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人人都是数据分析师 Tableau应用实战

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人人都是数据分析师 Tableau应用实战

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1. 基于9.1版本,采用实际案例,深度讲解核心功能。

2. Tableau亚太区副总裁、埃森哲大中华区董事总经理倾情作序。

3. 特斯拉、百度、***等数据分析师联袂推荐。

4. 简单易用,拖放成图,无需统计、计算机背景,即可进行可视化分析,分秒间读取,快速引擎处理,帮你看见并读懂大数据。

5. 全面介绍Tableau核心功能。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。

6. 本书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。

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Content Description

《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。

Author Description

刘红阁博士,原埃森哲咨询经理,现百度凤巢分析经理,专注于数据挖掘、机器学习、数据可视化等领域。


王淑娟,埃森哲咨询顾问,专注于电力行业运营咨询、数据分析及数据可视化等领域。


温融冰,埃森哲咨询经理,专注于企业价值管理、预算与绩效管理及数据分析等领域。

Comments

★本书通过真实的案例,阐述了一个完全不同于以往的数据分析方法论。它展示了领先企业如何让商业智能不再局限于少数技术人员,让多数人都掌握自助分析,读懂数据创造更大的价值。

——JY Pook, Tableau亚太区副总裁

★Tableau 是一座桥梁,是一座将业务运营和大数据分析紧密融合的生产力桥梁。本书是一本以业务为导向、以Tableau 为生产工具的较好的可视化学习图书,让人倍感亲切,不忍释卷。”

——柳卿博士,上海贝尔股份有限公司

★非常幸运能在第1时间读到这本书,对于Tableau和数据爱好者来说,这绝对是一本值得推荐的书。

——栾超,特斯拉中国工程师

★Tableau 提供了几乎所有数据源的访问接口,分析处理能力强大,图表精美,操作简单。本书分析视角独特且多样,非常值得一读。

——庄晓天博士,

★在 Teambition,从产品到运营,我们用 Tableau 查看和分析方方面面的数据。很高兴看到这样一本结构清晰、案例丰富的好书。对于想入门或提升自己数据分析能力的朋友,这本书是你的较佳选择。

——纪杨,Teambition数据分析师

Catalogue

第1章Tableau入门1
1.1敏捷商务智能1
1.2数据可视化明星Tableau2
1.3Tableau的主要特性3
1.4Tableau的产品体系5
1.5Tableau的工作区6
1.5.1工作表工作区6
1.5.2仪表板工作区8
1.5.3故事工作区9
1.5.4菜单栏和工具栏10
1.6Tableau的文件管理12
第2章典型应用场景14
2.1数据准备14
2.2认识Tableau数据16
2.2.1数据角色16
2.2.2字段类型18
2.2.3字段类型转换18
2.3创建视图19
2.3.1行列功能区20
2.3.2标记卡23
2.3.3筛选器29
2.3.4页面31
2.3.5智能显示32
2.3.6度量名称和度量值33
2.4创建仪表板35
2.5保存工作成果37
第3章数据连接与管理38
3.1Tableau的数据架构38
3.2数据连接41
3.2.1连接文件数据源41
3.2.2连接服务器数据源45
3.2.3复制粘贴输入数据49
3.2.4筛选数据51
3.3数据整合53
3.3.1实现多表联结53
3.3.2多数据源的数据融合56
3.3.3行列转换59
3.4数据加载60
3.4.1创建数据提取60
3.4.2刷新数据提取64
3.4.3向数据提取添加行66
3.4.4优化数据提取67
3.5数据维护68
3.5.1查看数据69
3.5.2刷新数据69
3.5.3替换数据70
3.5.4删除数据71
第4章初级可视化分析73
4.1条形图73
4.2直方图77
4.3饼图80
4.4折线图83
4.4.1基本折线图83
4.4.2双组合图86
4.5基本表89
4.6压力图90
4.6.1压力图90
4.6.2突显表92
4.7树地图96
4.8气泡图97
4.9圆视图98
4.10标靶图99
4.11甘特图101
第5章地图分析103
5.1地图简介103
5.1.1分配地理角色103
5.1.2创建符号地图104
5.1.3创建填充地图111
5.1.4创建多维度地图112
5.1.5创建混合地图113
5.2设置地理信息116
5.2.1选择地图源116
5.2.2自定义地理编码118
5.3高级功能121
5.3.1多边形地图121
5.3.2背景图像地图123
5.3.3地理位置距离计算127
第6章高级数据操作129
6.1分层结构129
6.1.1创建分层结构130
6.1.2使用分层结构131
6.2组134
6.2.1创建组134
6.2.2使用组136
6.3集138
6.3.1创建集138
6.3.2使用集141
6.4参数142
6.4.1创建参数143
6.4.2使用参数144
6.5计算字段145
6.5.1创建计算字段146
6.5.2使用计算字段147
6.5.3特殊函数:表计算149
6.5.4特殊函数:详细级别表达式156
6.5.5特殊函数:百分比158
6.6变换159
6.6.1变换日期型字段159
6.6.2变换字符型字段160
6.7参考线及参考区间161
6.7.1创建参考线及参考区间162
6.7.2创建参考区间165
第7章高级可视化分析166
7.1帕累托图166
7.2盒须图171
7.2.1基础应用172
7.2.2图形延伸174
7.3瀑布图175
7.3.1基础应用176
7.3.2图形延伸178
7.4范围?线图180
7.5倾斜图183
7.6网络图186
7.7雷达图191
第8章统计分析199
8.1散点图与相关分析199
8.1.1创建基本散点图199
8.1.2创建高级散点图200
8.1.3创建散点图矩阵201
8.2回归分析203
8.2.1模型简介203
8.2.2模型构建204
8.2.3模型评价206
8.3时间序列分析207
8.3.1时间序列图207
8.3.2时间序列预测209
8.3.3预测模型评价213
8.4Tableau与R语言215
8.4.1R语言简介215
8.4.2Tableau与R集成217
8.4.3用R进行高级分析219
第9章分析图表整合223
9.1仪表板简介223
9.1.1工作区223
9.1.2对象224
9.1.3布局容器225
9.1.4布局方式226
9.1.5交互操作227
9.2操作步骤227
9.2.1新建布局228
9.2.2添加内容并调整格式230
9.2.3添加交互操作244
第10章分析成果共享254
10.1导出和发布数据(源)254
10.1.1通过将数据复制到剪贴板导出数据254
10.1.2以Access数据库文件导出数据257
10.1.3以交叉分析(Excel)方式导出数据258
10.1.4导出数据源258
10.1.5发布数据源260
10.2导出图像和PDF 文件262
10.2.1复制图像262
10.2.2导出图像263
10.2.3打印为PDF264
10.3保存和发布工作簿265
10.3.1保存工作簿265
10.3.2保存打包工作簿265
10.3.3将工作簿发布到服务器267
10.3.4将工作簿保存到TableauPublic上270
第11章Tableau Server简介273
11.1安装Tableau Server273
11.1.1单服务器安装273
11.1.2分布式集群安装279
11.2配置Tableau Server282
11.2.1配置站点282
11.2.2配置用户285
11.2.3配置组288
11.3使用Tableau Server289
11.3.1界面查询291
11.3.2编辑发布294
11.4安全机制295
11.4.1访问安全296
11.4.2对象安全296
11.4.3数据安全297
11.4.4网络安全297
附录ATableau数据提取API299
附录BTableau JavaScript API304
附录CTableau函数307
附录D数据表326

Introduction

古谚有云“一图胜万言”,这在不同文化中均广为人知。有人经考证认为,其最早来自记者弗莱德?巴纳德(Fred R. Barnard)1927年发表在一本贸易杂志上的文章;然而另一些人认为它源于中国的孔子,这位2000多年前的智者曾讲过“书意能达万言”。无论出处如何,专家们已经一次又一次地发布研究成果来证实这个结论:人类主要是视觉动物。当我写这篇序言时,我仍惊叹于这种认知在中国是多么地深入人心,从远古时代雄伟的绘画到象形文字、形声字,再到今天的简体字,都有着广泛的体现。

而Tableau有幸基于这样的智慧创造应用产品,来帮助更多的人读懂他们的数据。我们十多年前起源于斯坦福大学的这个愿望,已经惠及150多个国家3万多家机构及成千上万的个人。当今世界,人类前所未有地连接在一起,而未来5年内,将会产生多如繁星的数据,那么能够理解、利用和掌握自身的数据将变成一项最基本的生存技能。

许多机构已经开始面对这个人人自助分析、数据驱动决策的现实。少数比较成功,但更多疲于追赶。Tableau亚太区的一项市场调研发现,那些能够满足业务人员自助开展数据读取和分析需求的企业,其业绩比采取传统做法的企业好两倍。但是尽管知晓此好处,75%的业务人员表明他们自助开展数据分析的需求仍未充分满足或完全未满足。

中国经济的发展早已超越曾经的“四小龙”,在知识经济与数字化时代,越来越多的国有企业、私营企业甚至公共服务机构都面临同样的挑战。培训员工应用自助式的分析工具发现海量数据中的价值已变得势在必行。

而这正是本书的关键所在!尽管市面上已经有了传统的商业智能解决方案,但是面对海量的数据和整合这些解决方案的复杂性,很多中国企业仍疲于应对。本书通过真实的案例,阐述了一个完全不同于以往的数据分析方法论。它展示了领先企业如何让商业智能不再局限于少数技术人员,让多数人都掌握自助分析,读懂数据,创造更大的价值。

中国是世界上最大的能源消费国,电力行业的高效运营有着重大而广泛的影响。我相信读者会从电力行业敏捷数据分析的最佳实践中受益匪浅。关于这一点,我非常感谢我们的合作伙伴埃森哲的三位作者,他们持续为客户带来行业洞见,并先见地倡导客户应用Tableau来满足数据分析的需求。

JY Pook

Tableau亚太区副总裁

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