R语言与Tableau集成之可视化应用
Tableau是一款很是棒的数据可视化贸易软件，通过拖拉拽的方法迅速的实现数据可视化。并且该软件可以毗连任何一种数据库，在处理惩罚大型数据时一点都不逊色。下面展示几幅Tableau绘制的图形：
面积图、条形图的综合利用。
该图反应的是2014年全球饥饿指数，将数据绘制在舆图中。
这是一幅飓盛行走的路径图，粗细反应了飓风的风速。
这是一幅很是风行的桑基图。
从上面的几幅图中发明，该软件作图结果还长短常炫酷的，遗憾的是，其无法从事数据阐明和挖掘事情，即无法直接将数据阐明或挖掘的功效举办可视化。幸运的是，从Tableau的8版本开始，Tableau与R语言买通，可以在Tableau中运行R剧本，从而将R语言的阐明或挖掘功效在Tableau中展示，可谓强强联手，所向披靡。
下文就跟各人说说如何实现Tableau和R语言的联手，绘制联手后的可视化。首先需要在R中下载Rserve包，通过该包，实现两个软件的买通。install.packages(‘Rserve’)library(Rserve)#这里必需利用下面函数，暗示启动R处事器Rserve()
其次，通过Tableau毗连R语言。在Tableau界面下毗连R语言：“辅佐”——“配置和机能”——“打点R毗连”，输入处事器及端标语即可乐成毗连（这里的处事器是当地机算计，故处事器填’localhost’）。如下图所示：
上图显示R语言与Tableau毗连乐成。完成前面两步后，最后实战一下二合一的结果，详细请看下图。
一、如何将统计学意义的异常值寻找出来？
通过R建设异常值字段：
字段剧本如下：IF SUM([利润]) > SCRIPT_REAL( ‘quantile(.arg1,0.75)+1.5*IQR(.arg1)’, SUM([利润])) OR SUM([利润]) < SCRIPT_REAL( ‘quantile(.arg1,0.25)-1.5*IQR(.arg1)’, SUM([利润]))THEN ‘Yes’ELSE ‘No’END
Tableau揭示功效：
上图的异常值判定尺度是：高出上四分位数的1.5倍四分位距或低于下四分位数的1.5倍四分位距。
二、持续变量的预测固然Tableau可以直接绘制趋势线，并按照趋势线做预测，可是这仅仅是一个因变量与一个自变量之间的趋势干系，如下图绘制的利润趋势仅仅与时间维度相关：
假如影响利润的因素由销售数量、销售额和折扣率三个变量构成，该如何将回归后的预测表此刻图中呢？
通过R拟合预测值：
字段剧本如下：SCRIPT_REAL( ‘fit <- lm(.arg1~.arg2+.arg3+.arg4); fit$fitted.values’, SUM([利润]),SUM([数量]),AVG([折扣]),SUM([销售额]) )
Tableau展示功效：
从图中的功效显示，预测与实际的趋势一致，是一个较量抱负的预测模子。
三、聚类阐明聚类阐明是数据挖掘中无监视的算法之一，R语言可以很是便捷的实现各类聚类算法，如K-Means、K中心、EM期望较大法、条理阐明等，下面就是要K均值算法的间隔功效在Tableau中展示：
字段剧本如下：//利用k-means要领对数据举办聚类SCRIPT_REAL(“fit <- kmeans(data.frame(.arg1,.arg2,.arg3,.arg4),centers=3); fit$cluster”, SUM([Petal.Length]),SUM([Petal.Width]),SUM([Sepal.Length]),SUM([Sepal.Width]))
Tableau展示功效：
很是便捷，这就轻松搞定聚类功效的可视化。
假如你手头有学生版的Tableau或试用期内的Tableau或事情中正在利用，不妨试试Tableau与R语言的团结，这会让你叹息不已：强大的可视化东西与强大的统计阐明东西让你的事情变得越发高效和利便。
刘顺祥，数据阐明师，热爱数据阐明与挖掘事情，擅长利用Ｒ语言，今朝自学Python语言。
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