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行日常數(shù)據(jù)分析，Tableau Sever將會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也會自動刷新已發(fā)布的數(shù)據(jù)提取。Tableau Server提供強有力的安全與權限管控，同時也提供訂閱功能，通過您的訂閱可以收到定時數(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

學會爬蟲，還需要學什么，才能進行大數(shù)據(jù)分析？

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

1.定義問題確定需要的問題，以及想得出的結論。需要考慮的選項有很多，要根據(jù)所在業(yè)務去判斷。常見的有：變化趨勢、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習，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)庫調取，這時候就需要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)計局等機構去下載公開數(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)庫的標準的計算機語言。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在公司的應用多，可以說是必須掌握的。

這里我推薦一個SQL的教程：

3.數(shù)據(jù)預處理因為原始數(shù)據(jù)可能會有很多問題比如殘缺、重復、無效的數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)預處理主要是對異常數(shù)據(jù)進行清洗，以便更加準確的分出分析結果。而我最經(jīng)常做的就是設定一些篩選規(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)估計進行填補。

這里比較多涉及的就是統(tǒng)計學的知識了，剛入門不建議把統(tǒng)計學翻個底朝天的學習，不然就會覺得很吃力。所以建議暫時先掌握一些基本的預處理。推薦：《深入淺出統(tǒng)計學》，這本書可以說是非常適合入門了，如果對統(tǒng)計學一點了解都完全沒有或者都忘得應該差不多了，也可以從他從哪里開始。如果大學好時數(shù)學英語就特別好，就不幫我推薦這本書。

4.數(shù)據(jù)挖掘與模型設計這個部分學起了很可能會都覺得很抽象，因為模型多是對現(xiàn)實大陸基本特征的模擬和抽象。在這個一部份不需要不了解基本的統(tǒng)計和分析好方法、數(shù)據(jù)建模標準算法，了解不同統(tǒng)計方法可以參照的場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優(yōu)化自己的武器模型，無法獲得好的最終。

這個部分涉及到的知識就比較復雜，這是一個建立數(shù)據(jù)模型的過程中，資料以及數(shù)據(jù)結構和算法、顯示數(shù)據(jù)怎么操作、顯示數(shù)據(jù)約束力。還要怎么學習的是數(shù)據(jù)挖掘和算法實現(xiàn)，須要很好的數(shù)學的基礎。

5.數(shù)據(jù)可視化和調查報告親自撰寫數(shù)據(jù)可視化，自學一款動態(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。也還可以進一步深入觀察其外部的沒有關系，通過建模設計和歸納，來對今后的正常情況有更精準的分析預測。

可視化數(shù)據(jù)的快速方法有很多，常見的sas軟件、r語言來并且動態(tài)可視化，如果編寫程序實力有限也也可以再選擇一款就是喜歡的實現(xiàn)可視化軟件。這里我推薦推薦一個salesforce，什么原因造成當然是簡單易用還外加免費視頻教程。