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Tableau數據視覺化從入門到精通
大數據時代正在變革我們的生活、工作和思維。如何讓大數據更有意義，使之更貼近大多數人，重要的手段之一就是數據視覺化。數據視覺化是關於數據視覺表現形式的技術，這種數據的視覺表現形式被定義為一種以某種概要形式抽取出來的資訊，包括相應資訊單位的各種屬性和變量。
Tableau可以幫助人們將數據轉化為可以付諸行動的見解，探索無所不能的視覺化分析，只需點擊幾下即可構建儀表板，進行即興分析，與任何人共享自己的工作成果。從全球性企業到早期初創企業和小企業，使用Tableau來查看和理解數據的人無處不在，其中既有像聯合利華、德勤、UPS、NIKE、杜邦、Verizon、T-mobile、BBC、探索頻道、美國航空、Zynga、LinkedIn、Facebook、雅虎、蘋果、可口可樂等歐美知名企業，也有美國聯邦航空管理局、美國陸軍等美國政府機構以及康乃爾、杜克、牛津等知名學府，Tableau在中國市場也有所開拓，中國東方航空是其重要客戶。
Tableau的應用已經遍及商務服務、能源、電信、金融服務、互聯網、生命科學、醫療保健、製造業、媒體娛樂、公共部門、教育、零售等各個行業，因此掌握該軟體的使用非常必要。
Tableau可以幫助人們將數據轉化為可以付諸行動的見解，探索無所不能的視覺化分析，只需點擊幾下即可構建儀表板，進行即興分析，與任何人共享自己的工作成果。從全球性企業到早期初創企業和小企業，使用Tableau來查看和理解數據的人無處不在，其中既有像聯合利華、德勤、UPS、NIKE、杜邦、Verizon、T-mobile、BBC、探索頻道、美國航空、Zynga、LinkedIn、Facebook、雅虎、蘋果、可口可樂等歐美知名企業，也有美國聯邦航空管理局、美國陸軍等美國政府機構以及康乃爾、杜克、牛津等知名學府，Tableau在中國市場也有所開拓，中國東方航空是其重要客戶。
Tableau的應用已經遍及商務服務、能源、電信、金融服務、互聯網、生命科學、醫療保健、製造業、媒體娛樂、公共部門、教育、零售等各個行業，因此掌握該軟體的使用非常必要。
- 版權訊息
- 內容簡介
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前言
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本書的內容
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本書的特色
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本書的讀者對象
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第1章 數據視覺化及Tableau概述
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1.1 大數據時代的挑戰
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第一個挑戰是數據量大。
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第二個挑戰是數據類型繁多。
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第三個挑戰是數據價值密度低。
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第四個挑戰是高速性。
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1.2 大數據視覺化的難點
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1.3 視覺化技術的新特性
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1.4 主要的數據視覺化軟體
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1.4.1 Tableau
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1.4.2 QlikView
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1.4.3 ECharts
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1.4.4 HighCharts
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1.5 Tableau軟體概況
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1.5.1 Tableau Desktop
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1.5.2 Tableau Online
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1.5.3 Tableau Server
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1.5.4 Tableau Mobile
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1.5.5 Tableau Public
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1.5.6 Tableau Reader
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第2章 Tableau Desktop簡介
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2.1 主要新增功能
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2.1.1 Tableau 10.1新增功能
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2.1.2 Tableau 10.0新增功能
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2.1.3 Tableau 9.3新增功能
-
2.1.4 Tableau 9.2新增功能
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2.2 數據類型
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2.2.1 主要的數據類型
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2.2.2 更改數據類型
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2.3 運算符及優先級
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2.3.1 算術運算符
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2.3.2 邏輯運算符
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2.3.3 比較運算符
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2.3.4 運算符優先級
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2.4 軟體安裝
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2.4.1 軟體下載
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2.4.2 安裝步驟
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2.4.3 軟體激活
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2.5 軟體界面簡介
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2.5.1 開始界面
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2.5.2 數據源界面
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2.5.3 工作簿界面
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2.6 文件類型
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第3章 連接數據源
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3.1 連接到文件
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3.1.1 Excel文件
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3.1.2 文本文件
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3.1.3 Access
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3.1.4 JSON文件
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3.1.5 統計文件
-
3.1.6 其他文件
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3.2 連接到資料庫
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3.2.1 Tableau Server
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3.2.2 SQL Server
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3.2.3 MySQL
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3.2.4 Oracle
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3.2.5 Amazon Redshift
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3.2.6 更多資料庫
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第4章 Tableau的基礎操作
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4.1 維度和度量
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4.1.1 維度
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4.1.2 度量
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4.2 連續和離散
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4.2.1 連續字段
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4.2.2 離散字段
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4.3 工作區操作
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4.3.1 「數據」窗格
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4.3.2 「分析」窗格
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4.3.3 工具欄
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4.3.4 狀態欄
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4.3.5 卡和功能區
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4.3.6 語言和區域設置
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4.4 工作表操作
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4.4.1 創建工作表
-
4.4.2 複製工作表
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4.4.3 導出工作表
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4.4.4 刪除工作表
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4.5 基礎操作案例
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第5章 Tableau數據導出
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5.1 數據文件導出
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5.1.1 導出圖形中的數據
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5.1.2 導出數據源數據
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5.1.3 導出交叉表數據
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5.1.4 導出Access數據
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5.2 導出圖形文件
-
5.2.1 透過複製導出
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5.2.2 直接導出圖像
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5.3 導出PDF格式文件
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第6章 Tableau連接到Hadoop Hive
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6.1 Hadoop簡介
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6.1.1 Hadoop分佈式文件系統
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6.1.2 MapReduce計算框架
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6.2 連接基本條件
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6.2.1 Hive版本
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6.2.2 驅動程式
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6.2.3 啟動Hive服務
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6.3 連接主要步驟
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6.3.1 Cloudera Hadoop
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6.3.2 Hortonworks Hadoop Hive
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6.3.3 MapR Hadoop Hive
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6.4 連接注意事項
-
6.4.1 日期／時間數據
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6.4.2 已知限制
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6.5 檢驗測試連接
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第7章 Tableau大數據引擎優化
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7.1 提高連接性能
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7.2 高級性能技術
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7.2.1 「篩選器」形式的分區字段
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7.2.2 分組字段形式的群集字段
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7.2.3 初始化SQL
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7.3 提升數據提取效率
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7.3.1 存儲文件格式
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7.3.2 數據分區
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7.3.3 數據分組
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第8章 創建圖表
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8.1 單變量圖形
-
8.1.1 條形圖
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8.1.2 餅圖
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8.1.3 直方圖
-
8.1.4 折線圖
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8.2 多變量圖形
-
8.2.1 散點圖
-
8.2.2 甘特圖
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第9章 Tableau函數
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9.1 數字函數
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1．ABS（number）
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2．ACOS（number）
-
3．ASIN（number）
-
4．ATAN（number）
-
5．ATAN2（ynumber， xnumber）
-
6．CEILING（數字）
-
7．COS（number）
-
8．COT（number）
-
9．DEGREES（number）
-
10．DIV（整數1，整數2）
-
11．EXP（number）
-
12．FLOOR（數字）
-
13．HEXBINX（number，number）
-
14．HEXBINY（number，number）
-
15．LN（number）
-
16．MAX（number，number）
-
17．MIN（number，number）
-
18．PI（）
-
19．POWER（number，power）
-
20．Radians（number）
-
21．ROUND（number，[decimals]）
-
22．ROUND（Sales）
-
23．SIGN（number）
-
24．SIN（number）
-
25．SQRT（number）
-
26．SQUARE（number）
-
27．TAN（number）
-
28．ZN（expression）
-
-
9.2 字符串函數
-
1．ASCII（string）
-
2．CHAR（number）
-
3．Contains（string， substring）
-
4．ENDSWITH（string，substring）
-
5．FIND（string，substring，[start]）
-
6．FINDNTH（string，substring，occurrence）
-
7．LEFT（string，number）
-
8．LEN（string）
-
9．LOWER（string）
-
10．LTRIM（string）
-
11．MAX（a，b）
-
12．MID（string，start，[length]）
-
13．MIN（a，b）
-
14．REPLACE（string，substring，replacement）
-
15．RIGHT（string，number）
-
16．RTRIM（string）
-
17．SPACE（number）
-
18．SPLIT（string，delimiter，tokennumber）
-
19．STARTSWITH（string，substring）
-
20．TRIM（string）
-
21．UPPER（string）
-
-
9.3 日期函數
-
1．DATEADD（date_part，increment，date）
-
2．DATEDIFF（date_part，date1，date2，[start_of_week]）
-
3．DATENAME（date_part，date，[start_of_week]）
-
4．DATEPARSE（format，string）
-
5．DATEPART（date_part，date，[start_of_week]）
-
6．DATETRUNC（date_part，date，[start_of_week]）
-
7．DAY（date）
-
8．ISDATE（string）
-
9．MAKEDATE（year，month，day）
-
10．MAKEDATETIME（date，time）
-
11．MAKETIME（hour，minute，second）
-
12．MAX（expression）或MAX（expr1，expr2）
-
13．MIN（expression）orMIN（expr1，expr2）
-
14．MONTH（date）
-
15．NOW（）
-
16．TODAY（）
-
17．YEAR（date）
-
-
9.4 類型轉換函數
-
1．DATE（expression）
-
2．DATETIME（expression）
-
3．FLOAT（expression）
-
4．INT（expression）
-
5．STR（expression）
-
-
9.5 邏輯函數
-
1．CASE expression WHEN value1 THEN return1 WHEN value2 THEN return2 … ELSE default return END
-
2．IIF（test，then，else，[unknown]）
-
3．IFtestTHENvalueEND/IFtestTHENvalueELSEelseEND
-
4．IFtest1THENvalue1ELSEIFtest2THENvalue2ELSEelseEND
-
5．IFNULL（expression1， expression2）
-
6．ISDATE（string）
-
7．ISNULL（expression）
-
8．MIN（expression）或MIN（expression1，expression2）
-
-
9.6 聚合函數
-
1．ATTR（expression）
-
2．AVG（expression）
-
3．COUNT（expression）
-
4．COUNTD（expression）
-
5．MAX（expression）
-
6．MEDIAN（expression）
-
7．MIN（expression）
-
8．PERCENTILE（expression，number）
-
9．STDEV（expression）
-
10．STDEVP（expression）
-
11．SUM（expression）
-
12．VAR（expression）
-
13．VARP（expression）
-
-
9.7 直通函數
-
1．RAWSQL_BOOL（"sql_expr"，[arg1]，…[argN]）
-
2．RAWSQL_DATE（"sql_expr"，[arg1]，…[argN]）
-
3．RAWSQL_DATETIME（"sql_expr"，[arg1]，…[argN]）
-
4．RAWSQL_INT（"sql_expr"，[arg1]，…[argN]）
-
5．RAWSQL_REAL（"sql_expr"，[arg1]，…[argN]）
-
6．RAWSQL_STR（"sql_expr"，[arg1]，…[argN]）
-
7．RAWSQLAGG_BOOL（"sql_expr"，[arg1]，…[argN]）
-
8．RAWSQLAGG_DATE（"sql_expr"，[arg1]，…[argN]）
-
9．RAWSQLAGG_DATETIME（"sql_expr"，[arg1]，…，[argN]）
-
10．RAWSQLAGG_INT（"sql_expr"，[arg1，]…[argN]）
-
11．RAWSQLAGG_REAL（"sql_expr"，[arg1，]…[argN]）
-
12．RAWSQLAGG_STR（"sql_expr"，[arg1，]…[argN]）
-
-
9.8 用戶函數
-
1．FULLNAME（）
-
2．ISFULLNAME（string）
-
3．ISMEMBEROF（string）
-
4．ISUSERNAME（string）
-
5．USERDOMAIN（）
-
6．USERNAME（）
-
-
9.9 表計算函數
-
1．FIRST（）
-
2．INDEX（）
-
3．LAST（）
-
4．LOOKUP（expression，[offset]）
-
5．PREVIOUS_VALUE（expression）
-
6．RANK（expression，['asc'|'desc']）
-
7．RANK_DENSE（expression，['asc'|'desc']）
-
8．RANK_MODIFIED（expression，['asc'|'desc']）
-
9．RANK_PERCENTILE（expression，['asc'|'desc']）
-
10．RANK_UNIQUE（expression，['asc'|'desc']）
-
11．RUNNING_AVG（expression）
-
12．RUNNING_COUNT（expression）
-
13．RUNNING_MAX（expression）
-
14．RUNNING_MIN（expression）
-
15．RUNNING_SUM（expression）
-
16．SIZE（）
-
17．SCRIPT_BOOL
-
18．SCRIPT_BOOL（"is.finite（.arg1）"，SUM（[Profit]））
-
19．SCRIPT_INT
-
20．SCRIPT_REAL
-
21．SCRIPT_STR
-
22．TOTAL（expression）
-
23．WINDOW_AVG（expression，[start，end]）
-
24．WINDOW_COUNT（expression，[start，end]）
-
25．WINDOW_MEDIAN（expression，[start，end]）
-
26．WINDOW_MAX（expression，[start，end]）
-
27．WINDOW_MIN（expression，[start，end]）
-
28．WINDOW_PERCENTILE（expression，number，[start，end]）
-
29．WINDOW_STDEV（expression，[start，end]）
-
30．WINDOW_STDEVP（expression，[start，end]）
-
31．WINDOW_SUM（expression，[start，end]）
-
32．WINDOW_VAR（expression，[start，end]）
-
33．WINDOW_VARP（expression，[start，end]）
-
-
9.10 其他函數
-
9.10.1 模式匹配的特定函數
-
9.10.2 Hadoop Hive的特定函數
-
9.10.3 GoogleBigQuery的特定函數
-
-
-
第10章 Tableau的高級操作
-
10.1 表計算
-
1．打開「表計算」對話框
-
2．選擇計算類型
-
3．定義計算
-
4．查看表計算
-
-
10.2 創建字段
-
10.3 創建參數
-
10.4 聚合計算
-
10.5 缺失值處理
-
10.6 案例：超市利潤額變化
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-
第11章 創建地圖
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11.1 設置角色
-
11.2 標記地圖
-
11.3 添加字段訊息
-
11.4 設置地圖選項
-
11.5 創建分佈圖
-
11.6 自定義地圖
-
1．隱藏地圖搜尋
-
2．隱藏視圖工具欄
-
3．關閉平移和縮放
-
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-
第12章 故事
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12.1 故事簡介
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1．工作表
-
2．故事
-
3．導航器
-
4．新建故事點
-
-
12.2 創建故事
-
12.3 設置故事格式
-
12.3.1 調整標題大小
-
12.3.2 使儀表板適合故事
-
12.3.3 設置故事格式
-
-
12.4 演示故事
-
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第13章 Tableau Online
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13.1 簡介
-
13.2 導航
-
13.3 基礎操作
-
13.3.1 導入數據源
-
13.3.2 搜尋內容
-
13.3.3 內容操作
-
13.3.4 用戶設置
-
-
13.4 用戶和組
-
13.4.1 用戶站點角色
-
13.4.2 為站點添加用戶
-
13.4.3 導入用戶
-
13.4.4 創建組
-
13.4.5 管理用戶
-
-
13.5 項目
-
13.5.1 添加項目
-
13.5.2 移動工作簿
-
13.5.3 刪除項目
-
-
-
第14章 Tableau Server
-
14.1 安裝系統要求
-
14.2 軟體安裝步驟
-
14.2.1 準備安裝
-
14.2.2 軟體安裝
-
14.2.3 在線激活
-
-
14.3 服務器配置
-
14.3.1 常規配置
-
14.3.2 數據連接
-
14.3.3 服務器
-
14.3.4 SMTP設置
-
14.3.5 通知和訂閱
-
14.3.6 SSL
-
14.3.7 SAML
-
14.3.8 Kerberos
-
14.3.9 SAP HANA
-
14.3.10 OpenID
-
-
14.4 登錄服務器
-
-
第15章 網上超市運營分析
-
15.1 客戶分析
-
15.1.1 各省市交易次數
-
15.1.2 各省市利潤
-
15.1.3 客戶散點圖
-
15.1.4 客戶交易量排名
-
-
15.2 配送分析
-
15.2.1 各省市配送情況
-
15.2.2 配送準時性
-
15.2.3 商品發貨天數
-
15.2.4 配送延遲商品
-
-
15.3 銷售分析
-
15.3.1 各個省市銷售額
-
15.3.2 區域銷售額
-
15.3.3 產品細分
-
15.3.4 客戶細分
-
-
15.4 利潤分析
-
15.4.1 產品利潤分析
-
15.4.2 區域利潤分析
-
15.4.3 區域經理業績
-
-
15.5 退貨分析
-
15.5.1 退貨區域分佈
-
15.5.2 退貨產品數量
-
15.5.3 退貨產品類型
-
15.5.4 退貨產品名稱
-
-
15.6 預測分析
-
15.6.1 銷售額預測
-
15.6.2 區域銷售預測
-
15.6.3 區域利潤預測
-
-
-
第16章 網站流量統計分析
-
16.1 頁面指標分析
-
16.1.1 頁面訪問次數
-
16.1.2 平均停留時間
-
16.1.3 區域熱門頁面
-
-
16.2 訪問量分析
-
16.2.1 訪問量地圖
-
16.2.2 各省市訪問量
-
16.2.3 訪問量趨勢
-
16.2.4 訪問量樹地圖
-
-
16.3 瀏覽量分析
-
16.3.1 瀏覽量地圖
-
16.3.2 各個省市的瀏覽量
-
16.3.3 區域瀏覽量
-
16.3.4 瀏覽量趨勢
-
-
16.4 退出量分析
-
16.4.1 退出量地圖
-
16.4.2 各省市退出量
-
16.4.3 區域退出量
-
16.4.4 退出量趨勢
-
-
16.5 下載量分析
-
16.5.1 下載量地圖
-
16.5.2 各省市下載量
-
16.5.3 區域下載量
-
16.5.4 下載量趨勢
-
-
- 附錄A 配置ODBC數據源
- 參考文獻
- 出版地 ： 臺灣
- 語言 ： 繁體中文
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