PowerBI于2日前更新，为何迟迟没有介绍更新的内容呢，这次涉及到两个很重大的更新：分级聚合（微软官方并未给出这个名字）以及PowerBI的查询编辑器（PowerQuery）开始支持 智能感知（千呼万唤始出来的功能）。
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
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
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。
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。
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
度量聚合：每当把度量内的内容拉入到行或列时，在其前面会出现总计字样，这就是度量的聚合，并且聚合的形式多样。
此部分仅仅是告诉你怎样用Tableau做这个模型，如果想要更加深刻的了解可以去看专门的统计学课程。
分析->取消聚合度量，标记->线，角度—>路径，酒店数量，地区->标签（线末端，取消线尾标签）
粒度：源于Tableau的散点图，它表示数据的可理浓度 示例图形： ①创建粒度图形：利润->列，销售额->行，市场->颜色
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。
可以看出有能力，能力1，其实在Excel表中是有两个进攻能力的，但是在导入Tableau时，为了区分方便，自动转换成上图所示
如文本文件、Excel/access文件、SQL Server、ODBC数据源以及剪切板的连接。
如果您接收的订阅出现此错误消息，可能是由以下几种原因导致的：缺失凭据：某些视图在发布时具有嵌入的凭据。如果嵌入式凭据现已过时或视图在重新发布时未包含嵌入式凭据，则您可能会收到以上错误消息。
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
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。
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。
数据湖引擎是一种开源软件解决方案或云服务，它通过一组统一的api和数据模型为分析工作负载的各种数据源提供关键功能。数据湖引擎解决了快捷访问、加速分析处理、保护和屏蔽数据、管理数据集以及提供跨所有数据源的统一数据目录等方面的关键需求。
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。
Tableau 最近发布了2020.2版本中的逻辑数据模型（The Tableau Data Model），而这一直以来是微软 Power BI 的核心之一。Power BI 的"tabular"模型在 Microsoft 各个产品之间具有共享的沿袭，诸如Power Pivot for Excel 和 Analysis Services，这些产品早于 Power BI 本身，他们拥有相同的引擎。
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
本文介绍了Solr的发展历程、功能特性、适用场景以及其在大数据分析领域的应用。Solr是一个高性能的搜索和大数据分析引擎，它具有高可用性、分面搜索、动态聚类、大数据实时分析等功能。在大数据领域，Solr已经成为了一个重要的工具，可以帮助企业处理海量数据，实现快速搜索、文档聚类和大数据实时分析等功能。
熟悉BI可视化的同学都知道，现在企业届常用的BI工具主要是Power BI、FineBI、Tableau等，其中以Tableau可视化功能最为突出，做出来的图表非常好看。
有分析意义的数据一般是表结构，即分为行与列，列定义了数据含义，行则构成了数据明细。
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。
本文是Tableau的案例，为B站视频的笔记，B站视频 参考：https://www.bilibili.com/video/BV1E4411B7ef 参考：https://blog.csdn.net/lianjiabin/category_9826951.html 数据下载地址为：https://download.csdn.net/download/m0_38139250/87346415
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。
大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。因此，我们通过本文给出一个常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解，部分定义参考了相应的文章。
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。
Quick BI（以下简称Qbi）做数据分析有5个模块：仪表板、电子表格、数据大屏、即席分析和自主取数。其中仪表板和即席分析比较接近于Power BI（以下简称Pbi）制作的报告。本文的比较对象，主要指Qbi的仪表板和Pbi的报告。
多边形地图是填充地图的一种补充，基于地理均码，数据文件绘制一个多边形的区域，实现自定义的填充地图。也可以这样理解：以矢量数据为基础，轮廓界线为多边形的一类地图。
周处除三害出自《晋书·周处传》和《世说新语》，明朝人黄伯羽改编为《蛟虎记》传奇，广为流传，京剧中仍保留有《除三害》剧目。
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。
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：
这看上去是个幼稚的问题，但我们还是一步步思考一下。数据以行为粒度存储，最简单的 SQL 语句是 select * from test，拿到的是整个二维表明细，但仅做到这一点远远不够，出于以下两个目的，需要 SQL 提供聚合函数：
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：
AI 科技评论按：本文作者 Thomas Nield，是美国西南航空公司的商务顾问，著有《Getting Started with SQL （O'Reilly）》等书，是一位经验丰富的数据科学家。他对于自己从事多年的职业有着非常深入的洞察和思考，日前，他在 Towards Data Science 网站上发表了一篇带着点讽刺色彩的对话体文章，在为数据科学新入门者提出建议的同时，也道出了许多人对于「数据科学」这个概念的困惑（例如，当下不少人很容易将数据科学与其他相类似的学科搞混）。文章发布后，不少读者在评论区感慨道：「原来我不是一个人！」
有这样一个观点，在如今的数字化时代，对企业而言，数据就像是煤和石油那样珍贵。企业正在数据的海洋中畅游，其中蕴含着宝贵的知识。而能够在其需要的时候挖掘出所需要的商业智能，是掌舵企业前行方向的关键。
在日常的开发中，遇到需要处理 Null 值的场景还是蛮常见的。比如，查询某个字段包含 Null 值的记录、在展示的时候将 Null 值转为其它值、聚合包含 Null 值的列等。
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？
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
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。
Tableau是当今数据科学和商业智能专业人员使用的最流行的数据可视化工具之一。它使您能够以交互式和多彩的方式创建具有洞察力和影响力的可视化效果。
第一个趋势，是在任何一个公司，甚至是垂直领域的公司，数据量正在剧烈增长，而且数据类型越来越复杂。
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得
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