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| 編輯推薦： |
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Tableau和Python完美结合，赋能数据分析与可视化
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| 內容簡介： |
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《数据可视化》对 Tableau、连接数据源、数据可视化分析的基础操作和高级操作做了详细介绍， 旨在帮助不具备编程或脚本语言技能的初学者轻松地跨多个数据表分析复杂的业务问题。此外，本书以上市公司为例，通过 Python 与 Tableau 的深度融合对上市公司进行分析， 有利于读者提高实战能力，具备系统的数据分析思维。 本书内容全面，提供多样化数据模型，注重细节和基础，案例从易到难、由浅入深、 循序渐进。 本书可作为高等院校电子商务类专业本科生、工商管理类本科生和研究生的教学用 书，也可作为电子商务企业的岗位培训和财会类岗位自学用书。
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| 關於作者： |
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吴花平，教授，硕士生导师，曾受国家留学基金委全额资助作为Texas A&M University联合培养博士生，重庆市会计领军（后备）人才，重庆市黄大年式教师团队成员，重庆理工大学青年英才，主持国家社科等科研项目10余项，目前主要从事云会计、管理会计大数据、审计数据分析等教学研究；作为团队主要成员，获国家教学成果奖二等奖1项，重庆市教学成果奖一等奖1项，第一届重庆市学位与研究生教育学会研究生教育教学改革研究优秀成果奖（不分等级）1项，重庆理工大学教学成果奖一等奖2项，二等奖2项。
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| 目錄：
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第一章 数据可视化及Tableau 001
学习目标 001
能力目标 001
思政目标 001
思维导图 002
第一节 数据可视化 002
第二节 Tableau 软件 005
上机作题 008
第二章 Tableau Desktop 009
学习目标 009
能力目标 009
思政目标 009
思维导图 010
第一节 主要新增功能 010
第二节 数据类型 011
第三节 运算符及先级 014
第四节 软件安装 015
第五节 软件界面简介 016
第六节 文件类型 019
上机作题 020
第三章 连接数据源 021
学习目标 021
能力目标 021
思政目标 021
思维导图 022
第一节 连接到文件 022
第二节 连接到数据库 031
上机作题 032
第四章 Tableau 的基本作 033
学习目标 033
能力目标 033
思政目标 033
思维导图 034
第一节 工作区及其作 034
第二节 维度和度量及其作 042
第三节 连续和离散及相关作 045
第四节 数据及视图的导出 047
上机作题 051
第五章 Tableau 数据可视化 052
学习目标 052
能力目标 052
思政目标 052
思维导图 053
第一节 简单视图的可视化 053
第二节 复杂视图的可视化 061
上机作题 071
第六章 Tableau 仪表板和故事 072
学习目标 072
能力目标 072
思政目标 072
思维导图 073
第一节 仪表板 073
第二节 Tableau 故事 079
第三节 共享可视化视图 081
上机作题 082
第七章 数据高级作 083
学习目标 083
能力目标 083
思政目标 083
思维导图 084
第一节 建和管理关系 084
第二节 数据排序 088
上机作题 090
第八章 数据分析表达式 091
学习目标 091
能力目标 091
思政目标 091
思维导图 092
第一节 函数 092
第二节 行计算 095
第三节 行级别函数及其应用 096
第四节 表计算 125
上机作题 130
第九章 数据处理 131
学习目标 131
能力目标 131
思政目标 131
思维导图 132
第一节 数据的基本概念 132
第二节 数据来源 133
第三节 数据导入 134
第四节 数据清洗 136
第五节 数据加工 138
第六节 数据抽样 141
上机作题 142
第十章 统计分析的可视化 143
学习目标 143
能力目标 143
思政目标 143
思维导图 144
第一节 相关分析 144
第二节 回归分析 147
第三节 聚类分析 151
第四节 时间序列分析 154
第五节 地理数据的可视化 159
上机作题 159
第十一章 Hadoop 160
学习目标 160
能力目标 160
思政目标 160
思维导图 161
第一节 认识 Hadoop 161
第二节 连接的基本条件 165
第三节 连接的主要步骤 166
第四节 化连接性能 170
上机作题 171
第十二章 综合应用 172
案例：基于 Python 的上市公司大数据采集与经营分析 172
案例二：基于 Python 的上市公司财务报表分析与可视化 173
参考文献 174
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| 內容試閱：
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习近平总书记指出：“数字技术正以新理念、新业态、新模式全面融入人类经 济、政治、文化、社会、生态文明建设各领域和全过程，给人类生产生活带来广 泛而深刻的影响。当前，世界百年变局和世纪疫情交织叠加，国际社会迫切需要 携起手来，顺应信息化、数字化、网络化、智能化发展趋势，抓住机遇，应对挑战。 ” 数据是数字经济时代最关键的基础性要素，中国信息通信研究院 2020年发布的 《大数据白皮书（2020年）》提到：国际权威机构 Statista的统计与预测认为 2035 年全球数据产生量预计达到2142ZB，全球数据量即将迎来更大规模的爆发。此时， 人们需要从海量的数据中捕获有用的信息，而数据可视化正是信息时代人们对逻 辑思维形象化需求的产物，是数据处理工作中的一个重要方面。 本书以 Tableau Desktop为主要工具，介绍 Tableau在数据分析与可视化方面的 主要应用：提供全新的数据模型、简化复杂的数据分析，使用户可以更轻松地跨 多个数据表分析复杂的业务问题。这些功能可大大提升企业的数据处理能力和分 析能力。本书主要包括十二个章节（建议 46~60学时），其中综合应用篇（建议 16学时）建议采用实训教学。各章内容具体如下： 第一章介绍数据可视化及 Tableau概述、常用的数据可视化软件、大数据时代 的挑战、大数据可视化的难点、可视化技术的新特性等，对整体数据可视化分析 进行初步介绍。建议安排 1学时。 第二章介绍 Tableau的新增功能、数据类型、运算符及优先级、软件安装、软件 界面等，帮助读者了解 Tableau基本操作。建议安排 1学时。 第三章介绍 Tableau连接文件和关系型数据库，包括 MicrosoftExcel、文本文件、 JSON文件、MicrosoftAccess、PDF文件等。建议安排 2~4学时。 第四章详细介绍 Tableau的基础操作，包括工作区、维度和度量及其转换、连 续和离散及其转换、数据及视图的导出等。建议安排 2~4学时。 第五章介绍使用 Tableau生成可视化视图的方法，包括简单视图和复杂视图。 建议安排 4学时。 第六章介绍创建仪表板的基本要求、仪表板及其创建、使用 Tableau创建故事 和共享可视化视图的步骤等。建议安排 4学时。 第七章介绍数据高级操作，包括创建和管理关系、数据排序等。建议安排 2~4 学时。 第八章介绍 Tableau的常用高级操作——数据分析表达式，包括使用函数、进 行表计算等。建议安排 2~4学时。 第九章介绍数据可视化中的数据处理，包括数据的基本概念、数据来源、数 据清洗、数据加工、数据抽样等。建议安排 2~4学时。 第十章介绍 Tableau中统计分析的可视化，包括相关分析、回归分析、聚类分析、 时间序列分析以及地理数据的可视化。建议安排 8~10学时。 第十一章介绍 Hadoop分布式文件系统，Tableau连接 ClouderaHadoop、MapRHadoop Hive的基本条件和主要步骤以及优化连接性能等。建议安排 2~4学时。 第十二章为综合应用篇，以工商管理类完整的数据分析为案例，并将 Python 与 Tableau的完美结合成果进行具体化展示。建议安排 16学时。 本书第一至四章、第七至十一章由重庆理工大学吴花平教授、硕士研究生汤 乐雯和宋飞编写，第五、六章由云南师范大学李圆蕊老师编写，第十二章由云南 大学刘金卓副教授和重庆理工大学朱谱熠副教授编写。本书的整体架构和软件技 术支持由重庆瀚海睿智大数据科技股份有限公司总裁陈继工程师提供。张雷、吴 祖松、张帆、徐加波、罗章涛参与全书的审校工作。 本书的出版得到了重庆理工大学研究生院的大力支持，并得到了重庆瀚海睿 智大数据科技股份有限公司提供的软件技术支持，同时，各位专家学者和编辑也 提出了许多宝贵的意见，在此一并表示衷心感谢！同时也向对本书的出版给予过 关心和支持的所有人致以衷心的感谢！ 最后，竭诚希望广大读者对本书提出宝贵意见，以促使我们不断改进。由于 时间和编者水平有限，书中的疏漏和错误之处在所难免，敬请广大读者批评指正。 编者 2022年 10月
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