pythontableau

⑴ 如何用python連接 tableau 資料庫，然後讀取數據

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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

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⑵ 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。

⑶ 數據分析需要掌握哪些知識

1. Excel

提到Excel大家都不陌生，很多小白非常喜歡用Excel來進行數據分析。即使是專業的分析人員，他們也會使用Excel處理聚合數據。

2. SQL語言

SQL(結構化查詢語言)是一種用於處理和檢索關系資料庫中存儲的數據的計算機語言，是關系資料庫管理系統的標准語言。

3. 可視化工具

將數據可視化可以讓人更加理解數據。人類都是視覺動物，圖形往往比密密麻麻的文字更易於理解。

4. Python

Tableau、FineBI這一類的可視化工具，的確可以自動生成報告。但是，如果想要進行更深入的探索，你需要學習Python來進行數據挖掘。

Python是一種面向對象的高級編程語言，主要用於Web以及應用程序的開發。Python擁有圖形和可視化工具、以及擴展的分析工具包，能夠更好地幫助我們進行數據分析。

5. SAS

SAS(統計分析軟體)是一套模塊化的大型集成應用軟體系統。它由數十個專用模塊構成，功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等等。因此，SAS能夠對數據進行深層次的挖掘和分析。

6. Alteryx

Alteryx是一種自助服務分析工具。用戶可以快速混合和准備數據，即便沒有任何編程能力的人，也可以在Alteryx中構建數據工作流。同時，Alteryx的運行速度也非常快。使用拖放式工作流程和數據清理技術，僅需幾分鍾，你就能得到輸出結果。