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| 編輯推薦： |
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本书是《Tableau商业分析一点通》的升级版。使用了目前新的版本Tableau 20203，重新做了分析过程的截图，而且按照高校的教学目标，进行了案例的广度与深度搭配。同时为了方便读者学习，随书附赠了全书案例操作视频和配套学习课件PPT。
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| 內容簡介： |
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本书是在《Tableau商业分析一点通》内容的基础上进行升级，不仅使用Tableau 2020.3版本对分析过程重新截图，而且按照高校的教学目标匹配了案例的广度与深度。教材中的案例，绝大多数由国内的真实案例修改而来，部分选自Tableau原厂的演示数据。由于本书中的案例均采用Tableau 2020.3版本，旧版本软件无法打开时，请先下载新版本。本书结构清晰、案例丰富、通俗易懂、实用性强，特别适合Tableau的初学者和进阶读者作为自学教程阅读。另外，也适合作为大中专院校的相关专业教学参考书，以及社会培训学校的培训教材。。
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| 關於作者： |
何业文，博易智讯（Bizinsight）创办人，十五年专注应用商业智能、数据挖掘与可视化分析；学业背景为国际贸易与会计学双学位，传播统计学硕士，经济学博士；数字化转型资深顾问，致力于用适合的思路，好用的工具获得商业决策。
郭杰，现任Tableau大中华区技术顾问，负责产品技术咨询。从事商业智能、业务分析软件技术工作17年，曾任职于IBM。参与设计与实施中国金融、电信、政府等多个行业客户的业务决策与商业分析。对企事业信息系统规划、企业信息技术架构、业务分析应用，以及解决方案建立有深刻独到的见解与经验。
袁勋，博易智讯售前顾问，国内早获得Tableau官方双证认证顾问，拥有Tableau Desktop Certified Associate认证、Tableau Server Certified Associate认证，同时也是国内首个“Qualified Tableau Partner Consultant”获得者。承担着为众多企业培训内部数据领袖的工作职责，致力于帮助企业完成从传统BI向敏捷BI的转型。
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| 目錄：
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目录
第1 部分 Tableau 使用概述
第1 章 数据可视化 2
1.1 用数据讲故事3
1.2 数据不只是数字 3
1.3 在数据中寻找什么 4
1.4 数据可视化的常见应用领域 6
1.5 本章小结 . 7
1.6 练习 . 7
第2 章 快速了解Tableau . 8
2.1 Tableau 的发展历程 8
2.2 Tableau 产品简介 9
2.2.1 Tableau Desktop . 9
2.2.2 Tableau Server 10
2.2.3 Tableau Online 11
2.2.4 Tableau Reader . 11
2.2.5 Tableau Public 11
2.2.6 Tableau Prep . 11
2.3 Tableau 应用优势 . 12
2.3.1 简单易用 12
2.3.2 极速高效 13
2.3.3 美观交互的视图与界面 . 14
2.3.4 轻松实现数据融合 16
2.3.5 管理简便 16
2.3.6 配置灵活 16
2.3.7 贯穿数据整合到分析展现 . 17
2.3.8 智能化自助分析 17
2.4 Tableau 功能介绍 18
2.4.1 数据连接 18
2.4.2 了解Tableau 工作区 . 21
2.5 本章小结 . 32
2.6 练习 . 32
第2 部分 新手上路
第3 章 基本操作和可视化图表 34
3.1 排序观察产品类别销售额 34
3.1.1 快捷按钮排序 35
3.1.2 直接拖动图形排序 36
3.1.3 按字母列表排序 37
3.1.4 手动设置顺序 37
3.2 数据分层与分组 38
3.2.1 分层 . 38
3.2.2 分组 . 41
3.3 参数设置 . 43
3.4 语法操作 . 45
3.4.1 主要功能函数简介 46
3.4.2 快速表计算简介 53
3.5 基本可视化图表 57
3.5.1 条形图：产品类别销售额和利润额比较 58
3.5.2 线形图：产品类别销售趋势观察 . 61
3.5.3 饼图：产品类别销售额结构 . 63
3.5.4 复合图：对比销售额和利润额 . 64
3.5.5 嵌套条形图：比较各产品类别不同年度销售额 65
3.5.6 动态图：按时间动态观察销售变化 . 67
3.5.7 热图：通过颜色观察销售状况 . 69
3.5.8 突显表：通过颜色和数值同时观察地区销售模式 71
3.5.9 散点图：观察销售额和运输费用对应情况 73
3.5.10 气泡图：多变量的直观对比 . 75
3.5.11 数据地图：观察不同城市销售情况 . 76
3.6 新型可视化图表 77
3.6.1 甘特图：甘特图观察订单送货时间 . 77
3.6.2 标靶图：绘制实际销售和对应计划 . 79
3.6.3 盒须图：观察各类产品的销售额数值分布情况 81
3.6.4 瀑布图：不同产品类别净利润情况 . 83
3.6.5 直方图：研究订单的利润分布情况 . 85
3.6.6 帕累托图：研究客户消费等级结构 . 86
3.6.7 填充气泡图：气泡大小观察产品类别销售额 91
3.6.8 文字云：文本大小观察产品销售额 . 92
3.6.9 树状图：面积大小观察产品销售额 . 94
3.7 本章小结 . 95
3.8 练习 . 96
第4 章 制作个仪表板 97
4.1 设计动态仪表板 97
4.1.1 新建仪表板 98
4.1.2 布局调整 99
4.1.3 创建动作 102
4.1.4 使用仪表板的注意事项 . 109
4.2 作品分享 . 109
4.3 本章小结 . 117
4.4 练习 . 117
第5 章 实战演练 . 118
5.1 教育水平评估图表 118
5.1.1 学校教育水平评估 118
5.1.2 城市教育水平评估 126
5.2 网站内容评估图表 132
5.2.1 制作“按页面查看”视图 . 133
5.2.2 制作“按媒介查看”视图 . 134
5.2.3 制作“散点图”视图 137
5.3 投资分析图表 138
5.3.1 制作“投资增长率”视图 . 139
5.3.2 制作“文本显示”视图 . 148
5.3.3 合并视图到一个仪表板中 . 150
5.4 本章小结 . 150
5.5 练习 . 151
第3 部分 成功晋级
第6 章 巧用地图 . 154
6.1 保险业索赔分析 154
6.2 房地产估值分析 159
6.2.1 制作“销售区域分析”视图 . 159
6.2.2 制作“地域属性分析”视图 . 160
6.2.3 制作“月度分析”视图 . 161
6.2.4 制作估值分析动态仪表板 . 162
6.3 本章小结 . 163
6.4 练习 . 163
第7 章 美化图表 . 165
7.1 保险业欺诈检测 165
7.2 生产分析 . 169
7.2.1 制作“订单分析”视图 . 169
7.2.2 制作“差异分析”视图 . 172
7.2.3 制作“机器状态分析”视图 . 177
7.2.4 制作生产分析动态仪表板 . 178
7.3 资源组合分析 179
7.4 本章小结 . 185
7.5 练习 . 185
第8 章 设计动态仪表板 186
8.1 人力资源可视化分析 186
8.1.1 制作“职工特征散点图分析”视图 . 186
8.1.2 制作“职工年龄条形图分析”视图 . 187
8.1.3 制作“离退分析”视图 . 188
8.1.4 制作继任规划动态仪表板 . 190
8.2 资产监控 . 191
8.2.1 制作“年度分析”视图 . 191
8.2.2 制作“地域分析”视图 . 192
8.2.3 制作“全局分析”视图 . 194
8.2.4 制作资源监控动态仪表板 . 195
8.3 本章小结 . 197
8.4 练习 . 197
第9 章 客户洞察 . 199
9.1 网站客户洞察 199
9.1.1 制作“各省销售”树图 . 199
9.1.2 制作“序列分析”视图 . 200
9.1.3 制作散点图 200
9.1.4 制作动态仪表板 203
9.2 零售业客户洞察 204
9.2.1 制作“时间序列分析”视图 . 204
9.2.2 制作“客户偏好分析”视图 . 205
9.2.3 制作“区域分析”视图 . 206
9.2.4 制作动态仪表板 207
9.3 游戏客户洞察 208
9.3.1 制作“客户属性分析”视图 . 208
9.3.2 制作“类型洞察”视图 . 210
9.3.3 制作“游戏进程分析”视图 . 212
9.3.4 制作“区域分析”视图 . 213
9.3.5 制作动态仪表板 216
9.4 本章小结 . 217
9.5 练习 . 217
第4 部分 高手秘籍
第10 章 灵活利用参数和仪表板动作 . 220
10.1 索赔分析与预测 220
10.1.1 制作“索赔分析”视图 . 221
10.1.2 制作“各省索赔额与赔付额情况”趋势图 229
10.1.3 制作“各省索赔额与赔付额倒金字塔”视图 230
10.2 门户创建 . 235
10.2.1 制作“油井CO2 排量”视图 235
10.2.2 创建“油井总收益”视图 . 236
10.2.3 制作“移动平均”视图 . 238
10.2.4 制作仪表板 239
10.3 网络广告投放分析 243
10.3.1 制作“广告分组CTR”视图 243
10.3.2 制作“广告创意CTR 与目标CTR 对比”视图 244
10.3.3 制作“单次点击成本监测”视图 . 246
10.3.4 制作“网络广告投放分析”仪表板 . 253
10.4 本章小结 . 255
10.5 练习 . 256
第11 章 设计个性化背景 257
11.1 NBA 赛事分析 257
11.2 货架图分析 262
11.2.1 制作“货架图”视图 262
11.2.2 制作“各门店销售趋势”视图 . 265
11.2.3 导入各产品类别图片 266
11.2.4 制作“货架分析报告”仪表板 . 270
11.3 本章小结 271
11.4 练习 272
第5 部分 实际应用
第12 章 中国楼市降温的分析 274
12.1 中国楼市分析 274
12.1.1 制作购房计算器 275
12.1.2 制作“房价与GDP 关系”视图 . 279
12.1.3 制作“房价变化全国分布”视图 . 282
12.1.4 制作“环比变化城市排名”视图 . 284
12.1.5 制作“房价与CPI 的关系”视图 285
12.1.6 制作销售情况的视图 288
12.1.7 制作施工情况的视图 291
12.1.8 制作投资情况的视图 292
12.1.9 制作动态仪表板 294
12.2 本章小结 . 296
12.3 练习 . 296
第13 章 Tableau 官网访问数据分析 297
13.1 Tableau 官网各板块访问情况 297
13.1.1 制作“各板块总访问量”视图 . 298
13.1.2 制作“网站各板块访问量走势”视图 299
13.1.3 制作“单次浏览时长、访问人数交叉分析”视图 300
13.1.4 制作“各网址情况分析”视图 . 302
13.1.5 制作“仪表”视图 303
13.1.6 制作动态仪表板 303
13.2 本章小结 . 305
13.3 练习 . 305
第14 章 伦敦巴士线路可视化 306
14.1 制作“伦敦巴士线路数据”视图 306
14.1.1 制作“路线地图” 307
14.1.2 制作“时间与人流量”视图 . 309
14.1.3 制作“支付方式”视图 . 311
14.1.4 制作动态仪表板 313
14.2 本章小结 . 315
14.3 练习 . 316
第6 部分 拓展应用
第15 章 关联分析与相关性分析 . 318
15.1 关联分析与相关性分析 318
15.1.1 制作“关联分析”视图 . 319
15.1.2 制作“相关性分析”视图 . 323
15.2 本章小结 . 328
15.3 练习 . 329
附录A Tableau 函数汇总 330
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| 內容試閱：
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序言1
为什么“数据素养（Data Literacy）”已成为和语言一样重要的基本能力？
“移动互联网原生代”指的是与移动互联网的规模化应用同步成长的一群人。我国在移动互联网的应用时间上与西方国家几乎同步。身边的大多数“00后”“10 后”年轻人，从小就用手机和iPad 来听故事、看动画、玩游戏、上网课、查资料等。生于20 世纪70、80 年代的父母们一如既往地望子成龙、施不求报，并且特别重视教育。当丰富多彩的资讯，功能各异的App，应有尽有的培训班铺满案头时，的挑战不是金钱不够用，而是时间不够用！移动互联网原生代们爱好迥异、极具个性且各有所长，但个性之中也有共性：虽年轻却洞彻事理，虽梦幻却面对现实。这代人危机感很强，总觉得与AI“争饭碗”的日子就要到来了，于是每天都努力地寻找适应生活的办法，在知识积累的过程中倾尽全力，在学习过程中寻找自我激励与节奏平衡，在实践中努力延续如婴儿学语般的初动力，并且展开对自身形态的剥削与自律。
在当下，从父母到年轻人，似乎每天都对自己发出灵魂拷问：未来已来，用什么来养家糊口？
如果暂时没想好，不必紧张更不必迷茫，从统计学诞生到今天有几百年了，多国多次的经济普查结论很清楚：做个幸福的普通人是多数人的宿命。路是走出来的，应时而变，保持热忱，修一技傍身是迟早的事。在此过程中，留心观察，静心思考，用心计算，就是“数据素养”。我对此非常乐观，相信它的重要性已被许多读者认知，它将辅助年轻人进一步提升基本技能和学科知识，完成自己养家糊口的重担。“数据素养”已成为和语言一样重要的基本能力，例如：
善乐、善舞者，可演。高低错落的音符，长短不一的时值，本就是数学。妙曼翩翩的舞姿在《舞蹈风暴》节目中也被数字化了：动作的高度、幅宽、角度、停留时长及观众喜爱度投票等，分分秒秒皆数据。善工、善器者，可造。“长征”运载、“天宫”常驻、“神舟”遨游、“嫦娥”探月、“玉兔”留守……从平凡小物到航天航空，从概念设计到规模量产，每一项都离不开数据分析。
善技、善武者，可竞。篮球赛场的3 秒规则，体操赛场的难度系数，足球赛场的持球时长与射门率，排球赛场的拦网成功率等，都是推测比赛成败的关键值。
善厨、善品者，可广。大众点评的评论，食客就餐的疏密，套餐、单品的搭配，处处留心皆可算。
善医、善药者，可验。Tableau 的用户名单中，辉瑞、诺和诺德、西安杨森等知名药企数不胜数。
善言、善辩者，可引。美国大选中的总统辩论，谈及经济、民生、环保、安全，无一不用数据说话。
无论你正在学习什么学科，天文地理、人文社会、工商管理、经济金融、物理化学、医卫护养、安全政法，还是与数据应用直接相关的数学、统计、IT，综观当下的科技进步，总能发现数据驱动的新应用、新模式和新形态。当智能手机、IoT 设备、音视频触点等完成数据采集后，5G 网络迅速将其传输至云，剩下的工作留待有心者来分析与发现。我们每个人既是数据的生产者，又必须成长为所在领域的数据消费者，乃至数据领袖。而真正的数据领袖，是将专业知识与数据技能相结合的高手，是心态开放与勇于实践的斗士。
为什么要用Tableau 来学数据分析
在提升自身数据素养的道路上，可用的工具很多，学科知识与逻辑算法比工具更重要。Excel、SPSS、SAS、MATLAB、Eviews、Stata、R、Python……以及行业软件中自带算法的分析模块等，都是易于掌握且功能强大的好工具。如果没有指定工具，那么利用Tableau 来提升数据素养是一种非常好的选择。
Tableau 是一种可视化分析软件，它诞生于2005 年，主创人员分别拥有斯坦福大学的统计学背景和Pixar 动画工厂的数字技术与美工功底，它从一开始就确定了自身“帮助人看见并理解数据”的使命。2019 年，Tableau 被收购成为全球的CRM 软件品牌Salesforce 的旗下成员，而Salesforce 作为入选的软件企业，也在2020 年被纳入道琼斯工业指数。它预示着数据已经成为生产要素，在工业、商业、社会管理服务等板块之间快速流动。
大量数据将留存：物联网等智能设备、CRM 等客服系统、电话、邮件、微信、抖音、电商平台等都将有大量数据留存；大量分析自动化：在数据传输过程中落实自然语言处理、大数据预测、机器学习、深度学习、人工智能与结果生成，其中所有重复性或经简单算法可得结果的环节，都会被人工智能所替代；大量开发有算法：从事应用程序开发、软件服务二次开发等的从业者将受到算法指导；大量应用挂云上：开发完成后的应用程序将面向众多普通用户形成特定工作区域，贯穿工作流程。
虽然上述过程听起来既宏大又复杂，但本质却很简单：数据是生产要素，我们可以把它当作日常的水一样看待，让它在流动过程中被观察和使用，并且避免浪费。Tableau 的可视化分析能力十分强大，它能够自动将繁杂的数据快速转化为适合的图表，让我们将时间留给理解数据所反映的行为，找出背后原因，还原商业与社会真相，创造新的产品与服务。这才是未来工作的起点。
值得一提的是，Tableau 拥有全球的免费学习社区与清晰的学习路径规划，考取Tableau 证书的过程就是个人数据素养逐步提升的过程。
如何阅读本书
现在您看到的这本《Tableau 数据可视化分析一点通（案例视频版）》是Tableau 系列之高校版，适合高校教学，或者正在学校就读的学生初探数据分析工作。同期销售的《Tableau 商业分析从新手到高手（案例视频版）》以商业应用案例为主，带有大量脱敏后的业务数据与实战习题，适合初入职场的数据分析专业人士阅读，也可作为教学时的进阶教材。这两本教材的结合，将带来不一样的阅读体验。《Tableau 数据可视化分析一点通（案例视频版）》偏重操作，《Tableau 商业分析从新手到高手（案例视频版）》偏重思路。
博易智讯（Bizinsight）团队是国内专注于商业分析的团队，希望了解或加入我们的读者，可以访问www.bizinsight.com。
希望下载Tableau 进行试用的读者，可以到Tableau 官网下载。如需下载本教材的教学PPT 和数据源文件，请登录出版社链接xxxxxxx 或注册T 社区（www.tableauhome.com.cn），社区包含更多案例演示视频与真人习题讲解，期待您参与互动并分享您的作品与应用心得。B 站搜索“Bizinsight”亦能获得更多视频学习资源。
“苹以春晖，兰以秋芳，来日苦短，去日苦长”。2020 年已经过去了，经历了这一年的长寒暑假与严每日健康打卡，不知你宅出新境界了没有。如有幸让你看到本教材，说明你内心是相当有追求的“斜杠”青年，本教材已经串联起许多身宅心不宅的小伙伴。
致谢
本教材的撰写人来自Bizinsight 优秀的商业分析师团队，袁勋、杨洋、鲍宇聪、胥倩倩均有独特贡献。感谢非凡为本教材更新了T 社区（www.tableauhome.com.cn），这是一个为读者提供案例数据、学习视频、Tableau 模板，以及分享模板挣钱的社区。
鉴于有限的撰写时间，教材中难免存在错误，恳请读者发现问题后在微信公众号“数据艺术家”后台留言，为我们提供宝贵的意见和建议，在此诚挚感谢！
我想借此机会感谢一直默默支持我的家人们，你们是我温暖的能量场。尤其感谢自家的两位小学生闺女，妈妈将与你们一起行走在自我发现与努力升华的道路上。
后感谢电子工业出版社张慧敏女士及编辑团队的持之以恒，要不是你们的提醒与鞭策，本教材不可能面世。尤其感谢技术编辑们花费了大量时间完成对书籍的修订与排版。
—— 何业文
Bizinsight 创办人
序言2
如今商业智能（Business Intelligence，BI）被广泛应用于各个行业，并在辅助商业决策方面发挥了重大的作用。在大数据时代，每天都有成千上万个通过充分利用数据改善人们生活的机会。疫情研究、教学模式、行业效率、病患护理、政府支出等，这样的机会不计其数。在此背景下，人们需要一种工具：能够快速灵活地连接、整合数据，提供简单的方式实现从不同的角度去观察、研究数据，计算和展示不同的指标，获得的结果应该能够马上分享，获取反馈，并推进后续的分析。利用数据改变世界，这就是Tableau 成立的初衷。
2003 年，Tableau 在美国西雅图成立。三位创始人均来自斯坦福大学，分别是杰出的计算机科学家、曾获奥斯卡金像奖的教授和对数据充满热情的睿智商业领袖。他们联手解决了软件面临的难题之一：让数据变得通俗易懂。
“让数据为我所用”是大数据时代赋予的要求，数据可视化的出现从侧面缓解了专业数据分析人才的缺乏。以Tableau 为代表的敏捷商业智能产品以杰出的数据可视化能力被越来越多的人接受和认可。作为一款定位数据可视化敏捷开发和实现的商业智能展现工具，在降低数据分析门槛的同时，也为分析结果提供更炫的展现方式。
2015 年，Tableau 进入中国市场。目前，Tableau 在全球拥有超过80 000位客户及逾90%的世界500 强客户。其中，亚太地区是Tableau 近几年增长快的地区之一，中国则是亚太地区市场的关键。
据中国留学社的调查，中国是世界上拥有教育系统的国家之一。2014年，约939 万名学生参加普通高等学校招生全国统一考试，与1978 年中国只有14%的大学适龄人口接受高等教育相比，2014 年中国约有20%的同等年龄组人口进入高等学校。学生数量增长的同时也带来了一个紧迫的问题：各大高校如何才能促进学校发展并更好地展示自身的学术成果？在过去，教育机构人员只能通过静态报表访问数据洞察见解来展示；与此同时，电子表格作为主要的自助分析工具，通常存在速度慢、易出错且无法治理数据和扩展应用等问题。
目前，全球已有包括华盛顿大学、佛罗里达国际大学、波士顿学院在内的数千所高校正在使用Tableau。国内包括中国人民大学、复旦大学、上海财经大学、中国传媒大学等高校也已经使用Tableau 实现管理部门内部数据分享、高校信息公示与风采展示、学生培养与日常管理、资源分配与就业趋势、大数据应用实验室建设与科研项目实施。近几年，Tableau 还推出了学术研究计划，并且从2018 年5 月1 日起，有资格参加Tableau 学术研究计划的人可以免费使用Tableau Prep。各高校可根据当今社会对数据驱动型人才的需求，增设相应的数据分析课程，使学生真正学到有用的、符合市场需求的数据分析技能。
在当今的就业市场，每个行业的公司都在雇佣具有分析技能的人来处理大数据，科学工作者和营销人员都需要通过分析技能来保持竞争力。因此，学会一款功能强大又易于使用的软件变得尤为重要。本教材基于Tableau 20203版本，结合实际案例，通过详细的操作步骤讲解核心功能；图文并茂的方式，更容易让读者快速上手。相信本教材在帮助读者掌握自助分析技能的同时，还将获得更多的实战商业体验。
—— 郑重（David Zheng）
Tableau 大中华区及韩国渠道区域副总裁
序言3 数据分析——当代人才的技能与素养
提起商业智能，可能很多人都并不陌生，这个在20 世纪就已经诞生的技术，在过去的几十年间经历快速迭代的发展，从早期的数据展示到即席查询、多维分析、KPI 指标、仪表板、计分卡、定制化报表、移动端应用、Office 插件等不同技术场景路线的演进，行业从早期的电信、银行、保险等信息化建设的传统领域，逐步延伸到了互联网、高科技、零售、制造、医疗、运输等各行各业。即便如此，就像第三方研究机构麦肯锡的分析报告中所谈到的，今天，仍旧有92%的企业未能扩大分析的使用范围。换句话讲，一些企业可能从很久之前就已经建立了属于自己企业和部门的BI 系统，但时至今日，仍不能发挥出数据分析和BI 应用应有的价值，因此也制约了BI 技术在企业环境下的推广和发展。
回顾那些已经取得了一定推广规模，或者正在兑现数据分析价值的应用环境，我们会发现功能场景已不再是衡量BI 系统乃至应用是否可以取得成功的且关键性指标。围绕BI 系统的建设，甚至是企业数据文化的打造，那些获得了部分成功的企业还在做着以下5 个方面的事情。简而言之，围绕着技术以外，还应该有政策、人员、环境等方面的支持。一个人的数据分析能力不能改变整个公司的数据应用水平，但是一个部门乃至更大规模人员的数据分析能力是可以影响甚至决定整个企业的数据应用水平的。所以在学习和了解BI 技术本身的同时，我们更应该思考，如何利用BI技术快速搭建起适合自己企业的数据分析环境。我个人在经历过传统BI 技术到现代BI 技术的发展后，一个很深的感受就是数据分析技术的推广应该视为一种技能，面向全员开展，而不应以一种技术门槛的要求，局限于少数的专业化人才中。我们应该在一开始就将其视为部门乃至全公司对于人才的一种技能，无论大家负责怎样的工作岗位，都能够具备数据分析的思维，对日常的工作、决策做出指导；当每个人都可以摆脱经验式的思维模式，转而依托数据采取了数据分析的思维模式时，彼此间就会建立起基于数字和事实的批判性思维环境。实事求是，用数字说话，这会让我们在身处快速、变化式的业务环境中，保持沉着和冷静，从容应对每一次的业务抉择。
就像2003 年Tableau 成立之初，创始人所立下的誓言：帮助所有人查看和理解他们的数据。Tableau 在一开始就将其使用受众定位于全民基础，让一个从前被视为只有数据分析师、数据科学家等少数人掌握的专业技能，迅速被大众了解和掌握，用更大规模的分析基础培养了一批又一批的分析型人才，重视数据，看懂数据，和数据对话，用数据传递思想是所有人使用Tableau 的一种本能。当有一天我们从数据内容的浏览者，逐步转型为数据内容的创作者时，人人都是数据分析师将不只是一句口号。
本教材收录了Tableau 学习的一些操作技能，结合案例的形式可以让读者更快地将所学付诸于实践，如果可以将其结合并运用于实际的业务数据环境中，将获得更多的商业价值，希望每一位读者都可以借此开启属于自己的数据分析之旅。
—— 郭杰（Jay）
Tableau 大中华区首席技术顾问
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