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
數據驅動的商業洞察：商業智能（BI）與高級數據分析實戰指南 本書深入探討瞭現代商業環境中，如何利用先進的數據分析技術和商業智能（BI）工具，將海量的原始數據轉化為可執行的商業洞察。 重點關注的不是特定軟件的操作技巧，而是分析思維的構建、數據治理的實踐，以及如何將數據轉化為戰略資産的全流程管理。 --- 第一部分：數據思維與現代商業智能的基石 本部分旨在為讀者奠定堅實的分析基礎，理解數據在決策製定中的核心地位，並梳理齣構建高效BI體係的先決條件。 第一章：從數據到洞察的思維轉型 1.1 商業智能的本質與價值重塑： 探討BI不再僅僅是報錶製作工具，而是驅動業務增長的戰略引擎。解析描述性、診斷性、預測性和規範性分析的層級結構。 1.2 關鍵業務問題的界定（Defining the Core Question）： 強調“提齣正確的問題”比“找到正確的數據”更重要。介紹如何從模糊的業務痛點，提煉齣可量化、可分析的指標（KPIs）。 1.3 數據素養與組織文化建設： 分析在數據驅動型組織中，不同層級員工所需具備的數據素養。如何建立一種鼓勵質疑、接受數據挑戰的文化環境。 1.4 避免常見的分析陷阱： 深入剖析幸存者偏差、確認偏誤、相關性不等於因果性等認知偏差，並提供識彆和規避這些陷阱的方法論。 第二章：數據治理與質量保障體係 任何高級分析的基礎都建立在可靠的數據之上。本章聚焦於確保數據“可用、可信、安全”。 2.1 現代數據架構概覽： 介紹數據倉庫（DW）、數據湖（Data Lake）和數據湖倉一體（Data Lakehouse）的概念及其在企業中的作用定位。 2.2 數據生命周期管理（Data Lifecycle Management）： 從數據采集、存儲、處理、共享到銷毀的全流程管理標準。 2.3 主數據管理（MDM）的重要性： 解釋如何通過MDM確保核心業務實體（如客戶、産品）信息的一緻性和權威性，這是跨部門分析的前提。 2.4 數據質量指標與監控： 定義準確性、完整性、時效性、一緻性等數據質量維度，並介紹構建持續監控體係的實踐步驟。 --- 第二部分：高級分析技術與模型構建 本部分著重於超越基礎報錶製作，深入到使用更復雜方法論來預測未來和優化決策。 第三章：預測建模與時間序列分析 本章教授如何利用曆史數據預測未來趨勢，是風險管理和資源規劃的關鍵。 3.1 業務場景中的時間序列分解： 區分趨勢、季節性、周期性和隨機波動，並學習如何分離和量化這些成分。 3.2 經典時間序列模型應用（ARIMA/ETS）： 介紹不同模型的適用場景、參數選擇的原則，以及如何評估模型的擬閤優度。 3.3 預測區間與不確定性管理： 解釋構建置信區間（Confidence Intervals）的重要性，以及如何在業務報告中清晰傳達預測的不確定性。 3.4 外部因素納入的迴歸預測： 探討如何通過引入宏觀經濟指標或市場活動數據，增強時間序列預測的準確性（例如，引入ARIMAX或嚮量自迴歸VAR模型）。 第四章：客戶細分與行為預測 聚焦於市場營銷、銷售和客戶關係管理中的高級分析應用。 4.1 客戶價值的量化： 介紹RFM（最近購買時間、頻率、貨幣價值）模型的進階應用，以及如何將其擴展為動態評估模型。 4.2 基於行為的聚類分析（Clustering）： 深入講解K-Means、DBSCAN等無監督學習方法在市場細分中的應用，以及如何解釋和命名生成的客戶群體。 4.3 客戶流失（Churn）預測模型： 構建二分類模型（如邏輯迴歸、決策樹）來識彆高風險流失客戶。重點講解特徵工程（Feature Engineering）在提升模型性能中的作用。 4.4 推薦係統基礎原理： 介紹協同過濾（Collaborative Filtering）和基於內容的推薦方法，理解它們在提升交叉銷售和用戶體驗上的作用。 第五章：實驗設計與因果推斷（A/B Testing） 本章是衡量乾預措施有效性的科學方法論。 5.1 實驗設計的核心要素： 明確假設、選擇關鍵指標（Primary Metric vs. Guardrail Metrics）、確定樣本量和測試周期。 5.2 統計顯著性與實用性： 深入理解P值、效應量（Effect Size）和統計功效（Power），判斷實驗結果是否具有實際業務意義。 5.3 常見的實驗偏差與應對： 如新奇效應、多重比較問題（Multiple Testing Problem），以及如何通過分層抽樣或分層A/B測試來控製偏差。 5.4 準實驗方法論簡介： 當無法進行完美隨機對照實驗時（如政策變動），介紹傾嚮得分匹配（PSM）等方法如何在觀察性數據中模擬因果關係。 --- 第三部分：分析結果的溝通、可視化與治理 優秀的分析成果需要以清晰、有說服力的方式傳達給業務決策者。 第六章：高效的數據敘事與可視化原則 本章關注如何設計能夠引導決策者快速理解關鍵信息的交互式展示。 6.1 信息架構與敘事流程： 學習如何構建“背景-發現-建議”的分析敘事結構。可視化不應是數據的堆砌，而是故事的載體。 6.2 圖錶選擇的黃金法則： 針對不同類型的數據關係（比較、構成、分布、關係），推薦最有效、誤導性最低的圖錶類型。 6.3 認知負荷最小化設計： 如何通過顔色編碼、布局、避免三維圖錶等方式，減少觀眾理解信息所需付齣的認知努力。 6.4 交互性與探索性設計： 設計儀錶闆時，應如何平衡“一覽全局”和“深入鑽取”的需求，使業務用戶能夠自主探索數據。 第七章：構建數據驅動的決策支持係統 將分析模型與業務流程深度集成，實現自動化和實時響應。 7.1 儀錶闆的設計成熟度模型： 從操作型（Operational）到戰略型（Strategic）儀錶闆的演進路徑。 7.2 警報與異常檢測的自動化： 如何設置閾值和基於統計模型的異常點檢測，確保業務風險或機會能被及時發現。 7.3 分析結果的反饋循環： 建立機製，確保決策執行後的結果被重新捕獲，用於驗證模型準確性並迭代下一輪分析。 7.4 數據安全與閤規性在BI中的體現： 討論如何基於用戶角色和權限，動態展示數據子集（Row-Level Security），確保數據在分享過程中的閤規性。 通過對以上七個核心領域的深入學習和實踐，讀者將能夠超越基礎的數據報錶製作，掌握一套完整的、從數據采集到戰略落地的商業分析能力體係，從而真正成為推動業務增長的“數據戰略傢”。
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
我購買這類專業書籍時，還會非常看重它對“高級功能”的覆蓋深度。基礎的柱狀圖和餅圖是基礎，但真正拉開差距的往往是那些能處理復雜時間序列分析、地理空間數據可視化，或者創建交互式參數驅動的鑽取（Drill-down）功能的技巧。我特彆期待書中能詳細剖析 Tableau 中的 LOD (Level of Detail) 錶達式是如何工作的，因為這往往是很多學習者公認的難點，如果這本書能用直觀的方式將其講透，那絕對是物超所值。此外，對於如何將 Tableau 報告與企業現有的數據倉庫或數據庫進行高效連接，以及如何優化大型數據集的性能錶現，這些實戰層麵的技術深度，是我衡量這本書是否真正“實戰”的關鍵指標。我希望它能成為一本能伴隨我職業生涯成長，而不是用完一次就束之高閣的參考書。
评分這本書的語言風格如果能夠保持一種積極、鼓勵探索的基調就太棒瞭。很多技術書籍的文字太過乾燥和晦澀，讀起來像是機器翻譯齣來的說明書，讓人提不起精神。我更傾嚮於那種帶著作者個人經驗和思考，像一位資深前輩在旁邊手把手指導的語感。比如，在講解如何設計一個具有說服力的儀錶盤時，作者是否分享瞭哪些是“高轉化率”的視覺設計原則？或者在選擇圖錶類型時，有哪些需要遵循的“非技術性”的判斷標準？如果書中能穿插一些“避坑指南”，列舉一些常見的分析誤區及其修正方法，那將極大地提升學習效率。我希望通過閱讀，能培養起一種對數據敘事更敏銳的直覺，而不僅僅是學會點擊鼠標。
评分這本書的封麵設計得非常吸引人，那種深邃的藍色調和清晰的字體搭配，立刻給人一種專業且實用的感覺。我本來對數據可視化工具的學習一直抱有畏難情緒，總覺得技術性的東西不容易上手，但看到這本書的名字和整體包裝，心裏就踏實瞭不少。它不像那種隻堆砌理論概念的教科書，而是直奔“實戰”二字，這點對我這種急於將所學應用到工作中去的職場人士來說，簡直是福音。我期待它能用最接地氣的方式，帶我跨過 Tableau 的那些初始門檻，讓復雜的圖錶製作過程變得像搭積木一樣簡單明瞭。特彆是“資料分析與視覺化分析”這個組閤，說明它不僅教你怎麼做圖，更重要的是教你如何從數據中提煉齣有價值的見解，這纔是真正核心的競爭力所在。我對書中會詳細講解如何用 Tableau 構建邏輯清晰、敘事性強的儀錶盤抱有極高的期望，希望讀完之後，我能自信地拿齣讓人眼前一亮的報告。
评分作為一個對數據分析有濃厚興趣但又缺乏係統訓練的人，我關注的重點在於這本書是否真正體現瞭“實戰”的精髓。很多市麵上的教程教的都是非常理想化的、乾淨的數據集，但在現實世界中，數據往往是髒亂差的，充滿瞭缺失值、異常點和各種格式的挑戰。我非常期待這本書能在數據清洗和預處理環節投入足夠的篇幅，而不是一筆帶過。一個優秀的 Tableau 分析師，80% 的時間可能都在跟數據打交道，而不是畫圖。如果這本書能分享一些作者在處理復雜、非結構化數據時，如何巧妙地在 Tableau 內部進行轉換、閤並或重塑的方法，那它的價值就無可估量瞭。我希望它不僅僅是一個軟件操作指南，更是一部實用的“數據預處理和可視化思維”的實戰手冊，能教會我如何構建穩健的數據管道。
评分這本書的排版和印刷質量簡直沒得挑，翻閱起來手感極佳，這對於需要反復查閱和做筆記的工具書來說太重要瞭。我特彆欣賞作者在內容組織上的匠心獨運，它似乎非常清楚初學者在學習過程中容易在哪裏卡住，哪些知識點需要反復強調和拆解。光是看目錄的結構，就能感受到作者是從一個“小白”視角齣發，步步為營地構建知識體係的。例如，它是否用瞭大量的實景截圖來演示每一步操作？是否在關鍵的函數或參數設置上，配有詳盡的圖文注釋，確保讀者不會因為漏看一個小勾選框而導緻整個分析結果齣錯？對於我來說，最好的技術書籍不是那種把所有功能羅列一遍的“說明書”，而是能提供一套完整的問題解決流程，讓我能帶著具體的工作場景去對照學習。我希望這本書能在這方麵做得淋灕盡緻，讓我在麵對真實業務數據時，能立刻找到對應的章節進行參考和應用。
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