富裕日本? 年收入所得未滿350萬佔去四成 (2) 使用 Tableau 作圖

如果還在評估是否導入 Tableau 的商業用戶或學校，可以先下載 Tableau Public 進行試用，相較於正式版可以匯入多重資料格式、資料庫，至少可匯入 CSV / EXCEL 進行視覺化的練習；

相較於昨天使用 PowerBI 進行雙軸繪圖，使用 Tableau 可以非常直覺快速完成。基本上的步驟如下：

 

 

 

然後到 比例、累積比例所在的維度中的右鍵選單中選取 「Dual Axis」即可，就可以將2個維度分別放在不同的Y軸上；如果要調整順序，只需要用滑鼠游標進行拖放即可完成

 

結果如下

 

 

有時候我們可以用不同的工具達到相同的結果。其實我們可以發現無論是 PowerBI 或是 Tableau 都有提供雙 Y 軸的功能。但無論如何預設的視覺化工具，還是會充滿許多限制。而在 R 中的 ggplot2 因為有圖層的概念，所以即使在同一張圖中，只要你願意，你可以把相同的資料用N種的視覺化方式合併疊加呈現。只是有時候，我們要反過來問，是不是會複雜的圖表真能提供給我們更多的資訊。在我們對於問題還沒有清楚掌握的狀況下，我建議先將視覺化作為探索性分析的工具，儘量使用 PowerBI 或是 Tableau 預設的圖表去加速問題發現流程。因為這2套軟體都可以很快速地讓圖表進行互動，等到我們確定問題後，進行更進一步的統計模型探討後，我們再考慮使用終極兵器 R 的 視覺化工具 ggplot2 .

 

我認為這才是真正實務上應用的手法，您認為呢?

富裕日本? 年收入所得未滿350萬佔去四成

 

去聽了 RR 的演講，有提到日本這幾年面對的一些困境。例如這個例子：接近4成的人年收入是在300萬日圓以下。更不用去提日本目前在職場上對於女性的歧視，附帶一提在資料中也可以找到生完小孩子後復歸職場的比例，不過暫時不做這些進階的分析。

 

查了一下網路資料，平成27年是西元 2015年。這類的統計資料不太可能做到即時更新。

有興趣的人，可以到這裡下載 EXCEL 資料表:

http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/k-tyosa/k-tyosa14/

(附帶一提：其實台灣的 OPENDATA 算是做的不錯了)

 

總之先將重點放在總體的狀況吧，因為原始資料用了很多合併儲存格，而一般的軟體是無法判斷這些東西。我們依照 TIDY DATA 的理念，將資料整理如下：

 

 

然後放到 POWERBI 做圖，觀察其中幾個有趣的事項:

(1) X 軸其實為了方便閱讀，所以其實是文字格式；文字格式一般比起數字要進行排序，得要經過一些處理手法，但是遇到「50萬未滿」、「1000萬以上」很容易讓軟體判斷錯誤；最簡單的方式，直接用「累積比例」做為排序的參考值

(2) 要將2個比例畫在同一張圖表中，為了視覺上的清楚，一般建議使用2個 Y 軸進行顯示。所以要到 POWERBI 的「FORMAT」中將第2個Y軸給打開。

(3) 一般而言，折線圖適合運用在時間序列等狀況中，但因為這次分析的X軸經過我們處理後，愈往右邊的是高收入家庭，所以使用折線圖並沒有違反題意

(4) 下次有時間再來把這張圖與男女就業比例等圖表做成互動圖表，應該會很有趣

(5) 日本把50萬日幣做為資料區間(BIN)，其實算是區隔的很細致了。台灣似乎目前沒有給到這麼細的資料?

 

從 EXCEL 匯入 UTF8 CSV 變成亂碼? 使用 EXCEL 或 POWERBI 如何處理?

實務上，我們常常會轉存文字檔的編碼為 UTF8，因為這會有利於我們跨平台交換資料的便利性。再者有些企業經營的是國際市場，所以會有需要儲存日文、韓文、越南、泰文、各式歐洲語系的需求，如果只使用過往的台灣中文編碼 BIG5碼會有很多問題。

而很多人會為工作方便，常常會將 CSV 的檔案關聯直接設定為 EXCEL ，好處是直接在檔案總管點2下，檔案就直接會顯示在 EXCEL 上。但是如果你試著對於 UTF8 進行這樣的作業，你會發現如下的結果：「亂碼!!!!」

而且除了亂碼之外，其實你會發現有時候連資料筆數、資料欄位都整個錯亂；例如：你原先有50筆資料，但變成了48筆或是53筆資料。這可不是非同小可的錯誤啊，即使你只是想要求算總體營業額，也許不用知道細項的名目，但事已至此，你不動手處理這個問題也是不行。

 

圖示：直接點擊 UTF8 後的EXCEL 畫面

 

這時候就要借用 EXCEL 的「資料」→ 「從文字/CSV」功能；此功能會出現讓你選擇檔案編碼的選單：操作範例如下。這個功能在舊版的 EXCEL 中也有具備，可見 EXCEL 早就具備處理多國編碼的能力，但為什麼要藏在這麼隱密的地方呢? 這我就不知道啦。

而在新版的 EXCEL 2016中，其實整個介面都與 POWER QUERY 完全整併。所以你會發現後續看到的畫面與 POWERBI 中讀入 CSV 完全相同。

 

 

出現編碼選擇的畫面。原來系統一開始判讀編碼錯誤，誤認為這個編碼是 BIG5

 

將其選擇成正確的編碼型式(UTF8)；附註一提，如果你需要處理日文編碼的話，一樣比照辦理，找到適合的日文編碼就可以正確讀檔。

OK，這下就完全正常。

資料正確匯入後，就可以進行下一步的分析。

 

這邊我直接筆述比較同樣讀入CSV在 EXCEL2016、POWREBI 的作業程序：

「資料」→「從文字/CSV」→「選擇編碼」 (POWER QUERY)

「GET DATA」→ 「TEXT/CSV」→「選擇編碼」

就可以發現2者的程序是非常近似的，只是一般使用者不易察覺到 EXCEL 的這項功能，導致常常有人問到為什麼在 EXCEL 中是亂碼。

 

而在實務或是教學中，我個人是偏好直接用 POWERBI 或是 Tableau 直接來進行檔案的匯入。大部份的情況下，這2套軟體都能直接對應到實際的編碼，有時連選單都不用再進行處理。

Excel 與 PowerBI 協作的第一步

常有人問 Excel 匯入到 PowerBI 有什麼技巧?

會這樣問的人，可能是發現在實務中，因為大家工作繁忙，所以常常將 Excel 的用途給無限提升。有人直接用 Excel 當做週報格式、有人用來繪製課表、有人用來編寫個人收支計劃。是故常常有許多 Excel 的資料其實是不適合/無法匯入 PowerBI。

 

在此我們舉一個最簡單的範例，假如我們有以下的資料。在匯入 PowerBI 前我們先將其轉換為 Table 格式。如果能順利轉換成 Table 的格式，保證 100%可以匯入 PowerBI

 

 

將資料全選後( Ctrl + A) 在 Excel 的插入 → 表格 (Table)

轉變成如下表，藍白相間的格式。至此，打完收工。

 

 

轉換為 Table 格式後的資料有什麼特點呢? 或者需要什麼樣的前提?

( ROW : → , Column: ↓，因為行列的表示法，台灣與中國日本剛好翻譯相反，故我通常不用以避免 GOOGLE 資料時搞得自己混亂異常)

1. 一組 ROW 就是一筆資料(例如：編號1的這一位，他就是畢業於土木系，年齡是23歲)
2. 一組 Column 就是相同屬性的資料(例如：年齡這個欄位放的都是數字)
3. Table 中間不能夾藏一組空白的資料(例如：原始資料中，你如果把第5筆資料給完整刪掉，將轉換成 Table時只會有前面4筆資料)
4. 一定要有欄位名稱(例：「年齡」這個位於C1 欄位變數名稱一定要有，因為這關於後續匯入 PowerBI 的作業
5. 儲存格可以有空白(例：如果編號14尚未提供年齡資訊，該儲存格為空白是可以接受的)
6. 千萬不可以在要轉成 Table 的資料中有合併儲存格!!!

 

其實 Table 的概念是從資料庫中借過來的，如果有使用過資料庫軟體的經驗，就會發現 Table 非常類似資料庫中的資料表(Table)；此處台灣微軟將其翻譯為表格(Table)可能是為了讓使用者不感到害怕，但缺點就是其實很多進階的使用者會將其與一般的表格給搞混。

再者最近在 R 中揭起了 Tidy Data 的風潮，而 Excel 中的 Table 基本上也符合 Tidy Data 的要求；Tidy Data 指的是什麼呢?

 

1. Each variable forms a column.
2. Each observation forms a row.
3. Each type of observational unit forms a table.

有沒有與 Excel Table 的要求很接近呢?

 

當你在 Excel 後設定好 Table 後，其實對於你資料分析相關的作業都會變得非常方便。例如：排序、製作樞紐分析圖表…等等。

資料視覺化的工具的選擇

在學習資料視覺化的過程中，有很多工具可以供我們做選擇，以下這篇文章 ( What I Learned Recreating One Chart Using 24 Tools) 提供了作者詳細比較各種軟體、程式語言的優勢與劣勢。

 

圖形引用來源：

What I Learned Recreating One Chart Using 24 Tools

https://source.opennews.org/articles/what-i-learned-recreating-one-chart-using-24-tools/

 

作者用了2個維度 學習成本、繪圖彈性來做各式軟體的分類。舉例來說，我們都知道 D3 非常的強大，但是的確難以學習，對於初學者若不具備撰寫前端的經驗，可能在開發環境的設定就是第一道關卡，然後還有對於基本的 JS 語言有一定的認識；而眾所皆知，應該是世界上最多人使用的視覺化工具 EXCEL，則非常易學，但是可以做到客製化的項目就不多。如果對於 EXCEL 圖形有過較深入研究的人就知道，EXCEL 要做到很多圖形，需要使用非常奇淫巧技的技術，諸如在一般程式語言可以一行指令就得到的「直方圖」，在EXCEL 2017前的版本，一樣能繪製出來，只是要經過很多道程序 …

我個人其實蠻建議資料視覺化的初學者，可以去下載 Tableau Public 來學習資料視覺化。因為 Tableau 應該是我看過在使用介面上，最具備直覺化的軟體。當然這與 Tableau 面世時的時間點也有關係，Tableau 因為是新的軟體，所以很多開發理念都針對近期的資料需求進行簡化。當然這些資料化軟體基本上，都不具備太深入的統計分析功能，要在 Tableau 進行諸如 SVM、進階的 Text Mining 都不是件簡單的事。但就算是在 R 這類專門的統計軟體中，視覺化也應該被視為是一種獨立的作業程序。

 

而在這其中，怎麼沒有見到 PowerBI 呢? 我想這是因為 PowerBI 一開始的野心太大，但操作介面真的不是那麼直覺，所以 PowerBI 的潛力被作者給忽略。

其實 PowerBI 的彈性非常強大，如果你只是個一般的使用者，在經過一定時間的練習後，我相信可以在此2維平面得到接近 Tableau 的結果。而因為 PowerBI 提供與 R 介接的方式，所以當你對於 R 有一定的瞭解，只要能夠瞭解資料流程中的限制，你就有機會往下一步移動。而如果你想要自訂自己的資料視覺化效果，還可以利用 D3 的語法(或是 R)來開發，將你個人的開發成果拓展至整個公司。

 

 

當然，我認為學習任何東西都要考慮效率。而效率的計算，不外乎是投入與投出之間的取捨。今天如果身處在一個中小企業或是新創體系，我認為將 PowerBI 妥善與 R 進行整合就能解掉近乎 95%的問題；而如果公司是國際級的大公司，努力開放了一個月的視覺化套件，可以供應給各地的子公司，那也是美事一件。

 

結論，我個人較建議的視覺化工具(排名不分先後)：

(1)R + ggplot2

(2)Excel

(3)Tableau

(4)PowerBI Desktop

(5)R + Plotly

這系列的文章將先以 PowerBI 做個簡單的介紹，後續有機會再為大家介紹其他的好用的視覺化工具

PowerBI 各種版本的差異?

發現有蠻多人不太了解版本之間的差異，如果直接上官網的話，初學者大概也搞不懂主要的差異在何處。在此簡單的說明一下。

PowerBI 的家族：

(1)PowreBI Service(SASS)

微軟提供的網路服務，讓你可以隨時存取你製作好的報表，不再受限於單機。但此服務需要以公司、組織、學校、法人的 email 進行註冊，一般的免費信箱像是 Gmail、msn、yahoo Email 是無法註冊的；而此服務還分成：

A - 免費使用

B - 付費使用

主要差別在於付費使用，可以擁有更多公司團隊合作上的優勢，而在更新的頻率上也較實際需求，當然能夠儲存的空間一定更高；然而我們在學習的過程中，建議還是先將以下介紹的單機版給熟練後，再考慮工作流程是否適合導入 PowerBI Service

以下是由微軟官網所捉取的資料：

(2) Windows Software(單機使用)

   A – Excel : PowerQuery + PowerPivot + PowerView

若公司內大量使用Excel進行報表開發，但現實又不允許直接導入 PowerBI ，可以優先考慮此項解決方案。

   B – PowerBI Desktop: (建議優先學習此版本)無需安裝 Excel ，就可以得到上述所有功能，而且與 PowerBI Service 的整合更強。

在技術上，微軟已經將 PowerView 所繪製的圖形以最新的網頁技術進行處理。使用者無需去學習複雜的 D3.js ，在 PowerBI Desktop 進行相關的報表編製後，一鍵上傳到 PowerBI Service 就可以得到預期的結果。

其實在微軟所規劃的策略藍圖中，PowerBI 還能與 SQL Server 做更密切的互動。但考量到許多的中小企業的資料庫主要仍以 MySQL、Postgresql 為主，故本網誌將不會對此著墨太多。

PowerBI 的基本作業流程

由於 PowerBI 是由Ecxcel BI 套件所衍生而後進行整合的軟體，所以初學者在第一次接觸 PowerBI 總會有不得其門而入的感覺。現在我將主要的流程整理如下：

PowerQuery 原先是在 Excel 中的外掛，主要負責的就是資料的匯入與初步的資料整理。例如：如果是單純的 HTML 表格，使用 PowerQuery 就可以直接進行捉取。若是複雜的 ajax 網頁，則使用者還是得透過其他程式語言進行處理，再將處理完後的資料整理後再匯入至 PowerBI中。又或者是各種各樣的資料庫系統(例：MySQL、Oracle、SQL Server…) 甚至就連 No SQL 都可以順利連接。當然最基本的文件檔(CSV)或是EXCEL檔都是沒有問題。

而在實際作業狀況中，我們常常不會只匯入一筆資料，我們可能同時匯入了客戶清單、客戶消費品項、歷年銷售紀錄等資料，所以我們還需要對資料進行更進一步的處理。在過去我們可以使用 EXCEL 的 vlookup 進行以上的處理，但常常會發現在資料筆數更大時，就會面臨效能低落的冏境… 而此時 PowerPivot 就可以解決這個問題。若是熟悉SQL開發工具使用者，一定會對於PowerBI 提供的工具相當熟悉，因為可以視覺化的進行 Join 等作業。而這就是 PowerPivot 主要的作用。

而在上述資料處理作業都完成後，就能順利進行資料視覺化的作業；這視覺化的本質，在過往的 Excel 套件名詞就叫做 Power View。

其實這是相當直覺的作業流程：首先我們取得資料，進行初步的整理，而在取得多筆資料後，我需要再將資料再整行一次整理，整理完後就可以畫圖。

先使用 GUI 的工具將上述的流程完整跑過一次，後續再要進階時，就可以研究 M 、R Script、DAX 這些程式語言針對上述的作業提供了更細緻的控制。例如 M 語言可以使用參數，如此一來讓使用者就可以輸入任意筆地址然後得到回傳的經緯度。(合理使用下，一般人很難超過 Google Geo API  的使用限制)