这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第5天，前面我们介绍了如何用Tableau对数据建模？，今天介绍如何用Tableau可视化数据。你将学会：
前言 数据的世界正在发生急剧变化，任何人都应该访问自己需要的数据，并具备获取任何数据的洞察力，而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件，还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性： Data connection：Tableau Desktop可直接连接S
一个人可以合理地从多少个仪表板中获得洞察并采取行动？虽然我不知道答案（实际上这将是一项很好的调查），但我希望我们都可以达成一致的看法，即存在一定的限制。当我们在分析问题本身之前就为每个问题创建一个仪表板，而不进行分析时，仪表板膨胀就会发生。
Excel自动化和Tableau自动化的原理一致，也是通过连接MySQL实现数据自动更新。相较于Tableau自动化，Excel自动化更利于分享给业务或管理层，但缺点是处理大量级数据会显得很慢。
随着互联网飞速发展的时代，技术更新迭代的速度也在加快。看着Java、Js、Swift在各领域心花路放，也是煞是羡慕。寻了寻.net的消息，也是振奋人心，.net core 1，mono，xamarin等等，但大多都还在狂吼的阶段。其实一直以来对技术的理解是技术服务于业务和产品，产品又在不同程度的推进着技术的演进。
看到的一篇总结性的文章，收藏一下，感兴趣的可以自己看看，哪些是已经会的，哪些是没听说过的，哪些是一知半解的，都可以稍微看看。
Tableau 让人们看到数据的美，以及无限探索数据真相的可能。简便、快速地创建可视化分析视图，并通过仪表板和数据进行交互，是 Tableau 的拿手好戏。
回顾过去近十年中国商业智能（Business Intelligence，以下简称BI）市场的经营与运作，若以一个业内人士的身份来描述这段历程，我想把它归纳为“光环褪去，返璞归真”，BI之于中国，已经渐渐从概念走向了成熟。
Tableau是优秀的可视化分析软件，对于企业来说，可以购买Tableau Server实现线上数据自动化。但是如果只限于某个分析小组内部使用，高昂的价格是很好的劝退条件。而客户端软件在某宝上的价格就显得亲民很多，那有没有什么曲线的方法实现数据自动化呢。
美国拥有悠久历史的知名计算机杂志，对Tableau这个知名的自助BI工具做了较为客观的评价。如下文。 自助型商业智能（BI）工具Tableau Desktop（每位用户的一年使用权限费用999美元）是目前自助型BI领域最成熟的玩家，这使得Tableau Desktop几乎成为了商业智能科学和数据可视化的代名词。然而，这份成熟也导致了一个庞大的，经常给人造成困扰的产品线，这个产品线经常被认为是一个桌面级应用而非一个完全基于网站的SaaS服务。尽管如此，Tableau Desktop是我所检视过的自助型BI工具
原文链接：https://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/tableau-learning-path/ 翻译 | 沙拉丁 译文版权归翻译者和CDA数据分析师共同所有，转载请留言申请授权 欢迎到数据可视化的世界 数据可视化是一种艺术，这种艺术甚至能让毫无数据分析经验的小白理解数据的内涵。通过审美元素如颜色，尺寸，标签的完美融合可以实现出完美
译者：吕东昊 审校：陈明艳 本文长度为3743字，预估阅读时间10分钟。 摘要：本文从数据连接器、数据处理、可视化等多个维度解析Tableau和 Google Data Studio二者区别。 P
嵌入式分析 在传统业务应用程序（如HR系统，CRM或ERP）的范围内提供商业智能。这些分析在用户的正常工作流程中提供上下文敏感的决策支持。
Power BI VS Tableau 是个老生常谈的话题。相关文章在csdn、知乎、谷歌上有不少。但一来这两家的产品更新迭代很快，二来网上很多文章都是大方向上抽象概念的对比，没有细化到操作层面。个人估计，很多文章都是把初始一两篇对比文章的几个观点换个表达再写一遍，因此都是大同小异，且不痛不痒，让读者看完还是不知有啥区别。接下来我将以Power BI老手的视角，从多个方面去进行对比。本篇主要讲解可视化层面。为此，我特地用Tableau复刻了一遍Stack Overflow 2019调查问卷的Power BI报告。详见下图：
“ 我最开始听说的指标平台是来自国内很多大型互联网公司，比如滴滴，贝壳找房，有赞等，都有很不错的指标平台建设实践。这让我一直以为指标平台是一个国内特有的比较火热的概念。而最近对北美市场进行调研后，我惊喜地发现原来指标平台的概念不止是国内才有，下面就和大家分享一下我了解的海外指标平台的建设情况。”
数据分析体系可分为数据整理、数据分析、数据呈现。数据整理包含对源数据的获取、筛选、清洗、整理和统计，数据整理是对源数据的初加工，是数据分析工作的前置。数据分析是运用数据分析的工具，根据自己的目的，对数据进行深层次的挖掘和分析，找出内在的联系和变化；数据呈现是对分析的结果进行呈现，大部分是通过专业图表来展示，是数据分析报告的重要组成部分。对很多公司来说，数据整理不是难事，难就难在业务数据如何解读？如何呈现才能说明问题？从中能发现什么业务问题？有没有改善的机会？ 可见，如何将数据落地，这是
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
由于工作里常常要做图表，Excel没法满足复杂场景，所以Echarts和Tableau成为了我最得力的两个助手。
Tableau作为可视化数据分析软件中的佼佼者，将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。创建与共享绝妙的数据可视化内容，Tableau 为您呈上唾手可得的可视化分析能力。它帮助您生动地分析实际存在的任何结构化数据，以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。利用 Tableau 简便的拖放式界面，您可以自定义视图、布局、形状、颜色等等，帮助您展现自己的数据视角。另外他还适用于多种数据文件与数据库，数据可扩展性强，不限制您所处理的数据大小。
编者按：越来越多的中高级客户采用SAP作为ERP工具，也有越来越多的SAP客户采用Tableau作为上层的数据分析与洞察利器。借客户咨询之际，笔者总结近几年来SAP客户的相关经验，简要阐述Tableau与SAP的匹配方式。 ———————————— 在SAP峰会中，SAP 首席技术官 Vishal Sikka 演示了如何将 Tableau 连接至与 HANA 同时运行的 SAP BW，超过 2800 万行的数据，并实现了近乎瞬时的响应。这是来自SAP官方的认可。 Tableau已获得正式的SAP 认证 (H
作为数据分析的爱好者，之前我是Tableau Desktop的深度用户，由于Tableau Desktop收费，免费的Public版本又在数据连接上有限制，所以常常限制了我的使用。从去年开始，我就切换到了国产的数据分析产品Yonghong Desktop。原因有二：一是Yonghong Desktop免费，二是Yonghong Desktop的表现丝毫不逊色于Tableau。 在开始之前，大家可以先扫码下载软件试用一下，或许能对本文的内容了解得更深刻。 Yonghong Desktop官网，下载软件请用
前两天在公众号发布了一篇「NBA球队数据可视化」的视频案例，对于本赛季东西部30只球队的得失分，胜负场次，胜率排名等进行了可视化展示，并支持实时交互。可点击下方视频查看。本文来分享一下视频中可视化的实现过程。
本教程演练 Tableau Desktop 版本 2019.1 的特性和功能。在您演练本教程时，您将在 Tableau 工作簿中创建多个视图。您将采取的步骤以及工作将使用的工作簿基于在一家大型零售连锁店总部工作的员工的故事。随着您逐步提出关于您的公司及其业绩的问题，故事随之展开。
【数据猿导读】 作为交易的一部分，Tableau可获得Empirical的分析引擎，这是一款软件工具，用于降低大规模数据建模中的复杂性。
之前我是数据分析师的时候，我想继续深造成为一名数据科学家，我意识到两者有很大不同。并不是说数据科学与数据分析用完全不一样的工具和编程语言，我甚至觉得数据科学是数据分析的一种形式，因为最终你是在与数据打交道——转换格式，进行可视化，得出可用的结论。
数据科学和机器学习两个领域很容易混淆，从职责描述上还是大家的普遍印象里，这两个职位都差不多。相较之下，数据科学和数据分析这两个职位更容易区分。它们虽有关键差别，但也有相似之处。
5个富有挑战性的机器学习开源项目帮你找到2020的正确打开方式，以下机器学习项目涉及多个领域，包括Python编程及自然语言处理。
这个要慌，问题有点大！ 严格来说我只是Tableau众多粉丝中的一员，而且是一个不怎么会Excel的。三年前一次偶然的机会在领导推荐下接触了Tableau，开始一段没资料没指导的摸索式学习。希望本文给您在学习的过程中带来帮助，欢迎留言互相讨论交流。（本文最后有彩蛋哟） 也许你有大量的数据，你想从这些数据中间发现，挖掘，并展现一些数据背后的知识或者洞察；但是你不懂数据建模，编程，或者数据清洗，甚至是SQL的优化等。你需要一个易用的数据可视化工具实现通过拖拽就能完成数据的可视化，并且可以给出最合适的展示图形。
可视分析技术已经发展了近十年。在这些年间，人们研究了大量的可视分析方法和案例，发表了不少研究论文。然而，对于一些基本问题，人们依然没有明确的答案。例如，一个基本的可视分析流程是怎样的？一个可视分析系统应该包含哪几个组件？如何评价和比较不同的可视分析系统？在VAST’2014的一篇论文中[1]，Sacha等人提出了一个可视分析模型，系统性的回答了以上问题。 如图1所示，他们的模型包含左边计算机的部分和右边人的部分。在计算机部分中，数据被绘制为可视化图表，同时也通过模型进行整理和挖掘。可视化图表既可以显示原始数
熟悉BI可视化的同学都知道，现在企业届常用的BI工具主要是Power BI、FineBI、Tableau等，其中以Tableau可视化功能最为突出，做出来的图表非常好看。
PyGWalker可以简化Jupyter笔记本的数据分析和数据可视化工作流程，方法是将panda数据帧转换为Tableau风格的用户界面进行可视化探索。
互联网有数不清的网页，且不断在以指数级速度产生新内容。到 2022 年，整个互联网创建和复制的数据将达到 44 ZB，也就是 44 万亿 GB。这么大体量内容的背后也带来了丰富信息源，唯一的问题是怎么在这浩如烟海的信息中检索到你想要的信息并带来价值。
Tableau简介：Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它帮助您生动地分析实际存在的任何结构化数据，以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。利用 Tableau 简便的拖放式界面，您可以自定义视图、布局、形状、颜色等等，帮助您展现自己的数据视角。其他详细的信息，自己可以百度！ 下面首先展示下用Tableau软件绘制的图形：
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第6天，前面我们介绍了如何用Tableau可视化？，今天介绍项目实战：如何制作报表？通过一个项目学会如何制作报表，最终的案例效果如下图。
数据可视化——Tableau Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。Tableau 是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，分为Tableau Desktop 和Tableau Server。目前版本是Tableau 8.3。它帮助您生动地分析实际存在的任何结构化数据，以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。利用 Tableau 简便的拖放式界面，您可以自定义视图、布局、形状、颜色等等，帮助您展现自己的数据视角。 课程目录 第1课：tableau简介
作为一名成熟的数据分析师，那必然是要头顶Python，脚踩SQL，左手一个Tableau，右手一个Excel。能取数，会报表，埋点AB两不误，分析落地显价值。
8月18日，我们完成了企业数据云的愿景，即通过Cloudera 数据平台私有云（ CDP 私有云） 的全面可用带来真正的混合云体验。基于Kubernetes（RedHat OpenShift）的CDP私有云将云原生的速度/简单性和经济性扩展到了本地环境，从而使连接的数据生命周期扩展到了本地环境，使IT能够更快地响应业务需求并提供坚如磐石的服务水平，这样人们就可以提高数据生产力。
正确分析使用数据可能会挖到宝藏。那么，作为个人或公司，如何选择分析和可视化数据的工具？
感谢MariaDB公司的工程副总裁 David Thompson，最近在MariaDB整合加入了Tableau软件。 Tableau是一个提供商业智能集成的可视化分析平台，已经Maria认证。这个可视化的数据管理技术将帮助企业利用该解决方案，进行可靠、快速的数据驱动之决策能力。 “世界上数以百万计的用户依靠MariaDB和Tableau运行和分析着关键业务应用环境”，MariaDB的产品营销高级总监Shane Johnson说，“我们之间的整合，将使开源数据库和商业智能更加可靠”。 📷 Tableau和Ma
随着数据分析和可视化工具的广泛应用，Tableau和Power BI已成为行业标准的分析工具，而Python则作为数据科学的主流编程语言，广泛用于数据处理、分析和机器学习。本教程旨在介绍Tableau、Power BI与Python的基本使用方法及其在数据分析中的应用。
在之前的文章中，谈到过【运维的本质--可视化】，在可视化的篇幅中，着重介绍自动化的可视化和数据的可视化；在后续的篇章中又介绍了【互联网运维的价值体系】，里面分解了几个维度：质量、成本、效率、安全等。以上都是为了清楚的梳理运维的内容边界，基于这个边界，我们再考虑如何进行平台支撑。可以说前两篇文章都是为今天这篇文章作为铺垫，用理念先行，然后在考虑平台落地，最后在细化其中每个内容。我更习惯用如下的方式来整体表达运维的工作方法和思路；
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对于希望充分利用数据的企业而言，掌握数据挖掘和处理相关技能的人才需求仍然很高，DevOps 工程师、Python 程序员、数据工程师和机器学习工程师已经成为企业的核心技术人才。本文，我们列出了 IT 专业人员在人才竞争中必须具备的十大关键技能，这也是 2019 年技术人员需要掌握的关键技能。虽然新技术和工具在人工智能和分析领域不断涌现，但开发人员必须对这些工具有广泛的了解。
在很大程度上，数据可视化的存在对于创建引人注目的叙述很重要。在她的同名书籍 Storytelling With Data 中，Cole NussbaumerKnaflic 采用了一种深入的，基于故事的数据可视化方法。 她使该网站的常规用户投入到每个月的可视化挑战中，并提供反馈与教程，以使她建立的社区一步步走向成熟。
今天给我的老东家单位的朋友分享Tableau的用法，看了她目前的使用情况，和之前不少客户有很多相似之处。如果要用一个词来描述他们的困境，我想可以称之为：夹在Excel世界和Tableau世界中间的人。 很多的Tableau用户把Tableau视为“PPT生成器”，用它来完成图标的制作，之后导图、截图，加入到ppt文件中。这就像你娶了一位绝代美女，却只是让她生孩子——“物不能尽其用”，总是令人惋惜。（在此没有对女士的任何不敬） 在此，总结在客户那里遇到的诸事种种，总结并提出几点个人建议。 1、一定要从明细
前段时间在公司技术分享会上，同事介绍了目前市面上关于自动生成 pandas 代码的工具库。我们也尝试把这些工具库引入到工作流程中。经过一段时间的实践，最终还是觉得不适合，不再使用这些工具库。
以超市销售情况为例做成符号地图： 步骤如下： ①转化数据类型：转化为可识别的地理类型。国家/地区下拉列表->地理角色->国家/地区 为什么要先转换数据类型呢，因为如果不转换数据类型，有可能会识别不出来。
美国时间周一，客户关系管理(CRM) 软件服务提供商Salesforce.com同意斥资157亿美元收购大数据公司Tableau Software，望为其客户提供更多的数据见解。
在 时间序列数据和MongoDB中：第一部分 - 简介 我们回顾了您需要了解的关键问题，以了解数据库的查询访问模式。在 时间序列数据和MongoDB：第二部分 - 模式设计最佳实践中， 我们探讨了时间序列数据的各种模式设计选项以及它们如何影响MongoDB资源。在这篇博文中，我们将介绍如何查询，分析和呈现MongoDB中存储的时间序列数据。了解客户端如何连接以查询数据库将有助于指导您设计数据模型和最佳数据库配置。查询MongoDB有多种方法。您可以使用本机工具（如 MongoDB Shell 命令行）和 MongoDB Compass（基于GUI的查询工具）。通过一系列以编程方式访问MongoDB数据 MongoDB驱动程序。几乎所有主要的编程语言都有驱动程序，包括C＃，Java，NodeJS，Go，R，Python，Ruby等等。
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