tableau與python
① tableau和python哪個好
後者的使用率高於前者，因此我認為後者更好一些。
② 如何用tableau 構建數據可視化平台
鏈接：http://pan..com/s/1BWBtFMYeQazJWUYSmHi5fw
Python&Tableau：商業數據分析與可視化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字「畫布」上，轉眼間就能創建好各種圖表。這一軟體的理念是，界面上的數據越容易操控，公司對自己在所在業務領域里的所作所為到底是正確還是錯誤，就能了解得越透徹。
快速分析：在數分鍾內完成數據連接和可視化。Tableau 比現有的其他解決方案快 10 到 100 倍。大數據，任何數據：無論是電子表格、資料庫還是 Hadoop 和雲服務，任何數據都可以輕松探索。
課程目錄：
前置課程-Python在咨詢、金融、四大等領域的應用以及效率提升
Python基礎知識
Python入門：基於Anaconda與基於Excel的Python安裝和界面
簡單的數學計算
Python數據分析-時間序列2-數據操作與繪圖
Python數據分析-時間序列3-時間序列分解
......
③ 現在市場上有PowerBi或者Tableau可以做很好的圖表，那還有人用Python來製作可視化圖表嗎有什麼優點
鏈接：http://pan..com/s/1BWBtFMYeQazJWUYSmHi5fw
Python&Tableau：商業數據分析與可視化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字「畫布」上，轉眼間就能創建好各種圖表。這一軟體的理念是，界面上的數據越容易操控，公司對自己在所在業務領域里的所作所為到底是正確還是錯誤，就能了解得越透徹。
快速分析：在數分鍾內完成數據連接和可視化。Tableau 比現有的其他解決方案快 10 到 100 倍。大數據，任何數據：無論是電子表格、資料庫還是 Hadoop 和雲服務，任何數據都可以輕松探索。
課程目錄：
前置課程-Python在咨詢、金融、四大等領域的應用以及效率提升
Python基礎知識
Python入門：基於Anaconda與基於Excel的Python安裝和界面
簡單的數學計算
Python數據分析-時間序列2-數據操作與繪圖
Python數據分析-時間序列3-時間序列分解
......
④ 如何使用Tableau 進行數據可視化分析
鏈接：http://pan..com/s/1BWBtFMYeQazJWUYSmHi5fw
Python&Tableau：商業數據分析與可視化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字「畫布」上，轉眼間就能創建好各種圖表。這一軟體的理念是，界面上的數據越容易操控，公司對自己在所在業務領域里的所作所為到底是正確還是錯誤，就能了解得越透徹。
快速分析：在數分鍾內完成數據連接和可視化。Tableau 比現有的其他解決方案快 10 到 100 倍。大數據，任何數據：無論是電子表格、資料庫還是 Hadoop 和雲服務，任何數據都可以輕松探索。
課程目錄：
前置課程-Python在咨詢、金融、四大等領域的應用以及效率提升
Python基礎知識
Python入門：基於Anaconda與基於Excel的Python安裝和界面
簡單的數學計算
Python數據分析-時間序列2-數據操作與繪圖
Python數據分析-時間序列3-時間序列分解
......
⑤ 如何用python連接 tableau 資料庫，然後讀取數據
選擇「數據」>「連接到數據」或按鍵盤上的 Ctrl + D。也可以在開始頁面上選擇「連接到數據」選項。
2. 在「連接到數據」頁面上，選擇要連接的數據類型。也可以選擇保存的數據連接（TDS 文件）打開一個 Tableau Server 數據源。
3. 連接到數據的另一種方式是從工作簿導入。工作簿可以包含與不同數據源的多個連接。若要從工作簿導入連接，請在「連接到數據」對話框中單擊「選擇保存的連接」選項卡底部的「從工作簿導入」按鈕。
顯示連接信息
可以顯示有關連接的信息，方法是在「數據」菜單中選擇數據源，然後選擇「屬性」。下面顯示了示例數據源的屬性。
連接到自定義 SQL 查詢
對於大多數關系數據源，可以連接到特定查詢，而非整個數據源。
在連接對話框中選擇「自定義 SQL」。
在文本框中鍵入或粘貼查詢。單擊文本框右上角的「瀏覽」按鈕 會打開更大的編輯窗口，可進行更復雜的查詢或添加參數。
注意：完成連接後，Tableau 的數據窗口只顯示相關欄位。
如果 SQL 查詢引用重復列，則在嘗試使用 Tableau 中的列之一時，可能會出現錯誤。即使查詢有效，也會發生這種情況。例如，考慮以下查詢：
SELECT * from authors, titleauthor where authors.au_id = titleauthor.au_id 該查詢有效，但因為 au_id 欄位在「authors」表和「titleauthor」表中都存在，因此該欄位不明確。Tableau 將連接到查詢，但只要嘗試使用 au_id 欄位，就會出現錯誤。原因是 Tableau 不知道要引用哪個表。
編輯連接
在「數據」菜單中選擇數據源，然後選擇「編輯連接」。
⑥ 如何在 Tableau 中利用 Python 的力量
2016年， Tableau便發布了 TabPy的試用版本，一個可以在 Tableau工作簿中運行 Python代碼的新 API 。當你通過 Tableau使用 TabPy時，你可以在 Python中定義計算欄位，從而在你的可視化作品中充分挖掘大量機器學習庫的潛力。
這個在 Tableau中與 Python的集成應用，為用戶提供了強大的解決方案。例如，它只需幾行 Python代碼就能得到一個線上零售商所售商品的情感分析。然後你可以在 Tableau中從很多方面探索獲得的結果。
你可能只想看到負面評價並且希望理解這些內容背後的原因。你可能想得到一個顧客列表，並與他們聯系。或者你可能想可視化整體情緒隨時間變化的情況。
R/Python整合：Rserve/TabPy Server
你可以很容易在電腦上或者遠程伺服器上安裝 TabPy伺服器。在 Tableau Desktop中，通過點擊幫助 >設置與性能 >管理外部服務連接，在其中輸入服務 URL ，你就可以完成配置。然後你可以使用 Python腳本作為 Tableau中計算欄位的一部分，就像從 Tableau 8.1開始你可以利用 R的那樣。
TabPy使用流行的 Anaconda環境，這能夠預裝和准備許多包括 scipy , numpy和 scikit-learn在內的常見 Python包。你可以在你的腳本中安裝使用任何 Python庫。
如果在公司里你有一個數據分析團隊來開發定製模型， TabPy還可以通過發布模型很方便與其他那些想要在 Tableau中利用模型的人分享。
一旦發布，無論模型的類型與復雜性如何，你就只需要在 Tableau中運行一個只有一行 Python代碼來運行該機器學習模型。
使用已發布的模型有幾個好處。在預服務環境中，復雜的功能變得容易使用，分享和以部署方式重用。你可以在後端提升和更新模型，或者修改代碼，而 Tableau中的計算欄位並不需要額外的操作即可保證正常工作。
看到 Python在 Tableau中的應用，你是不是有點手癢了？亟不可待的想嘗試一下？小編在這里推薦一篇新手實用教程，如果你以前沒有使用過 Python ，不用擔心 ——這對新手來說絕對是可以實現的。繼續看下去吧！
Python實用案例分享
本次教程使用的數據集來源 Makeover Monday（點擊了解詳情） ，關於最流行的前100首歌曲的歌詞。
1設置你的環境
1 .確保你使用的是 Tableau 10版本
2 .打開含有 top-song數據的 TDE文件
3 .安裝 TabPy
2在 Tableau中連接 TabPy
現在是時候在 Tableau中設置 TabPy了。在 Tableau中，轉到幫助 >設置和性能 >管理外部連接。輸入 「localhost」 ，因為你在自己的計算機上運行 TabPy 。默認埠為 9004 ，因此除非你手動更改它，否則應該將其保留。
3創建 TabPy計算
TabPy Github頁面具有你應該在 Tableau計算中使用 Python的詳細文檔。我簡單地重新調整了在 #data 16 TabPy部分的一個計算演示。這里可以看重播。復制下方鏈接至瀏覽器查看重播：
現在，你可以使用視圖中的這個 [Word]計算欄位來處理情緒評分了！缺點是，由於這是一個表計算並且還使用了 ATTR函數，因此你不能在一個詳細級別表達式中使用它。也就是說，你不能使用這個例子和數據結構來計算歌曲細節級別的情感總和。
⑦ 如何用python連接 tableau 資料庫，然後讀取數據
鏈接：http://pan..com/s/1BWBtFMYeQazJWUYSmHi5fw
Python&Tableau：商業數據分析與可視化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字「畫布」上，轉眼間就能創建好各種圖表。這一軟體的理念是，界面上的數據越容易操控，公司對自己在所在業務領域里的所作所為到底是正確還是錯誤，就能了解得越透徹。
快速分析：在數分鍾內完成數據連接和可視化。Tableau 比現有的其他解決方案快 10 到 100 倍。大數據，任何數據：無論是電子表格、資料庫還是 Hadoop 和雲服務，任何數據都可以輕松探索。
課程目錄：
前置課程-Python在咨詢、金融、四大等領域的應用以及效率提升
Python基礎知識
Python入門：基於Anaconda與基於Excel的Python安裝和界面
簡單的數學計算
Python數據分析-時間序列2-數據操作與繪圖
Python數據分析-時間序列3-時間序列分解
......