tableau与python
① tableau和python哪个好
后者的使用率高于前者，因此我认为后者更好一些。
② 如何用tableau 构建数据可视化平台
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Python&Tableau：商业数据分析与可视化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。
快速分析：在数分钟内完成数据连接和可视化。Tableau 比现有的其他解决方案快 10 到 100 倍。大数据，任何数据：无论是电子表格、数据库还是 Hadoop 和云服务，任何数据都可以轻松探索。
课程目录：
前置课程-Python在咨询、金融、四大等领域的应用以及效率提升
Python基础知识
Python入门：基于Anaconda与基于Excel的Python安装和界面
简单的数学计算
Python数据分析-时间序列2-数据操作与绘图
Python数据分析-时间序列3-时间序列分解
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③ 现在市场上有PowerBi或者Tableau可以做很好的图表，那还有人用Python来制作可视化图表吗有什么优点
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Python&Tableau：商业数据分析与可视化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。
快速分析：在数分钟内完成数据连接和可视化。Tableau 比现有的其他解决方案快 10 到 100 倍。大数据，任何数据：无论是电子表格、数据库还是 Hadoop 和云服务，任何数据都可以轻松探索。
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Python基础知识
Python入门：基于Anaconda与基于Excel的Python安装和界面
简单的数学计算
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④ 如何使用Tableau 进行数据可视化分析
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Python&Tableau：商业数据分析与可视化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。
快速分析：在数分钟内完成数据连接和可视化。Tableau 比现有的其他解决方案快 10 到 100 倍。大数据，任何数据：无论是电子表格、数据库还是 Hadoop 和云服务，任何数据都可以轻松探索。
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⑤ 如何用python连接 tableau 数据库，然后读取数据
选择“数据”>“连接到数据”或按键盘上的 Ctrl + D。也可以在开始页面上选择“连接到数据”选项。
2. 在“连接到数据”页面上，选择要连接的数据类型。也可以选择保存的数据连接（TDS 文件）打开一个 Tableau Server 数据源。
3. 连接到数据的另一种方式是从工作簿导入。工作簿可以包含与不同数据源的多个连接。若要从工作簿导入连接，请在“连接到数据”对话框中单击“选择保存的连接”选项卡底部的“从工作簿导入”按钮。
显示连接信息
可以显示有关连接的信息，方法是在“数据”菜单中选择数据源，然后选择“属性”。下面显示了示例数据源的属性。
连接到自定义 SQL 查询
对于大多数关系数据源，可以连接到特定查询，而非整个数据源。
在连接对话框中选择“自定义 SQL”。
在文本框中键入或粘贴查询。单击文本框右上角的“浏览”按钮 会打开更大的编辑窗口，可进行更复杂的查询或添加参数。
注意：完成连接后，Tableau 的数据窗口只显示相关字段。
如果 SQL 查询引用重复列，则在尝试使用 Tableau 中的列之一时，可能会出现错误。即使查询有效，也会发生这种情况。例如，考虑以下查询：
SELECT * from authors, titleauthor where authors.au_id = titleauthor.au_id 该查询有效，但因为 au_id 字段在“authors”表和“titleauthor”表中都存在，因此该字段不明确。Tableau 将连接到查询，但只要尝试使用 au_id 字段，就会出现错误。原因是 Tableau 不知道要引用哪个表。
编辑连接
在“数据”菜单中选择数据源，然后选择“编辑连接”。
⑥ 如何在 Tableau 中利用 Python 的力量
2016年， Tableau便发布了 TabPy的试用版本，一个可以在 Tableau工作簿中运行 Python代码的新 API 。当你通过 Tableau使用 TabPy时，你可以在 Python中定义计算字段，从而在你的可视化作品中充分挖掘大量机器学习库的潜力。
这个在 Tableau中与 Python的集成应用，为用户提供了强大的解决方案。例如，它只需几行 Python代码就能得到一个线上零售商所售商品的情感分析。然后你可以在 Tableau中从很多方面探索获得的结果。
你可能只想看到负面评价并且希望理解这些内容背后的原因。你可能想得到一个顾客列表，并与他们联系。或者你可能想可视化整体情绪随时间变化的情况。
R/Python整合：Rserve/TabPy Server
你可以很容易在电脑上或者远程服务器上安装 TabPy服务器。在 Tableau Desktop中，通过点击帮助 >设置与性能 >管理外部服务连接，在其中输入服务 URL ，你就可以完成配置。然后你可以使用 Python脚本作为 Tableau中计算字段的一部分，就像从 Tableau 8.1开始你可以利用 R的那样。
TabPy使用流行的 Anaconda环境，这能够预装和准备许多包括 scipy , numpy和 scikit-learn在内的常见 Python包。你可以在你的脚本中安装使用任何 Python库。
如果在公司里你有一个数据分析团队来开发定制模型， TabPy还可以通过发布模型很方便与其他那些想要在 Tableau中利用模型的人分享。
一旦发布，无论模型的类型与复杂性如何，你就只需要在 Tableau中运行一个只有一行 Python代码来运行该机器学习模型。
使用已发布的模型有几个好处。在预服务环境中，复杂的功能变得容易使用，分享和以部署方式重用。你可以在后端提升和更新模型，或者修改代码，而 Tableau中的计算字段并不需要额外的操作即可保证正常工作。
看到 Python在 Tableau中的应用，你是不是有点手痒了？亟不可待的想尝试一下？小编在这里推荐一篇新手实用教程，如果你以前没有使用过 Python ，不用担心 ——这对新手来说绝对是可以实现的。继续看下去吧！
Python实用案例分享
本次教程使用的数据集来源 Makeover Monday（点击了解详情） ，关于最流行的前100首歌曲的歌词。
1设置你的环境
1 .确保你使用的是 Tableau 10版本
2 .打开含有 top-song数据的 TDE文件
3 .安装 TabPy
2在 Tableau中连接 TabPy
现在是时候在 Tableau中设置 TabPy了。在 Tableau中，转到帮助 >设置和性能 >管理外部连接。输入 “localhost” ，因为你在自己的计算机上运行 TabPy 。默认端口为 9004 ，因此除非你手动更改它，否则应该将其保留。
3创建 TabPy计算
TabPy Github页面具有你应该在 Tableau计算中使用 Python的详细文档。我简单地重新调整了在 #data 16 TabPy部分的一个计算演示。这里可以看重播。复制下方链接至浏览器查看重播：
现在，你可以使用视图中的这个 [Word]计算字段来处理情绪评分了！缺点是，由于这是一个表计算并且还使用了 ATTR函数，因此你不能在一个详细级别表达式中使用它。也就是说，你不能使用这个例子和数据结构来计算歌曲细节级别的情感总和。
⑦ 如何用python连接 tableau 数据库，然后读取数据
链接：http://pan..com/s/1BWBtFMYeQazJWUYSmHi5fw
Python&Tableau：商业数据分析与可视化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。
快速分析：在数分钟内完成数据连接和可视化。Tableau 比现有的其他解决方案快 10 到 100 倍。大数据，任何数据：无论是电子表格、数据库还是 Hadoop 和云服务，任何数据都可以轻松探索。
课程目录：
前置课程-Python在咨询、金融、四大等领域的应用以及效率提升
Python基础知识
Python入门：基于Anaconda与基于Excel的Python安装和界面
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Python数据分析-时间序列2-数据操作与绘图
Python数据分析-时间序列3-时间序列分解
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