在日常分析时，你可能会遇到这样的需求：如何同时看清两个变量之间的关系，并一目了然地了解它们各自的分布情况？

比如，销售主管不仅想知道“客户活跃度”与“消费金额”之间是否有关，还想直观了解各自的高低分布；又比如，区域经理既要分析不同产品类别与各地市场的交叉表现，还想发现主力品类或重点市场的整体分布趋势。

而这，正是 Marginal Histogram（边际/边缘直方图）的优势所在。它支持在一张可视化图表上，既能洞察变量间的互动，又能快速把握每个变量的全局分布。

边际直方图的视觉构成

如下图所示，边际直方图属于复合/组合图形，通常包含两个部分：主图 + 上/下/左/右侧的单变量分布图。

PART1 👉 主图（核心区域）

作用是展示两个变量之间的关系或分布（如相关性、交叉表现、聚集、异常点等）。主图区域常见的图表类型包括：

• 散点图：用于两个连续型数值变量（如销售额×折扣、年龄×收入）

• 色块矩阵/突出显示表：用于两个分类变量（如地区×品类、部门×等级）

• 热力图：也可用于两变量密度分布

PART2 👉 边际直方图（边缘区域）

作用是展示每个变量自身的单变量分布特征（如高低分布、极值、主力区间等）。

• 从布局来看，顶部或底部的边际直方图对应 X 轴（主图横轴）变量的分布，而右侧或左侧的边际直方图对应 Y 轴（主图纵轴）变量的分布。

• 从色彩标签来看，主图中的散点/格子/色块，以颜色区分不同数值区间、正负情况或业务类别，因此边际直方图可用同样的颜色增强分布极端、高频、异常点。

如果将这个复合图形放置在仪表板上设置联动交互，则可支持根据业务字段（如地区、客户群、时间段等）筛选切换，主图和边际图同步刷新。

传统方法 VS 扩展程序

以 Tableau 为例，虽然用户可以手工绘制独立的散点图、条形图，并在仪表板中通过拼表模拟“主图+分布图”的视觉结构，但实现过程往往繁琐、需要反复调整轴、对齐格式、联动筛选、计算分箱，不仅效率低下，也容易出错。

此外，如果想做分类型或度量型的边际直方图，步骤将更加复杂：

• 需手动创建分箱、辅助轴、双轴同步，且无法保证图表联动；

• 跨不同分析维度（如地区×品类×客户细分）时，配置更难；

• 业务方很难自助复用，分析师负担重、维护成本高。

好消息是，Tableau Exchange 已经上架了这一图形的 Viz Extensions。因此，无需再繁琐配置轴、手动分箱，你就能加快实现这类复杂图表。

总的来说，只需在 Tableau “标记”卡中通过添加可视化项扩展“MarginalHistogram”，并选好主变量和边际变量，即可自动生成：

01 分类型边际直方图

分类型边际直方图（Categorical Marginal Histogram）可用于分析多维离散型数据（如地区、子类别、客户群），并直观比较不同维度的分布与聚合。

针对“地区 × 产品子类别 × 客户细分”等离散型维度值，Marginal Histogram 扩展会自动识别并一键生成分类型边际直方图。如上图所示，通过正负色块和顶部边际条形，直观对比不同细分市场在各地区、各品类下的盈利能力：

• 一眼识别高利润/亏损品类与重点市场

• 辅助销售/管理团队聚焦盈利短板，优化渠道和产品策略

• 横向对比不同 Segment 的市场表现，便于差异化运营

02 数值型边际直方图

数值型边际直方图（Numerical Marginal Histogram）支持结合散点图和数值直方图，洞察连续数值变量（如销售额、利润、折扣）的联合分布与各自分布密度。

对于“销售额×平均折扣”这类连续型数据的分析，通过数值型边际直方图+散点图，可以在同一视图下洞察客户结构、极端点分布与整体业务特征：

• 快速发现“高销售-高折扣”风险客户或重点客户

• 边际直方图反映了大多数客户的销售额和折扣都集中在低区间，帮助企业判断长尾结构和主力客户群

• 可通过筛选器，灵活探索不同区域、客户群体的分布，提升精细化运营能力

示例演示：超市利润表现分析

接下来，我们将基于 Tableau 自带的 Superstore 数据集，演示如何快速创建边际直方图，并在仪表板中进行联动分析。

在下方的超市利润表现看板中，结合边际直方图与地图、时间序列折线图等基础图表，综合分析了不同维度下的利润分布，有助于洞察利润结构、发现高低盈利区域与波动趋势，支持业务优化和市场策略调整。

具体步骤如下：

01 创建分类型边际直方图

在 Tableau Desktop 数据连接界面点击 Superstore 数据源，并新建一个工作表。

然后，在“标记”卡中展开标记类型下拉列表，点击“添加扩展程序”，搜索 MarginalHistogram 并进行安装。

接下来，创建一个数值型边际直方图。在左侧“数据”窗格中，将字段拖入“标记”卡对应区域：

• 将维度字段 “Segment”拖到 X 轴，在横轴显示三个细分市场。

• 将日期字段 “Order Date” 拖到 Y 轴，并右键将其改为离散的工作日，以便在纵轴上显示星期几。如果不改格式，则默认显示为年。

• 将度量字段 “Profit” 拖到 Measure，用于计算并着色展示每个格子的利润数值。

这样，一个类别型边际直方图就做好了。可以看到：

• 在主视图中，每个格子用颜色和数值直观反映了三个细分市场和具体工作日的利润表现，色块越深、数值越大，表示该组合下的利润越高。

• 顶部的边际直方图用柱形高度展示了每个客户细分的总利润，便于一目了然对比不同客户群体的整体贡献；

• 而在右侧，边际直方图则汇总显示了不同工作日的总利润，帮助快速发现工作日是否影响业务高峰和低谷。

• 图表右上角还通过大字指标突出展示了总利润及其占比，凸显了整体业绩水平。

如果你需要配置可视化，可点击“标记”卡中的格式扩展名按钮。MarginalHistogram 扩展支持如下格式设置：

👉 字段与分析逻辑设置（Calcs）

X/Y 轴选择：如类别型为两个维度字段，数值型为两个度量字段。

Measure/自定义度量：在 Calcs 里直接通过计算表达式定义新度量，并添加到视图中。

支持点选字段与基础运算，零门槛生成自定义业务指标。

👉 数值格式与单位（Numbers）

支持设置数值单位缩写（如 K 千、M 百万）、小数位数、货币符号（$、¥）、不同度量的展示格式（数值/百分比）。

👉 视觉格式与布局（Formats）

控制是否显示坐标轴、网格线、零线、轴标题等，提升可读性。

调整边际图高度、主视图区间、分面间隔和整体内边距，适配不同报表风格。

可灵活设置每页展示多少个分面，适合业务多维度值的对比场景。

👉 配色逻辑（Color）

配置正值（如盈利）和负值（如亏损）的色彩（如蓝/粉），保证一眼区分业务好坏。

支持统一背景色、坐标轴色、点色，或按企业品牌色自定义。

热力图和散点图风格可随时切换。

👉 散点/分箱设置（Scatter）

设置边际直方图的分箱数量，分析不同粒度的客户或订单分布。

控制散点标签是否显示（如显示大客户名称），以及标签是否允许重叠。

02 创建利润率分布地图

新建工作表，在“数据”窗格中双击“State/Province”字段，Tableau 会自动生成一个符号地图。

用计算创建利润率字段，将其命名为“Profit Ratio”，表达式为 SUM([Profit])/SUM([Sales])，并将其拖拽到“标记”卡的颜色中。

如有需要，将图例调整为喜欢的颜色，并对地图背景层进行调整，以去除多余的颜色和线条，确保美观度。

03 创建品类利润随季度变化的折线图

新建工作表，分别将 Order Date 拖到列，Profit 拖到行，Category 拖到“标记”卡的颜色中。接着，右键列上的 Order Date 胶囊，将其转换为连续的季度。

04 创建仪表板并设置交互操作

新建仪表板，分别将三个工作表拖入空白画布，按需调整布局。然后分别点击三个工作表，在弹出的工具栏中点击漏斗图标，将其用作筛选器。

这样，当点击视图中的任意标记时，整个看板都能实现全局筛选，以便深入探索不同维度下的超市利润指标表现。

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