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精通Tableau2019

作者：(美)德米特里·阿諾辛|譯者:劉洋
出版社：清華大學
ISBN：9787302540762

出版日期：2019/11/01
裝幀：平裝
頁數：451

人民幣：RMB 149 元售價：元

內容大鋼

本書詳細闡述了與Tableau 2019．x相關的基本解決方案，主要包括Tableau數據操控、Tableau數據提取、Tableau Desktop高級計算、Tableau桌面高級過濾機制、創建儀錶板、利用Tableau講述故事、Tableau可視化、Tableau高級可視化、Tableau大數據應用、Tableau預測分析、Tableau高級預測分析、部署Tableau Server、Tableau故障診斷、利用TableauPrep分析數據、基於Tableau的ETL最佳實踐方案等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。
本書適合作為高等院校電腦及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學教材和參考手冊。

作者介紹

(美)德米特里·阿諾辛|譯者:劉洋

第1章  開啟Tableau之旅
  1.1  技術需求
  1.2  Tableau簡介
  1.3  連接數據
  1.4  利用Show Me構建條形圖
  1.5  構建文本表
  1.6  添加過濾器
  1.7  添加顏色
  1.8  構建樹形圖
  1.9  構建一幅地圖
  1.10  構建雙軸地圖
  1.11  自定義工具提示信息
第2章  Tableau數據操控
  2.1  技術需求
  2.2  簡介
  2.3  連接數據源
  2.4  添加二級數據源
  2.5  數據混合
  2.6  數據合併
  2.7  使用Tableau Pivot
  2.8  準備數據
第3章  Tableau數據提取
  3.1  簡介
  3.2  Tableau中的各種文件格式
  3.3  創建數據源提取
  3.4  配置增量提取
  3.5  升級至Hyper
  3.6  利用跨資料庫連接創建提取
  3.7  利用Tableau Server診斷提取
第4章  Tableau Desktop高級計算
  4.1  技術需求
  4.2  簡介
  4.3  創建計算后的欄位
  4.4  實現快速表計算
  4.5  創建並使用分組
  4.6  創建並使用集合
  4.7  生成並使用參數
  4.8  實現細節級別表達式
  4.9  使用自定義地理編碼
  4.10  使用多邊形進行分析
第5章  Tableau桌面高級過濾機制
  5.1  技術需求
  5.2  簡介
  5.3  實現前N項過濾器
  5.4  向上下文中添加過濾器
  5.5  創建度量過濾器
  5.6  創建日期範圍過濾器
  5.7  創建相對日期過濾器
  5.8  實現表計算過濾器
  5.9  實現動作過濾器

第6章  創建儀錶板
  6.1  技術需求
  6.2  簡介
  6.3  創建儀錶板
  6.4  格式化儀錶板
  6.5  設置過濾器
  6.6  設置跨多個數據源的過濾器
  6.7  添加高亮動作
  6.8  設置布局
  6.9  構建自服務儀錶板
第7章  利用Tableau講述故事
  7.1  技術需求
  7.2  簡介
  7.3  編寫一個Tableau故事
  7.4  設置Story的敘事內容
  7.5  選擇正確的圖表
  7.6  編寫有效的標題
  7.7  推薦和執行摘要
  7.8  格式化Story
第8章  Tableau可視化
  8.1  技術需求
  8.2  簡介
  8.3  雙軸瀑布圖
  8.4  Pareto圖
  8.5  Bump圖
  8.6  Sparklines圖
  8.7  Donut圖
  8.8  Motion圖
第9章  Tableau高級可視化
  9.1  技術需求
  9.2  簡介
  9.3  Lollipop圖
  9.4  Sankey圖
  9.5  Marimekko圖
  9.6  Hex-Tile圖
  9.7  Waffle圖
第10章  Tableau大數據應用
  10.1  技術需求
  10.2  簡介
  10.3  連接至Amazon Redshift
  10.4  發布Amazon Redshift集群
  10.5  連接Redshift集群
  10.6  向Redshift集群中載入樣本數據
  10.7  利用Tableau連接Redshift
  10.8  生成Tableau報告
  10.9  調試Redshift以提升Tableau性能
  10.10  連接至Amazon Redshift Spectrum
  10.11  連接至Snowflake
  10.12  使用SnowSQL CLI
  10.13  將Tableau連接至Snowflake

  10.14  連接大數據
  10.15  訪問半結構化數據
  10.16  連接Amazon Elastic MapReduce和Apache Hive
  10.17  創建樣本數據
  10.18  連接Tableau和Apache Hive
第11章  Tableau預測分析
  11.1  技術需求
  11.2  簡介
  11.3  基本預測和統計推斷
  11.4  預測包含異常值的數據集
  11.5  在Tableau中使用R語言
  11.6  基於多元回歸的預測
  11.7  基於隨機森林的回歸
  11.8  時序預測
第12章  Tableau高級預測分析
  12.1  技術需求
  12.2  簡介
  12.3  執行細分分析
  12.4  發現數據集的潛在結構
  12.5  從離散變數中提取數據結構
  12.6  基於樹形方法的數據挖掘
  12.7  識別數據中的異常現象
第13章  部署Tableau Server
  13.1  技術需求
  13.2  簡介
  13.3  在Windows環境下部署Tableau Server
  13.4  部署至Tableau Server
  13.5  利用AWS在Linux環境中部署Tableau Server
  13.6  Tabcmd
第14章  Tableau故障診斷
  14.1  技術需求
  14.2  簡介
  14.3  性能記錄機制
  14.4  性能診斷和最佳實踐方案
  14.5  基於日誌的故障診斷
第15章  利用Tableau Prep分析數據
  15.1  簡介
  15.2  技術需求
  15.3  安裝Tableau Prep
  15.4  利用Tableau Prep構建第一個流
  15.5  與大數據協同工作
第16章  基於Tableau的ETL最佳實踐方案
  16.1  簡介
  16.2  技術需求
  16.3  Matillion ETL入門
  16.4  在Linux上發布Tabcmd
  16.5  創建Matillion共享作業

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