Анализ визуализации данных принципов таблицы и практики Полно -колор Джой Джун Университет Анализ больших данных Профессиональная книга Электронная компания Аналитик данных бизнес -помощник Аналитик Tableau
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
E2
Название книги: Принципы и практика таблиц визуального анализа данных, полноцветная версия
Цена: 169,00 Юань
Пресса: электронная промышленная пресса
ISBN: 9787121391293
Упаковка: Тихий океан
Формат: 16
Время публикации: 2020-07-01
Бумага: пластическая версия бумага
Страница: 464
Количество слов: 696
В этой книге систематически объясняются принципы и практическое применение Tableau Prep Builder и Tableau Desk. Вся книга посвящена визуальному анализу и расчетам в виде таблиц.В нем подробно описывается, как понимать иерархию данных, как использовать Tableau Prep Builder для организации и подготовки данных, как использовать Tableau Desk для выполнения гибкого анализа данных, а также расширенное взаимодействие с Tableau. В частности, в нем содержится подробное введение в различные расчеты Tableau, позволяющие провести комплексный анализ бизнес-сценариев с ограниченными данными.Вся книга описывает метод иерархического анализа данных и проблем и иллюстрирует его примерами.Он подходит не только для новичков, которые хотят систематически изучать Tableau, но также для аналитиков Tableau среднего и продвинутого уровня.
1 статья От данных к графике: Табличная визуализация
Глава 1. Визуальный анализ: дверь к разуму и интуиции в эпоху больших данных 2
1.1 Данные пирамида: как далеко от данных до принятия решений?2
1.2 Интуиция к разуму первым: визуальная психология 5
1.3 Tableau: возраст больших данных“Ван Гог” 8
1.4 Tableau Quick Learning Road Map 11
Глава 2 Визуализация данных: концепции и основы 13
2.1 От Excel к Tableau: разные точки зрения и иерархическое мышление 13
2.1.1 ИТ -аналитики и бизнес -персонал рассматривают различные перспективы данных 14
2.1.2 Анализ данных Иерархическая модель 16
2.1.3 Уровни, агрегация и размер частиц 18
2.2 Базовая концепция данных: поле, графика и логика перетаскивания 20
2.2.1 Кодирование: от реального мира до виртуального мира 20
2.2.2 Два способа представления анализа данных: таблицы данных и визуальные диаграммы 21
2.2.3 Полевая категория: встреча и измерение 21
Две особенности поля 2.2.4: непрерывные и дискретные 23
2.2.5 От полей к графике: логика проектирования Tableau Desk 25
2.3 Первичная визуализация Tableau Desk: процесс и методы 27
2.3.1 Соединение данных: установить соединение и базовую отделку 28
2.3.2 Визуализация данных: основные методы и базовая графика 30
2.3.3 Понимание данных: комбинация и взаимодействие 37
2.3.4 Поделиться данные об просмотре 39
Глава 3 Подготовка данных: использование Prep Builder для сортировки данных и структурной корректировки 41
3.1 Основы Prep Builder 41
3.2 Сортировка элементарного поля: очистка и экранинг данных 44
3.2.1 Разделение данных 47
3.2.2 Группа данных 49
3.2.3 Фильтр 51
3.2.4 Строка очистит 53
3.3 Промежуточная структура отделка: преобразование данных 53
3.3.1 Перестановка столбца в строку в Prep Builder и Desk 54
3.3.2 Линия Prep Builder в преобразование столбца 55
3.4 Расширенная структура отделка: Data Advanced 56
3.4.1 Необходимость и использование агрегации——Одноуровневая агрегация 56
3.4.2 FIXED LOD——Независимая иерархическая агрегация 59
3.4.3 Меры предосторожности агрегата Prep Builder 63
3.5 Усовершенствованный расчет: Рассчитайте в рейтинге Prep Builder 63
3.5.1 Ранки одного измерения рассчитывается 63
3.5.2 Рейтинг с расчетом поля раздела 64
3.5.3 Рейтинг и плотный рейтинг 65
Глава 4. Подготовка данных: объединение данных и моделирование данных 68
4.1 Слияние на уровне строк: метод Union, join и Desk 68
4.1.1 Данные положения 69
4.1.2 Подключение данных 72
4.1.3 Простота соединения с соединением 76
4.2 Объединение на уровне представления: смешивание данных и кабинетный метод 78
4.2.1 Использование Desk для смешивания данных 79
4.2.2 Логика смешивания данных и разница между соединением 84
4.3 Используйте Prep Builder для слияния данных 86
4.3.1 Используйте Prep Builder, чтобы заполнить данные и установить 86
4.3.2 Используйте Prep Builder для выполнения соединения данных 92
4.3.3 Используйте Prep Builder для завершения“смешивание данных”:Агрегация+Соединение 95
4.4 Как выбрать слияние данных 97
4.5 Модель данных: отношения данных 99
4.5.1 От физической таблицы до логической таблицы: фон и особенность отношения данных 99
4.5.2 Модель данных (Часть 1): реализовать соединение данных с отношениями данных 101
4.5.3 Модель данных (ниже): Установите многослойное отношение физических и логических слоев 103
4.5.4 Улучшение производительности модели данных (выше): Тип отношений 107
4.5.5 Улучшение производительности модели данных (ниже): ссылка на целостность 110
4.5.6 От слияния данных до моделирования данных 111
4.6. Подготовка данных Комплексное применение 112
4.6.1 Используйте Prep Builder для быстрого объединения и организации данных Excel 112
4.6.2 Используйте Prep Builder, чтобы соответствовать и интегрировать MultiTable Data SAP HANA 117
4.7 Почему Prep Builder организует данные 121
4.8 Как использовать Prep Builder 124 Элегантно
4.8.1 Мышление и вопросы первые данные 125
4.8.2 Уровень мышления - это ключ 125
4.8.3 Каждый директор: сопоставление и сотрудничество с другими инструментами 125
4.8.4 Лучшее сочетание Prep Builder и Desk 127
Глава 5 Визуальный анализ и исследование 128
5.1 Tableau Report Визуализация три шага 128
5.1.1.
5.1.2 Рабочая таблица: полная визуализация данных в соответствии с иерархической структурой поля 131
5.1.3 Доска приборов: обнаружите взаимосвязь между различными данными 137
5.2 Анализ связанного анализа в проблеме сложного бизнеса Таблицы 138
5.2.1 Анализ нескольких данных: свойства на уровне строк каждой таблицы данных 138
5.2.2 Расчет сидений: Полная модель 140 анализа выполняется путем расчета сегмента полевого поля
5.2.3 Интерпретация данных: Анализ интеллектуальной ассоциации, вызванного ИИ, 141
5.3 Как выбрать кадр визуальной диаграммы 142
5.3.1 Общие типы проблем и рисунок 142
5.3.2 От простой визуализации до сложной визуализации 152
5.4 Усовершенствованная функция визуализации 163
5.4.1 Имя и значение измерения MERTURE: больше измерений на бок на бок 163
5.4.2 Двойная ось: продажи и прибыль каждой суб -категории 166
5.4.3 Измерение укладки и измерение перекрытия: перекрытие больше измерений 166
5.4.4 Полимеризация и счетчик агломерации 169
5.5 Технология анализа улучшения визуализации 170
5.5.1 Обычно используемый фильтр и его приоритет 170
5.5.2 Эпизод 177
5.5.3 Параметры 181
5.5.4 Пакет и слоистая структура 182
5.5.5 Сортировка: сортируйте данные в соответствии с правилами 183
5.5.6 Справочная линия, эталонный интервал, интервал распределения и коробка должны быть на рисунке 185
5.6 Настройки формата 194
5.6.1 Настройка высокого значения измерения с помощью настройки метки 195
5.6.2 Усовершенствованные настройки инструментов подсказки 196
5.6.3 Другие общие настройки 199
Глава 6. Визуализация геолокации 201
6.1 Введение в географический анализ Tableau 201 201
6.2 Карта символов и карта заполнения 203
6,3 точка карты и тепловая карта 206
6.4 Карта пути 207
6.5 Пространственная функция 212
6.6 Комбинация карт и форм: пользовательская графика и шестнадцатеричная функция 217
Глава 7 Диалог с данными: представление информации и расширенное взаимодействие 220
7.1 Соотношение“данные”Подробнее: От рабочей книги к информационной панели 220
7.1.1 Доска для приборов: визуализация Семь Qiao Poard 221
7.1.2 Точная дизайн и макет 223
7.1.3 Больше места -панель инструментов складывания 225
7.1.4 Multi -Device Design и большой дизайн экрана 226
7.2 История: Создайте свой DataPoint 227
7.3 Визуальное взаимодействие: диалог с данными 228
7.3.1 Многократный скрининг и общий скрининг 229
7.3.2 Страница и анимация 231
7.3.3 Основные моменты 234
7.4 Усовершенствованное взаимодействие: динамические параметры и действие параметров 235
7.4.1 Пример: Используйте измерение обновления параметра 237
7.4.2 Пример: использование в качестве метрики динамического обновления 239
7.4.3.
7.4.4 Пример: используйте параметр для расширения указанной категории 243
7.5 Пик продвинутого интерактивного: сборный действие 244
7.5.1 Пример: продажи учетной записи провинции на 245
7.5.2 Пример: просмотреть продажи, выбранные в каждой учетной записи категории продукта для 247
7.5.3 Пример: различия в продажах в указанных провинциях по сравнению с назначенной провинцией 248
7.5.4 Пример: укажите тенденцию продаж в провинции с датой продаж 251
7.5.5 Ключевые принципы: приоритет нескольких операций в Таблице 254
7.5.6. Усовершенствованные примеры: Пользовательская матрица нескольких действий по настройке 254
7.5.7. Советы: комбинация со слоистой структурой и инструментом
7.6 Сделайте действие по сбору более мощным: инкрементное обновление и установите управление 258
7.6.1 Эпизод увеличения или уменьшения моторных действий 259
7.6.2 Эпизод контроль——“набор”настоящая трансформация“многозначные параметры” 260
7.7 Предложения по использованию передового взаимодействия 261
2 статьи От конечного к бесконечному: табличные вычисления
Глава 8. Табличные базовые вычисления: принципы и введение 264
8.1 Уровень данных и два основных типа расчетов 264
8.1.1 Изучение больших данных с помощью Excel: вычисления на уровне строк и совокупные вычисления 265
8.1.2 Из сводной таблицы Excel в расчет в виде таблицы 268
8.2 Кольцевая функция и ее роль 272
8.2.1 Использование функции уровня линии 272
8.2.2 Строковая функция 274
8.2.3 Функция даты 278
8.2.4 Цифровая функция 285
8.2.5 Функция преобразования типа 286
8.2.6 Усовершенствованная строковая функция“обычная функция” 287
8.3 Функция полимеризации 290
8.4 Разница между логической функцией и уровнем строки и расчетом агрегации 291
................