1. Keşif-tabanlı Tableau Analizi
- Bir veri kümesi varsa ve içinde veri sütunları arasında çeşitli ilişkiler keşfetmek istiyorsanız.
- (Şekil 1) 'verilere bağlanma' tıklayarak veri kümesi alma. Veri kaynağı türünü seçin ve veri kümesi almak için yönergeleri izleyin.
- (Şekil 1) önlemler raf dataset sayısal sütunları içerir boyutları raf kategorik sütun içerdiğini emin olun. Bazen teselsül ise konu tanımlayıcı olarak bir boyut sütun tedbir olarak listelenmiş olabilir. Üzerine sağ tıklayarak boyutları değiştirin ve 'Boyuta Dönüştür' seçeneğini belirleyin. Şekil 1, uyaran konsantrasyon seviyesi ve konu tanımlayıcıları olarak dataset kategorik sütun boyutları raf doğru yerleştirilir ve sitokin gözlenen konsantrasyon doğru önlemler rafa yerleştirilir.
- (Şekil 2) analiz işlemi sırasında, hesaplanmış bir alana ihtiyaç duyulması halinde, sadece boyutları ya da önlemler raf ya da sağ tıklatın ve 'Hesaplanmış Alan'ı oluşturun' seçeneğini seçin. Formül kutusunda, fonksiyonlar ya da matematiksel işlemleri ile birlikte alanları ile hesaplama Giriş. Şekil 2 PFD2, PFD3 ve PFD4 değerleri bir araya> 2 PFD olarak adlandırılan yeni bir alan oluşturmak için nasıl gösterir.
- (Şekil 3) bir boyut ve ilgi bir ölçüsüdür, tipik bir 2-B Tableau arsa oluşturun. Arayüzü basit bir sürükle-bırak etkileşim sunduğu için, ölçü ve ölçü seçimi kolayca değiştirilebilir. Boyutları genellikle satır sütun raf, ve tedbirler raf yerleştirilir. Şekil 3, boyutları raf uyaran konsantrasyon seviyesini içerir ve önlemler raf sitokinlerin gözlenen konsantrasyon seviyesi içerir.
- (Şekil 3) belirli bir boyut, yer görselleştirme ayırt etmek için boyut doğasına bağlı olarak, metin, renk veya boyutunu raf boyut etiket,. Metin raf seçilen boyut tarafından sağlanan metin bilgi etiketleme veri görselleştirme ayırt etmek için çalışır. Renk ve boyut raf her raf alt kısmında bulunan kaydırma çubuğu ile ayarlanabilir renk ve boyut verileri otomatik olarak ayırt. Şekil 3, renk raf genotip yerleştirerek farklı renklerde üç genotipleri ayrılmasına yol açar.
- Diğer boyut belirli sütun değişkenler tarafından görselleştirme Filtresi (Şekil 3). Bu boyut etiketi filtre raf içine sürükleyerek yapılabilir. Değerlerin listesini seçmek için bir pencere belirecektir. Seçilen değer görselleştirme kalan tek değerleri olacaktır.
- (Şekil 4) diğer boyut görselleştirme birleştirmek veya görselleştirme bir matris üretmek için ölçmek olabilir. Bu sütun raf birden fazla boyutlar bırakarak ve birden fazla satır raf önlemler yapılabilir. Şekil 4, iki farklı boyutta sütunları raf koyarak, iki sütunlu bir görselleştirme matris bir örnek içerir.
- Benzer bir görselleştirme üretmek için, sol alt köşedeki Geçerli sayfanın sağ tıklatın ve 'kopya sayfa seçilir.
- Veriler hakkında yeni bir hipotez oluşturmaya yardımcı olabilir ilginç eğilimler ya da aykırı belirlemek için analiz süreci yineleme.
- Aynı kaynaktan birden fazla veri kümesi var ve bu veri setleri arasındaki olası bağlantıları keşfetmek istiyorsanız.
- Tableau aynı bağlantı üzerinden bu veri kümesi bağlanmak için izin vermek için, aynı çalışma kitabında bir aynı kaynaktan, yani yerde iki elektronik tablolar birden fazla veri setleri yerleştirin.
- (Şekil 5) Birden fazla veri setleri için aynı boyutları seçili olduğundan emin olun, anahtar değerleri mantıksal birleştirme yoluyla veri setleri bağlayın. Şekil 5, katıldığınız için beş temel değerleri vardır: hücre tipi, uyaran konsantrasyon seviyesi, sahne ya da grup, uyarıcı, ve konu tanımlayıcısı.
- Bölüm 1.1 'e benzer bir analiz yapın.
2. Sunum Gereksinimler
- Veriler arasındaki ilişkileri bilmek, ancak hızlı bir şekilde sunumu için görselleştirme bir listesini oluşturmak için mümkün olmak istiyorum.
- Bölüm 1.1 'de belirtilen protokol izleyin, ve buna göre görselleştirme açıklama.
- Görselleştirme görüntüleri üretmek için Tableau ihracat fonksiyonu kullanın.
- Güçlü görselleştirme Tableau çalışma kitabındaki bir dizi oluşturulur ve bu çalışma kitabı paylaşmak istiyorum.
- Tableau ambalajlı çalışma kitabı olarak çalışma kitabını kaydedin ve bu dosyayı paylaşmak.
- Tableau Masaüstü olmadan Meslektaşlarım paketlenmiş bir çalışma kitabını açmak için Tableau Reader'ı ücretsiz indirebilirsiniz. Tableau Okuyucu, meslektaşları yarattığı görselleştirme ile etkileşim sağlar.
3. TEMSİLCİSİ SONUÇLAR

Şekil 1 A ekranExcel dosyası demo.xls NFKBIA adlı tablo ithal sonra Tableau. Boyutları ve önlemler raflara doğru sırasıyla, kategorik ve sayısal veri ile doldurulur.

Şekil 2 Hesaplanmış Alan pencere Tableau olarak kullanmak için özel bir hesaplanan alan oluşturmak için çağrılır. Sol alt kutusunda liste tanımlamak mümkün alanlarda yardımcı olur ve sağ taraftaki liste, formülde kullanılan işlevleri kısaltma içerir. Bu örnekte, PFD> 2 olarak işaret ettiği nihai bir değer elde etmek için PFD4, PFD3 ve PFD2 değerler eklemek istedim

Şekil 3 uyaran konsantrasyon seviyesi vs gözlenen sitokin konsantrasyon Görselleştirme. Görselleştirme uyaran 3M-002 farklı konsantrasyon seviyeleri sitokin TNF-α yoğunluklara karşı bir komplo gösterir. Çizgilerin renkleri NFKBIA gen, doğuştan gelen bağışıklık çalışmada bireylerin bir tek nükleotid polimorfizmi için farklı genotipleri bakın.

Şekil 4, iki sütunlu bir görselleştirme matris bir ekran görüntüsü . Biz iki uyaranlara, 3M-003 ve LPS verilen yanıtlar bir yan-yana karşılaştırma kolaylaştırmak için bir iki sütunlu bir matris oluşturulur. X-eksenleri iki uyaranların farklı konsantrasyon düzeyleri, ve y-ekseni araziler hesaplanan alan değerleri, PFD> 2.

Şekil 5 Bu Tableau pencerelerde farklı tablolarınızda kaydedilen veriler nasıl bağlanacağını göstermektedir. Farklı elektronik tablolar bağlanma veriler bu anahtar değerleri kullanarak, mantıksal katılmak hükümler birleştirerek yapılabilir.
| Görselleştirme ve Analiz Aracı |
| Fonksiyon | Tablo | VIS-STAMP | xmdvtool | GGobi | Yıldız ışığı | Gapminder | Visulab | InfoVis Toolkit | Geotime | Ilham vermek |
| Paralel araziler koordine | Evet | Evet | Evet | Evet | Evet | Yok | Evet | Evet | Yok | Yok |
| Scatter plot matrisler | Evet | Yok | Evet | Evet | Evet | Yok | Evet | Yok | Yok | Yok |
| Boyutlu azalma | Yok | Yok | Evet | Evet | Yok | Yok | Yok | Yok | Yok | Yok |
| Geçici boyutları | Evet | Evet | Yok | Evet | Evet | Evet | Yok | Evet | Evet | Yok |
| Geospatial boyutları | Evet | Evet | Yok | Yok | Evet | Evet | Yok | Yok | Evet | Yok |
| Metin madenciliği | Yok | Yok | Yok | Yok | Evet | Yok | Yok | Yok | Yok | Evet |
| Doğrudan veri manipülasyonu | Evet | Evet | Evet | Evet | Evet | Evet | Evet | Yok | Evet | Yok |
| Süzme | Evet | Evet | Evet | Evet | Evet | Evet | Evet | Yok | Evet | Evet |
| Genişletilebilirlik diğer platformlar için (örneğin, R) | Evet | Yok | Evet | Evet | Yok | Evet | Yok | Evet | Yok | Yok |
| CSV tablo biçimleri | Evet | Evet | Evet | Evet | Yok | Yok | Evet | Evet | Evet | Yok |
| XML veri formatları | Evet | Yok | Yok | Evet | Evet | Yok | Evet | Evet | Evet | Yok |
| 1 ile başa çıkabilirim0000 + satır | Evet | Yok | Yok | Yok | Evet | Yok | Yok | Yok | Yok | Evet |
| Belgeleme | Evet | Evet | Evet | Evet | Evet | Evet | Evet | Evet | Evet | Evet |
| Ticari ürün | Evet | Yok | Yok | Yok | Evet | Yok | Yok | Yok | Evet | Evet |
Tablo 1. görsel analiz araçları ve bazı özellikler listesi.