人人都是数据分析师 Tableau应用实战pdf

人人都是数据分析师 Tableau应用实战 内容简介

《人人都是数据分析师 Tableau应用实战》基于Tableau 9.1版本编写，详细介绍了Tableau的数据连接与编辑、图形编辑与展示功能，包括数据连接与管理、基础与高级图形分析、地图分析、高级数据操作、基础统计分析、如何与R集成进行高级分析、分析图表整合以及分析成果共享等主要内容。同时，书中以目前电力行业已有的监测、分析业务实践为基础，以丰富的实际案例贯穿始终，对各类方法、技术进行了详细说明，方便读者快速掌握数据分析方法。

《人人都是数据分析师 Tableau应用实战》适用于互联网、银行证券、咨询审计、快消品、能源等行业数据分析用户以及媒体、网站等数据可视化用户。

人人都是数据分析师 Tableau应用实战 目录

前言

第1章 Tableau入门

1.1 敏捷商务智能

1.2 数据可视化明星Tableau

1.3 Tableau的主要特性

1.4 Tableau的产品体系

1.5 Tableau的工作区

第2章 典型应用场景

2.1 数据准备

2.2 认识Tableau数据

2.3 创建视图

2.4 创建仪表板

2.5 保存工作成果

第3章 数据连接与管理

3.1 Tableau的数据架构

3.2 数据连接

3.3 数据整合

3.4 数据加载

3.5 数据维护

第4章 初级可视化分析

4.1 条形图

4.2 直方图

4.3 饼图

4.4 折线图

4.5 基本表

4.6 压力图

4.7 树地图

4.8 气泡图

4.9 圆视图

4.10 标靶图

4.11 甘特图

第5章 地图分析

5.1 地图简介

5.2 设置地理信息

5.3 高级功能

第6章 高级数据操作

6.1 分层结构

6.2 组

6.3 集

6.4 参数

6.5 计算字段

6.6 变换

6.7 参考线及参考区间

第7章 高级可视化分析

7.1 帕累托图

7.2 盒须图

7.3 瀑布图

7.4 范围－线图

7.5 倾斜图

7.6 网络图

7.7 雷达图

第8章 统计分析

8.1 散点图与相关分析

8.2 回归分析

8.3 时间序列分析

8.4 Tableau与R语言

第9章 分析图表整合

9.1 仪表板简介

9.2 操作步骤

第10章 分析成果共享

10.1 导出和发布数据（源）

10.2 导出图像和PDF文件

10.3 保存和发布工作簿

第11章 Tableau Server简介

11.1 安装Tableau Server

11.2 配置Tableau Server

11.3 使用Tableau Server

11.4 安全机制

附录 A Tableau数据提取API

附录 B Tableau JavaScript API

附录 C Tableau函数

附录 D 数据表

人人都是数据分析师 Tableau应用实战 精彩文摘

本章首先介绍了敏捷商务智能的发展进程和应用前景，然后介绍了作为数据可视化明星的Tableau软件的发展背景和独有特性，接着介绍了Tableau软件的丰富产品体系，最后带用户熟悉各种Tableau工作环境并了解Tableau的文件组织和管理方法。

如果不是初次接触Tableau，可以跳过本章，从第2章开始学习。

当今社会，商务智能（Business Intelligence，BI）已被广泛地应用于各行各业，并在辅助企业的分析决策中扮演着举足轻重的角色。但随着企业数据量不断膨胀，IT环境日益复杂，业务需求灵活多变，以及信息实时性要求不断提高等，传统BI部署方案的弊端越来越明显。

传统BI系统架构的底层是数据源，中层是ETL（抽取、转换、装载），上层的数据仓库形成DWD（明细数据层）。业务人员进行数据分析，需IT人员根据预先定义好的分析需求，对明细数据进行汇总、建模形成DWA（汇总数据层），并通过前端展现工具制作报表，业务人员再在前端查看这些预生成的报表结果辅助分析。典型的传统BI系统架构图如图1-1所示。

这种架构在处理企业数据时存在许多弊端，如下所示。

传统BI的开发难度较高，上线周期长，建好一套BI系统的开发周期长达几个月甚至半年；

传统BI的系统架构笨重，不能灵活地响应业务需求的变化，在面对需求变更时，调整周期长，无法提供自助式BI服务；

运维成本较高，因企业的分析需求不断变化，传统BI系统对变更需求的持续支持需投入大量的人力和财力；

整个BI系统一般由多个产品组成，总成本比较昂贵。

随着技术的更新和发展，以及企业对BI系统的轻便性、灵活性的要求日趋强烈，新一代敏捷BI应运而生。敏捷BI与传统BI相比，可以通过更低的成本、更短的上线周期、更快速地响应企业分析需求的变化，从而帮助企业及时洞察到数据的含义和价值。

敏捷BI具有以下优点。

直接把数据装载到内存数据集市中，无需预生成Cube，业务用户就可以通过自服务的方式直接在前端与数据进行交互分析，大大缩短了系统的上线周期；

基于细节数据，用户可以实现明细数据级的多维度探索式分析，而不再是仅能利用现有的分析模型，提高了对灵活多样的分析需求的支持度；

整个敏捷BI系统往往只需要一个产品即可实现，成本较传统BI系统低了很多。

数据可视化是指借助于图形化的手段，清晰、有效地传达与沟通信息。随着信息技术的不断发展，当今社会已步入大数据时代，如何帮助企业在海量数据中快速获取重要信息应对市场变化，已成为企业亟需解决的难题。

Tableau是一款定位于数据可视化敏捷开发和实现的商务智能展现工具，可以用来实现交互的、可视化的分析和仪表板应用，从而帮助企业快速地认识和理解数据，以应对不断变化的市场环境与挑战。数据可视化让枯燥的数据以简单友好的图表形式展现出来，是一种最为直观有效的分析方式。无需过多的技术基础，任何个人、企业都可以轻松学会Tableau，并运用其可视化功能对数据进行处理和展示，从而更好地进行数据分析工作。

数据可视化技术是Tableau的核心，主要包括以下两个方面。

独创的VizQL数据库。Tableau的初创合伙人是来自斯坦福大学的数据科学家，他们为了实现卓越的可视化数据获取与后期处理，并没有像普通数据分析类软件那样简单地调用和整合现行主流的关系型数据库，而是革命性地进行了大尺度的创新，独创了VizQL数据库。