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| 編輯推薦： |
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本书主要具有如下特色：1.内容全面，循序渐进。本书细致介绍了从数据的采集、导入到整理、筛选、处理及分析全过程的知识与技巧，将函数与公式、数据透视表等重要功能讲解透彻，内容由浅入深，非常适合初学者学习。2.案例丰富，实用性强。书中选取了不同场合下的各种数据分析案例，不仅中间穿插有小案例，书末还有综合性的大案例，通过案例实操，让读者能够快速掌握所学知识，并应用到实际工作中。3.全彩图解，直观易懂。本书采用全彩印刷，书中通过大量的彩色图片展示，让读者一目了然，迅速了解并掌握具体的操作方法、步骤以及实现效果。4.学习资源，超值赠送。重要知识点及实战案例均配有二维码视频讲解，扫码观看，学习更便捷。此外，还附赠相关实例素材源文件等，方便实践练习与知识拓展。
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| 內容簡介： |
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大数据时代，掌握必要的数据分析能力，将大大提升工作效率和自身竞争力。Tableau是一款数据分析及可视化工具，本书将详细讲解利用Tableau进行数据分析及展示的相关知识。书中主要内容包括：Tableau数据分析概述、连接数据源、Tableau基础操作、数据可视化、统计分析、仪表板和故事；Tableau Prep数据清洗、处理、角色和参数，Tableau Prep的高级应用，数据清洗和分析案例，以及Tableau在线服务器等。本书内容丰富，采用全彩印刷，配套视频讲解，结合随书附赠的素材边看边学边练，能够大大提高学习效率，迅速掌握Tableau数据分析技能并用于实践。本书适合数据分析初学者、初级数据分析师、数据库技术人员、市场营销人员、产品经理等自学使用。同时，本书也可用作职业院校、培训机构相关专业的教材及参考书。
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| 目錄：
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1 Tableau数据分析概述
1.1 数据可视化概述 2
1.1.1 业务场景说明 2
1.1.2 数据可视化简介 2
1.1.3 可视化主要步骤 3
1.1.4 可视化注意事项 4
1.2 Tableau软件概况 4
1.2.1 Tableau Desktop 4
1.2.2 Tableau Prep 5
1.2.3 Tableau Cloud 6
1.2.4 Tableau Server 7
1.2.5 Tableau Public 7
1.2.6 Tableau Mobile 8
1.3 Tableau快速入门 9
1.3.1 “开始”页面 9
1.3.2 “数据源”页面 11
1.3.3 数据类型及转换 12
1.3.4 运算符及优先级 14
1.3.5 Tableau文件类型 16
1.3.6 语言和区域设置 17
1.4 Tableau工作区 17
1.4.1 “数据”窗格 17
1.4.2 “分析”窗格 18
1.4.3 工具栏 18
1.4.4 状态栏 20
1.4.5 卡和功能区 20
1.5 如何学习Tableau 22
1.5.1 软件帮助文档 22
1.5.2 Tableau社区 24
1.5.3 其他学习途径 25
2 Tableau连接数据源
2.1 本地离线数据 28
2.1.1 Microsoft Excel 28
2.1.2 文本文件 29
2.1.3 JSON文件 31
2.1.4 Microsoft Access 31
2.1.5 统计文件 33
2.2 关系型数据库 35
2.2.1 SQL Server 35
2.2.2 MySQL 35
2.2.3 Oracle 37
2.3 大数据集群 38
2.3.1 连接Cloudera 38
2.3.2 连接Apache Spark 42
2.4 其他数据源 45
3 Tableau操作入门
3.1 工作区重要操作 47
3.1.1 功能区和标记 47
3.1.2 “数据”窗格操作 48
3.1.3 “分析”窗格操作 50
3.1.4 工作表及其操作 51
3.1.5 重新排列卡 54
3.2 维度和度量及其操作 55
3.2.1 维度及其操作 55
3.2.2 度量及其操作 56
3.2.3 维度和度量的转换及案例 56
3.3 连续和离散及其操作 59
3.3.1 连续及其操作 59
3.3.2 离散及其操作 59
3.3.3 连续和离散的转换及案例 59
3.4 数据及视图的导出 61
3.4.1 导出数据文件 61
3.4.2 导出图像文件 61
3.4.3 导出PDF格式文件 62
3.4.4 导出PowerPoint格式文件 63
3.4.5 导出低版本文件 64
4 Tableau基础操作
4.1 创建字段及其案例 66
4.1.1 创建字段应用场景 66
4.1.2 创建商品延迟天数字段 66
4.2 表计算及其案例 68
4.2.1 表计算及其类型 68
4.2.2 快速商品利润率分析 73
4.3 创建参数及其案例 75
4.3.1 创建参数应用场景 75
4.3.2 实现利润排名前N名 75
4.4 函数及其案例 79
4.4.1 函数及其主要类型 79
4.4.2 商品利润额散点图 79
5 Tableau数据可视化
5.1 绘制表格型图表 84
5.1.1 绘制交叉表 84
5.1.2 绘制突出显示表 84
5.2 绘制对比型图表 85
5.2.1 绘制热图 85
5.2.2 绘制条形图 86
5.2.3 绘制气泡图 87
5.3 绘制趋势型图表 88
5.3.1 绘制折线图 88
5.3.2 绘制面积图 89
5.4 绘制比例型图表 90
5.4.1 绘制饼图 90
5.4.2 绘制环形图 90
5.4.3 绘制树状图 91
5.5 绘制分布型图表 92
5.5.1 绘制散点图 92
5.5.2 绘制直方图 93
5.5.3 绘制箱形图 94
5.6 绘制组合型图表 95
5.6.1 绘制双线图 95
5.6.2 绘制双组合图 95
5.7 绘制计划管理型图表 96
5.7.1 绘制靶心图 96
5.7.2 绘制甘特图 97
6 Tableau统计分析
6.1 相关分析 100
6.1.1 相关分析及Excel 100
6.1.2 Tableau相关分析 102
6.2 回归分析 104
6.2.1 回归分析及Excel 104
6.2.2 Tableau回归分析 108
6.3 聚类分析 112
6.3.1 K-Means聚类分析 112
6.3.2 Tableau聚类分析 114
6.4 时间序列分析 117
6.4.1 时间序列分析及Excel 117
6.4.2 Tableau时间序列分析 127
7 Tableau仪表板和故事
7.1 创建仪表板 133
7.1.1 拖拽工作表 133
7.1.2 添加对象 134
7.1.3 设置仪表板大小 135
7.1.4 设置仪表板布局 136
7.2 扩展程序 136
7.2.1 添加扩展程序 136
7.2.2 配置扩展程序 138
7.2.3 加载扩展程序 138
7.3 Tableau故事 138
7.3.1 故事功能概述 138
7.3.2 创建故事页面 139
7.3.3 设置故事格式 141
7.3.4 演示故事页面 142
8 Tableau Prep数据处理基础
8.1 Tableau Prep入门 144
8.1.1 Tableau Prep概述 144
8.1.2 数据处理主要步骤 145
8.1.3 Tableau Prep窗格 146
8.2 Tableau Prep数据流程 150
8.2.1 启动新流程 150
8.2.2 打开已有流程 150
8.2.3 数据流程简介 150
8.3 Tableau Prep连接到数据 153
8.3.1 连接主要数据源 153
8.3.2 刷新和编辑数据源 155
8.3.3 批量导入文件夹数据 157
8.3.4 合并数据库表数据 159
8.3.5 连接数据注意事项 161
8.4 数据基础处理 163
8.4.1 修改数据的类型 163
8.4.2 查看数据的大小 165
8.4.3 查看唯一值的分布 165
8.4.4 搜索特定字段和值 166
8.4.5 复制数据网格中的字段值 167
8.4.6 对值和字段进行排序 168
8.4.7 突出显示字段和值 168
9 Tableau Prep数据清洗与处理
9.1 筛选数据操作 172
9.1.1 保留或移除字段 172
9.1.2 隐藏和取消隐藏字段 172
9.1.3 筛选器及其类型 173
9.1.4 计算筛选器 174
9.1.5 “选定值”筛选器 175
9.1.6 “值范围”筛选器 176
9.1.7 “日期范围”筛选器 176
9.1.8 “相对日期”筛选器 177
9.1.9 “通配符匹配”筛选器 178
9.1.10 “Null值”筛选器 178
9.2 处理数据操作 178
9.2.1 数据清洗与处理——清理 178
9.2.2 缺失数据处理—新行 181
9.2.3 数据统计分组—聚合 183
9.2.4 数据行列转换—转置 184
9.2.5 列合并数据集—联接 186
9.2.6 行合并数据集—并集 188
9.2.7 数据自动建模—预测 189
9.2.8 保存与共享数据—输出 191
9.3 保存处理流程 193
9.3.1 保存数据处理流程 193
9.3.2 创建发布的数据源 194
9.3.3 保存流程数据到数据库 195
10 Tableau Prep数据角色和参数
10.1 数据角色与验证数据 199
10.1.1 为数据分配数据角色 199
10.1.2 创建自定义数据角色 199
10.1.3 应用自定义数据角色 200
10.1.4 管理自定义数据角色 201
10.1.5 对类似值进行分组 202
10.2 创建与应用参数 203
10.2.1 参数应用场景 203
10.2.2 创建参数 204
10.2.3 编辑参数 205
10.2.4 应用于输入步骤 206
10.2.5 应用于输出步骤 207
10.2.6 应用于筛选器计算 207
10.2.7 应用于计算字段 207
10.2.8 删除创建的参数 208
11 Tableau Prep高级应用
11.1 排名和分片计算 211
11.1.1 详细级别计算 211
11.1.2 分析函数介绍 213
11.1.3 创建排名计算 215
11.1.4 创建分片计算 218
11.2 集成R环境 219
11.2.1 环境集成概述 219
11.2.2 安装R环境 220
11.2.3 集成R脚本 221
11.3 集成Python环境 223
11.3.1 安装Tabpy Server 223
11.3.2 安装Tabpy Client 224
11.3.3 集成Python脚本 225
12 运营数据清洗案例
12.1 案例背景 229
12.2 连接订单数据 229
12.2.1 连接Excel格式数据 229
12.2.2 连接文件夹数据 230
12.2.3 连接CSV文件数据 230
12.2.4 连接数据库数据 231
12.3 清洗异常数据 232
12.3.1 查看订单数据 232
12.3.2 合并年月日字段 233
12.3.3 清理数据货币单位 234
12.3.4 补全字段内容简写 235
12.4 合并清洗后数据 236
12.4.1 创建数据并集 236
12.4.2 显示不匹配字段 236
12.5 产品退货分析 238
12.5.1 联接退货数据 238
12.5.2 清理联接结果 238
12.6 输出清洗结果 240
13 空气质量数据分析案例
13.1 案例背景 243
13.1.1 名词释义 243
13.1.2 空气质量指数 245
13.2 数据准备与清洗 246
13.2.1 案例数据集 246
13.2.2 描述统计 247
13.3 数据总体分析 247
13.3.1 空气质量总体分析 248
13.3.2 空气质量年度分析 248
13.3.3 空气质量月度分析 249
13.4 主要污染物分析 250
13.4.1 6种污染物趋势分析 250
13.4.2 6种污染物相关分析 252
13.4.3 6种污染物回归分析 253
14 Tableau在线服务器
14.1 Tableau在线服务器简介 258
14.1.1 如何注册和免费试用 258
14.1.2 如何创建和激活站点 258
14.1.3 服务器配置选项介绍 260
14.2 Tableau在线服务器基础操作 266
14.2.1 如何设置账户及内容 266
14.2.2 如何设置显示及排序 267
14.2.3 如何快速搜索与搜索帮助 268
14.3 Tableau在线服务器用户设置 269
14.3.1 设置站点角色及权限 270
14.3.2 如何向站点添加用户 271
14.3.3 如何创建和管理群组 274
14.4 Tableau在线服务器项目操作 277
14.4.1 如何创建和管理项目 277
14.4.2 如何创建项目工作簿 279
14.4.3 如何移动项目工作簿 281
附录 Tableau主要函数 282
参考文献 283
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| 內容試閱：
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“让每个人都成为数据分析师”是大数据时代的要求，数据可视化恰恰从侧面缓解了专业数据分析人才的缺乏。Tableau、Microsoft、SAS、IBM等企业纷纷加入数据可视化的阵营，在降低数据分析门槛的同时，为分析结果提供更炫的展现效果。为了进一步让大家了解如何选择合适的数据可视化产品，本书将围绕这一话题展开，希望能对正在选择中的个人和企业有所帮助。
截至2023年5月，Tableau的最新版本是2023.1，该版本的功能有较大幅度的提升，提供全新的数据模型，简化复杂的数据分析，无需编码或脚本语言技能，客户可以更轻松地跨多个数据表来回答复杂的业务问题。本书正是基于此版本编写的，全面详细地介绍了Tableau在数据分析与数据处理方面的重要应用。
本书主要特色
特色1：内容丰富，涵盖领域广泛，适合各行业人士快速提升Tableau技能。
特色2：看得懂，学得会，注重传授方法、思路，以便读者更好地理解与运用。
特色3：贴近实际工作，介绍职场人急需的技能，通过案例学习效果立竿见影。
本书写了哪些内容？
使用本书的注意事项
（1）Tableau软件版本
本书是基于Tableau 2023软件进行编写，建议读者安装Tableau 2023.1和Tableau Prep 2023.1进行学习。由于Tableau 2023与Tableau 2022、Tableau 2021等版本间的差异不大，因此，本书也适用其他版本的学习。
（2）软件菜单命令
在本书中，当需要介绍Tableau软件界面的菜单命令时，采用“【】”符号，例如，介绍变量解聚功能时，会描述为：依次单击【分析】|【聚合度量】选项。
由于编著者水平所限，书中难免存在不妥之处，请读者批评指正。
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