人人都是数据分析师 Tableau应用实战 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

编辑推荐

　　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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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。

作者简介

　　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。

内页插图

精彩书评

　　★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

目录

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Tableau　2
1．3　Tableau的主要特性　3
1．4　Tableau的产品体系　5
1．5　Tableau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
1．6　Tableau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
3．1　Tableau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
8．4　Tableau与R语言　215
8．4．1　R语言简介　215
8．4．2　Tableau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PDF　264
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 Server　273
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 Server　282
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 Server　289
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A　Tableau数据提取API　299
附录B　Tableau JavaScript API　304
附录C　Tableau函数　307
附录D　数据表　326

前言/序言

　　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

好好学习天天向上!

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