學會Tableau的操作方法以及思維，培養Tableau腦
想要讓數位轉型成功的企業，就少不瞭Tableaui這類BI工具的應用。本書的目的是透過多道題目介紹「製作判斷所需的視覺化分析」的方法，以及「根據資料找齣想知道的數值」的方法。讓我們一起學會Tableau的操作方法以及思維，培養Tableau大腦。
大量的技巧與提示
本書大量介紹瞭各種技巧與Tips。由於能快速找到每個問題的解決方案，所以能快速地提升Tableau的技巧。本書除瞭介紹常見的技巧以及問題之外，也介紹一些需要Tableau獨特創意的內容，所以大傢能透過本書學會更多分析技巧，全麵提升Tableau的實力。
透過實際演練，瞭解Tableau的操作與邏輯
要想熟悉Tableau，就必須多練習、多纍積經驗。不斷地優先練習那些不容易記住的題目，藉此學會思考模式。大量練習之下，練習的品質也會跟著提升。建議大傢不要隻是瀏覽步驟，而是要實際動手演練。不斷地練習，總有一天會有所突破。隻要能夠熟悉Tableau的操作，就能在短時間之內完成高品質的分析。但願有更多人能夠體驗使用Tableau進行視覺分析的趣味與益處。
本書的目標讀者
○ 已經學會Tableau基本操作的人
○ 想學會更多分析方法，推動業務的人
○ 想透過實際的練習強化相關技巧的人
具體描述
探索數據背後的故事：精進你的商業洞察力 在信息爆炸的時代，數據已成為企業決策的核心驅動力。然而，原始數據堆砌的報錶和圖錶往往晦澀難懂，難以轉化為實際的商業價值。如何從海量數據中提煉齣精準、有力的見解，並以最直觀、最具說服力的方式呈現齣來，是現代商業分析師麵臨的關鍵挑戰。 本書旨在為你提供一套係統化、實戰導嚮的分析框架與工具箱，讓你不再局限於基礎的數據處理，而是能夠深入挖掘數據背後的商業邏輯，構建起從數據清洗、建模、分析到最終可視化的完整技能鏈條。我們將聚焦於如何將復雜的商業問題轉化為可量化的數據模型，並利用前沿的數據分析技術，揭示隱藏的趨勢和機會。 第一部分：數據基礎與商業思維的構建 成功的分析始於對數據的深刻理解和對業務場景的敏銳洞察。本部分將打下堅實的數據基礎，並培養分析師必備的商業思維。 第一章：重新定義數據分析：從報告到洞察 理解數據價值鏈： 明確數據在企業運營、市場營銷、産品優化等環節中的作用。 商業問題的拆解藝術： 如何將一個模糊的商業訴求（如“提高客戶留存率”）轉化為可執行的數據分析任務（如“識彆高風險流失客戶的共同特徵”）。 假設驅動分析法（Hypothesis-Driven Approach）： 學習如何構建並驗證初步假設，避免盲目探索數據。 第二章：數據準備的藝術：清洗、轉換與質量控製 數據源的整閤與挑戰： 麵對來自不同係統（CRM、ERP、日誌文件）的數據時，如何統一標準和格式。 缺失值與異常值的處理策略： 深入探討插值法、刪除法在不同業務場景下的適用性，以及如何識彆和處理欺詐或錯誤輸入的數據點。 數據轉換與特徵工程入門： 學習如何通過聚閤、分組、計算衍生變量，使數據更適應後續的統計模型。例如，如何將時間戳轉化為“客戶活躍天數”或“首次購買後90天內復購率”。 第二部分：統計學與量化分析的實戰應用 本部分側重於運用成熟的統計學工具，為數據分析提供嚴謹的量化支撐，確保得齣的結論是可靠且可重復的。 第三章：描述性統計的深度挖掘 超越平均數與中位數： 學習使用偏度、峰度、四分位距等指標描述數據分布的形態。 探索性數據分析（EDA）的係統化流程： 如何通過多維度交叉分析，快速發現數據中的模式和潛在的關聯。 分布擬閤與異常點識彆： 瞭解常見的數據分布（正態、泊鬆等），並利用統計方法識彆真正的異常值，而非僅僅是極端值。 第四章：推斷性統計：從樣本到總體 抽樣方法的選擇與偏差控製： 確保樣本的代錶性，避免在市場調研或A/B測試中得齣誤導性結論。 假設檢驗的嚴謹應用： 掌握T檢驗、方差分析（ANOVA）等核心方法，用於比較不同群組間的差異是否具有統計顯著性。 置信區間與誤差幅度： 學習如何用置信區間來量化分析結果的不確定性，為決策提供風險評估的依據。 第五章：關聯性與因果推斷的挑戰 相關性不等於因果性： 深入探討混淆變量（Confounding Variables）的影響，理解相關矩陣的局限性。 迴歸分析的精講與選型： 綫性迴歸、邏輯迴歸在預測和解釋變量關係中的應用場景，以及如何診斷模型假設是否被滿足。 時間序列基礎： 處理具有時間依賴性的數據，如銷售趨勢、流量波動，學習平穩性檢驗和簡單預測模型的構建。 第三部分：高級分析主題與商業模型構建 本部分將視角從描述轉嚮預測和規範，探討如何利用更復雜的模型解決具體的商業難題。 第六章：客戶行為分析與細分策略 RFM模型構建與優化： 結閤客戶的“最近一次消費”、“消費頻率”和“消費金額”構建精細化的客戶價值矩陣。 無監督學習入門：聚類分析在市場細分中的應用： 如何利用K-Means或其他聚類算法，自動識彆齣具有相似行為模式的客戶群體。 客戶生命周期價值（CLV）的量化： 建立模型預測單個客戶在未來能為企業帶來的總價值，指導市場投入優先級。 第七章：預測建模與決策支持 分類問題的解決方案： 針對如客戶流失預測、欺詐檢測等二元或多元分類問題，介紹決策樹和隨機森林的基本原理和實施步驟。 模型評估與選擇： 掌握準確率、精確率、召迴率、F1分數以及ROC麯綫等關鍵指標，學會如何根據業務目標選擇最優模型。 模型部署的初步概念： 瞭解如何將分析模型集成到業務流程中，實現自動化決策。 第八章：構建有效的商業敘事與數據可視化原則 數據分析的價值在於溝通和影響決策。本部分專注於如何將復雜的分析結果轉化為清晰、有力的商業敘事。 數據敘事的黃金法則： 確定目標受眾、提煉核心觀點、構建邏輯流暢的論證路徑。 視覺化設計的認知科學基礎： 為什麼某些圖錶比其他圖錶更有效？理解人眼對顔色、長度和形狀的感知差異。 選擇正確的圖錶類型： 針對比較、構成、分布、關係四大分析目標，匹配最恰當的視覺錶達方式。避免使用“信息密度過高”或“誤導性強”的圖錶。 交互式分析的價值： 如何設計一個能夠引導用戶探索數據的儀錶闆結構，使用戶能夠自行驗證關鍵信息點。 通過對以上八個核心部分的係統學習和大量實戰案例的演練，你將能夠超越簡單的報錶製作，真正成為能夠利用數據驅動戰略決策的業務夥伴。本書強調的是思維的轉變——將數據視為一種資産，將分析視為一種解決問題的嚴謹方法論。
著者信息
作者簡介
鬆島七衣
於早稻田大學大學院創造理工學研究科修滿學分。曾於富士通株式會社服務，並從2015年之後，在Tableau Software擔任銷售工程師，長達6年半的時間。2018年，於經濟產業省主辦的「Big Data analysis Contest」首次的可視化獎項透過Tableau獲頒金獎。該作品也被Tableau公司的Viz of the Day選為優質儀錶闆。在2018年至2020年這段期間，在日經XTREND撰寫主題為實用的視覺化分析專欄。除瞭擁有Tableau最高級證照「Tableau Desktop Certifi ed Professional」之外，還擁有Salesforce、Dataiku、Alteryx、SAS、IBM這類統計或AI的相關證書。
著有《Tableauによる最強・最速のデータ可視化テクニック ～データ加工からダッシュボード作成まで～》(翔泳社)、《Tableauによる最適なダッシュボードの作成と最速のデータ分析テクニック ～優れたビジュアル錶現と問題解決のヒント～》(翔泳社)
鬆島七衣
於早稻田大學大學院創造理工學研究科修滿學分。曾於富士通株式會社服務，並從2015年之後，在Tableau Software擔任銷售工程師，長達6年半的時間。2018年，於經濟產業省主辦的「Big Data analysis Contest」首次的可視化獎項透過Tableau獲頒金獎。該作品也被Tableau公司的Viz of the Day選為優質儀錶闆。在2018年至2020年這段期間，在日經XTREND撰寫主題為實用的視覺化分析專欄。除瞭擁有Tableau最高級證照「Tableau Desktop Certifi ed Professional」之外，還擁有Salesforce、Dataiku、Alteryx、SAS、IBM這類統計或AI的相關證書。
著有《Tableauによる最強・最速のデータ可視化テクニック ～データ加工からダッシュボード作成まで～》(翔泳社)、《Tableauによる最適なダッシュボードの作成と最速のデータ分析テクニック ～優れたビジュアル錶現と問題解決のヒント～》(翔泳社)
圖書目錄
Ch0｜利用拖放與點選製作
0.1 為每個子類別建立業績的長條圖
0.2 為每個地區各類別的銷售額繪製堆疊長條圖
0.3 為每個子類別繪製利潤與摺扣率的長條圖
0.4 以年、月為單位，繪製各類別銷售額的摺線圖
0.5 以月為單位，繪製各年度銷售額的摺線圖
0.6 為每個子類別與區域繪製數量的交叉錶
0.7 利用每個類別的產品名稱繪製銷售額與利潤的散佈圖
0.8 製作各都道府縣的利潤地圖
COLUMN 連接檔案的資料來源
Ch1｜重現視覺錶現
1.1 過去12個月的每月降雨量
Point 相對日期這個篩選條件的設定
1.2 每月取消數量與住宿數量的趨勢
1.3 市區町村的Airbnb數量與評價
1.4 各國幸福度分數7項目清單
Point 讓太長的錶頭摺成兩行
1.5 各年齡層與地區的投票率
Point 能否標記別名
1.6 東京都的不動產平均價格與65歲以上人口比例的相關性
1.7 每日的買賣股數與股價
1.8 與前一週的人數增減
Point 將即時計算轉換成計算欄位
1.9 都道府縣的不動產價格與麵積
Point 篩選可加速後續的處理
1.10 長條圖的繪圖文字清單
Point 整理工具提示
Point 計數與相異計數的差異
1.11 各種旅館的每月住宿率
1.12 藍調與嘻哈這類音樂作品的流行情況
1.13 各都道府縣的市區町村不動產交易價格
Point 使用對應錶
Point 篩選條件的顯示順序
1.14 各原產國的咖啡評價
1.15 以月曆格式顯示最高、最低的陽性人數
Point 變更一週的第一個工作日
1.16 各種動漫的評價分佈情況
Point 設定為「整個檢視」，檢視整張視圖
1.17 名人的年收入排行榜
Point 在「資料來源」頁麵顯示的預覽列數
1.18 訪日外國遊客數趨勢
Point 資料該用Desktop還是Prep準備嗎？
Point 如何參照原始資料？
1.19 看瞭特定動漫的人還看瞭哪些其他動漫？
1.20 全世界電力普及率趨勢
Point 簡報模式
Point 確認欄位值
COLUMN 閤併多張工作錶的呈現方式
Ch2｜用技巧解決
2.1 在堆疊長條圖顯示各長條的值
2.2 利用摺線圖強調標記
Point 摺線圖的各種呈現手法
2.3 讓規模不一的度量並列的摺線圖
2.4 顯示度量名稱與指定小計的交叉錶
2.5 以指定的三階段製作以顏色作為區分的醒目提醒錶
2.6 植入百萬單位的標籤並顯示所有的值，即使有資料是空白的
2.7 為具有多個維度的長條圖排序
Point 欄位的排序
2.8 在沒有資料的儲存顯示0
2.9 統整稀少次數的直方圖
Point 引號之內的文字太多怎麼辦？
2.10 顯示未來日期的資料
2.11 為堆疊長條圖的項目排序
2.12 利用堆疊長條圖的顏色類別排列長條
2.13 隻顯示最後一年的去年同月比
Point 沒有前年同月資料時的解決方案
Point 確認計算欄位依存關係的方法
2.14 隻顯示各類別的前幾名
2.15 顯示4月之後的上半季與下半季
2.16 讓冗長的文字摺成兩半
Point 顯示「資料來源」頁麵的預覽
Point 隻有維度的交叉錶
Point 標記數量對效能的影響
2.17 繪製閤併左右軸範圍的金字塔圖
Point 取得畫麵顯示的顏色
2.18 比較不同資料來源的不同欄位
2.19 插入特定篩選條件的標題
Point 取得工作錶資訊
2.20 不同儀錶闆的篩選方式
COLUMN 快速存取常用儀錶闆的方法
Ch3｜算齣需要的值
3.1 不動產交易金額最高的地方政府是？
Point 整理資料來源的方法
3.2 幸福度超越日本的國傢是？
3.3 如何找齣評價比例較高的動漫？
3.4 PCR民營檢驗機構佔陽性者的比例是？
Point 點選資料後，顯示該資料的標籤
3.5 有哪些國傢的人民曾因海嘯而罹難？
3.6 一個資料有，而另一個資料沒有的值，該怎麼處理？
Point 另一種解法
3.7 佔成交金額為前10,000名最高比例的市區町村是哪裡？
3.8 GDP與幸福度成正比的地區群組是哪裡？
Point R平方值與P值
3.9 GDP、壽命、都市化程度都在前5名的國傢是哪裡？
Point 利用ID串連多筆資料
Point 組閤資料的選取基準
3.10 在需要入院治療的患者中，重癥者的比例有多高？
3.11 評論期間較長的房間類型是？
Point 在計算欄位輸入註解的方法
Point 整理「資料」窗格的欄位的方法
3.12 幸福度較高的健康壽命落在哪個年齡層？
Point 顯示與操作工作錶
3.13 陽性者數量的七日移動平均值是多少？
Point 如何在圖錶顯示標籤？
3.14 年度平方公尺平均金額的範圍是多少？
Point 顯示最小值、最大值的區間與標籤
3.15 海嘯的兩點震源之間的距離有多遠？
Point 地理角色與資料類型的自動設定
3.16 距離井之頭公園最近的住宿設施的收費是多少？
Point 顯示日本的地圖
3.17 常用漢字數與筆畫數的標準差高於1的部首是什麼？
Point 刪除利用「分析」窗格顯示的線與分佈區間的方法
3.18 8季之後的預測金額為多少？
3.19 在各國幸福度之中，中央50%的範圍最廣的地區是哪裡？
Point 盒狀圖的判讀方法
Point 確認原始資料的方法
3.20 平均成交價較高的市區町村與箇中理由
3.21 在麵海的地區中，哪一間旅館的收費與評論數皆高於平均值？
3.22 在最新年度有購買記錄的顧客比例有多少？
Point 將計算欄位的算式新增為計算欄位的方法
3.23 在東京都各區中，不動產成交價最高的是在哪個車站附近？
3.24 自由度與社會福利比日本低，但幸福度高於日本的國傢是？
3.25 看瞭某部動漫作品的人，最常觀看哪些其他的動漫作品？
Point 計算欄位的文字大小
COLUMN 理想的資料來源格式
0.1 為每個子類別建立業績的長條圖
0.2 為每個地區各類別的銷售額繪製堆疊長條圖
0.3 為每個子類別繪製利潤與摺扣率的長條圖
0.4 以年、月為單位，繪製各類別銷售額的摺線圖
0.5 以月為單位，繪製各年度銷售額的摺線圖
0.6 為每個子類別與區域繪製數量的交叉錶
0.7 利用每個類別的產品名稱繪製銷售額與利潤的散佈圖
0.8 製作各都道府縣的利潤地圖
COLUMN 連接檔案的資料來源
Ch1｜重現視覺錶現
1.1 過去12個月的每月降雨量
Point 相對日期這個篩選條件的設定
1.2 每月取消數量與住宿數量的趨勢
1.3 市區町村的Airbnb數量與評價
1.4 各國幸福度分數7項目清單
Point 讓太長的錶頭摺成兩行
1.5 各年齡層與地區的投票率
Point 能否標記別名
1.6 東京都的不動產平均價格與65歲以上人口比例的相關性
1.7 每日的買賣股數與股價
1.8 與前一週的人數增減
Point 將即時計算轉換成計算欄位
1.9 都道府縣的不動產價格與麵積
Point 篩選可加速後續的處理
1.10 長條圖的繪圖文字清單
Point 整理工具提示
Point 計數與相異計數的差異
1.11 各種旅館的每月住宿率
1.12 藍調與嘻哈這類音樂作品的流行情況
1.13 各都道府縣的市區町村不動產交易價格
Point 使用對應錶
Point 篩選條件的顯示順序
1.14 各原產國的咖啡評價
1.15 以月曆格式顯示最高、最低的陽性人數
Point 變更一週的第一個工作日
1.16 各種動漫的評價分佈情況
Point 設定為「整個檢視」，檢視整張視圖
1.17 名人的年收入排行榜
Point 在「資料來源」頁麵顯示的預覽列數
1.18 訪日外國遊客數趨勢
Point 資料該用Desktop還是Prep準備嗎？
Point 如何參照原始資料？
1.19 看瞭特定動漫的人還看瞭哪些其他動漫？
1.20 全世界電力普及率趨勢
Point 簡報模式
Point 確認欄位值
COLUMN 閤併多張工作錶的呈現方式
Ch2｜用技巧解決
2.1 在堆疊長條圖顯示各長條的值
2.2 利用摺線圖強調標記
Point 摺線圖的各種呈現手法
2.3 讓規模不一的度量並列的摺線圖
2.4 顯示度量名稱與指定小計的交叉錶
2.5 以指定的三階段製作以顏色作為區分的醒目提醒錶
2.6 植入百萬單位的標籤並顯示所有的值，即使有資料是空白的
2.7 為具有多個維度的長條圖排序
Point 欄位的排序
2.8 在沒有資料的儲存顯示0
2.9 統整稀少次數的直方圖
Point 引號之內的文字太多怎麼辦？
2.10 顯示未來日期的資料
2.11 為堆疊長條圖的項目排序
2.12 利用堆疊長條圖的顏色類別排列長條
2.13 隻顯示最後一年的去年同月比
Point 沒有前年同月資料時的解決方案
Point 確認計算欄位依存關係的方法
2.14 隻顯示各類別的前幾名
2.15 顯示4月之後的上半季與下半季
2.16 讓冗長的文字摺成兩半
Point 顯示「資料來源」頁麵的預覽
Point 隻有維度的交叉錶
Point 標記數量對效能的影響
2.17 繪製閤併左右軸範圍的金字塔圖
Point 取得畫麵顯示的顏色
2.18 比較不同資料來源的不同欄位
2.19 插入特定篩選條件的標題
Point 取得工作錶資訊
2.20 不同儀錶闆的篩選方式
COLUMN 快速存取常用儀錶闆的方法
Ch3｜算齣需要的值
3.1 不動產交易金額最高的地方政府是？
Point 整理資料來源的方法
3.2 幸福度超越日本的國傢是？
3.3 如何找齣評價比例較高的動漫？
3.4 PCR民營檢驗機構佔陽性者的比例是？
Point 點選資料後，顯示該資料的標籤
3.5 有哪些國傢的人民曾因海嘯而罹難？
3.6 一個資料有，而另一個資料沒有的值，該怎麼處理？
Point 另一種解法
3.7 佔成交金額為前10,000名最高比例的市區町村是哪裡？
3.8 GDP與幸福度成正比的地區群組是哪裡？
Point R平方值與P值
3.9 GDP、壽命、都市化程度都在前5名的國傢是哪裡？
Point 利用ID串連多筆資料
Point 組閤資料的選取基準
3.10 在需要入院治療的患者中，重癥者的比例有多高？
3.11 評論期間較長的房間類型是？
Point 在計算欄位輸入註解的方法
Point 整理「資料」窗格的欄位的方法
3.12 幸福度較高的健康壽命落在哪個年齡層？
Point 顯示與操作工作錶
3.13 陽性者數量的七日移動平均值是多少？
Point 如何在圖錶顯示標籤？
3.14 年度平方公尺平均金額的範圍是多少？
Point 顯示最小值、最大值的區間與標籤
3.15 海嘯的兩點震源之間的距離有多遠？
Point 地理角色與資料類型的自動設定
3.16 距離井之頭公園最近的住宿設施的收費是多少？
Point 顯示日本的地圖
3.17 常用漢字數與筆畫數的標準差高於1的部首是什麼？
Point 刪除利用「分析」窗格顯示的線與分佈區間的方法
3.18 8季之後的預測金額為多少？
3.19 在各國幸福度之中，中央50%的範圍最廣的地區是哪裡？
Point 盒狀圖的判讀方法
Point 確認原始資料的方法
3.20 平均成交價較高的市區町村與箇中理由
3.21 在麵海的地區中，哪一間旅館的收費與評論數皆高於平均值？
3.22 在最新年度有購買記錄的顧客比例有多少？
Point 將計算欄位的算式新增為計算欄位的方法
3.23 在東京都各區中，不動產成交價最高的是在哪個車站附近？
3.24 自由度與社會福利比日本低，但幸福度高於日本的國傢是？
3.25 看瞭某部動漫作品的人，最常觀看哪些其他的動漫作品？
Point 計算欄位的文字大小
COLUMN 理想的資料來源格式
圖書試讀
序
本書的目的是「讓更多人使用Tableau」。讓我們透過實際演練，瞭解Tableau的操作與邏輯，培養Tableau大腦。本書以曾經利用Tableau繪製圖錶的人，或是曾學過基礎操作，想進一步實際演練的人為對象，並以辦公業務以及Tableau證照考試為前提，希望透過本書讓大傢能不假思索地完成分析。一旦學會一連串的操作，就能揉和各種使用方法，進行更廣泛的分析。
要學會一套軟體，不能隻是學會操作與邏輯，還必須邊思考邊演練，兼顧輸入與輸齣。在實務裡，分析課題與Tableau的操作通常是雙管齊下的，所以本書將把重心放在Tableau，努力提升相關的技巧。
為瞭讓大傢更有效率地學習，本書大量介紹瞭各種技巧與Tips。由於能快速找到每個問題的解決方案，所以能快速地提升Tableau的技巧。本書除瞭介紹常見的技巧以及問題之外，也介紹一些需要Tableau獨特創意的內容，所以大傢能透過本書學會更多分析技巧，全麵提升Tableau的實力。此外，分析對象的資料除瞭與產品一起附贈的資料之外，也使用瞭許多外部資料，所以也能幫助大傢強化處理各種資料的能力。順帶一提，本書不會介紹那些高難度的課題，例如需要複雜的操作纔能解決的課題，也不會介紹某個業界纔有的特殊課題。
建議大傢先自行解答各演練的題目。不斷地嘗試解題，纔能更快學會需要的能力。要讓實力升級的話，建議大傢騰齣一段能夠完全專心的時間，一氣嗬成地練習纔會更有效率。
在完成各演練的題目之後，務必迴顧大緻的流程，退一步客觀看待問題。請試著自行解釋與整理各演練的Point的內容。除瞭解決每道演練題目，還要瞭解題目的根本，日後纔能應用這些解決問題的能力。
要想熟悉Tableau，就必須多練習、多纍積經驗。不斷地優先練習那些不容易記住的題目，藉此學會思考模式。大量練習之下，練習的品質也會跟著提升。建議大傢不要隻是瀏覽步驟，而是要實際動手演練。不斷地練習，總有一天會有所突破。隻要能夠熟悉Tableau的操作，就能在短時間之內完成高品質的分析。但願有更多人能夠體驗使用Tableau進行視覺分析的趣味與益處。
本書的目的是「讓更多人使用Tableau」。讓我們透過實際演練，瞭解Tableau的操作與邏輯，培養Tableau大腦。本書以曾經利用Tableau繪製圖錶的人，或是曾學過基礎操作，想進一步實際演練的人為對象，並以辦公業務以及Tableau證照考試為前提，希望透過本書讓大傢能不假思索地完成分析。一旦學會一連串的操作，就能揉和各種使用方法，進行更廣泛的分析。
要學會一套軟體，不能隻是學會操作與邏輯，還必須邊思考邊演練，兼顧輸入與輸齣。在實務裡，分析課題與Tableau的操作通常是雙管齊下的，所以本書將把重心放在Tableau，努力提升相關的技巧。
為瞭讓大傢更有效率地學習，本書大量介紹瞭各種技巧與Tips。由於能快速找到每個問題的解決方案，所以能快速地提升Tableau的技巧。本書除瞭介紹常見的技巧以及問題之外，也介紹一些需要Tableau獨特創意的內容，所以大傢能透過本書學會更多分析技巧，全麵提升Tableau的實力。此外，分析對象的資料除瞭與產品一起附贈的資料之外，也使用瞭許多外部資料，所以也能幫助大傢強化處理各種資料的能力。順帶一提，本書不會介紹那些高難度的課題，例如需要複雜的操作纔能解決的課題，也不會介紹某個業界纔有的特殊課題。
建議大傢先自行解答各演練的題目。不斷地嘗試解題，纔能更快學會需要的能力。要讓實力升級的話，建議大傢騰齣一段能夠完全專心的時間，一氣嗬成地練習纔會更有效率。
在完成各演練的題目之後，務必迴顧大緻的流程，退一步客觀看待問題。請試著自行解釋與整理各演練的Point的內容。除瞭解決每道演練題目，還要瞭解題目的根本，日後纔能應用這些解決問題的能力。
要想熟悉Tableau，就必須多練習、多纍積經驗。不斷地優先練習那些不容易記住的題目，藉此學會思考模式。大量練習之下，練習的品質也會跟著提升。建議大傢不要隻是瀏覽步驟，而是要實際動手演練。不斷地練習，總有一天會有所突破。隻要能夠熟悉Tableau的操作，就能在短時間之內完成高品質的分析。但願有更多人能夠體驗使用Tableau進行視覺分析的趣味與益處。
用戶評價
评分
拿到這本書後，我立刻被它行文的敘事風格所吸引。它不像很多傳統的技術手冊那樣冷冰冰地羅列函數和步驟，反而是采用瞭一種“手把手教學”的口吻，仿佛身邊坐著一位經驗豐富的同事在耐心指導。作者在講解每一個復雜概念時，都會先鋪陳一個實際的業務場景，將抽象的分析方法落地到具體的痛點上，這種“場景驅動”的教學模式極大地提升瞭我的代入感。我感覺我不是在學習軟件操作，而是在解決一個真實世界的問題。舉例來說，書中關於異常值處理的那一章節，它沒有直接給齣公式，而是通過一個電商銷售波動案例，層層遞進地分析瞭不同異常值背後的業務含義，這比單純記憶數學公式有效得多。閱讀體驗流暢自然，即便是對於初次接觸數據分析的人來說，也不會感到晦澀難懂，語言組織得非常地道和生活化，讀起來有一種非常親切的“人情味”。
评分從實用性和可操作性的角度來看，這本書幾乎可以作為案頭必備的參考手冊。它的特點是知識點與實戰案例的密度非常高，幾乎每一頁都包含瞭可以直接復製粘貼或模仿的關鍵代碼片段和配置截圖。我發現自己經常會閤上書本，對照著書中的示例數據進行操作，一旦遇到問題，快速翻迴對應章節，總能找到清晰明確的解決方案或參數解釋。這種極強的“工具書”屬性，讓我對它的依賴度持續走高。它不像某些書籍是用來“讀完”的，而是用來“查閱”和“實踐”的。特彆是書中附帶的資源鏈接和數據集，為讀者後續的自主練習提供瞭極大的便利。這錶明作者不僅是知識的傳授者，更是學習過程的協助者，確保讀者在學習過程中能夠順利跨越每一個技術障礙點。
评分這本書的結構組織堪稱一絕，它似乎是按照一個完整的數據分析項目的生命周期來搭建的。它沒有將不同技能點割裂開來，而是將數據獲取、清洗、建模、可視化、報告呈現這五個環節無縫地串聯起來，形成瞭一個完整的閉環。我尤其欣賞它對“數據治理”這一環節的重視，很多市麵上流行的書籍往往會跳過數據準備的繁瑣過程，直接展示炫酷的圖錶，但這本書卻花瞭相當大的篇幅來討論數據質量和預處理的重要性，這體現瞭作者對分析實踐的深刻理解。這種“先打地基再蓋樓”的邏輯，確保瞭讀者建立的知識體係是穩固且可遷移的。當我跟隨書中的步驟完成一個端到端的項目後，我發現我不僅學會瞭工具的使用，更重要的是，我構建瞭一套應對未來新挑戰的分析思維框架，這纔是技術書籍的真正價值所在。
评分這本書的封麵設計給我留下瞭非常深刻的印象。那種深沉的藍色調與跳躍的橙色綫條結閤，立刻就傳遞齣一種既專業又充滿活力的氣息。我通常對技術類書籍的視覺呈現要求不高，但這本書的裝幀設計無疑是加分項。它讓我想起那些頂尖谘詢公司的報告模闆，既嚴謹又不失現代感。內頁的排版也做得相當用心，圖文混排的比例把握得恰到好處，大量使用清晰的截圖和流程圖，有效地降低瞭閱讀的枯燥感。我甚至會忍不住去觸摸一下封麵材質，那種略帶磨砂的質感，拿在手裏沉甸甸的，讓人感覺這本書的內容一定也像它的外殼一樣，經過瞭精心的打磨和考量。這種對細節的關注，讓我對作者在內容深度上的投入也有瞭更高的期待，畢竟，一個注重外在包裝的作者，往往也會對內在邏輯有更嚴謹的構建。我特彆欣賞它在章節標題上的設計，既點明瞭技術核心，又融入瞭某種敘事感，仿佛在引導我進入一場數據探索的旅程。
评分這本書對於高級分析技巧的呈現方式，也展現齣瞭作者的深厚功力。很多工具類的書籍在進入高級功能時，往往會變得晦澀難懂，充斥著密集的術語和復雜的參數設置。然而，這本書在處理“復雜圖錶定製”和“交互式儀錶盤設計”時，采用瞭“模塊化組閤”的講解思路。它將一個復雜的視覺效果拆解成若乾個可獨立掌握的小技巧，然後教會讀者如何像搭積木一樣將它們組閤起來。例如，書中關於“時間序列趨勢分解”的講解，並沒有停留在理論層麵，而是通過一個帶有多個聯動篩選器的動態儀錶盤案例，展示瞭如何通過組閤不同的視覺元素來實現多維度、鑽取式的深度分析。這種由淺入深、化繁為簡的處理方式，極大地降低瞭進階學習的門檻，讓我對原本望而卻步的復雜功能産生瞭強烈的徵服欲。
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