](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/) Klicka på ”Video Podcast” (Videopodd) under [Library](https://action-analytics.com/library/) (Bibliotek) om du vill se mer. ## Använda relationer I det här avsnittet lär du dig hur du skapar en relaterad datakälla och hur du använder en för analys. Om du vill följa med i genomgången kan du [ladda ner datauppsättningen Bookshop](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/bookshop_data.htm). Välj Bookshop.xlsx om du vill börja från början med bara rådata, eller välj MinimalBookshop.tdsx om du vill börja med en färdig baskonfiguration av den relaterade datakällan. **Obs!** Relationer är tillgängliga i Tableau 2020.2 och senare. ### Video: Migrerade data Om du öppnar en befintlig arbetsbok från en tidigare version av Tableau (version 2020.1 eller tidigare) i Tableau 2020.2 eller senare, kan du se en tabell med namnet Migrerade data på fliken för datakällan. Det här avsnittet innehåller flera inbäddade videor. För att underlätta för dig finns en transkription i det utfällbara avsnittet under varje video. Transkription av videon Migrerade data I en arbetsbok som skapades innan relationer var tillgängliga (före version 2020.2) kanske datakällan ser annorlunda ut. Om den innehöll kopplade eller förenade tabeller visas de som en enda logisk tabell med namnet Migrerade data. Dubbelklicka för att visa de underliggande tabellerna – de är kvar, och analysen fungerar fortfarande som förväntat. Observera att om du bara använder tabellen Migrerade data så fungerar rutan Data mer som i tidigare versioner av Tableau Desktop. Du kan till och med relatera nya tabeller direkt till tabellen Migrerade data om du vill utöka datamodellen. När du har lagt till relationer i datamodellen uppdateras rutan Data med den nya layouten, med bevarade dimensioner och mätvärden i respektive tabell, och tabellen Migrerade data visas som en enda, sammanslagen tabell. ### Video: Alternativ för prestanda **Obs!** Det gränssnitt för redigering av relationer som du ser i den här videon skiljer sig något från gränssnittet i den senaste versionen, men har samma funktioner. Transkription av videon Alternativ för prestanda Alla relationer har prestandaalternativ och relaterade fält. Säkra standardinställningar konfigureras automatiskt för dessa alternativ. Om du vet hur dina data är utformade kan du dock ändra alternativen så att det blir lättare för Tableau att konfigurera automatiska kopplingar i samband med analysen. Om du konfigurerar alternativen för kardinalitet och referensintegritet blir det lättare för Tableau att optimera dina frågor. #### Kardinalitet Kardinalitet anger huruvida posterna i länkningsfältet är unika. Om flera böcker kan ha samma författare, men varje författare endast förekommer en gång i författartabellen, så är kardinaliteten för AuthID (Författar-ID) Många för Books (Böcker) och En för Author (Författare) mellan de båda tabellerna. Den här inställningen påverkar hur Tableau hanterar aggregering före eller efter kopplingen. #### Referensintegritet Referensintegritet anger huruvida en post i en tabell alltid har en relation i en annan tabell. Om alla böcker har en författare så har Book (bok) referensintegritet gentemot Author (Författare). Om inte alla författare har en bok så har Author (Författare) inte referensintegritet gentemot Book (Bok). Den här inställningen påverkar hur Tableau väljer en kopplingstyp och hanterar omatchade poster. Mer information finns i [Kardinalitet och referensintegritet](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/cardinality_and_ri.htm). ## Exempel: Bookshop-data Innan vi börjar analysera data i den här datakällan ska vi se vilka data den innehåller. Datauppsättningen innehåller information om (fiktiva) böcker och det är viktigt att hålla isär böcker och utgåvor. En bok är själva verket, med attribut som till exempel titel, författare och genre. Böcker kommer ofta i olika utgåvor, med attribut som till exempel pris och format (inbunden eller pocket), som representeras av ett ISBN-nummer. Utgåvan av en bok har en utgivare och ett visst antal sidor, medan en bok kan ha vunnit priser eller ingå i en serie. Du kan följa med i genomgången genom att ladda ner [MinimalBookshop.tdsx](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/MinimalBookshop.tdsx), eller våga dig på att bygga modellen helt själv baserat på [Bookshop.xlsx](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/Bookshop.xlsx). Observera att du kan dölja många av ID-fälten när tabellerna har kombinerats. ![Ett databasschema för bokdata.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/Bookshop_schema.png) ### Video: Arbeta med flera tabeller **Obs!** Det gränssnitt för redigering av relationer som du ser i den här videon skiljer sig något från gränssnittet i den senaste versionen, men har samma funktioner. Transkription av videon Arbeta med flera tabeller ### Sidan Datakälla Notera, innan vi går till fliken för ett blad, att vyn med datarutnätet nedan endast visar fälten från en tabell i taget. Om vi klickar på en annan tabell ser vi den tabellens data. Det finns ingen övergripande vy eftersom relaterade data inte förs samman förrän de används i en analys. Tills dess finns dessa data i separata tabeller och visas därför per tabell. Om vi klickar på en tabell med en underliggande koppling eller förening ser vi sammanslagna data, inklusive eventuella null-värden. ### Rutan Data När vi klickar på ett blad kan du märka att rutan Data inte ser likadan ut som i tidigare versioner av Tableau. I stället för uppdelningen kring dimensioner och mätvärden är fokus nu på tabellerna. Varje tabell har en egen struktur med dimensioner och mätvärden, som representeras av den här linjen. Om du vill kan du fortfarande välja att gruppera efter mapp. ### Antal poster och Antal Det finns inte heller något fält av typen **Antal poster**. Det beror på att själva konceptet Antal poster inte ser likadant ut. Det finns inte ett enda ”Antal poster” för datakällan. Alla tabeller har ett fält av typen **Antal**, som fungerar som ett slags lokalt fält för antal poster för tabellen. Om du vill visa antalet poster för flera tabeller samtidigt kan du använda Mätvärdesnamn och Mätvärden eller markera flera fält av typen Antal och använda Visa mig för att skapa en visualisering. ### Video: Grundläggande beräkningar Transkription av videon Grundläggande beräkningar Vi kan göra några beräkningar så att datauppsättningen blir lite lättare att förstå. Först kan vi skapa en beräkning för författarnas fullständiga namn som för samman för- och efternamnet. Vi skapar en beräkning med namnet **Author Name** (Författarens namn) som bara består av förnamnet, följt av ett blanksteg och efternamnet. Observera att beräkningen är kvar i tabellen Author (Författare) eftersom endast fält från den tabellen används. \[First Name\] + " " + \[Last Name\] När vi gör en försäljning är försäljningsbeloppet en kombination av priset – som sätts av utgivaren och som är specifikt för utgåvan, eller ISBN-numret – och eventuella rabatter vid försäljningstillfället. Beräkningen av **Sales Amount** (Försäljningsbelopp) blir alltså priset multiplicerat med 1 minus rabatten. Observera att vi använder funktionen ZN – eller Zero Null – för att hantera försäljningar utan rabatter, så att inga null-värden returneras. Den här beräkningen hamnar i det gemensamma området längst ned i rutan Data eftersom den använder fält från flera tabeller. Aggregerade beräkningar hamnar också längst ned i rutan Data. \[Price\] \* (1-ZN(\[Discount\])) ### Video: Uppsättningar och grupper Transkription av videon Uppsättningar och grupper Vi ska skapa en uppsättning för böcker för att ange om de ingår i en serie. Högerklicka på Title (Titel) i tabellen Book (Bok) och välj Skapa > Uppsättning. Vi ger den namnet **In a series** (Ingår i en serie). Gå till fliken **Villkor** och välj **Per fält** med **Series Name** (Namn på serie), **Antal**, som >= 1. Fältet Format i tabellen Edition (Utgåva) är relativt detaljerat, med information om exempelvis massmarknad och storpocket. Ibland är den typen av information användbar, men ibland är det inte nödvändigt att skilja mellan ”inbunden” och ”pocket”. Högerklicka på fältet **Format** i rutan Data och välj Skapa > Grupp. Vi väljer namnet **Cover** (Omslag). Ctrl-klicka för att välja allt utom Hardcover (Inbunden) och klicka på **Grupp**. Namnet på gruppen markeras automatiskt, och vi döper den till **Paperback** (Pocket). Precis som med beräkningen för författarens namn är posterna som vi nyss skapat relevanta inom en enda tabell, och är därför kvar i dessa tabeller i rutan Data. ## Analysera relaterade data Nu ska vi jämföra hur analysen mellan relationer och kopplingar ser ut. Vi rekommenderar att du laddar ner den [tillhörande arbetsboken](https://help.tableau.com/samples/en-us/bookshop/dontbescaredq2.twbx) i stället för att fortsätta med din egen tidigare datakälla. ### Fråga: Vem av författarna med böcker som ingår i en serie deltar vid flest litterära evenemang? ### Video: Arbeta med olika detaljnivåer (LOD) Videotranskription Nu ska vi se vilka författare vi ska arbeta med. Med hjälp av den relaterade datakällan drar vi **Author Name** (Författarens namn) och **Series Name** (Namn på serie) till Rader. Eftersom relaterade datakällor minskar mängden omatchade data i tabeller som endast innehåller dimensioner, fokuserar vi på data som är relevanta för oss. Vi ser att det finns sju författare, och att två av dem har skrivit böcker för två serier. Om du inte bara vill visa matchade värden kan du återställa de omatchade värdena (vilket påminner om hur det fungerade tidigare) via menyn Analys > Tabellayout och markera Visa tomma rader.
RelateradeKopplade

Med den relaterade datakällan:

  1. Dra uppsättningen In a series (Ingår i en serie) från tabellen Book (Bok) till filterhyllan. Med standardinställningen görs filtreringen endast mot medlemmar i uppsättningen.
  2. Dra Author Name (Författarens namn) till Rader.
  3. Dra Book Tour Events (Litterära evenemang) till Kolumner.

Med den kopplade datakällan:

  1. Dra uppsättningen In a series (Ingår i en serie) till filterhyllan.
  2. Dra Author Name (Författarens namn) till Rader.
  3. Dra Book Tour Events (Litterära evenemang) till Kolumner.

Siffrorna här ser inte ut att stämma.

För kopplade data vet vi att det finns dubbletter på grund av kopplingen, och vi vet också att vissa författare har böcker som ingår i en serie. Därför kan vi inte bara ändra aggregeringen, t.ex. till MIN eller MAX, eftersom information om författare med verk som ingår i flera serier går förlorad. Vad vi vill åt är antalet evenemang per serie, visualiserat efter författare. Det här är ett typiskt fall för LOD-uttryck (detaljnivå) Vi skapar en beräkning för **Series Events** (Serie (evenemang)): {FIXED \[Series Name\] : MIN (\[Book Tour Events\])} Notera att MIN ska hantera dubbletter av evenemang för en enda serie. Om vi nu drar det här nya fältet till Kolumner i stället för de ursprungliga fälten för evenemang, får vi rätt värden. Vi behövde inte göra något av detta för relaterade data. Relationer är smarta nog att förstå den ursprungliga detaljnivån och hur relationen skapas mellan tabellen Author (Författare) och tabellerna Book (Bok) och Info (Information) via tabellen Series (Serie), och kan koppla och aggregera mätvärdet Events (Evenemang) till Author Name (Författarens namn) – utan att några LOD-beräkningar behövs. Du behöver inte vara rädd för att skapa relationer mellan data. Se själv. Du kan [ladda ner Bookshop-data](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/bookshop_data.htm) eller använda egna data. Filtrera, använd tabellberäkningar, skapa olika diagramtyper, konfigurera prestandaalternativ, utforska relationer och experimentera. ### Tips för att arbeta med relaterade data - [Visa underliggande data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/inspectdata_viewdata.htm) ofta för att se vilka data en markering representerar. - Om du inte måste skapa en koppling – och det finns [tillfällen](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/relate_tables.htm#features-of-different-options-for-combining-data-relationships-joins-and-blends) då du kan behöva göra det – är relationer ett mer flexibelt alternativ. - Om du inte bara vill visa matchade värden kan du återställa de omatchade värdena via menyn Analys > Tabellayout > Visa tomma rader. ## Relaterade resurser Är du redo att ta dig an beräkningar med relationer? Läs [Var inte rädd för beräkningar i relationer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_dont_be_scared_calcs.htm). Är du redo att se hur du kan utföra komplexa analyser med relationer? Läs [Var inte rädd för djupare relationer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_dont_be_scared_deeper.htm). Vill du veta mer om tekniken bakom relationer – direkt från produkthanteringsteamet? I så fall får du inte missa serien om relationer i Tableau-bloggen. - [Relationer, del 1: Introduktion till den nya datamodelleringen i Tableau](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-1-meet-new-tableau-data-model) - [Relationer, del 2: Tips och trick (på engelska)](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/5/relationships-part-2-tips-and-tricks) - [Relationer, del 3: Köra frågor mot flera relaterade tabeller](https://www.tableau.com/sv-se/about/blog/2020/6/relationships-part-3-asking-questions-across-multiple-related-tables) Du kan också titta på videopoddar om relationer från [Action Analytics](https://action-analytics.com/library/), t.ex. [Why did Tableau Invent Relationships?](https://action-analytics.com/ep-1-why-did-tableau-invent-relationships/) Klicka på ”Video Podcast” (Videopodd) under [Library](https://action-analytics.com/library/) (Bibliotek) om du vill se mer. ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Visa datainsikter I det här avsnittet beskriver vi olika sätt att lyfta fram datainsikter på. Läs gärna följande artiklar för mer information om hur du visar summeringar, lägger till kommentarer och bäddar in visualiseringar i verktygstips när du håller muspekaren över en viss datapunkt. Läs mer om textelement som titlar och bildtexter på [Formatera enskilda delar av vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_specific_titlecaption.htm). ## Andra artiklar i det här avsnittet [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Använda Visa datamodell för att förstå datakällan Med Visa datamodell kan du se strukturen för en datakälla utifrån en visualisering. I stället för att växla fram och tillbaka mellan en visualisering och en datakälla för att kontrollera hur tabeller är relaterade, så kan du öppna en dialogruta när du är på en bladflik. I den här dialogrutan kan du interagera med visualiseringen när den är öppen, precis som i beräkningsredigeraren. ## Aktivera Visa datamodell Öppna dialogrutan Visa datamodell genom att gå till menyn Arbetsblad och välja Visa datamodell. - Du kan också använda kortkommandot Ctrl+Skift+I (Windows) eller Kommando+Skift+I (Mac). En dialogruta öppnas och visar datamodellen för den aktiva datakällan som en visuell hjälp när du skapar visualiseringar. ![Tableaus gränssnitt med dialogrutan Visa datamodell öppen](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewdatamodel.png) ## Använda Visa datamodell **Dölja oanvända tabeller** När Dölj oanvända tabeller är aktiverat uppdateras diagrammet Visa datamodell automatiskt när fält läggs till i och tas bort från visualiseringen. Detta är särskilt praktiskt när du vill [förstå relationer på fältnivå i datakällor med flera bastabeller](https://www.google.com/url?q=https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm%23fieldlevel-relatedness-in-the-analysis&sa=D&source=docs&ust=1732549180113477&usg=AOvVaw3EpjTNuL_nmSIkkr5zC28v). **Se vilken tabell ett fält kommer från** Välj ett fält på en hylla för att få datamodellen att framhäva sin ursprungliga tabell. På den här bilden kommer fältet **Bus Rider (Busspassagerare)** på hyllan Färg från tabellen **Students (Studenter)**, vilket haloeffekten runt den tabellen anger. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewdatamodel_indicatedtable.png "Haloeffekt runt den relevanta tabellen i dialogrutan Visa datamodell") **Skrivskyddad** Visa datamodell är skrivskyddat och du kan inte inspektera information om datamodellen (som relationssatser, inställningar för prestandaalternativ för en relation eller det underliggande fysiska lagret för en tabell). Den här informationen finns bara på fliken Datakälla. ## Arbeta med flera datakällor Visa datamodell som visar den aktiva datakällan. Vilken datakälla som anses vara aktiv beror på om det finns ett fält i visualiseringen eller inte. - **Om bladfliken har minst ett fält som används** visar dialogrutan alltid den datakällan, oavsett vilken datakälla som har valts i rutan Data. - Datamodellen kan inte visas för kubdatakällor eller arbetsblad med datakombination aktivt. - **Om bladfliken är tom** visar dialogrutan Visa datamodell den datakälla som har valts i rutan Data. Du kan växla mellan datakällorna för att visa de olika datamodellerna i tur och ordning. - **Om det finns kartlager** med flera datakällor avgör det kartlager som är aktivt vilken datakälla som är aktiv. ## Dölja oanvända tabeller Med reglaget Dölj oanvända tabeller kan du växla mellan att visa hela datakällan och en mindre version som bara visar tabeller som används i visualiseringen. I detta sammanhang betyder _som används_ att något av följande är sant för tabellen: - Den har ett fält i visualiseringen. - Den är en genomflödestabell som används för att relatera fält som används i visualiseringen från tabeller som inte har någon direkt relation sinsemellan. ![Dialogrutan Visa datamodell med tre tabeller när endast två fält används i visualiseringen](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewdatamodel_passthroughtable.png) I det här fallet består visualiseringen av två fält, ett från tabellen Lager och ett från tabellen Underkategori. Tabellen Produkter finns när Dölj oanvända tabeller är aktiverat, eftersom tabellerna Lager och Underkategori båda är relaterade till tabellen Produkter men inte direkt till varandra. Tabellen Produkter är en genomflödestabell och måste finnas i diagrammet för datamodellen. **Obs!** Dölj oanvända tabeller är inte tillgängligt för tomma arbetsblad. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Visa eller dölj saknade värden eller tomma rader och kolumner När du arbetar med datum och numeriska klasser visar Tableau endast de värden som representerar i dina data. Om dina data inte innehåller det fullständiga värdeintervallet visas inte de värden som saknas. Tänk på följande datauppsättning. Den innehåller en kolumn för **Månad** och en kolumn för **Storlek**. Det finns rader för januari till maj och september till december, utan data registrerade för juni, juli eller augusti. Om du skapar ett linjediagram i Tableau visas inte de månader som saknas. Du kan välja att visa de månader som saknas för att klargöra att inga data registrerades under den perioden. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/missing_values_0.png "en liten datauppsättning utan rader alls för juni, juli eller augusti") ## Visa saknade värden från ett känt intervall Tableau kan härleda de saknade månaderna juni, juli och augusti från denna exempeldatauppsättning eftersom det finns en tydligt definierad möjlig domän, till exempel för datum eller numeriska klasser. Om data innehåller måndag, tisdag, onsdag, lördag och söndag kan Tableau fylla i de saknade värdena som torsdag och fredag. Men om datauppsättningen var en lista med färger som turkos, grön, blå och gul kan Tableau inte gissa de saknade värdena eftersom det inte finns något definitivt sätt att veta vad resten av värdena ska vara. Om du inte ser alternativet för Visa saknade värden uppfyller data inte kravet där Tableau kan fastställa de saknade värdena. ### Växla saknade värden Som standard visas inte rubrikvärden som saknas i ett dataintervall eller numeriska klasser. X-axeln i detta exempel går från maj till september. ![Ett linjediagram som visar försäljningsdata från januari till december.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/missing_values1.png) Du kan visa rubrikvärden som saknas för att indikera ofullständiga data. - Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på datumet eller klassrubrikerna och välj Visa saknade värden. ![En meny med alternativet att visa saknade värden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/missing_values3.png) X-axeln i det här exemplet uppdateras för att inkludera rubriker för juni, juli och augusti. ![Ett linjediagram som visar försäljningstrender under en 12-månadersperiod, med saknade värden i mitten.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/missing_values2.png) För att gå tillbaka till standardbeteendet kan du stänga av Visa saknade värden igen. - Högerklicka (kontroll-klicka på Mac) på datumet eller klassrubrikerna och avmarkera Visa saknade värden. ## Null kontra saknad Det finns en skillnad mellan saknade rubrikvärden och null-data. I exemplet med de saknade månaderna saknas juni, juli och augusti i datamängden som hela rader. Mars finns som en rad i data, men värdet för kolumnen Storlek för mars är tomt. Detta är ett null-värde. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/missing_vs_null.png "en liten datauppsättning med en tom cell för februari och inga rader alls för juni, juli eller augusti") I en visualisering finns det en null-indikator endast för null-värden, inte för luckor på grund av saknade rubrikvärden. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/missing_vs_null_2.png "Ett linjediagram med luckor på grund av ett null-värde och saknade värden") Du kan ersätta null-värden med ett beräknat fält med hjälp av funktionen ZN(). ZN ersätter null-värden (men inga saknade rubrikvärden) med nollor. Storleken för mars är null, så `ZN(Size)` skulle sätta en nolla för mars. Det finns dock inga rader alls för juni, juli eller augusti. ZN skulle inte skapa rader eller lägga till nollor för dessa månader eftersom de saknas snarare än att vara null. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/missing_vs_null_3.png "två stapeldiagram med information som saknas för flera månader. Den ena har ett null-värde, den andra har 0") Se [Nummerfunktioner](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/functions_functions_number.htm) för detaljer om ZN-funktionen, eller [Formatera nullvärden](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/formatting_specific_numbers.htm#Format_null_values) för mer information om hur du hanterar null-värden. **Obs!** Du kan även utföra beräkningar på värden som saknas som visas i vyn. Det gör du genom att öppna menyn Analys längst upp och sedan välja Härled egenskaper från saknade värden. Ett exempel på detta finns i [Prediktiv modellering med genererade markeringar](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/predictions_generated_marks.htm). ## Visa och dölja tomma rader och kolumner Endast tillgänglig i Tableau Desktop. När du arbetar med fält som inte är datum eller numeriska klasser döljer Tableau som standard tomma rader och kolumner. Föreställ dig till exempel att du tittar på studentklubbar och eleverna som är med i dessa klubbar. Om det finns en elev som inte är med i en klubb, kommer den elevens namn inte att visas i en visualisering av bara elev och klubb. Du kan visa tomma rader genom att välja Analys > Tabellayout \> Visa tomma rader.

Tomma rader är dolda (standard)

Jay är inte med i några klubbar, så det finns ingen rad för eleven Jay. Varje rad har en platshållare (Abc).

Tomma rader visas

Jay är inte med i några klubbar, men tomma rader visas så det finns en rad för Jay utan platshållare (Abc).

Ett vågrätt stapeldiagram över tre anställdas totala antal arbetade timmar.Ett vågrätt stapeldiagram över fyra anställdas totala antal arbetade timmar.
På samma sätt kan du visa tomma kolumner genom att välja Analys > Tabellayout \> Visa tomma kolumner. **Obs!** Om du arbetar med relationer mellan faktatabeller i datakällor med flera bastabeller, kan det finnas mer komplex logik som avgör när null-värden visas i tomma rader. Mer information finns i [Om datamodeller för relationer mellan faktatabeller](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_mfr_multiple_base_tables.htm). [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Visa totalsummor i en visualisering Den här artikeln visar hur totalsummor och delsummor kan visas i en visualisering. Men även att man kan anpassa hur dessa totalsummor beräknas och var de visas i visualiseringen. ## Visa slutsummor Så visar du slutsummor i en visualisering: 1. Klicka på rutan **Analys**. 2. I rutan **Analys**, under Sammanfattning, kan du dra Totalsummor till dialogrutan Lägg till totalsummor och släppa den över alternativet Slutsummor per rad eller Totalsummor per kolumn. ![Dra slutsummor för kolumner och rader till ett textdiagram i Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/totals1.gif) Slutsummor per rad visas automatiskt på höger sida av visualiseringen. Slutsummor per kolumn visas automatiskt längst ned i visualiseringen. Se [Flytta totalsummor](#Move) för information om hur du ändrar var totalsummor visas. ### För att aktivera slutsummor: - Vyn måste ha minst en rubrik – rubriker visas när du placerar en dimension på hyllan Kolumner eller hyllan Rader. Om kolumnrubriker visas kan du beräkna slutsummorna för kolumnerna. Om radrubriker visas kan du beräkna slutsummorna för raderna. - Mätvärden måste aggregeras – aggregeringen fastställer de värden som visas för totalsummorna. Se [Slutsummor och aggregeringar](#Agg) för mer information. - Slutsummor kan inte tillämpas på kontinuerliga dimensioner. Du kan även visa totalsummor för grafiska vyer av data. På bilden nedan beräknas endast kolumnernas totalsummor då tabellen endast innehåller kolumnrubriker. ![Ett stapeldiagram som visar vinst per region, segmenterad efter kategori.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_total3.png) ### Alternativ för att beräkna slutsummor När du först aktiverar slutsummor beräknas totalsummorna med hjälp av uppdelade data i den underliggande datakällan. Överväg följande vy: ![En tabell i en visualisering som visar försäljning för olika kategorier och underkategorier av produkter och sändningstyp, uppdelad efter region. Den totala försäljningen på 339 USD för möbler som skickas med första klass inom alla regioner är markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_total6.png) Genomsnittet som du ser till höger på första raden under Slutsumma är 339 USD. Men om du beräknar genomsnittet för de fyra värden du ser i raden (329 USD, 306 USD, 390 USD, 348 USD) är resultatet 343,25 USD och inte 339 USD. Avvikelsen beror på att Tableau använder ett genomsnitt av data i den underliggande datakällan. I det här fallet finns det fler än fyra nummer att skapa ett genomsnitt av, kanske även många fler. Resultatet erhålls genom att ta genomsnittet av alla värden som har egenskaperna Sändningstyp = Första klass och Kategori = Möbler, utan hänsyn till region. För att se totalsummorna som motsvarar numren du ser i vyn krävs två beräkningar av genomsnittet i Tableau: först måste värden för de individuella markeringarna (eller cellerna) i vyn erhållas – till exempel genom att ta genomsnittet av alla värden som har egenskaperna Sändningstyp = Första klass, Kategori = Möbler och Region = Central. Sedan måste resultaten för varje region erhållas genom att ta genomsnittet av resultaten för de enskilda markeringarna. Lyckligtvis behöver du inte utföra två beräkningar. Välj Totalsummor > Totalsummor med alla > Genomsnitt, på menyn Analys, för att visa ett resultat av den här typen. Nu beräknas genomsnittet på de värden du ser, och inte på uppdelade data i datakällan: ![En tabell i en visualisering som visar försäljning för olika kategorier och underkategorier av produkter och sändningstyp, uppdelad efter region. Den totala försäljningen på 343 USD för möbler som skickas med första klass inom alla regioner är markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/calc_total4.png) Den här typen av totalsummor benämns ibland som en totalsumma med två beräkningar då genomsnittet du ser i kolumnen totalsumma aggregeras två gånger. En gång för att erhållas kolumnens eller radens värde, och sedan igen över kolumnen eller raderna för att erhållas slutsumman. ### Slutsummor och aggregeringar När du aktiverar totalsummor beräknas de initiala värdena med den aktuella aggregeringen, för fälten i vyn. I det här fallet baseras totalsummorna på underliggande data, snarare än data i vyn. Om du till exempel lägger ihop SUM(Vinst), för flera produkter, blir slutsumman alla vinstsummor ihop. För aggregeringar såsom SUM kan du enkelt verifiera slutsumman då en sammanräkning av en grupp summor fortfarande är en sammanräkning. Tänk dock på att resultaten kan vara oväntade när du använder andra aggregeringar, särskilt anpassade aggregeringar. Se [Konfigurera total aggregering](#Configure) för mer information. Du kan se underliggande uppdelade data för att verifiera alla beräkningar som en aggregering eller en totalsumma. Följande tabell sammanfattar standardaggregeringarna och slutsummorna som beräknas som standard när Totalsummor > Totalsummor med alla är satt till standardvärdet Automatiskt i menyn Analys. **Obs**! Endast automatiska totalsummor är tillgängliga för tabellberäkningar och fält från en sekundär datakälla. Totala aggregeringar kan inte tillämpas på tabellberäkningar eller fält från en sekundär datakälla. Du hittar mer information i [Visa slutsummor med kombinerade data](http://kb.tableau.com/articles/HowTo/showing-grand-totals-with-blended-data?lang=sv-se) och [Slutsummor och delsummor visar inte förväntade nummer med tabellberäkningar](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=001473705&type=1) (på engelska) i Tableau-kunskapsbasen. | Aggregering | Beskrivning av beräkning | | --- | --- | | Summa | Visar summan av värdena som visas i raden eller kolumnen. | | Genomsnitt | Visar genomsnittet av värdena som visas i raden eller kolumnen. | | Median | Visar medianen av värdena som visas i raden eller kolumnen. | | Antal och Distinkt antal | Visar hur många värden eller distinkta värden som visas i raderna och kolumnerna i vyn. | | Minimum | Visar det minsta värdet som visas i raden eller kolumnen. | | Maximalt | Visar det maximala värdet som visas i raden eller kolumnen. | | Percentil | Visar den genomsnittliga percentilen för alla värden som visas i raden eller kolumnen. | | Standardavvikelse | Slutsumman med standardavvikelse är standardavvikelsen för värdena som visas i raden eller kolumnen. | | Varians | Slutsumman med variation är inte variationen för de rader och kolumner där de befinner sig utan snarare av de underliggande data bakom raden eller kolumnen. | ## Visa delsummor Så visar du delsummor i en visualisering: 1. Klicka på rutan **Analys**. 2. I rutan **Analys**, under Sammanfatta, kan du dra Totalsummor till dialogrutan Lägg till totalsummor och släpp den över Delsummor. ![Dra delsummor till ett textdiagram i Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/totals2.gif) ## Flytta totalsummor Som standard visas radernas slutsummor och delsummor till höger om vyn medan kolumnernas slutsummor och delsummor visas längst ned i vyn. I Tableau Desktop kan du även välja att visa totalsummor till vänster eller överst i vyn. #### Så flyttar du radernas totalsummor till vänster om vyn: - Välj Analys \> Totalsummor och sedan Radernas totalsummor till vänster. #### Så flyttar du radernas totalsummor till överst i vyn: - Välj Analys \> Totalsummor och sedan Radernas totalsummor överst. ## Konfigurera total aggregering När totalsummor är aktiverade i visualiseringen (antingen slutsummor, delsummor eller båda), kan du ange hur totalsummor ska beräknas. Du kan till exempel välja att beräkna totalsummor med en summa, genomsnitt, minimum eller maximum. #### Så konfigurerar du alla totalsummor: - Välj Analys \> Totalsummor \> Totalsumma med alla och sedan en aggregering från listan. #### Så konfigurerar du totalsummor för ett specifikt fält: - Högerklicka (kontroll-klicka på en Mac) på ett fält i vyn. Välj Totalsumma med, och sedan en aggregering från listan. När du väljer Automatiskt baseras totalsummorna på underliggande data, som är underliggande, och inte på data i vyn. Se [Alternativ för att beräkna slutsummor](#Options). Se [Slutsummor och aggregeringar](#Agg) för information om hur Tableau beräknar totalsummor med den aktuella aggregeringen. När du väljer något av de andra värdena (Summa, Genomsnitt, Minimum eller Maximalt) beräknas alla totalsummor med den valda aggregeringen. Beräkningarna utförs på de aggregerade data som syns i vyn. Ett ytterligare värde, **Server**, kan vara tillgängligt. Serverberäkningar är inte alltid tillgängliga och ibland är totalsummorna tomma för specifika medlemmar i vyn. Tänk på följande när du använder serverberäkningar: - Serverberäkning är endast tillgänglig för ASO-kuber. - Serverberäkning är inte tillgänglig för dynamiska hierarkier. Det innebär att om medlemmarna i vyn är en del av en dimension eller hierarki som är taggad som dynamisk, kan de inte inkluderas i den uppsättning värden du använder för att beräkna totalsummorna, och visas som tomma i vyn. - Om du beräknar totalsummor för ett beräknat fält vars formel gör antaganden om andra beräknade medlemmar på olika nivåer i hierarkin, visas totalsummorna som tomma i vyn. ## Se även [Tillämpa avancerad analys på en vy (rutan Analys)](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/environ_workspace_analytics_pane.htm) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Visa underliggande data När du ser en Tableau-visualisering undrar du då vilka data de olika markeringarna eller hela visualiseringen består av? En vanlig visualisering består av aggregerade mätvärden baserat på strukturen för den dimension som finns i vyn. Varje markering du ser i visualiseringen har underliggande kolumn- och raddata. I fönstret Visa data visas dessa data i tabellformat och begränsas till det aktuella urvalet eller den aktuella vyn. Om du har de behörigheter som krävs kan du visa underliggande data i arbetsbladet, blad på en instrumentpanel eller på sidan Datakälla. I arbetsbladet kan du [anpassa](#CustomizeView) fönstret Visa data och [ladda ner](#DownloadAll) den anpassade vyn i CSV-format. **Obs!** Anpassade sorteringsresultat ingår inte i nedladdade data. Som standard visar fönstret Visa data upp till 10 000 rader med data i Tableau Desktop och upp till 200 rader med data i Tableau Cloud och Tableau Server. **Obs!** Kolumner kanske inte visas på samma sätt i fönstret Visa data och kolumnordningen kan vara en annan när du exporterar den till CSV-format. I Tableau version 2022.1 och senare kan du anpassa kolumnordningen manuellt innan du exporterar data. Den här ändringen i hur kolumnordningen hanteras i fönstret Visa data är nödvändig för att ge stöd för relationer och logiska tabeller. Om du har skript som använder en anpassad kolumnordning rekommenderar vi att du laddar ned underliggande data till CSV-format med hjälp av API:et för Tableau-tillägg för Visa data. ## Öppna fönstret Visa data från olika ställen Vilka data som visas i fönstret Visa data varierar beroende på i vilket sammanhang du öppnar det.
SammanhangOmfattningHur

Arbetsblad: vald markering eller valda markeringar

Tableau Cloud, Tableau Server, Tableau Desktop

Om du väljer en eller flera markeringar i ett arbetsblad och sedan väljer Visa data på verktygstipsmenyn visas underliggande data begränsade till den enskilda markeringen eller gruppen med markeringar.

Obs! Alternativet Inkludera kommandoknappar måste vara markerat för verktygstips om knappen Visa data ska vara tillgänglig.

Den här vyn kan anpassas och laddas ned.

Välj en eller flera markeringar i vyn och välj sedan Visa data på verktygstipsmenyn.

En markering väljs på en visualisering och en meny öppnas. Ikonen för Visa data (en tabell) markeras.

Sidan Datakälla: per tabell

Tableau Cloud, Tableau Server, Tableau Desktop

På sidan Datakälla kan du öppna Visa data för varje tabell i datakällan (vänster ruta).

Du kan flytta och sortera kolumnerna i den här vyn, men du kan inte ladda ner data.

Välj Visa data bredvid en tabell i den vänstra rutan på sidan Datakälla.

Boken väljs och ikonen för Visa data (en tabell) markeras.

Du kan också visa fönstret Visa data för anpassad SQL genom att klicka på Förhandsgranska resultat i dialogrutan Anpassad SQL.

Arbetsblad: nedladdningsknapp i verktygsfältet

Tableau Cloud och Tableau Server

Om du i ett arbetsblad (visnings- eller redigeringsläge) väljer Data på menyn för nedladdningsknappen visas alla underliggande data som används i en visualisering.

På en instrumentpanel kan du visa underliggande data baserat på det valda arbetsbladet. Välj ett blad på instrumentpanelen innan du klickar på knappen Ladda ned för att göra alternativet Data tillgängligt.

Den här vyn kan anpassas och laddas ned.

Välj Data på menyn för nedladdningsknappen.

En markör väljer Data från listrutemenyn Ladda ner.

Arbetsblad: rutan Data

Endast Tableau Desktop

Om du i ett arbetsblad väljer Visa data längst upp i rutan Data visas data i tabellformat för alla fält i datakällan, ordnade efter tabell.

Den här vyn kan anpassas och laddas ned.

Klicka på knappen Visa data bredvid sökfältet i rutan Data.

Ikonen för Visa data (en tabell) bredvid sökfältet och filterikonen.

Arbetsblad: menyn Analys

Endast Tableau Desktop

Om du i ett arbetsblad väljer Visa data på menyn Analys visas alla underliggande data som används i en visualisering. Motsvarande tabell eller tabeller för mätvärden som används i visualiseringen listas i rutan Flikar.

Den här vyn kan anpassas och laddas ned.

Välj Visa data på menyn Analys.

I visualiseringar som inte är texttabeller kan du också högerklicka i vyn och välja Visa data.

Visa data är markerat i menyn Analys.

Instrumentpanel: menyn Analys

Endast Tableau Desktop

Om du på en instrumentpanel väljer Visa data på menyn Analys visas alla underliggande data som används på det valda bladet. Om inget blad är aktivt för tillfället visas data för standardbladet. Motsvarande tabell eller tabeller för mätvärden som används i visualiseringen visas i rutan Flikar.

Den här vyn kan anpassas och laddas ned.

Välj Visa data på menyn Analys.

Dialogrutan Visa data ovanpå en instrumentpanel, det valda bladet är de data som visas i dialogrutan.

Lägg märke till den mörkare kanten runt bladet Orderinformation, som anger att det valdes på instrumentpanelen, och dialogrutan Visa data visar data för orderinformation.

## Öppna Visa data i ett arbetsblad När du öppnar Visa data i ett arbetsblad kan du anpassa hur fönstret ser ut och ladda ner den anpassade vyn. Fönstret Visa data har flera flikar i den vänstra delen. Vilken typ av flikar som visas och hur många beror på den aktuella omfattningen. - På fliken Sammanfattning visas de dimensioner som definierar vyn och det eller de aggregerade mätvärden som markeringen består av. När fler än ett kontinuerligt datumfält används i en vy slås raderna för fältvärden inte samman i sammanfattningsdata. Det här beteendet gäller kontinuerliga dimensioner i allmänhet, men inträffar oftast med datumfält. - En flik för varje tabell som har ett mätvärde med i vyn, som visar alla fält från den tabellen. Fliken Fullständiga data visas för datakällor med en enda tabell. Om du vill visa alla fält väljer du (Alla) under Visa fält. När (Alla) är valt visar varje flik alla dimensioner som definierar vyn, oavsett vilken tabell de kommer från. - Fältnamn visas som kolumnrubriker. Hovra nära toppen av en kolumn för att visa listrutemenyn och sorteringsknappen. Du kan också klicka var som helst i en kolumnrubrik för att visa dess listrutemeny. - Vissa beräkningar som används i vyn kan också visas på flikar: - Beräkningar som inte hör till någon tabell i rutan Data, som aggregerade beräkningar eller beräkningar som sträcker sig över flera tabeller. - LOD-beräkningar (endast `FIXED` eller `INCLUDE`), även om de finns i en tabell i rutan Data. LOD-beräkningar av ad hoc-typ visas inte i Visa data. - Alla relevanta fält som används i beräkningen visas, oavsett ursprunglig tabell, liksom värdet på själva beräkningen. ### Öppna Visa data i en visualisering för en eller flera markeringar Klicka på en markering för att visa dess verktygstips. Klicka på ikonen för Visa data ![Ikonen för Visa data, som föreställer en förenklad tabell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewdata_icon_solo.png) på verktygstipsmenyn. Du kan också välja flera markeringar samtidigt och sedan klicka på Visa data på verktygstipsmenyn för att visa det kombinerade resultatet för Visa data. ![En markering väljs på en visualisering och en meny öppnas. Ikonen för Visa data (en tabell) markeras.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewdata_commandbutton.png) **Obs!** Alternativet Inkludera kommandoknappar måste vara markerat för verktygstips i visualiseringen om knappen Visa data ska vara tillgänglig. ### Öppna Visa data för hela vyn #### Tableau Cloud och Tableau Server Om du vill visa underliggande data för hela vyn, i visnings- eller redigeringsläge, klickar du på knappen Ladda ner i verktygsfältet och väljer Data. Se till att inga markeringar har valts i vyn, eftersom data i så fall begränsas till urvalet. På en instrumentpanel kan du visa underliggande data baserat på det valda arbetsbladet. Välj ett blad på instrumentpanelen innan du klickar på knappen Ladda ned för att göra alternativet Data tillgängligt. ![En markör väljer Data från listrutemenyn Ladda ner.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewdata_open_web.png) #### Tableau Desktop Om du vill visa underliggande data för hela vyn väljer du Visa data på menyn Analys. Fönstret Visa data visas med liknande resultat som när du visar data för en markering, men i stället visas alla data som används i vyn. ### Öppna Visa data för rutan Data Om du vill visa underliggande data för alla fält i datakällan, listade efter tabell, klickar du på ikonen Visa data ![Ikonen för Visa data, som föreställer en förenklad tabell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewdata_icon_solo.png) längst upp i rutan Data, bredvid sökfältet. ![Ikonen för Visa data (en tabell) bredvid sökfältet och filterikonen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewdata_datapane_open.png) Du kan bara öppna Visa data för rutan Data i Tableau Desktop. ## Öppna Visa data på sidan Datakälla Du kan öppna fönstret Visa data per tabell för datakällan. Det kan vara bra att visa data för datakällan före eller under analys för att få en uppfattning om omfattningen för varje tabell, dess fält och värden samt en allmän bild av data. När du öppnar Visa data på sidan Datakälla kan du flytta och sortera fältkolumnerna i fönstret Visa data, men du kan inte ladda ner data. Hovra över en tabell eller ett blad i den vänstra rutan på sidan Datakälla för att visa ikonen Visa data ![Ikonen för Visa data, som föreställer en förenklad tabell.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewdata_icon_solo.png) och klicka sedan på ikonen. ![Boken väljs och ikonen för Visa data (en tabell) markeras.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewdata_datasource.png) Fönstret Visa data visar data för den tabellen. ## Anpassa fönstret Visa data Alla anpassningsalternativ är tillgängliga när du öppnar Visa data i ett arbetsblad och används för nedladdade data. De anpassningar du gör finns kvar tills du stänger fönstret Visa data. När du stänger fönstret Visa data kastas alla anpassningar. **Obs!** På sidan Datakälla kan du bara sortera och flytta fält för Visa data.
AlternativHurVar

Visa eller dölja fältkolumner

Klicka på Visa fält och markera eller avmarkera ett fältnamn. Om du vill visa alla fält väljer du (Alla).

Fälten läggs till till höger om de fält som redan visas.

Knappen Visa fält är markerad och värden är listade. Vissa fält är markerade.

Flytta fältkolumner

Välj en eller flera fältkolumner och klicka sedan på höger- eller vänsterpilarna längst upp i fönstret. Du kan också välja listrutemenyn och klicka på Flytta åt höger och Flytta åt vänster.

Tips: Om du vill gruppera diskontinuerliga kolumner trycker du på Ctrl-tangenten när du markerar dem och flyttar sedan de valda kolumnerna till vänster eller höger.

En tabellkolumn är vald. En pil i en listrutemeny är markerad och ikoner för att flytta kolumner är markerade. Det finns även en textmeny med alternativ för att flytta kolumner.

Ta bort fältkolumner

Välj en fältkolumn och välj sedan Ta bort på listrutemenyn. Du kan också klicka på Visa fält och avmarkera fältet för att ta bort dess kolumn.

En kolumn är vald och listrutemenyn är markerad. Alternativet för att ta bort är markerat.

Sortera data

Hovra nära toppen av en kolumn för att visa sorteringsknappen. Klicka på sorteringsknappen för att ändra sorteringen.

Du kan också klicka på listrutemenyn och välja Sortera stigande eller Sortera fallande

Obs! Anpassade sorteringsresultat ingår inte i nedladdade data.

En tabell med utvecklarinformation visas. Sorteringsikonen är markerad högst upp i kolumnen Utvecklarens födelsedag.

Redigera maximalt antal rader som visas

Som standard visar fönstret Visa data upp till de första 10 000 raderna med data i Tableau Desktop och upp till de första 200 raderna med data i Tableau Cloud och Tableau Server.

Du kan öka eller minska det maximala antalet rader som visas i fönstret Visa data. Den här inställningen har ingen effekt på det antal rader som exporteras när du klickar på knappen Ladda ner.

Klicka i fältet för antal rader för att redigera det. Klicka på pilknappen eller tryck på returtangenten för att använda ändringen.

Fältet för att redigera det maximala antalet rader visar värdet 12 000.

Visa alias

Klicka på knappen Inställningar för att visa eller dölja alias för alla fältnamn.

En markör hovrar över en kugghjulsikon för inställningar. Visa alias är markerat.

## Ladda ner data från fönstret Visa data Om du vill exportera alla data för den valda fliken klickar du på knappen Ladda ner i det övre högra hörnet av fönstret. Data exporteras till en CSV-fil med den aktuella konfigurationen för fönstret Visa data och begränsas inte till det antal rader som för tillfället visas i fönstret Visa data. Null-värden laddas ner som tomma strängar. Anpassade sorteringsresultat ingår inte i nedladdade data. ![Visa data för bokhandel visas. Knappen Ladda ner är markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewdata_download_all.png) > [!TIP] > > **Tips!** Om du är arbetsboksutvecklare och vill försäkra dig om att målgruppen inte kan kopiera eller ladda ner underliggande data kan du [stänga av kommandoknapparna i verktygstipsen](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/view_parts.htm#disable-tooltip-commands) eller neka dem [behörighet](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/permissions.htm#capabilities) att ladda ner både sammanfattningsdata och fullständiga data. ### Konfigurera nedladdningsinställningar Om du behöver konfigurera inställningarna för nedladdning klickar du på kugghjulsikonen bredvid nedladdningsknappen. I listrutemenyn kan du välja om alias ska visas eller inte, vilken listavgränsare som ska användas samt vilken kodning som ska användas. ![menyn för nedladdningsinställningar med avsnitt för alias, listavgränsare och kodning](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewdata_download_settings.png) **Alias** Om du markerar Visa alias laddas värdena från visualiseringen ner i stället för underliggande data. Om du avmarkerar det här alternativet bevaras värdena i de ursprungliga data och resultatet kan skilja sig från det som visas i visualiseringen. Mer information finns i [Skapa alias för att byta namn på medlemmar i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_fieldproperties_aliases_ex1editing.htm). **Listavgränsare för nedladdning** Listavgränsaren avgränsar värden som tillhör olika fält. Om data innehåller tecknet för listavgränsare placeras den strängen inom citattecken. Exempel: TH143, "Elephant House, The", nonfiction, Palimpsest Printing, "Spanogle, John W.", hardcover Alternativ för listavgränsare för nedladdning inkluderar kommatecken (`,`), semikolon (`;`), mellanslag ( ), tabb (`⇥`) och lodstreck (`|`). Vilken listavgränsare som är standard beror på språkzon och datorinställningar. Kommatecken är vanligast, men i vissa operativsystem används tabb som standardavgränsare för listor. Och i exempelvis tyska används kommatecken som decimalavgränsare, så nedladdningen använder då semikolon som listavgränsare. Information om språk- och språkzonsinställningar finns i resurserna nedan: - Tableau Desktop: [Språk och språkzon](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/workbook_language.htm#set-a-locale) - Tableau Cloud: [Ändra språk och språkzon](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/useracct.htm#change-language-and-locale) - Tableau Server: [Språk och språkzon](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/lang_intro.htm) **Kodning** Unicode-kodningen definierar hur tecken skrivs i filen. Tableau exporterar till UTF-8 och UTF-16LE (little endian). ### Kopiera data från fönstret Visa data Du kan kopiera delar av data från fönstret Visa data och använda dem i ett kalkylblad eller en annan Tableau-arbetsbok (i princip överallt där du kan klistra in text). Null-värden kopieras som tomma strängar. - Välj de celler du är intresserad av och tryck på Ctrl+C (Windows) eller Kommando+C (Mac) och klistra sedan in data i ett kalkylblad, i en annan Tableau-arbetsbok eller på något annat ställe. **Obs!** Om du vill ladda ner alla värden i underliggande data klickar du på knappen Ladda ner. När du markerar och kopierar en kolumn är det bara de värden som för tillfället lästs in i fönstret Visa data som kopieras, och det är inte säkert att alla värden i underliggande data ingår. ## Varför ser jag inte ikonen Visa data?  Om du inte hittar ikonen Visa data för en markering kontrollerar du att verktygstips och kommandoknappar för verktygstipsmenyn är aktiverade. Närmare bestämt så måste alternativen Visa verktygstips och Inkludera kommandoknappar vara markerade för verktygstipsen i visualiseringen om knappen Visa data ska vara tillgänglig i ett verktygstips. Du kan också högerklicka på en markering och välja Visa data på listrutemenyn. Detta fungerar när verktygstips och kommandoknappar inte har aktiverats. Det finns flera orsaker till att ikonen Visa data för en markering kanske inte visas i en publicerad visualisering: - Verktygstips är inte aktiverade. - Verktygstipsens kommandoknappar har stängts av. - Du kanske inte har de behörigheter som krävs för att visa data. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Visa, dölj och formatera markeringsetiketter Du kan lägga till etiketter till markeringarna i en visualisering. Etiketter kan visa de data som redan finns i markeringen, men du kan också lägga till ytterligare fält på hyllan Etiketter på kortet Markeringar. Etiketter är inte riktigt samma sak som kommentarer. Mer information om kommentarer finns i [Lägga till kommentarer](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/annotations_annotations_add.htm). ## Aktivera eller inaktivera etiketter Om du vill visa markeringsetiketter i en visualisering gör du något av följande: - Välj knappen Markera etikett i verktygsfältet. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/icon_label_text.png) - På kortet Markeringar väljer du Etikett och sedan Visa markeringsetiketter. - Dra ett fält till hyllan Etiketter på kortet Markeringar. **Obs!** Om markeringstypen är text (inklusive automatisk text) kan det på hyllan Etikett stå **Text** i stället för **Etikett**. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/label_as_text.png) Om du vill inaktivera etiketter väljer du knappen Markera etikett igen eller avmarkera alternativet Visa markeringsetiketter. ### Använda ett visst fält som etikett Om du inte har angett vilket fält som ska användas som etikett används ett standardfält. Om du vill ange ett visst fält som etikett drar du önskat fält till hyllan **Etikett** på kortet Markeringar. ## Ändra vilka etiketter som visas Som standard är alla markeringar etiketterade, om inte etiketterna överlappar varandra. Överlappningar blir ofta oläsliga om det finns för många markeringar i närheten, men du kan aktivera överlappning om du vill. Klicka på **Etikett** på kortet Markeringar. Markera alternativet Tillåt etiketter att överlappa andra markeringar. ### Konfigurera **Markeringar att etikettera** I delen **Markeringar att etikettera** kan du anpassa inställningarna för vilka etiketter som visas mer. Alla alternativ är inte alltid tillgängliga. Vissa, som Radslut, visas bara när visualiseringens struktur har stöd för det. Dialogrutans utseende varierar beroende på om du använder Tableau Desktop eller webbredigering i webbläsaren.
Etikettalternativ i Tableau Desktop: AllaEtikettalternativ i webbredigering: Min/Max
Klicka på **Etikett** på kortet Markeringar. Välj ett alternativ:  - **Alla**. Etikettera alla markeringar i visualiseringen. (Detta är standard.) - **Min/Max**. Etikettera bara minimi- och maximivärdena för ett fält i visualiseringen. Ytterligare alternativ med denna inställning: - Omfattning: Du kan etikettera minimi- och maximivärden för hela tabellen, per ruta, per cell eller per linje/cirkel. - Fält: Ange vilket fälts minimi- och maximivärden som används. - Alternativ: Du kan välja att bara etikettera minimi- och maximivärden eller bådadera. - **Radslut**. Etikettera slutet på alla rader. Använd ytterligare alternativ om du bara vill etikettera början eller slutet. - **Valda**. Etiketter visas när du väljer en eller flera markeringar i visualiseringen. - **Framhävda** Ge endast framhävda markeringar i vyn en etikett. Framhävning kan utföras genom att: - Välja en medlem i en förklaring - Välja en eller flera markeringar i visualiseringen. (Detta är samma beteende som alternativet Valda.) - Använda framhävningsverktyget. Mer information om hur du använder framhävningsverktyget finns i [Framhäva datapunkter i sammanhanget](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/actions_highlight_highlighter.htm). - **Senaste**. Ge de senaste markeringarna i vyn en etikett. När det finns ett datumfält i vyn kan du förse alla markeringar som motsvarar det senaste datumet eller den senaste tidpunkten i vyn med en etikett. Precis som Min/Max har den här inställningen ett omfattningsalternativ. ### Visa och dölj enskilda markeringsetiketter Du kanske bara vill visa etiketter för enskilda markeringar eller dölja vissa överlappande markeringsetiketter. I en visualisering högerklickar du på den markering som du vill visa eller dölja en markeringsetikett för, väljer Markeringsetikett och sedan ett av följande alternativ: - Automatiskt: Välj det här alternativet för att aktivera och inaktivera etiketten beroende på vyn och inställningarna på listrutemenyn Etikett. - Visa alltid: Välj det här alternativet för att visa markeringsetiketten. - Visa aldrig: Välj det här alternativet för att dölja markeringsetiketten. ![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/label_marklabel_intheview.png) Inställningar för att visa och dölja markeringar gäller endast den specifika markeringen. Markeringar representerar skärningen mellan specifika dimensioners medlemmar. Om dimensioner läggs till eller tas bort från visualiseringen ändras markeringarna och etikettinställningarna återställs. Det kan också påverka markeringar som bygger på beräkningar vars medlemmar ändras, till exempel TODAY(). ## Formatera markeringsetiketter Det finns flera formateringsalternativ som du kan använda för att anpassa utseendet på etiketterna. Du kan anpassa texten, justera teckensnittsegenskaperna och ange en justering. De här alternativen finns bara i Tableau Desktop. ### Redigera text för etiketter **Obs!** Ett fält måste finnas på hyllan Etikett för att du ska kunna redigera etikettexten. 1. Klicka på Etikett på kortet Markeringar. 2. I dialogrutan som öppnas klickar du på knappen Fler alternativ \[![](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/prep_moreoptions_icon.png)\] bredvid **Text** under **Etikettutseende**. 3. Redigera texten. - Du kan redigera vissa aspekter av teckensnittet och justeringen i den här textredigeraren, men om du vill ha mer omfattande alternativ går du till dialogrutan Etikett (läs mer i efterföljande avsnitt). - Du kan använda knappen Infoga i redigeraren för att lägga till fler fält i etiketten, men det är bara fält som finns på hyllan Etikett som visas på listrutemenyn. 4. Välj OK. ### Redigera teckensnitt för etiketter 1. Klicka på Etikett på kortet Markeringar. 2. I dialogrutan som öppnas klickar du på listrutemenyn **Teckensnitt** under **Etikettutseende**. Här kan du göra följande: - Välja teckensnitt, teckenstorlek och betoning. - Välj en färg för etiketterna: - Du väljer en färg genom att klicka på den bland alternativen. - Om du vill matcha etiketterna till markeringsfärgen klickar du på **Matcha markeringsfärg**. - Justera opaciteten för etiketter genom att flytta reglaget längst ned på menyn. ### Redigera justering för etiketter 1. Klicka på Etikett på kortet Markeringar. 2. I dialogrutan som öppnas klickar du på listrutemenyn **Justering** under **Etikettutseende**. Här kan du göra följande:  - Justera etiketten vågrätt (vänster, mitten, höger). - Ändra riktning på texten. - Justera etiketten lodrätt (botten, mitten, toppen). - Ställa in radbyte på automatiskt, på eller av. #### Flytta markeringsetiketter manuellt När du väl har skapat en etikett kan du dra den till en ny position. Till exempel placeras markeringsetiketter automatiskt i mitten av staplarna i ett stapeldiagram. Men du kanske vill flytta etiketterna så att de längre inte överlappar varandra. Markera markeringsetiketten och dra den till önskad plats utan att släppa musknappen. ![Sex dataetiketter för punkter i ett linjediagram.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/datalabels8.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Visualisera Benfords lag Benfords lag är en matematisk lag som säger att förstasiffrorna, eller siffrorna längst till vänster i många typer av datakällor är distribuerade på ett mycket specifikt sätt. Mer specifikt förekommer siffran 1 som förstasiffra i ungefär 30 % av fallen och när siffrorna blir större förekommer de mer sällan, siffran 9 förekommer till exempel i färre än 5 % av fallen. När bedragare förfalskar data är det möjligt att de inte känner till att de måste skapa data som följer Benfords lag och i vissa fall gör det att det blir möjligt att identifiera falska data eller åtminstone ifrågasätta dess äkthet. Den här artikeln går igenom hur du tillämpar Benfords lag på försäljningsdata med hjälp av datakällan Urval - Superstore som medföljer Tableau Desktop. Processen kräver att du gör följande: 1. Skapa beräknade fält att använda i din vy. 2. Konfigurera vyn. I följande avsnitt delas de här procedurerna upp i mer detaljerade anvisningar. ## Skapa beräknade fält att använda i din vy 1. På menyn Analys väljer du Skapa beräknat fält för att öppna beräkningsredigeraren. Namnge beräkningen Leftmost Integer och skriv eller klistra in följande i formelområdet: `LEFT(STR([Sales]),1)` 2. Skapa ett andra beräknat fält och kalla det Benfords Law. Skriv eller klistra in följande i formelområdet: `LOG(INT([Leftmost Integer])+1)-LOG(INT([Leftmost Integer]))` ## Konfigurera vyn 1. Från Data\-panelen drar du Leftmost Integer till Kolumner och drar därefter Orders(Count) till Rader. 2. Klicka på CNT(Orders) på Rader och välj Snabb tabellberäkning > Procent av totalvärde. Din vy visar nu distributionen av förstasiffror och storleken på staplarna (fallande från vänster till höger) tyder på att data i det här fallet följer Benfords lag. Men vi kan göra mer för att rama in data genom att lägga till referensdistributioner. 3. Från Data\-fönstret drar du Benfords lag till Detalj på kortet Markeringar. Klicka på Benfords lag på kortet Markeringar och välj Mätvärde > Minimum. 4. Växla från Data\-fönstret till Analys\-fönstret och dra Distributionsbandet in i vyn. Släpp det på Cell. ![En instrumentpanel som visar det anpassade distributionsbandfältet draget till vyn med en pil som pekar på alternativet att lägga till ett celldistributionsband.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/benford1.png) Obs! Distributionsband stöds på webbplattformar från och med Tableau 10.2. 5. I dialogrutan Redigera referenslinje, band, eller ruta gör du följande: 1. Klicka på Värde-fältet för att visa en till uppsättning alternativ: ![Dialogrutan Redigera referenslinje, band eller ruta som visar inställningar för referenslinje- och bandberäkningar, med beräkningsvärdesalternativen för procent markerade.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/benford2.png) 2. I området Procentandelar skriver du in `80,100,120`. Det anger att du vill ha band som sträcker sig från 80 till 100 procent och från 100 till 120 procent. Därefter anger du vilket värde procentandelarna refererar till. 3. I fältet Procent av väljer du MIN(Benfords lag). I Värde-fältet ska det nu stå `80%,100%,120% of Average Min. Benfords Law`. De kvarvarande stegen konfigurerar referensbandens utseende: 1. Ange Etikett till Ingen. 2. Ange Linje till den tunnaste tillgängliga linjen. 3. Välj Fyll i under. 4. Från Fyllning, väljer du Trafikljus. 5. Klicka på OK för att avsluta dialogrutan Redigera referenslinje, band, eller ruta. 6. Klicka på verktygsfältknappen för att visa markeringsetiketter: ![Ikonen för att lägga till etiketter på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/marklabels.png) Den slutförda vyn bör se ut så här: ![Ett stapeldiagram som visar frekvensen för heltal längst till vänster.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/benford3.png) Även om Superstore är demonstrationsdata så är de realistiska i det avseendet att de överensstämmer med Benfords lag. De blå staplarna som indikerar faktiska procentandelar av förstasiffror är i linje med 100 %-värdet (det vill säga den linje som skiljer den gröna zonen från den gula zonen i distributionsbanden) som visar förväntade Benford-värden i vyn. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Visualisera viktiga förloppsindikatorer Den här artikeln visar hur du skapar en vy som visar nyckelförloppsindikatorer (KPI:er). En nyckelprestandaindikator är ett mätbart värde som visar hur effektivt ett företag uppnår viktiga företagsmålsättningar. På en hög nivå kräver proceduren att du gör följande: 1. Skapar en vy som inkluderar det fält eller de fält (mätvärden) som du vill utvärdera. 2. Skapar ett beräknat fält som fastställer det tröskelvärde som skiljer framgång från misslyckande. 3. Uppdaterar vyn så den använder KPI-specifika formmarkeringar som visar vilka värde som är över tröskelvärdet och vilka som är under. Scenariot använder sig av datakällan Urval - Superstore som medföljer Tableau Desktop för att visa hur du kan skapa en KPI-vy som visar en grön bock för alla försäljningssiffror över 25 000 USD och ett rött X för alla försäljningssiffror under 25 000 USD. ## Skapa en vy som inkluderar det fält som du vill utvärdera I det här fallet är det fältet Försäljning. 1. Anslut till datakällan Urval - Superstore. 2. Från Data-fönstret drar du Underkategori till Rader och Region till Kolumner. 3. Från rutan Data drar du Försäljning till Text på kortet Markeringar. ## Skapar ett beräknat fält som fastställer det tröskelvärde som skiljer framgång från misslyckande 1. På menyn Analys väljer du Skapa beräknat fält för att öppna beräkningsredigeraren. Namnge beräkningen KPI och skriv eller klistra in följande i formelområdet `IF SUM ([Sales]) > 25000 THEN "Above Benchmark" ELSE "Below Benchmark" END` 2. Klicka på OK. ## Uppdatera vyn till att använda KPI-specifika formmarkeringar 1. På kortet Markeringar väljer du form från listmenyns lista med vyer: ![Form har valts i listrutan på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/kpi1.png) 2. Dra fältet KPI från området Mätområden i Data\-fönstret till Form på kortet Markeringar. 3. Klicka på Form på kortet Markeringar för att öppna dialogrutan Redigera form. Mer information om former finns i Form i [Ändra typ av markering i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_marktypes.htm). 4. Från listmenyn Välj formpalett väljer du KPI. Nu är du redo att associera specifika värden för KPI-fältet med specifika former. 5. Klicka på Ovanför riktmärket under Välj dataobjekt och därefter klickar du på den gröna bocken i paletten. 6. Klicka på Under riktmärket under Välj dataobjekt och därefter klickar du på det röda X:et i paletten. Dialogrutan Redigera form borde nu se ut så här: ![Dialogrutan Redigera form med alternativ för att konfigurera det valda KPI:ets form.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/kpi2.png) 7. Klicka på OK för att stänga dialogrutan Redigera form. Formerna i vyn visar de korrekta indikatorerna. Nu behöver du bara dölja försäljningssiffrorna. 8. Dra SUM(Försäljning) på kortet Markeringar till Detalj. ![Dimensionen för försäljningssumma som släpps i avsnittet Detalj på kortet Markeringar.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/kpi3.png) Nu har du en fullständig vy som visar hur enskilda produkter (underkategorier) presterar i alla fyra regioner: ![En visualisering som visar prestanda för flera underkategorier av produkter i fyra regioner.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/kpi4.png) Vyn kanske inte är jättespännande för sig själv men den kan vara ett intressant tillägg till en rapportpanel som visar andra prestandamått. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Visuella tecken och ikoner i Tableau Desktop Tableau tillhandahåller många visuella ledtrådar som hjälper dig att utvärdera vilken typ av data som visas i rutan Data och statusen för en datavy. ## Datakällor i rutan Data Följande tabell förklarar var och en av de ikoner som används för att beskriva typen av datakällor i rutan Data. Varje ikon i tabellen kan ändras med en av två indikatorer. - En blå bock anger att datakällan är den primära datakällan i arbetsboken. ![Ikonen för aktuell användning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/symbol_datasource_inuse.png) - En orange bock anger att datakällan är den sekundära datakällan i arbetsboken. ![Ikonen för aktuell användning.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/symbol_datasource_secondary.png)
Visuellt teckenBeskrivning
Arbetsboken är kopplad till ett extrakt som fortfarande refererar till underliggande data. Arbetsboken är kopplad till ett extrakt som fortfarande refererar till underliggande data. Arbetsboken är kopplad till ett extrakt som fortfarande refererar till underliggande data.Arbetsboken är direkt kopplad till en relationsdatakälla eller -fil.
Arbetsboken är kopplad till ett extrakt som fortfarande refererar till underliggande data. Arbetsboken är kopplad till ett extrakt som fortfarande refererar till underliggande data. Arbetsboken är kopplad till ett extrakt som fortfarande refererar till underliggande data.Arbetsboken är kopplad till ett extrakt som fortfarande refererar till underliggande data.
Arbetsboken är kopplad till en kubdatakälla (flerdimensionell datakälla). Arbetsboken är kopplad till en kubdatakälla (flerdimensionell datakälla). Arbetsboken är kopplad till en kubdatakälla (flerdimensionell datakälla).Arbetsboken är kopplad till en kubdatakälla (flerdimensionell datakälla). Tableau har endast stöd för kubdatakällor i Windows.
En ikon som indikerar att arbetsboken är kopplad till en Excel-tabell, en undertabell eller ett namngivet område.Arbetsboken är kopplad till en Excel-tabell, undertabell eller ett namngivet område.
Arbetsboken är ansluten till en datakälla som har publicerats till Tableau Server.Arbetsboken är ansluten till en datakälla som har publicerats till Tableau Server.
## Fält i rutan Data Följande tabell förklarar var och en av ikonerna som visas i rutan Data. - Blå ikoner indikerar att fältet är diskret. ![Text- eller strängvärden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/symbol_text_row.png) - Gröna ikoner indikerar att fältet är kontinuerligt. ![Numeriska värden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/symbol_number.png) - Ikoner som föregås av likhetstecknet (=) anger att fältet är en användardefinierad beräkning eller en kopia av ett annat fält. ![Text- eller strängvärden.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/symbol_text_copy.png) Se [Dimensioner och mätvärden, blått och grönt](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datafields_typesandroles.htm) för mer information om fälttyper.
Visuellt teckenFältbeskrivning
Text- eller strängvärden. Text- eller strängvärden.Text- eller strängvärden.
Numeriska värden. Numeriska värden.Numeriska värden.
Ikonen för datavärden. Ikonen för datavärden.Datumvärden.
Datum- och tidsvärden.Datum- och tidsvärden.
Ikonen för sanna booleska värden. Ikonen för falska booleska värden.Booleska värden (sant eller falskt).
Ikonen för att den geografiska rollen tillämpas på fältet.Geografiska data. Denna ikon indikerar också att fältet har tilldelats en geografisk roll. Använd dessa fält när du skapar kartvyer. Se Kartor och geografisk dataanalys i Tableau.
Ikonen som indikerar en geografisk beräkning.Geografiska data från en anpassad geokodningsfil. Se Geokodplatser Tableau känner inte igen och ritar inte ut dem på en karta.
En URL inställd på Bildroll. Se Lägga till webbilder dynamiskt i arbetsblad.
En beräkning som definieras på servern. En beräkning definierad i databasen.En beräkning som definieras i datakällan.
En användardefinierad uppsättning.En användardefinierad uppsättning. Se Skapa uppsättningar.
Ikonen för datakällgrupper.En server med angivet namn.
En uppsättning som skapades automatiskt som ett resultat av en åtgärd.En uppsättning som skapades automatiskt som ett resultat av en åtgärd. Se Åtgärder.
En numerisk klass.En numerisk klass. Se Skapa klasser från ett kontinuerligt mätvärde.
Ikonen för bilaga.En grupp. Läs mer i Korrigera datafel eller kombinera dimensionsmedlemmar genom att gruppera dina data.
Ikonen för schemaklustergrupper.En klustergrupp. Se Hitta kluster i data.
En relationshierarki. En relationshierarki.En relationshierarki. Se Skapa hierarkier.
En nivå i en flerdimensionell hierarki.En nivå i en flerdimensionell hierarki. Nivåer större än fem visas utan siffror.
En mapp som innehåller ett eller flera fält. Ikonen för mapp.En mapp som innehåller ett eller flera fält. Mappar används för att organisera fält i rutan Data. Se Organisera rutan Data.
Ett attribut för en kubdatakälla (flerdimensionell datakälla).Ett attribut för en kubdatakälla (flerdimensionell datakälla). Tableau har endast stöd för kubdatakällor i Windows.
Ett varierande attribut för en kubdatakälla (flerdimensionell datakälla).Ett varierande attribut för en kubdatakälla (flerdimensionell datakälla).
Ikonen för länkning.Fältet är en aktiv länk för datakombination. Se Kombinera data.
Ikonen för bruten länkning.Fältet är en potentiell länk för datakombination. Se Kombinera data.
Fältet är orelaterat. Se Om datamodeller för relationer mellan faktatabeller.
Fältet är ett sammanfogat fält. Se Om datamodeller för relationer mellan faktatabeller.
Fältet är dolt. Klicka för att visa fältet. Se Dölja eller visa fält.
## Fält på hyllor Fält placerade på hyllor använder en kombination av ikoner, färger och textstilar som visuella ledtrådar.
Visuellt teckenBeskrivning
Ett dimensionsfält.Ett blått fält på en hylla indikerar ett diskret fält. I de flesta fall resulterar tillägg av en dimension till en hylla i ett blått fält. Blå fält är diskreta - de innehåller ett begränsat antal värden. Om du lägger till ett blått fält på en hylla skapas rubriker. Du hittar mer information i Rubriker.
Ett exempel på ett mätvärde som är märkt ”försäljningssumma”.Ett grönt fält på en hylla indikerar ett kontinuerligt fält. I de flesta fall resulterar ett mätvärde på en hylla i ett grönt fält. Gröna fält är kontinuerliga - de innehåller ett oändligt antal värden. Om du lägger till ett grönt fält på en hylla skapas en axel. Du hittar mer information i Axlar.
Sorteringsikonen i ett fält.Ikonen Sortera anger ett fält som har antingen en beräknad eller manuell sorteringsordning tillämpad. Se Sortera data i en visualisering.
En fältgrupp.Ikonen för Venn-diagram indikerar en uppsättning. Se Skapa uppsättningar.
Ikonen för orelaterat fält indikerar att fältet inte är relaterat till åtminstone ett annat fält i visualiseringen. Läs mer i Släktskapsindikatorer på fältnivå.
Ikonen för relaterat fält anger att dimensionen sammanfogar annars orelaterade fält. Se Släktskapsindikatorer på fältnivå.
Ett fältgruppfilter.Ett fältnamn som visas i kursiv stil indikerar att filtret genererades och kontrollerades av en åtgärd.
En fältruta för Företagssegment.Ett grått fält på hyllan Filter anger ett kontextfilter. Se Använda kontextfilter.
Ett exempel på ett fält med deltaikonen, vilket indikerar att fältet är en tabellberäkning.Deltaikonen indikerar att fältet är en tabellberäkning. Se Omvandla värden med tabellberäkningar.
En listruteknapp som är märkt ”Land” och en tilläggningsknapp som är märkt ”Delstat”.Plus- och minuskontrollerna visas när fältet är en del av en hierarki som du kan bläddra upp eller ned i.
Ett mätvärdesfält.Pilikonen indikerar att en prognos visas för fältet. Denna ikon används också i fältet Prognosindikator, som är ett automatiskt fält som används för att skilja mellan faktiska och prognostiserade värden. Se Prognostisering.
Ett exempel på ett sekundär mätvärde som är märkt ”försäljningssumma” med en orange bock, vilket indikerar att datakällan är den sekundära datakällan i arbetsboken.En datakällscylinder med en orange bock anger att fältet kommer från en sekundär datakälla. Se Kombinera data.
Ett exempel på ett fält som tilldelas till ett specifikt arbetsblad.Filtret tilldelas ett specifikt arbetsblad.
En blå knapp som är märkt ”Segment”.Filtret tilldelas alla arbetsblad med samma datakälla.
Ikonen för ett inkompatibelt fält, som föreställer ett utropstecken i en gul triangel.Fältet är inkompatibelt med ett eller flera andra fält i vyn.
## Fält på kortet Markeringar Fält som placeras på kortet Markeringar använder specifika ikoner för att beskriva hur de visas i vyn. För mer information, se [Kontrollera utseendet på markeringar i vyn](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/viewparts_marks_markproperties.htm).
Visuellt teckenBeskrivning
En markering med färgformatering tillämpad.Fältet appliceras på Färg på kortet Markeringar.
En markering med storleksformatering tillämpad.Fältet appliceras på Storlek på kortet Markeringar.
En markering med text tillämpad.Fältet appliceras på Etikett på kortet Markeringar.
En markering med en formmarkering tillämpad.Fältet appliceras på Form på kortet Markeringar.
En markering med detaljer tillämpade.Fältet appliceras på Detalj på kortet Markeringar.
En markering med ett verktygstips tillämpat.Fältet appliceras på verktygstipset på kortet Markeringar.
En markering med en sökvägsmarkering tillämpad.Fältet appliceras på sökvägen på kortet Markeringar. Sökvägen är endast tillgänglig när markeringstypen Linje eller Polygon är vald i listrutan Markeringar.
## Kalkylark i rutan Instrumentpaneler och arbetsblad Följande tabell förklarar var och en av de ikoner som används för att beskriva vilken typ av blad som kan placeras i en berättelse. En blå bock indikerar att ett blad används i en eller flera berättelsepunkter. ![Bockikonen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/symbol_check_7x7.png)
Visuellt teckenBeskrivning
Arbetsbladsikonen. Arbetsbladet används.Bladet är ett arbetsblad.
Instrumentpanelsikonen. En ikon för att markera att det här bladet är en instrumentpanel.Bladet är en instrumentpanel.
## Fält i beräkningsredigeraren Text i beräkningsredigeraren är färgkodad.
Visuellt teckenBeskrivning
[Fältnamn]Orange text. Fältet är en dimension eller ett mätvärde, eller en uppsättning.
[Parametrar].[Parameternamn]

Lila text. Fältet är en parameter.

Tableau lägger till prefixet [Parametrar] för att undvika tvetydighet när en parameter har samma namn som ett annat fält

[Datakälla].[Fältnamn]Orange text. Fältet kommer från en sekundär datakälla. Datakällans namn läggs till som ett prefix.
Blå()Blå text. En beräkningsfunktion.
[Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Vyerna Zooma och panorera, och Välj markeringar I det övre vänstra hörnet av en vy kan du använda visningsverktygsfältet till att zooma in och ut, panorera i vyn och välja datamarkeringar. ![Visningsverktygsfältet.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewtools_main.png) ## Visa eller dölja visningsverktygsfältet **Tips!** Om du inte ser visningsverktygsfältet i Tableau Cloud eller Tableau Server ber du innehållsägaren att visa det med hjälp av dessa anvisningar. Eller så [använder du kortkommandon](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/shortcut.htm#Shortcuts_marks) för att zooma, panorera och välja markeringar. När du hovrar över en kartvy visas visningsverktygsfältet som standard, men det går att ändra det. Se [Anpassa hur användare interagerar med din karta](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_customize_interaction.htm) för mer information. Du kan även visa verktygsfältet i andra typer av vyer, som punkt- eller låddiagram. 1. Om du arbetar med en instrumentpanel väljer du den zon där du vill visa eller dölja verktygsfältet. 2. Välj Arbetsblad > Visa visningsverktygsfält på den översta menyn. Välj sedan något av följande alternativ: - Automatiskt visar verktygsfältet när du hovrar över en kartvy. - Visa vid hovring visar verktygsfältet när du hovrar över någon typ av vy. - Dölj visar inte verktygsfältet i den valda vyn. (För att förbättra användbarheten på mobila enheter visas verktygsfältet när användare interagerar med rullningsbara vyer eller flera val.) **Tips:** I Tableau Desktop kan du snabbt aktivera och inaktivera verktygsfältet. Högerklicka någonstans i vyn och välj Visa visningsverktygsfält eller Dölj visningsverktygsfält. ## Zooma och panorera I visningsverktygsfältet finns zoomkontroller och ett panoreringsverktyg som du kan använda för att se olika områden av en inzoomad vy. ### Zooma in och ut I visningsverktygsfältet klickar du på knappen Zooma in ![Knappen Zooma in.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewtools_zoomin.png) för att zooma in och på knappen Zooma ut ![Knappen Zooma ut.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewtools_zoomout.png) för att zooma ut. Om visningsverktygsfältet är dolt dubbelklickar du på vyn för att zooma in. För att zooma ut håller du inne Shift och dubbelklickar på vyn. ### Zooma på ett visst område Du zoomar in på ett visst område i vyn genom att klicka på knappen Zoomområde ![Knappen Zoomområde.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewtools_zoomarea.png) i visningsverktygsfältet och sedan dra i vyn. Om visningsverktygsfältet är dolt håller du inne Ctrl + Shift (Windows) eller Kommando + Shift (macOS) för att använda verktyget Zoomområde. ### Återställa vyn När du har zoomat in eller ut fixeras axlarna i vyn till ett visst intervall. Gör något av följande för att snabbt återställa axlarna så att de automatiskt zoomar vyn till alla dina data: - I Tableau Desktop klickar du på knappen Återställ ![Återställningsknappen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewtools_reset.png) i visningsverktygsfältet. - I Tableau Server eller Tableau Cloud klickar du på knappen Zoomstart ![Knappen Zoomstart.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewtools_reset_web.png) i visningsverktygsfältet. ### Panorera en vy Gör något av följande för att panorera: - Håll inne Shift och dra sedan över vyn. - I visningsverktygsfältet hovrar du över pilen, väljer verktyget Panorera ![Knappen Panorera.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewtools_pan2.png) och drar sedan över vyn. ## Välja markeringar Välj markeringar för att se information om dem i verktygstips. Du kan även snabbt visa underliggande data eller filtrera bort valda markeringar från en vy. Mer information finns i [Verktygstips](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/view_parts.htm#Tooltips). När du väljer markeringar i vyn tonas alla andra markeringar ned för att framhäva valen. Ditt urval sparas med arbetsboken. ![Valda markeringar i en vy med andra markeringar nedtonade i visualiseringen.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/highlightaction3.png) ### Välja enskilda eller flera markeringar Du väljer en enskild markering genom att klicka på den. Du lägger till fler enskilda markeringar till ett val genom att hålla inne Ctrl-tangenten (Windows) eller Kommando-tangenten (macOS). Du kan välja flera markeringar samtidigt genom att dra över vyn med verktygen Rektangulär, Radiell och Lasso från visningsverktygsfältet. ### Göra rektangulära markeringar Med rektangulärverktyget väljer du markeringar inom en rektangel. Du använder rektangelverktyget genom att hovra över pilen i visningsverktygsfältet, klicka på knappen Rektangelverktyg ![Knappen Rektangelverktyg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewtools_rectanglebutton.png) och sedan dra över vyn. **Obs!** Rektangulärverktyget är standardverktyget i de flesta vyer och kanske inte visas i visningsverktygsfältet. I sådant fall drar du helt enkelt över vyn för att använda rektangulärverktyget. ![Visningsverktygsfält med knappen Rektangelverktyg markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewtools_rectangle.png) ### Göra radiella markeringar Med radialverktyget väljer du markeringar inom en cirkel. Du använder radialverktyget genom att hovra över pilen i visningsverktygsfältet, klicka på knappen Radialverktyg ![Knappen Radialverktyg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewtools_radialbutton.png) och sedan dra över vyn. ![Visningsverktygsfältet med knappen Radialverktyg markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewtools_radial.png) Du kan även mäta avståndet i en kartvy med radialverktyget. Mer information finns i [Mäta avstånd mellan datapunkter och platser på en karta](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/maps_measure_distance.htm). ### Göra lassomarkeringar Med lassoverktyget kan du välja flera markeringar genom att dra en form på frihand runt dem. Det här verktyget är smidigt att använda när du endast vill inkludera vissa markeringar och utesluta andra runt omkring dem. Du använder lassoverktyget genom att hovra över pilen i visningsverktygsfältet, klicka på knappen Lassoverktyg ![Visningsverktygsfält med knappen Lassoverktyg markerad.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewtools_lassobutton.png) och sedan dra en form på frihand runt de markeringar du vill välja. ![Knappen Lassoverktyg.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/viewtools_lasso.png) [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Webbdatakoppling 2.0 I den här artikeln beskrivs webbdatakopplingar, vad du ska göra innan du använder en koppling och hur du ansluter Tableau till en webbdatakoppling. **Obs!** Från och med 2022.3 ersätts Web Data Connector 2.0 av Web Data Connector 3.0. Mer information finns i [Web Data Connector SDK](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/examples_wdc_connector_sdk.htm) > [!WARNING] > > **Varning:** Webbdatakoppling 2.0 är intaktuell från och med version 2023.1. Du kan använda kopplingen fram till att den har fasats ut. När kopplingen har fasats ut tas den även bort från Tableaus användargränssnitt och de datakällor som använder kopplingen slutar fungerar som förväntat. En inaktuell koppling tas vanligtvis bort 1–2 versioner efter att den har blivit inaktuell. ## Använda en webbdatakoppling Du kan använda en webbdatakoppling till att ansluta till data som är tillgängliga över HTTP och som inte redan har en koppling. En webbdatakoppling är en HTML-fil som innehåller JavaScript-kod. Du kan skapa en egen webbdatakoppling eller använda en som har skapats av någon annan. Webbdatakopplingen måste hanteras på en webbserver som körs lokalt på din dator, på en webbserver i din domän eller på en webbserver tillhörande tredje part. ## Testa och granska webbdatakopplingen Du bör använda en webbdatakoppling som du litar på. Om du inte är bekant med webbdatakopplingen bör du eller din Tableau Server-administratör testa och granska webbdatakopplingen innan du använder den. Mer information finns i [Testa och granska webbdatakopplingar](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/help.htm#datasource_wdc_vetting.htm) i Tableau Server-hjälpen. ## Använda en webbdatakoppling i Tableau Server och Tableau Cloud När du använder en webbdatakoppling skapar Tableau ett extrakt av data som kopplingen använder. Du kan uppdatera extraktet i Tableau Desktop. När du publicerar datakällan eller arbetsboken i Tableau Server kan du inte uppdatera extraktet i Tableau Server, såvida inte webbdatakopplingen läggs till i godkännandelistan i Tableau Server. Om kopplingen kräver inloggningsuppgifter för inloggning till den webbaserade datakällan måste du säkerställa att inloggningsuppgifterna är inbäddade i datakällan. Mer information finns i [Webbdatakopplingar i Tableau Server](https://help.tableau.com/current/server/sv-se/help.htm#datasource_wdc.htm) i Tableau Server-hjälpen. När webbdatakopplingen har testats och granskats kan serveradministratören lägga till URL:en för kopplingen i godkännandelistan på servern. Serveradministratören ska ge URL:en till dig och alla andra som vill använda kopplingen i en arbetsbok. Om du öppnar en arbetsbok i Tableau Server som skapades med en webbdatakoppling men kopplingen inte har lagts till i godkännandelistan i Tableau Server, och du vill kunna uppdatera extraktet i Tableau Server, ska du följa processen för att testa, granska och lägga till kopplingen i godkännandelistan. Om kopplingen kräver inloggningsuppgifter för inloggning måste du säkerställa att inloggningsuppgifterna är inbäddade i datakällan. Du kan sedan uppdatera data i Tableau Server. När du publicerar till Tableau Cloud kan inte Tableau Cloud ansluta till eller uppdatera ett extrakt som skapats av en webbdatakoppling. Du kan använda Tableau Bridge för att uppdatera vissa webbdatakopplingsextrakt. Mer information finns i [Då ska du använda Tableau Bridge för att hålla data uppdaterade](https://help.tableau.com/current/online/sv-se/to_sync_local_data.htm#when-sync) i Tableau Cloud-hjälpen. Eftersom du inte kan lägga till en webbdatakoppling till Tableau Public kan du inte, när du publicerar till Tableau Public, uppdatera webbdatakopplingsextrakt direkt i Tableau Public. ## Ansluta till datakällan 1. Starta Tableau och välj Webbdatakoppling under Anslut. För en fullständig lista över dataanslutningar väljer du Mer under Till en server. 2. Ange URL:en för webbdatakopplingen som du vill ansluta till och tryck sedan på returtangenten. Obs! Om du anger en URL till en webbplats i stället för till en webbdatakoppling visas ett felmeddelande. ![Ett felmeddelande som lyder ”URL:en pekar på en webbplats, inte en webbdatakoppling – en webbsida med kod krävs för att hämta data från en webbplats”, med en länk till mer information.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example_wdc_error.png) 3. Om kopplingen visar en webbsida anger du den information som efterfrågas och skickar in sidan. 4. Vänta medan kopplingen hämtar dina data och importerar dem till Tableau som ett extrakt. 5. Välj bladflik för att starta analysen. ### Exempel på datakälla till webbdatakoppling Ett exempel på en datakälla till webbdatakoppling visas nedan. Första gången du ansluter till en webbdatakoppling beskrivs på anslutningssidan hur du ansluter till webbdatakopplingen. När du har anslutit till en webbdatakoppling kan du göra följande på anslutningssidan: - Visa historiken för alla webbdatakopplingar som du har anslutit till, eller rensa historiken, i listrutan i adressfältet. - Visa de fem senast använda kopplingarna under Senaste kopplingar. - Välj länkar längst ner i fönstret för att läsa mer om webbdatakopplingar: - Vad är detta? länkar till en översikt över den här funktionen. - Använd en koppling länkar till det här ämnet. - Skapa en koppling länkar till [Web Data Connector SDK](https://community.tableau.com/s/question/0D54T00000C5RU5SAN/web-data-connector-sdk-resources), som tillhandahåller verktyg och dokumentation för skapandet av en webbdatakoppling. ![Ett diagram som visar sekvensen av att klicka på en kopplingslänk i Tableau för att öppna en webbsidesvy av data. Webbvyn har en knapp för att visa en väderprognos och en bild av underliggande väderprognosdata i Tableau.](/tableau/next/sv-se/public/desktop/sv-se/Img/example_web_data_connector_public.png) ## Valfria inställningar När du har anslutit kan du göra följande konfigurationsändringar av datakällan innan du påbörjar analysen. - Sortera fält och rader – Från listrutan Sortera fält väljer du hur du vill sortera kolumnerna i rutnätet eller metadatarutnätet. Sortera radvärdena genom att trycka på sorteringsknappen bredvid kolumnnamnet. - Byt namn på eller dölj kolumner – Tryck på pilen till listrutan för kolumnrubriken och välj det alternativ du vill använda. - Dela kolumner – Beroende på hur data är strukturerade kan du dela kolumnerna i dina data i nya fält. Mer information finns i [Dela upp ett fält i flera fält](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/split.htm). - Skapa beräkningar – Skapa en ny beräkning utifrån ett befintligt fält i datakällan. - Kopiera värden – Kopiera värden i rutnätet genom att välja värdena och sedan trycka på Ctrl + C. Du kan även kopiera värden i metadatarutnätet, välja värdena, högerklicka och sedan välja Kopiera. - Lägg till ny eller redigera andra datakällor – Tryck på pilen till listrutan bredvid datakällan. ## Tableau-support för webbdatakoppling Tableau tillhandahåller begränsad kundsupport för anslutningar med webbdatakopplingen. Tableau tillhandahåller inte support för kopplingar eller för andra program som interagerar med Web Data Connector API. Men du kan skicka frågor och be om hjälp i [Tableaus utvecklarcommunityforum](https://community.tableau.com/s/topic/0TO4T000000QFBJWA4/web-data-connector). Tableau tillhandahåller _inte_ support för WDC-biblioteket eller SDK. Om du stöter på problem med WDC-biblioteket, simulatorn eller något av utvecklarexemplen [skickar du in ett ärende på Github](https://github.com/tableau/wdc3/issues). ## Se även - [Konfigurera datakällor](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/datasource_prepare.htm) – Lägg till mer data i den här datakällan eller förbered data innan du analyserar dem. - [Skapa diagram och analysera data](https://help.tableau.com/v0.0/public/desktop/sv-se/design_and_analyze.htm) – Påbörja dataanalysen. [Hoppa till huvudinnehåll](#main-content) # Ytterligare funktioner (regex, Hadoop Hive, Google Big Query)Läs även: [Genomflödesfunktioner (RAWSQL)](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/sv-se/functions_functions_passthrough.htm). ## Reguljära uttryck  Mer information om syntax i reguljära uttryck finns i dokumentationen för datakällan. För Tableau-extrakt följer syntax för reguljära uttryck normerna för ICU (International Components for Unicode), ett projekt med öppen källkod med C/C++- och Java-bibliotek för Unicode-stöd, internationalisering och globalisering av program. Gå till sidan [Regular Expressions](http://userguide.icu-project.org/strings/regexp) i ICU-användarhandboken online. ### REGEXP\_REPLACE
SyntaxREGEXP_REPLACE(string, pattern, replacement)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar en kopia av den givna strängen där mönstret för reguljära uttryck ersätts av ersättningssträngen.
Exempel
REGEXP_REPLACE('abc 123', '\s', '-') = 'abc-123'
Anmärkningar

Den här funktionen är tillgänglig för datakällorna Textfil, Hadoop Hive, Google BigQuery, PostgreSQL, Tableau-dataextrakt, Microsoft Excel, Salesforce, Vertica, Pivotal Greenplum, Teradata (version 14.1 och senare), Snowflake och Oracle.

För Tableau-dataextrakt måste mönstret och ersättningen vara konstanter.

### REGEXP\_MATCH
SyntaxREGEXP_MATCH(string, pattern)
UtdataBooleskt
DefinitionReturnerar Sant om en understräng till den angivna strängen matchar mönstret för reguljära uttryck.
Exempel
REGEXP_MATCH('-([1234].[The.Market])-','\[\s*(\w*\.)(\w*\s*\])')=true
Anmärkningar

Den här funktionen är tillgänglig för datakällorna Textfil, Google BigQuery, PostgreSQL, Tableau-dataextrakt, Microsoft Excel, Salesforce, Vertica, Pivotal Greenplum, Teradata (version 14.1 och senare), Impala 2.3.0 (via Cloudera Hadoop), Snowflake och Oracle.

För Tableau-dataextrakt måste mönstret vara en konstant.

### REGEXP\_EXTRACT
SyntaxREGEXP_EXTRACT(string, pattern)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar den del av strängen som matchar mönstret för reguljära uttryck.
Exempel
REGEXP_EXTRACT('abc 123', '[a-z]+\s+(\d+)') = '123'
Anmärkningar

Den här funktionen är tillgänglig för datakällorna Textfil, Hadoop Hive, Google BigQuery, PostgreSQL, Tableau-dataextrakt, Microsoft Excel, Salesforce, Vertica, Pivotal Greenplum, Teradata (version 14.1 och senare), Snowflake och Oracle.

För Tableau-dataextrakt måste mönstret vara en konstant.

### REGEXP\_EXTRACT\_NTH
SyntaxREGEXP_EXTRACT_NTH(string, pattern, index)
UtdataSträng
DefinitionReturnerar den del av strängen som matchar mönstret för reguljära uttryck. Understrängen matchas till insamlingsgrupp n, där n är det givna indexet. Om index är 0 returneras hela strängen.
Exempel
REGEXP_EXTRACT_NTH('abc 123', '([a-z]+)\s+(\d+)', 2) = '123'
Anmärkningar

Den här funktionen är tillgänglig för datakällorna Textfil, PostgreSQL, Tableau-dataextrakt, Microsoft Excel, Salesforce, Vertica, Pivotal Greenplum, Teradata (version 14.1 och senare) och Oracle.

För Tableau-dataextrakt måste mönstret vara en konstant.

## Specifika funktioner för Hadoop Hive **Obs!** Endast PARSE\_URL and PARSE\_URL\_QUERY-funktioner är tillgängliga för Cloudera Impala-datakällor. ### GET\_JSON\_OBJECT(JSON-sträng, JSON-sökväg) Returnerar JSON-objektet i JSON-strängen baserat på JSON-sökvägen. ### PARSE\_URL(sträng, url\_part) Returnerar en komponent av den givna URL-strängen, där komponenten definieras av url\_part. Giltiga url\_part-värden inkluderar: 'HOST', 'PATH', 'QUERY', 'REF', 'PROTOCOL', 'AUTHORITY', 'FILE' och 'USERINFO'. Exempel `PARSE_URL('http://www.tableau.com', 'HOST') = 'www.tableau.com'` ### PARSE\_URL\_QUERY(sträng, nyckel) Returnerar värdet för den specificerade frågeparametern i den givna URL-strängen. Frågeparametern definieras av nyckeln. Exempel `PARSE_URL_QUERY('http://www.tableau.com?page=1&cat=4', 'page') = '1'` ### XPATH\_BOOLEAN(XML-sträng, XPath-uttryckssträng) Returnerar Sant om Xpath-uttrycket matchar en nod eller utvärderas som Sant. Exempel `XPATH_BOOLEAN(' 15', 'values/value[@id="1"] = 5') = true` ### XPATH\_DOUBLE(XML-sträng, XPath-uttryckssträng) Returnerar flyttalsvärdet för Xpath-uttrycket. Exempel `XPATH_DOUBLE('1.05.5 ', 'sum(value/*)') = 6.5` ### XPATH\_FLOAT(XML-sträng, XPath-uttryckssträng) Returnerar flyttalsvärdet för Xpath-uttrycket. Exempel `XPATH_FLOAT('1.05.5 ','sum(value/*)') = 6.5` ### XPATH\_INT(XML-sträng, XPath-uttryckssträng) Returnerar det numeriska värdet för Xpath-uttrycket, eller Noll om Xpath-uttrycket inte kan utvärderas som ett nummer. Exempel `XPATH_INT('15 ','sum(value/*)') = 6` ### XPATH\_LONG(XML-sträng, XPath-uttryckssträng) Returnerar det numeriska värdet för Xpath-uttrycket, eller Noll om Xpath-uttrycket inte kan utvärderas som ett nummer. Exempel `XPATH_LONG('15 ','sum(value/*)') = 6` ### XPATH\_SHORT(XML-sträng, XPath-uttryckssträng) Returnerar det numeriska värdet för Xpath-uttrycket, eller Noll om Xpath-uttrycket inte kan utvärderas som ett nummer. Exempel `XPATH_SHORT('15 ','sum(value/*)') = 6` ### XPATH\_STRING(XML-sträng, XPath-uttryckssträng) Returnerar texten för den första matchande noden. Exempel `XPATH_STRING('http://www.w3.org http://www.tableau.com', 'sites/url[@domain="com"]') = 'http://www.tableau.com'` ## Specifika funktioner för Google BigQuery ### DOMAIN(string\_url) När en URL-sträng anges returneras domänen som en sträng. Exempel `DOMAIN('http://www.google.com:80/index.html') = 'google.com'` ### GROUP\_CONCAT(uttryck) Sammanfogar värden från alla poster till en enda komma-avgränsad sträng. Den här funktionen fungerar som SUM() för strängar. Exempel `GROUP_CONCAT(Region) = "Central,East,West"` ### HOST(url-sträng) När en URL-sträng anges returneras värdnamnet som en sträng. Exempel `HOST('http://www.google.com:80/index.html') = 'www.google.com:80'` ### LOG2(nummer) Returnerar logaritmbas 2 för ett nummer. Exempel `LOG2(16) = '4.00'` ### LTRIM\_THIS(sträng, sträng) Returnerar den första strängen med eventuell förekomst av inledning av den andra strängen borttagen. Exempel `LTRIM_THIS('[-Sales-]','[-') = 'Sales-]'` ### RTRIM\_THIS(sträng, sträng) Returnerar den första strängen med eventuell förekomst av avslutning av den andra strängen borttagen. Exempel `RTRIM_THIS('[-Market-]','-]') = '[-Market'` ### TIMESTAMP\_TO\_USEC(uttryck) Konverterar en TIMESTAMP-datatyp till en UNIX-tidsstämpel på några mikrosekunder. Exempel `TIMESTAMP_TO_USEC(#2012-10-01 01:02:03#)=1349053323000000` ### USEC\_TO\_TIMESTAMP(uttryck) Konverterar en UNIX-tidsstämpel till en TIMESTAMP-datatyp på några mikrosekunder. Exempel `USEC_TO_TIMESTAMP(1349053323000000) = #2012-10-01 01:02:03#` ### TLD(url-sträng) När en URL-sträng anges returneras toppnivådomänen plus eventuell landsdomän i URL:en. Exempel `TLD('http://www.google.com:80/index.html') = '.com'` `TLD('http://www.google.co.uk:80/index.html') = '.co.uk'`