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适读人群 ：本书特别适合Tableau的初学者和进阶读者作为自学教程阅读。另外，也适合作为大中专院校的相关专业教学参考书，也适合社会培训学校作为培训教材使用。本书是《触手可及的大数据分析工具——Tableau 案例集》的升级版。使用了目前新的版本 Tableau Desktop ，重新做了分析过程的截图，而且按照高校的教学目标，进行了案例的广度与深度搭配，作者们习惯将这本《 Tableau 商业分析一点通》简称为高校版。书中案例部分选自 Tableau 原厂的演示数据，绝大多数案例由国内的真实案例修改而成。由于书中案例均采用新版本完成，旧版本软件无法打开时，请先下载新版本。
内容简介
2015 年，美智讯公司与沈浩老师合作撰写了国内较早的一本中文 Tableau 书：《触手可及的大数据分析工具——Tableau 案例集》。该书经过了多次重印，发行甚广。
本书是在上本书的基础上进行的升级，不仅使用新的 Tableau 2018.1 版本对分析过程重新截图，而且按照高校的教学目标匹配了案例的广度与深度。书中的案例，部分选自 Tableau 原厂的演示数据，其他绝大多数则由国内的真实案例修改而来。
如需下载本书相关的案例数据，敬请登录中文 Tableau 学习社区： www.tableauhome.com.cn。期待您参与社区互动，并分享您的作品与应用心得。
本书结构清晰，案例丰富，通俗易懂，实用性强。本书特别适合 Tableau 的初学者和进阶读者作为自学教程阅读。另外，也适合作为大中专院校的相关专业教学参考书，也适合社会培训学校作为培训教材使用。
作者简介
“博易智讯”与“美智讯”均为“Bizinsight”旗下品牌。
Bizinsight自2006年成立以来，一直专注于数据分析与商业智能领域，为企业提供量化分析与全面数据应用的整体解决方案，是国内较早一批提供数据挖掘与大数据应用软件和服务的团队。签约客户覆盖多家世界500强公司与中国500强公司。
本书主要由我们的服务团队“美智讯”撰写。这是一个专业从事大数据版块的企业文化培养、员工技能培训、整体方案设计与技术服务外包实施团队。这个团队日常工作是协助客户做高效处理与深度分析，例如交易记录、网页点击、地理位置、物联网回传、语音语义等一切进入企业经营过程中的大数据。
精彩书评
多年以来，我专注于资料分析与数据挖掘。为了讲出数据分析的结论与应用价值，我不得不掌握了各种各样的数据可视化软件。
近几年的数据可视化技术进步飞快，已经渗透到了生活中的各个方面，大众对数据分析的兴趣高涨。“工欲善其事，必先利其器”。为了更好地发掘各领域的数据价值，掌握一门好的可视化工具是必须的，依据我的经验，使用Tableau是个不错的选择，其易于掌握，且能对数据进行精确分析及可视化，让您迅速掌握资料的脉动，并做出正确的决策。
Bizinsight（美智讯）公司出版的这本教学书，可以协助初次使用Tableau的人快速、敏捷轻松地掌握这个工具。全书包含许多小案例，将工具的各种功能以及可视化的要点融合到了案例中，让大家在碎片化时间中完成学习并逐步精通软件。
祝愿读者通过本书快速掌握可视化技术，通过这个桥梁，迈向数据分析和使用的更精彩、更广阔的领域，一起来创造这个数据时代更多的价值。
——谢邦昌
台北医学大学管理学院 院长
大数据研究中心主任
中华数据挖掘协会（ Chung-hua Data Mining Society， CDMS）理事长
作为一名在文科类院校教了三十年统计学的老师，我真心喜欢Tableau，它是文科生们都能够掌握的数据分析工具。
我校新闻传播专业的研究方法课，通常要求同学们在学习方法论的同时，采集与分析数据， 再应用合适的数据展现方式融入新闻。2007年我将Tableau软件用于教学；2014年，由 18名全校优选出来的三年级学生所组成的数据新闻报道实验班几乎全部熟练使用Tableau； 2016年，教育部批准中国传媒大学新闻学院的数据新闻报道方向实行自主招生，这是全国首数据新闻类本科专业。十年以来，Tableau有效帮助学生们掌握数据分析与可视化。
一个人对数据的认识、理解能力，尤其是在实际中应用数据的能力，将是未来职场的基本能力。我要求自己的学生认真学数据分析，我也建议所有年轻学子们适当掌握数据分析。商业社会中到处都是数据，掌握了数据分析，将帮助每个人看清经济社会运行的脉络。现在咱们出门几乎不带钱包，互联网的全覆盖与大数据运算能力的普及，货币作为计量单位的职能还在，但物质载体之职能已逐步退出历史舞台。类似的生活体验，将随着数据分析渗透到每个社会接触点，一次次刷新咱们的认知。
《Tableau商业分析一点通》这本书应用Bizinsight公司所积累的几十个商业实战案例来详细展示分析思路与操作步骤，是一本难得的实用工具书。本书的组织者何业文是我校 2003 级的硕士毕业生，十余年来，她在追求商业分析与决策支持的道路上孜孜不倦。Bizinsight 公司如今发展成为国内一流的商业分析企业，我为自己的学生感到骄傲与自豪。祝愿每一位读者都成长为数据分析的高手。
——沈浩
中国传媒大学新闻学院教授，博士生导师，
中国传媒大学调查统计研究所所长，大数据挖掘与社会计算实验室主任，
中国市场研究协会（ CMRA）会长，
国家信息中心评选之“十大具影响力的大数据领域学者”
Tableau连续6年获得Gartner商业智能魔力象限“领导者”称号，在国内企业的应用也越来越普及，众多数据分析师学习 Tableau，希望“精通Tableau”成为简历上亮丽的一笔。作为一款“自助式”商业分析工具，Tableau的操作很容易习得，但我们发现即使懂得 Tableau的每一个函数、每一种图表的使用方法，你对Tableau的认知仍然是“板结”的。此时你需要熟悉大量的案例，动手操作，将“板结”的Tableau认知打碎、重组，才能做到融会贯通。本书包含各行各业的Tableau应用案例， 能够“激活”你的Tableau技能。同时，我一直认为数据分析师是不分行业的，本书从不同行业的案例中提炼出方法论，可以帮助你成为轻松跨界的数据艺术家。
——赵龙飞
2017 Tableau 可视化分析争霸赛北京站冠军
庆幸自己能亲自参与BI在中国逐渐成熟的浪潮中：从各媒体对数据记者（Data Journalist）的青睐、到培训机构对数据分析知识的推广、到企业利用数据洞察对运营的优化等，都代表BI浪潮下的各种波澜。由Bizinsight所出版的这本Tableau中文教材，如同指南针般，引导中文世界中的各方数据好手，驾驭这艘BI的航母！
我在读研时初次接触Tableau，即被它强大的地图互动功能所吸引，并至此通过各种方式，从基础学起。Tableau作为在纽交所上市的 BI 软件，累积了由顾问公司和使用者维护的线上论坛、博客、MOOC，线下的各类工具书等教学内容，资源十分充足，遗憾的是这些内容超过半数是非中文的。 记得我有一次为了在Tableau中制作桑基图，因为中文的材料找不到，英文论坛内容写得不清不楚，足足花了将近一天的时间才完成。
如果你可以好好利用Bizinsight精心设计的Tableau学习环境：在书上获得指引、在软件中实践，并在社交群里和同行互相交流，我相信你一定可以更快、更好地玩转Tableau，在数据的伟大航道上一同前行，乘风破浪。
——林雨旸
2017 Tableau可视化分析争霸赛上海站冠军
这是市面上不可多得的融入数据工程师思维并模拟高校授课方式详细讲解如何基于 Tableau软件进行商业分析和可视化实践的一本好书。书中知识体系架构严谨，内容讲解细致透彻，配套的线上学习资料丰富易用，无论全书通读还是章节选读，任何初学者都能够快速上手并将书中讲解的知识和技能投入实践应用。慧科集团作为国内大、领先的在线教育平台、优质在线教育资源和战略性新兴产业与现代服务业人才培养解决方案的供应商，以众多国际和国内知名企业及“双一流”高校教育合作伙伴的身份，推荐此书作为高等教育大数据分析和大数据可视化实践的优选教材。
——叶风哲
慧科研究院高级研究员
在对比了Qlik、Power BI、Tableau server+deskop部署的综合成本、学习曲线、服务支持等因素后，我们终选择了 Tableau； Tableau 在数据驱动公司战略转型的过程中，及时高效地发挥良好的推动作用，快速地帮业务部门实现数据可视化需求，为大数据部门的工作提供了强有力的支持，得到了公司各业务部门的广泛好评。本书深入浅出，积累了大量实际案例与数据分析的实用性方法技巧，是一本非常合适的数据分析入门教材！
——蔡康健
奥鹏教育大数据
这是真正将Tableau的来龙去脉讲清楚的一本书，目前的BI已经真正走近大众，Tableau正是近十年中国商业智能的践行者和实践者。此书既适合刚刚从业的小白，也适合需要进阶提升的从业者。书中每一部分都会使你重新认识Tableau，后的行业案例涵盖了商业智能所涉及的大部分行业，本书将是你认识商业智能很好的教材！
——CDA 数据分析研究院
这是一本BI商业智能分析领域的好书！
这是一本专门介绍如何使用Tableau去做数据分析的书，书中案例的样本数据真实，涵盖行业广，即使没有IT基础，也能从中体验到数据分析的乐趣。在大数据时代，每个企业都有对数据分析的需求，中国大数据分析师（BDA数据分析师）是国内从事数据分析工作的主要力量，如何为企业快速高效提供数据信息？作为一名BDA数据分析师，本书值得关注学习。
——张良
中经数（北京）数据应用技术研究院
目录
第 1 部分 Tableau 使用概述
第 1 章 数据可视化/2
1.1 用数据讲故事/3
1.2 数据不只是数字/3
1.3 在数据中寻找什么/4
1.4 数据可视化的常见应用领域/5
1.5 本章小结/6
1.6 练习/7
第 2 章 快速了解 Tableau/8
2.1 Tableau 的发展历程/8
2.2 Tableau 产品简介/9
2.2.1 Tableau Desktop/9
2.2.2 Tableau Server/10
2.2.3 Tableau Online/10
2.2.4 Tableau Reader/10
2.2.5 Tableau Public/10
2.2.6 Tableau Prep/11
2.3 Tableau 应用优势/11
2.3.1 简单、易用/ 11
2.3.2 极速、高效/ 12
2.3.3 美观、交互的视图与界面/13
2.3.4 轻松实现数据融合/15
2.3.5 管理简便/15
2.3.6 配置灵活/15
2.4 Tableau 功能介绍/16
2.4.1 连接数据/16
2.4.2 了解 Tableau 工作区/19
2.5 本章小结/29
2.6 练习/29
第 2 部分 新手上路
第 3 章 基本操作和可视化图形/32
3.1 排序观察产品类别销售额/32
3.1.1 快捷按钮排序/33
3.1.2 直接拖动图形排序/ 34
3.1.3 按字母列表排序/35
3.1.4 手动设置顺序/35
3.2 数据分层与分组/36
3.2.1 分层/36
3.2.2 分组/39
3.3 参数设置/42
3.4 语法操作/44
3.4.1 主要功能函数简介/4
3.4.2 快速表计算简介/51
3.5 基本可视化图形/55
3.5.1 条形图：产品销售额和利润额比较/56
3.5.2 线形图：产品销售趋势观察/58
3.5.3 饼图：产品销售额类别结构/60
3.5.4 复合图：对比销售额和净利润/61
3.5.5 嵌套条形图：比较各类产品不同年度销售/62
3.5.6 动态图：按时间动态的观察销售变化/64
3.5.7 热图：从颜色观察销售状况/67
3.5.8 突显表：从颜色和数值同时观察地区销售模式/69
3.5.9 散点图：观察销售额和运输费用对应情况/70
3.5.10 气泡图/73
3.5.11 数据地图：观察不同城市销售/73
3.6 新型可视化图形/74
3.6.1 甘特图：观察订单送货时间/74
3.6.2 标靶图：绘制实际销售和对应计划/76
3.6.3 盒须图：观察各类销售额的数值分布情况/78
3.6.4 瀑布图：不同产品类净利润情况/80
3.6.5 直方图：研究订单的利润分布情况/81
3.6.6 帕累托图：研究客户消费等级结构/83
3.6.7 填充气泡图：用气泡大小观察品类销售/87
3.6.8 文字云：分析哪些产品是关键产品/ 89
3.6.9 树状图/90
3.7 本章小结/92
3.8 练习/92
第 4 章 创作第一个仪表板/94
4.1 设计动态仪表板/94
4.1.1 新建一个仪表板/ 95
4.1.2 布局调整/96
4.1.3 创建动作/99
4.1.4 使用仪表板的注意事项/104
4.2 作品分享/104
4.3 本章小结/111
4.4 练习/112
第 5 章 实战演练/113
5.1 教育水平评估图表/113
5.1.1 学校教育水平评估/113
5.1.2 城市教育水平评估/120
5.2 网站内容评估图表/125
5.2.1 制作“按页面查看”视图/126
5.2.2 制作“按媒介查看”视图/126
5.2.3 制作“散点图”视图/129
5.3 投资分析图表/130
5.3.1 制作“投资增长率”视图/131
5.3.2 制作“文本显示”视图/140
5.3.3 合并视图到一个仪表板中/141
5.4 本章小结/142
5.5 练习/142
第 3 部分 成功晋级
第 6 章 巧用地图/144
6.1 保险业索偿分析/144
6.2 房地产估值分析/148
6.2.1 制作“销售区域分析”视图/149
6.2.2 制作“地域属性分析”视图/150
6.2.3 制作“月度分析”视图/150
6.2.4 制作估值分析动态仪表板/151
6.3 本章小结/152
6.4 练习/152
第 7 章 美化图表/153
7.1 保险业欺诈检测/153
7.2 生产分析/ 156
7.2.1 制作“订单分析”视图/156
7.2.2 制作“差异分析”视图/159
7.2.3 制作“机器状态分析”视图/163
7.2.4 制作生产分析动态仪表板/165
7.3 资源组合分析/165
7.4 本章小结/170
7.5 练习/170
第 8 章 设计动态仪表板/171
8.1 人力资源可视化分析/171
8.1.1 制作“职工特征散点图分析”视图/171
8.1.2 制作“职工年龄条形图分析”视图/172
8.1.3 制作“离退分析”视图/173
8.1.4 制作继任规划动态仪表板/175
8.2 资产监控/176
8.2.1 制作“年度分析”视图/176
8.2.2 制作“地域分析”视图/177
8.2.3 制作“全局分析”视图/179
8.2.4 制作能源监控动态仪表板/180
8.3 本章小结/182
8.4 练习/182
第 9 章 客户细分/183
9.1 网站客户细分/183
9.1.1 制作各省销售树图/183
9.1.2 制作“序列分析”视图/184
9.1.3 制作散点图/185
9.1.4 制作动态仪表板/187
9.2 零售业客户细分/188
9.2.1 制作“时间序列分析”视图/188
9.2.2 制作“客户偏好分析”视图/189
9.2.3 制作“区域分析”视图/190
9.2.4 制作动态仪表板/190
9.3 游戏客户洞察/192
9.3.1 制作“客户属性分析”视图/192
9.3.2 制作“类型细分”视图/194
9.3.3 制作“游戏进程分析”视图/195
9.3.4 制作“区域分析”视图/197
9.3.5 制作动态仪表板/199
9.4 本章小结/201
9.5 练习/201
第 4 部分 高手秘籍
第 10 章 灵活利用参数和仪表板动作/204
10.1 识别与预测/204
10.1.1 制作“索赔分析”视图/205
10.1.2 制作“各省索赔与赔付情况”趋势图/213
10.1.3 制作“各省索赔与赔付倒金字塔图”/213
10.2 门户创建/217
10.2.1 创建“油井 CO2排放量”视图/ 217
10.2.2 创建“油井总收益”视图/219
10.2.3 创建“移动平均”视图/220
10.2.4 创建仪表板/221
10.3 网络广告投放分析/223
10.3.1 “广告分组 CTR”视图/ 224
10.3.2 “广告创意 CTR 与目标值对比”视图/224
10.3.3 “单次点击成本监测”视图/226
10.3.4 创建“网络广告投放分析”仪表板/231
10.4 本章小结/233
10.5 练习/233
第 11 章 设计个性化背景/ 234
11.1 NBA 赛事分析/234
11.2 货架图分析/ 238
11.2.1 “货架图”视图/239
11.2.2 “各门店销售趋势”视图/241
11.2.3 导入各产品类别图片/242
11.2.4 货架分析报告/246
11.3 本章小结/248
11.4 练习/248
第 5 部分 实际应用
第 12 章 中国楼市降温的分析/250
12.1 中国楼市降温的分析/250
12.1.1 制作购房计算器/251
12.1.2 制作房价与 GDP 关系视图/ 254
12.1.3 制作房价变化全国分布图/256
12.1.4 制作环比变化城市排名视图/258
12.1.5 制作房价与 CPI 的关系视图/260
12.1.6 制作销售情况的视图/262
12.1.7 制作施工情况的视图/264
12.1.8 制作投资情况的视图/266
12.1.9 制作动态仪表板/267
12.2 本章小结/270
12.3 练习/270
第 13 章 Tableau 官网访问情况/271
13.1 Tableau 官网各板块访问情况/271
13.1.1 制作“各板块总访问量树状图”视图/272
13.1.2 制作“网站各板块访问量走势”视图/273
13.1.3 制作“页面停留时间、访问人数交叉分析”视图/273
13.1.4 制作“各网址情况分析”视图/275
13.1.5 制作“仪表”视图/276
13.1.6 制作动态仪表板/277
13.2 本章小结/278
13.3 练习/279
第 14 章 伦敦巴士路线可视化/280
14.1 制作“伦敦巴士线路数据”视图/280
14.1.1 制作“线路”地图/281
14.1.2 制作“时间与人流量”视图/283
14.1.3 制作“支付方式”视图/285
14.1.4 制作动态仪表板/287
14.2 本章小结/289
14.3 练习/289
附录 A Tableau 函数汇总/290
精彩书摘
我们将数据可视化，是为了从中寻找什么呢？三个方面：模式、关系和异常。不管图形表现的是什么，我们都要留心观察这三者。
模式，即数据中的某种规律。 比如机场每月的旅客人数随着时间推移变化不定，通过几年的数据的对比，我们可能发现旅客人数存在着周期性的变化规律。又比如，我们可以分析某家网站不同时间各个版块的访问量、转化率等。
关系，即指各数据指标之间的相关性。 在统计学中，它通常代表关联性和因果关系。多个变量之间经常存在着某种联系。 比如，在散点图中，我们可以观察两个坐标轴的两个字段之间的相关关系，是正相关还是负相关，或是不相关。如此，我们可以依次找到与因变量具有较强相关的自变量，从而确定主要的影响因素。比如我们研究网站访问的目标完成情况与访问量、转化率等的关系。
异常，即显著不同于大多数的数据。异常的数据并非都是错误数据，有些可能是设备记录或人工输入数据时出现了错误导致产生错误数据，有些也可能就是正确的数据，而是存在人为欺诈或偶然因素的影响使得其出现了异常情况。我们通过异常分析，一方面可以分析异常原因，对设备是否正常运转或员工工作态度进行检测，另一方面可以检测制度的漏洞，以完善制度。
……
前言/序言
自序
如今商业智能（ Business Intelligence， BI）被广泛应用于各个行业，并在辅助商业决策方面发挥着重大的作用。大数据时代，每天都有成千上万个充分利用数据改善人们生活的机会。病害研究、教学模式、行业效率、病患护理、政府支出等，这样的机会不计其数。在此背景之下，人们需要一种工具：能够快速灵活地连接和整合数据，提供简单的方式实现从不同的角度去观察研究数据，计算和展示不同的指标，获得的结果应该能够马上分享，获取反馈，并推进后续的分析。利用数据改变世界，这就是Tableau 成立的初衷。
2003 年，Tableau在美国西雅图成立。三位创始人均来自斯坦福大学，分别是杰出的计算机科学家、曾获奥斯卡金像奖的教授和对数据充满热情的睿智商业领袖。他们联手解决了软件面临的最大难题之一：让数据变得通俗易懂。
“让数据为我所用”是大数据时代赋予的要求，数据可视化的出现恰恰从侧面缓解了专业数据分析人才的缺乏。 以 Tableau 为代表的敏捷商业智能产品以杰出的数据可视化能力被越来越多的人所接受和认可。作为一款定位数据可视化敏捷开发和实现的商业智能展现工具，在降低数据分析门槛的同时，为分析结果提供更炫的展现方式。
2015年，Tableau进入中国市场。目前，Tableau在全球拥有超过70 000家客户及逾90%家世界500强客户，其中亚太区是Tableau近几年增长最快的地区之一，中国区则是亚太市场的关键。
据中国留学社的调查，中国是世界上拥有最大教育系统的国家之一。2014年约940万学生参加普通高等学校招生全国统一考试，与 1978 年中国只有 1.4%的大学适龄人口接受高等教育相比，目前中国同等年龄组人口约有 20%的人进入了高等教育机构。
学生数量增长的同时也带来了一个紧迫的问题：各大高校如何才能促进学校发展并更好地展示自身学术成果？在过去，教育机构人员只能通过静态报表访问数据洞察见解；与此同时，电子表格作为主要的自助分析工具，通常存在速度慢、易出错而且无法治理数据和扩展应用等问题。
目前，全球已有包括南洋理工、新加坡义安理工学院 、纽约大学在内的数千所高校正在使用 Tableau。国内包括上海财经大学、中国传媒大学等高校也已经使用Tableau实现管理部门内部数据分享、高校信息公示及风采展示、学生培养与日常管理、资源分配和就业趋势、大数据应用实验室建设与科研项目实施。近几年，Tableau还推出了学术研究计划。各高校可根据当今社会对数据驱动型人才的需求，增设相应的数据分析课程，使学生真正学到有用的、符合市场需求的数据分析技能。
在当今的就业市场，每个行业的公司都在雇佣具有分析技能的人来处理大数据，科学工作者和营销人员都需要通过分析技能来保持竞争力。因此，学会一款功能强大又易于使用的软件变得尤为重要。本书基于 Tableau 2018.1 最新版本，结合实际案例，通过详细的操作步骤讲解核心功能；图文并茂的方式，也更容易让读者快速上手。相信此书在帮助读者掌握自助分析技能的同时，还将获得更多实战的商业体验。
——叶松林（ Thomas Yap）
Tableau 大中华区总经理
作者序
回顾过去十余年中国商业智能（ 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，已然从概念走向了成熟。
这份成熟，从厂商角度来看，我们很容易观察到绝大多数原厂收敛了自己“BI 无所不能”的宣传方向，回归“商业分析”的本源：或从底层加强自己数据清洗、整合的能力与速度，或虚心纳入渐成气候的开源应用，或在使用界面中植入更多数据分析与挖掘的功能，或从操作习惯上更贴近人类天生的惰性，或在价格方案上贴近中国市场， 允许按期租用及按流量计价， 或直接大化无形变身为企业级数据云服务的组件……
无论各家 BI 产品的卖点是什么，仅凭几套漂亮的动态仪表板（ Dashboard）所描述的美好未来就签合同的场景已经不多见了，越来越多的企业意识到，商业智能只不过是一套提升业务分析、数据展现与信息分享能力的 IT 组件，它非常需要规范的数据源，非常需要懂得业务的专业人士和愿意动手获取信息的操作者。
也正是在过去十年里，我们看到了 BI 产品的共同趋势：它们不论在开发之初的源代码上有多么不同，在最终使用者的体验上，都有着相似的感觉：轻巧灵便、架构简洁、价格实惠。Tableau是其中的佼佼者。不论将来你就业时所进入的企业正在使用什么基础软件： ERP、 CRM、 SCM、 OA、 KM、 her……还是任何品牌： SAP、 IBM、 ORACLE、MSTR、 IBI、 SAS、 QV、阿里……你都可以把 Tableau 当作学习数据分析的入门级工具。如今八成以上的 Tableau 用户并不是具有 IT、统计、数学等学术背景的专业人士，而是商业流程中每个接触数据的人：销售、研发、客服、会计、人力、营销等； Tableau的用户就像 Office 一样，覆盖了几乎全部职业人群：教师、医生、警察、农民、公务员、运动员、设计师、艺术家……
我要感谢中国传媒大学的沈浩教授在 2007 年向 Bizinsight 推荐了Tableau， 让我们一直关注和学习这个产品，并且最终成为 Tableau 中文版推出时的第一批“代言人”。作为国内最早专注于“玩数据”的资深教师，沈老师有一双特殊的慧眼，总能在第一时间发现任何实现“数据到信息”的新技术。
进入中国市场几年以来， Tableau 在中国的第一批客户，不仅包括眼明手快的年轻商业精英们，还包括了许多近花甲之年的老教授、研究员和管理者。它作为一款数据可视化与分析软件， 能够满足企业与科研绝大多数的分析需求。相比开源的 R 与 Python等，它入门简单且功能强大；相比各种品牌的大型 IT 平台，它易于实施与部署，通过拖、拉、点几步操作即可完成。无须太多的专业背景，每个人都可以轻松掌握，真正实现了“亲自上阵”“所见即所得”。
如何阅读本书
2015 年时，我们与沈浩老师合作撰写了国内第一本中文教材《触手可及的大数据分析工具： Tableau 案例集》。这本书是国内第一本中文原著的详细讲解软件操作界面与案例使用过程的书籍，定位于初次下载软件，准备熟悉操作的用户。这本书经过多次重印，发行甚广。看到书籍如此受欢迎，我们很受鼓舞。
2018 年 5 月， Tableau 对产品配置与功能组合进行了较大调整，增加了数据准备工具 Tableau Prep， 并且将大家所熟悉的 Tableau Desktop 和 Tableau Server 与 Tableau Prep
放在一起打包，取了一个新名字“Tableau Creator”。
为了配合最新的产品组合方式与技术趋势，我们将老版书籍进行了重新编写。不仅使用了目前软件包里的最新版本 Tableau Desktop 重做了分析过程的截图，而且按照高校的教学目标，进行了案例的广度与深度搭配，我们编写组习惯将这本《 Tableau 商业分析一点通》简称为高校版。文中的案例部分选自 Tableau 原厂的演示数据，绝大多数案例由国内的真实案例修改而成。由于书中案例均采用最新版本完成，旧版本软件无法打开时，请先下载新版本。
今年我们还同步推出了Tableau学习的职场版《 Tableau商业分析， 从新手到高手》，这一本适合已经掌握了软件操作，正在从事数据分析工作的人。这两本书所使用的案例数据不同，高校版重在操作与较多不同部门与行业的案例；职场版重在软件应用与放之四海而皆准的商业分析基本思路。
Tableau 2018.1 的发布进一步印证了未来的数据应用趋势：快、自助、移动端、云模式共享，数据准备过程快捷，人人都能玩数据……这是我们最喜闻乐见的。我们的名字“Bizinsight”是“Business + Insight”的合集，我们为“商业洞察”而来。这意味着没有 IT 背景的商业用户借助 Tableau 能够在第一时间查看数据、分析数据和分享数据。这是我们撰写本书的初衷，也是我们在过去十年与未来十年的使命。
Bizinsight 团队是国内最早专注于商业分析的团队，如果想了解或加入我们，那么敬请访问 www.bizinsight.com。
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用户评价
这本书的包装非常细致，收到的时候一点磕碰都没有，让人感觉很用心。作为一名市场营销人员，我深知数据的重要性。每次市场活动结束，都需要对活动效果进行复盘，分析 ROI，了解用户画像，但传统的Excel报表总显得不够直观，而且分析维度也有限，很难深入挖掘用户的行为动机。我一直想找一款能够强大数据分析和可视化工具， Tableau 经常出现在我的视野里，但又不知道从何入手。我希望这本书能够解答我对于 Tableau 的种种疑问，比如它的主要功能有哪些，能够解决哪些具体的问题，以及在实际应用中，有哪些需要注意的细节。我尤其关注书中是否会包含一些营销数据分析的案例，例如如何通过 Tableau 分析渠道效果、用户生命周期价值，或者如何可视化广告投放数据。我期待这本书能够让我从一个数据小白，蜕变成一个能够熟练运用 Tableau 进行数据分析的营销专家，为公司的市场策略提供更精准的数据支持。
评分这本书的纸质手感很不错，拿在手里有分量，内容也显得非常厚实。我平时工作经常需要处理一些客户的反馈数据，虽然有专门的CRM系统，但里面的数据报表总是显得有些刻板，而且定制化程度不高，有时候想要挖掘一些更深层次的用户偏好，总觉得力不从心。听同事说 Tableau 在这方面做得特别出色，能够将枯燥的数字变成生动形象的图表，而且操作也相对友好。我一直对这类可视化工具非常好奇，但又担心上手难度太大，毕竟我不是专业的IT人员，对编程什么的了解不多。所以，我特别关注这本书是否会从零开始讲解，有没有一些基础性的概念普及，会不会一开始就抛出很多专业术语让我感到困惑。我希望这本书能够像一位经验丰富的老师，循序渐进地引导我，从最基础的连接数据、制作简单图表开始，逐步深入到更复杂的分析技巧，比如创建交互式仪表盘，设置参数，甚至是一些高级的计算字段。如果书中能包含一些常见的数据分析场景，并展示如何用 Tableau 来解决这些问题，那真是太好了。
评分这本书的排版设计很舒服，字体大小适中，页边距也恰到好处，读起来不会感到眼睛疲劳。我目前从事的是人力资源管理方面的工作，日常需要处理大量的员工信息，包括招聘、培训、绩效、薪酬等等。虽然公司有HRIS系统，但很多时候，我们希望能够更深入地分析员工的流动性、培训效果、绩效分布等等，以便制定更有效的人力资源策略。我之前接触过一些数据分析工具，但都觉得不够灵活，或者学习成本太高。我听同事推荐 Tableau，说它在数据可视化和交互式分析方面做得特别出色，能够帮助我们从海量的人事数据中发现规律，例如哪些部门的流失率最高，哪些培训项目最受欢迎，或者员工的绩效表现是否存在某种趋势。我希望这本书能够详细介绍 Tableau 在HR领域的应用，是否会包含一些关于人才流失分析、员工敬业度分析、招聘效率分析等方面的案例。我期待这本书能够帮助我掌握 Tableau 的基本操作，并且能够运用它来优化我的人力资源管理工作，让数据说话，让决策更科学。
评分刚拿到这本《Tableau商业分析一点通》，封面上“一点通”三个字倒是挺吸引人，让我这种对数据分析有些兴趣但又觉得门槛有点高的读者，抱着试试看的心态入手了。我一直觉得，现代商业决策越来越依赖数据，光凭感觉走风险太大了。尤其是看到那些大公司里，各种图表、仪表盘层出不穷，感觉背后一定有个强大的工具在支撑。我一直想知道， Tableau 到底有什么魔力，能让数据变得如此直观，并且帮助业务人员快速洞察问题。这本书的封面设计虽然不算特别华丽，但简洁明了，重点突出，给人的第一印象是专业且易于理解，这对于一本技术类的书籍来说，是非常重要的。我期待它能够带我打开 Tableau 的大门，让我能够亲手操作，感受数据可视化的魅力，并且能够将学到的知识应用到我日常工作中，无论是分析销售数据、用户行为，还是市场趋势，都能有更深入的理解和更精准的判断。希望这本书不仅仅是理论上的讲解，更能包含一些实际案例的分析，让我看到 Tableau 在真实商业场景中的应用价值，例如如何通过 Tableau 发现隐藏的商机，或者如何识别出运营中的瓶颈。
评分收到《Tableau商业分析一点通》的时候，我第一眼就被它扎实的厚度给震撼到了，这感觉就是一本可以潜心研究的宝典。我最近在负责一个电商平台的运营，每天面对海量的商品数据、用户订单、流量统计等等，这些数据对我来说就是一堆堆的数字，想要从中提炼出有价值的信息，找出提升转化率、用户复购率的突破口，总是觉得力不从心，很多时候都是在凭经验做判断，这让我觉得非常不踏实。我听说 Tableau 是数据可视化和商业智能领域的佼佼者，能够帮助我们更直观地理解数据，发现隐藏在数字背后的规律。我特别期待这本书能帮助我理解 Tableau 的核心优势，比如它在数据清洗、数据建模、仪表盘设计方面的能力。我希望能够通过这本书，学习到如何构建能够实时反映运营状况的仪表盘，能够根据不同的业务指标进行钻取分析，甚至能够预测未来的销售趋势。最重要的是，我希望这本书能够提供一些实用的技巧和方法，让我能够快速上手，并将所学知识立刻应用到我的实际工作中，让我的决策更加科学和有依据。
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