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。
数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业，相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析，也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。 最近我知乎了各种如何学习数据分析之类的话题，get到了许多打开数据分析的正确姿势，现在就好好归纳总结一哈。 一：编程能力 是否会编程是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。在这里，我定位的是高级数据分析师，所以编程能力尤为重要，我把它放在了第一位。 有关数据分析的编程语言有Python和R语言。R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用
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。
可视化之于数据分析流程中的重要意义不言而喻，它往往是体现数据分析报告的决定性一环，图表做的好、涨薪少不了。本文针对在完成数据分析过程中，介绍个人习惯运用的那些数据可视化工具。
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
今天跟大家分享数据地图系列的第14篇（最后一篇）——tableau数据地图。 前一篇曾提到说，tableau是全球知名的数据可视化领域独占鳌头的可视化产品，在各种商业及政府工作报告中，都在广泛使用。 不过今天小魔方还是仅围绕着数据地图来介绍在tableau中的实现方式，不对这款产品的其他方面功能做过多介绍，若今后有合适机会，可能会出相关教程。 tableau面向市场发布的正式版是付费版本，不过据说可以破解，但是小魔方尝试好久，从未成功过。 所以只能下载了个简洁版的（Tableau Bublic）的免费版本
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。
什么是商业智能BI？ 什么是Tableau？ 如何安装Tableau？ 如何使用Tableau？ 实操案例
导读：前几篇文章分别对应用Tableau制作折线图、条形图、可视化地图进行了介绍，本文介绍另一大可视化图表利器——饼图。尤其是最后给出了玫瑰图制作方法。
👆关注“博文视点Broadview”，获取文末赠书 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。 “数据素养（Data Literacy）”已成为和语言一样重要的基本能力！ 因此，学会一款功能强大又易于使用的软件变得尤为重要。 在提升自身数据素养的道路上，可用的工具很多： Excel、SPSS、SAS、MATLAB、Eviews、Stata、R、Python……以及行业软件中自带算法的分析模块等。 这些都是易于掌握且功能强大的
当然对于数据分析师，技术也是非常重要的，目前互联网公司每天收到的打点数据（记录用户的点击，浏览等行为）一般都是GB甚至TB级别的，如果说你只会用Excel，肯定是完成不了分析工作的，所以如果你准备进入数据分析行业，以下的技术能力最好还是都具备。
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。
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 过去一年多都是不平凡的日子，疫情阻隔了人们之间面对面的交流。 尽管疫情带来了生命健康的巨大挑战，但它也带来了数字化技术全面爆发的特殊机遇。 数字化转型为经济插上了持续增长的翅膀，海量数据是Tableau爱好者们大展拳脚的最佳时机。 5月26日，Tableau中国区金牌代理商博易智讯在北京举办了以“博学数据 高效办公”为主题的新书发布会，让Tableau爱好者们齐聚一堂！ 会议开始前，主办方代表何业文女士与来宾们一一交流问候，表示欢迎。 何女士在开场演
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第3天，前面我们介绍了Tableau是什么，今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会： 如何连接到数据源？ 如何从 Excel 获取数据？ 如何从数据库获取数据？ 如何编辑数据？ 如何添加更多数据源？ 如何行列转置？ 1.连接到数据源 下面的案例Excel表里记录了咖啡销售数据。表中含有的字段：订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第4天，前面我们介绍了如何用Tableau获取数据？，今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会：
这是腾讯旗下的产品，里面有多种图标，选择适合的图标定制数据，做完后可以发手机上看。操作快捷方便，最重要是免费。
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
译者注：文章源址：https://blog.openbridge.com/is-tableau-right-for-you-10-point-checklist-to-make-the-right-decision-e43dbf9c63fd
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
从线下转移到线上，从黑白转移为彩色，终于能干正事了！ 目前的数字化转型，费米悖论和黑暗森林法则并存…… 对于新技术开发者而言，黑森林一重又一重；对于新技术应用者而言，厘清转型发力点和支撑它的技术能力也难：它们都在哪儿呢？ 下面连续4天的线上直播就像打开了数字化转型方向的一所超市： 各类数据产品是怎么设计的？受益点是什么？如何在迷雾中找一条快捷通道？守擂者阿里和数据底层厂商TD如何突围黑暗森林幻化为新方向？新技术攻擂者北极如何突破大厂乌云？数字化实施商多年来有哪些实战经验，可以帮助供需双方找到契合点？ ……
为什么业务分析师要学 Power BI 尤其是 DAX 呢？我们分三文来说清楚。
很多人提到Tableau、Power BI等老牌可视化工具，这些工具确实引领了可视化的风潮，有开疆拓土之功。
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：
最近，很多人问学习数据挖掘有哪些网站和公众号可以推荐的，我结合自己的学习经验和知乎大神上的推荐，现在给大家归纳一下，希望能对大家的学习有帮助。 1.公开的数据集 UCI（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html）：加州大学欧文分校开放的经典数据集，被很多机器学习实验室采用。 Awesome Public Datasets （https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets）：这是github一大神整理的
有伙伴说一段时间没有更新文章，这一次顶十次。明明能拆成十期的文章，非要一次写完，没办法，厚道。
原文标题：A Step-by-Step Guide to learn Advanced Tableau – for Data Science and Business Intelligence Professionals 作者：Pavleen Kaur 翻译：李清扬 校对：卢苗苗 本文共4000字，建议阅读8分钟。 本文借助高级图表创建计算深入研究数据以提取对数据的分析，并了解R如何与Tableau相互集成和使用。 简介 “查看数据。 显示图表。 讲故事。 吸引观众。” Tableau是当今数据科学和商业智
实际工作中，我们往往依托于业务数据分析制定业务策略。这个过程需要频繁地进行数据分析和挖掘，发现模式规律。对于算法工程师而言，一个有效的 AI 算法系统落地，不仅仅是模型这么简单——数据才是最底层的驱动。
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。
原文：JavaTPoint 协议：CC BY-NC-SA 4.0 阶段：机翻（1） 危机只有发展到最困难的阶段，才有可能倒逼出有效的解决方案。——《两次全球大危机的比较研究》 在线阅读 在线阅读（Gitee） ApacheCN 学习资源 目录 人工智能 DIP 教程 SAS 教程 Tableau 教程 r 教程 TensorFlow 教程 NLP 教程 MATLAB 教程 强化学习教程 Talend 教程 ANN教程 数学 计算机教程 计算机图形学 数据挖掘 机器学习 NumPy 教程 PyTorc
不知不觉，Excel图表插件EasyCharts已经面世两年啦，今天突然发现百度网盘中的下载次数居然达到近4万，在这里非常感谢大家对EasyCharts的厚爱。由于工作太忙，时间有限，很多用户的问题也未能及时回答与解决，实在抱歉。现将该软件开源到Github上，有兴趣的朋友可以进一步开发与使用。
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。
了解 Python 集合: 它们是什么，如何创建它们，何时使用它们，什么是内置函数，以及它们与集合论操作的关系
选文：席雄芬 翻译：佘彦遥 姚佳灵 校对：丁雪 王方思 我爱数据——并且我把这一事实告诉了很多人。 如果你最近曾与我一起参加过聚会，我对在你的耳边喋喋不休地讲网页数据可视化工具或我
给大家推荐一个Python机器学习、数据分析的好地方：尤而小屋。这里的原创文章高达260+篇，大家一起来看看，可以关注学习起来喔❤️
注： 在PPV课微信公众号回复“数据科学计划”获取PDF全文，内附学习资料网址推荐，让学习直达源头，不用找度娘更省心！ 本文为2017年最全的数据科学学习计划（1）续篇，欢迎小伙们收藏转发学习。 3.5构建个人资料 建议时间：8周（2017年9月-2017年10月） 主题内容： 3.5.1使用GitHub 3.5.2竞赛练习 3.5.3论坛 3.5.1使用GitHub 对于数据科学家来说，有一个GitHub配置文件来管理他/她所做过的项目的所有代码是非常重要的。这样将来你的雇主就可以看到你做了哪些项目，
您推荐哪种数据可视化工具？嗯，这是一个棘手的问题，因为有太多的数据可视化工具。以下图为例：
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。
昨晚在CPDA微课堂做了场直播，聊了一个终极问题，也是很多人在关注的话题。我把内容整理下来供读者们阅读、质疑和思考。（全文长6000多字）
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
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：
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