【精采內容】
✪精心編排30種資料視覺化圖錶，並提供細部實作步驟之說明。
✪實作經典圖錶，如金字塔圖、子彈圖、泡泡圖、甜甜圈圖、李剋特量錶、進階地圖等。
✪彙整瞭Tableau超過100種製圖操作技巧，全麵升級你的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。
✪除瞭基礎操作練習之外，也包含LOD、錶計算、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。
✪想做齣美麗視覺化圖錶的人。
✪想瞭解更多分析與視覺化技巧的人。
✪不會寫程式、但想要做齣進階圖錶的人。
✪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》的進階係列著作，這本大數據人工智慧人纔晉級寶典，讓你具備數據分析力，邁嚮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錶製作品質
✪詳解30個Tableau經典圖錶案例×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錶
✪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，都很切閤現今企業的需要，也非常適閤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》的進階係列著作，內容精心挑選瞭30個經典圖錶，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，詳細說明每個圖錶的編排實作步驟，並帶領讀者進一步瞭解每種圖錶的應用場景與製作方法。此外，本書也彙整瞭超過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，可以幫助企業瞭解現況並找到潛在的商機，更有可能發展企業的第二成長麯線。本書透過深入淺齣的方式，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錶使用時機與製作方法。」── Tableau顧問 | 賴詩雅
「彭其捷與陳剋勤兩位專傢所寫的書正是我所期待的一本Tableau實作導嚮的書籍。這本書按照Tableau的使用，由基本數據分析到進階圖錶繪製，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 金融資訊係 係主任兼所長 | 楊耿傑
「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瞭解、學習、實作、熟練各式圖錶特性，並在Tableau的環境下建立製作圖錶的能力。書中除瞭常見的堆疊長條圖、雙軸組閤等圖錶介紹之外，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隻應用在商業分析上的想像，跳脫至社會的更多層麵。」── 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閤生活化案例，用心編排30個Tableau常用經典圖錶與100個實作技巧，手把手帶領讀者纍積實戰經驗。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，甚至包含颱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，無形中也能纍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個經典圖錶為起點，帶領讀者利用實際資料進行實作，相信讀者所學不隻是經典圖錶的製作方法，而更能學習到從圖錶分析資料的要點，並瞭解背後的意義。本書所使用的案例多數是由颱灣齣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
具體描述
駕馭信息洪流：從零到精通的商業智能與數據敘事實踐指南 書名：駕馭信息洪流：從零到精通的商業智能與數據敘事實踐指南 圖書簡介： 在當今這個數據爆炸的時代，信息的價值不再僅僅取決於其原始數據的量級，而更依賴於我們能否迅速、準確地將其轉化為可執行的洞察。這本《駕馭信息洪流：從零到精通的商業智能與數據敘事實踐指南》旨在為所有渴望在數據驅動決策中占據先機的人士提供一套全麵且實用的路綫圖。它不是聚焦於某一款特定軟件的詳盡操作手冊，而是深入探討商業智能（BI）生態係統的核心概念、方法論以及如何構建一個從數據采集、清洗到最終洞察呈現的完整工作流。 本書的受眾覆蓋瞭從初入數據分析領域的新手，到希望係統化提升數據洞察能力的業務分析師、市場營銷專傢，乃至追求高效數據驅動戰略的企業管理者。我們相信，真正強大的數據分析能力並非源於對復雜函數或特定軟件界麵的死記硬背，而是源於對業務問題的深刻理解和對數據敘事藝術的精湛掌握。 第一部分：重塑數據思維——構建堅實的理論基礎 本部分將引導讀者跳齣工具的局限性，專注於數據分析的“為什麼”和“是什麼”。我們將首先探討商業智能（BI）的演進曆程及其在現代企業中的戰略定位。這不是一個純粹的曆史迴顧，而是為瞭理解當前工具和技術選擇背後的驅動力。我們將深入剖析關鍵的業務指標（KPIs）的設定原則，強調“度量”的準確性和相關性是後續所有分析工作的基石。 接著，我們將係統地介紹數據架構的初步概念。我們不會涉及復雜的數據庫設計，但會詳細講解維度模型（Dimensional Modeling）的基礎概念，例如事實錶和維度錶的區彆，以及它們如何影響查詢效率和分析的靈活性。我們還會探討數據治理的初步要求，強調數據質量、一緻性和可信度的重要性，為後續的數據準備工作打下堅實的基礎。在本部分，我們將著重強調“提問的能力”勝過“迴答的能力”，引導讀者學會提齣具有商業價值的數據問題。 第二部分：數據準備的藝術——從原始數據到洞察燃料 數據準備工作（Data Preparation）是整個BI流程中最耗時卻也最關鍵的一環。本部分將揭示數據清洗和轉換背後的“隱形勞動”。我們將詳細介紹處理常見數據問題的策略，包括缺失值（Nulls）的處理方法（插補、刪除或標記）、異常值（Outliers）的識彆與應對，以及數據格式的不一緻性如何被係統地規範化。 我們會探討數據轉換的幾種核心技術，包括但不限於數據透視（Pivoting）與逆透視（Unpivoting）的應用場景，用於將錶格數據轉化為更利於分析的格式。此外，本章會投入大量篇幅講解如何構建有效的數據模型，特彆是在處理多源數據集成時可能遇到的挑戰，例如如何通過關鍵字段進行高效的關聯（Joins）以及處理數據粒度不一緻的問題。讀者將學會一套結構化的流程來評估和提升數據集的“分析就緒度”。 第三部分：構建驅動決策的分析模型 理論知識和準備好的數據隻是原材料，驅動決策的引擎在於強大的分析模型。本部分將重點討論如何將業務邏輯轉化為可計算的指標和度量。我們將詳細解析聚閤函數（Aggregation）在不同業務場景下的正確使用，並區分計算字段（Calculated Fields）和預聚閤（Pre-aggregation）的優劣。 時間序列分析作為現代商業決策的核心，在本部分占據重要篇幅。我們將介紹如何有效地處理日期和時間維度，包括計算移動平均（Moving Averages）、同比增長率（YoY Growth）、同期對比等關鍵時間指標。此外，我們還將介紹基礎的統計分析方法，如迴歸分析（Regression Analysis）的入門概念，幫助讀者理解相關性與因果性的區彆，避免常見的統計陷阱。這部分內容側重於如何利用數據內在的數學關係，來解釋業務現象，而非僅僅是展示數字。 第四部分：數據敘事與高效溝通 最齣色的分析成果，如果不能以引人入勝的方式傳達給決策者，其價值將大打摺扣。本部分專注於“數據敘事”（Data Storytelling）的實踐。我們不再僅僅討論圖錶的類型，而是探討“為什麼”選擇某一種圖錶來錶達特定信息。 我們將深入探討視覺化設計的核心原則——清晰度、準確性和美觀性。讀者將學會如何避免“誤導性圖錶”的陷阱，例如不恰當的Y軸截斷、維度軸的混亂排序等。本章會係統地介紹信息層級結構，指導讀者如何引導觀眾的注意力，從宏觀概覽逐步深入到關鍵的細節發現。我們還會討論如何將分析結果整閤進正式的報告或儀錶盤設計中，確保最終交付物不僅是數據的堆砌，而是一個有邏輯、有重點、有結論的完整故事。重點討論如何根據不同的受眾（技術團隊、高層管理者、一綫操作人員）定製化敘事風格和信息密度。 第五部分：儀錶盤的生命周期管理與進階策略 最終，數據分析必須落地為可操作的商業流程。本部分關注儀錶盤（Dashboard）的構建、部署和維護。我們將討論優秀儀錶盤的布局標準和交互設計原則，確保用戶能夠直觀地探索數據而非被信息淹沒。 除瞭靜態展示，本章還將介紹如何建立動態和響應式的報告係統，確保關鍵指標能夠實時或接近實時地反映業務狀態。我們還將探討儀錶盤的性能優化策略，包括如何處理大規模數據集時的渲染效率，以及如何進行定期的內容審計，確保儀錶盤中的指標和邏輯始終與最新的業務需求保持一緻。最後，本書將以一個涵蓋以上所有步驟的綜閤案例收尾，展示如何將一個模糊的業務問題，通過嚴謹的數據分析流程，最終轉化為一份清晰、有力的商業決策報告。 通過閱讀本書，您將獲得的不僅僅是一套操作技巧，更是一套係統化的數據思維框架，使您能夠在任何數據分析工具的迭代中，始終保持核心競爭力，真正駕馭信息洪流，驅動業務增長。
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，至今齣版過八本資料視覺化與使用者經驗專書，緻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，緻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
陳剋勤
現任颱灣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，至今齣版過八本資料視覺化與使用者經驗專書，緻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，緻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
陳剋勤
現任颱灣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
圖書目錄
PART01 視覺化1星難度圖錶：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 颱灣捷運地圖（MRT Map）
PART02 視覺化2星難度圖錶：練習強大的錶計算功能
Unit 07 樞紐分析與錶計算（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 雙軸組閤圖（Dual-Axis Combo Chart）
Unit 12 移動平均線圖（Moving Average Line Chart）
PART03 視覺化3星難度圖錶：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 繞圓摺線圖（Circular Line Chart）
PART04 視覺化4星難度圖錶：進階函數組閤與LOD練習
Unit 19 複閤計算錶格圖（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 進階互動儀錶闆（Gapminder）
PART05 視覺化5星難度圖錶：進階函數組閤與LOD練習
Unit 25 網格地圖（Tile Grid Map）
Unit 26 李剋特量錶（Likert Scale Chart）
Unit 27 鬆餅圖（Waffle Chart）
Unit 28 六角形箱圖（Hexbin Chart）
Unit 29 鄉鎮人口熱區儀錶闆（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 颱灣捷運地圖（MRT Map）
PART02 視覺化2星難度圖錶：練習強大的錶計算功能
Unit 07 樞紐分析與錶計算（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 雙軸組閤圖（Dual-Axis Combo Chart）
Unit 12 移動平均線圖（Moving Average Line Chart）
PART03 視覺化3星難度圖錶：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 繞圓摺線圖（Circular Line Chart）
PART04 視覺化4星難度圖錶：進階函數組閤與LOD練習
Unit 19 複閤計算錶格圖（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 進階互動儀錶闆（Gapminder）
PART05 視覺化5星難度圖錶：進階函數組閤與LOD練習
Unit 25 網格地圖（Tile Grid Map）
Unit 26 李剋特量錶（Likert Scale Chart）
Unit 27 鬆餅圖（Waffle Chart）
Unit 28 六角形箱圖（Hexbin Chart）
Unit 29 鄉鎮人口熱區儀錶闆（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
圖書試讀
用戶評價
评分
閱讀技術書籍最怕遇到的就是「版本過舊」的問題。Tableau 的更新速度快得驚人，上個版本學到的技巧，可能在新版中就已經被更有效率的方式取代瞭。因此，我非常關注這本書所涵蓋的技術新穎度。它是否納入瞭最新版本中那些令人興奮的新功能，例如更強大的計算欄位語法、新的地圖功能整閤，或是最近強化過的資料來源連接性？如果這本書隻是重製三年前的舊教材，那對於已經使用 Tableau 幾年的老手來說，吸引力就會大打摺扣。我期待的是能看到一些「前瞻性」的教學，比如如何利用 Tableau 結閤其他工具（也許是 Python 或 R 的簡單腳本）來處理一些它本身比較不擅長的預測模型視覺化。如果它能提供一些關於「如何優化效能」的實用建議，例如處理百萬級數據集時的卡頓問題，那更是加分到不行。畢竟，我們最終目標不是做齣漂亮的靜態圖，而是能快速響應業務變化的動態儀錶闆。
评分這本書的封麵設計真的非常「吸睛」，光是看到那個色彩飽和度很高的視覺化設計，就讓人忍不住想翻開來瞧瞧裡麵到底藏瞭多少厲害的招數。老實說，我手邊已經躺瞭好幾本講 Tableau 的書，但很多都像教科書一樣，密密麻麻的文字配上幾張陽春的截圖，讀起來簡直像在啃乾巴巴的數據本身。我特別期待這本能真正實踐書名所說的「超吸睛」——畢竟在這個資訊爆炸的時代，如果你的圖錶不能在三秒鐘內抓住老闆或客戶的眼球，那它存在的意義大概隻剩下存檔瞭。希望這本書不隻是教你怎麼拖拉元件，而是能深入講解背後的視覺設計邏輯，像是如何運用色彩心理學來引導讀者的注意力，或者在有限的空間內如何最大化信息傳達的效率，而不是做齣那些五顏六色但實質內容空洞的「花俏圖錶」。如果它真的能教會我做齣那種讓人驚呼「哇！這個數據呈現方式太聰明瞭！」的作品，那絕對物超所值。我對於那「30個經典數據圖錶」的實例非常感興趣，希望能涵蓋從基礎的趨勢分析到更進階的空間分佈或網絡關係的呈現方式，畢竟要應付各種不同的業務場景，光會做長條圖和圓餅圖是遠遠不夠的。
评分對於我這種習慣在通勤時間或午休時零碎學習的人來說，內容的組織結構和學習路徑設計至關重要。我實在受不瞭那種東拉西扯、章節之間關聯性薄弱的書籍。我希望這本《大數據時代超吸睛視覺化工具與技術》能夠提供一個清晰的學習地圖：從基礎的數據準備與連接，過渡到簡單的單變量分析圖錶，再逐步推進到複雜的多維度交叉分析和儀錶闆佈局設計。如果每個章節都能設計一些「自我檢核」的小練習，讓我們即時測試是否真正掌握瞭該技巧，那就更棒瞭。而且，我特別期待看到「常見錯誤解析」的環節。很多時候，我們不知道自己做錯瞭什麼，隻能不斷地試錯。如果書中能列齣一些「新手最容易犯的視覺化錯誤清單」，並提供對應的修正方案，那將極大地縮短我的學習麯線。總之，我希望這本書不隻是一本工具書，更像是一位經驗豐富的數據視覺化教練，能引導我從一個「會用 Tableau 的人」蛻變成一個「懂得用 Tableau 講故事的人」。
评分身為一個在行銷部門掙紮求生的社畜，我每天都在跟時間賽跑，試圖把上週纍積的龐大用戶行為數據，在週一的晨會上變成老闆能理解的、有說服力的故事。市麵上的工具書常常犯的一個毛病是，它假定讀者已經是數據分析的高手，直接切入複雜的函數和 LOD 錶達式。我真正需要的，是那種「手把手帶著我從零開始，用最直覺的方式構建齣強大的儀錶闆」的指南。我特別在意的是「實戰」的層麵，也就是說，作者在講解每一個圖錶的時候，能不能清楚地說明「在什麼樣的業務問題下，我們應該選擇這種圖錶，而不是另一種？」例如，當我要比較不同通路間的轉換率差異時，我該用什麼樣的視覺化方式纔能避免誤導決策者？如果這本書能提供更多關於「選擇對的圖錶」的決策樹或心法，那對我這種需要快速產齣報告的人來說，簡直是救命稻草。我可不想隻是學會瞭如何堆砌功能，而是要學會如何「說服」數據，讓它為我的論點背書。希望書中的案例是貼近颱灣市場常見的數據結構，而不是那些完全不接地氣的歐美財報範例。
评分坦白說，我對 Tableau 軟體本身的操作已經纍積瞭一些基礎，但常常卡在一個瓶頸：我的圖錶看起來總是很「工程師氣」，缺乏設計感。很多時候，我們花瞭大把時間在撈數據、清洗數據，最後卻敗在視覺呈現的「美感」上。這本書如果能真正做到「視覺化工具與技術」的結閤，而不是單純的軟體操作手冊，那它的價值就不一樣瞭。我希望看到的是關於排版、留白、字體選擇、以及數據標籤精簡化的藝術。舉例來說，如何巧妙地運用背景顏色來區分不同的數據係列，或者如何使用工具提示（Tooltip）來增加互動深度，卻又不讓介麵顯得混亂不堪。這些細節往往決定瞭一個儀錶闆的專業度。如果書中能分享一些「設計師思維」，教我們如何像設計師一樣去思考數據的呈現，而不是像工程師一樣把所有數據點都硬塞進螢幕裡，我會給予極高的評價。畢竟，一個漂亮又易讀的圖錶，往往能讓原本艱澀的分析結果，瞬間提升層次，讓聽眾願意主動去探索裡麵的細節。
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