pythontableau

⑴ 如何用python连接 tableau 数据库，然后读取数据

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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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⑵ 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。

⑶ 数据分析需要掌握哪些知识

1. Excel

提到Excel大家都不陌生，很多小白非常喜欢用Excel来进行数据分析。即使是专业的分析人员，他们也会使用Excel处理聚合数据。

2. SQL语言

SQL(结构化查询语言)是一种用于处理和检索关系数据库中存储的数据的计算机语言，是关系数据库管理系统的标准语言。

3. 可视化工具

将数据可视化可以让人更加理解数据。人类都是视觉动物，图形往往比密密麻麻的文字更易于理解。

4. Python

Tableau、FineBI这一类的可视化工具，的确可以自动生成报告。但是，如果想要进行更深入的探索，你需要学习Python来进行数据挖掘。

Python是一种面向对象的高级编程语言，主要用于Web以及应用程序的开发。Python拥有图形和可视化工具、以及扩展的分析工具包，能够更好地帮助我们进行数据分析。

5. SAS

SAS(统计分析软件)是一套模块化的大型集成应用软件系统。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。因此，SAS能够对数据进行深层次的挖掘和分析。

6. Alteryx

Alteryx是一种自助服务分析工具。用户可以快速混合和准备数据，即便没有任何编程能力的人，也可以在Alteryx中构建数据工作流。同时，Alteryx的运行速度也非常快。使用拖放式工作流程和数据清理技术，仅需几分钟，你就能得到输出结果。