引用著名瑞典统计学家 Hans Rosling 的一句话：想法来源于数字、信息，再到理解。
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。
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。
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
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1）基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2）上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3）条件筛选器 4）tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5）tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6）tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7）字段的合并、拆分与分层 8）分组：数据源分组、文件夹分组 9）计算字段(很重要) 10）参数的使用(以前不太会，好好看看) 11）集合的使用(以前不太会，好好看看)
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
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：
BI全称商业智能（Business Intelligence），在传统企业中，它是一套完整的解决方案。将企业的数据有效整合，快速制作出报表以作出决策。涉及数据仓库，ETL，OLAP，权限控制等模块。
主机：localhost，端口口：3306，用户名：root，密码：123456。
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
Tableau数据分析-Chapter01条形图、堆积图、直方图 Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、饼图 Tableau数据分析-Chapter03基本表、树状图、气泡图、词云 Tableau数据分析-Chapter04标靶图、甘特图、瀑布图 Tableau数据分析-Chapter05数据集合并、符号地图 Tableau数据分析-Chapter06填充地图、多维地图、混合地图 Tableau数据分析-Chapter07多边形地图和背景地图 Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集 Tableau数据分析-Chapter09粒度、聚合与比率 Tableau数据分析-Chapter10 人口金字塔、漏斗图、箱线图 Tableau中国五城市六年PM2.5数据挖掘
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。
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
作为一个数据分析从业者，不但要从杂七杂八的数据中提取有用的数据，而且还要生成漂亮的图表展示出来。
大家听得最多的莫过于Tableau、微软的Power BI，还有国产的FineBI。
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。
文章只列出了若干产品的对比，还有很多产品为列其中，欢迎各位对可视化感兴趣的朋友荐文、讨论，请给公众留言，谢谢！ 此文摘自IT168，感谢作者王玉圆。 大数据的核心不是“大”，也不是“数据”，而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段，商业智能和分析平台成为大数据部署中的关键环节。然而，获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署，而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为，数据分析人才的欠缺可能会成为影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要
1、tableau的介绍 1）tableau的优势 2）维度和指标 3）展现形式 4）设计形式 5）设计流程 2、数据导入、数据浏览 3、调整tableau中表格样式的常用四大按钮 1）田字格按钮的作用：分别对单元格、区、标题，进行线条颜色、线条粗细的设置 2）填充格按钮的作用：为整张表的标题、区、单元格设置填充色 3）A按钮的作用：专门针对表中的文本进行字体颜色、字体大小、字体格式、是否斜体等操作 4）对齐按钮的作用：专门设置表中文本，是左对齐，还是右对齐，还是居中对齐这些操作 4、tableau保存操作文本的两种格式说明 1）“.twbx”格式和“.twbx”格式 2）将tableau导出为任意版本的tableau文件
源自|新据点 微信号|xinjudian001 G2 Growd， 一家美国智能软件评价公司，在发布的最新软件排行榜中，Tableau Desktop获得了智能软件排行榜中最高的评分。 Tableau
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
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制甜甜圈图
1.文件与数据 Tableau使用的数据结构必须是标准的关系型数据库中的二维表结构。 1.1 Tableau文件类型 文件类型 文件大小 使用场景 具体内容 数据源.tds 小 频繁使用的数据源 完整的数据源定义 数据提取.tde 大 数据源为远程，希望提高库性能 筛选出的部分或完整的源数据本地副本 工作薄.twb 小 默认保存方式 仅包括数据源定义和可视化图表定义，无源数据 工作薄.twbx 大 与无法访问源数据的用户分享工作结果 所有信息和源数据 1.2 数据整理操作 名称与重命名 更改数据类型：数值
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：
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。
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。
分层结构是一种维度之间自上而下的组织形式，Tableau默认包含对某些字段的分层结构，比如日期、日期与时间、地理角色，以日期为例，日期本来就包括年、月、日的层次结构。
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：
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
原文链接 来自百度 Tableau Software致力于帮助人们查看并理解数据。Tableau 帮助任何人快速分析、可视化并分享信息。超过 42,000 家客户通过使用 Tableau 在办公室或随时随地快速获得结果。数以万计的用户使用 Tableau Public 在博客与网站中分享数据。
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
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。
Tableau是桌面系统中的商业智能工具软件，可以基于不同的数据源生成漂亮的图表。Cloudera与Tableau是互相认证的合作伙伴，在Tableau的数据源配置界面可以直接找到“Cloudera Hadoop”，从而让你很方便的进行安装配置。
既然是入门肯定会有很多深入的知识我不是很懂，不过没关系，以后如果有机会接触的话，在慢慢在工作中学呗。
大数据的核心不是“大”，也不是“数据”，而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段，商业智能和分析平台成为大数据部署中的 关键环节。然而，获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署，而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为，数据分析人才的欠缺可能会成为 影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”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。Tableau、Qlik、 Microsoft、Sas
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
昨天Fayson写了一篇《如何安装Tableau并连接CDH的Hive/Impala》，后台关注人数当天增加了40人，有点大大超过Fayson的预期，首先还是谢谢各位关注Fayson的人。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/112758689
这个就和sql中的合并类似了，数据集合合并你可以理解为与数据库合并类似，即内连接，左连接，右连接以及外连接。同样也等同于Pandas中的merge函数
作者 | Gang Ma 等 译者 | Sambodhi 策划 | 闫园园 看一下 eBay 如何创建优化的 SQL 解决方案，它可以为新的基于开源的分析平台提供更高的速度、稳定性和可扩展性。 最近，eBay 完成了把超过 20PB 的数据从一个提供商的分析平台迁移到内部构建的基于开源的 Hadoop 系统。这次迁移使得 eBay 以技术为主导的重新构想与第三方服务提供商脱钩。与此同时，它也给 eBay 提供了一个机会，建立一套相互补充的开源系统来支持对用户体验的分析。 这个迁移过程中面临的
前一篇跟大家详述了关于Excel在作图理念上的诸多细节，今天让我们把聚焦于多分类维度的数据呈现问题。 当然今天这篇我会把视角从Excel切换到Tableau，没错就是Tableau。可能很多小伙伴儿已经了解过这款商务智能工具，这是一款目前市面上最成熟、最人性化的桌面端可视化工具（没有之一，至于PowerBI，我之后会写专门的体验贴来说明）。 ---- 相信很多小伙伴儿（特别是已经在职场已经混迹很多年的）对Excel中的数据透视表非常熟悉，没错Tableau就是一款升级版的数据透视表。 它不仅仅可以将原始的一
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？
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。
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。
在搜索商业智能（BI）工具时，可能每个BI供应商都将其产品称为唯一的“最佳”解决方案进行宣传，晕乎转向。笔者身边有很多在数据中心工作的朋友，也有各种IT信息部的大佬，也见惯了各家上门兜售产品的厂商。
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：
导读：所谓一图胜千言。设计严谨，制作精美的图表能使枯燥的数据变得直观形象、重点突出，更能迅速传达信息，具有说服力。因此，数据分析的结果往往要通过图表来传达。信息传达到位甚至是达到传神的数据分析图表往往
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。
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