本书共11章，主要内容包括Tableau数据可视化概述、连接数据源、Tableau基础操作、Tableau可视化分析、地图、仪表盘、连接Hadoop Hive、连接Hadoop Spark、Tableau在线服务、电商行业案例、互联网行业案例等。 作为普通高等院校计算机、数据科学与大数据专业的教材，也可作为数据分析行业从业人员的参考用书。 作为普通高等院校计算机、数据科学与大数据专业的教材，也可作为数据分析行业从业人员的参考用书。

1.本书以Tableau桌面软件Desktop为主线，详尽介绍了Tableau的基本概念、术语及数据分析与可视化的各种功能和知识。
2.本书配套微课视频，将重要的可视化操作进行视频讲解，同步教学。
3.本书配套资源丰富，案例数据源，课件，上机实验指导等。

王国平，主要从事大数据分析与研究等工作，在国内中文核心期刊发表多篇文章。熟练掌握数据分析和可视化软件，从事数据分析和研究工作多年，精通Tableau、SAS、SPSS Modeler、Stata、Matlab等软件。

第1章 Tableau数据可视化概述 001
1．1　数据可视化概述　001
1．1．1　什么是数据可视化　001
1．1．2　如何实现数据可视化　002
1．1．3　数据可视化的注意事项　002
1．2　数据可视化常用软件　003
1．2．1　Tableau Desktop　003
1．2．2　Microsoft Power BI　004
1．2．3　阿里DataV　004
1．2．4　腾讯云图　005
1．2．5　百度Sugar　006
1．2．6　帆软FineBI　006
1．3　Tableau软件概况　007
1．3．1　Tableau Desktop　007
1．3．2　Tableau Prep　007
1．3．3　Tableau Online　007
1．3．4　Tableau Server　008
1．3．5　Tableau Public　008
1．3．6　Tableau Mobile　008
1．3．7　Tableau Reader　008
1．4　初识Tableau Desktop　008
1．4．1　新增功能　008
1．4．2　开始页面　009
1．4．3　“数据源”界面　010
1．4．4　数据类型及其转换　011
1．4．5　运算符及其优先级　014
1．4．6　文件类型　015
1．5　练习题　015

第2章　Tableau连接数据源　016
2．1　连接数据文件　016
2．1．1　Microsoft Excel　016
2．1．2　文本文件　018
2．1．3　JSON文件　019
2．1．4　Microsoft Access　020
2．1．5　PDF文件　021
2．1．6　空间文件　022
2．1．7　统计文件　023
2．2　连接关系型数据库　025
2．2．1　Microsoft SQL Server　025
2．2．2　MySQL　026
2．2．3　Oracle　027
2．2．4　PostgreSQL　028
2．2．5　IBM DB2　029
2．2．6　MemSQL　030
2．3　连接非关系型数据库　031
2．3．1　MongoDB简介　031
2．3．2　安装MongoDB　031
2．3．3　连接MongoDB　032
2．4　连接其他数据源　034
2．4．1　阿里MaxCompute　034
2．4．2　Databricks　034
2．4．3　更多服务器　034
2．5　练习题　035
第3章　Tableau基础操作　036
3．1　工作区及其操作　036
3．1．1　工具栏及其功能　036
3．1．2　“数据”窗格操作　037
3．1．3　“分析”窗格操作　038
3．1．4　功能区和卡　039
3．1．5　工作表及其操作　040
3．2　维度和度量及相关操作　043
3．2．1　维度及其操作　043
3．2．2　度量及其操作　043
3．2．3　维度字段和度量字段的转换及案例　043
3．3　连续和离散及相关操作　045
3．3．1　连续及其操作　045
3．3．2　离散及其操作　046
3．3．3　连续字段和离散字段的转换及案例　046
3．4　数据及视图的导出　047
3．4．1　导出数据文件　047
3．4．2　导出图形文件　048
3．4．3　导出PDF文件　049
3．4．4　导出PowerPoint文件　050
3．4．5　导出低版本文件　051
3．5　练习题　052
第4章　Tableau高级操作　053
4．1　创建字段及其案例　053
4．1．1　创建字段简介　053
4．1．2　创建字段案例　053
4．2　表计算及其案例　055
4．2．1　表计算简介　055
4．2．2　表计算案例　057
4．3　创建参数及其案例　058
4．3．1　创建参数简介　058
4．3．2　创建参数案例　058
4．4　函数应用及其案例　062
4．4．1　常用函数简介　062
4．4．2　函数应用案例　070
4．5　练习题　072
第5章　Tableau数据可视化　073
5．1　简单视图的可视化　073
5．1．1　条形图　073
5．1．2　饼图　074
5．1．3　直方图　076
5．1．4　折线图　078
5．1．5　气泡图　079
5．2　复杂视图的可视化　081
5．2．1　树状图　081
5．2．2　散点图　082
5．2．3　箱形图　084
5．2．4　环形图　085
5．2．5　倾斜图　090
5．3　统计分析的可视化　094
5．3．1　相关分析　095
5．3．2　回归分析　096
5．3．3　聚类分析　099
5．3．4　时间序列分析　102
5．4　地理数据的可视化　106
5．5　练习题　107
第6章　Tableau仪表板和故事　108
6．1　创建仪表板的基本要求　108
6．1．1　熟悉业务并合理规划　108
6．1．2　利用视图充分展示　108
6．1．3　完善视图以避免错误　109
6．2　Tableau仪表板　109
6．2．1　认识仪表板　109
6．2．2　创建仪表板　109
6．2．3　完善美化仪表板　111
6．3　Tableau故事　113
6．3．1　让故事代替PPT　113
6．3．2　创建故事　113
6．3．3　完善美化故事　116
6．4　共享可视化视图　118
6．5　练习题　118
第7章　连接Hadoop集群　119
7．1　认识Hadoop　119
7．1．1　Hadoop分布式文件系统　120
7．1．2　MapReduce计算框架　120
7．1．3　Apache Hadoop发行版　120
7．2　连接的基本条件　122
7．2．1　连接的前提条件　122
7．2．2　安装驱动程序　122
7．2．3　启动Hive服务　122
7．3　连接的主要步骤　123
7．3．1　连接Cloudera Hadoop大数据集群　123
7．3．2　连接MapR Hadoop Hive大数据集群　127
7．4　连接性能优化　128
7．4．1　自定义SQL语句　128
7．4．2　创建数据提取　129
7．5　练习题　130
第8章　Tableau在线服务器　131
8．1　认识Tableau在线服务器　131
8．1．1　注册和免费试用Tableau Online　131
8．1．2　创建和激活站点　132
8．1．3　服务器配置选项介绍　134
8．2　Tableau在线服务器基础操作　139
8．2．1　设置账户及内容　139
8．2．2　设置显示及排序样式　140
8．2．3　快速搜索与搜索帮助　141
8．3　Tableau在线服务器用户设置　142
8．3．1　设置站点角色及权限　142
8．3．2　向站点添加用户　143
8．3．3　创建和管理群组　145
8．4　Tableau在线服务器项目操作　148
8．4．1　创建和管理项目　148
8．4．2　创建项目工作簿　151
8．4．3　移动项目工作簿　153
8．5　练习题　155
第9章　电商行业案例实战　156
9．1　客户价值分析　156
9．1．1　2014年至2020年上半年有效订单的客户数　157
9．1．2　2020年上半年有效订单客户的分布　158
9．1．3　2020年上半年不同学历客户购买额　159
9．1．4　2020年上半年有效订单量客户排名　159
9．2　商品配送分析　160
9．2．1　2020年上半年各月份平均延迟天数　161
9．2．2　2020年上半年各地区平均延迟天数　162
9．2．3　2020年上半年各类型商品平均延迟天数　163
9．2．4　2020年上半年各门店平均延迟天数　163
9．3　商品退货分析　164
9．3．1　2020年上半年各月份商品退货次数　165
9．3．2　2020年上半年各地区商品退货金额　166
9．3．3　2020年各类型商品退货金额　167
9．3．4　2020年上半年主要退货商品及数量　167
9．4　商品预测分析　168
9．4．1　2020年下半年商品销售额预测　169
9．4．2　2020年下半年商品利润额预测　170
9．4．3　2020年下半年商品销售量预测　171
9．4．4　2020年下半年商品退货量预测　171
9．5　练习题　172
第10章　客户价值画像实战　173
10．1　认识RFM模型　173
10．1．1　RFM模型简介　173
10．1．2　RFM模型的维度　174
10．1．3　RFM模型的客户价值分类　174
10．2　数据处理与标准化　174
10．2．1　指标数据处理　174
10．2．2　指标数据标准化　176
10．3　数据分析与建模　177
10．3．1　设置指标参考值　177
10．3．2　判断指标数据优劣　178
10．3．3　划分客户价值类型　179
10．4　数据可视化分析　180
10．4．1　客户价值类型的数量分析　180
10．4．2　客户价值类型的占比分析　181
10．4．3　客户价值类型的地区分析　182
10．4．4　客户价值类型的详细名单　183
10．4．5　客户价值类型分析仪表板　183
10．5　练习题　184
附录　185
参考文献　200