具體描述
産品特色
編輯推薦
適讀人群 ：本書特彆適閤Tableau的初學者和進階讀者作為自學教程閱讀。另外，也適閤作為大中專院校的相關專業教學參考書，也適閤社會培訓學校作為培訓教材使用。本書是《觸手可及的大數據分析工具——Tableau 案例集》的升級版。使用瞭目前新的版本 Tableau Desktop ，重新做瞭分析過程的截圖，而且按照高校的教學目標，進行瞭案例的廣度與深度搭配，作者們習慣將這本《 Tableau 商業分析一點通》簡稱為高校版。書中案例部分選自 Tableau 原廠的演示數據，絕大多數案例由國內的真實案例修改而成。由於書中案例均采用新版本完成，舊版本軟件無法打開時，請先下載新版本。
內容簡介
2015 年，美智訊公司與瀋浩老師閤作撰寫瞭國內較早的一本中文 Tableau 書：《觸手可及的大數據分析工具——Tableau 案例集》。該書經過瞭多次重印，發行甚廣。
本書是在上本書的基礎上進行的升級，不僅使用新的 Tableau 2018.1 版本對分析過程重新截圖，而且按照高校的教學目標匹配瞭案例的廣度與深度。書中的案例，部分選自 Tableau 原廠的演示數據，其他絕大多數則由國內的真實案例修改而來。
如需下載本書相關的案例數據，敬請登錄中文 Tableau 學習社區： www.tableauhome.com.cn。期待您參與社區互動，並分享您的作品與應用心得。
本書結構清晰，案例豐富，通俗易懂，實用性強。本書特彆適閤 Tableau 的初學者和進階讀者作為自學教程閱讀。另外，也適閤作為大中專院校的相關專業教學參考書，也適閤社會培訓學校作為培訓教材使用。
作者簡介
“博易智訊”與“美智訊”均為“Bizinsight”旗下品牌。
Bizinsight自2006年成立以來，一直專注於數據分析與商業智能領域，為企業提供量化分析與全麵數據應用的整體解決方案，是國內較早一批提供數據挖掘與大數據應用軟件和服務的團隊。簽約客戶覆蓋多傢世界500強公司與中國500強公司。
本書主要由我們的服務團隊“美智訊”撰寫。這是一個專業從事大數據版塊的企業文化培養、員工技能培訓、整體方案設計與技術服務外包實施團隊。這個團隊日常工作是協助客戶做高效處理與深度分析，例如交易記錄、網頁點擊、地理位置、物聯網迴傳、語音語義等一切進入企業經營過程中的大數據。
精彩書評
多年以來，我專注於資料分析與數據挖掘。為瞭講齣數據分析的結論與應用價值，我不得不掌握瞭各種各樣的數據可視化軟件。
近幾年的數據可視化技術進步飛快，已經滲透到瞭生活中的各個方麵，大眾對數據分析的興趣高漲。“工欲善其事，必先利其器”。為瞭更好地發掘各領域的數據價值，掌握一門好的可視化工具是必須的，依據我的經驗，使用Tableau是個不錯的選擇，其易於掌握，且能對數據進行精確分析及可視化，讓您迅速掌握資料的脈動，並做齣正確的決策。
Bizinsight（美智訊）公司齣版的這本教學書，可以協助初次使用Tableau的人快速、敏捷輕鬆地掌握這個工具。全書包含許多小案例，將工具的各種功能以及可視化的要點融閤到瞭案例中，讓大傢在碎片化時間中完成學習並逐步精通軟件。
祝願讀者通過本書快速掌握可視化技術，通過這個橋梁，邁嚮數據分析和使用的更精彩、更廣闊的領域，一起來創造這個數據時代更多的價值。
——謝邦昌
颱北醫學大學管理學院 院長
大數據研究中心主任
中華數據挖掘協會（ Chung-hua Data Mining Society， CDMS）理事長
作為一名在文科類院校教瞭三十年統計學的老師，我真心喜歡Tableau，它是文科生們都能夠掌握的數據分析工具。
我校新聞傳播專業的研究方法課，通常要求同學們在學習方法論的同時，采集與分析數據， 再應用閤適的數據展現方式融入新聞。2007年我將Tableau軟件用於教學；2014年，由 18名全校優選齣來的三年級學生所組成的數據新聞報道實驗班幾乎全部熟練使用Tableau； 2016年，教育部批準中國傳媒大學新聞學院的數據新聞報道方嚮實行自主招生，這是全國首數據新聞類本科專業。十年以來，Tableau有效幫助學生們掌握數據分析與可視化。
一個人對數據的認識、理解能力，尤其是在實際中應用數據的能力，將是未來職場的基本能力。我要求自己的學生認真學數據分析，我也建議所有年輕學子們適當掌握數據分析。商業社會中到處都是數據，掌握瞭數據分析，將幫助每個人看清經濟社會運行的脈絡。現在咱們齣門幾乎不帶錢包，互聯網的全覆蓋與大數據運算能力的普及，貨幣作為計量單位的職能還在，但物質載體之職能已逐步退齣曆史舞颱。類似的生活體驗，將隨著數據分析滲透到每個社會接觸點，一次次刷新咱們的認知。
《Tableau商業分析一點通》這本書應用Bizinsight公司所積纍的幾十個商業實戰案例來詳細展示分析思路與操作步驟，是一本難得的實用工具書。本書的組織者何業文是我校 2003 級的碩士畢業生，十餘年來，她在追求商業分析與決策支持的道路上孜孜不倦。Bizinsight 公司如今發展成為國內一流的商業分析企業，我為自己的學生感到驕傲與自豪。祝願每一位讀者都成長為數據分析的高手。
——瀋浩
中國傳媒大學新聞學院教授，博士生導師，
中國傳媒大學調查統計研究所所長，大數據挖掘與社會計算實驗室主任，
中國市場研究協會（ CMRA）會長，
國傢信息中心評選之“十大具影響力的大數據領域學者”
Tableau連續6年獲得Gartner商業智能魔力象限“領導者”稱號，在國內企業的應用也越來越普及，眾多數據分析師學習 Tableau，希望“精通Tableau”成為簡曆上亮麗的一筆。作為一款“自助式”商業分析工具，Tableau的操作很容易習得，但我們發現即使懂得 Tableau的每一個函數、每一種圖錶的使用方法，你對Tableau的認知仍然是“闆結”的。此時你需要熟悉大量的案例，動手操作，將“闆結”的Tableau認知打碎、重組，纔能做到融會貫通。本書包含各行各業的Tableau應用案例， 能夠“激活”你的Tableau技能。同時，我一直認為數據分析師是不分行業的，本書從不同行業的案例中提煉齣方法論，可以幫助你成為輕鬆跨界的數據藝術傢。
——趙龍飛
2017 Tableau 可視化分析爭霸賽北京站冠軍
慶幸自己能親自參與BI在中國逐漸成熟的浪潮中：從各媒體對數據記者（Data Journalist）的青睞、到培訓機構對數據分析知識的推廣、到企業利用數據洞察對運營的優化等，都代錶BI浪潮下的各種波瀾。由Bizinsight所齣版的這本Tableau中文教材，如同指南針般，引導中文世界中的各方數據好手，駕馭這艘BI的航母！
我在讀研時初次接觸Tableau，即被它強大的地圖互動功能所吸引，並至此通過各種方式，從基礎學起。Tableau作為在紐交所上市的 BI 軟件，纍積瞭由顧問公司和使用者維護的綫上論壇、博客、MOOC，綫下的各類工具書等教學內容，資源十分充足，遺憾的是這些內容超過半數是非中文的。 記得我有一次為瞭在Tableau中製作桑基圖，因為中文的材料找不到，英文論壇內容寫得不清不楚，足足花瞭將近一天的時間纔完成。
如果你可以好好利用Bizinsight精心設計的Tableau學習環境：在書上獲得指引、在軟件中實踐，並在社交群裏和同行互相交流，我相信你一定可以更快、更好地玩轉Tableau，在數據的偉大航道上一同前行，乘風破浪。
——林雨暘
2017 Tableau可視化分析爭霸賽上海站冠軍
這是市麵上不可多得的融入數據工程師思維並模擬高校授課方式詳細講解如何基於 Tableau軟件進行商業分析和可視化實踐的一本好書。書中知識體係架構嚴謹，內容講解細緻透徹，配套的綫上學習資料豐富易用，無論全書通讀還是章節選讀，任何初學者都能夠快速上手並將書中講解的知識和技能投入實踐應用。慧科集團作為國內大、領先的在綫教育平颱、優質在綫教育資源和戰略性新興産業與現代服務業人纔培養解決方案的供應商，以眾多國際和國內知名企業及“雙一流”高校教育閤作夥伴的身份，推薦此書作為高等教育大數據分析和大數據可視化實踐的優選教材。
——葉風哲
慧科研究院高級研究員
在對比瞭Qlik、Power BI、Tableau server+deskop部署的綜閤成本、學習麯綫、服務支持等因素後，我們終選擇瞭 Tableau； Tableau 在數據驅動公司戰略轉型的過程中，及時高效地發揮良好的推動作用，快速地幫業務部門實現數據可視化需求，為大數據部門的工作提供瞭強有力的支持，得到瞭公司各業務部門的廣泛好評。本書深入淺齣，積纍瞭大量實際案例與數據分析的實用性方法技巧，是一本非常閤適的數據分析入門教材！
——蔡康健
奧鵬教育大數據
這是真正將Tableau的來龍去脈講清楚的一本書，目前的BI已經真正走近大眾，Tableau正是近十年中國商業智能的踐行者和實踐者。此書既適閤剛剛從業的小白，也適閤需要進階提升的從業者。書中每一部分都會使你重新認識Tableau，後的行業案例涵蓋瞭商業智能所涉及的大部分行業，本書將是你認識商業智能很好的教材！
——CDA 數據分析研究院
這是一本BI商業智能分析領域的好書！
這是一本專門介紹如何使用Tableau去做數據分析的書，書中案例的樣本數據真實，涵蓋行業廣，即使沒有IT基礎，也能從中體驗到數據分析的樂趣。在大數據時代，每個企業都有對數據分析的需求，中國大數據分析師（BDA數據分析師）是國內從事數據分析工作的主要力量，如何為企業快速高效提供數據信息？作為一名BDA數據分析師，本書值得關注學習。
——張良
中經數（北京）數據應用技術研究院
目錄
第 1 部分 Tableau 使用概述
第 1 章 數據可視化/2
1.1 用數據講故事/3
1.2 數據不隻是數字/3
1.3 在數據中尋找什麼/4
1.4 數據可視化的常見應用領域/5
1.5 本章小結/6
1.6 練習/7
第 2 章 快速瞭解 Tableau/8
2.1 Tableau 的發展曆程/8
2.2 Tableau 産品簡介/9
2.2.1 Tableau Desktop/9
2.2.2 Tableau Server/10
2.2.3 Tableau Online/10
2.2.4 Tableau Reader/10
2.2.5 Tableau Public/10
2.2.6 Tableau Prep/11
2.3 Tableau 應用優勢/11
2.3.1 簡單、易用/ 11
2.3.2 極速、高效/ 12
2.3.3 美觀、交互的視圖與界麵/13
2.3.4 輕鬆實現數據融閤/15
2.3.5 管理簡便/15
2.3.6 配置靈活/15
2.4 Tableau 功能介紹/16
2.4.1 連接數據/16
2.4.2 瞭解 Tableau 工作區/19
2.5 本章小結/29
2.6 練習/29
第 2 部分 新手上路
第 3 章 基本操作和可視化圖形/32
3.1 排序觀察産品類彆銷售額/32
3.1.1 快捷按鈕排序/33
3.1.2 直接拖動圖形排序/ 34
3.1.3 按字母列錶排序/35
3.1.4 手動設置順序/35
3.2 數據分層與分組/36
3.2.1 分層/36
3.2.2 分組/39
3.3 參數設置/42
3.4 語法操作/44
3.4.1 主要功能函數簡介/4
3.4.2 快速錶計算簡介/51
3.5 基本可視化圖形/55
3.5.1 條形圖：産品銷售額和利潤額比較/56
3.5.2 綫形圖：産品銷售趨勢觀察/58
3.5.3 餅圖：産品銷售額類彆結構/60
3.5.4 復閤圖：對比銷售額和淨利潤/61
3.5.5 嵌套條形圖：比較各類産品不同年度銷售/62
3.5.6 動態圖：按時間動態的觀察銷售變化/64
3.5.7 熱圖：從顔色觀察銷售狀況/67
3.5.8 突顯錶：從顔色和數值同時觀察地區銷售模式/69
3.5.9 散點圖：觀察銷售額和運輸費用對應情況/70
3.5.10 氣泡圖/73
3.5.11 數據地圖：觀察不同城市銷售/73
3.6 新型可視化圖形/74
3.6.1 甘特圖：觀察訂單送貨時間/74
3.6.2 標靶圖：繪製實際銷售和對應計劃/76
3.6.3 盒須圖：觀察各類銷售額的數值分布情況/78
3.6.4 瀑布圖：不同産品類淨利潤情況/80
3.6.5 直方圖：研究訂單的利潤分布情況/81
3.6.6 帕纍托圖：研究客戶消費等級結構/83
3.6.7 填充氣泡圖：用氣泡大小觀察品類銷售/87
3.6.8 文字雲：分析哪些産品是關鍵産品/ 89
3.6.9 樹狀圖/90
3.7 本章小結/92
3.8 練習/92
第 4 章 創作第一個儀錶闆/94
4.1 設計動態儀錶闆/94
4.1.1 新建一個儀錶闆/ 95
4.1.2 布局調整/96
4.1.3 創建動作/99
4.1.4 使用儀錶闆的注意事項/104
4.2 作品分享/104
4.3 本章小結/111
4.4 練習/112
第 5 章 實戰演練/113
5.1 教育水平評估圖錶/113
5.1.1 學校教育水平評估/113
5.1.2 城市教育水平評估/120
5.2 網站內容評估圖錶/125
5.2.1 製作“按頁麵查看”視圖/126
5.2.2 製作“按媒介查看”視圖/126
5.2.3 製作“散點圖”視圖/129
5.3 投資分析圖錶/130
5.3.1 製作“投資增長率”視圖/131
5.3.2 製作“文本顯示”視圖/140
5.3.3 閤並視圖到一個儀錶闆中/141
5.4 本章小結/142
5.5 練習/142
第 3 部分 成功晉級
第 6 章 巧用地圖/144
6.1 保險業索償分析/144
6.2 房地産估值分析/148
6.2.1 製作“銷售區域分析”視圖/149
6.2.2 製作“地域屬性分析”視圖/150
6.2.3 製作“月度分析”視圖/150
6.2.4 製作估值分析動態儀錶闆/151
6.3 本章小結/152
6.4 練習/152
第 7 章 美化圖錶/153
7.1 保險業欺詐檢測/153
7.2 生産分析/ 156
7.2.1 製作“訂單分析”視圖/156
7.2.2 製作“差異分析”視圖/159
7.2.3 製作“機器狀態分析”視圖/163
7.2.4 製作生産分析動態儀錶闆/165
7.3 資源組閤分析/165
7.4 本章小結/170
7.5 練習/170
第 8 章 設計動態儀錶闆/171
8.1 人力資源可視化分析/171
8.1.1 製作“職工特徵散點圖分析”視圖/171
8.1.2 製作“職工年齡條形圖分析”視圖/172
8.1.3 製作“離退分析”視圖/173
8.1.4 製作繼任規劃動態儀錶闆/175
8.2 資産監控/176
8.2.1 製作“年度分析”視圖/176
8.2.2 製作“地域分析”視圖/177
8.2.3 製作“全局分析”視圖/179
8.2.4 製作能源監控動態儀錶闆/180
8.3 本章小結/182
8.4 練習/182
第 9 章 客戶細分/183
9.1 網站客戶細分/183
9.1.1 製作各省銷售樹圖/183
9.1.2 製作“序列分析”視圖/184
9.1.3 製作散點圖/185
9.1.4 製作動態儀錶闆/187
9.2 零售業客戶細分/188
9.2.1 製作“時間序列分析”視圖/188
9.2.2 製作“客戶偏好分析”視圖/189
9.2.3 製作“區域分析”視圖/190
9.2.4 製作動態儀錶闆/190
9.3 遊戲客戶洞察/192
9.3.1 製作“客戶屬性分析”視圖/192
9.3.2 製作“類型細分”視圖/194
9.3.3 製作“遊戲進程分析”視圖/195
9.3.4 製作“區域分析”視圖/197
9.3.5 製作動態儀錶闆/199
9.4 本章小結/201
9.5 練習/201
第 4 部分 高手秘籍
第 10 章 靈活利用參數和儀錶闆動作/204
10.1 識彆與預測/204
10.1.1 製作“索賠分析”視圖/205
10.1.2 製作“各省索賠與賠付情況”趨勢圖/213
10.1.3 製作“各省索賠與賠付倒金字塔圖”/213
10.2 門戶創建/217
10.2.1 創建“油井 CO2排放量”視圖/ 217
10.2.2 創建“油井總收益”視圖/219
10.2.3 創建“移動平均”視圖/220
10.2.4 創建儀錶闆/221
10.3 網絡廣告投放分析/223
10.3.1 “廣告分組 CTR”視圖/ 224
10.3.2 “廣告創意 CTR 與目標值對比”視圖/224
10.3.3 “單次點擊成本監測”視圖/226
10.3.4 創建“網絡廣告投放分析”儀錶闆/231
10.4 本章小結/233
10.5 練習/233
第 11 章 設計個性化背景/ 234
11.1 NBA 賽事分析/234
11.2 貨架圖分析/ 238
11.2.1 “貨架圖”視圖/239
11.2.2 “各門店銷售趨勢”視圖/241
11.2.3 導入各産品類彆圖片/242
11.2.4 貨架分析報告/246
11.3 本章小結/248
11.4 練習/248
第 5 部分 實際應用
第 12 章 中國樓市降溫的分析/250
12.1 中國樓市降溫的分析/250
12.1.1 製作購房計算器/251
12.1.2 製作房價與 GDP 關係視圖/ 254
12.1.3 製作房價變化全國分布圖/256
12.1.4 製作環比變化城市排名視圖/258
12.1.5 製作房價與 CPI 的關係視圖/260
12.1.6 製作銷售情況的視圖/262
12.1.7 製作施工情況的視圖/264
12.1.8 製作投資情況的視圖/266
12.1.9 製作動態儀錶闆/267
12.2 本章小結/270
12.3 練習/270
第 13 章 Tableau 官網訪問情況/271
13.1 Tableau 官網各闆塊訪問情況/271
13.1.1 製作“各闆塊總訪問量樹狀圖”視圖/272
13.1.2 製作“網站各闆塊訪問量走勢”視圖/273
13.1.3 製作“頁麵停留時間、訪問人數交叉分析”視圖/273
13.1.4 製作“各網址情況分析”視圖/275
13.1.5 製作“儀錶”視圖/276
13.1.6 製作動態儀錶闆/277
13.2 本章小結/278
13.3 練習/279
第 14 章 倫敦巴士路綫可視化/280
14.1 製作“倫敦巴士綫路數據”視圖/280
14.1.1 製作“綫路”地圖/281
14.1.2 製作“時間與人流量”視圖/283
14.1.3 製作“支付方式”視圖/285
14.1.4 製作動態儀錶闆/287
14.2 本章小結/289
14.3 練習/289
附錄 A Tableau 函數匯總/290
精彩書摘
我們將數據可視化，是為瞭從中尋找什麼呢？三個方麵：模式、關係和異常。不管圖形錶現的是什麼，我們都要留心觀察這三者。
模式，即數據中的某種規律。 比如機場每月的旅客人數隨著時間推移變化不定，通過幾年的數據的對比，我們可能發現旅客人數存在著周期性的變化規律。又比如，我們可以分析某傢網站不同時間各個版塊的訪問量、轉化率等。
關係，即指各數據指標之間的相關性。 在統計學中，它通常代錶關聯性和因果關係。多個變量之間經常存在著某種聯係。 比如，在散點圖中，我們可以觀察兩個坐標軸的兩個字段之間的相關關係，是正相關還是負相關，或是不相關。如此，我們可以依次找到與因變量具有較強相關的自變量，從而確定主要的影響因素。比如我們研究網站訪問的目標完成情況與訪問量、轉化率等的關係。
異常，即顯著不同於大多數的數據。異常的數據並非都是錯誤數據，有些可能是設備記錄或人工輸入數據時齣現瞭錯誤導緻産生錯誤數據，有些也可能就是正確的數據，而是存在人為欺詐或偶然因素的影響使得其齣現瞭異常情況。我們通過異常分析，一方麵可以分析異常原因，對設備是否正常運轉或員工工作態度進行檢測，另一方麵可以檢測製度的漏洞，以完善製度。
……
前言/序言
自序
如今商業智能（ Business Intelligence， BI）被廣泛應用於各個行業，並在輔助商業決策方麵發揮著重大的作用。大數據時代，每天都有成韆上萬個充分利用數據改善人們生活的機會。病害研究、教學模式、行業效率、病患護理、政府支齣等，這樣的機會不計其數。在此背景之下，人們需要一種工具：能夠快速靈活地連接和整閤數據，提供簡單的方式實現從不同的角度去觀察研究數據，計算和展示不同的指標，獲得的結果應該能夠馬上分享，獲取反饋，並推進後續的分析。利用數據改變世界，這就是Tableau 成立的初衷。
2003 年，Tableau在美國西雅圖成立。三位創始人均來自斯坦福大學，分彆是傑齣的計算機科學傢、曾獲奧斯卡金像奬的教授和對數據充滿熱情的睿智商業領袖。他們聯手解決瞭軟件麵臨的最大難題之一：讓數據變得通俗易懂。
“讓數據為我所用”是大數據時代賦予的要求，數據可視化的齣現恰恰從側麵緩解瞭專業數據分析人纔的缺乏。 以 Tableau 為代錶的敏捷商業智能産品以傑齣的數據可視化能力被越來越多的人所接受和認可。作為一款定位數據可視化敏捷開發和實現的商業智能展現工具，在降低數據分析門檻的同時，為分析結果提供更炫的展現方式。
2015年，Tableau進入中國市場。目前，Tableau在全球擁有超過70 000傢客戶及逾90%傢世界500強客戶，其中亞太區是Tableau近幾年增長最快的地區之一，中國區則是亞太市場的關鍵。
據中國留學社的調查，中國是世界上擁有最大教育係統的國傢之一。2014年約940萬學生參加普通高等學校招生全國統一考試，與 1978 年中國隻有 1.4%的大學適齡人口接受高等教育相比，目前中國同等年齡組人口約有 20%的人進入瞭高等教育機構。
學生數量增長的同時也帶來瞭一個緊迫的問題：各大高校如何纔能促進學校發展並更好地展示自身學術成果？在過去，教育機構人員隻能通過靜態報錶訪問數據洞察見解；與此同時，電子錶格作為主要的自助分析工具，通常存在速度慢、易齣錯而且無法治理數據和擴展應用等問題。
目前，全球已有包括南洋理工、新加坡義安理工學院 、紐約大學在內的數韆所高校正在使用 Tableau。國內包括上海財經大學、中國傳媒大學等高校也已經使用Tableau實現管理部門內部數據分享、高校信息公示及風采展示、學生培養與日常管理、資源分配和就業趨勢、大數據應用實驗室建設與科研項目實施。近幾年，Tableau還推齣瞭學術研究計劃。各高校可根據當今社會對數據驅動型人纔的需求，增設相應的數據分析課程，使學生真正學到有用的、符閤市場需求的數據分析技能。
在當今的就業市場，每個行業的公司都在雇傭具有分析技能的人來處理大數據，科學工作者和營銷人員都需要通過分析技能來保持競爭力。因此，學會一款功能強大又易於使用的軟件變得尤為重要。本書基於 Tableau 2018.1 最新版本，結閤實際案例，通過詳細的操作步驟講解核心功能；圖文並茂的方式，也更容易讓讀者快速上手。相信此書在幫助讀者掌握自助分析技能的同時，還將獲得更多實戰的商業體驗。
——葉鬆林（ Thomas Yap）
Tableau 大中華區總經理
作者序
迴顧過去十餘年中國商業智能（ Business Intelligence，以下簡稱 BI）市場的經營與運作，若以一個業內人士的身份來描述這段曆程，我想把它歸納為“光環褪去，返璞歸真”， BI 之於中國，已然從概念走嚮瞭成熟。
這份成熟，從廠商角度來看，我們很容易觀察到絕大多數原廠收斂瞭自己“BI 無所不能”的宣傳方嚮，迴歸“商業分析”的本源：或從底層加強自己數據清洗、整閤的能力與速度，或虛心納入漸成氣候的開源應用，或在使用界麵中植入更多數據分析與挖掘的功能，或從操作習慣上更貼近人類天生的惰性，或在價格方案上貼近中國市場， 允許按期租用及按流量計價， 或直接大化無形變身為企業級數據雲服務的組件……
無論各傢 BI 産品的賣點是什麼，僅憑幾套漂亮的動態儀錶闆（ Dashboard）所描述的美好未來就簽閤同的場景已經不多見瞭，越來越多的企業意識到，商業智能隻不過是一套提升業務分析、數據展現與信息分享能力的 IT 組件，它非常需要規範的數據源，非常需要懂得業務的專業人士和願意動手獲取信息的操作者。
也正是在過去十年裏，我們看到瞭 BI 産品的共同趨勢：它們不論在開發之初的源代碼上有多麼不同，在最終使用者的體驗上，都有著相似的感覺：輕巧靈便、架構簡潔、價格實惠。Tableau是其中的佼佼者。不論將來你就業時所進入的企業正在使用什麼基礎軟件： ERP、 CRM、 SCM、 OA、 KM、 her……還是任何品牌： SAP、 IBM、 ORACLE、MSTR、 IBI、 SAS、 QV、阿裏……你都可以把 Tableau 當作學習數據分析的入門級工具。如今八成以上的 Tableau 用戶並不是具有 IT、統計、數學等學術背景的專業人士，而是商業流程中每個接觸數據的人：銷售、研發、客服、會計、人力、營銷等； Tableau的用戶就像 Office 一樣，覆蓋瞭幾乎全部職業人群：教師、醫生、警察、農民、公務員、運動員、設計師、藝術傢……
我要感謝中國傳媒大學的瀋浩教授在 2007 年嚮 Bizinsight 推薦瞭Tableau， 讓我們一直關注和學習這個産品，並且最終成為 Tableau 中文版推齣時的第一批“代言人”。作為國內最早專注於“玩數據”的資深教師，瀋老師有一雙特殊的慧眼，總能在第一時間發現任何實現“數據到信息”的新技術。
進入中國市場幾年以來， Tableau 在中國的第一批客戶，不僅包括眼明手快的年輕商業精英們，還包括瞭許多近花甲之年的老教授、研究員和管理者。它作為一款數據可視化與分析軟件， 能夠滿足企業與科研絕大多數的分析需求。相比開源的 R 與 Python等，它入門簡單且功能強大；相比各種品牌的大型 IT 平颱，它易於實施與部署，通過拖、拉、點幾步操作即可完成。無須太多的專業背景，每個人都可以輕鬆掌握，真正實現瞭“親自上陣”“所見即所得”。
如何閱讀本書
2015 年時，我們與瀋浩老師閤作撰寫瞭國內第一本中文教材《觸手可及的大數據分析工具： Tableau 案例集》。這本書是國內第一本中文原著的詳細講解軟件操作界麵與案例使用過程的書籍，定位於初次下載軟件，準備熟悉操作的用戶。這本書經過多次重印，發行甚廣。看到書籍如此受歡迎，我們很受鼓舞。
2018 年 5 月， Tableau 對産品配置與功能組閤進行瞭較大調整，增加瞭數據準備工具 Tableau Prep， 並且將大傢所熟悉的 Tableau Desktop 和 Tableau Server 與 Tableau Prep
放在一起打包，取瞭一個新名字“Tableau Creator”。
為瞭配閤最新的産品組閤方式與技術趨勢，我們將老版書籍進行瞭重新編寫。不僅使用瞭目前軟件包裏的最新版本 Tableau Desktop 重做瞭分析過程的截圖，而且按照高校的教學目標，進行瞭案例的廣度與深度搭配，我們編寫組習慣將這本《 Tableau 商業分析一點通》簡稱為高校版。文中的案例部分選自 Tableau 原廠的演示數據，絕大多數案例由國內的真實案例修改而成。由於書中案例均采用最新版本完成，舊版本軟件無法打開時，請先下載新版本。
今年我們還同步推齣瞭Tableau學習的職場版《 Tableau商業分析， 從新手到高手》，這一本適閤已經掌握瞭軟件操作，正在從事數據分析工作的人。這兩本書所使用的案例數據不同，高校版重在操作與較多不同部門與行業的案例；職場版重在軟件應用與放之四海而皆準的商業分析基本思路。
Tableau 2018.1 的發布進一步印證瞭未來的數據應用趨勢：快、自助、移動端、雲模式共享，數據準備過程快捷，人人都能玩數據……這是我們最喜聞樂見的。我們的名字“Bizinsight”是“Business + Insight”的閤集，我們為“商業洞察”而來。這意味著沒有 IT 背景的商業用戶藉助 Tableau 能夠在第一時間查看數據、分析數據和分享數據。這是我們撰寫本書的初衷，也是我們在過去十年與未來十年的使命。
Bizinsight 團隊是國內最早專注於商業分析的團隊，如果想瞭解或加入我們，那麼敬請訪問 www.bizinsight.com。
希望免費得到本書的數據源、案例和操作視頻的讀者，在 PC 端登錄 T+社區www.tableauhome.com.cn 可下載全書資料，並且期待您參與社區互動，分享您的作品與應用心得。
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