作为萌新，怎样较快掌握运用tableau可视化分析典型商务数据的能力

tableau，一款桌面系统简单的商业智能工具软件，它一问世，就受到了广大“表哥表姐”的一众欢迎，大家高呼再也不用整天趴在电脑面前看那些眼花缭乱的数据了。但很多人对其作用认识片面，而且也缺乏学习的教程，导致很多人用后感觉和EXCEL差不多。下面小编就tableau的入门学习做一些介绍，希望对广大使用者有所帮助。

一、tableau的四项核心功能。

可视化是tableau最明显的优点，将数据化成图像，大幅度提升人眼采集信息的速度。聚焦和深挖，可以不断深挖原因。灵活分析，只需要做一个Dashboard，每次数据更新只需要改个日期，一劳永逸，大大降低工作量。交互化图表，由三张图表组成的简单的Dashboard，可以做出无数种排列组合，让用户可以多角度观察公司的数据表现。

二、tableau简单入门步骤。

对于新手而言，熟悉了office的使用，接触tableau后，第一需要了解其功能，就是牢记上文提到的四项核心功能。第二、熟悉软件界面，了解各个按钮的功能。第三、知道图表的结构，对tableau能够实现的各种图表类型要了解熟悉。第四、就要开始练习分析流程。以上是tableau新手学习的四步骤。

三、tableau可视化分析展示流程。

在练习时，第一步需要打通数据源，与Excel、csv以及mysql等各类数据库相连。第二步到第六步依次是构建数据视图、增强视图、创建工作表、创建和组织仪表板、创建故事。通过以上步骤，就完成了一张生动的dashboard。

以上，就是小编给各位网友带来的新手教程，难免有一些不完善的地方，欢迎各位网友批评指正。

常用的数据可视化工具有：Tableau，ChartBlocks，Datawrapper，Plotly，RAW。

1、Tableau

Tableau是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau可以让你轻松创建图形，表格和地图。它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。Tableau的客户包括巴克莱银行，Pandora和Citrix等企业。

2、ChartBlocks

ChartBlocks是一个易于使用在线工具，它无需编码，便能从电子表格，数据库中构建可视化图表。整个过程可以在图表向导的指导下完成。您的图表将在HTML5的框架下使用强大的JavaScript库D3js创建图表。你的图表是响应式的，并且可以和任何的屏幕尺寸及设备兼容。

3、Datawrapper

Datawrapper是一款专注于新闻和出版的可视化工具。华盛顿邮报，卫报，华尔街日报和Twitter等媒体都使用了这一工具。Datawrapper非常容易使用，不需要任何编程基础。你只需要上传你的数据，便能轻松地创建和发布图表，甚至是地图。Datawrapper提供了众多的自定义布局及地图模板。

4、Plotly

Plotly帮助你在短短几分钟内，从简单的电子表格中开始创建漂亮的图表。Plotly已经为谷歌、美国空军和纽约大学等机构所使用。Plotly是一个非常人性化的网络工具，让你在几分钟内启动。如果你的团队希望为JavaScript和Python等编程语言提供一个API接口的话，Plotly是一款非常人性化的工具。

5、RAW

RAW弥补了很多工具在电子表格和矢量图形（SVG）之间的缺失环节。你的大数据可以来自MicrosoftExcel中，谷歌文档或是一个简单的逗号分隔的列表。它最厉害的功能是可以很容易地导出可视化结果，因为它和Adobe Illustrator，Sketch和Inkscape是相容的。

编者按：数据科学家是21世纪的热门工作。工欲善其事必先利其器。数据分析工具何其多，究竟用哪样才合适？Lewis Chou在Medium上分析了3类6种工具的特点和适用场景，看完这篇文章，相信你就可以知道了。原文标题是：Top 6 Data Analytics Tools in 2019

说到数据分析工具，我们总是有疑问。那么多的数据分析工具，它们之间究竟有什么区别？哪个更好？我应该学习哪一个？

尽管这是一个老生常谈的话题，但它确实很重要，我一直在努力寻找这个终极问题的答案。如果你到网上搜索这个领域的相关信息的话，很难找到公正的看法。因为特定数据分析工具的评估者可能会从不同的角度出发，并带有一些个人感受。

今天，让我们撇开这些个人感受。我会尝试跟大家一起客观地谈谈我对市场上数据分析工具的个人看法，以供参考。

我总共选择了三类共6种工具。接下来我会一一进行介绍。

Excel具备多种强大功能，比如创建表单，数据透视表，VBA等，Excel的系统如此庞大，以至于没有任何一项分析工具可以超越它，确保了大家可以根据自己的需求分析数据。

但是，有些人可能以为他们非常精通计算机编程语言，然后鄙视用Excel作为工具，因为Excel无法处理大数据。但是请考虑一下，我们日常生活中使用的数据是不是超出了大数据的限制？在我看来，Excel就是一款全能型的播放器。它最适合小型数据，而且通过插件还可以处理数百万的数据。

综上所述，基于Excel的强大功能及其用户规模，我认为它是必不可少的工具。如果你想学习数据分析，Excel绝对是首选。

商业智能是为数据分析而生的，它诞生的起点很高。其目的是缩短从商业数据到商业决策的时间，并利用数据来影响决策。

Excel的产品目标不是这样。Excel可以做很多事情。你可以使用Excel画课程表，制作问卷或用作计算器，甚至可以用来画画。如果你会VBA，还可以制作小型 游戏 。不过这些并不是真正的数据分析功能。

但是BI工具就是专门用于数据分析的。

以常见的BI工具（例如Power BI，FineReport 和Tableau）为例。你会发现它们都是按照数据分析流程设计的。先是数据处理，数据清洗，然后是数据建模，最后是数据可视化，用图表来识别问题并影响决策。

这些是数据分析的唯一方法，并且在这个过程中存在一些员工的痛点。

比方说，可以用BI工具来简化重复的低附加值的数据清洗工作。

如果数据量很大，传统工具Excel是无法完成数据透视表的。

如果我们用Excel来进行图形显示，会需要花费大量时间来编辑图表，包括颜色和字体设置等琐事。

这些痛点是BI工具可以为我们带来变化和价值的地方。

现在，让我们比较一下市场上的三种流行的BI工具：Power BI，FineReport 和Tableau。

1 ）Tableau

Tableau的核心本质实际上是Excel的数据透视表和数据透视图。可以说Tableau敏锐地意识到了Excel的这一功能。它进入BI市场较早，并延续了这一核心价值。

从发展 历史 和当前市场反馈的角度来看，Tableau的可视化效果更好。我不认为这是因为它的图表有多酷，但是它的设计、颜色和用户界面给我们一种简单而新鲜的感觉。

确实，这就像Tableau自己的宣传一样，他们投入了大量的学术精力来研究大家喜欢哪种图表，以及如何为用户提供 *** 作和视觉上的终极体验。

此外，Tableau还增加了数据清洗功能和更智能的分析功能。这也是Tableau可以预期的产品开发优势。

2）Power BI

Power BI的优势在于其业务模型和数据分析功能。

Power BI以前是Excel的插件，但是发展并不理想。因此它摆脱了Excel，发展成BI工具。作为后来者，Power BI每个月都有迭代更新，并且跟进的速度很快。

Power BI当前具有三种授权方式：Power BI Free、Power BI Pro以及Power BI Premium。与Tableau一样，免费版的功能也不完整。但是给个人用几乎已经足够。而且Power BI的数据分析功能强大。它的PowerPivot 和DAX语言让我能够以类似在Excel中编写公式的方式来进行复杂的高级分析。

3）FineReport应用

FineReport之所以独特在于它的自助服务数据分析非常适合企业用户。只需简单的拖放 *** 作，你就可以使用FineReport 设计各种样式的报告，并轻松构建数据决策分析系统。

FineReport 可以直接连接到各种数据库，并且方便快捷地自定义各种样式，从而制作周报、月报和季报、年报。其格式类似于Excel的界面。功能包括报告创建，报告权限分配，报告管理，数据输入等。

此外，FineReport 的可视化功能也非常突出，它提供了多种仪表板模板和许多自行开发的可视插件库。

在价格方面，FineReport 的个人版本是完全免费的，并且所有功能都是开放的。

R和Python是我要讨论的第三类工具。尽管像Excel和BI工具这样的软件已尽最大努力考虑到数据分析的大多数应用场景，但其实它们基本上都是定制化的。如果软件没有设计某项功能或替某功能开发按钮，那很可能你就没法用它们来完成工作。

在这一点上面，编程语言是不一样的。它非常强大和灵活。你可以编写代码来执行所需的任何 *** 作。比方说，R和Python是数据科学家必不可少的工具。从专业的角度来看，它们绝对比Excel和BI工具强大。

那么，R和Python可以实现哪些Excel和BI工具难以实现的应用场景呢？

1）专业统计分析

就R语言而言，它最擅长的是统计分析，例如正态分布，使用算法对聚类进行分类和回归分析等。这种分析就像用数据作实验一样。它可以帮助我们回答以下问题。

比方说，数据的分布是正态分布、三角分布还是其他类型的分布？离散情况如何？它是否在我们想要达到的统计可控范围内？不同参数对结果的影响的大小是多少？还有假设仿真分析。如果某个参数发生变化，会带来多大影响？

2）独立预测分析

比方说，我们打算预测消费者的行为。他会在我们的商店停留多长时间？他会花多少钱？我们可以找出他的个人信用情况，并根据他的在线消费记录确定贷款金额。或者，我们可以根据他在网页上的浏览 历史 推送不同的物品。这也涉及当前流行的机器学习和人工智能概念。

以上比较说明了几种软件之间的区别。我想概括的要点的是，存在就是合理。Excel，BI工具或编程语言存在部分功能重叠，但它们也是互补的工具。每个应用的价值取决于要开发的应用的类型和当时的情况。

在选择数据分析工具之前，你必须首先了解自己的工作：你会不会用到我刚刚提到的应用场景。或考虑一下你的职业方向：你是面向数据科学还是业务分析的。

译者：boxi。

这两个软件的话，一个是国外的老牌BI，一个是国内的新起之秀，由于工作原因，这两个我都用过，他们之间要对比的话，我就把自己用过之后的使用感受说一下吧：

tableau：可视化做的不错，但是毕竟是国外的产品，并不是很适合国内复杂的业务。增量更新不能精确到某张表，必须是对全部数据的更新，这一点我个人认为很不方便。而且价格确实不低，相比于datafocus还是很高的，而且不好学，入门难，因为它的学习教材包括视频教程这些都是英文的，如果英文不是很好的话，emmm，学起来还是蛮困难的，而且由于是国外的软件，所以售后实施或者有bug的话，想要找人解决是挺麻烦的，tableau其实是没有后端数据仓库的，在实际使用过程中对硬件要求较高，而且对于数千万条的数据进行分析，必须要借助于其他ETL工具处理好数据再进行前端分析

datafocus：国内的新起之秀，相比较来说确实发展时间没有tableau长，但是我个人使用感受来说，一点不比tableau差，相反，某些方面，我认为做的比tableau更好。像是 *** 作简易程度，datafocus是我用过的所有bi里面， *** 作起来最方便的，这可能和他们的交互方式的不同有关，他们没有采用被用烂了的拖拽式，而是采用了自然语言搜索的方式，就像百度搜索一样，输入一句话，直接把结果给你用图表展示，非常方便，或者直接点击想要的分析的数据，系统也会直接把结果以图表形式返回，这点很有创新。还有，他们的图表类型也不比tableau少，而且，更符合中国式的业务需求，对于千万级的数据，运行效率也不错，学习手册和视频教程都很完整，所以对于这两款的话，我个人更喜欢用datafocus一点，我觉得在中国，datafocus更适合一点。

以上就是关于作为萌新，怎样较快掌握运用tableau可视化分析典型商务数据的能力全部的内容，包括:作为萌新，怎样较快掌握运用tableau可视化分析典型商务数据的能力、常用的数据可视化工具、2019年最好的六个数据分析工具等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！