如何使用tableau使得數(shù)據(jù)與地圖結(jié)合展現(xiàn)？用tableau以至于數(shù)據(jù)與地圖加強(qiáng)展露出：先要鏈接可以打開(kāi)excel數(shù)據(jù)源。你選鏈接到數(shù)據(jù)，后再你選擇excel，然后打開(kāi)excel文件的地方目錄。在t

如何使用tableau使得數(shù)據(jù)與地圖結(jié)合展現(xiàn)？

用tableau以至于數(shù)據(jù)與地圖加強(qiáng)展露出：

先要鏈接可以打開(kāi)excel數(shù)據(jù)源。你選鏈接到數(shù)據(jù)，后再你選擇excel，然后打開(kāi)excel文件的地方目錄。

在tableau當(dāng)中打開(kāi)excel后，是需要然后點(diǎn)擊“轉(zhuǎn)到工作表”。

將excel數(shù)據(jù)徹底在tableau中淋漓盡致地展現(xiàn)。看的到tableau中分維度和度量?jī)煞N類(lèi)型數(shù)據(jù)，其中維度是絕對(duì)不可統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，度量是這個(gè)可以統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)中的城市不甚在意應(yīng)該是維度數(shù)據(jù)，而人口則就是度量數(shù)據(jù)。

因?yàn)橐皇褂胻ableau的地圖功能，因?yàn)槭切枰脤⒊鞘羞@個(gè)維度數(shù)據(jù)都變成地理角色。右鍵“城市”--選擇“地理角色”--選擇“城市”?？紤]后會(huì)看“城市”旁邊有個(gè)小地球的標(biāo)注，那就證明是成功設(shè)置地理角色。

按到ctrl鍵，同樣你選擇“城市”和“人口”兩個(gè)字段，看的到智能總是顯示當(dāng)中一些推薦一下地圖標(biāo)簽不顯示明亮，只能說(shuō)明是可以你選擇狀態(tài)，隨便你選擇一個(gè)地圖。

經(jīng)短時(shí)間的靜靜的等待，你選的數(shù)據(jù)已經(jīng)在地圖指定位置總是顯示進(jìn)去了。

可以中,選擇圖形、標(biāo)簽、顏色等對(duì)化合的地圖進(jìn)行美化。

如何成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家？

差不多是能制作出屬于自己的數(shù)據(jù)地圖吧。

這是我自己很容易做的，集合了近10年來(lái)的數(shù)據(jù)分析職業(yè)經(jīng)驗(yàn)，可以參考了數(shù)十份行業(yè)內(nèi)的不權(quán)威著作、等，加強(qiáng)數(shù)十萬(wàn)字的龐然學(xué)習(xí)資料，才有了這個(gè)。

指導(dǎo)別人前，自己也得有拿的隨意出手的干貨吧，否則怎末敬服？

先說(shuō)一個(gè)，假如題主僅僅替逼格高的title來(lái)的，那我勸你趕緊撤決定放棄幻想之中，現(xiàn)實(shí)中數(shù)據(jù)科學(xué)家只是因?yàn)榉Q(chēng)呼只不過(guò)，沒(méi)什么用，就算別人轉(zhuǎn)目就如果說(shuō)你是為他們服務(wù)吧的呢？

那這個(gè)概念是怎莫來(lái)的？

程序員都覺(jué)得自己不更適合編程，產(chǎn)品經(jīng)理總覺(jué)得自己不適合做產(chǎn)品，統(tǒng)計(jì)會(huì)計(jì)都覺(jué)得自己天花板又低，咦，這個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家的崗位聽(tīng)起來(lái)像蠻逼格高的，能做的事情和我也好像沒(méi)什么差距，我去試下？

嗯，基本都都是這樣的。

你們認(rèn)為的：

這種人存不存在地？存在，但醒一醒，數(shù)量一般很少，不過(guò)需要多年來(lái)的歷練。

據(jù)我打聽(tīng)一下，多個(gè)互聯(lián)網(wǎng)大公司的數(shù)據(jù)leader，他們那就是導(dǎo)導(dǎo)表，跑下數(shù)據(jù)，接著按業(yè)務(wù)需求把數(shù)據(jù)給別人，只是偶爾還幫其他部門(mén)做一些原先的需求，開(kāi)掘用戶(hù)數(shù)據(jù)可能會(huì)更大點(diǎn)。

離數(shù)據(jù)科學(xué)家還遠(yuǎn)著，這那就是現(xiàn)實(shí)。

但并并非又不能，下一界數(shù)據(jù)科學(xué)家，應(yīng)該近路可尋。

1、數(shù)據(jù)科學(xué)家怎莫來(lái)的？

先有Data science，再有做此行當(dāng)?shù)娜薲atascientists。

science大都能做實(shí)驗(yàn)的，實(shí)驗(yàn)的對(duì)象是數(shù)據(jù)，方法是dm，ml，dl等，儀器是各類(lèi)存儲(chǔ)硬件，如何處理軟件。縹緲的是研究對(duì)象是不同領(lǐng)域，所以一個(gè)data science過(guò)程，產(chǎn)出物很有可能僅僅一些第一項(xiàng)知識(shí)，提示和決策，甚至也可以拓展資源對(duì)某個(gè)領(lǐng)域認(rèn)知。

2、數(shù)據(jù)科學(xué)家的類(lèi)型

第一種，偏分析什么。

無(wú)疑，不同于商業(yè)分析這種，要你懂行業(yè)，懂市場(chǎng)，懂公司經(jīng)營(yíng)，然后再再去解決了問(wèn)題。

比較多工作，基本上是清清數(shù)據(jù)，做點(diǎn)分析，幫我出主意報(bào)告，搞一搞洞察，但緊接著大數(shù)據(jù)的到來(lái)，對(duì)模型建立起能力、工具使用能力、數(shù)據(jù)處理能力必須了。

Tableau、python、Finebi、R、pandas、matlab都得會(huì)。

還得懂市場(chǎng)、經(jīng)濟(jì)、統(tǒng)計(jì)的知識(shí)。

第二種，偏算法。

去研究類(lèi)的升華，.例如阿里達(dá)摩院，也算一個(gè)成本部門(mén)，是部門(mén)就得有產(chǎn)出，是研究什么就得有成果，就得能落地（這句話(huà)不是什么我說(shuō)的，是馬老師）。

那這種就挺好理解了，把算法從Research你做到Product。

那些要求會(huì)更高，NLP，數(shù)據(jù)挖掘，推薦算法，CV，業(yè)務(wù)邏輯，需求管理，編程能力倒其次的。

3、數(shù)據(jù)科學(xué)家的核心技能

除開(kāi)數(shù)據(jù)分析，也有什么？

其實(shí)數(shù)據(jù)科學(xué)在公司里的應(yīng)用我還是基礎(chǔ)層次，老板招聘很有可能只是因?yàn)橄胱尮沮s得上AI的末班車(chē)，但是懂如何能讓數(shù)據(jù)擁有生產(chǎn)力，噱頭是通常的。公司越大，職位邊界會(huì)越模糊。

所以才，數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該要擁有產(chǎn)品經(jīng)理差不多的嗅覺(jué)能力，的或并不次于程序員的代碼能力。

否則你是會(huì)很茫然，自己在產(chǎn)品和開(kāi)發(fā)都沒(méi)有話(huà)語(yǔ)權(quán)，慢慢的變成了支持部門(mén)。

所以要在大方向上，越來(lái)越積極地點(diǎn)，從insight到product，要全程參與，真很培養(yǎng)訓(xùn)練能力，后再才能有數(shù)據(jù)話(huà)語(yǔ)權(quán)，這可又不是寫(xiě)個(gè)python、sql或者etl就能基于的。