一.前言

经常有数据分析狮，产品经理 ，数据运营同学 会这样子问我:

日常

二.Tabelau好在哪儿

现在Tableau 也成了检验一名数据分析师,数据运营薪资水平的最新标准，随便打开Boss直聘一查，都会看到这条要求：

熟悉常用的数据统计和分析方法，熟练使用SQL，Excel，会使用 Tableau 的优先。

那Tablau究竟比他们好在哪儿呢？

| 前端 

比如我们现在做一个全行业的融资趋势图； 

如果用R或者Python,辛辛苦苦7分钟撸十几行代买,这时候需求方说我们不要看全部的数据;,只看直播行业的,你只能默默挥泪去改代码。如果用Tabelau我们完全可以通过增加一个行业筛选器，来迅速的解决这个需求。

R,Python 虽然提供很多可视化的包ggplot,pyecharts等,但遇到这个筛选的交互操作时,只能重头去修改代码,非常的不灵活。Tabelau筛选器的联动和图表交互，有着近乎无数种排列组合，更加的灵活和便捷。

R R写出来的效果 Tableau 快速制作出来

▍可视化

Tableau绝对是目前可视化领域的网红,通过它不在需要担心图表的颜色搭配。因为他提供极为丰富的色调搭配，一键换色功能，给大老板汇报也完全拿得出手。

▍大保健（开车了）

产品体验上大家 都会强调如何让用户的更爽；我理解的爽是两个层次：

第一层，给需求确定性的满足：每个用户的需求的都不一样，Tableau肯定会有缺点和不足，也不能完全解决你全部的需求。所以大家也要结合自己工作的实际情况来评估是Tabelau更加适合你还是Excel，Pyhton或者R。

第二层，更加的简单：Tableau全部不需要像Excel设置各种复杂“系类选项”，完全不需要像R，Python那样撸长串的代码。最大的特点——小白可以轻松上手，你可以拖拖，拉拉，拽拽快速的生成你想要的结果。

▍超值套餐

Tableau不只是自助式的数据分析工具，更是敏捷商业智能软件，也是Gartner魔力象限中最领先的BI。我们不能忽略其强大的数据处理能力，在收购Hyper后可以做到 几秒内ingest百万级数据 （这对于一款可视化软件来说真心不易）。

Tableau有三个大的产品线，分别是Desktop、Server （包含Server与Online）和Tableau Public。Sever版是管理Desktop制作的仪表板的服务器，一般的同学可以忽略。

大家最常用的Public版的仅支持excel,文本的数据源连接，Desktop支持所有数据库的连接,如果你有公司数据库的权限Desktop版再好不过了。

免费的Public 

下载地址：https://public.tableau.com/zh-cn/ 

付费的Desktop版(你也可以长期的试用)

下载地址：https://www.tableau.com/zh-cn/support/releases

Tabelau系类

是不是也想动动手练一练呢？那这个Tableau到哪里去学呢?

看下面!看下面!看下面

三.相关推荐

1.《 触手可及的大数据分析工具：Tableau案例集 》

 

强力推荐 

知名度比较高的一套书，适合新手，一开始没有太多理论，直接上手做案例。作者枚举了15个不同行业的案例,如:网站RFM分析,网站广告投放评估,中国楼市分析等,对各类方法、技术进行了详细说明，方便读者快速掌握数据分析方法。

 个人建议:

先看下快速看一下前五章的功能介绍; 掌握最常用的几个图表的制作;

其次,从6-13章中挑选几个相关性的案例,结合自己实际的工作来反复练手; 

最后,熟练基本操作后;尝试通过Tableau来解决;

2.《 Tableau数据可视化：从入门到精通 》

这本书由专业的数据分师根据Tbaleau10精心编撰，详尽介绍了Tableau的基本概念、术语及数据分析与可视化的各种功能和知识。虽然案例和前一本相比较少，但通过网上超市运营分析和网站流量统计分析两个商业案例，更加系统性的介绍了Tableau的应用技巧。

3.《 人人都是数据分析师：Tableau应用实践 》

虽然这本书叫《人人都是数据分析师》，本书却没有对分析师的任何介绍。说实话真的不是人人都是数据分析师，至少不可能人人都是合格的数据分析师。Tableau的本质还是帮我们提升数据分析的效率的工具,并不能说你学会了就有了数据分析的能力。因为分析师的核心能力是思辨,而洞见只是思辨的一个必要条件之一。

分享一下滴滴的数据大牛宋世君对于分析师的十条总结：

1.分析师的核心能力是思辨

2.对讲真话负责, 保持中立

3.论据充分, 论证严谨, 观点简明

4.数据先于观点, 而不是观点先于数据

5.不要把问题复杂化, 也不要惧怕复杂度

6.分析什么问题, 往往比用什么方法更重要

7.好的分析师给别人输入, 而不只是帮别人输出

8.分析没有任何价值, 除非洞见改变了什么其他的东西

9.如果可能应该基于问题收集数据, 而不只是基于数据来问问题

10.不是所有问题都可以分析出答案, 以开放的心态采纳其他的观点

好了,扯的远了！扯的远了！

相较于第一本书，这本书更适合作为入门级之后的日常备查。相较之下，本书的操作讲解更多的是言简意赅的指示，而非第一本那样手把手的指引并提供案例参考——毕竟少了100页。但是本书讲了一些高阶技能，如数理建模思路，如数据存储tips等，适合新人升阶效率优化和内核发展； 缺点就是这本书就是基于Tableu9.0老版本，会缺少一些对Tablau 10.0之后 新功能的介绍；

▍Tableau社区—— https://public.tableau.com

1.DataInsight (可点击)

中国传媒大学数据可视化兴趣小组 ，里面的案例相当丰富，知名度很高，其中小组老师--沈浩，正是前两本推荐书籍的联合作者. 中国电影发展史，北京清退等案例结合最新的舆论热点，巧妙通过数据可视化的方式，让读者通过数据既可以了解到实际的新闻。

2.Hannah yan han 

在 Airbnb 的商业分析部门工作华人分析师，她的可视化作品主题非常丰富，既有天体物理又有食物中毒，既有移居又有难民。

3.James Simth

已成功从分析师逆袭成CEO的大牛，他公司的主要业务是体育数据的分析和可视化。可能出于我是一名球迷的原因，对他的作品十分的喜爱；喜欢体育的同学，可以多多关注一下。

▍公众号

1.Tableau社区（微信：TableauChina）

Tableau官方公众号，包块了最新Tableau动态、全球高手们成功案例及培训活动等资讯；

经常性地会分享一些Tableau全球可视化大赛大神们的比赛作品；记忆中去年华为，腾讯很多分析师都报名参赛，也取得不错的成绩；

2.AAS数据可视化（微信：tableau_analytics）

Tableau一家代理商，经常性的针对不团级别的选手组织免费的线下培训活动；也是不是为大家分享一些小技巧和案例；

3.优阅达大数据生态（微信：dkmeco）

强烈推荐

虽然听这个名字有点吊炸天，似乎和Tableau没有丝毫的关联。但他的 “举个栗子! Tableau技巧”系列已经更新到了56篇，如何作图，如何运用函数，地图的应用等大家都可以看一看，随便练一练手。

也可以加入他的社区微信群，里面有很多大牛在里面为你答疑解惑。

4.飞总聊IT（微信：dkmeco）

飞总，从事大数据的基础构架研发10余年，Tableau核心研发。虽然这个公众号与学习tableau无关，但通过这个公众号，我们可以看到他在硅谷的所见所闻，所思所想。

有什么Tabelau问题可别给飞总留言呀！哈哈哈！

▍博客

Gogodiy(可点击)

20年数据库老兵，混迹电子商务、互联网金融企业多年，参与多个数据仓库、数据集市、BI中心的建设，MS SQL的狂热爱好者，Tableau的热情拥护者；最近他开一门Tableau数据分析可视化高手进阶课程，想深入学习的同学可以看一下；

前往：https://edu.hellobi.com/course/88

知乎:Card Josh

随着大家深入学习,会发现tabelau的计算公式和Excel虽然差不多,但表计算是让大家最头疼的一点;大家可以看一下他的知乎文章,有对表计算系统性的讲解;

▍ 网站:

W3Cschool(可点击)

发现W3Cschool出来除了较编程相关的知识,现在Tableau知识也有了;也是W3C一贯风格系统,有案例,很适合大家上手;

Tableau官网文档

Tabelau文档哪家强,官方文档就是强;

这家的优点就是啥都有,很系统,可以通过搜索框来检索到你的问题,当然前提是你对Tabelau基础知识要有相关的了解;

缺点也是啥都有,导致内容太多,不易消化;而且访问慢;

学习Tablau哪家强！靠自己！！不用去蓝翔！！！

其实Tabelau还是容易上手的,如果每天练一下,最多一个月就可以掌握基础的;

建议大家先选籍书跟着里面案例练手,结合书里面的案例,把他运用到你的实际工作当中去,为你工作效率不断赋能。

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欢迎关注我们的公众号(newbidata) ,在这里我们想和聊一聊数据分析和Tabelau:

后台会话页回复「pdf」获取 1和3两本书的PDF版,建议大家购买正版。

一群数据人的BI可视化、数据分析的探索之路。