漏斗可视化分析

漏斗分析分为：累计统计，趋势统计和漏斗统计，其中漏斗统计是比较直观的从上到下的用户流向分析，累计和趋势统计比较客观显示 使用者的每个步骤的分组走向。

本章介绍了累计统计和趋势统计，分别用tableau和Navicat的图表分析功能来展示

一、tableau有数据清洗工具，可以前期对多源数据进行处理，tableau的数据分析工具具体有几个功能

数据源

1、多数据源，每个数据源可有多个连接，同一个工作表可以对应多个数据源的数据 2、数据源可以实时显示也可以提取出来 3、数据源连接后，如果是数据库，可以使用sql语句就行数据的提取 3、数据源连接后，如果是文本文件，那么当前的文件连接后，同一个文件下面的文件都会显示出来 4、同一个数据源下的多个连接里面的数据，都可以链接和做并集操作。比如:CSV文件A同目录下面有A和B文件，那么链接下面不仅显示A文件 也同时显示B文件 5、链接后，远程的字段名可以自定义别名 6、链接后的数据集里面的字段类型和格式都可以设置，类型包括字符，日期，数值，格式包括货币和百分比

数据窗格

1、数据导入后，出现在数据窗格中，并且默认生成二种角色，一个是维度，一个度量 2、无论是维度还是度量，都可以分级，分组，分文件夹操作 3、无论是维度还是度量都属性，连续或者离散，地理角色，其中属性包括数字格式等，数字格式只有数字类型有次功能 4、无论维度还是度量，都有对应该字段的计算，创建组，集，参数

视图

1、视图上的聚合度量都可以有表计算，维度没有表计算 2、视图里面的标记默认有5大属性，不同的图表对应设置不同的属性，可以把维度和度量拖动到属性上，也可以点击属性进行设置 3、视图上的功能区，分为：列，行，标记，筛选器，页面，还有二维表区域，可以把维度和度量直接拖放到二维表的位置，来直观 的操作表格视图

实操

1、本次共计主要是用mysql对数据的字段和结构进行了清洗，所有在tableus里面处理的工作相对的少很对，只是用tableau链接mysql数据库后， 在执行指定SQL语句后，生成数据字段 2、在‘数据’窗口中将事件和分组维度拖拽到列上，将转化率拖放到行上，然后在把分组维度拖放到标记的颜色上，就可以实现多并排柱状图 3、在‘数据’窗口中将日期拖放到列上，将转化率拖放到行上，然后在把分组维度，拖放到颜色标记属性上，就可以实现折线图

表计算

tableau视图结构

漏斗分析动态演示

二、Navicat数据清洗直接用sql预计操作，Navicat是一个数据库管理工具，里面可以管理关系型数据库和半结构化数据库（mongodb）、15版本 有一个图表可视化工具，具体功能如下：

数据源

1、可以链接mysql，oracle，postgresql,merisql,sqlserver，用mysql做说明，链接后可以编写触发器，函数，存储过程，视图，任务，查询 2、链接后，可以设置模型和图表和自动执行计划

模型

1、可以把所有数据表生成ER图，模型分为：逻辑，物理，概念模型 2、编辑好的模型可以直接生成表结构

图表

1、图表默认有一个工作区，里面包括三部分：数据源，图表和仪表板 2、数据源包括所有已连接的数据库，例如：mysql，你连接后，可以对应所有表结构或者已经创建好的查询进行操作 3、将表或者查询拖到数据源编辑器里面进行筛选和排序，但里面的字段不能有任何操作的而且数据源只能有一个数据连接 ，不像tableus那么灵活 4、图表也只能对应一个数据源，虽然可以选择任意数据源，但是默认只能有一个，如果在一个数据源里面设计完图表后，在切换的话，图表 就变成红色且不可用 5、Navicat里面的图表的属性只有轴和变量二类，不够灵活，且原始数据需要转置后才能呈现图表，比如：多个折线图，轴是日期，一条线是 一个变量，所有如果有3条线，需要有三个变量，也就是表需要至少三个字段，每个字段是一个变量

实操

1、所有的数据清洗都是用sql语句查询出来，直接一条语句生成最终表结构，biru：每天的3天折线图，就四列，一个时间列在加上三个变量曲线的 列

Navicat视图结构

漏斗分析动态演示