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如何在 Tableau 中创建堆叠条形图

本教程讲解在 Tableau 中创建堆叠条形图的步骤与最佳实践，从连接数据到生成图表再到进行自定义！
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使用 AI 探索

数据往往复杂且难以解读。数据可视化通过揭示那些容易被忽视的模式与洞见，帮助简化这一过程。

堆叠条形图是一种常见方法，它能清晰地展示不同类别之间的关系。虽然创建可视化看起来有挑战，但像 Tableau 这样的工具能让这一过程更轻松。

Tableau 以强大且易用的界面而脱颖而出，相比 Excel 等工具，更高效地创建高质量可视化。无论您是初学者还是在提升技能，Tableau 都能让您仅用几次点击就快速创建引人入胜的可视化，包括堆叠条形图。随着对 Tableau 专业技能的需求不断增长，掌握这些技能将成为您数据职业道路上的一项重要资产。

在本教程中，您将学习如何在 Tableau 中创建并自定义堆叠条形图。我将介绍其使用场景概览、构建基础图表的分步指南、颜色、标签和坐标轴的自定义，以及筛选器和工具提示等高级功能。最后，我们将回顾创建清晰而有说服力图表的最佳实践。

什么是堆叠条形图？

堆叠条形图是在每个条形内按段堆叠的条形图，每个段对应数据中的一个不同类别。通过这些堆叠的段，可以清晰比较每个类别的总量，以及各子类别对总量的贡献。

当需要在不同组之间比较总体总量以及构成总量的各个组成部分时，堆叠条形图最为适用。它尤其适用于展示不同子类别在多个组中对更大类别的贡献，使您既能可视化部分与整体的关系，也能比较各组的相对大小。

堆叠条形图非常适合展示分类数据，既关注类别内部的分布，又兼顾其整体规模。

如果您希望提升数据可视化技能，或在向相关方传达洞见时感到吃力，那么 Data Visualization in Tableau 课程适合您。

在 Tableau 中创建基础堆叠条形图

本节将简要介绍创建堆叠条形图的必要步骤，从连接数据开始。

步骤 1：连接您的数据

连接数据是任何 Tableau 项目的第一步，即将数据导入 Tableau。

我们将使用 Lyft 提供的公共 CitiBike 数据，其中包含纽约市 CitiBike 自行车共享项目的信息。

下载其中一个数据集——我使用的是 202408-citibike-tripdata.zip——并将其保存为 CSV 文件。然后，打开 Tableau，进入 Connect，点击 Text File。此时会弹出窗口，供您选择该 CSV 文件。

Tableau 界面的屏幕截图，突出显示 Connect 部分，包含 Microsoft Excel、Text File 和 JSON file 等选项

如果您想学习如何在 Tableau 中连接不同数据源并为分析做好准备，请前往 Connecting Data in Tableau 课程。

步骤 2：拖放字段

连接数据后，您的 Tableau 窗口应显示可用字段的概览。此时请查看数据结构、每列的数据类型，以及数据中是否存在潜在问题。

显示已导入数据的 Tableau 窗口，其中包含字段部分

确认数据已加载后，点击底部的 Sheet 1 进入工作表。这会打开 Tableau Worksheet 页面。在左侧，您应能看到各列。我们将从使用 Rideable Type 和 Ended At 数据字段创建一个条形图开始。

CitiBike 数据中的字段列表，如 Ended At、Ride Id、Rideable Type、Started At、End Lat、End Lng、Start Lat 和 Start Lng

首先，将 Rideable Type 字段拖到 Tableau 工作表的 Rows 区域。然后点击下拉菜单，将该列设置为 Measure，聚合方式选择 Count。

Tableau 的 Rows 区域中 Rideable Type 的下拉菜单，显示 Measure 菜单并高亮 Count 选项

接着，我们将 Ended At 字段拖到工作表的 Columns 区域。然后点击下拉菜单，选择 Day，以便按日查看数据。

Columns 菜单中的 Ended at，突出显示 Day 选项，展示从 Year 到 Day 的层级切换

现在，您应该已经得到一个类似下面的简单条形图：

按天展示 rideable type 的条形图

步骤 3：添加堆叠组件

最后一步是添加一个额外变量，为我们提供“堆叠”组件。通常这是将数据划分为两个或更多组的类别。

在这里，我们将使用 Rideable Type 本身作为分组，以便看到两种可骑工具（电动与经典自行车）的细分。我们会将 Rideable Type 拖到 Marks 下的 Color 图标。这将把图表从简单条形图转换为堆叠条形图！

展示 rideable 类型细分的堆叠条形图

自定义堆叠条形图

有时，我们需要根据特定的视觉标准（如色盲友好和公司风格）自定义图表，并提升可读性。可考虑的操作包括更改颜色、排序、调整坐标轴和标题等。

更改颜色和标签

在 Tableau 中更改颜色很简单。前往右侧图例，点击下拉菜单，然后选择 Edit Colors…。选择所需颜色，点击 Apply -> Ok 即可更改图表配色。

图例的下拉菜单，显示 Edit Colors 等选项

有时，给数据添加标签会更有意思。这可以用于突出某个特定值，或为读者提供额外背景。为此，将任意字段拖到 Marks 框下的 Label 图标，即可为图表填充标签。

例如，按住键盘上的 Ctrl 键，将我们在 Rows 字段中创建的 CNT(Rideable Type) 拖到 Labels，即可将这些数值复制到图表上。

排序与次序

尽管我们的数据目前按日期排序，但在某些情况下，您可能需要更改数据的排序或次序。

在 Tableau 中更改排序很简单。将鼠标悬停在 y 轴标签 Count of Rideable Type 上，点击弹出的图标。它会在从大到小、从小到大以及按字母或数字顺序之间切换。

y 轴片段，显示 Count of Rideable Type 轴及排序按钮

要更改分组本身的顺序，可在右侧图例点击下拉菜单，选择 Sort… 选项。您将获得多种排序方式，以满足需求。

图例字段的下拉菜单，聚焦 Sort 功能

调整坐标轴与标题

在某些情况下，我们需要更改坐标轴或标题。这两者可在同一菜单中完成。右键点击任一 Axis，选择 Edit Axis…，即可弹出菜单，允许您更改坐标轴的多项设置，如标题与范围。

Y 轴的右键菜单，显示 Edit Axis 等选项

通常，我们希望坐标轴标签对读者来说清晰恰当，且提供合理且不具误导性的取值范围。

如果坐标轴不是从零开始，或截断了部分范围，您应当能够解释原因，例如专注于数据的特定子集。应清楚说明这些更改，以尽量减少对读者的误导。

Edit Axis 菜单，显示 Range、Scale 和 Axis Titles 等选项

高级功能与交互

Tableau 提供了出色的功能，如筛选器、工具提示和操作。这些有助于让可视化更具吸引力与交互性。

添加筛选器

添加筛选器是让读者控制关注范围的好方法。要创建筛选器，只需将感兴趣的字段拖到 Filters 框中。

例如，我们现在将 Ended At 拖入该框并选择 Range of Dates。然后右键点击 Filters 框中的新 Ended At 标签，选择 Show Filter。

Filter 的下拉菜单，突出显示 Show Filter 选项

这样会提供一个滑块，可用于调整关注的日期范围。

例如，您可以通过拖动筛选器，将数据限制在“08/12/2024”至“08/21/2024”之间：

日期范围的截图，显示从 08/12 到 08/21 的范围

使用工具提示

工具提示为图表提供无需直接可视化的补充信息。可将任意有用信息通过把相关字段拖到 Marks 框中的 Tooltip 图标来添加至工具提示。

Tableau 中 Marks 框的截图，显示多个图标，重点突出 Tooltip 图标

创建高亮操作

高亮操作允许我们基于仪表板中的其他交互来与图表互动。在仪表板中，前往顶部工具栏，点击 Dashboard，然后点击 Actions。随后您可以根据需要 Add 操作，如高亮操作。Tableau 中的默认高亮操作基于 Select。当您 选择（Select）图表的一部分时，它会将该部分置于焦点，同时使其他部分变暗。

堆叠条形图的屏幕截图，单个条段被选中并高亮

创建堆叠条形图的最佳实践

要制作有效的堆叠条形图，不仅仅是绘制数据；更在于确保图表清晰准确。遵循最佳实践可以避免常见误区，让您的可视化更具信息性和美感。

下面我们来探讨一些基本准则，帮助您设计能有效传达数据洞见的堆叠条形图。

避免过度拥挤

创建堆叠条形图的一项关键原则是避免过度拥挤。当显示的类别或段太多时，图表会显得杂乱，难以解读。

务必限制图表中显示的类别或段的数量。一般来说，尽量让每个条形中的段数量保持在可管理范围内——段数过多会让读者不堪重负，并掩盖整体信息。

善用颜色

善用颜色是打造有效堆叠条形图的重要实践。

应策略性地使用颜色来区分各段，使读者能够轻松辨别类别并准确解读数据。但需确保配色选择提升而非阻碍图表的可读性。

标签清晰

清晰简明的标签对制作有效的堆叠条形图至关重要。恰当的标签能确保读者快速、轻松地理解所呈现的数据。

直接在条形上的各段进行标注可以增强清晰度，为读者提供即时语境，无需频繁查看图例。此方法特别有助于突出关键数据点，使图表更具自解释性。

此外，避免过于复杂的图例，以免使图表混乱、降低可读性。使用简洁直观的标签，并限制图例条目数量，确保图表保持清爽、易于解读。

考虑替代方案

在创建堆叠条形图时，应考虑此类可视化是否最适合您的数据。如果堆叠条形图无法清晰传达预期信息，或数据变得过于杂乱，不妨探索其他图表类型。

例如，当您需要并排比较多条数据序列而非将其堆叠时，分组条形图是一个不错的替代方案。此方法能更清晰地展示不同组之间的各类别数据。

另一种选择是 100% 堆叠条形图，它展示每个类别对总量的百分比贡献，更便于比较各组的相对占比。

结语

在 Tableau 中创建堆叠条形图相当直接。您只需获取数据集、连接到 Tableau、选择感兴趣的字段，并添加一个类别作为堆叠可视化。您还可以添加自定义设置，如筛选器、调整坐标轴标题、标签、颜色等。

这只是 Tableau 的起点。您可以在 Tableau 中实现更多复杂的可视化，并构建完整的仪表板，将多个可视化整合成一个完整的叙事。若想进一步学习，请参考 DataCamp 的以下资源：

FAQs

Tableau 还有哪些其他可视化选项？

Tableau 中提供了大量 可视化 选项，包括散点图、折线图和矩形树图。甚至还能找到如桑基图等自定义可视化。

除了堆叠条形图之外，使用 Tableau 的其他理由是什么？

Tableau 提供了直观简洁的界面，使各个水平的用户都能快速轻松地创建可视化。您甚至可以更进一步，使用 Tableau 进行分析，通过计算和函数实现更深入的探索。

是否有推荐项目帮助我开始学习 Tableau？

当然可以！入门 Tableau 的最佳方式之一，就是找到您感兴趣的数据集，并构思创造性的可视化方式。如果您需要帮助，DataCamp 提供挑选Tableau 项目的指导，例如分析流失、营销数据等。

Tableau 有哪些局限性？

Tableau 的主要限制是您的想象力！不过，您可能会遇到的一些挑战，是当您尝试连接来源各异的数据源时。这时，深入理解 Tableau 的功能将大有裨益。

Tableau 是否有认证？

有的！Tableau 提供正式认证考试，以证明用户对该软件的熟练度与能力。DataCamp 的 Tableau Certification Guide 提供完整详情。

Tim Lu

作者

Tim Lu

LinkedIn

我是一名数据科学家，擅长空间分析、机器学习和数据管道。曾使用过 GCP、Hadoop、Hive、Snowflake、Airflow 等数据科学/工程相关流程与工具。

主题

Tableau数据可视化