目 錄
第1章 開啟Tableau之旅 1
1.1 技術需求 1
1.2 Tableau簡介 1
1.3 連接數據 2
1.4 利用Show Me構建條形圖 4
1.5 構建文本表 8
1.6 添加過濾器 10
1.7 添加顏色 13
1.8 構建樹形圖 18
1.9 構建一幅地圖 20
1.10 構建雙軸地圖 23
1.11 自定義工具提示信息 28
第2章 Tableau數據操控 33
2.1 技術需求 33
2.2 簡介 34
2.3 連接數據源 34
2.4 添加二級數據源 39
2.5 數據混合 44
2.6 數據合并 48
2.7 使用Tableau Pivot 50
2.8 準備數據 54
第3章 Tableau數據提取 61
3.1 簡介 61
3.2 Tableau中的各種文件格式 61
3.3 創建數據源提取 64
3.4 配置增量提取 68
3.5 升級至Hyper 71
3.6 利用跨數據庫連接創建提取 73
3.7 利用Tableau Server診斷提取 75
第4章 Tableau Desktop高級計算 77
4.1 技術需求 77
4.2 簡介 78
4.3 創建計算后的字段 78
4.4 實現快速表計算 82
4.5 創建并使用分組 85
4.6 創建并使用集合 89
4.7 生成并使用參數 93
4.8 實現細節級別表達式 98
4.9 使用自定義地理編碼 100
4.10 使用多邊形進行分析 104
第5章 Tableau桌面高級過濾機制 107
5.1 技術需求 107
5.2 簡介 107
5.3 實現前N項過濾器 108
5.4 向上下文中添加過濾器 111
5.5 創建度量過濾器 113
5.6 創建日期范圍過濾器 116
5.7 創建相對日期過濾器 119
5.8 實現表計算過濾器 122
5.9 實現動作過濾器 127
第6章 創建儀表板 133
6.1 技術需求 133
6.2 簡介 133
6.3 創建儀表板 134
6.4 格式化儀表板 138
6.5 設置過濾器 142
6.6 設置跨多個數據源的過濾器 148
6.7 添加高亮動作 152
6.8 設置布局 156
6.9 構建自服務儀表板 160
第7章 利用Tableau講述故事 169
7.1 技術需求 169
7.2 簡介 169
7.3 編寫一個Tableau故事 169
7.4 設置Story的敘事內容 174
7.5 選擇正確的圖表 184
7.6 編寫有效的標題 186
7.7 推薦和執行摘要 187
7.8 格式化Story 190
第8章 Tableau可視化 197
8.1 技術需求 197
8.2 簡介 197
8.3 雙軸瀑布圖 197
8.4 Pareto圖 203
8.5 Bump圖 211
8.6 Sparklines圖 217
8.7 Donut圖 226
8.8 Motion圖 232
第9章 Tableau高級可視化 237
9.1 技術需求 237
9.2 簡介 237
9.3 Lollipop圖 237
9.4 Sankey圖 241
9.5 Marimekko圖 260
9.6 Hex-Tile圖 269
9.7 Waffle圖 273
第10章 Tableau大數據應用 283
10.1 技術需求 283
10.2 簡介 284
10.3 連接至Amazon Redshift 284
10.4 發布Amazon Redshift集群 286
10.5 連接Redshift集群 288
10.6 向Redshift集群中加載樣本數據 290
10.7 利用Tableau連接Redshift 291
10.8 生成Tableau報告 293
10.9 調試Redshift以提升Tableau性能 295
10.10 連接至Amazon Redshift Spectrum 298
10.11 連接至Snowflake 301
10.12 使用SnowSQL CLI 302
10.13 將Tableau連接至Snowflake 304
10.14 連接大數據 305
10.15 訪問半結構化數據 307
10.16 連接Amazon Elastic MapReduce和Apache Hive 310
10.17 創建樣本數據 312
10.18 連接Tableau和Apache Hive 314
第11章 Tableau預測分析 317
11.1 技術需求 317
11.2 簡介 317
11.3 基本預測和統計推斷 318
11.4 預測包含異常值的數據集 322
11.5 在Tableau中使用R語言 327
11.6 基于多元回歸的預測 332
11.7 基于隨機森林的回歸 334
11.8 時序預測 339
第12章 Tableau高級預測分析 345
12.1 技術需求 345
12.2 簡介 346
12.3 執行細分分析 346
12.4 發現數據集的潛在結構 351
12.5 從離散變量中提取數據結構 358
12.6 基于樹形方法的數據挖掘 361
12.7 識別數據中的異常現象 366
第13章 部署Tableau Server 371
13.1 技術需求 371
13.2 簡介 371
13.3 在Windows環境下部署Tableau Server 372
13.4 部署至Tableau Server 388
13.5 利用AWS在Linux環境中部署Tableau Server 394
13.6 Tabcmd 401
第14章 Tableau故障診斷 405
14.1 技術需求 405
14.2 簡介 405
14.3 性能記錄機制 405
14.4 性能診斷和*佳實踐方案 410
14.5 基于日志的故障診斷 415
第15章 利用Tableau Prep分析數據 421
15.1 簡介 421
15.2 技術需求 421
15.3 安裝Tableau Prep 422
15.4 利用Tableau Prep構建**個流 424
15.5 與大數據協同工作 432
第16章 基于Tableau的ETL*佳實踐方案 441
16.1 簡介 441
16.2 技術需求 443
16.3 Matillion ETL入門 443
16.4 在Linux上發布Tabcmd 444
16.5 創建Matillion共享作業 446