Tableau与R语言集成以实现更强大分析功能

这是第二篇关于Tableau文章。第一篇文章请点击《认识Tableau》。

本文会介绍到这些内容：
1 R语言简介
2 Tableau与R语言集成的实现
3 Tableau与R语言协同以实现更强大的数据分析

【需要加入数据人圈子，请添加微信：luqin360】

R语言简介

R语言是由两位统计学家设计的开源语言和软件，赢得了许多数据工作者（数据分析师，统计工作者，数据科学家等）的大力支持。它被很多人使用，也有很多人在为之做贡献。它有着非常多地R包，可以解决各式各样的问题。它擅长做统计分析和数据可视化的工作，同时，它也能够完成数据科学工作流中各个环节里面的事情，比方说，数据获取，数据探索，数据分析，数据建模，数据结构沟通等。总之，R语言是数据人工作和生活的得力助手。

Tableau与R语言集成的实现

Tableau与R语言如何集成呢？操作步骤如下：

• 第一步：安装和运行Rserve,启动RServer进程。
  RServer基于TCP/IP协议，允许R语言与其它编程语言通信的程序包。
  安装和运行Rserve的代码

library(pacman) # R包管理器
p_load(Rserve) # 检测RServe是否安装，若是安装了就加载；若是没有安装，就先安装成功后，再加载
Rserve() # 启动RServe进程

结果如下：

• 第二步：Tableau配置Rserve连接
  1）打开Tableau软件，点击【帮助】菜单，选择【设置和性能】，点击【管理外部服务连接】，如下图：
  

  

  
  2）点击测试连接，连接成功会显示如下结果
  

  

• 第三步：Tableau使用R脚本编写方式
  利用Tableau提供的4种R脚本表计算函数实现Tableau的数据传递给R引擎，R引擎完成计算和分析把结果回传给Tableau使用。
  4中R脚本表计算函数如下：
  1）SCRIPT_BOOL：返回R脚本的布尔结果
  2）SCRIPT_INT：返回R脚本的整数结果
  3）SCRIPT_REAL：返回R脚本的实数结果
  4）SCRIPT_STR：返回R脚本的字符串结果

脚本表计算函数的编写的语法，以SCRIPT_INT为例：

SCRIPT_INT(‘R语言脚本（含参数）’, Tableau传入参数1，参数2，….)

R脚本针对Tableau传入的参数做聚类分析，编写如下：

SCRIPT_INT('result <- kmeans(data.frame(.arg1, .arg2, .arg3));result$cluster;', SUM([A]), SUM([B]), sum([C]))

R引擎会按着下面代码执行，并且把结果回传给Tableau。

result <- kmeans(data.frame(SUM([A]), SUM([B]), SUM([C])))
result$cluster

Tableau与R语言协同以实现更强大的数据分析

目标：利用R语言做聚类分析；利用Tableau把分析结果做可视化呈现

聚类分析是“物以类聚，人以群分”的哲理思想的体现，基于距离度量来解决相似和相异的问题。

数据集：使用UCI的iris数据集。数据集下载链接：
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris

具体操作和脚本编写，描述如下：
第一步：打开Tableau 10.5 软件，连接目标数据集-iris数据集
iris数据集OverView，如图：

第二步：在工作表的度量窗口创建计算字段，聚类类别

【聚类类别】脚本

SCRIPT_INT('
result <- kmeans(data.frame(.arg1, .arg2, .arg3, .arg4), 3);
result$cluster;
', 
SUM([萼片长度]),
SUM([萼片宽度]),
SUM([花瓣长度]),
SUM([花瓣宽度]))

如图：

聚类类别结果后数据可视化，如图

请思考两个问题：

• 1 如何比较聚类的效果？

• 2 如何在Tableau中利用R语言的决策树模型做预测分析？

本文简要介绍了Tableau和R语言集成以实现更加强大的分析功能，在使用的时候，我们要清楚各种工具的优势和擅长点，我们要努力地做到发挥各自的优势，从而实现“1 + 1 >> 2”的效能。

如果文章对您有用，请点赞，并且分享给您的朋友或者同事。
您任何问题或者想法，请留言和评论。

我们创建数据人网http://shujuren.org，它是数据人的家园，一个数据人学习，交流和分享的场所。欢迎您，大家一起来创造和分享数据知识，共建和共享数据智库，为智能化社会助力。

内容推荐