Tableau 初学者教程：逐步学习 Tableau
已发表: 2022-09-02什么是 Tableau？
Tableau Software 是一家总部位于美国的商业智能软件公司，专门从事交互式数据可视化。 用户可以构建和共享交互式和可访问的仪表板，这些仪表板通过图形和图表可视化数据的趋势、差异和密度。
Tableau 可以通过连接到文件、关系数据库和大数据源来收集和处理数据。 该程序可实现数据混合和实时合作，使其与竞争对手区分开来。 它被公司、学术研究人员和政府实体用于可视化数据分析。
作为市场领先的数据可视化解决方案，Tableau 提供了许多有用且独特的功能。 其强大的数据搜索和探索工具使您能够快速回答关键查询。 借助 Tableau 的拖放界面，您可以显示数据、浏览视图并集成许多数据集。 它不需要任何复杂的脚本。 任何对业务挑战有基本了解的人都可以通过使用相关的数据可视化来解决它们。
Tableau 可以快速收集大量数据，并以简化的方式将它们转换为有价值的信息，我们将在本 Tableau教程的后面部分进行讨论。 处理后的数据随后会显示在 Tableau Server 上。 公司可以使用这些数据做出明智的业务选择。
本Tableau 初学者教程旨在为刚开始使用该软件功能的人提供指导。
Tableau 功能概述
Tableau 产品适用于各种业务、部门和数据设置。 本Tableau教程中提到的以下内容是 Tableau 的一些独特特性，这些特性使其能够处理各种情况。
- Tableau 是独立的，不需要冗长的软件安装过程。 最常用的桌面版本安装简单，包含开始和完成数据分析所需的所有功能。
- Tableau 提供快速分析，因为它不需要高度的编程能力。
- Tableau 允许您实时组合不同的关系、半结构化和非结构化数据源，而无需预先产生大量集成费用。 用户无需了解如何详细保存数据。
- 使用 Tableau，用户可以使用颜色、趋势线、图表和图形直观地检查和评估数据。 由于大部分工作都是通过拖放完成的，因此需要的脚本相对较少。
- Tableau 支持实时数据过滤。 您可以保留您的数据视图并邀请同事订阅您的交互式仪表板，确保他们通过刷新 Web 浏览器始终看到最新数据。
- Tableau 服务器集中管理组织的公共数据源。 您可以在一个平台上编辑权限、删除或添加标签以及管理计划。 管理员可以建立一个时间表，用于在集中式服务器上进行增量刷新和完全刷新。
- Tableau 与“架构无关”，适用于任何可以访问数据的设备。 因此，用户无需担心满足任何特定的硬件或软件要求即可使用 Tableau。
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画面菜单
用于处理文件操作的菜单
每个 Windows 软件的文件菜单提供以下功能：新建文件、打开文件、关闭、打印和保存。 打印到 pdf 选项是此菜单中最常用的功能。 这使我们能够创建仪表板或工作表的 pdf 版本。
导出分析数据的菜单
工作表菜单上的导出选项使您可以将工作表另存为 .xlsx、图像或数据库文件。
分析菜单
此菜单提供对堆栈标记和聚合测量设置的访问。 这些设置使您能够自定义默认 Tableau 行为，这在您需要创建非标准图表时非常有用。
获取数据的菜单
如果您在想要使用 Tableau 探索的网页上遇到一些有趣的数据表，则可以使用数据菜单。 从网页中选择并获取数据，然后使用“粘贴数据”选项将其粘贴到 Tableau 中。 复制后，Tableau 会将信息从剪贴板传输到数据窗口并创建数据源。
更改地图配色方案的菜单
地图菜单面板用于更改基本地图的配色方案。 另一个菜单面板具有可比性，因为它允许您将 Tableau 的默认地图替换为其他来源的地图。
格式化菜单
您可以通过指向并右键单击任何内容来访问此菜单。 这将带您进入格式菜单。 您还可以使用此菜单调整工作表中单元格的大小。
如何操作 Tableau？
以下是针对初学者如何进行数据分析和可视化过程的简要表格教程：
- 第一步是与适合您执行分析的各种数据源建立连接。
- 加载数据后，接下来的步骤是根据您的要求对其进行格式化。 这包括重命名行、表和列以及格式化文本和数字等。
- 接下来的步骤是数据建模。 从本质上讲，这需要以易于识别模式的方式使用计算、测量和聚类来构建数据。
- 最后一步是使用 Tableau 提供的可视化工具创建报告。 您现在可以使用 Tableau Server 与您的同事或其他成员共享您的报告。 要详细了解 Tableau Server 的工作原理，您可以在 Internet 上搜索 Tableau Server教程。
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结论
本Tableau 教程涵盖了应如何使用该软件处理数据和分析的基础知识。 要更深入地了解此软件，您可以进一步搜索 Tableau 分步教程和 Tableau Server 教程。
数据科学是技术行业增长最快的领域之一。 随着越来越多的公司采用数据科学技术，对数据科学专家的需求将很快飙升。 因此，掌握数据科学工具和技术是前进的理想选择。
