1.4 Tableau快速学习路线图

对于选择和学习BI分析工具而言，企业和数据分析师的考虑有明显的差异。企业希望“以金钱换取时间”，换取高效数据决策带来的市场先机；而数据分析师希望“以时间换取金钱”，分析创造价值，价值换取收入。

实事求是地说，Tableau入门很容易，精深很难，但也正因为此，数据分析师可以借助Tableau建立自己在分析领域的职业壁垒，并通过不断学习形成长期的市场竞争力。

分析师Yvan Fornes绘制了一个快速学习Tableau的路线图，笔者在其基础上稍加修饰，如图1-10所示。

图1-10 学习Tableau的路线图

很多人在首次接触Tableau之后，总有一种“原来你在这里”的欣喜，不过，缺少系统学习通常难以从数据统计跨越到数据分析。

本书是笔者多年学习和做企业培训的总结，读者可以在短时间内完整地学习和理解数据连接、可视化概念、数据可视化和计算的主题内容，并学习企业分析的思考方法和常见模型。

除按照图1-10和本书目录逐步学习之外，还需要特别注意以下几个方面。

（1）从Excel到Tableau最本质的思维跨越是层次思维。

学习Tableau最忌讳的是用它来完成各种Excel报表。真正的数据分析应该是用可视化方法直观地表达数据逻辑，辅之以数据交叉表。

数据分析关注问题，胜过关注数据。敏捷BI工具用层次代表不同高度的问题，理解层次是可视化的基础，也是高级计算的基础。层次分析贯穿在本书的每个章节，重点详见第2章、第5章和第8章的介绍。

（2）先理解原理，后掌握技能，再融会贯通。

“鸟儿会飞是因为有羽毛吗？”看似是，其实不是，人绑上翅膀不能飞上天，飞机却能以钢铁之身翱翔天空。实现这一跨越的是人类积累了关于“空气动力学”的知识，从而通过气流的压力创造升力。

学习Tableau也是一样，能制作简单的图表不代表能做数据分析，只有先理解原理，才能更快掌握分析技能，并能在复杂问题面前融会贯通。全书的概念基础详见第2章，分析过程详见第5章，高级分析方法详见第10章。

（3）技术无难事，分析之难，在于理解业务。

数据分析师之所以被推崇为21世纪的十大稀缺岗位之一，不是因为技术难以普及，而在于能从数据和信息中提取知识的思维难以培养。每个行业甚至每家企业，都有自成体系的分析框架、分析指标和分析逻辑，因此学习本书只是数据分析的起点，不断地借助Tableau，以数据化的方法理解和描述行业和企业的业务逻辑，才是数据分析最重要的工作，而这却正是本书难以碰触的地方，只能由数据分析师不断探索。

本书力争用尽可能简练的语言，全面介绍Tableau Desktop和Tableau Prep Builder从数据整理、数据可视化到数据展示的过程，并重点介绍数据分析的原理、数据互动和高级计算的过程。本书不仅适合于新入门者浅尝，也适合于中高级用户举一反三。

同时，本书假定读者已经安装了Tableau Desktop和Tableau Prep Builder本地化工具，初次使用可以通过Tableau官方网站获得试用许可，并按照提示安装。