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。
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。
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：
学习可视化的时候我觉得光学会怎么画图没什么意义，还是要想明白可视化是为什么需求服务的。于是我琢磨了一下之前作业的企业财务数据源。
作为管理员，要管理工作负载，您将了解什么是资源计划以及如何创建资源计划以改进并行查询执行。当集群共享查询时，并行处理查询很重要。
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
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
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
Flink 的 Table & SQL API 可以处理 SQL 语言编写的查询语句，但是这些查询需要嵌入用 Java 或 Scala 编写的 Table 程序中。此外，这些程序在提交到集群前需要用构建工具打包。这或多或少限制了 Java/Scala 程序员对 Flink 的使用。
Katarzyna "Kasia" Gasiewska的Tableau Public主页上经常有一些精彩的可视化作品，她拥有100多位粉丝，如果你没有位列其中，那么你遗憾地错过了不少作品。
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
今天遇到了一个坑，我想把mongodb数据库中的数据导入到tableau中，好利用tableau来学习数据分析，结果我一直没连上….
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
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。
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
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。
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
首先透露一下，最近憋着一个大招即将放送。接着请看下文，与大招相关。
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
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
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。
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。
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)
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。
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。
2019年，PowerBI 又被评为2019年度全球商业智能市场第一。 诶？为什么要加个“又”字呢~ 因为 2018年，PowerBI 被评为2018年度全球商业智能市场第一。
AI 科技评论按 ：本文作者Datartisan，载于其知乎专栏——Datartisan数据工匠。AI 科技评论转载已获得原作者授权。 介绍 选举季已经到来，对于每个一直在关注这些事情的人来说，这绝对是一场最疯狂、涉及最多社交媒体、充满戏剧性的选举。距离最后的选举已经不到3个月，各个州的投票结果也逐渐公示出来，我们认为是时候，通过分析候选人的演讲内容，以及他们与大众的互动情况，来了解这些候选人的竞选方式了。 想要分析社交媒体上的大众对这场选举的看法，那么我们从分析候选人自己的推特内容着手，这似乎是比较合理
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
地图可视化，在Excel上也是一片广阔天地，在李强老师的手下，有精彩的表现，后期【Excel催化剂】和【Excel知识管理】给大家再作深度优化，做成模板，放到Excel催化剂插件中，一键完成高级地图图表输出，欢迎继续关注。
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。
市场上有许多以BI为旗帜的产品，但它们实际上是纯数据工具。选择BI产品时，很多人都会眼花缭乱。我简单地从技术来源对市场上的BI工具进行分类，以便于理解。
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
THEINVITATION “博学数据 高效办公” 新书发布会 —邀请函— INVITATION Tableau | 数据文化 |大咖云集 | 自由集市 致亲爱的你们： 时隔三年第二版的《Tableau商业分析一点通》和《Tableau商业分析从新手到高手》已经出版，再版后的教材，不仅增加了许多习题，而且拍摄了不少配套视频，我们希望辅助读者朋友们更快的理解书中的商业问题、分析思路与决策收获。 此次发布会我们不仅有Tableau大神现场讲解精彩案例，还有自由集市供大家交流，您可以带着问题，带着好奇
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？
编者注： 随着行业对营销和推广效果的重视，数据的作用越来越大。而营销渠道的多样化，也导致数据来源的数量和数据本身的体量都越来越大。如何挖掘，分析和展现各种数据就成为所有公司的一个关注点。众多商业智能解
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
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
Tableau作为可视化数据分析软件中的佼佼者，将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。创建与共享绝妙的数据可视化内容，Tableau 为您呈上唾手可得的可视化分析能力。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。另外他还适用于多种数据文件与数据库，数据可扩展性强，不限制您所处理的数据大小。
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。
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
雇主们对于掌握数据分析技能的人才越来越渴求。Tableau社区里有一群别出心裁的求职者，用视觉可视化呈现了自己的简历，更直观地讲述了自己的数据分析技能，一起来涨涨姿势吧~
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
PyGWalker可以简化Jupyter笔记本的数据分析和数据可视化工作流程，方法是将panda数据帧转换为Tableau风格的用户界面进行可视化探索。
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。
主机：localhost，端口口：3306，用户名：root，密码：123456。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/112758689
导读：可视化地图在描述地理位置相关度量时效果直观、优势明显，Tableau制作地图非常方便，而且支持多种可视化地图形式。本文介绍几种经典的可视化地图形式。
在做数据分析时，如果数据量比较大，可以考虑使用颜色对重点关注的数据进行高亮操作，显眼的颜色可以帮助我们快速了解数据和发现问题。比如一个数据表可能会有十几到几十列之多，为了更好的看清某些重要的列，我们可以对表进行如下操作——
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