Tableau 如何合并数据· 顿悟后的究竟指南 update Video

//我是Tableau的解读者，而非官方文档的搬运工。

早上学习，突然顿悟，这可能是我能写出来的，关于数据合并的最究竟的文章了！以此为指引，可以完全掌握Tableau的多种数据合并方法，特别是最让人头疼的「数据混合」。

如果这篇博客能完整领会，其他的都不用看了，包括我之前写的几篇。 初学者可能感觉本文过于凝练，可以查看同步推出的视频详解，参见：Tableau数据合并的究竟指南·Udemy

本期的视频详解，参见：Tableau数据合并的究竟指南·Udemy  27min

【202012更新】

在今年出版的《数据可视化分析：Tableau原理与实践》中，重新绘制了并集、连接和混合的关系图。

加入数据关系之后（2020.2版本），上面的图形就有了变化，参见另外的文章。

一、数据合并的几种方法与相互位置

严格的讲，数据合并只有两类：相同的上下相续，不同的前后相接，前者称之为「并集」union，后者称之为「连接」join，再无其他类型。

不过，连接在不同阶段又有巨大的差异，因此不得不分为两种情形来说，一种是连接数据库后的数据连接，此时是行级别的，相对简单易懂；另一种是在构建视图之后，想在聚合的结果之后增加来自于另一个数据库的聚合结果，此时是聚合级别，相对就不容易理解——毕竟聚合的层次需要的是高级的抽象思考和想象力。后者在Desktop中起了一个恰当但又有些让人迷糊的名字：数据混合blend。

这就是并集union、连接join和混合blend的纠缠历史。

为了更好的理解，我用下面的这个图来代表它们在分析过程中的相对位置，借助这个图形，我想总结几点：

1、「数据并集」可以视为是数据整理的一部分，它几乎、总是与数据连接前后紧挨着发生——如果需要并集的话；

2、如果数据需要整理，一定要先整理，再连接；因此，数据连接几乎总是在数据并集后面；

2、三者的关系上，数据并集更靠近数据源，数据连接是构建视图聚合的前提，并集和连接一定在视图之前，数据混合一定是在视图之后更靠近视图，因此，几乎、必然、总是上面的顺序，不可能有颠倒；

3、数据混合是构建视图的一部分，在数据混合发生时，主视图已经构建——也就是已经根据问题需要创建了数据聚合——而后数据混合在原来主视图基础上，增加了辅数据源的聚合数据，可以理解为数据连接的高级形式。

和并集、连接不同，数据混合需要明确的区分主数据源和辅数据源——主数据源构建了主视图，辅数据源相当于修补匠。

done ～

理解了上面的图形和总结，你几乎就可以完整的理解三者方式的完整意义！

二、Desktop和Prep的差异性

desktop是做视图可视化的，而prep是做数据整理的，prep中绝对没有可视化视图的概念，因此就没有desktop中基于可视化视图的数据混合！（补充：有人说prep也有视图的概念，view，在相关专业和很多数据库中，把聚合而成的table都称之为一个view。因此，我用“可视化视图visualization ”来代替desktop中的视图。 区分view 和viz。）

但是，可视化视图的本质是基于问题层次的数据聚合，问题代表层次，层次即聚合。在prep中，没有可视化视图viz，但是有聚合aggregation ，每一个聚合都是虚拟的数据仓库，因此可以理解为新的行级别集合。正因为此，prep可以执行多次数据整理、聚合后的连接，desktop却不行。

通过下面的图可以看到，prep中用另一种方法构建基于聚合的数据合并，万能、无敌的“聚合+连接”组合！既然可以随时聚合，又能反复创建，因此就可以在任何层次执行数据连接，就可能实现desktop中的数据混合功能。

Beautiful ～

下面这个图片，可以用来理解Prep中的“数据混合”过程。借助 聚合+连接 的组合，Prep可以在任何层次实现desktop中的数据混合过程——本质上都是先聚合再连接，区别在于desktop构建了可视化视图，prep只是构建了聚合数据表。

三、Desktop中三种方法的说明与对比

进一步展开，可以对比desktop中的三种合并方法，使用下图，如果理解了上面的内容，如果有了顿悟的感觉，下图可以跳过去了，安心休息。

四、理解数据的层次就是理解问题的层次，应该作为数据分析的起点

总结几句话，以后再慢慢展开。

1、数据库中只保存了数据的关系，但是没有数据的层次（我不说多维数据源啊）

2、构建视图的过程，其实是分析问题的层次，然后按照问题层次把数据表达出来，比如CEO关心销售总额，部门经理关心分公司排名，主管只关心商品的毛利情况等；

3、构建视图的关键，是找到问题的层次；

4、找到了问题的层次，仅需要把数据聚合出来，然后选择合适的图形就好。

所以，我把我的冰山又做了一些这方面的补充，帮助理解：

Done！

{add } 可以用一个图来总结上面的这一部分。

数据分析的关键，就是基于问题找到层次；而当我们遇到多个层次时，就需要详细级别表达式和表计算等，我称之为广义LOD表达式，这就是仲秋节我准备课程时的大悟了。后期会增加一篇博客“广义LOD表达式 究竟指南”。

这应该是我写的最快的博客了，心中流淌，信手拈来。

早安，Tableau~

早安，Tableau users~

数据合并系列

• 【数据整理】一份思维导图，学完Tableau Prep （下）
• Tableau基础·「如何合并你的数据」之Prep方法篇 （中）
• Tableau基础·如何合并你的数据？理解与逻辑(上)
• 【Tableau】prep合并数据之联结join与并集Union本文中的手绘图有bug，有机会再改。。。
• 【Tableau】 Prep数据整理之聚合aggregate 2.0

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