先前我們檢視 Divvy 單車行程的季節性模式,顯示天氣可能是重要因素。我們已為你匯入一個額外的資料集,讓你能在工作表中與 Divvy 資料一同使用。這個資料集包含 2019 年上半年的天氣型態。
結合兩個資料來源的資訊後,我們可以產生新的洞見。現在來看看風力強度與 Divvy 行程數之間的關係。
如果你遺失了進度,請從桌面上的 Workbooks 資料夾載入活頁簿 4_9_windiness.twbx。
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學習如何將欄位依最佳實務整理為維度與度量,並設定日期與時間欄位,以進行趨勢分析。同時,你會使用 Calculated Fields、快速表格計算與醒目提示動作,強化你的視覺化並揭露隱含洞見。
在本章中,你會更了解 Divvy 使用者。認識他們有助於帶來成功且持續的互動。為此,你會建立長條圖、KPI 圖與可變區間寬度的直方圖。你也會透過為視覺化加入篩選器,產生更多洞見。
更深入探索地圖,並用圖層與密度提升地理資料的表現。你會自訂工具提示(Tooltip),並學會在其中嵌入更多資訊。你也會更進一步認識快速表格計算,並將其套用到你的視覺化。
用群組、集合與參數擴充你的 Tableau 工具箱。你會用套索選取與 Calculated Fields 建立群組。你也會使用參數,讓使用者能動態輸入以變更你的視覺化。最後,你會建立集合,並將你的發現與外部的天氣資料來源進行比較。
當前練習