人人都是数据分析师 Tableau应用实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘红阁，王淑娟，温融冰 著

图书标签:

• Tableau
• 数据分析
• 数据可视化
• 商业智能
• BI
• 数据分析工具
• 图表
• 实战
• 人人都是数据分析师
• 数据报告

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115406866

版次：1

商品编码：11802678

包装：平装

丛书名： 图灵原创

开本：16开

出版时间：2015-11-01

用纸：胶版纸

页数：330

正文语种：中文

编辑推荐

　　1. 基于9.1版本，采用实际案例，深度讲解核心功能。

　　2. Tableau亚太区副总裁、埃森哲大中华区董事总经理倾情作序。

　　3. 特斯拉、百度、***等数据分析师联袂推荐。

　　4. 简单易用，拖放成图，无需统计、计算机背景，即可进行可视化分析，分秒间读取，快速引擎处理，帮你看见并读懂大数据。

　　5. 全面介绍Tableau核心功能。包括数据连接与管理、基础与高级图形分析、地图分析、高级数据操作、基础统计分析、如何与R集成进行高级分析、分析图表整合以及分析成果共享等主要内容。

　　6. 本书以目前电力行业已有的监测、分析业务实践为基础，以丰富的实际案例贯穿始终，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。

　　本书样例数据源文件请到图灵社区本书主页下载。

内容简介

　　《人人都是数据分析师 Tableau应用实战》基于Tableau 9.1版本编写，详细介绍了Tableau的数据连接与编辑、图形编辑与展示功能，包括数据连接与管理、基础与高级图形分析、地图分析、高级数据操作、基础统计分析、如何与R集成进行高级分析、分析图表整合以及分析成果共享等主要内容。同时，书中以目前电力行业已有的监测、分析业务实践为基础，以丰富的实际案例贯穿始终，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。

　　《人人都是数据分析师 Tableau应用实战》适用于互联网、银行证券、咨询审计、快消品、能源等行业数据分析用户以及媒体、网站等数据可视化用户。

作者简介

　　刘红阁博士，原埃森哲咨询经理，现百度凤巢分析经理，专注于数据挖掘、机器学习、数据可视化等领域。

　　王淑娟，埃森哲咨询顾问，专注于电力行业运营咨询、数据分析及数据可视化等领域。

　　温融冰，埃森哲咨询经理，专注于企业价值管理、预算与绩效管理及数据分析等领域。

内页插图

精彩书评

　　★本书通过真实的案例，阐述了一个完全不同于以往的数据分析方法论。它展示了领先企业如何让商业智能不再局限于少数技术人员，让多数人都掌握自助分析，读懂数据创造更大的价值。

　　——JY Pook， Tableau亚太区副总裁

　　★Tableau 是一座桥梁，是一座将业务运营和大数据分析紧密融合的生产力桥梁。本书是一本以业务为导向、以Tableau 为生产工具的较好的可视化学习图书，让人倍感亲切，不忍释卷。”

　　——柳卿博士，上海贝尔股份有限公司

　　★非常幸运能在第1时间读到这本书，对于Tableau和数据爱好者来说，这绝对是一本值得推荐的书。

　　——栾超，特斯拉中国工程师

　　★Tableau 提供了几乎所有数据源的访问接口，分析处理能力强大，图表精美，操作简单。本书分析视角独特且多样，非常值得一读。

　　——庄晓天博士，

　　★在 Teambition，从产品到运营，我们用 Tableau 查看和分析方方面面的数据。很高兴看到这样一本结构清晰、案例丰富的好书。对于想入门或提升自己数据分析能力的朋友，这本书是你的较佳选择。

　　——纪杨，Teambition数据分析师

目录

第1章　Tableau入门　　1
1．1　敏捷商务智能　1
1．2　数据可视化明星Tableau　2
1．3　Tableau的主要特性　3
1．4　Tableau的产品体系　5
1．5　Tableau的工作区　6
1．5．1　工作表工作区　6
1．5．2　仪表板工作区　8
1．5．3　故事工作区　9
1．5．4　菜单栏和工具栏　10
1．6　Tableau的文件管理　12
第2章　典型应用场景　14
2．1　数据准备　14
2．2　认识Tableau数据　16
2．2．1　数据角色　16
2．2．2　字段类型　18
2．2．3　字段类型转换　18
2．3　创建视图　19
2．3．1　行列功能区　20
2．3．2　标记卡　23
2．3．3　筛选器　29
2．3．4　页面　31
2．3．5　智能显示　32
2．3．6　度量名称和度量值　33
2．4　创建仪表板　35
2．5　保存工作成果　37
第3章　数据连接与管理　38
3．1　Tableau的数据架构　38
3．2　数据连接　41
3．2．1　连接文件数据源　41
3．2．2　连接服务器数据源　45
3．2．3　复制粘贴输入数据　49
3．2．4　筛选数据　51
3．3　数据整合　53
3．3．1　实现多表联结　53
3．3．2　多数据源的数据融合　56
3．3．3　行列转换　59
3．4　数据加载　60
3．4．1　创建数据提取　60
3．4．2　刷新数据提取　64
3．4．3　向数据提取添加行　66
3．4．4　优化数据提取　67
3．5　数据维护　68
3．5．1　查看数据　69
3．5．2　刷新数据　69
3．5．3　替换数据　70
3．5．4　删除数据　71
第4章　初级可视化分析　73
4．1　条形图　73
4．2　直方图　77
4．3　饼图　80
4．4　折线图　83
4．4．1　基本折线图　83
4．4．2　双组合图　86
4．5　基本表　89
4．6　压力图　90
4．6．1　压力图　90
4．6．2　突显表　92
4．7　树地图　96
4．8　气泡图　97
4．9　圆视图　98
4．10　标靶图　99
4．11　甘特图　101
第5章　地图分析　103
5．1　地图简介　103
5．1．1　分配地理角色　103
5．1．2　创建符号地图　104
5．1．3　创建填充地图　111
5．1．4　创建多维度地图　112
5．1．5　创建混合地图　113
5．2　设置地理信息　116
5．2．1　选择地图源　116
5．2．2　自定义地理编码　118
5．3　高级功能　121
5．3．1　多边形地图　121
5．3．2　背景图像地图　123
5．3．3　地理位置距离计算　127
第6章　高级数据操作　129
6．1　分层结构　129
6．1．1　创建分层结构　130
6．1．2　使用分层结构　131
6．2　组　134
6．2．1　创建组　134
6．2．2　使用组　136
6．3　集　138
6．3．1　创建集　138
6．3．2　使用集　141
6．4　参数　142
6．4．1　创建参数　143
6．4．2　使用参数　144
6．5　计算字段　145
6．5．1　创建计算字段　146
6．5．2　使用计算字段　147
6．5．3　特殊函数：表计算　149
6．5．4　特殊函数：详细级别表达式　156
6．5．5　特殊函数：百分比　158
6．6　变换　159
6．6．1　变换日期型字段　159
6．6．2　变换字符型字段　160
6．7　参考线及参考区间　161
6．7．1　创建参考线及参考区间　162
6．7．2　创建参考区间　165
第7章　高级可视化分析　166
7．1　帕累托图　166
7．2　盒须图　171
7．2．1　基础应用　172
7．2．2　图形延伸　174
7．3　瀑布图　175
7．3．1　基础应用　176
7．3．2　图形延伸　178
7．4　范围?线图　180
7．5　倾斜图　183
7．6　网络图　186
7．7　雷达图　191
第8章　统计分析　199
8．1　散点图与相关分析　199
8．1．1　创建基本散点图　199
8．1．2　创建高级散点图　200
8．1．3　创建散点图矩阵　201
8．2　回归分析　203
8．2．1　模型简介　203
8．2．2　模型构建　204
8．2．3　模型评价　206
8．3　时间序列分析　207
8．3．1　时间序列图　207
8．3．2　时间序列预测　209
8．3．3　预测模型评价　213
8．4　Tableau与R语言　215
8．4．1　R语言简介　215
8．4．2　Tableau与R集成　217
8．4．3　用R进行高级分析　219
第9章　分析图表整合　223
9．1　仪表板简介　223
9．1．1　工作区　223
9．1．2　对象　224
9．1．3　布局容器　225
9．1．4　布局方式　226
9．1．5　交互操作　227
9．2　操作步骤　227
9．2．1　新建布局　228
9．2．2　添加内容并调整格式　230
9．2．3　添加交互操作　244
第10章　分析成果共享　254
10．1　导出和发布数据（源）　254
10．1．1　通过将数据复制到剪贴板导出数据　254
10．1．2　以Access数据库文件导出数据　257
10．1．3　以交叉分析（Excel）方式导出数据　258
10．1．4　导出数据源　258
10．1．5　发布数据源　260
10．2　导出图像和PDF 文件　262
10．2．1　复制图像　262
10．2．2　导出图像　263
10．2．3　打印为PDF　264
10．3　保存和发布工作簿　265
10．3．1　保存工作簿　265
10．3．2　保存打包工作簿　265
10．3．3　将工作簿发布到服务器　267
10．3．4　将工作簿保存到TableauPublic上　270
第11章　Tableau Server简介　273
11．1　安装Tableau Server　273
11．1．1　单服务器安装　273
11．1．2　分布式集群安装　279
11．2　配置Tableau Server　282
11．2．1　配置站点　282
11．2．2　配置用户　285
11．2．3　配置组　288
11．3　使用Tableau Server　289
11．3．1　界面查询　291
11．3．2　编辑发布　294
11．4　安全机制　295
11．4．1　访问安全　296
11．4．2　对象安全　296
11．4．3　数据安全　297
11．4．4　网络安全　297
附录A　Tableau数据提取API　299
附录B　Tableau JavaScript API　304
附录C　Tableau函数　307
附录D　数据表　326

前言/序言

　　古谚有云“一图胜万言”，这在不同文化中均广为人知。有人经考证认为，其最早来自记者弗莱德?巴纳德（Fred R. Barnard）1927年发表在一本贸易杂志上的文章；然而另一些人认为它源于中国的孔子，这位2000多年前的智者曾讲过“书意能达万言”。无论出处如何，专家们已经一次又一次地发布研究成果来证实这个结论：人类主要是视觉动物。当我写这篇序言时，我仍惊叹于这种认知在中国是多么地深入人心，从远古时代雄伟的绘画到象形文字、形声字，再到今天的简体字，都有着广泛的体现。

　　而Tableau有幸基于这样的智慧创造应用产品，来帮助更多的人读懂他们的数据。我们十多年前起源于斯坦福大学的这个愿望，已经惠及150多个国家3万多家机构及成千上万的个人。当今世界，人类前所未有地连接在一起，而未来5年内，将会产生多如繁星的数据，那么能够理解、利用和掌握自身的数据将变成一项最基本的生存技能。

　　许多机构已经开始面对这个人人自助分析、数据驱动决策的现实。少数比较成功，但更多疲于追赶。Tableau亚太区的一项市场调研发现，那些能够满足业务人员自助开展数据读取和分析需求的企业，其业绩比采取传统做法的企业好两倍。但是尽管知晓此好处，75%的业务人员表明他们自助开展数据分析的需求仍未充分满足或完全未满足。

　　中国经济的发展早已超越曾经的“四小龙”，在知识经济与数字化时代，越来越多的国有企业、私营企业甚至公共服务机构都面临同样的挑战。培训员工应用自助式的分析工具发现海量数据中的价值已变得势在必行。

　　而这正是本书的关键所在！尽管市面上已经有了传统的商业智能解决方案，但是面对海量的数据和整合这些解决方案的复杂性，很多中国企业仍疲于应对。本书通过真实的案例，阐述了一个完全不同于以往的数据分析方法论。它展示了领先企业如何让商业智能不再局限于少数技术人员，让多数人都掌握自助分析，读懂数据，创造更大的价值。

　　中国是世界上最大的能源消费国，电力行业的高效运营有着重大而广泛的影响。我相信读者会从电力行业敏捷数据分析的最佳实践中受益匪浅。关于这一点，我非常感谢我们的合作伙伴埃森哲的三位作者，他们持续为客户带来行业洞见，并先见地倡导客户应用Tableau来满足数据分析的需求。

　　JY Pook

　　Tableau亚太区副总裁

探索数据驱动的商业洞察：一站式解决方案，赋能决策者 在这个信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产。然而，海量的数据往往如同未经雕琢的璞玉，其潜在的价值需要专业的工具和方法才能被挖掘和呈现。本书并非一本关于特定软件应用的教程，而是致力于引领读者走进数据分析的宏大世界，从概念到实践，系统性地构建一套完整的商业洞察体系。我们旨在为所有渴望利用数据解决实际问题、优化决策流程的专业人士和未来商业领袖提供一份深度解析，让你真正理解数据分析的“为什么”和“是什么”，并掌握如何将其转化为驱动业务增长的强大引擎。 第一篇：数据分析的基石——理解与思维 在深入实操之前，建立坚实的数据分析理论基础和正确的思维模式至关重要。本篇将从根本上阐述数据分析的定义、核心价值以及在现代商业环境中的不可或缺性。我们将探讨不同类型的数据（定性、定量、结构化、非结构化）及其各自的特点，以及数据在企业价值链中扮演的角色。 数据分析的内涵与外延： 我们将解构“数据分析”这一概念，区分描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析等不同层次，帮助读者理解数据分析并非单一的技能，而是一个多维度、多层次的认知过程。你将了解到，数据分析的目标远不止于报告的生成，更在于发现隐藏的规律、预测未来的趋势，并最终指导行动。 商业问题的定义与数据化： 任何数据分析都始于一个清晰的商业问题。本章将重点教授如何将模糊的商业困惑转化为可量化、可衡量的数据分析目标。我们将通过大量的案例研究，展示如何识别关键绩效指标（KPIs），如何设计实验来验证假设，以及如何运用逻辑思维和批判性思维来审视数据的潜在偏差和局限性。 数据思维与决策模型： 数据分析的最终目的是驱动更好的决策。我们将深入探讨“数据思维”的核心要素，包括对证据的依赖、对概率的理解、对趋势的敏感以及对不确定性的包容。同时，本篇还将介绍几种经典的决策模型，例如SWOT分析、波特五力模型等，并探讨如何将数据分析的结果融入这些模型，从而做出更具战略性和前瞻性的决策。 数据伦理与隐私保护： 在数据日益敏感的今天，了解数据伦理和隐私保护原则是每个数据分析师的必修课。我们将讨论数据收集、使用和存储中的道德规范，以及相关法律法规对数据分析实践的影响，确保读者在合规的前提下进行数据挖掘。 第二篇：数据驱动的洞察力——从数据到知识 当理论基础夯实，我们便进入了数据分析的核心环节：如何从原始数据中提取有价值的洞察。本篇将聚焦于数据探索、清洗、转换以及初步的可视化，为后续的深入分析打下基础。 数据获取与管理： 了解数据的来源是分析的第一步。我们将介绍不同类型的数据源，如数据库（SQL）、API、文件（CSV, Excel）、网页抓取等，并讲解数据获取的基本方法和注意事项。同时，本章也会涉及基础的数据管理概念，包括数据存储、数据字典和数据版本控制，为建立可靠的数据分析流程奠定基础。 数据清洗与预处理： 真实世界的数据往往充斥着错误、缺失和不一致。本节将详细阐述数据清洗的关键技术，包括处理缺失值（填充、删除）、识别和处理异常值、数据格式统一、去除重复项等。我们将强调数据清洗的必要性，以及不当清洗可能带来的严重后果，指导读者建立严谨的数据预处理流程。 数据转换与特征工程： 将原始数据转化为适合分析的格式是关键。本章将介绍各种数据转换技术，例如数据类型转换、分组聚合、计算衍生变量、离散化连续变量等。特别地，我们将深入探讨“特征工程”的艺术，即如何根据业务理解创造新的、更有预测能力的特征，这是提升模型性能和洞察深度的重要手段。 探索性数据分析（EDA）与可视化基础： 探索性数据分析是理解数据分布、识别变量间关系、发现潜在模式的有效方法。本节将介绍常用的EDA技术，如计算描述性统计量（均值、中位数、方差等）、相关性分析、分组分析等。同时，我们将强调可视化在EDA中的核心作用，介绍不同类型图表的适用场景（如柱状图、折线图、散点图、箱线图等），并讲解如何利用可视化工具来直观地呈现数据特征和初步发现。 第三篇：构建数据分析能力——进阶方法与应用 本篇将带领读者进入更高级的数据分析领域，介绍常用的统计分析方法、预测建模技术，并结合实际业务场景进行应用。 统计学在数据分析中的应用： 统计学是数据分析的语言。我们将深入讲解描述性统计和推断性统计的基本概念，包括概率分布、假设检验、置信区间、方差分析（ANOVA）等。这些工具将帮助你更科学地理解数据的变异性，评估不同组别之间的差异，并对总体做出更可靠的推断。 回归分析与关联性挖掘： 理解变量之间的关系是数据分析的重要目标。本章将详细介绍线性回归、逻辑回归等回归分析模型，帮助你量化一个或多个自变量对因变量的影响。同时，我们将探讨如何利用关联规则挖掘（如Apriori算法）来发现数据项之间的有趣联系，例如购物篮分析中的“购买A商品的人也经常购买B商品”。 时间序列分析与趋势预测： 许多商业决策依赖于对未来趋势的预测，而时间序列数据是预测的基础。本节将介绍时间序列数据的特点，以及常用的时间序列分析模型，如移动平均（MA）、指数平滑（ES）、ARIMA模型等。你将学会如何识别数据中的趋势、季节性、周期性，并利用这些信息进行短期和长期的预测。 聚类分析与用户分群： 了解你的客户群体是精细化运营的关键。本章将介绍聚类分析的基本原理和常用算法（如K-Means），帮助你根据数据的相似性将数据点（如用户）划分到不同的群体中。我们将探讨如何利用聚类结果进行用户画像构建、个性化推荐以及市场细分。 分类与预测建模： 在许多场景下，我们需要根据已知数据来预测未知结果。本节将介绍几种经典的分类算法，如决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等，以及如何评估分类模型的性能（如准确率、召回率、F1分数）。你将学会构建预测模型，例如预测客户流失、判断邮件是否为垃圾邮件等。 第四篇：数据驱动的战略——从洞察到行动 数据分析的价值最终体现在指导战略制定和优化业务流程。本篇将聚焦于如何将分析结果转化为可执行的商业策略，并建立持续的数据驱动决策文化。 商业智能（BI）与数据报告： 将复杂的数据分析结果以清晰、易懂的方式呈现给决策者是BI的核心任务。本章将探讨不同类型的数据报告（如仪表盘、报表、钻取分析）的设计原则，以及如何根据不同的受众和业务需求来定制报告。我们将强调报告的叙事性，即如何用数据讲述一个引人入胜的商业故事。 A/B测试与实验设计： 在进行重大决策或产品迭代时，通过科学的实验来验证假设至关重要。本章将详细介绍A/B测试的原理、设计步骤和常见误区，包括样本量计算、统计显著性判断、结果解读等。你将学会如何通过实验来评估不同方案的优劣，从而做出基于证据的优化决策。 数据在不同业务职能中的应用： 数据分析并非孤立的职能，而是贯穿于企业各个环节。本篇将深入探讨数据分析在市场营销（客户细分、精准营销）、销售（销售预测、渠道优化）、产品开发（用户行为分析、功能迭代）、运营（效率提升、风险管理）等核心业务职能中的具体应用案例。 构建数据驱动的组织文化： 技术的引入只是第一步，真正实现数据驱动需要组织文化的支撑。本章将探讨如何推动数据素养的普及，如何建立跨部门的数据协作机制，以及如何鼓励员工在日常工作中拥抱数据思维。我们将讨论领导者的作用、数据治理的重要性，以及如何衡量数据分析的ROI。 未来趋势与持续学习： 数据分析领域发展迅速，新的技术和方法层出不穷。本章将展望数据分析的未来发展趋势，如人工智能（AI）、机器学习（ML）的深入应用、大数据技术的发展、数据可视化工具的演进等。同时，我们将为读者提供持续学习的资源和建议，鼓励大家保持敏锐的学习能力，不断提升自身的数据分析能力。 本书旨在成为你数据分析旅程的坚实伙伴，无论你身处何种行业、扮演何种角色，只要你渴望用数据武装头脑，驱动更明智的决策，本书都将为你打开一扇通往数据驱动新世界的大门。我们鼓励你带着问题来阅读，带着解决方案去实践，让数据分析真正赋能你的工作和事业。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始对 Tableau 的认知仅限于“一个画图的软件”，但读完这本书，我的观念彻底被颠覆了。书中不仅仅讲解了如何利用 Tableau 制作出美观的图表，更重要的是，它教会了我如何“讲好一个数据故事”。作者强调，数据分析的最终目的不是生成一堆报告，而是要通过数据来沟通、来影响决策。书中提供了很多关于如何设计仪表板的原则，比如如何引导用户的注意力、如何利用交互性来提供深入洞察，以及如何让报告更具说服力。我最喜欢的部分是关于“数据故事”的构建，作者通过一个完整案例，演示了如何从原始数据出发，一步一步地提炼出关键信息，并将其转化为一个引人入胜的数据故事，最终能够驱动业务增长。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本关于如何运用数据来解决实际问题的思维指南，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析一直充满好奇但又不知从何下手的人，我找到了这本书，真是太幸运了。书中的语言风格非常亲切，没有太多生涩难懂的专业术语，作者仿佛就是在和朋友聊天一样，娓娓道来。我最喜欢的是书中强调的“分析思维”的培养，而不仅仅是停留在工具的使用层面。比如，书中反复提到要“带着问题去分析”，并且在分析过程中要不断地“审视自己的假设”，这让我觉得数据分析不仅仅是技术操作，更是一种解决问题的能力。我个人觉得，书中对于数据可视化原则的讲解是点睛之笔。作者用大量的实例告诉我们，好的可视化能够“说话”，能够帮助我们快速发现隐藏在数据背后的规律和趋势，而糟糕的可视化则可能“误导”我们，甚至得出错误的结论。书中还分享了一些 Tableau 的“快捷键”和“技巧”，这些看似不起眼的小细节，却能极大地提高我们的工作效率。读完这本书，我感觉自己已经掌握了使用 Tableau 进行数据探索和可视化的基本技能，并且建立起了一种更加理性、更加科学的数据分析方法论。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容设计都非常用心，读起来一点都不枯燥，反而有一种“跟着大神学技能”的沉浸感。我特别欣赏书中循序渐进的教学方式，从最基础的 Tableau 连接数据、创建基本图表开始，逐步深入到更复杂的计算字段、参数、集、以及 LOD 表达式等高级功能。每一个概念的引入都配有清晰的步骤说明和图文并茂的演示，让我这个 Tableau 新手也能很快上手。而且，书中不仅仅是讲“怎么做”，更侧重于“为什么这么做”。例如，在讲解数据建模和数据清洗时，作者会详细分析不良数据对分析结果的影响，并提供行之有效的解决方案，这让我意识到数据质量的重要性。我印象最深刻的一个章节是关于创建交互式仪表板的部分，作者通过一个完整的项目案例，演示了如何将多个视图组合起来，创建出能够响应用户交互、提供深度洞察的仪表板。其中的参数控件、筛选器动作、以及链接到 URL 等技巧，都让我觉得非常惊艳，也激发了我自己动手去实践的欲望。这本书真的是一本从理论到实践都非常扎实的 Tableau 入门与进阶指南，感觉像是拥有了一位随时在线的私人教练，随时可以指导我解决遇到的问题。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件开发工程师，平时接触的数据量不小，但一直缺乏有效的工具和方法来对这些数据进行深度挖掘。这本书的出现，简直就是为我量身定做的。书中对 Tableau 的功能介绍非常全面，从数据连接、数据准备，到创建各种图表，再到构建动态仪表板，几乎覆盖了 Tableau 在实际工作中的所有应用场景。让我印象深刻的是，书中并没有回避 Tableau 在处理大数据量时的性能问题，而是提供了很多优化建议和技巧，比如如何高效地使用数据提取、如何优化计算字段的编写方式等，这对于我这样需要处理海量数据的开发者来说，非常有价值。此外，书中的很多案例都非常贴近实际工作需求，例如用户行为分析、日志分析等，这些都能直接应用到我的项目开发中，帮助我更好地理解用户需求、优化产品设计。这本书让我看到了 Tableau 在数据分析领域的强大潜力，也为我打开了职业发展的新思路。

评分☆☆☆☆☆

最近在读一本《人人都是数据分析师 Tableau应用实战》，虽然书名听起来很“普及”，但实际翻开内容，才发现里面涉及的知识点相当深入，而且非常实用。我尤其喜欢书中对于各种图表类型的讲解，不仅仅是告诉你怎么画，更重要的是解释了每种图表背后的逻辑，什么时候该用什么图，才能最有效地传达信息，避免误导。比如，书中花了很大篇幅来对比柱状图、条形图、折线图，以及散点图和气泡图的区别和适用场景，还特别强调了在可视化时要注意的细节，比如颜色搭配、标签放置、以及如何避免“数据欺骗”等。这让我意识到，数据可视化不仅仅是技术活，更是一门艺术和科学的结合。书中还提供了大量的案例分析，这些案例涵盖了商业、营销、运营等多个领域，通过真实的场景来演示 Tableau 的功能。我印象深刻的是一个关于销售业绩分析的案例，作者通过交互式仪表板，将不同区域、不同产品、不同时间段的销售数据清晰地呈现出来，并且能够通过点击联动，快速钻取到更细粒度的数据，这对于管理者做出决策非常有帮助。之前我总觉得数据分析是少数专业人士的事情，读了这本书，感觉真的打开了新世界的大门，让我对数据分析有了更系统、更全面的认识，也对 Tableau 这个工具产生了浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

非常好的一款产品，支持支持

评分☆☆☆☆☆

配送速度快，包装完好，印刷质量好，正版值得购买。

评分☆☆☆☆☆

对京东真的没话说，满意

评分☆☆☆☆☆

在京东买书很多了，质量不错，送货速度快，京东物流确实不同凡响。

评分☆☆☆☆☆

还没看，看着是正版的 内容齐全

评分☆☆☆☆☆

赞

评分☆☆☆☆☆

学习比较流行的软件！

评分☆☆☆☆☆

不知道是不是正版 如果是的话有点失望 里面图文居然是黑白的 完全没有看到可视化的效果 看到这黑白纸张都没有兴趣往下看了

评分☆☆☆☆☆

好好好！！！！！