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，就少不了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「根據資料找出想知道的數值」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
本書大量介紹了各種技巧與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。本書除了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，所以大家能透過本書學會更多分析技巧，全面提升Tableau的實力。
透過實際演練，了解Tableau的操作與邏輯
要想熟悉Tableau，就必須多練習、多累積經驗。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。建議大家不要只是瀏覽步驟，而是要實際動手演練。不斷地練習，總有一天會有所突破。只要能夠熟悉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
具体描述
数据驱动的商业洞察：商业智能（BI）与高级数据分析实战指南 本书深入探讨了现代商业环境中，如何利用先进的数据分析技术和商业智能（BI）工具，将海量的原始数据转化为可执行的商业洞察。 重点关注的不是特定软件的操作技巧，而是分析思维的构建、数据治理的实践，以及如何将数据转化为战略资产的全流程管理。 --- 第一部分：数据思维与现代商业智能的基石 本部分旨在为读者奠定坚实的分析基础，理解数据在决策制定中的核心地位，并梳理出构建高效BI体系的先决条件。 第一章：从数据到洞察的思维转型 1.1 商业智能的本质与价值重塑： 探讨BI不再仅仅是报表制作工具，而是驱动业务增长的战略引擎。解析描述性、诊断性、预测性和规范性分析的层级结构。 1.2 关键业务问题的界定（Defining the Core Question）： 强调“提出正确的问题”比“找到正确的数据”更重要。介绍如何从模糊的业务痛点，提炼出可量化、可分析的指标（KPIs）。 1.3 数据素养与组织文化建设： 分析在数据驱动型组织中，不同层级员工所需具备的数据素养。如何建立一种鼓励质疑、接受数据挑战的文化环境。 1.4 避免常见的分析陷阱： 深入剖析幸存者偏差、确认偏误、相关性不等于因果性等认知偏差，并提供识别和规避这些陷阱的方法论。 第二章：数据治理与质量保障体系 任何高级分析的基础都建立在可靠的数据之上。本章聚焦于确保数据“可用、可信、安全”。 2.1 现代数据架构概览： 介绍数据仓库（DW）、数据湖（Data Lake）和数据湖仓一体（Data Lakehouse）的概念及其在企业中的作用定位。 2.2 数据生命周期管理（Data Lifecycle Management）： 从数据采集、存储、处理、共享到销毁的全流程管理标准。 2.3 主数据管理（MDM）的重要性： 解释如何通过MDM确保核心业务实体（如客户、产品）信息的一致性和权威性，这是跨部门分析的前提。 2.4 数据质量指标与监控： 定义准确性、完整性、时效性、一致性等数据质量维度，并介绍构建持续监控体系的实践步骤。 --- 第二部分：高级分析技术与模型构建 本部分着重于超越基础报表制作，深入到使用更复杂方法论来预测未来和优化决策。 第三章：预测建模与时间序列分析 本章教授如何利用历史数据预测未来趋势，是风险管理和资源规划的关键。 3.1 业务场景中的时间序列分解： 区分趋势、季节性、周期性和随机波动，并学习如何分离和量化这些成分。 3.2 经典时间序列模型应用（ARIMA/ETS）： 介绍不同模型的适用场景、参数选择的原则，以及如何评估模型的拟合优度。 3.3 预测区间与不确定性管理： 解释构建置信区间（Confidence Intervals）的重要性，以及如何在业务报告中清晰传达预测的不确定性。 3.4 外部因素纳入的回归预测： 探讨如何通过引入宏观经济指标或市场活动数据，增强时间序列预测的准确性（例如，引入ARIMAX或向量自回归VAR模型）。 第四章：客户细分与行为预测 聚焦于市场营销、销售和客户关系管理中的高级分析应用。 4.1 客户价值的量化： 介绍RFM（最近购买时间、频率、货币价值）模型的进阶应用，以及如何将其扩展为动态评估模型。 4.2 基于行为的聚类分析（Clustering）： 深入讲解K-Means、DBSCAN等无监督学习方法在市场细分中的应用，以及如何解释和命名生成的客户群体。 4.3 客户流失（Churn）预测模型： 构建二分类模型（如逻辑回归、决策树）来识别高风险流失客户。重点讲解特征工程（Feature Engineering）在提升模型性能中的作用。 4.4 推荐系统基础原理： 介绍协同过滤（Collaborative Filtering）和基于内容的推荐方法，理解它们在提升交叉销售和用户体验上的作用。 第五章：实验设计与因果推断（A/B Testing） 本章是衡量干预措施有效性的科学方法论。 5.1 实验设计的核心要素： 明确假设、选择关键指标（Primary Metric vs. Guardrail Metrics）、确定样本量和测试周期。 5.2 统计显著性与实用性： 深入理解P值、效应量（Effect Size）和统计功效（Power），判断实验结果是否具有实际业务意义。 5.3 常见的实验偏差与应对： 如新奇效应、多重比较问题（Multiple Testing Problem），以及如何通过分层抽样或分层A/B测试来控制偏差。 5.4 准实验方法论简介： 当无法进行完美随机对照实验时（如政策变动），介绍倾向得分匹配（PSM）等方法如何在观察性数据中模拟因果关系。 --- 第三部分：分析结果的沟通、可视化与治理 优秀的分析成果需要以清晰、有说服力的方式传达给业务决策者。 第六章：高效的数据叙事与可视化原则 本章关注如何设计能够引导决策者快速理解关键信息的交互式展示。 6.1 信息架构与叙事流程： 学习如何构建“背景-发现-建议”的分析叙事结构。可视化不应是数据的堆砌，而是故事的载体。 6.2 图表选择的黄金法则： 针对不同类型的数据关系（比较、构成、分布、关系），推荐最有效、误导性最低的图表类型。 6.3 认知负荷最小化设计： 如何通过颜色编码、布局、避免三维图表等方式，减少观众理解信息所需付出的认知努力。 6.4 交互性与探索性设计： 设计仪表板时，应如何平衡“一览全局”和“深入钻取”的需求，使业务用户能够自主探索数据。 第七章：构建数据驱动的决策支持系统 将分析模型与业务流程深度集成，实现自动化和实时响应。 7.1 仪表板的设计成熟度模型： 从操作型（Operational）到战略型（Strategic）仪表板的演进路径。 7.2 警报与异常检测的自动化： 如何设置阈值和基于统计模型的异常点检测，确保业务风险或机会能被及时发现。 7.3 分析结果的反馈循环： 建立机制，确保决策执行后的结果被重新捕获，用于验证模型准确性并迭代下一轮分析。 7.4 数据安全与合规性在BI中的体现： 讨论如何基于用户角色和权限，动态展示数据子集（Row-Level Security），确保数据在分享过程中的合规性。 通过对以上七个核心领域的深入学习和实践，读者将能够超越基础的数据报表制作，掌握一套完整的、从数据采集到战略落地的商业分析能力体系，从而真正成为推动业务增长的“数据战略家”。
著者信息
作者簡介
松島七衣
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選為優質儀表板。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。除了擁有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 ～優れたビジュアル表現と問題解決のヒント～》(翔泳社)
松島七衣
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選為優質儀表板。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。除了擁有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 ～優れたビジュアル表現と問題解決のヒント～》(翔泳社)
图书目录
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折扣率的長條圖
0.4 以年、月為單位，繪製各類別銷售額的折線圖
0.5 以月為單位，繪製各年度銷售額的折線圖
0.6 為每個子類別與區域繪製數量的交叉表
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｜重現視覺表現
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 讓太長的表頭折成兩行
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面積
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 使用對應表
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」頁面顯示的預覽列數
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 看了特定動漫的人還看了哪些其他動漫？
1.20 全世界電力普及率趨勢
Point 簡報模式
Point 確認欄位值
COLUMN 合併多張工作表的呈現方式
Ch2｜用技巧解決
2.1 在堆疊長條圖顯示各長條的值
2.2 利用折線圖強調標記
Point 折線圖的各種呈現手法
2.3 讓規模不一的度量並列的折線圖
2.4 顯示度量名稱與指定小計的交叉表
2.5 以指定的三階段製作以顏色作為區分的醒目提醒表
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 只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 只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 讓冗長的文字折成兩半
Point 顯示「資料來源」頁面的預覽
Point 只有維度的交叉表
Point 標記數量對效能的影響
2.17 繪製合併左右軸範圍的金字塔圖
Point 取得畫面顯示的顏色
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 取得工作表資訊
2.20 不同儀表板的篩選方式
COLUMN 快速存取常用儀表板的方法
Ch3｜算出需要的值
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家是？
3.3 如何找出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 有哪些國家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名的國家是哪裡？
Point 利用ID串連多筆資料
Point 組合資料的選取基準
3.10 在需要入院治療的患者中，重症者的比例有多高？
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 顯示與操作工作表
3.13 陽性者數量的七日移動平均值是多少？
Point 如何在圖表顯示標籤？
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 在面海的地區中，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家是？
3.25 看了某部動漫作品的人，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折扣率的長條圖
0.4 以年、月為單位，繪製各類別銷售額的折線圖
0.5 以月為單位，繪製各年度銷售額的折線圖
0.6 為每個子類別與區域繪製數量的交叉表
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｜重現視覺表現
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 讓太長的表頭折成兩行
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面積
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 使用對應表
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」頁面顯示的預覽列數
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 看了特定動漫的人還看了哪些其他動漫？
1.20 全世界電力普及率趨勢
Point 簡報模式
Point 確認欄位值
COLUMN 合併多張工作表的呈現方式
Ch2｜用技巧解決
2.1 在堆疊長條圖顯示各長條的值
2.2 利用折線圖強調標記
Point 折線圖的各種呈現手法
2.3 讓規模不一的度量並列的折線圖
2.4 顯示度量名稱與指定小計的交叉表
2.5 以指定的三階段製作以顏色作為區分的醒目提醒表
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 只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 只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 讓冗長的文字折成兩半
Point 顯示「資料來源」頁面的預覽
Point 只有維度的交叉表
Point 標記數量對效能的影響
2.17 繪製合併左右軸範圍的金字塔圖
Point 取得畫面顯示的顏色
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 取得工作表資訊
2.20 不同儀表板的篩選方式
COLUMN 快速存取常用儀表板的方法
Ch3｜算出需要的值
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家是？
3.3 如何找出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 有哪些國家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名的國家是哪裡？
Point 利用ID串連多筆資料
Point 組合資料的選取基準
3.10 在需要入院治療的患者中，重症者的比例有多高？
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 顯示與操作工作表
3.13 陽性者數量的七日移動平均值是多少？
Point 如何在圖表顯示標籤？
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 在面海的地區中，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家是？
3.25 看了某部動漫作品的人，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
图书试读
序
本書的目的是「讓更多人使用Tableau」。讓我們透過實際演練，了解Tableau的操作與邏輯，培養Tableau大腦。本書以曾經利用Tableau繪製圖表的人，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，希望透過本書讓大家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，不能只是學會操作與邏輯，還必須邊思考邊演練，兼顧輸入與輸出。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。
為了讓大家更有效率地學習，本書大量介紹了各種技巧與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。本書除了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，所以大家能透過本書學會更多分析技巧，全面提升Tableau的實力。此外，分析對象的資料除了與產品一起附贈的資料之外，也使用了許多外部資料，所以也能幫助大家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才能解決的課題，也不會介紹某個業界才有的特殊課題。
建議大家先自行解答各演練的題目。不斷地嘗試解題，才能更快學會需要的能力。要讓實力升級的話，建議大家騰出一段能夠完全專心的時間，一氣呵成地練習才會更有效率。
在完成各演練的題目之後，務必回顧大致的流程，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。除了解決每道演練題目，還要了解題目的根本，日後才能應用這些解決問題的能力。
要想熟悉Tableau，就必須多練習、多累積經驗。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。建議大家不要只是瀏覽步驟，而是要實際動手演練。不斷地練習，總有一天會有所突破。只要能夠熟悉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，了解Tableau的操作與邏輯，培養Tableau大腦。本書以曾經利用Tableau繪製圖表的人，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，希望透過本書讓大家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，不能只是學會操作與邏輯，還必須邊思考邊演練，兼顧輸入與輸出。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。
為了讓大家更有效率地學習，本書大量介紹了各種技巧與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。本書除了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，所以大家能透過本書學會更多分析技巧，全面提升Tableau的實力。此外，分析對象的資料除了與產品一起附贈的資料之外，也使用了許多外部資料，所以也能幫助大家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才能解決的課題，也不會介紹某個業界才有的特殊課題。
建議大家先自行解答各演練的題目。不斷地嘗試解題，才能更快學會需要的能力。要讓實力升級的話，建議大家騰出一段能夠完全專心的時間，一氣呵成地練習才會更有效率。
在完成各演練的題目之後，務必回顧大致的流程，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。除了解決每道演練題目，還要了解題目的根本，日後才能應用這些解決問題的能力。
要想熟悉Tableau，就必須多練習、多累積經驗。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。建議大家不要只是瀏覽步驟，而是要實際動手演練。不斷地練習，總有一天會有所突破。只要能夠熟悉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。
用户评价
评分
作为一个对数据分析有浓厚兴趣但又缺乏系统训练的人，我关注的重点在于这本书是否真正体现了“实战”的精髓。很多市面上的教程教的都是非常理想化的、干净的数据集，但在现实世界中，数据往往是脏乱差的，充满了缺失值、异常点和各种格式的挑战。我非常期待这本书能在数据清洗和预处理环节投入足够的篇幅，而不是一笔带过。一个优秀的 Tableau 分析师，80% 的时间可能都在跟数据打交道，而不是画图。如果这本书能分享一些作者在处理复杂、非结构化数据时，如何巧妙地在 Tableau 内部进行转换、合并或重塑的方法，那它的价值就无可估量了。我希望它不仅仅是一个软件操作指南，更是一部实用的“数据预处理和可视化思维”的实战手册，能教会我如何构建稳健的数据管道。
评分这本书的封面设计得非常吸引人，那种深邃的蓝色调和清晰的字体搭配，立刻给人一种专业且实用的感觉。我本来对数据可视化工具的学习一直抱有畏难情绪，总觉得技术性的东西不容易上手，但看到这本书的名字和整体包装，心里就踏实了不少。它不像那种只堆砌理论概念的教科书，而是直奔“实战”二字，这点对我这种急于将所学应用到工作中去的职场人士来说，简直是福音。我期待它能用最接地气的方式，带我跨过 Tableau 的那些初始门槛，让复杂的图表制作过程变得像搭积木一样简单明了。特别是“资料分析与视觉化分析”这个组合，说明它不仅教你怎么做图，更重要的是教你如何从数据中提炼出有价值的见解，这才是真正核心的竞争力所在。我对书中会详细讲解如何用 Tableau 构建逻辑清晰、叙事性强的仪表盘抱有极高的期望，希望读完之后，我能自信地拿出让人眼前一亮的报告。
评分这本书的排版和印刷质量简直没得挑，翻阅起来手感极佳，这对于需要反复查阅和做笔记的工具书来说太重要了。我特别欣赏作者在内容组织上的匠心独运，它似乎非常清楚初学者在学习过程中容易在哪里卡住，哪些知识点需要反复强调和拆解。光是看目录的结构，就能感受到作者是从一个“小白”视角出发，步步为营地构建知识体系的。例如，它是否用了大量的实景截图来演示每一步操作？是否在关键的函数或参数设置上，配有详尽的图文注释，确保读者不会因为漏看一个小勾选框而导致整个分析结果出错？对于我来说，最好的技术书籍不是那种把所有功能罗列一遍的“说明书”，而是能提供一套完整的问题解决流程，让我能带着具体的工作场景去对照学习。我希望这本书能在这方面做得淋漓尽致，让我在面对真实业务数据时，能立刻找到对应的章节进行参考和应用。
评分我购买这类专业书籍时，还会非常看重它对“高级功能”的覆盖深度。基础的柱状图和饼图是基础，但真正拉开差距的往往是那些能处理复杂时间序列分析、地理空间数据可视化，或者创建交互式参数驱动的钻取（Drill-down）功能的技巧。我特别期待书中能详细剖析 Tableau 中的 LOD (Level of Detail) 表达式是如何工作的，因为这往往是很多学习者公认的难点，如果这本书能用直观的方式将其讲透，那绝对是物超所值。此外，对于如何将 Tableau 报告与企业现有的数据仓库或数据库进行高效连接，以及如何优化大型数据集的性能表现，这些实战层面的技术深度，是我衡量这本书是否真正“实战”的关键指标。我希望它能成为一本能伴随我职业生涯成长，而不是用完一次就束之高阁的参考书。
评分这本书的语言风格如果能够保持一种积极、鼓励探索的基调就太棒了。很多技术书籍的文字太过干燥和晦涩，读起来像是机器翻译出来的说明书，让人提不起精神。我更倾向于那种带着作者个人经验和思考，像一位资深前辈在旁边手把手指导的语感。比如，在讲解如何设计一个具有说服力的仪表盘时，作者是否分享了哪些是“高转化率”的视觉设计原则？或者在选择图表类型时，有哪些需要遵循的“非技术性”的判断标准？如果书中能穿插一些“避坑指南”，列举一些常见的分析误区及其修正方法，那将极大地提升学习效率。我希望通过阅读，能培养起一种对数据叙事更敏锐的直觉，而不仅仅是学会点击鼠标。
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