Tableau数据可视化从入门到精通 - (EPUB全文下载)

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书籍内容：

Tableau数据可视化从入门到精通
第1章　数据可视化及Tableau概述
第2章　Tableau Desktop简介
第3章　连接数据源
第4章　Tableau的基础操作
第5章　Tableau数据导出
第6章　Tableau连接到Hadoop Hive
第7章　Tableau大数据引擎优化
第8章　创建图表
第9章　Tableau函数
第10章　Tableau的高级操作
第11章　创建地图
第12章　故事
第13章　Tableau Online
第14章　Tableau Server
第15章　网上超市运营分析
第16章　网站流量统计分析
附录A　配置ODBC数据源
参考文献
第1章　数据可视化及Tableau概述
“让每个人都成为数据分析师”是大数据时代的要求，数据可视化的出现恰恰从侧面缓解了专业数据分析人才的缺乏。Tableau、Qlik、Microsoft、SAS、IBM等IT厂商纷纷加入数据可视化的阵营，在降低数据分析门槛的同时，为分析结果提供更炫的展现效果。为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本书将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的个人和企业有所帮助。
数据可视化是技术与艺术的完美结合，它借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。一方面，数据赋予可视化意义；另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。
数据可视化技术允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性、动画的显示，对数据加以可视化解释。Tableau数据可视化软件为用户在数据可视化方面提供了行之有效的方法，重视的人越来越多。
1.1　大数据时代的挑战
大数据的出现正在引发全球范围内技术与商业变革的深刻变化。在技术领域，以往更多依靠模型的方法，现在可以借用规模庞大的数据，用基于统计的方法，使语音识别、机器翻译这些技术领域在大数据时代取得新进展。
既有技术架构和路线已经无法高效处理如此海量的数据。对于相关组织来说，如果投入巨大而采集的信息无法通过及时处理与反馈，就会得不偿失。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
大数据时代主要有4个挑战：
第一个挑战是数据量大。
大数据的起始计量单位是PB（1000TB）、EB（100万TB）或ZB（10亿TB）。目前，企业面临数据量的大规模增长，预测到2020年，全球数据量将扩大50倍。如今，大数据的规模尚在不断变化，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。
第二个挑战是数据类型繁多。
包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，多种类型的数据对数据处理能力提出了更高要求。数据多样性的增加主要由新型多结构数据和多种数据类型（包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等）造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。
第三个挑战是数据价值密度低。
大数据非常复杂，有结构化的，也有非结构化的，增长速度飞快，单条数据的价值密度极低。此外，随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在。信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
第四个挑战是高速性。
描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何将数据快速处理、分析并返回给用户，以满足用户的实时需求。
1.2　大数据可视化的难点
大数据具有多层结构，意味着会呈现多变的形式和类型。相较于传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统应用软件进行分析。传统业务数据随时间演变已拥有标准的格式，能够被标准商务智能软件识别。目前，企业面临的挑战是处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值。
传统数据可视化工具仅将数据加以组合，通过不同展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统数据可视化工具对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。新型数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增数据进行实时更新。
中国传媒大学新闻学院沈浩教授说过，“随着非结构和半结构化数据的增长，数据可视化的发展需要迎合多类型数据，词云、泡泡图、热图等形式的出现更加贴合新数据类型。”另外，在展现形式上，数据可视化工具还应该满足直接发布到云端、移动端的需求。
阿里巴巴数据平台事业部资深开发工程师宁朗说过，“数据可视化是大数据和大智慧之间的桥梁，大数据将数据变为设计师，每个人都可以利用。”
Splunk中国区高级售前工程师崔玥说过，“如同Windows重新定义了操作系统，数据可视化重新定义了数据分析，将数据从晦涩的代码中脱离出来，通过简单的图形界面和大众更易接受的方式提供一个展现、监控数据的平台，让数据分析工作更简单。”
QlikView南北亚区售前经理张子斌说过，“数据可视化利用人类发现复杂数据中的异常、模式、趋势甚至相关性的天然能力，这是我们无法用数据的行和列做到的。”好的数据可视化伴随内存关联技术、移动和社交商业探索能力，能让使用者自由、高效地挖掘数据以找出重要规律并做出决策。
1.3　可视化技术的新特性
数据可视化的历史可以追溯到20世纪50年代计算机图形学的早期，人们利用计算机创建了首批图形图表。到了1987年，一篇题目为《Visualization in Scientific Computing》（科学计算中的可视化，即科学可视化）的报告成为数据可视化领域发展的里程碑，它强调了基于计算机可视化技术新方法的必要性。
随着人类采集数据种类和数量的增长、计算机运算能力的提升，越来越多高级计算机图形学技术与方法应 ............

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