【精采內容】
✪精心編排30種資料視覺化圖表，並提供細部實作步驟之說明。
✪實作經典圖表，如金字塔圖、子彈圖、泡泡圖、甜甜圈圖、李克特量表、進階地圖等。
✪彙整了Tableau超過100種製圖操作技巧，全面升級你的Tableau實力。
✪依照實作難度進行排序，由淺入深進行練習，逐步強化實作經驗與信心。
✪除了基礎操作練習之外，也包含LOD、表計算、計算函式等進階操作技巧練習。
✪提供22種開放資料集，包括其欄位說明，讓讀者可後續使用。
【目標讀者】
✪想要強化Tableau技能的人。
✪工作上需要分析數據的人。
✪想做出美麗視覺化圖表的人。
✪想了解更多分析與視覺化技巧的人。
✪不會寫程式、但想要做出進階圖表的人。
✪產品經理、專案經理、資料分析人員、資料研究人員。
本書特色
本書是大數據視覺化類別銷售第一的《Excel+Tableau成功晉升資料分析師》、《Tableau資料分析師進階高手養成實戰經典》的進階系列著作，這本大數據人工智慧人才晉級寶典，讓你具備數據分析力，邁向資料分析師高薪之路！
✪Tableau視覺化工具步驟式教學
✪強化Tableau實務分析與視覺化能力
✪快速提升設計力與商業圖表製作品質
✪詳解30個Tableau經典圖表案例×100個Tableau實作技巧
✪完全攻略資料分析與視覺化工具
✪靈活運用資料視覺化圖表
✪提升資料分析實務能力
Tableau是一款相當值得投資時間、學習報酬率相當高的有力工具，其在美學設計、資料處理彈性、資料連線等功能上，都很切合現今企業的需要，也非常適合作為企業組織的核心分析與視覺化工具。本書是《Excel + Tableau成功晉升資料分析師》的進階系列著作，內容精心挑選了30個經典圖表，由淺入深拆分為5個難度等級，搭配多達22個不同的開放資料集，詳細說明每個圖表的編排實作步驟，並帶領讀者進一步了解每種圖表的應用場景與製作方法。此外，本書也彙整了超過100種Tableau技巧，在實作中可逐步提升你的Tableau能力。
專業推薦
「使用Tableau分析工作中的數據，用數據托住決策，可以幫助企業了解現況並找到潛在的商機，更有可能發展企業的第二成長曲線。本書透過深入淺出的方式，利用不同的星等標示難度的等級，透過清楚的步驟讓讀者明白不同的圖表使用時機與製作方法。」── Tableau顧問 | 賴詩雅
「彭其捷與陳克勤兩位專家所寫的書正是我所期待的一本Tableau實作導向的書籍。這本書按照Tableau的使用，由基本數據分析到進階圖表繪製，提供詳盡的解說。本書30個單元的說明可滿足Tableau使用者在工作上不同的需求，尤其在股票K線圖的繪製以及Tableau最強功能地圖資料分析的使用上，兩位作者提供完整的說明。」── 國立高雄科技大學 金融資訊系 系主任兼所長 | 楊耿杰
「本書透過難度分級的設計，引導第一次接觸的朋友循序漸進的了解、學習、實作、熟練各式圖表特性，並在Tableau的環境下建立製作圖表的能力。書中除了常見的堆疊長條圖、雙軸組合等圖表介紹之外，兩位作者精心選擇來源各異的資料集，示範資料視覺化應用如何無所不在、甚至影響深遠，擴大讀者對數據分析可以不只應用在商業分析上的想像，跳脫至社會的更多層面。」── Hahow好學校 市場與商業分析經理 | 魏妤庭
「本書作者以資料視覺化專業結合生活化案例，用心編排30個Tableau常用經典圖表與100個實作技巧，手把手帶領讀者累積實戰經驗。本書使用的資料集也相當多元且活潑，舉凡疫苗施打、捷運路線、民間租屋資料，甚至包含台積電股價的資料分析，相信讀者透過此書，不僅能顯著提升利用Tableau進行資料視覺化功力，無形中也能累積不少有趣的知識趣聞。」── 國立臺灣大學資料分析與決策社 共同創辦人 | 周承宏
「本書從30個經典圖表為起點，帶領讀者利用實際資料進行實作，相信讀者所學不只是經典圖表的製作方法，而更能學習到從圖表分析資料的要點，並瞭解背後的意義。本書所使用的案例多數是由台灣出發與我們切身相關的議題資料，具備研究與實作的參考價值。」── 國立中央大學網路學習科技研究所 助理教授 | 洪暉鈞
具体描述
好的，这是一本关于金融市场分析与量化投资策略的图书简介： 《金融市场脉络：从宏观叙事到微观量化实战》 导论：重塑认知——理解金融市场的复杂动态 在当今这个信息爆炸、市场瞬息万变的时代，理解金融市场的运作机制已不再是少数精英的专属技能，而是每一个投资者和决策者必备的核心素养。本书《金融市场脉络：从宏观叙事到微观量化实战》旨在为读者构建一个从宏观经济视角审视全球资本流动，到微观层面运用尖端量化工具捕捉超额收益的完整知识体系。我们不局限于传统教科书的理论框架，而是深入探讨市场结构、行为金融学影响以及先进技术如何重塑投资决策流程。 本书的基石在于建立一种“结构化思维”。金融市场并非随机噪音的集合，而是由深层的经济规律、政策导向、市场参与者的行为预期以及技术迭代共同驱动的复杂系统。掌握这种脉络，是穿越牛熊、实现稳健增长的第一步。 第一部分：宏观视角的构建——全球经济图景与资产定价的逻辑 本部分专注于宏观经济分析，这是理解所有资产价格变动的基础。我们将首先解析全球宏观经济周期的驱动力：货币政策（如美联储、欧洲央行及其他主要央行的利率路径和量化宽松/紧缩策略）、财政政策（财政刺激与债务影响）以及地缘政治风险对市场情绪的冲击。 核心内容包括： 1. 跨周期分析框架： 介绍如何使用领先、同步、滞后指标构建一个多维度宏观分析框架，判断经济周期的所处阶段（复苏、扩张、过热、衰退）。 2. 通胀与利率的博弈： 深入剖析通胀的结构性成因（需求拉动、成本推动、预期管理）及其对固定收益市场和权益市场估值的系统性影响。我们将展示如何通过分析收益率曲线的形态（如牛市陡峭、熊市平坦化）来预测未来的经济走向和板块轮动机会。 3. 汇率与国际资本流动： 探讨“美元微笑理论”的现代演绎，以及如何通过分析经常账户、资本账户和央行储备的变化，预测主要货币对的长期趋势，这对全球配置至关重要。 4. 大宗商品的战略地位： 不仅关注能源和金属价格，更深入分析农产品价格与地缘政治、气候变化之间的非线性关系，以及它们如何作为通胀的先行指标或对冲工具。 第二部分：市场微观结构的解构——从订单流到交易机制 理解宏观大势之后，我们需要将目光聚焦到交易的“战场”——微观市场结构。现代金融市场的高频化和电子化，使得订单流、流动性管理和交易成本成为决定短期表现的关键因素。 本部分涵盖： 1. 做市商与报价机制： 剖析不同交易所（如纽交所、纳斯达克、LSE等）的订单簿模型，解释限价单、市价单、冰山订单等不同指令类型如何影响市场深度和价格发现过程。 2. 微观市场效率与流动性度量： 介绍如有效价差（Effective Spread）、订单到达率（Order Fill Rate）等关键指标，评估不同资产池的流动性质量，这对高频交易和算法执行策略至关重要。 3. 市场失灵的触发点： 详细研究“闪电崩盘”（Flash Crashes）的案例，分析系统性风险是如何在技术故障、高频交易算法间的负反馈循环中被瞬间放大，并探讨监管层为增强市场韧性所做的努力。 4. 衍生品的风险转移与价格发现： 聚焦于期权市场的波动率微笑（Volatility Smile）和偏度（Skew）结构。解释这些结构如何反映市场对极端事件的定价预期，以及如何利用期权Delta、Gamma、Vega等希腊字母来构建对冲和套利组合。 第三部分：量化投资的实践——从数据处理到策略部署 理论和市场结构理解是基础，真正的“超额收益”往往隐藏在数据的深层关联和对既有模型的系统性修正之中。本部分完全聚焦于量化投资的工程化和实践。 量化工具箱的构建： 1. 金融时间序列的处理艺术： 强调金融数据的非平稳性、高噪音和长尾事件的特性。讲解如何使用差分、波动率分层（如GARCH模型族）和经验小波分解来预处理数据，以满足传统计量模型的要求。 2. 因子投资的演进与批判性审视： 深入探讨经典的CAPM、Fama-French三因子模型，并扩展到更现代的多因子框架（如AQR的质量、动量、低波动因子）。本书将重点剖析“因子挖掘”的陷阱（Data Mining Bias），以及如何通过严谨的回测和样本外检验来识别真正的系统性风险溢价。 3. 机器学习在Alpha挖掘中的应用： 不仅仅停留在模型选择（如XGBoost, 深度神经网络），更注重特征工程（Feature Engineering）——如何将宏观叙事、新闻情绪、供应链数据等非结构化信息转化为可训练的因子。讨论模型的可解释性（XAI）在投资决策中的必要性，避免“黑箱”操作。 4. 投资组合优化与风险预算： 超越传统的均值-方差优化。介绍风险平价（Risk Parity）、风险贡献度（Risk Contribution）等方法，强调在构建跨资产组合时，风险（而非回报）才是最稳定的锚点。 结语：驾驭不确定性——投资者的持续学习之道 金融市场是一个动态演化的生态系统。技术进步（如人工智能、分布式账本技术）和监管环境的变化，都要求投资者具备持续学习和适应的能力。本书的最终目标，是赋予读者一套“内化”的分析框架，使其能够将宏观信息、微观结构与量化工具融会贯通，形成自己独特的、具有稳健性（Robustness）的投资哲学，而非盲目追随市场热点。通过系统化的学习，读者将能更清晰地洞察金融脉络，有效地驾驭未来的市场不确定性。
著者信息
作者簡介
彭其捷
畢業於交大資訊管理研究所，對於網路服務設計有巨大熱情，曾負責過資料科學、資料視覺化、前端工程、服務設計等類型專案，至今出版過八本資料視覺化與使用者經驗專書，致力於打造良善的網路服務、數據體驗，近期多投入資料科學、資料視覺化主題，致力讓數據分析更平民化，創造更多資料故事。
【作者個人網站】
visualization.tw
【資料視覺化社團】
www.facebook.com/groups/tw.dataviz
陳克勤
現任台灣Tableau User Group Leader。2017年獲臺灣Iron Viz視覺化比賽亞軍殊榮。喜歡運用視覺化分析在感興趣的時事議題，在數據中探索背後的故事。積極參與Tableau的經驗分享、教學及活動推廣。中央大氣物理所畢業，現於航空業擔任航機數據分析的角色。
【作者Tableau Public網址】
public.tableau.com/app/profile/bill1210
彭其捷
畢業於交大資訊管理研究所，對於網路服務設計有巨大熱情，曾負責過資料科學、資料視覺化、前端工程、服務設計等類型專案，至今出版過八本資料視覺化與使用者經驗專書，致力於打造良善的網路服務、數據體驗，近期多投入資料科學、資料視覺化主題，致力讓數據分析更平民化，創造更多資料故事。
【作者個人網站】
visualization.tw
【資料視覺化社團】
www.facebook.com/groups/tw.dataviz
陳克勤
現任台灣Tableau User Group Leader。2017年獲臺灣Iron Viz視覺化比賽亞軍殊榮。喜歡運用視覺化分析在感興趣的時事議題，在數據中探索背後的故事。積極參與Tableau的經驗分享、教學及活動推廣。中央大氣物理所畢業，現於航空業擔任航機數據分析的角色。
【作者Tableau Public網址】
public.tableau.com/app/profile/bill1210
图书目录
PART01 視覺化1星難度圖表：熟練相關基礎操作技巧
Unit 01 棒棒糖動畫圖（Lollipop Animation Chart）
Unit 02 子彈圖（Bullet Chart）
Unit 03 負空間圖（Negative Space Chart）
Unit 04 堆疊長條圖（Stacked Bar Chart）
Unit 05 史諾霍亂地圖（JohnSnow Map）
Unit 06 台灣捷運地圖（MRT Map）
PART02 視覺化2星難度圖表：練習強大的表計算功能
Unit 07 樞紐分析與表計算（Pivot Table）
Unit 08 柏拉圖（Pareto Chart）
Unit 09 啞鈴圖（Dumbbell Chart）
Unit 10 瀑布圖（Waterfall Chart）
Unit 11 雙軸組合圖（Dual-Axis Combo Chart）
Unit 12 移動平均線圖（Moving Average Line Chart）
PART03 視覺化3星難度圖表：基礎函式練習與進階製圖技巧
Unit 13 碰撞圖（Bump Chart）
Unit 14 股票K 線圖（Candlestick Chart）
Unit 15 金字塔圖（Pyramid Chart）
Unit 16 租屋密度地圖（Density Heatmap）
Unit 17 航空地圖（Route Map）
Unit 18 繞圓折線圖（Circular Line Chart）
PART04 視覺化4星難度圖表：進階函數組合與LOD練習
Unit 19 複合計算表格圖（Symbol Combo Table）
Unit 20 甜甜圈圖（Donut Chart）
Unit 21 動態網格圖（Dynamic Trellis Chart）
Unit 22 單位圖（Pictogram Chart）
Unit 23 動態泡泡圖（Gapminder）
Unit 24 進階互動儀表板（Gapminder）
PART05 視覺化5星難度圖表：進階函數組合與LOD練習
Unit 25 網格地圖（Tile Grid Map）
Unit 26 李克特量表（Likert Scale Chart）
Unit 27 鬆餅圖（Waffle Chart）
Unit 28 六角形箱圖（Hexbin Chart）
Unit 29 鄉鎮人口熱區儀表板（Population HeatMap）
Unit 30 計量圖（Gauge Chart）
Appendix 附錄 【附錄內容請至博碩官網下載】
Appendix A 資料集相關資訊
Appendix B Tableau學習資源
Appendix C INDEX函式介紹
Appendix D 資料緻密化技巧
Unit 01 棒棒糖動畫圖（Lollipop Animation Chart）
Unit 02 子彈圖（Bullet Chart）
Unit 03 負空間圖（Negative Space Chart）
Unit 04 堆疊長條圖（Stacked Bar Chart）
Unit 05 史諾霍亂地圖（JohnSnow Map）
Unit 06 台灣捷運地圖（MRT Map）
PART02 視覺化2星難度圖表：練習強大的表計算功能
Unit 07 樞紐分析與表計算（Pivot Table）
Unit 08 柏拉圖（Pareto Chart）
Unit 09 啞鈴圖（Dumbbell Chart）
Unit 10 瀑布圖（Waterfall Chart）
Unit 11 雙軸組合圖（Dual-Axis Combo Chart）
Unit 12 移動平均線圖（Moving Average Line Chart）
PART03 視覺化3星難度圖表：基礎函式練習與進階製圖技巧
Unit 13 碰撞圖（Bump Chart）
Unit 14 股票K 線圖（Candlestick Chart）
Unit 15 金字塔圖（Pyramid Chart）
Unit 16 租屋密度地圖（Density Heatmap）
Unit 17 航空地圖（Route Map）
Unit 18 繞圓折線圖（Circular Line Chart）
PART04 視覺化4星難度圖表：進階函數組合與LOD練習
Unit 19 複合計算表格圖（Symbol Combo Table）
Unit 20 甜甜圈圖（Donut Chart）
Unit 21 動態網格圖（Dynamic Trellis Chart）
Unit 22 單位圖（Pictogram Chart）
Unit 23 動態泡泡圖（Gapminder）
Unit 24 進階互動儀表板（Gapminder）
PART05 視覺化5星難度圖表：進階函數組合與LOD練習
Unit 25 網格地圖（Tile Grid Map）
Unit 26 李克特量表（Likert Scale Chart）
Unit 27 鬆餅圖（Waffle Chart）
Unit 28 六角形箱圖（Hexbin Chart）
Unit 29 鄉鎮人口熱區儀表板（Population HeatMap）
Unit 30 計量圖（Gauge Chart）
Appendix 附錄 【附錄內容請至博碩官網下載】
Appendix A 資料集相關資訊
Appendix B Tableau學習資源
Appendix C INDEX函式介紹
Appendix D 資料緻密化技巧
图书试读
用户评价
评分
最近我的工作內容真的被各種報表淹沒，感覺自己快變成「數據的搬運工」而不是「決策的推動者」。這種情況下，一本強調「超吸睛」的視覺化工具書簡直是及時雨啊！我一直聽說Tableau在業界的地位難以撼動，但從零開始摸索那套軟體，光是介面就讓人有點卻步。我最關心的部分是，這本書在講解操作流程時，會不會把技術細節講得太學術化？畢竟，我不是科班出身的工程師，我需要的是能馬上上手、解決實際問題的SOP。書名裡那個「30個經典數據圖表」的數字很吸引人，我猜想這應該涵蓋了從最基本的長條圖、折線圖，到一些更進階的地理空間分析或者時間序列展示。重點是，它有沒有教我們如何「設計」圖表，而不只是「畫」出圖表？例如，配色、標籤的佈局、如何避免資訊過載，這些小細節往往決定了一張圖表是讓人一目瞭然，還是讓人看了就想關掉視窗。如果這本書能讓我做出連老闆都忍不住多看兩眼的報告，那它就成功了。我希望它能提供的不僅是「如何做」，更是「為什麼要這樣做」的思維邏輯。
评分這本《大數據時代超吸睛視覺化工具與技術：Tableau打造30個經典數據圖表》聽起來真像是為我們這些身處數位轉型浪頭上，卻又常常在數據洪流中迷失方向的職場人士量身打造的寶典！我最近剛好在整理部門的季度報告，光是看那些密密麻麻的Excel表格就讓我頭痛欲裂，更別提怎麼說服高層那堆枯燥的數字背後藏著什麼關鍵洞察了。坦白說，以前總覺得數據視覺化就是美化圖表而已，現在才意識到，它其實是一種溝通的藝術，是把「數據」轉化為「故事」的橋樑。我特別期待書中提到的「經典數據圖表」部分，希望它能提供一些實用的範例，不只是停留在理論層面。我希望讀完後，能學到如何挑選最適合當前數據情境的圖表類型，而不是隨意丟一個圓餅圖上去敷衍了事。尤其是在這個資訊爆炸的時代，視覺化能力已經不再是加分項，而是必備技能，能夠快速抓住觀眾目光的圖表，才是真正有力量的。我對書中能如何系統性地引導讀者從基礎概念到進階技巧感到好奇，希望它能讓我擺脫那種「好像懂了，但做出來就是差一點味道」的窘境。如果真能學會用Tableau把複雜的趨勢講得清晰明瞭，那這個投資絕對值得！
评分作為一個習慣用滑鼠點點點、不喜歡寫程式碼的人，我對Tableau這種強大的拖拉式工具非常感興趣。我希望這本《大數據時代超吸睛視覺化工具與技術》能夠真正做到「零基礎友好」，讓像我這樣對技術有畏懼感的讀者也能順利入門。我最在乎的是實用性和效率。「打造30個經典數據圖表」這個承諾如果能兌現，意味著我可以在短時間內建立起一套標準化的圖表庫。我想知道，書中針對這30個圖表，是否都有提供配套的實戰數據集下載，讓我們能夠邊看邊做，立即驗證效果？在這個快速變動的市場中，數據分析的速度至關重要。如果這本書能讓我把過去需要花費數小時才能產出的複雜報表，壓縮到半小時內完成，那它的價值就難以估量了。我期待的是一種能真正提升工作流轉效率的學習體驗，而不是又一本擺在那邊積灰塵的工具書，要能真正把「吸睛」的視覺化能力，轉化成我每天工作中的效率利器。
评分這本《大數據時代超吸睛視覺化工具與技術》的書名聽起來就充滿了現代感，特別是「吸睛」兩個字，完全抓住了我們現在職場的痛點——資訊過載時代，注意力就是最稀缺的資源。說真的，現在誰還有耐心去看那些平淡無奇的統計數字呢？大家都在比誰的故事講得精彩，而數據視覺化無疑是說故事的最佳道具。我個人比較偏向於對「技術」層面的探討，不知道書中對於Tableau的各種連線、計算欄位（Calculated Fields）的深度如何？因為很多時候，數據清洗和轉換才是最花時間的。如果這本書能深入探討如何利用Tableau強大的內建功能，把一些看似無法處理的數據關係視覺化出來，那就太棒了。舉例來說，如果能示範如何製作一個動態儀表板（Dashboard），讓使用者可以透過篩選器自由探索數據，那種互動性遠比靜態圖表來得有價值。我非常期待它能提供一些「黑科技」級的技巧，讓我的數據呈現從「能看」進化到「驚艷」，真正體現出「大數據時代」的專業度。
评分最近在看一些國際商業案例分析時，發現頂尖的顧問公司，他們展示的圖表往往簡潔到令人難以置信，但每一塊區域的資訊密度卻高得嚇人，而且配色和排版都極具邏輯性。這讓我意識到，光有數據是不夠的，還需要強大的視覺傳達能力。《大數據時代超吸睛視覺化工具與技術》這個主題非常契合我目前想提升的領域。我特別想知道，書中對於「經典數據圖表」的選擇標準是什麼？是不是針對不同行業，比如金融、行銷、製造業，都有對應的最佳實踐案例？我比較擔心的是，市面上很多類似的書籍，常常只是照本宣科，把軟體說明書的內容搬過來而已。我希望這本書能帶入更多的「商業思維」，例如，在什麼情況下應該用樹狀圖（Treemap）來展示層級關係，而不是標準的圓餅圖，這背後代表的商業意圖是什麼。如果能多一些關於「視覺設計原則」和「避免誤導性圖表」的討論，那就更完美了。這種批判性的思維，才能讓我們的數據應用更為可靠。
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