Tableau数据可视化从入门到精通 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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王国平著

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Tableau
数据可视化
商业智能
数据分析
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出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302473770

版次：1

商品编码：12118223

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：217

字数：364000

正文语种：中文

具体描述

产品特色

编辑推荐

　　本书由专业的数据分师根据新版Tbaleau10精心编撰，全书以Tableau桌面软件Desktop为主线，详尽介绍了Tableau的基本概念、术语及数据分析与可视化的各种功能和知识。

　　介绍了连接多种数据源，包括Excel、文本文件、Access、JSON文件、统计文件及SQLServer、MySQL、Oracle等数据库，同时介绍了连接大数据平台HadoopHive以及大数据引擎的优化。

　　介绍了如何在Tableau中创建图表、使用函数、创建地图、创建故事表，并配合案例进行分析。

　　介绍了TableauOnline和TableauServer的使用和操作技巧。

　　通过网上超市运营分析和网站流量统计分析两个商业案例深入介绍了Tableau的应用技巧，帮助读者尽快将Tableau的强大功能应用于工作实践。

内容简介

　　本书由专业的数据分析师基于Tableau 10.1精心编撰，详细介绍Tableau的数据连接、图形编辑与展示功能，包括软件的安装与激活、数据类型和运算符、连接数据源、基础操作、数据与图形的导出、连接大数据、基础图表、函数、高级数据操作、地图分析、故事、Tableau Online、Tableau Server等内容，并通过网上超市运营、网站流量统计等案例介绍Tableau在实际项目中的应用。

　　本书适合互联网、银行证券、咨询审计、快消品、能源等行业的数据分析师以及媒体、网站等数据可视化从业者使用，也可供高等院校相关专业的师生及从事数据分析的研究者参考，还可用作Tableau软件的培训教材。

作者简介

　　王国平，主要从事大数据分析与研究等工作，在国内中文核心期刊发表多篇文章。熟练掌握数据分析和可视化软件，从事数据分析和研究工作多年，精通Tableau、SAS、SPSS Modeler、Stata、Matlab等软件。

前言/序言

　　前言

　　大数据时代正在变革我们的生活、工作和思维。如何让大数据更有意义，使之更贴近大多数人，重要的手段之一就是数据可视化。数据可视化是关于数据视觉表现形式的技术，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽取出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

　　Tableau可以帮助人们将数据转化为可以付诸行动的见解，探索无所不能的可视化分析，只需点击几下即可构建仪表板，进行即兴分析，与任何人共享自己的工作成果。从全球性企业到早期初创企业和小企业，使用Tableau来查看和理解数据的人无处不在，其中既有像联合利华、德勤、UPS、耐克、杜邦、Verizon、T-mobile、BBC、探索频道、美国航空、Zynga、LinkedIn、Facebook、雅虎、苹果、可口可乐等欧美知名企业，也有美国联邦航空管理局、美国陆军等美国政府机构以及康奈尔、杜克、牛津等知名学府，Tableau在中国市场也有所开拓，中国东方航空是其重要客户。

　　Tableau的应用已经遍及商务服务、能源、电信、金融服务、互联网、生命科学、医疗保健、制造业、媒体娱乐、公共部门、教育、零售等各个行业，因此掌握该软件的使用非常必要。

　　本书的内容

　　本书基于Tableau10.1编写，详细介绍了Tableau的数据连接功能、图形编辑与展示功能。本书共分16章，各章内容说明如下：

　　第1章介绍大数据时代的特征和挑战、数据可视化的新特性以及目前主要的数据可视化软件。此外，还简单介绍了Tableau软件，包括TableauDesktop、TaleauOnline、TableauServer、TableauMobile、TableauPublic和TableauReader。

　　第2章介绍TableauDesktop的新增功能，以及软件的数据类型、运算符、开始页面、软件的安装与激活。

　　第3章介绍TableauDesktop可以连接的数据源，包括Excel文件、文本文件、Access、统计文件等，还将介绍如何连接各类数据库，如TableauServer、SQLServer、MySQL、Oracle等。

　　第4章首先介绍TableauDesktop中维度和度量、连续和离散的概念和操作，然后介绍工作区和工作表，并结合具体的案例进行讲解。

　　第5章介绍TableauDesktop的数据导出，包括数据文件导出、图片文件导出、PDF文件导出。

　　第6章和第7章介绍Tableau在大数据方面的应用，主要包括连接基本条件、主要步骤和注意事项等，还将介绍Tableau大数据引擎的优化方法，以及如何提升连接性能。

　　第8章介绍如何使用Tableau生成一些统计图形，如条形图、饼图、直方图、折线图、散点图、并排图、甘特图等。

　　第9章介绍Tableau函数，包括数学函数、字符串函数、日期函数、类型函数、逻辑函数、聚合函数、直通函数、用户函数、表计算函数等，同时介绍每类函数的用法和例子。

　　第10章介绍Tableau的一些高级操作，如表计算、创建字段、创建参数、聚合数据和缺失值处理，并结合具体实例进行讲解。

　　第11章介绍如何使用Tableau创建地图，包括设置角色、比较地图、添加字段信息、设置地图选项、创建分布图和自定义地图等。

　　第12章介绍Tableau故事的概念，包括如何创建故事、修改故事点、设置格式和演示故事等。

　　第13章介绍TableauOnline，包括如何导入工作簿、导入数据源、搜索内容、创建用户站点角色、为站点添加用户、导入现有用户、添加和删除项目、为项目添加工作簿等。

　　第14章介绍TableauServer，包括安装的系统要求、安装步骤，以及如何配置服务器，包括常规配置、数据连接、通知和订阅、SMAL、OpenID等。

　　第15章介绍网上超市运营分析案例，主要从客户分析、配送分析、销售分析、利润分析、退货分析和预测分析6个方面分析。

　　第16章介绍网站流量分析案例，主要从页面指标分析、访问量分析、浏览量分析、退出量分析和下载量分析5个方面分析。

　　本书的特色

　　（1）内容全面，讲解详细

　　本书详细介绍了Tableau大部分常用功能，对于初次学习Tableau软件的读者来说帮助较大。书中列出了创建可视化数据分析视图的每一步操作，便于读者的实践练习。

　　（2）由浅入深、循序渐进

　　本书从Tableau简介、连接数据源、基础操作、高级操作到TableauOnline和TableauServer等，由浅入深，循序渐进，适合各个层次的读者阅读。

　　（3）案例丰富，高效学习

　　本书在介绍功能的同时基本都是结合案例进行操作。同时，为了使读者快速提高数据分析的整体能力，本书的最后两章列举了网上超市运营案例分析和网站流量案例分析两个案例。

　　本书的读者对象

　　本书的内容和案例适用于互联网、银行证券、咨询审计、快消品、能源等行业数据分析用户及媒体、网站等数据可视化用户，可供高等院校相关专业学生及从事数据分析的研究者参考使用，也可作为Tableau软件培训和自学的教材。

　　由于编者水平所限，书中难免存在错误和不妥之处，请广大读者批评指正。

　　编者

　　2017年3月

洞悉数据之眼，驾驭信息之潮——一本关于数据价值挖掘与呈现的实用指南在这个信息爆炸的时代，数据已成为企业决策、科学研究、乃至我们日常生活中的重要驱动力。然而，冰冷的数据本身往往晦涩难懂，如同散落的星辰，其蕴含的规律与价值需要被精心捕捉和解读。本书并非一本关于特定软件操作的手册，而是致力于带领读者穿越数据的迷雾，掌握一种能够深刻洞察数据本质、并将其转化为清晰、有说服力信息的方法论。我们将一同探索如何从海量数据中提炼出关键洞察，如何构建逻辑严谨的分析框架，以及如何用视觉化的语言将复杂的分析结果生动地展现在决策者面前。第一部分：数据思维的基石——理解与定义问题在着手任何数据分析之前，最关键的第一步是清晰地理解和定义你想要解决的问题。这听起来简单，但往往是分析失败的根源。许多人在缺乏明确目标的情况下，一头扎进数据的海洋，最终迷失其中，无法得出有价值的结论。从业务场景出发：我们将深入探讨如何将现实世界中的业务挑战、管理难题或科学疑问转化为可量化的数据问题。例如，一个零售商希望提升销售额，这本身是一个宽泛的目标。我们需要将其细化为“哪些产品组合最受顾客欢迎？”“不同营销活动对销售额的影响有多大？”“哪些地理区域的销售增长潜力最大？”等等。识别关键驱动因素：针对定义好的问题，我们需要识别出可能影响结果的关键因素。这些因素可能来自于内部数据（如客户购买记录、产品属性、营销投入），也可能来自于外部环境（如市场趋势、竞争对手活动、宏观经济指标）。理解这些驱动因素有助于我们构建更准确的分析模型，并为后续的数据收集和处理提供方向。建立假设与验证思路：在初步理解问题和驱动因素后，我们可以初步建立一些关于数据之间关系的假设。例如，“我们假设购买A产品的顾客更有可能同时购买B产品。”“我们假设增加在社交媒体上的广告投入会显著提高网站流量。”本书将引导读者学习如何系统地构建这些假设，并思考如何通过数据来验证它们。这是一种科学严谨的思维方式，确保我们的分析不是凭空猜测，而是基于证据的推理。定义成功指标：明确了问题，识别了驱动因素，并建立了假设，我们还需要定义如何衡量“成功”。是销售额的增长？客户满意度的提升？运营成本的降低？还是某个关键绩效指标（KPI）的达成？清晰的成功指标能够帮助我们在整个分析过程中保持焦点，并最终评估分析结果的有效性。第二部分：数据的力量——收集、清洗与理解数据是分析的基础，但原始数据往往是杂乱无章、充满噪声的。有效的数据处理是确保分析结果准确可靠的关键环节。数据源的识别与获取：我们将介绍各种常见的数据源，包括内部数据库（CRM、ERP系统）、外部数据平台（市场调研报告、政府公开数据）、传感器数据、以及网络爬取数据等。同时，会讨论不同数据源的特点、优劣势以及获取的常用方法。数据清洗的艺术：这是数据分析中最耗时但至关重要的一步。我们将详细讲解如何识别和处理数据中的常见问题，例如：缺失值处理：填充、删除还是插补？不同的策略适用于不同的情况。异常值检测与处理：如何识别那些明显偏离正常范围的数据点？它们是错误还是真实存在的极端情况？数据格式统一：日期格式、文本编码、单位统一等，确保数据在后续分析中能够被正确识别和处理。重复数据识别与删除：避免因重复数据导致的统计偏差。数据一致性检查：确保同一实体在不同记录中的信息是匹配的。数据探索性分析（EDA）：在进行正式建模之前，对数据进行初步探索是必不可少的。我们将学习如何通过各种统计方法和可视化手段来理解数据的分布、变量之间的关系、潜在的模式和趋势。这包括：描述性统计：计算均值、中位数、标准差、方差等，了解数据的基本特征。数据分布可视化：直方图、箱线图等，直观地展现数据的分布情况。相关性分析：散点图、相关矩阵等，揭示变量之间的线性关系。分组聚合：按类别对数据进行分组，计算各组的统计指标，发现差异。特征工程的智慧：如何从原始数据中创建出更有信息量、更能提升模型性能的新特征，是数据科学家的一项重要技能。我们将探讨一些常用的特征工程技术，例如：组合特征：将现有特征进行数学运算（如相加、相减、相乘）生成新的特征。离散化：将连续型变量转换为离散型变量（如年龄分段）。编码：处理类别型变量，如独热编码、标签编码等。时间序列特征：提取日期中的年、月、日、星期、季度等信息，或计算移动平均、滞后值等。第三部分：洞察的显现——分析方法与模型构建有了清晰的问题定义和经过处理的数据，接下来就是运用合适的分析方法来挖掘数据中的价值。不同类型数据的分析策略：数值型数据分析：回归分析、时间序列分析、聚类分析等。类别型数据分析：分类算法（如逻辑回归、决策树、支持向量机）、卡方检验等。文本数据分析：自然语言处理（NLP）的基础技术，如词频统计、主题模型、情感分析等。地理空间数据分析：地图可视化、空间统计等。常用的统计模型与机器学习算法概览：本部分将不会深入到复杂的数学推导，而是侧重于介绍各类模型的核心思想、适用场景、以及如何解读其输出。例如：回归模型：用于预测连续型数值，如预测销售额、用户流失率。分类模型：用于预测离散型类别，如预测客户是否会购买、邮件是否为垃圾邮件。聚类模型：用于发现数据中的自然分组，如客户细分。时间序列模型：用于分析和预测随时间变化的数据，如股票价格预测、交通流量预测。模型评估与选择：构建模型只是第一步，如何评估模型的性能，并选择最适合的那个，同样至关重要。我们将介绍常用的评估指标（如准确率、召回率、F1分数、均方误差、R²值等）以及交叉验证等技术。因果推断的初探：在许多情况下，我们不仅仅想知道事物之间存在关联，更希望了解它们之间是否存在因果关系。虽然严格的因果推断需要更专业的知识，但本书将介绍一些初步的思路和方法，帮助读者区分相关性与因果性，避免错误的决策。第四部分：信息的传播——构建有效的可视化表达再精妙的分析，如果不能被他人理解，其价值将大打折扣。可视化是沟通数据洞察最直接、最有效的方式之一。可视化设计的原则：明确目标：你的图表想要传达什么信息？给谁看？选择合适的图表类型：条形图、折线图、饼图、散点图、热力图、地图……每种图表都有其最适合的应用场景。本书将详细阐述如何根据数据类型和想要表达的关系来选择最佳图表。简洁与清晰：避免过多的装饰元素，突出核心信息。准确性与可读性：确保图表的比例、刻度、颜色等都准确无误，并且容易阅读。讲故事：最好的可视化不是孤立的图表，而是能够讲述一个连贯的故事，引导观众理解数据背后的逻辑。信息可视化中的常见陷阱：避免使用误导性的图表，例如不恰当的坐标轴起点、3D图表的滥用、过载的信息等等。构建交互式可视化：交互式图表能够让观众自由探索数据，发现更多细节。我们将探讨如何通过钻取、过滤、联动等方式，提升用户体验和信息挖掘的深度。可视化在报告与演示中的应用：如何将制作好的可视化元素融入报告、幻灯片或仪表盘中，使其更具吸引力和说服力。第五部分：数据驱动的决策与行动最终，数据分析的目的是为了驱动更好的决策和更有效的行动。如何将数据洞察转化为 actionable insights：仅仅发现数据中的规律是不够的，我们需要将其转化为可以付诸实践的建议。沟通与协作：数据分析师需要与业务部门、管理层进行有效的沟通，确保他们理解分析结果，并将其纳入决策过程。持续改进与迭代：数据分析不是一次性的过程，而是一个持续迭代、不断优化的循环。我们将讨论如何建立反馈机制，不断调整和改进我们的数据分析策略。本书旨在为你打开一扇通往数据世界的大门，让你能够自信地面对数据，从中发现价值，并将其转化为推动事物发展的强大力量。无论你是初学者，还是希望提升数据分析能力的从业者，都能从中获得启发与指引，成为一个更加“数据敏感”的思考者和决策者。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

随着我翻阅到《Tableau数据可视化从入门到精通》的中部，我开始感受到这本书的深度和广度。作者在这一部分的讲解，已经不再是简单的功能罗列，而是深入到了如何运用 Tableau 进行更复杂的数据分析和更有影响力的可视化表达。我特别欣赏作者在介绍各种图表类型时，不仅仅是教我们如何制作，更重要的是解释了每种图表适合的应用场景，以及如何通过选择合适的图表来更有效地传达数据背后的故事。例如，在讲解散点图和气泡图时，他详细分析了如何通过添加颜色、大小和形状等维度来展示多变量之间的关系，以及如何避免图表过于拥挤而变得难以解读。更让我惊喜的是，作者还花了不少篇幅讲解数据准备和数据建模的技巧，这对于很多数据分析的初学者来说，往往是一个容易被忽略但又至关重要的环节。他介绍了一些常用的数据清洗方法，以及如何在 Tableau 中进行一些基础的数据转换，比如合并、拆分、创建计算字段等。这些内容对于我来说，简直是“及时雨”，因为我经常会遇到各种各样格式不统一、数据不完整的数据源，而这些技巧能够极大地提高我处理数据的效率和准确性。而且，作者在讲解这些技术性内容时，并没有显得生硬乏味，而是通过大量的实际案例，将抽象的概念具象化，让我能够更容易理解和掌握。

评分☆☆☆☆☆

在合上《Tableau数据可视化从入门到精通》这本书时，我回想起整个阅读过程，最大的收获并非是掌握了多少具体的 Tableau 操作技巧，而是它彻底改变了我对数据和可视化的看法。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我穿越了从零散数据到有意义洞察的旅程。作者并没有把我推向复杂的代码和晦涩的理论，而是以一种循序渐进、由浅入深的方式，让我逐渐体会到数据可视化的魅力。我记得其中一个章节，作者讲解了如何通过“洞察”功能来自动发现数据中的异常值和趋势，这让我感到非常惊叹，也看到了 Tableau 在智能分析方面的潜力。同时，他对于“用户体验”的重视，让我明白了一个好的可视化不仅仅是美观，更要易于理解和交互。书中的案例分析非常丰富，覆盖了销售、市场、运营等多个领域，让我能够将学到的知识迁移到自己的实际工作中。这本书的价值，在于它不仅仅是一本技术手册，更是一本能够启发思维、培养能力的教材。我感觉自己现在看数据的眼光已经变得不一样了，能够更敏锐地捕捉到数据背后的信息，也更有信心去利用 Tableau 来解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的后半部分，我感觉作者已经完全进入了“精通”的领域，展现了 Tableau 在高级数据分析和商业智能方面的强大能力。《Tableau数据可视化从入门到精通》在这个阶段，已经不再是简单地教你“怎么做”，而是引导你思考“为什么这样做”以及“如何做得更好”。我被作者在设计仪表盘（Dashboard）和故事叙述（Storytelling）方面的讲解深深吸引。他详细阐述了如何构建一个逻辑清晰、交互性强的仪表盘，让用户能够通过简单的操作，探索数据并发现隐藏的模式。关于交互性设计，作者给出了一些非常实用的建议，比如如何使用动作（Actions）来联动多个图表，如何设计筛选器（Filters）和参数（Parameters）来增强用户的探索自由度。更让我印象深刻的是，作者在讲解“故事叙述”时，强调了可视化不仅仅是展示图表，更是要通过一系列精心设计的图表和文字，来引导读者理解数据，最终做出明智的决策。他举例说明了如何通过循序渐进的视觉呈现，将复杂的数据分析过程转化为引人入胜的故事，从而有效地传达信息和说服他人。这些高级的运用技巧，让我看到了 Tableau 的无限可能，也让我对数据可视化有了更深层次的理解。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《Tableau数据可视化从入门到精通》时，我最大的感受就是它的封面设计相当吸引人，那种深邃的蓝色搭配简洁的字体，瞬间就勾起了我对数据可视化世界的好奇心。我平时的工作涉及到一些数据分析，但总是觉得报告不够直观，信息传递的效率不高，所以一直想找一本能够系统学习 Tableau 的书。这本书的开篇部分，作者用一种非常故事化的方式，描绘了数据可视化在现代商业决策中的重要性，以及它如何帮助我们从海量数据中提炼出有价值的洞察。我尤其喜欢作者在介绍 Tableau 的发展历程时，那种娓娓道来的感觉，仿佛在听一个老朋友讲述一个精彩的故事。他没有上来就讲枯燥的功能，而是先让我们理解“为什么”要学习 Tableau，以及它能为我们带来什么。这一点对于我这样一个初学者来说，非常重要，因为它帮助我建立了学习的动力和目标。后面的章节，作者开始逐步介绍 Tableau 的基本操作，比如如何连接数据源，如何拖拽字段创建图表。虽然我之前也接触过一些类似的可视化工具，但 Tableau 的直观性和灵活性还是让我眼前一亮。作者的讲解非常细致，每一步都配有清晰的截图，即使是第一次使用 Tableau 的读者，也能很快上手。而且，他在讲解过程中，时不时会穿插一些小技巧和注意事项，这些细节对于提升学习效率非常有帮助。总的来说，这本书的入门部分做得非常出色，成功地激发了我深入探索 Tableau 的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

当我阅读《Tableau数据可视化从入门到精通》的后期内容时，我感受到了作者对于“精通”的定义，不仅仅局限于工具本身的功能掌握，更在于培养读者的数据思维和解决问题的能力。作者在介绍 Tableau 的高级功能时，往往会结合实际的业务场景，让我们明白这些功能是如何被应用到解决真实的商业挑战中的。例如，在讲解性能优化方面，他不仅列出了各种参数的设置，更深入地解释了这些设置背后的原理，以及在不同场景下应该如何权衡和选择，这对于我这种希望将 Tableau 应用于实际工作环境的人来说，非常有价值。此外，作者还花了很大的篇幅介绍如何与其他系统和工具集成，比如如何通过 Tableau Server 或 Tableau Cloud 来分享和协作，如何利用 API 进行更深度的定制开发。这些内容虽然有些难度，但作者的讲解非常清晰，并且提供了大量的参考资源，让我能够循序渐进地去学习和尝试。我尤其喜欢他对于“数据素养”的强调，认为一个优秀的数据可视化工作者，不仅要会操作软件，更要具备理解数据、分析数据并最终用数据说话的能力。这本书在这一点上，做得非常到位，它教会我如何像一个数据科学家一样去思考。

评分☆☆☆☆☆

正在学习EXCEL，后面再学这个，书先备着吧！

评分☆☆☆☆☆

商品好用，物流速度快，服务好，下次还来京东购买，点个赞！

评分☆☆☆☆☆

东西不错，送货很快。

评分☆☆☆☆☆

看起来很不错，决定对着软件玩玩~~~~~~~~~~~~~~

评分☆☆☆☆☆

太简单了，适合入门级。

评分☆☆☆☆☆

年底单位买书，挑一些通用书籍可以提高大家文学功底的、陶冶兴趣的、修身养性的、增长历史知识的、提高数据分析能力的......