人人都是數據分析師 Tableau應用實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉紅閣，王淑娟，溫融冰 著

圖書標籤:

• Tableau
• 數據分析
• 數據可視化
• 商業智能
• BI
• 數據分析工具
• 圖錶
• 實戰
• 人人都是數據分析師
• 數據報告

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115406866

版次：1

商品編碼：11802678

包裝：平裝

叢書名： 圖靈原創

開本：16開

齣版時間：2015-11-01

用紙：膠版紙

頁數：330

正文語種：中文

編輯推薦

　　1. 基於9.1版本，采用實際案例，深度講解核心功能。

　　2. Tableau亞太區副總裁、埃森哲大中華區董事總經理傾情作序。

　　3. 特斯拉、百度、***等數據分析師聯袂推薦。

　　4. 簡單易用，拖放成圖，無需統計、計算機背景，即可進行可視化分析，分秒間讀取，快速引擎處理，幫你看見並讀懂大數據。

　　5. 全麵介紹Tableau核心功能。包括數據連接與管理、基礎與高級圖形分析、地圖分析、高級數據操作、基礎統計分析、如何與R集成進行高級分析、分析圖錶整閤以及分析成果共享等主要內容。

　　6. 本書以目前電力行業已有的監測、分析業務實踐為基礎，以豐富的實際案例貫穿始終，對各類方法、技術進行瞭詳細說明，方便讀者快速掌握數據分析方法。

　　本書樣例數據源文件請到圖靈社區本書主頁下載。

內容簡介

　　《人人都是數據分析師 Tableau應用實戰》基於Tableau 9.1版本編寫，詳細介紹瞭Tableau的數據連接與編輯、圖形編輯與展示功能，包括數據連接與管理、基礎與高級圖形分析、地圖分析、高級數據操作、基礎統計分析、如何與R集成進行高級分析、分析圖錶整閤以及分析成果共享等主要內容。同時，書中以目前電力行業已有的監測、分析業務實踐為基礎，以豐富的實際案例貫穿始終，對各類方法、技術進行瞭詳細說明，方便讀者快速掌握數據分析方法。

　　《人人都是數據分析師 Tableau應用實戰》適用於互聯網、銀行證券、谘詢審計、快消品、能源等行業數據分析用戶以及媒體、網站等數據可視化用戶。

作者簡介

　　劉紅閣博士，原埃森哲谘詢經理，現百度鳳巢分析經理，專注於數據挖掘、機器學習、數據可視化等領域。

　　王淑娟，埃森哲谘詢顧問，專注於電力行業運營谘詢、數據分析及數據可視化等領域。

　　溫融冰，埃森哲谘詢經理，專注於企業價值管理、預算與績效管理及數據分析等領域。

內頁插圖

精彩書評

　　★本書通過真實的案例，闡述瞭一個完全不同於以往的數據分析方法論。它展示瞭領先企業如何讓商業智能不再局限於少數技術人員，讓多數人都掌握自助分析，讀懂數據創造更大的價值。

　　——JY Pook， Tableau亞太區副總裁

　　★Tableau 是一座橋梁，是一座將業務運營和大數據分析緊密融閤的生産力橋梁。本書是一本以業務為導嚮、以Tableau 為生産工具的較好的可視化學習圖書，讓人倍感親切，不忍釋捲。”

　　——柳卿博士，上海貝爾股份有限公司

　　★非常幸運能在第1時間讀到這本書，對於Tableau和數據愛好者來說，這絕對是一本值得推薦的書。

　　——欒超，特斯拉中國工程師

　　★Tableau 提供瞭幾乎所有數據源的訪問接口，分析處理能力強大，圖錶精美，操作簡單。本書分析視角獨特且多樣，非常值得一讀。

　　——莊曉天博士，

　　★在 Teambition，從産品到運營，我們用 Tableau 查看和分析方方麵麵的數據。很高興看到這樣一本結構清晰、案例豐富的好書。對於想入門或提升自己數據分析能力的朋友，這本書是你的較佳選擇。

　　——紀楊，Teambition數據分析師

目錄

第1章　Tableau入門　　1
1．1　敏捷商務智能　1
1．2　數據可視化明星Tableau　2
1．3　Tableau的主要特性　3
1．4　Tableau的産品體係　5
1．5　Tableau的工作區　6
1．5．1　工作錶工作區　6
1．5．2　儀錶闆工作區　8
1．5．3　故事工作區　9
1．5．4　菜單欄和工具欄　10
1．6　Tableau的文件管理　12
第2章　典型應用場景　14
2．1　數據準備　14
2．2　認識Tableau數據　16
2．2．1　數據角色　16
2．2．2　字段類型　18
2．2．3　字段類型轉換　18
2．3　創建視圖　19
2．3．1　行列功能區　20
2．3．2　標記卡　23
2．3．3　篩選器　29
2．3．4　頁麵　31
2．3．5　智能顯示　32
2．3．6　度量名稱和度量值　33
2．4　創建儀錶闆　35
2．5　保存工作成果　37
第3章　數據連接與管理　38
3．1　Tableau的數據架構　38
3．2　數據連接　41
3．2．1　連接文件數據源　41
3．2．2　連接服務器數據源　45
3．2．3　復製粘貼輸入數據　49
3．2．4　篩選數據　51
3．3　數據整閤　53
3．3．1　實現多錶聯結　53
3．3．2　多數據源的數據融閤　56
3．3．3　行列轉換　59
3．4　數據加載　60
3．4．1　創建數據提取　60
3．4．2　刷新數據提取　64
3．4．3　嚮數據提取添加行　66
3．4．4　優化數據提取　67
3．5　數據維護　68
3．5．1　查看數據　69
3．5．2　刷新數據　69
3．5．3　替換數據　70
3．5．4　刪除數據　71
第4章　初級可視化分析　73
4．1　條形圖　73
4．2　直方圖　77
4．3　餅圖　80
4．4　摺綫圖　83
4．4．1　基本摺綫圖　83
4．4．2　雙組閤圖　86
4．5　基本錶　89
4．6　壓力圖　90
4．6．1　壓力圖　90
4．6．2　突顯錶　92
4．7　樹地圖　96
4．8　氣泡圖　97
4．9　圓視圖　98
4．10　標靶圖　99
4．11　甘特圖　101
第5章　地圖分析　103
5．1　地圖簡介　103
5．1．1　分配地理角色　103
5．1．2　創建符號地圖　104
5．1．3　創建填充地圖　111
5．1．4　創建多維度地圖　112
5．1．5　創建混閤地圖　113
5．2　設置地理信息　116
5．2．1　選擇地圖源　116
5．2．2　自定義地理編碼　118
5．3　高級功能　121
5．3．1　多邊形地圖　121
5．3．2　背景圖像地圖　123
5．3．3　地理位置距離計算　127
第6章　高級數據操作　129
6．1　分層結構　129
6．1．1　創建分層結構　130
6．1．2　使用分層結構　131
6．2　組　134
6．2．1　創建組　134
6．2．2　使用組　136
6．3　集　138
6．3．1　創建集　138
6．3．2　使用集　141
6．4　參數　142
6．4．1　創建參數　143
6．4．2　使用參數　144
6．5　計算字段　145
6．5．1　創建計算字段　146
6．5．2　使用計算字段　147
6．5．3　特殊函數：錶計算　149
6．5．4　特殊函數：詳細級彆錶達式　156
6．5．5　特殊函數：百分比　158
6．6　變換　159
6．6．1　變換日期型字段　159
6．6．2　變換字符型字段　160
6．7　參考綫及參考區間　161
6．7．1　創建參考綫及參考區間　162
6．7．2　創建參考區間　165
第7章　高級可視化分析　166
7．1　帕纍托圖　166
7．2　盒須圖　171
7．2．1　基礎應用　172
7．2．2　圖形延伸　174
7．3　瀑布圖　175
7．3．1　基礎應用　176
7．3．2　圖形延伸　178
7．4　範圍?綫圖　180
7．5　傾斜圖　183
7．6　網絡圖　186
7．7　雷達圖　191
第8章　統計分析　199
8．1　散點圖與相關分析　199
8．1．1　創建基本散點圖　199
8．1．2　創建高級散點圖　200
8．1．3　創建散點圖矩陣　201
8．2　迴歸分析　203
8．2．1　模型簡介　203
8．2．2　模型構建　204
8．2．3　模型評價　206
8．3　時間序列分析　207
8．3．1　時間序列圖　207
8．3．2　時間序列預測　209
8．3．3　預測模型評價　213
8．4　Tableau與R語言　215
8．4．1　R語言簡介　215
8．4．2　Tableau與R集成　217
8．4．3　用R進行高級分析　219
第9章　分析圖錶整閤　223
9．1　儀錶闆簡介　223
9．1．1　工作區　223
9．1．2　對象　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　操作步驟　227
9．2．1　新建布局　228
9．2．2　添加內容並調整格式　230
9．2．3　添加交互操作　244
第10章　分析成果共享　254
10．1　導齣和發布數據（源）　254
10．1．1　通過將數據復製到剪貼闆導齣數據　254
10．1．2　以Access數據庫文件導齣數據　257
10．1．3　以交叉分析（Excel）方式導齣數據　258
10．1．4　導齣數據源　258
10．1．5　發布數據源　260
10．2　導齣圖像和PDF 文件　262
10．2．1　復製圖像　262
10．2．2　導齣圖像　263
10．2．3　打印為PDF　264
10．3　保存和發布工作簿　265
10．3．1　保存工作簿　265
10．3．2　保存打包工作簿　265
10．3．3　將工作簿發布到服務器　267
10．3．4　將工作簿保存到TableauPublic上　270
第11章　Tableau Server簡介　273
11．1　安裝Tableau Server　273
11．1．1　單服務器安裝　273
11．1．2　分布式集群安裝　279
11．2　配置Tableau Server　282
11．2．1　配置站點　282
11．2．2　配置用戶　285
11．2．3　配置組　288
11．3　使用Tableau Server　289
11．3．1　界麵查詢　291
11．3．2　編輯發布　294
11．4　安全機製　295
11．4．1　訪問安全　296
11．4．2　對象安全　296
11．4．3　數據安全　297
11．4．4　網絡安全　297
附錄A　Tableau數據提取API　299
附錄B　Tableau JavaScript API　304
附錄C　Tableau函數　307
附錄D　數據錶　326

前言/序言

　　古諺有雲“一圖勝萬言”，這在不同文化中均廣為人知。有人經考證認為，其最早來自記者弗萊德?巴納德（Fred R. Barnard）1927年發錶在一本貿易雜誌上的文章；然而另一些人認為它源於中國的孔子，這位2000多年前的智者曾講過“書意能達萬言”。無論齣處如何，專傢們已經一次又一次地發布研究成果來證實這個結論：人類主要是視覺動物。當我寫這篇序言時，我仍驚嘆於這種認知在中國是多麼地深入人心，從遠古時代雄偉的繪畫到象形文字、形聲字，再到今天的簡體字，都有著廣泛的體現。

　　而Tableau有幸基於這樣的智慧創造應用産品，來幫助更多的人讀懂他們的數據。我們十多年前起源於斯坦福大學的這個願望，已經惠及150多個國傢3萬多傢機構及成韆上萬的個人。當今世界，人類前所未有地連接在一起，而未來5年內，將會産生多如繁星的數據，那麼能夠理解、利用和掌握自身的數據將變成一項最基本的生存技能。

　　許多機構已經開始麵對這個人人自助分析、數據驅動決策的現實。少數比較成功，但更多疲於追趕。Tableau亞太區的一項市場調研發現，那些能夠滿足業務人員自助開展數據讀取和分析需求的企業，其業績比采取傳統做法的企業好兩倍。但是盡管知曉此好處，75%的業務人員錶明他們自助開展數據分析的需求仍未充分滿足或完全未滿足。

　　中國經濟的發展早已超越曾經的“四小龍”，在知識經濟與數字化時代，越來越多的國有企業、私營企業甚至公共服務機構都麵臨同樣的挑戰。培訓員工應用自助式的分析工具發現海量數據中的價值已變得勢在必行。

　　而這正是本書的關鍵所在！盡管市麵上已經有瞭傳統的商業智能解決方案，但是麵對海量的數據和整閤這些解決方案的復雜性，很多中國企業仍疲於應對。本書通過真實的案例，闡述瞭一個完全不同於以往的數據分析方法論。它展示瞭領先企業如何讓商業智能不再局限於少數技術人員，讓多數人都掌握自助分析，讀懂數據，創造更大的價值。

　　中國是世界上最大的能源消費國，電力行業的高效運營有著重大而廣泛的影響。我相信讀者會從電力行業敏捷數據分析的最佳實踐中受益匪淺。關於這一點，我非常感謝我們的閤作夥伴埃森哲的三位作者，他們持續為客戶帶來行業洞見，並先見地倡導客戶應用Tableau來滿足數據分析的需求。

　　JY Pook

　　Tableau亞太區副總裁

探索數據驅動的商業洞察：一站式解決方案，賦能決策者 在這個信息爆炸的時代，數據已成為企業最寶貴的資産。然而，海量的數據往往如同未經雕琢的璞玉，其潛在的價值需要專業的工具和方法纔能被挖掘和呈現。本書並非一本關於特定軟件應用的教程，而是緻力於引領讀者走進數據分析的宏大世界，從概念到實踐，係統性地構建一套完整的商業洞察體係。我們旨在為所有渴望利用數據解決實際問題、優化決策流程的專業人士和未來商業領袖提供一份深度解析，讓你真正理解數據分析的“為什麼”和“是什麼”，並掌握如何將其轉化為驅動業務增長的強大引擎。 第一篇：數據分析的基石——理解與思維 在深入實操之前，建立堅實的數據分析理論基礎和正確的思維模式至關重要。本篇將從根本上闡述數據分析的定義、核心價值以及在現代商業環境中的不可或缺性。我們將探討不同類型的數據（定性、定量、結構化、非結構化）及其各自的特點，以及數據在企業價值鏈中扮演的角色。 數據分析的內涵與外延： 我們將解構“數據分析”這一概念，區分描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規範性分析等不同層次，幫助讀者理解數據分析並非單一的技能，而是一個多維度、多層次的認知過程。你將瞭解到，數據分析的目標遠不止於報告的生成，更在於發現隱藏的規律、預測未來的趨勢，並最終指導行動。 商業問題的定義與數據化： 任何數據分析都始於一個清晰的商業問題。本章將重點教授如何將模糊的商業睏惑轉化為可量化、可衡量的數據分析目標。我們將通過大量的案例研究，展示如何識彆關鍵績效指標（KPIs），如何設計實驗來驗證假設，以及如何運用邏輯思維和批判性思維來審視數據的潛在偏差和局限性。 數據思維與決策模型： 數據分析的最終目的是驅動更好的決策。我們將深入探討“數據思維”的核心要素，包括對證據的依賴、對概率的理解、對趨勢的敏感以及對不確定性的包容。同時，本篇還將介紹幾種經典的決策模型，例如SWOT分析、波特五力模型等，並探討如何將數據分析的結果融入這些模型，從而做齣更具戰略性和前瞻性的決策。 數據倫理與隱私保護： 在數據日益敏感的今天，瞭解數據倫理和隱私保護原則是每個數據分析師的必修課。我們將討論數據收集、使用和存儲中的道德規範，以及相關法律法規對數據分析實踐的影響，確保讀者在閤規的前提下進行數據挖掘。 第二篇：數據驅動的洞察力——從數據到知識 當理論基礎夯實，我們便進入瞭數據分析的核心環節：如何從原始數據中提取有價值的洞察。本篇將聚焦於數據探索、清洗、轉換以及初步的可視化，為後續的深入分析打下基礎。 數據獲取與管理： 瞭解數據的來源是分析的第一步。我們將介紹不同類型的數據源，如數據庫（SQL）、API、文件（CSV, Excel）、網頁抓取等，並講解數據獲取的基本方法和注意事項。同時，本章也會涉及基礎的數據管理概念，包括數據存儲、數據字典和數據版本控製，為建立可靠的數據分析流程奠定基礎。 數據清洗與預處理： 真實世界的數據往往充斥著錯誤、缺失和不一緻。本節將詳細闡述數據清洗的關鍵技術，包括處理缺失值（填充、刪除）、識彆和處理異常值、數據格式統一、去除重復項等。我們將強調數據清洗的必要性，以及不當清洗可能帶來的嚴重後果，指導讀者建立嚴謹的數據預處理流程。 數據轉換與特徵工程： 將原始數據轉化為適閤分析的格式是關鍵。本章將介紹各種數據轉換技術，例如數據類型轉換、分組聚閤、計算衍生變量、離散化連續變量等。特彆地，我們將深入探討“特徵工程”的藝術，即如何根據業務理解創造新的、更有預測能力的特徵，這是提升模型性能和洞察深度的重要手段。 探索性數據分析（EDA）與可視化基礎： 探索性數據分析是理解數據分布、識彆變量間關係、發現潛在模式的有效方法。本節將介紹常用的EDA技術，如計算描述性統計量（均值、中位數、方差等）、相關性分析、分組分析等。同時，我們將強調可視化在EDA中的核心作用，介紹不同類型圖錶的適用場景（如柱狀圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖等），並講解如何利用可視化工具來直觀地呈現數據特徵和初步發現。 第三篇：構建數據分析能力——進階方法與應用 本篇將帶領讀者進入更高級的數據分析領域，介紹常用的統計分析方法、預測建模技術，並結閤實際業務場景進行應用。 統計學在數據分析中的應用： 統計學是數據分析的語言。我們將深入講解描述性統計和推斷性統計的基本概念，包括概率分布、假設檢驗、置信區間、方差分析（ANOVA）等。這些工具將幫助你更科學地理解數據的變異性，評估不同組彆之間的差異，並對總體做齣更可靠的推斷。 迴歸分析與關聯性挖掘： 理解變量之間的關係是數據分析的重要目標。本章將詳細介紹綫性迴歸、邏輯迴歸等迴歸分析模型，幫助你量化一個或多個自變量對因變量的影響。同時，我們將探討如何利用關聯規則挖掘（如Apriori算法）來發現數據項之間的有趣聯係，例如購物籃分析中的“購買A商品的人也經常購買B商品”。 時間序列分析與趨勢預測： 許多商業決策依賴於對未來趨勢的預測，而時間序列數據是預測的基礎。本節將介紹時間序列數據的特點，以及常用的時間序列分析模型，如移動平均（MA）、指數平滑（ES）、ARIMA模型等。你將學會如何識彆數據中的趨勢、季節性、周期性，並利用這些信息進行短期和長期的預測。 聚類分析與用戶分群： 瞭解你的客戶群體是精細化運營的關鍵。本章將介紹聚類分析的基本原理和常用算法（如K-Means），幫助你根據數據的相似性將數據點（如用戶）劃分到不同的群體中。我們將探討如何利用聚類結果進行用戶畫像構建、個性化推薦以及市場細分。 分類與預測建模： 在許多場景下，我們需要根據已知數據來預測未知結果。本節將介紹幾種經典的分類算法，如決策樹、支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯等，以及如何評估分類模型的性能（如準確率、召迴率、F1分數）。你將學會構建預測模型，例如預測客戶流失、判斷郵件是否為垃圾郵件等。 第四篇：數據驅動的戰略——從洞察到行動 數據分析的價值最終體現在指導戰略製定和優化業務流程。本篇將聚焦於如何將分析結果轉化為可執行的商業策略，並建立持續的數據驅動決策文化。 商業智能（BI）與數據報告： 將復雜的數據分析結果以清晰、易懂的方式呈現給決策者是BI的核心任務。本章將探討不同類型的數據報告（如儀錶盤、報錶、鑽取分析）的設計原則，以及如何根據不同的受眾和業務需求來定製報告。我們將強調報告的敘事性，即如何用數據講述一個引人入勝的商業故事。 A/B測試與實驗設計： 在進行重大決策或産品迭代時，通過科學的實驗來驗證假設至關重要。本章將詳細介紹A/B測試的原理、設計步驟和常見誤區，包括樣本量計算、統計顯著性判斷、結果解讀等。你將學會如何通過實驗來評估不同方案的優劣，從而做齣基於證據的優化決策。 數據在不同業務職能中的應用： 數據分析並非孤立的職能，而是貫穿於企業各個環節。本篇將深入探討數據分析在市場營銷（客戶細分、精準營銷）、銷售（銷售預測、渠道優化）、産品開發（用戶行為分析、功能迭代）、運營（效率提升、風險管理）等核心業務職能中的具體應用案例。 構建數據驅動的組織文化： 技術的引入隻是第一步，真正實現數據驅動需要組織文化的支撐。本章將探討如何推動數據素養的普及，如何建立跨部門的數據協作機製，以及如何鼓勵員工在日常工作中擁抱數據思維。我們將討論領導者的作用、數據治理的重要性，以及如何衡量數據分析的ROI。 未來趨勢與持續學習： 數據分析領域發展迅速，新的技術和方法層齣不窮。本章將展望數據分析的未來發展趨勢，如人工智能（AI）、機器學習（ML）的深入應用、大數據技術的發展、數據可視化工具的演進等。同時，我們將為讀者提供持續學習的資源和建議，鼓勵大傢保持敏銳的學習能力，不斷提升自身的數據分析能力。 本書旨在成為你數據分析旅程的堅實夥伴，無論你身處何種行業、扮演何種角色，隻要你渴望用數據武裝頭腦，驅動更明智的決策，本書都將為你打開一扇通往數據驅動新世界的大門。我們鼓勵你帶著問題來閱讀，帶著解決方案去實踐，讓數據分析真正賦能你的工作和事業。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據分析一直充滿好奇但又不知從何下手的人，我找到瞭這本書，真是太幸運瞭。書中的語言風格非常親切，沒有太多生澀難懂的專業術語，作者仿佛就是在和朋友聊天一樣，娓娓道來。我最喜歡的是書中強調的“分析思維”的培養，而不僅僅是停留在工具的使用層麵。比如，書中反復提到要“帶著問題去分析”，並且在分析過程中要不斷地“審視自己的假設”，這讓我覺得數據分析不僅僅是技術操作，更是一種解決問題的能力。我個人覺得，書中對於數據可視化原則的講解是點睛之筆。作者用大量的實例告訴我們，好的可視化能夠“說話”，能夠幫助我們快速發現隱藏在數據背後的規律和趨勢，而糟糕的可視化則可能“誤導”我們，甚至得齣錯誤的結論。書中還分享瞭一些 Tableau 的“快捷鍵”和“技巧”，這些看似不起眼的小細節，卻能極大地提高我們的工作效率。讀完這本書，我感覺自己已經掌握瞭使用 Tableau 進行數據探索和可視化的基本技能，並且建立起瞭一種更加理性、更加科學的數據分析方法論。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和內容設計都非常用心，讀起來一點都不枯燥，反而有一種“跟著大神學技能”的沉浸感。我特彆欣賞書中循序漸進的教學方式，從最基礎的 Tableau 連接數據、創建基本圖錶開始，逐步深入到更復雜的計算字段、參數、集、以及 LOD 錶達式等高級功能。每一個概念的引入都配有清晰的步驟說明和圖文並茂的演示，讓我這個 Tableau 新手也能很快上手。而且，書中不僅僅是講“怎麼做”，更側重於“為什麼這麼做”。例如，在講解數據建模和數據清洗時，作者會詳細分析不良數據對分析結果的影響，並提供行之有效的解決方案，這讓我意識到數據質量的重要性。我印象最深刻的一個章節是關於創建交互式儀錶闆的部分，作者通過一個完整的項目案例，演示瞭如何將多個視圖組閤起來，創建齣能夠響應用戶交互、提供深度洞察的儀錶闆。其中的參數控件、篩選器動作、以及鏈接到 URL 等技巧，都讓我覺得非常驚艷，也激發瞭我自己動手去實踐的欲望。這本書真的是一本從理論到實踐都非常紮實的 Tableau 入門與進階指南，感覺像是擁有瞭一位隨時在綫的私人教練，隨時可以指導我解決遇到的問題。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始對 Tableau 的認知僅限於“一個畫圖的軟件”，但讀完這本書，我的觀念徹底被顛覆瞭。書中不僅僅講解瞭如何利用 Tableau 製作齣美觀的圖錶，更重要的是，它教會瞭我如何“講好一個數據故事”。作者強調，數據分析的最終目的不是生成一堆報告，而是要通過數據來溝通、來影響決策。書中提供瞭很多關於如何設計儀錶闆的原則，比如如何引導用戶的注意力、如何利用交互性來提供深入洞察，以及如何讓報告更具說服力。我最喜歡的部分是關於“數據故事”的構建，作者通過一個完整案例，演示瞭如何從原始數據齣發，一步一步地提煉齣關鍵信息，並將其轉化為一個引人入勝的數據故事，最終能夠驅動業務增長。這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一本關於如何運用數據來解決實際問題的思維指南，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

我是一名軟件開發工程師，平時接觸的數據量不小，但一直缺乏有效的工具和方法來對這些數據進行深度挖掘。這本書的齣現，簡直就是為我量身定做的。書中對 Tableau 的功能介紹非常全麵，從數據連接、數據準備，到創建各種圖錶，再到構建動態儀錶闆，幾乎覆蓋瞭 Tableau 在實際工作中的所有應用場景。讓我印象深刻的是，書中並沒有迴避 Tableau 在處理大數據量時的性能問題，而是提供瞭很多優化建議和技巧，比如如何高效地使用數據提取、如何優化計算字段的編寫方式等，這對於我這樣需要處理海量數據的開發者來說，非常有價值。此外，書中的很多案例都非常貼近實際工作需求，例如用戶行為分析、日誌分析等，這些都能直接應用到我的項目開發中，幫助我更好地理解用戶需求、優化産品設計。這本書讓我看到瞭 Tableau 在數據分析領域的強大潛力，也為我打開瞭職業發展的新思路。

評分☆☆☆☆☆

最近在讀一本《人人都是數據分析師 Tableau應用實戰》，雖然書名聽起來很“普及”，但實際翻開內容，纔發現裏麵涉及的知識點相當深入，而且非常實用。我尤其喜歡書中對於各種圖錶類型的講解，不僅僅是告訴你怎麼畫，更重要的是解釋瞭每種圖錶背後的邏輯，什麼時候該用什麼圖，纔能最有效地傳達信息，避免誤導。比如，書中花瞭很大篇幅來對比柱狀圖、條形圖、摺綫圖，以及散點圖和氣泡圖的區彆和適用場景，還特彆強調瞭在可視化時要注意的細節，比如顔色搭配、標簽放置、以及如何避免“數據欺騙”等。這讓我意識到，數據可視化不僅僅是技術活，更是一門藝術和科學的結閤。書中還提供瞭大量的案例分析，這些案例涵蓋瞭商業、營銷、運營等多個領域，通過真實的場景來演示 Tableau 的功能。我印象深刻的是一個關於銷售業績分析的案例，作者通過交互式儀錶闆，將不同區域、不同産品、不同時間段的銷售數據清晰地呈現齣來，並且能夠通過點擊聯動，快速鑽取到更細粒度的數據，這對於管理者做齣決策非常有幫助。之前我總覺得數據分析是少數專業人士的事情，讀瞭這本書，感覺真的打開瞭新世界的大門，讓我對數據分析有瞭更係統、更全麵的認識，也對 Tableau 這個工具産生瞭濃厚的興趣。

評分☆☆☆☆☆

喜歡在京東買書，速度！希望保持質量，不要齣現假貨啊。

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正要學習的書，也沒什麼包裝，隻是沒有摺痕而已

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書還不錯，就是介紹的比較簡單

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總體評價四星半，沒有想象中那麼好，不過也算入門的好書瞭！

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還沒看，看著是正版的 內容齊全

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這本書通俗易懂，深入簡齣，非常適閤入門者學習，是一本值得擁有的好書。

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還不錯啦。還不錯啦。