Tableau Desktop可视化高级应用

Tableau Desktop可视化高级应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:人民邮电出版社
作者:张志龙
出品人:
页数:277
译者:
出版时间:
价格:89元
装帧:平装-胶订
isbn号码:9787115507624
丛书系列:
图书标签:
  • 异步社区
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  • 数据分析
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  • 高级应用
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  • 可视化技巧
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具体描述

好的,这是一本关于《Tableau Desktop可视化高级应用》之外的图书的详细简介,重点描述了其包含的内容,完全不提及原书的主题,力求内容详实且自然流畅。 --- 图书名称:《数据驱动决策:探索性数据分析与Python实践指南》 图书简介 在信息爆炸的时代,数据已成为企业和组织最宝贵的资产。然而,原始数据往往是杂乱无章的,要从中提炼出有价值的洞察,需要系统的方法和强大的工具。《数据驱动决策:探索性数据分析与Python实践指南》正是为那些渴望掌握从数据清洗到深度洞察提取全流程的专业人士、分析师和数据科学家量身打造的一本实战手册。本书旨在帮助读者建立起坚实的探索性数据分析(EDA)思维框架,并通过最前沿的Python生态系统实现高效、可重复的数据探索。 第一部分:数据科学的基石与思维构建 本书的第一部分着重于奠定数据分析的理论基础和方法论。我们首先深入探讨了“为什么”进行探索性数据分析,明确EDA在整个数据生命周期中的关键作用——它不仅仅是数据预处理的环节,更是形成初始假设、发现数据质量问题和指导后续建模方向的决定性步骤。 数据素养与批判性思维: 我们将详细解析如何培养一种对数据保持审慎和批判的态度。这包括理解不同类型数据的内在局限性(如采样偏差、幸存者偏差),以及如何识别和质疑数据中的“异常值”——它们是错误还是真正的机会? 统计学基础回顾与应用: 虽然本书不是一本纯粹的统计学教材,但我们精炼了数据分析师必须掌握的核心统计概念,如集中趋势、离散程度的度量、概率分布的基础识别(正态分布、泊松分布等)。重点在于如何利用这些概念来描述数据集的特征,而非仅仅停留在公式层面。 数据生命周期管理概述: 从数据采集、存储、清洗、转换到最终的报告和部署,本书提供了一个宏观的流程图,帮助读者理解EDA在这一链条中的定位,确保分析的连贯性和目标一致性。 第二部分:Python环境搭建与数据操作核心 为了将理论转化为实践,本书的第二部分完全聚焦于Python在数据处理方面的核心库。我们假定读者对Python有基础了解,但将重点放在如何高效地利用这些库进行大规模数据的初步探索。 NumPy:高性能数值计算的基石: 介绍如何使用NumPy的向量化操作来高效地处理大型数组和矩阵。内容涵盖了数组的创建、索引、切片,以及基础的线性代数运算,这些是后续所有复杂分析的基础。 Pandas:数据处理的瑞士军刀: 这是本书的核心技术篇章。我们将深入讲解`Series`和`DataFrame`的结构与操作。重点内容包括: 数据导入与导出: 从CSV、Excel到SQL数据库的无缝连接与读取。 数据清洗的实战技巧: 处理缺失值(`NaN`)的多种策略(插补、删除、标记),数据类型转换的陷阱与最佳实践。 数据重塑与聚合: 精通`groupby()`操作,实现复杂的分组汇总、透视表(Pivot Tables)的构建,以及数据框的合并(Merge, Join, Concatenate)。 性能优化初探: 针对处理百万级以上数据集时的性能瓶颈,我们将介绍如何利用Pandas的底层优化技巧,例如避免循环,使用优化的数据类型等。 第三部分:探索性数据分析(EDA)的视觉与定量揭示 本部分是本书的精髓所在,它指导读者如何通过视觉化和统计方法,从数据中“问出”正确的问题,并找到初步的答案。 Matplotlib与Seaborn:精细化数据叙事: 我们将详细教授如何使用这两个强大的库构建具有说明性和专业水准的图表。 单变量分析: 熟练运用直方图、箱线图(Box Plots)来观察分布形态和识别异常值。 双变量分析: 掌握散点图(Scatter Plots)、核密度估计图(KDE Plots)和相关性热力图(Correlation Heatmaps)来揭示变量间的关系强度和模式。 多变量与分类数据可视化: 如何有效地利用颜色、大小和子图(Faceting)来展示超过三个变量的信息,例如使用FacetGrid进行条件可视化。 统计检验的应用: 在EDA阶段,我们常常需要验证初步观察到的差异是否具有统计学意义。本书将介绍如何使用`SciPy`库进行T检验、卡方检验的基础应用,判断不同群体间的差异是否显著,从而避免基于随机波动的观察做出错误结论。 时间序列数据的初步探索: 针对具有时间维度的数据,我们将介绍如何进行趋势分解(Trend, Seasonality, Residuals)、滞后分析(Lag Plots)以及自相关函数(ACF/PACF)的解读,为后续的时间序列建模打下基础。 第四部分:自动化、报告与结论的提炼 最终,分析成果必须能够被清晰地传达给决策者。本书的最后一部分关注如何将探索过程文档化和自动化。 Jupyter Notebook的效率工作流: 学习如何利用Notebook的交互性进行迭代分析,并使用Markdown进行高质量的解释性文档编写。 生成可重复的分析报告: 介绍如何通过脚本化而非手动操作来完成整个EDA流程,确保当源数据更新时,分析结果可以一键刷新。 从洞察到行动的转化: 总结如何将EDA中发现的模式、数据质量问题和潜在的关联性转化为清晰、可执行的业务建议,确保分析工作真正驱动商业价值。 通过学习《数据驱动决策:探索性数据分析与Python实践指南》,读者将不再是数据的被动接收者,而是能够主动利用Python的强大功能,系统化地挖掘数据背后的故事,为更高级的数据建模和商业智能决策奠定无可动摇的基础。本书适合有志于深入数据科学领域,并希望掌握实战技能的各类技术人员。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我在数据可视化领域投入了很多时间和精力,一直以来,Tableau Desktop 都是我最信赖的工具。然而,随着我开始接触更具挑战性的项目,例如需要进行复杂的同比、环比分析,或者需要构建能够实时更新的动态报表,我逐渐感受到自己在 Tableau 应用上的局限性。我常常在想,如何才能更有效地利用 Tableau 提供的各种高级功能,比如集、参数、或者更复杂的计算字段,来解决这些棘手的问题?我发现,很多时候,即使我能找到一些零散的解决方案,但却难以将其融会贯通,形成一套系统化的分析思路。我非常渴望能够拥有一本能够深入讲解 Tableau Desktop 高级应用的图书,它能够为我提供清晰的指引,让我理解这些高级功能的底层逻辑,并教会我如何在实际工作中灵活运用它们。我希望这本书能够帮助我突破现有的技术瓶颈,让我能够自信地应对各种复杂的数据场景,并创造出更具洞察力、更具影响力的可视化作品,从而更好地支持我的业务决策和战略规划。

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作为一名长期的 Tableau 用户,我对它的强大功能和灵活的界面一直赞不绝口。然而,随着我开始承担更复杂的分析任务,我意识到我对 Tableau 的掌握仍有巨大的提升空间。我常常在思考,如何才能充分发挥 Tableau 的潜力,构建出能够真正体现数据深层价值的可视化作品?例如,我需要处理具有复杂层级结构的数据,或者需要进行跨数据源的连接和分析,这些都对我的技术能力提出了更高的要求。此外,我发现设计一个能够引导用户进行有效探索的仪表板,也需要一套系统性的方法论,而不仅仅是堆砌图表。我渴望找到一本能够深入讲解 Tableau Desktop 高级应用的书籍,它能够教会我如何运用更精妙的计算方法来解决复杂的业务问题,如何通过精心设计的交互来提升用户体验,以及如何优化仪表板的性能,使其在处理大数据量时依然能够流畅运行。我希望这本书能够为我打开一扇新的大门,让我能够从一个更高的维度去理解和运用 Tableau,将我的数据可视化能力提升到一个新的水平,从而更好地支持我的工作和决策。

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在数据可视化领域摸爬滚打多年,我一直深信“工欲善其事,必先利其器”。而 Tableau Desktop,无疑是我手中最趁手的利器之一。然而,随着接触的数据量越来越大,业务场景也日益复杂,我逐渐发现,仅仅掌握基础的操作界面和图表类型,已经远远不够。我开始面临诸如如何高效地处理和清洗大型数据集、如何构建能够应对多维度分析的仪表板、如何设计出既美观又能有效传达信息的可视化作品、以及如何在技术层面实现更复杂的分析需求等一系列挑战。特别是当我需要将复杂的业务逻辑转化为直观、易懂的可视化语言时,常常会感到力不从心。我曾花费大量时间在论坛上搜索解决方案,阅读官方文档,但很多时候,这些零散的知识点难以形成系统化的认知,也无法解决我遇到的具体问题。我一直在寻找一本能够指引我深入理解 Tableau Desktop 强大潜力的书籍,它应该能够教会我如何从数据的本质出发,设计出最适合的分析模型,并将其转化为具有说服力的可视化呈现。我渴望了解那些能够让仪表板“活”起来的技巧,比如如何通过精心设计的交互,引导用户进行深度探索,发现数据中隐藏的模式和关联。我也希望能够掌握那些能够让我的可视化作品在众多报告中脱颖而出的设计原则和方法,让它们不仅是信息的载体,更是解决问题的有力工具。

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我是一名刚刚接触 Tableau Desktop 的初学者,被它强大的可视化能力深深吸引。我看了很多基础的教程,也尝试制作了一些简单的图表,但当我尝试处理更复杂的数据集,或者需要构建具有交互性的仪表板时,我常常感到无从下手。我遇到的主要困境是,我不知道如何才能更有效地利用 Tableau 的各项功能,比如计算字段、参数、或者集,来解决更实际的业务问题。我也对如何设计一个既美观又能清晰传达信息的仪表板感到困惑。我非常渴望能够找到一本能够系统性地讲解 Tableau Desktop 高级应用的书籍,它能够为我提供清晰的指引,让我理解这些高级功能的逻辑,并教会我如何在实际工作中灵活运用它们。我希望通过阅读这样的书籍,能够让我快速地突破初学者的阶段,掌握 Tableau Desktop 的核心技术,从而更好地将数据转化为有价值的洞察,支持我的学习和工作。

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收到!我将以一名深度 Tableau Desktop 用户和爱好者的视角,为您创作10段风格各异、详尽且不直接提及书中具体内容的图书评价。这些评价将侧重于读者在学习和实践中可能遇到的痛点、期望以及通过阅读一本“高级应用”书籍所能获得的潜在收获。 我最近在学习 Tableau Desktop 时,一直感觉自己好像卡在了某个瓶颈期,很多时候都能做出基础的图表,但总觉得数据背后隐藏的洞察力没有被完全挖掘出来。特别是在处理一些复杂的数据关系,或者需要构建高度动态、交互性强的仪表板时,总会遇到一些难以逾越的技术难题,或者觉得现有的方法效率不高,美观度也有待提升。我尝试过网络上的各种零散教程,也看了不少基础的书籍,但总感觉它们更侧重于“是什么”以及“怎么做”的基础操作,而对于“为什么”以及“如何做得更好”、“如何应对更复杂的情境”这些更深层次的问题,却很少有系统性的阐述。尤其是当我需要向管理层汇报一些关键业务指标,或者需要通过可视化来支持重要的决策时,我渴望能有一种工具或方法,能够让我更加得心应手地呈现数据,让数据“说话”,而不是仅仅堆砌一堆图表。我期待一本能够帮助我突破当前局限,真正掌握 Tableau Desktop 核心精髓,将我的可视化能力提升到“艺术”层面的书籍,一本能够让我理解数据背后的逻辑,并能将其转化为强大洞察力的指南。我希望能通过阅读这样的书籍,学会如何巧妙地设计仪表板,让用户在浏览时获得流畅、直观且富有启发性的体验,而不是被复杂的操作和信息淹没。同时,我也希望能够掌握一些高级技巧,比如如何利用参数、计算字段、集等功能实现更精细的数据分析和探索,甚至是如何将 Tableau 与其他工具结合,构建更完善的数据分析流程。

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在我的职业生涯中,我一直致力于将复杂的数据转化为易于理解和可操作的见解。Tableau Desktop 毫无疑问是我实现这一目标的强大助手。然而,我越是深入使用它,就越是渴望能够发掘它更深层次的能力。我常常思考,如何才能超越简单的图表绘制,构建出能够真正驱动业务增长的交互式分析工具?例如,我需要处理跨部门、跨系统的数据,需要进行复杂的时间序列分析,或者需要为不同角色的用户定制个性化的数据视角。这些都对我的 Tableau 应用能力提出了更高的要求。我一直在寻找一本能够系统性地讲解 Tableau Desktop 高级应用的图书,它能够为我提供一套完整的框架和实用的技巧,帮助我解决在实际工作中遇到的各种难题。我希望通过阅读这样的书籍,能够让我更好地理解数据背后的逻辑,并将其转化为具有前瞻性的洞察,从而为我的组织带来更大的价值。

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作为一名市场分析师,我深知数据在制定精准营销策略中的核心作用。Tableau Desktop 为我提供了一个强大的平台,能够将海量的市场数据转化为直观的可视化报告。然而,随着我所分析的数据维度越来越丰富,以及需要进行的分析类型越来越复杂,我感觉自己对 Tableau 的掌握还远远不够。我常常会遇到这样的挑战:如何才能更有效地处理和整合来自不同渠道的市场数据?如何才能构建出能够支持实时监测和多维度深入分析的交互式仪表板?我一直在寻找一本能够深入讲解 Tableau Desktop 高级应用的书籍,它能够为我提供一套系统的方法论和实用的技巧,帮助我解决在实际工作中遇到的各种技术难题。我希望通过阅读这样的书籍,能够让我更好地挖掘数据中的市场趋势和潜在机会,从而为我的营销决策提供更强有力的支持。

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作为一名数据科学家,我一直以来都非常依赖 Tableau Desktop 来进行探索性数据分析和可视化展示。然而,随着我所处理的数据集规模越来越大,以及业务需求的日益复杂化,我发现自己需要掌握更高级的应用技巧,才能充分发挥 Tableau 的潜力。我常常会遇到这样的挑战:如何才能更有效地处理和转换大量数据,以确保可视化结果的准确性和效率?如何才能构建出既能满足多维度分析需求,又能提供出色用户体验的交互式仪表板?我一直在寻找一本能够系统性地讲解 Tableau Desktop 高级应用的书籍,它能够为我提供更深入的指导,帮助我理解并掌握那些能够显著提升分析效率和可视化效果的关键技术,比如数据预处理、高级计算、或者性能优化等。我希望通过阅读这样的书籍,能够让我将 Tableau 的应用提升到一个新的高度,从而更好地从数据中提取有价值的洞察,并将其有效地传达给不同的受众。

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我是一名对数据充满好奇心的业务分析师,一直以来,我都在努力寻找一种方法,让那些埋藏在海量数据中的宝贵信息能够清晰地呈现在决策者面前。Tableau Desktop 给了我一个强大的平台,我可以构建各种图表来展示数据。然而,我发现仅仅能够绘制出漂亮的图表,并不能完全满足我的需求。很多时候,我需要进行更深入的分析,探索数据之间的复杂关系,或者构建能够让用户自行探索的交互式仪表板。我遇到的困境在于,如何才能更有效地利用 Tableau 的各项高级功能,比如 LOD(固定计算)表达式、参数、参数动作等,来实现更精细化的数据分析?如何设计出既符合业务逻辑,又具有高度用户友好性的仪表板,让非技术背景的用户也能轻松理解和操作?我曾经尝试过一些网络上的教程,但它们往往停留在基础层面,对于如何将这些零散的知识点融会贯通,应用到实际复杂的业务场景中,却缺乏深入的指导。我希望能找到一本能够系统性地讲解 Tableau Desktop 高级应用的书籍,它能够教会我如何从数据建模、交互设计到性能优化等各个方面,全面提升我的可视化能力。我希望通过阅读这样的书籍,能够让我更自信地面对任何数据分析的挑战,将数据转化为真正的商业价值。

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作为一名 BI 开发者,Tableau Desktop 是我日常工作中不可或缺的工具。我对它的数据连接能力、拖放式操作以及丰富的图表类型都非常熟悉。然而,随着我开始承担更具挑战性的项目,例如需要构建企业级的数据可视化平台,或者需要进行大规模的数据集分析和性能优化,我逐渐意识到我在 Tableau 应用上的技术深度还需要进一步加强。我常常会思考,如何才能更有效地处理和管理大型数据集,如何才能设计出既高效又具有高度可扩展性的仪表板,以及如何才能充分利用 Tableau 的高级计算功能来解决复杂的业务问题。我一直在寻找一本能够深入讲解 Tableau Desktop 高级应用的书籍,它能够为我提供更专业、更系统化的指导,帮助我掌握那些能够显著提升项目交付效率和可视化效果的关键技术。我希望通过阅读这样的书籍,能够让我将 Tableau 的应用提升到一个新的高度,成为一名真正的数据可视化专家。

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翻完打出一个❓

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结构还可以,介绍了许多少见的高级用法和一些常用的中级操作;不过内容有点坑啊,很多公式都是错的,而且能不能简单介绍下函数本身?

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