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| 編輯推薦： |
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古谚有云一图胜千言，这在不同的文化背景中均广为人知，而Tableau即是基于这样的智慧理念下创造出的应用产品，以帮助更多用户读懂他们的数据。Tableau凭借其强大的交互式数据可视化功能，成为近年来颇受欢迎的商业智能解决方案之一，而本书则帮助读者掌握Tableau方方面面的内容。
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| 內容簡介： |
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本书详细阐述了与Tableau 2019.x相关的基本解决方案，主要包括Tableau数据操控、Tableau数据提取、Tableau Desktop高级计算、Tableau桌面高级过滤机制、创建仪表板、利用Tableau讲述故事、Tableau可视化、Tableau高级可视化、Tableau大数据应用、Tableau预测分析、Tableau高级预测分析、部署Tableau Server、Tableau故障诊断、利用Tableau Prep分析数据、基于Tableau的ETL*实践方案等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
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目录
第1章 开启Tableau之旅 1
1.1 技术需求 1
1.2 Tableau简介 1
1.3 连接数据 2
1.4 利用Show Me构建条形图 4
1.5 构建文本表 8
1.6 添加过滤器 10
1.7 添加颜色 13
1.8 构建树形图 18
1.9 构建一幅地图 20
1.10 构建双轴地图 23
1.11 自定义工具提示信息 28
第2章 Tableau数据操控 33
2.1 技术需求 33
2.2 简介 34
2.3 连接数据源 34
2.4 添加二级数据源 39
2.5 数据混合 44
2.6 数据合并 48
2.7 使用Tableau Pivot 50
2.8 准备数据 54
第3章 Tableau数据提取 61
3.1 简介 61
3.2 Tableau中的各种文件格式 61
3.3 创建数据源提取 64
3.4 配置增量提取 68
3.5 升级至Hyper 71
3.6 利用跨数据库连接创建提取 73
3.7 利用Tableau Server诊断提取 75
第4章 Tableau Desktop高级计算 77
4.1 技术需求 77
4.2 简介 78
4.3 创建计算后的字段 78
4.4 实现快速表计算 82
4.5 创建并使用分组 85
4.6 创建并使用集合 89
4.7 生成并使用参数 93
4.8 实现细节级别表达式 98
4.9 使用自定义地理编码 100
4.10 使用多边形进行分析 104
第5章 Tableau桌面高级过滤机制 107
5.1 技术需求 107
5.2 简介 107
5.3 实现前N项过滤器 108
5.4 向上下文中添加过滤器 111
5.5 创建度量过滤器 113
5.6 创建日期范围过滤器 116
5.7 创建相对日期过滤器 119
5.8 实现表计算过滤器 122
5.9 实现动作过滤器 127
第6章 创建仪表板 133
6.1 技术需求 133
6.2 简介 133
6.3 创建仪表板 134
6.4 格式化仪表板 138
6.5 设置过滤器 142
6.6 设置跨多个数据源的过滤器 148
6.7 添加高亮动作 152
6.8 设置布局 156
6.9 构建自服务仪表板 160
第7章 利用Tableau讲述故事 169
7.1 技术需求 169
7.2 简介 169
7.3 编写一个Tableau故事 169
7.4 设置Story的叙事内容 174
7.5 选择正确的图表 184
7.6 编写有效的标题 186
7.7 推荐和执行摘要 187
7.8 格式化Story 190
第8章 Tableau可视化 197
8.1 技术需求 197
8.2 简介 197
8.3 双轴瀑布图 197
8.4 Pareto图 203
8.5 Bump图 211
8.6 Sparklines图 217
8.7 Donut图 226
8.8 Motion图 232
第9章 Tableau高级可视化 237
9.1 技术需求 237
9.2 简介 237
9.3 Lollipop图 237
9.4 Sankey图 241
9.5 Marimekko图 260
9.6 Hex-Tile图 269
9.7 Waffle图 273
第10章 Tableau大数据应用 283
10.1 技术需求 283
10.2 简介 284
10.3 连接至Amazon Redshift 284
10.4 发布Amazon Redshift集群 286
10.5 连接Redshift集群 288
10.6 向Redshift集群中加载样本数据 290
10.7 利用Tableau连接Redshift 291
10.8 生成Tableau报告 293
10.9 调试Redshift以提升Tableau性能 295
10.10 连接至Amazon Redshift Spectrum 298
10.11 连接至Snowflake 301
10.12 使用SnowSQL CLI 302
10.13 将Tableau连接至Snowflake 304
10.14 连接大数据 305
10.15 访问半结构化数据 307
10.16 连接Amazon Elastic MapReduce和Apache Hive 310
10.17 创建样本数据 312
10.18 连接Tableau和Apache Hive 314
第11章 Tableau预测分析 317
11.1 技术需求 317
11.2 简介 317
11.3 基本预测和统计推断 318
11.4 预测包含异常值的数据集 322
11.5 在Tableau中使用R语言 327
11.6 基于多元回归的预测 332
11.7 基于随机森林的回归 334
11.8 时序预测 339
第12章 Tableau高级预测分析 345
12.1 技术需求 345
12.2 简介 346
12.3 执行细分分析 346
12.4 发现数据集的潜在结构 351
12.5 从离散变量中提取数据结构 358
12.6 基于树形方法的数据挖掘 361
12.7 识别数据中的异常现象 366
第13章 部署Tableau Server 371
13.1 技术需求 371
13.2 简介 371
13.3 在Windows环境下部署Tableau Server 372
13.4 部署至Tableau Server 388
13.5 利用AWS在Linux环境中部署Tableau Server 394
13.6 Tabcmd 401
第14章 Tableau故障诊断 405
14.1 技术需求 405
14.2 简介 405
14.3 性能记录机制 405
14.4 性能诊断和最佳实践方案 410
14.5 基于日志的故障诊断 415
第15章 利用Tableau Prep分析数据 421
15.1 简介 421
15.2 技术需求 421
15.3 安装Tableau Prep 422
15.4 利用Tableau Prep构建第一个流 424
15.5 与大数据协同工作 432
第16章 基于Tableau的ETL最佳实践方案 441
16.1 简介 441
16.2 技术需求 443
16.3 Matillion ETL入门 443
16.4 在Linux上发布Tabcmd 444
16.5 创建Matillion共享作业 446
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前言
Tableau是近期颇为流行的商业智能（BI）解决方案，并以其强大的交互式数据可视化而著称。本书涵盖了业界专家提供的有效案例，以帮助读者学习Tableau 2019.x，并掌握其中的各项技能。
本书包含了丰富的内容，如Tableau数据提取、Tableau Desktop高级计算、创建仪表板、数据处理技术、叙述故事、高级过滤机制、可视化技术以及基于真实案例的预测分析等。
本书将从Tableau的基本功能讲起，一直讲到Linux上的复杂操作。此外，读者还将通过R语言、Python语言和各种API了解Tableau的高级特性。其间，任务的复杂性将会逐渐增加，读者将通过丰富的案例掌握这些高级功能。同时，本书还介绍了用于优化BI任务的故障排除技术。
此外，读者还将学习利用最新的Tableau Prep为数据分析过程准备数据。在阅读完本书后，读者可通过Tableau的各种特性来处理BI任务。
适用读者
本书面向数据分析人员、数据可视化和BI用户，并向他们提供基于Tableau的快速解决方案。
本书内容
第1章主要介绍了Tableau的基础知识，读者将熟悉Tableau的界面和基本任务，如创建简单的图、表和过滤机制，并理解Tableau语义层面的内容。所有这一切都将在市场调查所搜集的真实数据的基础上进行。
第2章将通过人口普查数据讲解Tableau中数据的操控方式，包括添加数据源、连接数据源以及二者间的混合操作。另外，本章还将介绍如何使用Tableau Pivot功能，并设置工作簿的语义层以满足任务的要求，其中包括度量和维度间的转换、连续和离散以及别名编辑等。
第3章讨论如何利用提取提升Tableau仪表板的性能。其中涉及不同的Tableau文件格式类型和提取类型。相应地，本章引入了Tableau的最新内存数据引擎技术，该技术于2017年10月发布且速度惊人。此处将通过详细的步骤讲解如何利用Hyper划分数据集，从而提高分析速度，并通过聚合提取、减少维度、提取过滤器、增加提取刷新和交叉数据连接优化Tableau仪表板的性能。
第4章讨论Tableau Desktop的其他各项功能，如表计算、计算字段、参数、集合、分组和细节级别表达式，并通过丰富的案例帮助读者掌握Tableau Desktop的各种操作技能，从简单的表计算到相对高级的细节级别表达式，从而提升Tableau开发人员的技术水平。本章将使用真实的市场数据以及与人口数据相关的地理空间用例。
第5章将讲解过滤器，并在第1章的基础上进行扩展。其间将使用源自食品包装工业的数据，其中将涉及数据过滤器、度量过滤器、前N项过滤器、表计算过滤器以及动作过滤器。另外，本章还将讨论如何管理多个过滤器间的关系。
第6章主要讲解仪表板设计技术。本章将引入仪表板这一概念并讨论仪表板的设计过程。通过与互联网应用相关的真实数据，将创建一个基本的仪表板，其中添加了自定义格式和某些高级功能。除此之外，读者还将了解可视化的角色以及正确的布局设计的重要性，进而使用Tableau创建美观的仪表板。最后，本章还将构建一个自服务仪表板。
第7章将探讨利用数据讲述故事，其中将使用来自汽车工业的真实业务数据，学习如何使用Tableau的相关功能，以一种吸引人的、用户可访问的方式讲述故事，同时保证传达信息的准确性。
第8章将利用Tableau Desktop创建高级可视化结果。本章不仅限于Tableau中的Show Me特性，还将深入讨论高级可视化技术，以使仪表板故事更加出众。针对各种可视化效果，本章将通过多个案例和推荐的最佳实践方案对其加以创建。相关案例包括识别具有重要影响的数据元素；针对不同分类创建一段时间内的排名，并通过可视化方式跟踪机构的实现目标；比较多个度量间的性能。针对每种可视化效果，本章将采用多个不同的数据集，如美国足球联盟数据集、医院客户满意度数据集、美国各州大学排名数据集、股票价格数据集、二氧化碳排放量数据集、Y18 PMMR支出和预算数据集，等等。
第9章将在第8章的基础上讨论多个案例，包括比较89%～90%范围内包含较高数值的类别、确定流中的主要因素、创建部分与整体间的关系、从视觉上消除Alaska Effect。本章将针对各种可视化效果采用不同的数据集，涉及足球联盟数据、维基百科点击流数据、ITA市场调研数据、零售销售市场利润和成本数据，以及美国各州人口分布数据。
第10章将考查可视化数据的重要性无论它的大小、种类和速度怎样。大数据的可视化方案十分重要，数据的存储、准备和查询成本均较为高昂。对此，组织机构需要利用结构化良好的数据源以及最佳实践方案直接对大数据进行查询。本章将着手解决大数据可视化面临的挑战，其间将使用到Hadoop、S3、Athena和Redshift Spectrum，并探讨如何针对大数据部署Tableau。
第11章将使用源自健康调查活动中的真实数据，针对预测机制和R数据包的集成讨论Tableau的内建功能。读者将学习在简单和复杂数据集上执行回归分析，并对统计测试结果予以正确的解释。此外，本章还将介绍如何实现时序模型。在本章结尾，读者将考查基于机器学习的回归示例。
第12章阐述了基于Tableau的高级数据分析并与R语言实现集成。通过来自电信、汽车、银行和快速消费品行业的真实数据，读者将学习如何发现数据的底层结构、判断市场趋势、对相似案例进行分类，以及如何在较大的数据集上推断结果。此外，本章还介绍了如何识别和解释数据中不寻常的情形。
第13章将讨论Tableau Server及其功能，其中涉及Windows和Linux环境下的Tableau Server的部署和下载。另外，读者还将学习如何创建、监视和调度Tableau Server备份。随后，本章讨论了服务器应用过程中的监测机制，以及基于Tabcmd和Tabadmin的Tableau Server自动化机制。整体而言，本章旨在在Tableau Server上实现自动更新，发布Tableau仪表板，并针对受限访问打造适宜的安全措施。
第14章讨论Tableau Desktop和Tableau Server的故障诊断机制，并对遇到的问题提供相应的处理步骤，其中包括性能诊断、技术诊断和日志。
第15章介绍了Tableau的新产品Tableau Prep，该产品旨在快速地对数据进行整合，并构建和清理相关的分析数据。
第16章介绍了Tableau Server和现代ETL工具Matillion间的集成。读者将学习如何针对Linux环境安装ETL工具，并构建ETL管线和Tableau Server活动间的集成方案，如刷新提取和导出PDF。该方案适用于任何ETL工具。
背景知识
在软件方面，读者需要下载Tableau 2019.x。同时，读者还应理解与BI和Tableau相关的一些基本概念。
资源下载
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本书约定
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install.packages''rpart'',repos=''http：cran.us.r-project.org''
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