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昨天，"Salesforce 斥资157亿美元收购Tableau！"的新闻刷爆了朋友圈。Tableau是当今数据科学和商业智能（BI）专业人士使用率较高的数据可视化工具之一，它有效地将数据分析、运算和交互式应用融为一体。
Tableau是一款数据分析软件，使用非常简单，通过数据的导入，结合数据操作，即可实现对数据进行分析，并生成可视化的图表直接展现给人们想要看到的通过数据分析出来的信息。 
另外， Tableau的程序很容易上手。仅仅通过简单的拖放操作，就可以提供制作图表并生成完整报告的一条龙服务。除此之外，它的数据对接和安全管理功能也很强大。
那么，Tableau的强大功能你了解多少？

数据导入
Tableau既可以直接导入Excel、csv、JSON或者PDF等文件格式，也可以和SQL Server相连接，导入数据库中的数据。

值得一提的是，我们在进行数据可视化的过程中，最好把数据对接的方式设置为extract。如果设置成live格式的话，数据每隔一段时间就会自动更新一次。这样一来，如果数据量非常大，就会使工作效率变低，甚至出现卡顿的情况。
我们这次使用的数据集，是关于superstore公司在2014-2017年的销售情况统计，如下图。
Tableau会自动把变量分为离散型变量和连续型变量，之后也可以根据自己的需求进行手动更改。
Tableau 花式绘制图表
文字云图
下图就是一个文字云的实现，其实很简单，一共只有三步：

  • 将subcategory 拖放到text一栏中，不同的subcategory就会以文本形式整整齐齐地显示在工作表中。
  • 将profit拖放到size一栏中，不同的subcategory就会根据其profit值，显示不同大小。Profit越大，字就越大。
  • 将sales拖放到color一栏中，不同的subcategory就会根据其sales值，显示不同颜色。Sales越大，颜色就越深。
 气泡图
下图是一个气泡图，实现它也不难。

  • 将subcategory 拖放到text栏中，再将Marks设为Circle，不同的subcategory就会以圈圈的形式堆积在工作表中。
  • 显示profit和sales的方式，和上面的文字云的制作方式一模一样，如法炮制即可。一个拖放到size栏，一个拖放到color栏。
  • 此外，如果想让sales的值在泡泡中显示，只需把它再拖放到text栏中一次即可。
是不是很有成就感呢！
地图
那么，想要画出某个subcategory根据地区的分布，应该怎么做呢？

  • 顾名思义，要先把country和state拖进来；然后subcategory和之前一样拖到text栏，profit也还是拖到color栏，Marks选为地图。
  • 这样一来，同一个地区就会出现好多不同的subcategory，这时候就要用到过滤器了，如下图右侧所示，勾选copiers，就出现了我们想要的效果。
Time series图表
通过Tableau，我们可以展示数据随时间的变化，而且还可以预测在未来的变化。

具体怎么做呢？
  • 把order date那一列拖放到column中，如果想精确到每一个季度，就选择quarter。然后将sales 拖放到row中，图中就会出现一条sales随时间变化的曲线。
  • 如果想看不同种类的订单的变化曲线，就把category拖放到color栏，使其以不同颜色显示。
  • Tableau最出彩的，是它analysis菜单下的众多分析功能：
    Show forecast，可以预测接下来一年的订单变化曲线
       Add trend lines，可以添加趋势线
       Show mark labels， 可以显示每一个峰值点的数值
真的可以说是专业的工具，做专业的事了！
Dashboard
终于到了被广泛使用的Dashboard了。Dashboard，中文名叫“仪表盘”，在商业智能（BI）领域中，是一个非常常用的数据可视化模板。通过dashboard，我们可以向operation team、finance team 或者决策层的领导展示各种数据，方便部门与部门之间，或者工作层和管理层之间的有效沟通。
上图就是一个简单的dashboard，将地图、气泡图和文字云图拼接起来，在一张图上显示。
更妙的是，选择其中一个subcategory，三个图都会显示该数据相应的信息，如上图所示。
值得一提的是，一个dashboard上一般最多有3张图，不然的话，图太多会分散阅读者的注意力，进而降低工作效率。
怎么样，是不是觉得轻松上手，意犹未尽？没错，刚刚只是热了个身，Tableau的学习才刚刚开始！想了解更多Tableau的专业操作，数据应用学院6月22日开课的商业分析师求职训练营了解一下？
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部分知识点概览
Week 1
Domain Knowledge Lecture
Relational Database
Analytical & Modeling Lab
SQL Query  Basic
Technical Class I
Advanced Excel
Technical Class II
R Basic I
R Basic II
Week 2
Domain Knowledge Lecture
Overview of Business Process
Analytical & Modeling Lab
SQL Query Advanced
Technical Class I
R Basic III
R Basic IV
Technical Class II
R (Apply Functions) & 
SQL View and Stored Procedures
Week 3
Domain Knowledge Lecture
Marketing Analytics - Marketing Mix Model
Analytical & Modeling Lab
NoSQL Database in Big Data
Technical Class I
R (dplyr + tidyr package)
Technical Class II
Window Functions and Non-SQL Study
Week 4
Domain Knowledge Lecture
E-Commerce Analytics
Analytical & Modeling Lab
Basic Statistics
Technical Class I
R (ggplot I + II)
Technical Class II
Logistic Regression Study &
Linear Regression Recap
Week 5
Domain Knowledge Lecture
Marketing Analytics - Segmentation, Targeting, Positioning
Analytical & Modeling Lab
Supply Chain Management with Business Analytics
Technical Class I
KableExtra Package (New)
Technical Class II
R (data.table Package)
Week 6
Domain Knowledge Lecture
Customer Experience & Pricing
Analytical & Modeling Lab
Linear Regression
Technical Class I
SQL Interview Questions(Basic)
Technical Class II
SQL Interview Question(Advanced)

Week 7
Domain Knowledge Lecture
Business Development- Lead Generation
Analytical & Modeling Lab
Logistics Regression
Technical Class I
Tableau Hands on – Dashboards
Technical Class II
Marketing Analysis Capstone Project Review I
Week 8
Domain Knowledge Lecture
Data Visualization with Tableau
Analytical & Modeling Lab
Machine Learning Basics – Classification & Clustering
Technical Class I
Marketing Analysis Capstone Project Review II
Gaming Capstone Project Review I
Technical Class II
Gaming Capstone Project Review II

Q&A time for two Capstone Projects
Week 9
Domain Knowledge Lecture
Gaming Analytics
Analytical & Modeling Lab
A/B Testing
Technical Class I
Capstone Project Presentation Sample
Technical Class II
Capstone Project Presentation
Week 10
Domain Knowledge Lecture
Health Care Analytics
Analytical & Modeling Lab
Time Series Analysis
Technical Class I
Excel & SQL Interview Questions Review
Technical Class II
Student Presentation

硬实力 Capstone Project
Project 1 Analytics & Marketing Strategy Project

Project 2 Mobile Game Analysis Project
Project 3 Operation Management Strategy Project (E-Commerce)
软实力 求职面试辅导
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Step 1 怎么拿到面试机会？
  | 简历修改 |  
  |一个好的Cover letter多重要 |
  | LinkedIn求职技巧 | 
  | 如果通过Networking在美帝增长人脉拿面试拿内推 | 
  | Networking后怎么有效follow up |
Step 2 怎么通过层层面试？
  | STAR面试技巧辅导 |
  | Technial Interview怎么展示技术实力 |
  | 公司最常考什么？面试真题+模拟面试 |
  | 最难的Analytical case和Case interview怎么准备 |
Step 3 怎么secure offer？
  | Compensation Negotiation | 
  | Job preparation & Orientation |
  | 与硅谷猎头直接对接，提供数据行业大公司岗位内推 | 
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