章   數據可視化及Tableau     001

學習目標    001

能力目標    001

思政目標    001

思維導圖    002

節   數據可視化    002

第二節   Tableau 軟件 005

上機作題    008

第二章   Tableau Desktop    009

學習目標     009

能力目標     009

思政目標    009

思維導圖    010

節   主要新增功能    010

第二節   數據類型    011

第三節   運算符及先級    014

第四節   軟件安裝    015

第五節   軟件界面簡介    016

第六節   文件類型    019

上機作題    020

第三章   連接數據源   021

學習目標   021

能力目標     021

思政目標    021

思維導圖    022

節   連接到文件    022

第二節   連接到數據庫    031

上機作題    032

第四章   Tableau 的基本作     033

學習目標    033

能力目標    033

思政目標    033

思維導圖    034

節   工作區及其作    034

第二節   維度和度量及其作    042

第三節   連續和離散及相關作    045

第四節   數據及視圖的導出    047

上機作題    051

第五章   Tableau 數據可視化     052

學習目標    052

能力目標    052

思政目標    052

思維導圖    053

節   簡單視圖的可視化    053

第二節   復雜視圖的可視化    061

上機作題    071

第六章   Tableau 儀表板和故事     072

學習目標    072

能力目標    072

思政目標    072

思維導圖    073

節   儀表板    073

第二節   Tableau 故事 079

第三節   共享可視化視圖    081

上機作題    082

第七章   數據高級作   083

學習目標    083

能力目標    083

思政目標    083

思維導圖    084

節   建和管理關繫    084

第二節   數據排序    088

上機作題    090

第八章   數據分析表達式   091

學習目標    091

能力目標    091

思政目標    091

思維導圖    092

節   函數    092

第二節   行計算    095

第三節   行級別函數及其應用    096

第四節   表計算    125

上機作題    130

第九章  數據處理   131

學習目標    131

能力目標    131

思政目標    131

思維導圖    132

節   數據的基本概念    132

第二節   數據來源   133

第三節   數據導入   134

第四節   數據清洗   136

第五節   數據加工   138

第六節   數據抽樣   141

上機作題    142

第十章  統計分析的可視化   143

學習目標    143

能力目標    143

思政目標    143

思維導圖    144

節   相關分析    144

第二節   回歸分析    147

第三節   聚類分析    151

第四節   時間序列分析    154

第五節   地理數據的可視化    159

上機作題    159

第十一章   Hadoop    160

學習目標    160

能力目標    160

思政目標    160

思維導圖    161

節   認識 Hadoop  161

第二節   連接的基本條件    165

第三節   連接的主要步驟    166

第四節   化連接性能    170

上機作題    171

第十二章   綜合應用   172

案例：基於 Python 的上市公司大數據采集與經營分析 172

案例二：基於 Python 的上市公司財務報表分析與可視化 173

參考文獻   174

習近平總書記指出：“數字技術正以新理念、新業態、新模式全面融入人類經 濟、政治、文化、社會、生態文明建設各領域和全過程，給人類生產生活帶來廣 泛而深刻的影響。當前，世界百年變局和世紀疫情交織疊加，國際社會迫切需要 攜起手來，順應信息化、數字化、網絡化、智能化發展趨勢，抓住機遇，應對挑戰。  ” 數據是數字經濟時代關鍵的基礎性要素，中國信息通信研究院  2020年發布的 《大數據白皮書（2020年）》提到：國際權威機構  Statista的統計與預測認為  2035 年全球數據產生量預計達到2142ZB，全球數據量即將迎來更大規模的爆發。此時， 人們需要從海量的數據中捕獲有用的信息，而數據可視化正是信息時代人們對邏 輯思維形像化需求的產物，是數據處理工作中的一個重要方面。 本書以  Tableau  Desktop為主要工具，介紹  Tableau在數據分析與可視化方面的 主要應用：提供全新的數據模型、簡化復雜的數據分析，使用戶可以更輕松地跨 多個數據表分析復雜的業務問題。這些功能可大大提升企業的數據處理能力和分 析能力。本書主要包括十二個章節（建議  46~60學時），其中綜合應用篇（建議 16學時）建議采用實訓教學。各章內容具體如下： 章介紹數據可視化及  Tableau概述、常用的數據可視化軟件、大數據時代 的挑戰、大數據可視化的難點、可視化技術的新特性等，對整體數據可視化分析 進行初步介紹。建議安排  1學時。 第二章介紹  Tableau的新增功能、數據類型、運算符及優先級、軟件安裝、軟件 界面等，幫助讀者了解  Tableau基本操作。建議安排  1學時。 第三章介紹  Tableau連接文件和關繫型數據庫，包括  MicrosoftExcel、文本文件、 JSON文件、MicrosoftAccess、PDF文件等。建議安排  2~4學時。 第四章詳細介紹  Tableau的基礎操作，包括工作區、維度和度量及其轉換、連 續和離散及其轉換、數據及視圖的導出等。建議安排  2~4學時。   第五章介紹使用  Tableau生成可視化視圖的方法，包括簡單視圖和復雜視圖。 建議安排  4學時。 第六章介紹創建儀表板的基本要求、儀表板及其創建、使用  Tableau創建故事 和共享可視化視圖的步驟等。建議安排  4學時。 第七章介紹數據高級操作，包括創建和管理關繫、數據排序等。建議安排  2~4 學時。 第八章介紹  Tableau的常用高級操作——數據分析表達式，包括使用函數、進 行表計算等。建議安排  2~4學時。 第九章介紹數據可視化中的數據處理，包括數據的基本概念、數據來源、數 據清洗、數據加工、數據抽樣等。建議安排  2~4學時。 第十章介紹  Tableau中統計分析的可視化，包括相關分析、回歸分析、聚類分析、 時間序列分析以及地理數據的可視化。建議安排  8~10學時。 第十一章介紹  Hadoop分布式文件繫統，Tableau連接  ClouderaHadoop、MapRHadoop  Hive的基本條件和主要步驟以及優化連接性能等。建議安排  2~4學時。 第十二章為綜合應用篇，以工商管理類完整的數據分析為案例，並將  Python 與  Tableau的完美結合成果進行具體化展示。建議安排  16學時。 本書至四章、第七至十一章由重慶理工大學吳花平教授、碩士研究生湯 樂雯和宋飛編寫，第五、六章由雲南師範大學李圓蕊老師編寫，第十二章由雲南 大學劉金卓副教授和重慶理工大學朱譜熠副教授編寫。本書的整體架構和軟件技 術支持由重慶瀚海睿智大數據科技股份有限公司總裁陳繼工程師提供。張雷、吳 祖松、張帆、徐加波、羅章濤參與全書的審校工作。 本書的出版得到了重慶理工大學研究生院的大力支持，並得到了重慶瀚海睿 智大數據科技股份有限公司提供的軟件技術支持，同時，各位專家學者和編輯也 提出了許多寶貴的意見，在此一並表示衷心感謝！同時也向對本書的出版給予過 關心和支持的所有人致以衷心的感謝！ 後，竭誠希望廣大讀者對本書提出寶貴意見，以促使我們不斷改進。由於 時間和編者水平有限，書中的疏漏和錯誤之處在所難免，敬請廣大讀者批評指正。 編者 2022年  10月