tableau server與tableau的區(qū)別？Tableau Server如果您已經(jīng)用Desktop做了一堆工作表，而您的其它同事需要使用這些工作表進(jìn)行日常數(shù)據(jù)分析，Tableau Sever將

tableau server與tableau的區(qū)別？

Tableau Server

如果您已經(jīng)用Desktop做了一堆工作表，而您的其它同事需要使用這些工作表進(jìn)行日常數(shù)據(jù)分析，Tableau Sever將會(huì)使你們的工作交流變得高效。Tableau Server可以讓您通過瀏覽器使用您的作品，Server也會(huì)自動(dòng)刷新已發(fā)布的數(shù)據(jù)提取。Tableau Server提供強(qiáng)有力的安全與權(quán)限管控，同時(shí)也提供訂閱功能，通過您的訂閱可以收到定時(shí)數(shù)據(jù)更新。

Tableau支持幾乎所有我們常用的數(shù)據(jù)：

本地文件：txt,csv,access,excel... r / 關(guān)系數(shù)據(jù)庫：Oracle,db2,mysql,sql server..

分析數(shù)據(jù)庫：Sybase IQ,HP Vertica...

還有其它 NOSQL CUBE 云數(shù)據(jù)等

學(xué)會(huì)爬蟲，還需要學(xué)什么，才能進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析？

爬蟲實(shí)際上是數(shù)據(jù)獲取的捷徑，如果想要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，首先還是需要了解數(shù)據(jù)分析的過程。這里簡(jiǎn)單說一下數(shù)據(jù)分析的過程并告訴每個(gè)部分需要掌握的知識(shí)。

1.定義問題確定需要的問題，以及想得出的結(jié)論。需要考慮的選項(xiàng)有很多，要根據(jù)所在業(yè)務(wù)去判斷。常見的有：變化趨勢(shì)、用戶畫像、影響因素、歷史數(shù)據(jù)等等。

《數(shù)據(jù)之美》：這一本書里面沒有什么干貨，但有很多案例，可以通過里面的案例來了解數(shù)據(jù)分析的基本過程。不是很厚，但里面的數(shù)據(jù)分析思想非常值得學(xué)習(xí)，畢竟ideal才是最重要的。

2.數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)獲取的有很多種。一是可以直接從企業(yè)數(shù)據(jù)庫調(diào)取，這時(shí)候就需要SQL技能去完成數(shù)據(jù)提取等的數(shù)據(jù)庫管理工作。二是獲取公開數(shù)據(jù)，可以從、企業(yè)、統(tǒng)計(jì)局等機(jī)構(gòu)去下載公開數(shù)據(jù)。三是通過Python編寫網(wǎng)頁爬蟲，收集互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)。

SQL 是用于訪問和處理數(shù)據(jù)庫的標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算機(jī)語言。需要掌握到如何使用 SQL 訪問和處理數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。SQL在公司的應(yīng)用多，可以說是必須掌握的。

這里我推薦一個(gè)SQL的教程：

3.數(shù)據(jù)預(yù)處理因?yàn)樵紨?shù)據(jù)可能會(huì)有很多問題比如殘缺、重復(fù)、無效的數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)預(yù)處理主要是對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，以便更加準(zhǔn)確的分出分析結(jié)果。而我最經(jīng)常做的就是設(shè)定一些篩選規(guī)則把異常數(shù)據(jù)剔除掉，以及將缺失值用平均值或者線性函數(shù)估計(jì)進(jìn)行填補(bǔ)。

這里比較多涉及的就是統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)了，剛?cè)腴T不建議把統(tǒng)計(jì)學(xué)翻個(gè)底朝天的學(xué)習(xí)，不然就會(huì)覺得很吃力。所以建議暫時(shí)先掌握一些基本的預(yù)處理。推薦：《深入淺出統(tǒng)計(jì)學(xué)》，這本書可以說是非常適合入門了，如果對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)一點(diǎn)了解都完全沒有或者都忘得應(yīng)該差不多了，也可以從他從哪里開始。如果大學(xué)好時(shí)數(shù)學(xué)英語就特別好，就不幫我推薦這本書。

4.數(shù)據(jù)挖掘與模型設(shè)計(jì)這個(gè)部分學(xué)起了很可能會(huì)都覺得很抽象，因?yàn)槟Ｐ投嗍菍?duì)現(xiàn)實(shí)大陸基本特征的模擬和抽象。在這個(gè)一部份不需要不了解基本的統(tǒng)計(jì)和分析好方法、數(shù)據(jù)建模標(biāo)準(zhǔn)算法，了解不同統(tǒng)計(jì)方法可以參照的場(chǎng)景一和適合的你的問題。而文本挖掘的算法一、特征提取還可以單獨(dú)優(yōu)化自己的武器模型，無法獲得好的最終。

這個(gè)部分涉及到的知識(shí)就比較復(fù)雜，這是一個(gè)建立數(shù)據(jù)模型的過程中，資料以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法、顯示數(shù)據(jù)怎么操作、顯示數(shù)據(jù)約束力。還要怎么學(xué)習(xí)的是數(shù)據(jù)挖掘和算法實(shí)現(xiàn)，須要很好的數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)。

5.數(shù)據(jù)可視化和調(diào)查報(bào)告親自撰寫數(shù)據(jù)可視化，自學(xué)一款動(dòng)態(tài)可視化選擇工具，將那些數(shù)據(jù)通過可視化展示最直觀的展示出出來后。也還可以進(jìn)一步深入觀察其外部的沒有關(guān)系，通過建模設(shè)計(jì)和歸納，來對(duì)今后的正常情況有更精準(zhǔn)的分析預(yù)測(cè)。

可視化數(shù)據(jù)的快速方法有很多，常見的sas軟件、r語言來并且動(dòng)態(tài)可視化，如果編寫程序?qū)嵙τ邢抟惨部梢栽龠x擇一款就是喜歡的實(shí)現(xiàn)可視化軟件。這里我推薦推薦一個(gè)salesforce，什么原因造成當(dāng)然是簡(jiǎn)單易用還外加免費(fèi)視頻教程。