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2019-03-19 閱讀量: 3538
R語(yǔ)言與Tableau集成之可視化應(yīng)用

Tableau是一款非常棒的數(shù)據(jù)可視化商業(yè)軟件,通過拖拉拽的方式迅速的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。而且該軟件可以連接任何一種數(shù)據(jù)庫(kù),在處理大型數(shù)據(jù)時(shí)一點(diǎn)都不遜色。

缺點(diǎn)是其無(wú)法從事數(shù)據(jù)分析和挖掘工作,幸運(yùn)的是,從Tableau的8.0開始,Tableau與R語(yǔ)言打通,可以在Tableau中運(yùn)行R腳本,從而將R語(yǔ)言的分析或挖掘結(jié)果在Tableau中展示。

如何實(shí)現(xiàn)Tableau和R語(yǔ)言的聯(lián)手繪制可視化圖表呢?

首先需要在R中下載Rserve包

install.packages(‘Rserve’)

library(Rserve)

啟動(dòng)R服務(wù)器

Rserve()

其次,通過Tableau連接R語(yǔ)言。

在Tableau界面下連接R語(yǔ)言:“幫助”——“設(shè)置和性能”——“管理R連接”,輸入服務(wù)器及端口號(hào)即可成功連接(這里的服務(wù)器是本地機(jī)算計(jì),故服務(wù)器填’localhost’)。

一、如何將統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的異常值尋找出來(lái)?

通過R創(chuàng)建異常值字段:

上圖的異常值判斷標(biāo)準(zhǔn)是:超過上四分位數(shù)的1.5倍四分位距或低于下四分位數(shù)的1.5倍四分位距。

二、連續(xù)變量的預(yù)測(cè)

雖然Tableau可以直接繪制趨勢(shì)線,并根據(jù)趨勢(shì)線做預(yù)測(cè),但是這僅僅是一個(gè)因變量與一個(gè)自變量之間的趨勢(shì)關(guān)系,如下圖繪制的利潤(rùn)趨勢(shì)僅僅與時(shí)間維度相關(guān):

如果影響利潤(rùn)的因素由銷售數(shù)量、銷售額和折扣率三個(gè)變量組成,該如何將回歸后的預(yù)測(cè)體現(xiàn)在圖中呢?

通過R擬合預(yù)測(cè)值:

從圖中的結(jié)果顯示,預(yù)測(cè)與實(shí)際的趨勢(shì)一致,是一個(gè)比較理想的預(yù)測(cè)模型。

三、聚類分析

聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中無(wú)監(jiān)督的算法之一,R語(yǔ)言可以非常便捷的實(shí)現(xiàn)各種聚類算法,如K-Means、K中心、EM期望最大法、層次分析等,下面就是要K均值算法的距離結(jié)果在Tableau中展示:

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