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本书基于Tableau 2019版编写，深入浅出地介绍了Tableau数据准备、数据连接、可视化图表创建、多人多组织发布协作等功能，包括数据连接与管理、基础与高阶图形分析、地图分析、进阶数据操作、高阶统计分析、企业云端服务器部署与管控、可扩展性API连接与运用等主要内容。并结合具体的业务分析场景实例，带领用户快速掌握Tableau可视化分析技巧，收获业务分析思路与实践能力。本书由优阅达编写，是一部汇集多年Tableau个人及企业赋能经验的、实用性强的、对数据分析工作有辅导意义的工具书籍和Tableau学习帮助指南，相信对 Tableau可视化BI工具感兴趣的读者都能从中获益，是Tableau 用户的必备收藏书籍。

第1篇  准备
第1章  了解并安装Tableau
1.1  Tableau可以做什么
1.2  为什么选择Tableau
1.3  Tableau的产品体系
1.4  Tableau的学习资源
1.5  下载适合的Tableau Desktop版本
第2章  了解Tableau工作界面并快速实操
2.1  认识工作界面
2.1.1  行列功能区
2.1.2  “标记”卡
2.1.3  筛选器
2.1.4  “页面”卡
2.1.5  智能显示
2.2  【实例1】Tableau Desktop的主要操作方式
2.3  认识“维度”和“度量”
2.4  【实例2】认识“度量名称”和“度量值”
2.5  认识Tableau字段类型
2.6  【实例3】一个例子快速上手Tableau
2.6.1  连接“示例-超市数据”
2.6.2  创建产品类别分析工作表
2.6.3  创建营销地图工作表
2.6.4  创建趋势分析工作表
2.6.5  创建交互式仪表板
第2篇  入门
第3章  连接元数据
3.1  连接本地文件
3.1.1  连接Excel文件
3.1.2  连接Access文件
3.1.3  连接Tableau工作薄
3.1.4  连接其他本地文件数据源
3.2  连接数据库
3.2.1  连接Oracle 数据库
3.2.2  连接ODBC
3.2.3  连接Cloudera Haddoop
3.3  设置数据连接方式
3.4  筛选数据
3.4.1  在连接数据时应用筛选器
3.4.1  对数据源应用筛选器
3.5  【实例4】连接MySQL数据源
第4章  创建简单的图形
4.1  【实例5】条形图
4.2  【实例6】折线图
4.3  【实例7】饼图
4.4  【实例8】简单地图
4.5  【实例9】散点图
4.6  【实例10】甘特图
4.7  【实例11】气泡图
4.8  【实例12】直方图
4.9  【实例13】靶心图
4.10  【实例14】热图
4.11  【实例15】突出显示表
4.12  【实例16】树状图
第5章  建立仪表板和故事
5.1  认识仪表板
5.1.1  工作区
5.1.2  对象
5.1.3  布局容器及布局方式
5.1.4  交互操作
5.2  【实例17】根据客户销售情况建立仪表板
5.3  认识故事
5.3.1  认识故事选项卡
5.3.2  创建故事点
5.3.3  设置故事格式
5.3.4  展示故事
5.4  【实例18】根据产品的销售情况建立一个故事
5.4.1  创建一个故事工作表
5.4.2  分析总体情况
5.4.3  下钻查询
5.4.4  解决突出问题
第6章  保存工作簿及导出数据
6.1  【实例19】工作簿的两种保存格式
6.2  导出为数据文件
6.2.1  【实例20】将底层数据源导出成.csv文件
6.2.2  【实例21】导出当前图形的聚合数据
6.3  导出为图形
6.4  【实例22】导出为PDF文件
第3篇  进阶
第7章  进阶数据源操作
7.1  整合数据
7.1.1  【实例23】实现多表联接
7.1.2  【实例24】实现多表并集
7.1.3  【实例25】制作数据透视表
7.1.4  【实例26】使用自定义SQL查询
7.1.5  【实例27】数据融合
7.2  维护数据源
7.2.1查看数据
7.2.2  刷新数据
7.2.3  替换数据
7.2.4  编辑数据
7.2.5  删除数据
第8章  进阶数据操作
8.1  分层结构
8.1.1  使用Tableau内置的日期分层结构
8.1.2  创建分层结构
8.1.3  【实例28】用分层结构实现数据下钻和上钻
8.2  计算字段
8.2.1  【实例29】创建简单的计算字段
8.2.2  表计算
8.2.3  【实例30】用快速表计算实现同比和环比
8.2.4  详细级别表达式（LOD表达式）
8.2.5  【实例31】同期群分析
8.2.6  【实例32】筛选器和详细级别表达式
8.3  组的应用
8.3.1  创建组
8.3.2  【实例33】应用新创建的分组维度进行分析
8.4  集的应用
8.4.1  创建集
8.4.2  【实例34】用合并集的功能对高频次高价值客户进行分析
8.5  参数的应用
8.5.1  创建参数
8.5.2  【实例35】用参数实现动态显示TOP N客户
8.5.3  【实例36】用参数功能实现指标切换
8.6  双轴的应用
8.6.1  创建双轴图形
8.6.2  编辑双轴图形
8.6.3  使用同步轴功能
8.6.4  【实例37】用双轴功能创建分层地图
8.7  分析功能的应用
8.7.1  【实例38】创建趋势线
8.7.2  【实例39】创建群集
8.7.3  【实例40】添加参考线及参考区间
8.7.4  【实例41】预测未来的销售额
8.8  操作功能的应用
8.8.1  在工具提示中创建视图
8.8.2  使用页面播放功能
8.8.3  仪表板的操作
8.8.4  【实例42】点选标记后筛选跳转
8.8.5  【实例43】突出显示
8.8.6  【实例44】容器下钻
第8章  进阶数据操作
8.1  分层结构
8.1.1  使用Tableau内置的日期分层结构
8.1.2  创建分层结构
8.1.3  【实例28】用分层结构实现数据下钻和上钻
8.2  计算字段
8.2.1  【实例29】创建简单的计算字段
8.2.2  表计算
8.2.3  【实例30】用快速表计算实现同比和环比
8.2.4  详细级别表达式（LOD表达式）
8.2.5  【实例31】同期群分析
8.2.6  【实例32】筛选器和详细级别表达式
8.3  组的应用
8.3.1  创建组
8.3.2  【实例33】应用新创建的分组维度进行分析
8.4  集的应用
8.4.1  创建集
8.4.2  【实例34】用合并集的功能对高频次高价值客户进行分析
8.5  参数的应用
8.5.1  创建参数
8.5.2  【实例35】用参数实现动态显示TOP N客户
8.5.3  【实例36】用参数功能实现指标切换
8.6  双轴的应用
8.6.1  创建双轴图形
8.6.2  编辑双轴图形
8.6.3  使用同步轴功能
8.6.4  【实例37】用双轴功能创建分层地图
8.7  分析功能的应用
8.7.1  【实例38】创建趋势线
8.7.2  【实例39】创建群集
8.7.3  【实例40】添加参考线及参考区间
8.7.4  【实例41】预测未来的销售额
8.8  操作功能的应用
8.8.1  在工具提示中创建视图
8.8.2  使用页面播放功能
8.8.3  仪表板的操作
8.8.4  【实例42】点选标记后筛选跳转
8.8.5  【实例43】突出显示
8.8.6  【实例44】容器下钻
第9章  常用Tableau函数
9.1  数字函数
9.1.1  【实例45】用ZN函数处理数据缺失值
9.1.2  【实例46】用ABS函数查看数据绝对值
9.2  字符串函数
9.2.1  【实例47】用LEFT函数和RIGHT函数截取字符串
9.2.2  【实例48】用CONTAINS函数进行模糊搜索查询
9.3  日期函数
9.3.1  【实例49】用DATEDIFF函数计算两个日期的间隔天数
9.3.2  【实例50】用多个函数处理日期
9.4  逻辑函数
9.4.1  【实例51】用CASE函数
9.4.2  【实例52】用IF函数
9.4.3  【实例53】用ISNULL函数
第10章  进阶图形操作
10.1  【实例54】创建帕累托图
10.1.1  应用场景
10.1.2  步骤1：创建销售额累计百分比图
10.1.3  步骤2：创建销售额柱形图
10.1.4  步骤3：创建动态参数
10.2  【实例55】创建瀑布图
10.2.1  应用场景
10.2.2  步骤1：创建基本甘特条形图
10.2.3  步骤2：制作基本瀑布图
10.2.4  步骤3：格式调整
10.3  【实例56】创建双柱折线组合图
10.3.1  应用场景
10.3.2  方法一
10.3.3  方法二
10.4  【实例57】创建南丁格尔玫瑰图
10.4.1  应用场景
10.4.2  步骤1：准备数据及创建数据桶
10.4.4  步骤2：创建计算字段
10.4.5  步骤3：创建视图
10.4.6  步骤4：修改计算依据
10.4.7  步骤5：调整字段排序
10.5  【实例58】创建盒须图
10.5.1  应用场景
10.5.2  创建视图
10.6  【实例59】创建凹凸图
10.6.1  步骤1：创建基础视图
10.6.2  步骤2：添加双轴功能
10.7  【实例60】创建雷达图
10.7.1  应用场景
10.7.2  步骤1：准备数据
10.7.3  步骤2：使用转置功能
10.7.4  步骤3：创建计算字段
10.7.5  步骤4：创建视图
10.8  【实例61】创建嵌套条形图
10.8.1  应用场景
10.8.2  步骤1：创建基础视图
10.8.3  步骤2：添加目标销售额
10.9  【实例62】创建桑基图
10.9.1  应用场景
10.9.2  步骤1：准备数据
10.9.3  步骤2：创建左右两个堆叠图
10.9.4  步骤3：创建计算字段
10.9.5  步骤4：创建图表
10.9.6  步骤5：修改计算依据
10.9.7  步骤6：调整细节
10.10  【实例63】创建工具提示图表
10.10.1  应用场景
10.10.2  步骤1：创建两个原始图表
10.10.3  步骤2：添加工具提示

第11章  地图进阶
11.1  自定义背景地图
11.1.1 使用自带的背景地图
11.1.2 使用外部背景地图
11.2  自定义地理编码
11.2.1 扩展现有地理角色
11.2.2 添加新地理角色
11.3  连接到空间文件

第12章  数据准备工具——Tableau Prep
12.1  连接到元数据
12.1.1  【实例64】连接本地文件
12.1.2  【实例65】连接数据库
12.1.3  【实例66】筛选数据
12.2  对数据做处理
12.2.1  【实例67】数据清理
12.2.2  【实例68】数据并集
12.2.3  【实例69】数据联接
12.2.4  【实例70】数据聚合
12.2.5  【实例71】数据透视
12.2.6  【实例72】在Tableau Desktop中预览
12.3  数据源的导出或发布
12.3.1  【实例73】保存为本地文件
12.3.2  【实例74】发布至Tableau Server
12.4  工作流的保存
第13章  【实例75】广州美食分析
（Tableau Prep+Desktop综合应用）
13.1  用Tableau Prep准备数据
13.1.1  连接到元数据，数据清理和并集
13.1.2  数据联接和聚合
13.1.3  制作数据透视
13.1.4  导出数据源
13.2  用Tableau Desktop分析数据
13.2.1  美食类型分析——条形图
13.2.2  餐厅评价分析——散点图
13.2.3  美食地图分析——地图
13.2.4  建立仪表板
第4篇  高阶
第14章  统计分析
14.1  时间序列和预测分析
14.1.1  【实例76】制作时间序列图
14.1.2  【实例77】时间序列预测
14.1.3  预测模型评价
14.2  Tableau与R语言
14.2.1  【实例78】集成Tableau与R
14.2.2  【实例79】用R进行聚类分析
14.3  Tableau与Python语言
14.3.1  【实例80】集成Tableau与Python
14.3.2  【实例81】用Python进行相关性分析
第15章  Tableau Server
15.1  为什么要使用Tableau Server
15.1.1  Tableau Server的特点
15.1.2  服务器架构
15.2  【实例82】安装Tableau Server
15.2.1  安装系统要求
15.2.2  具体安装
15.2.3  激活Tableau Server
15.3  配置Tableau Server
15.3.1  配置站点、用户和组
15.3.2  设置邮件订阅和通知
15.4  登录并使用Tableau Server
15.4.1  登录Tableau Server
15.4.2  Tableau Server的操作界面
15.4.3  通过Tableau Desktop发布工作簿到Tableau Server
15.5  【实例83】单点登录集成
15.5.1  添加受信任IP
15.5.2  请求票证
15.5.3  消费票证
第16章  Tableau 中的 API
16.1  嵌入API
16.1.1  JavaScript API
16.1.2  【实例84】嵌入视图
16.1.3  【实例85】切换视图
16.2  自动化API
16.2.1  REST API
16.2.2  Document API
16.3  数据连接API
16.3.1  数据提取API 2.0
16.3.2  Web数据连接器
16.4  扩展API
16.4.1  Extensions API
16.4.2  【实例86】用扩展API创建桑基图

大数据时代，在人们的日常生活和工作中，每时每刻都在产生数据。数据的价值在于：通过科学的方法对其进行分析，可以探索和洞察其背后的真相，最终让数据说话，让数据帮助人们精准营销及管理决策。数据不再是枯燥的存在，它能为人类社会创造巨大价值。
“帮助人们看到并理解数据！”或许您听过这句话，它是Tableau 的商业理念。是什么让Tableau 风靡全球，成为一款世界领先的数据分析及可视化软件呢? Tableau 优秀的可视化效果和简单易用的交互功能，可以让不懂技术的业务人员也能轻松分析日常业务。Tableau 可以帮助人们发现数据之美！
Tableau 通过分布全球的用户社区倾听真实使用者的声音，并投入巨额的研发费用，所以其产品越来越容易使用，越来越切合用户的实际需求。Tableau 保持每个季度都进行至少一次的产品迭代，并且每一次迭代都会给用户带来很多惊喜，这也是很多人热衷于使用Tableau 的原因之一。
作为商业智能分析平台，Tableau 也在不断完善其产品线，以便更好地服务企业用户。目前已有非常多的“全球五百强”和“中国五百强”企业选择Tableau 作为企业数据分析工作的主要工具。
Tableau 进入中国短短几年，持续受到数据分析从业者的热捧，越来越多分析师和企业使用Tableau 分析数据和构建商业智能平台。
优阅达是目前国内最专注Tableau 的团队，致力于用数据赋能个人和企业。我们为用户提供Tableau 产品销售及Tableau 实施交付、维保、培训、企业数据文化等全体系服务，也为用户提供免费的Tableau 在线技术交流。
事实上，我们一直想用户所想，希望赋能更多Tableau 用户。
为帮助用户学习，我们一直在进行以下努力：
.通过“Tableau微课堂”栏目，给需要学习的用户推送Tableau培训视频的图文教程。
.从数据社群收集Tableau用户的使用反馈，并通过“举个栗子”系列课程将这些问题及解决方案用场景化的方式分享给用户。
.为了向优秀的作品取经，我们挑选有艺术性、代表性和实际意义的可视化作品，通过“优解读”栏目对作品做专业解析，给予用户更多的分析思路和启迪！
.考虑到用户的自学能力参差不齐，我们每个月都会在北京、上海、广州、深圳及其他城市之一举办免费的Tableau 实操教学，专业的Tableau 技术顾问在现场讲解Tableau 功能特性和应用实践，并引导用户在电脑上进行实际操作，帮助新手实现0 到1 的学习突破；并通过线上的知识分享，帮助有一定Tableau 基础的用户实现能力提升。
.为用户和企业提供系统的产品培训，并通过举办数据共创活动帮助企业梳理并解决数据难题。

厚积而薄发！现在我们将多年给Tableau 用户赋能的经验，汇集成一本Tableau 工具书，并交由专业的电子工业出版社出版。希望本书可以给您一个清晰的学习路径、丰富的分析思路，帮您将Tableau 技巧与具体业务相结合！

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