基于Tableau和Excel的学生多维大数据分析研究
掌握数据分析工具ExcelPython和Tableau的比较
掌握数据分析工具ExcelPython和Tableau的比较在当今数字化时代，数据分析成为了企业决策和业务发展中不可或缺的一环。
为了更好地处理、分析和可视化数据，使用数据分析工具已经成为了标配。
在众多数据分析工具中，Excel、Python和Tableau都备受关注。
本文将对这三种工具进行比较，帮助读者选择适合自己的数据分析工具。
一、ExcelExcel作为微软公司推出的一款电子表格软件，其功能强大、易于上手的特点使其成为了许多工作人员处理数据的首选工具。
Excel具有丰富的数据处理功能，能够进行数据的筛选、排序、求和等操作。
同时，Excel也提供了多种图表类型，使数据可视化变得简单快捷。
然而，Excel在处理大规模数据时存在一定的局限性。
由于Excel的内存限制，当数据量较大时，使用Excel可能会造成软件运行缓慢甚至崩溃。
此外，Excel的计算能力相对有限，对于一些复杂的数据分析任务，Excel可能无法满足需求。
因此，在处理大规模数据和进行复杂数据分析时，Excel的效果可能不如其他专业的数据分析工具。
二、PythonPython作为一种通用的编程语言，拥有强大的数据处理和分析能力，成为了数据科学家和分析师的常用工具。
Python的数据分析库如NumPy、Pandas和Matplotlib等提供了丰富的函数和方法，使得数据的读取、清洗、分析和可视化变得简单高效。
相比于Excel，Python更适合处理大规模数据和复杂数据分析任务。
Python能够处理数十万甚至上百万行的数据，同时还可以通过并行计算和分布式计算来加速数据分析的过程。
此外，Python还有丰富的机器学习和深度学习库，可以帮助用户进行高级的数据分析和预测建模。
然而，对于初学者来说，Python的学习曲线可能相对较陡峭。
需要一定的编程基础和理解，以便充分发挥Python在数据分析方面的优势。
此外，Python相对于Excel而言，更像是一种编程语言，对于一些非技术背景的用户来说，可能有一定的门槛。
大数据分析——如何选择适合的数据分析工具
大数据分析——如何选择适合的数据分析工具在进行大数据分析时，选择适合的数据分析工具是非常重要的。
不同的工具具有不同的功能和特点，根据具体的需求和数据类型选择合适的工具可以提高分析效率和准确性。
下面将介绍几种常用的数据分析工具，并对它们的特点进行详细的比较。
1. Excel：Excel是一种常见的数据分析工具，它具实用户友好的界面和丰富的功能。
通过Excel，用户可以进行数据的导入、清洗、转换和可视化等操作。
Excel的函数库提供了丰富的数学和统计函数，可以进行基本的数据分析和建模。
此外，Excel 还支持宏编程，可以通过VBA脚本实现自动化的数据处理和分析。
2. Python：Python是一种通用的编程语言，也是数据科学领域中常用的工具之一。
Python 具有丰富的第三方库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，可以进行高效的数据处理、分析和可视化。
Python还支持机器学习和深度学习等高级分析技术，通过Scikit-learn和TensorFlow等库可以实现复杂的模型构建和预测分析。
3. R：R是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言。
R具有强大的统计分析功能和丰富的数据可视化库，如ggplot2和lattice等。
R语言中有大量的扩展包，可以实现各种各样的数据分析任务。
R还支持交互式数据分析和可视化，可以通过RStudio等集成开辟环境进行开辟和调试。
4. Tableau：Tableau是一种流行的数据可视化工具，它可以匡助用户通过直观的图表和仪表板展示数据分析结果。
Tableau支持多种数据源的连接和导入，可以对数据进行快速的探索和分析。
Tableau还具有丰富的可视化选项和交互功能，用户可以通过拖拽和点击等方式进行数据探索和展示。
5. Power BI：Power BI是微软推出的一款商业智能工具，它可以将多个数据源的数据进行整合和分析，并通过丰富的可视化图表展示分析结果。
利用Excel的数据表进行多维数据表分析与计算的高级应用
利用Excel的数据表进行多维数据表分析与计算的高级应用在Excel的数据分析工具中，数据表是一个非常重要的功能。
利用Excel的数据表可以进行多维数据表分析与计算，为我们提供了高级应用的能力。
本文将介绍如何使用Excel的数据表进行多维数据表分析与计算，并探讨其高级应用。
一、多维数据表分析与计算的基本概念多维数据表是指拥有多个维度的数据表，例如一个销售数据表可以包含产品、地区和时间三个维度。
利用多维数据表可以进行多维分析与计算，帮助我们更好地理解数据。
Excel的数据分析工具可以通过创建数据透视表来实现多维数据表的分析与计算。
二、创建数据透视表创建数据透视表是利用Excel进行多维数据表分析与计算的第一步。
在Excel中，选择数据表所在的区域，然后点击“插入”选项卡中的“数据透视表”按钮。
在弹出的对话框中，选择需要作为行和列的字段，并选择需要进行计算的字段。
点击确定后，Excel会自动创建一个数据透视表，并根据选择的字段进行分组和计算。
三、多维数据表的分析与计算1. 汇总数据：数据透视表可以根据所选择的字段对数据进行汇总，例如对销售数据表进行产品和地区的汇总，可以得到不同产品在不同地区的销售情况。
2. 筛选数据：数据透视表可以通过筛选功能对数据进行筛选，例如只显示某个地区的销售数据，或者只显示某个时间段内的销售数据。
3. 计算数据：数据透视表可以进行各种计算操作，例如计算不同产品的销售总额、平均销售额等。
可以选择不同的计算方式，如求和、平均值、计数等。
4. 对比数据：数据透视表可以通过添加数据字段进行数据对比，帮助我们找出数据的规律与趋势。
例如，可以添加一个字段来对比不同产品的销售增长率。
四、高级应用除了基本的多维数据表分析与计算，Excel还提供了一些高级应用来进一步优化数据分析的过程。
1. 条件格式：通过设置条件格式，可以根据数据的大小或者范围来对数据进行可视化。
例如，可以将销售额最高的产品或者地区标记为红色，以便直观地了解数据的分布情况。
数据分析工具比较
数据分析工具比较数据分析是当今社会中一项非常重要的工作，对于企业和组织来说，能够准确地分析和利用数据是取得成功的关键。
在进行数据分析时，使用适当的工具可以更高效地完成任务并取得更好的结果。
本文将比较几种常见的数据分析工具，包括Excel、Python和Tableau，从多个角度进行评估比较。
一、ExcelExcel是一个广泛使用的数据分析工具，它具有简单易用的特点，几乎每个人都有一定程度的使用经验。
Excel提供了一系列的统计函数和图表功能，可以进行数据的基本处理、排序、筛选以及可视化展示。
此外，Excel还支持宏编程，可以根据自己的需求编写各种功能。
然而，Excel在处理大规模数据和复杂数据分析时存在一些局限性。
首先，Excel对于大数据集的处理速度相对较慢，容易导致卡顿和崩溃。
其次，Excel的统计分析功能相对有限，无法进行一些高级的数据分析，如数据挖掘和机器学习。
此外，Excel对于数据的可视化展示也相对较为有限，无法呈现出更丰富的图表和可视化效果。
二、PythonPython是一种功能强大的编程语言，也被广泛应用于数据分析领域。
Python拥有丰富的第三方库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，这些库提供了丰富的数据处理、分析和可视化功能。
与Excel相比，Python能够更好地处理大规模数据和复杂数据分析任务。
Python的数据分析优势还在于可以灵活地进行数据清洗、转换和计算。
通过编写Python代码，可以根据具体的需求进行自定义的数据分析任务。
此外，Python还支持机器学习和深度学习的应用，可用于处理更为复杂的数据分析问题。
然而，相比于Excel，Python在使用上较为复杂，需要一定的编程基础和学习成本。
对于没有编程经验的用户来说，上手可能稍有困难。
同时，Python的处理速度相对较慢，对于特别大规模的数据集，可能需要花费更多的时间和计算资源。
三、TableauTableau是一款强大的可视化分析工具，旨在帮助用户更直观地理解和分析数据。
大数据分析——如何选择适合的数据分析工具
大数据分析——如何选择适合的数据分析工具在大数据时代，数据分析工具的选择对于企业和个人来说至关重要。
不同的数据分析工具具有不同的功能和特点，因此选择适合的工具可以提高数据分析的效率和准确性。
本文将介绍几种常见的数据分析工具，并提供选择工具的几个关键因素。
一、常见的数据分析工具1. Excel：Excel是最常用的数据分析工具之一。
它具有简单易用、功能强大的特点，可以进行数据清洗、数据可视化、数据建模等操作。
Excel适用于中小规模的数据分析任务，但对于大规模数据的处理可能存在性能瓶颈。
2. SQL：SQL是一种结构化查询语言，用于管理和处理关系型数据库。
通过编写SQL查询语句，可以从数据库中提取所需的数据，并进行各种计算和分析。
SQL适用于处理大规模的结构化数据，但对于非结构化数据的处理能力相对较弱。
3. Python：Python是一种通用的编程语言，也是数据科学领域最常用的工具之一。
Python拥有丰富的数据分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以进行数据处理、数据分析、机器学习等任务。
Python具有灵活性和可扩展性，适用于各种规模和类型的数据分析任务。
4. R：R是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。
R拥有丰富的统计分析包，如ggplot2、dplyr、tidyr等，可以进行高级的统计分析和数据可视化。
R适用于统计学和数据科学领域的专业人士，但对于一般用户来说学习曲线较陡。
5. Tableau：Tableau是一种强大的数据可视化工具，可以将数据转化为直观、交互式的图表和仪表板。
Tableau支持多种数据源，可以轻松地连接和整合数据。
Tableau适用于需要进行数据探索和展示的任务，但对于数据处理和分析的能力相对较弱。
二、选择数据分析工具的关键因素1. 数据类型：首先要考虑的是数据的类型。
如果数据是结构化的，且规模较大，SQL可能是一个不错的选择。
如果数据是非结构化的，或者需要进行复杂的数据处理和分析，Python或R可能更适合。
tableau的简要介绍
tableau的简要介绍Tableau是一种流行的数据可视化工具，它可以帮助用户轻松地将数据转化为直观的图表和图形，并通过交互方式进行数据探索和分析。
它具有简单易用的界面和丰富多样的功能，适用于各种行业和领域的数据分析需求。
一、Tableau的基本特点1. 交互式数据可视化：Tableau提供了直观、交互式的方式来展示和理解数据。
用户可以通过简单的拖拽操作将数据字段拖入图表中，实时查看数据的变化和关联。
2. 多种数据源支持：Tableau可以连接多种不同的数据源，包括Excel、SQL数据库、云端数据、大数据等。
用户可以轻松地将不同数据源的数据整合在一起进行分析。
3. 强大的分析功能：Tableau提供了丰富的分析功能，例如趋势线、聚类、回归分析等。
用户可以根据自己的需求选择不同的分析方法，深入挖掘数据背后的模式和规律。
4. 可视化效果优秀：Tableau拥有漂亮、精美的图表和图形模板，可以满足用户对于可视化效果的要求。
用户可以根据需求进行自定义设置，调整颜色、字体、标签等，使得图表更加生动有趣。
5. 协作与共享：Tableau支持多用户在同一份报表上进行协作与编辑，可以通过在线平台共享数据分析结果。
用户可以将分析结果以图表、仪表盘等形式进行共享，方便他人理解和使用。
二、Tableau的应用领域1. 商业智能分析：Tableau可以帮助企业对销售业绩、市场趋势、客户行为等进行深入分析，为决策提供有力支持。
通过直观的图表和仪表盘，管理层可以随时了解企业的数据状况，及时制定相应的策略。
2. 金融行业：Tableau在金融行业中应用广泛，可以用于风险管理、股票交易分析、客户洞察等方面。
通过对金融数据进行可视化展示和分析，可以帮助机构更好地理解市场动态和客户需求。
3. 医疗和健康领域：Tableau可以协助医疗机构和保健公司进行数据分析和决策支持。
通过将医疗数据可视化，医生可以更好地了解患者的病情、治疗效果等，提高治疗质量和效果。
大数据分析师的数据分析软件和工具推荐
大数据分析师的数据分析软件和工具推荐在大数据时代，数据分析师是一个备受重视的职业领域。
他们负责收集、整理和分析大量数据，从中发现有价值的信息和趋势，并为企业决策提供支持。
而要成为一名优秀的数据分析师，选择合适的数据分析软件和工具是至关重要的。
本文将为你推荐几款适用于大数据分析师的数据分析软件和工具。
1. TableauTableau是一款功能强大且易于使用的数据可视化工具。
它支持多种数据源的连接，包括Excel、数据库和云服务等。
数据分析师可以通过Tableau快速创建交互式仪表板和报表，以直观的方式展示数据。
此外，Tableau还具备强大的数据分析和探索功能，可以帮助数据分析师发现数据背后的规律和洞察。
2. RR是一种流行的开源编程语言和环境，适用于大规模数据分析和统计计算。
R具备丰富的数据处理和分析函数，支持数据可视化和机器学习等高级分析技术。
对于数据分析师来说，熟练掌握R语言可以提高数据处理和建模的效率，实现更复杂的分析任务。
3. PythonPython是一种广泛应用于科学计算和数据分析的编程语言。
它具有简洁灵活的语法，且支持丰富的数据分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。
Python可以进行数据处理、数据可视化、统计分析和机器学习等任务，成为数据分析师的得力助手。
4. Excel虽然Excel不是专门为数据分析而设计的软件，但它是最常用的办公软件之一，也在数据分析领域中发挥着重要作用。
Excel提供了基本的数据整理和计算功能，如筛选、排序、求和等。
对于一些简单的数据分析任务，Excel仍然是一个实用的工具。
5. Apache HadoopApache Hadoop是一个开源的大数据处理平台，适用于处理大规模和多样化的数据。
它可以分布式地存储和处理数据，并提供了MapReduce和Hadoop Distributed File System（HDFS）等核心组件。
对于需要处理海量数据的数据分析师来说，熟悉和使用Hadoop是必不可少的。
数据可视化使用Tableau进行数据分析和呈现
数据可视化使用Tableau进行数据分析和呈现数据可视化是现代数据分析和呈现的重要手段之一。
随着大数据时代的到来，数据量的增大和复杂性的提高，传统的数据处理方法已经无法满足人们对数据分析和理解的需求。
而Tableau作为一种主流的数据可视化工具，通过直观、交互式的方式，帮助用户更好地理解和发现数据中的规律和模式。
本文将介绍Tableau的基本功能和使用方法，以及如何使用Tableau进行数据分析和呈现。
一、Tableau简介Tableau是一款强大的数据可视化和商业智能工具，可以帮助用户从各种数据源中获取数据，并通过可视化的方式呈现出来。
它具有直观、交互式的特点，用户不需要编写代码，只需简单拖拽操作就可以生成丰富多样的图表和报表。
Tableau支持多种数据源，包括Excel、SQL数据库、Hadoop等，同时也支持导入和整合多个不同格式的数据源。
二、Tableau的功能和特点1. 数据连接和导入：Tableau可以连接多种数据源，用户可以直接从Excel、文本文件或数据库中导入数据。
同时，用户还可以连接在线数据源，如Google Analytics、Salesforce等，实时获取数据。
2. 数据准备和清洗：Tableau提供了强大的数据准备和清洗功能，用户可以通过简单的拖拽操作，对数据进行筛选、过滤、聚合等操作，从而得到所需的数据集。
3. 丰富的图表和报表：Tableau支持多种图表和报表类型，包括柱状图、折线图、散点图、地图等。
用户可以根据需求选择合适的图表，并通过拖拽操作对图表进行进一步的细化和调整。
4. 交互式可视化：Tableau的一个重要特点是交互式可视化，用户可以通过筛选器、参数和工具提示等功能，与图表进行交互，实现多维度的数据分析。
5. 敏捷分析和探索：Tableau的设计器界面非常友好，用户无需编写复杂的代码，只需简单的拖拽和设置参数即可完成分析和探索。
用户可以根据需要创建交互式的仪表板，将多张图表和报表组合在一起展示。
A13 数据可视化呈现与解读 数据 及呈现结果 提交一份学生数据及数据可视化呈现结果
A13 数据可视化呈现与解读数据及呈现结果：提交一份学生数据及数据可视化呈现结果。
标题：A13数据可视化呈现与解读：学生数据及呈现结果在当今的信息化社会，数据可视化已经成为人们理解和分析数据的重要工具。
本篇文章将以学生数据为例，探讨数据可视化呈现与解读的方法和结果。
一、学生数据的收集与整理我们收集了一份学生数据，包括学生的姓名、年龄、性别、成绩等信息。
这些数据来自于学校的教务管理系统，确保了数据的真实性和准确性。
在收集数据后，我们对数据进行整理，将数据进行清洗、整理和归纳，以便进行后续的数据可视化处理。
二、数据可视化工具的选择与使用在数据可视化方面，我们选择了Excel和Tableau两个工具。
Excel 是一款常用的办公软件，其数据可视化功能也比较强大。
Tableau则是一款专业的数据可视化工具，能够快速地创建各种类型的数据可视化图表。
我们使用Excel创建了柱状图、折线图和饼图等常见的图表类型，以便快速地了解学生的基本信息和成绩情况。
接着，我们使用Tableau 创建了更加复杂的可视化图表，如热力图、树状图和地图等，以便更好地呈现学生的数据。
三、数据可视化结果的解读通过数据可视化呈现，我们发现了一些有趣的结论。
男生的平均成绩要高于女生，这可能与男生的学习态度和习惯有关。
不同年级的成绩分布也有所不同，这可能与学校的教学质量和课程难度有关。
不同地区的学生成绩也存在差异，这可能与当地的教育资源和家庭背景有关。
通过数据可视化呈现与解读，我们可以更好地了解学生数据的特点和规律，为学校的管理和教学提供参考。
同时，我们也可以通过数据可视化发现一些潜在的问题和挑战，为未来的教学和管理提供改进的方向。
四、结论与展望数据可视化是一种有效的数据分析工具，可以帮助我们更好地理解和解读学生数据。
通过数据可视化呈现与解读，我们可以更好地了解学生数据的特点和规律，为学校的管理和教学提供参考。
我们也可以通过数据可视化发现一些潜在的问题和挑战，为未来的教学和管理提供改进的方向。
如何使用Excel的数据表进行多维数据分析
如何使用Excel的数据表进行多维数据分析对于大量复杂的数据，如何有效地进行分析并获得有意义的结果是一个挑战。
Excel作为一款功能强大的电子表格软件，提供了丰富的数据处理和分析工具，可以帮助我们进行多维数据分析。
本文将介绍如何使用Excel的数据表进行多维数据分析的方法和技巧。
一、数据表的创建与导入在开始进行多维数据分析之前，首先需要创建或导入数据表。
Excel 提供了多种创建和导入数据表的方式，如手动输入、复制粘贴、导入外部数据等。
根据实际情况选取适合的方式，确保数据表的完整性和准确性。
二、数据清洗与处理在进行多维数据分析之前，通常需要对数据进行清洗和处理，以便获取更准确、可靠的分析结果。
Excel提供了多种数据清洗和处理的功能，比如去除重复值、填充空白单元格、删除无效数据等。
通过这些功能，可以使数据更加整洁，方便进行后续分析。
三、数据透视表的创建与使用数据透视表是Excel中非常重要和实用的功能之一，可以对多维数据进行灵活、快速的分析。
创建数据透视表的步骤如下：1. 选中数据表中的数据区域；2. 在Excel菜单栏中选择“插入”，点击“数据透视表”；3. 在弹出的对话框中，选择要放置数据透视表的位置，并确定选择的数据区域；4. 在数据透视表字段列表中，选择要分析的维度和度量，并将其拖动到相应的区域中。
通过设置数据透视表的字段和选项，可以实现对多维数据的灵活分析，如按照不同的维度进行分类汇总、计算总和、平均值等。
四、条件筛选与排序除了数据透视表外，Excel还提供了条件筛选和排序的功能，可以帮助我们快速筛选和排序多维数据。
通过选择特定条件，可以对数据表进行筛选，只显示符合条件的数据。
而通过选择特定的字段和排序方式，可以对数据表进行排序，方便查找和分析。
五、数据图表的创建与展示在多维数据分析过程中，数据图表是一种直观、清晰的展示方式，可以更好地帮助我们理解数据和分析结果。
Excel提供了多种类型的图表工具，可以根据数据的特点和需求选择合适的图表类型。
利用Excel的数据表进行多维数据表与分析应用
利用Excel的数据表进行多维数据表与分析应用Excel是一款常用的电子表格软件，广泛应用于数据处理和分析。
利用Excel的数据表功能，可以方便地进行多维数据表与分析应用。
本文将介绍如何使用Excel的数据表功能，通过实例演示多维数据表与分析的应用。
1. 创建数据表在Excel中，可以通过插入数据的方式创建数据表。
首先，在空白的工作表中，输入数据表包含的各个字段名称，每个字段占据一列。
例如，我们创建一个销售数据表，包含日期、产品名称、销售数量、销售额四个字段。
每个字段名称都应该清晰准确，以便后续数据处理和分析。
2. 输入数据在数据表下方的空白行，逐行输入数据。
确保每一行的数据与对应字段名称对齐，避免错误的数据关联和混淆。
根据具体的需求，可以输入多行数据，形成一个完整的数据表。
3. 格式化数据表为了方便后续的数据分析和处理，可以对数据表进行格式化。
选中数据表的区域，点击Excel的“格式”选项，选择合适的样式和边框进行格式设置。
通过合适的格式化，可以使数据表更加美观清晰，并提升分析的效果和可读性。
4. 数据排序与筛选利用Excel的排序与筛选功能，可以对数据表进行有序排列和数据筛选。
在数据表中选择需要排序的字段，点击Excel的排序选项，选择升序或降序排列。
同时，可以使用筛选功能，根据某个字段的数值或条件，筛选出符合要求的数据。
这些功能能够快速帮助我们找到特定的数据，为后续的多维数据分析提供基础。
5. 数据透视表数据透视表是Excel中十分强大的数据分析工具，可对多维数据进行灵活的分析和呈现。
通过简单的操作，可以将数据透视表与数据表关联起来，并生成需要的数据分析报表。
首先，在数据透视表中选择需要分析的字段，将其拖动到相应的区域，如行区域、列区域和值区域。
选择合适的汇总方式和计算方法，生成透视表的结构和汇总数据。
同时，可以对透视表进行灵活的上下钻取，通过拖拽字段，增减维度，实现多维数据的交互式分析，使数据模式更加清晰明了。
数据分析工具的使用方法
数据分析工具的使用方法数据分析是指通过收集、处理和解释数据，揭示出数据中隐藏的模式、关联和趋势，从而帮助我们做出决策和制定策略。
而数据分析工具则是我们在进行数据分析过程中常用的软件或工具。
在本篇文章中，我们将介绍几种常用的数据分析工具及它们的使用方法，帮助读者更好地进行数据分析。
1. ExcelExcel 是最常用的数据分析工具之一，它提供了丰富的功能和灵活的操作方式。
使用 Excel 进行数据分析，可以进行数据录入、清洗、整理、计算和可视化等各种操作。
首先，在 Excel 中导入待分析的数据，可以手动输入或复制粘贴。
接下来，可以使用 Excel 的排序、筛选和透视表等功能来整理和清洗数据，保证数据的准确性和一致性。
然后，利用 Excel 的各类公式和函数，可以进行数值计算、统计分析和数据建模。
例如，可以使用 SUM、AVERAGE、COUNTIF 等函数进行数据汇总和统计；使用 VLOOKUP、INDEX-MATCH 等函数进行数据查找和匹配。
最后，使用 Excel 的图表功能，将数据以可视化的形式展现出来，帮助我们更直观地理解数据。
通过选择合适的图表类型和调整图表样式，可以有效地传达数据分析的结果。
2. PythonPython 是一种广泛使用的编程语言，也被认为是一种强大的数据分析工具。
它提供了丰富的数据分析库和函数，例如 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 SciPy 等。
首先，通过导入相应的数据分析库，可以加载和处理数据。
例如，使用NumPy 可以提供对于多维数组的支持，而 Pandas 则提供了数据结构和数据分析工具。
使用 Pandas，可以进行数据筛选、合并、分组和聚合等操作，以及数据清洗和处理。
然后，利用 Python 的数据分析库，可以进行数据可视化和统计分析。
使用Matplotlib 可以绘制各种类型的图表，例如散点图、折线图和饼图。
或者使用Seaborn 为数据添加更多样式和颜色；使用 Statsmodels 和 Scikit-learn 进行统计分析和机器学习等。
数据可视化比较：Tableau和Excel的差异分析
数据可视化比较：Tableau和Excel的差异分析数据可视化是企业、媒体和个人等在数据处理中的必要步骤，能够快速易懂地呈现大量数据，便于用户理解数据背后的趋势和规律。
本文将分析两种数据可视化工具：Tableau和Excel的差异，从而让用户更好地选择最适合自己需求的数据可视化工具。
一.工具概述Tableau和Excel都是非常出色的数据可视化工具。
Tableau是一款基于交互式的数据可视化软件，它可以从多个数据来源进行数据整合，并且以多种方式显示数据。
Excel是被大多数人所知的电子表格软件，与Tableau不同的是，Excel的数据可视化是建立在Excel表格中的数据的基础上。
二.可视化效果对比1.交互性：Tableau比Excel表现更出色。
Tableau表现出令人惊叹的交互性：通过Tableau，您可以在表格上插入多达四个角，然后轻松地将其他维度或度量向这些角拖放，从而创建一个可交互的可视化。
相比之下，Excel的交互性比Tableau低得多，虽然Excel可以进行排序、筛选、分组等一些基本操作，但无法进行像Tableau一样的详细操作。
2.图表：虽然Excel有大量的图表可以选择，但是Tableau在图表的视觉效果和交互性方面都要胜过Excel，并且能够为更多的第三方数据源创建图表，包括MySQL、PostgreSQL、Google Analytics等。
3.地图：地图是数据可视化中重要的工具。
Tableau可以轻松地制作基于地图的可视化。
这种可视化是基于地名或地理位置数据制作而成的。
通过Tableau，可以轻松地创建地图上的数据点，并进行空间组合。
而Excel无法做到这一点。
4.动态文本：Tableau还具有相对较高的实时动态文本处理能力，可以更灵活地显示一些文本信息。
而Excel只能静态呈现。
5.3D可视化：最后，Tableau还支持3D可视化，可以用于立体图形和可视化。
而Excel则不支持。
教你如何使用Excel的数据进行多维数据分析
教你如何使用Excel的数据进行多维数据分析Excel是一款功能强大的数据分析工具，广泛应用于各个领域。
利用Excel进行多维数据分析，可以帮助我们更加深入地了解数据背后的关系和规律，为决策提供有力支持。
本文将教你如何使用Excel的数据进行多维数据分析。
一、数据准备在进行多维数据分析之前，首先需要准备好要分析的数据。
数据应该以表格的形式组织，每列代表一个变量，每行代表一个样本。
确保数据内容准确、完整，并删除任何冗余或错误的数据。
二、数据排序和筛选在进行多维数据分析之前，有时需要对数据进行排序和筛选，以便更好地理解数据。
Excel提供了丰富的排序和筛选功能，可以根据指定的条件对数据进行排序或筛选。
1. 数据排序将光标放在数据表的某一列上，点击Excel菜单栏上的“数据”选项，然后选择“排序”功能。
在弹出的对话框中，选择要排序的列和排序方式，点击确定即可完成数据的排序。
2. 数据筛选在Excel中，可以使用筛选功能对数据进行快速筛选。
将光标放在数据表的第一行上，点击Excel菜单栏上的“数据”选项，然后选择“筛选”功能。
在每列表头的右侧将出现一个下拉箭头，点击箭头可以选择筛选条件，选择符合要求的条件即可完成筛选。
三、数据透视表数据透视表是Excel中非常常用的多维数据分析工具，可以帮助我们从不同的维度对数据进行汇总和分析。
1. 创建数据透视表选中要进行数据透视表分析的表格区域，点击Excel菜单栏上的“插入”选项，然后选择“数据透视表”功能。
在弹出的对话框中，选择数据透视表的位置，并选择要分析的字段，在右侧的区域拖动字段到相应的位置。
2. 配置数据透视表在数据透视表配置中，可以选择要汇总的字段、汇总方式以及显示方式。
通过拖动字段到行标签、列标签和值字段区域，可以根据需要灵活地配置数据透视表。
3. 分析数据透视表一旦数据透视表创建完成，我们就可以在其基础上进行各种分析操作。
可以对数据透视表进行排序、筛选、汇总等操作，以获取想要的分析结果。
Excel数据表数据多维度分析方法
Excel数据表数据多维度分析方法在现代数据分析领域，Excel表格是最常用和广泛应用的工具之一。
Excel提供了强大的数据处理和分析功能，使用户能够从不同角度对数据进行多维度分析。
本文将介绍一些常用的Excel数据表多维度分析方法。
一、数据透视表（PivotTable）数据透视表是Excel中最常用的多维度分析工具之一。
它能够快速汇总和分析大量数据，同时提供灵活的功能来定制分析方式。
以下是使用数据透视表进行数据多维度分析的步骤：1. 导入数据：将待分析的数据导入Excel表格中，并确保每一列都有合适的列标题。
2. 选择数据透视表：在Excel中选中数据范围，然后点击“插入”选项卡上的“数据透视表”按钮。
3. 设置数据透视表：在弹出的对话框中，选择要分析的数据范围，并将字段拖放到适当的位置，如行标签、列标签和数据区域。
4. 定制数据透视表：根据需要，可以对数据透视表进行进一步设置，如添加筛选器、计算字段和设置汇总方式等。
5. 分析数据：数据透视表会根据设置的字段自动进行数据汇总和分析，用户可以根据需要改变字段位置和设置，并随时更新结果。
二、条件格式化（Conditional Formatting）条件格式化是通过在Excel中设置特定的条件来突出显示数据的一种方法。
它可以根据数据的值或者其他特征自动对数据进行着色，使用户更直观地了解数据的分布和关系。
以下是使用条件格式化进行多维度分析的步骤：1. 选中数据范围：在Excel中选中待分析的数据范围。
2. 选择条件格式化：在Excel的“开始”选项卡中，找到“条件格式化”按钮，并选择适当的条件格式化方式，如颜色标度、数据条等。
3. 设置条件格式化规则：在弹出的对话框中，设置条件格式化的规则和条件，如基于数值大小、文本匹配等。
4. 应用条件格式化：点击确定按钮后，Excel会根据设置的条件格式化规则对选中的数据进行格式化，用户可以随时更改规则和条件。
三、筛选和排序（Filter and Sort）Excel可以通过筛选和排序数据来实现多维度的数据分析。
如何在EXCEL中创建多维数据分析模型
如何在EXCEL中创建多维数据分析模型在现代商业环境中，数据分析扮演着至关重要的角色。
Excel，作为一款广受欢迎的电子表格软件，凭借其强大的计算和数据处理功能，被广泛用于数据分析。
构建多维数据分析模型不仅能帮助企业做出深入的市场分析，还能推动决策过程的优化。
以下是如何在Excel中创建这样的多维数据分析模型的步骤和技巧。
数据准备与组织在开始构建多维数据分析模型之前，首先需要确保数据的准备工作到位。
数据的质量直接影响到分析结果的可信度。
收集相关数据：聚集企业不同来源的数据，如销售记录、客户反馈和市场调研等，确保数据全面、准确。
数据清洗和整理：使用Excel中的数据清洗工具，去除重复项和错误数据。
这些工具包括“文本到列”、“查找和替换”等功能。
结构化数据：将数据分成适当的维度。
常用的维度包括时间、地区和产品类别等。
每个维度的选择应根据分析目标而定。
创建数据透视表数据透视表是Excel中进行多维数据分析的一个强大工具，它能够迅速汇总与分析大量数据。
插入数据透视表：选择整理好的数据区域，点击“插入”选项卡，选择“数据透视表”。
确定新建数据透视表的位置。
配置数据透视表字段：在数据透视表字段窗格中，将不同的维度拖动到相应的区域。
可以将时间维度放入“行”区域，地区维度放入“列”区域，数值数据放入“值”区域。
调整和格式化：根据需求，可以通过“设计”选项卡调整数据透视表的布局和格式。
例如，选择不同的汇总方式，如求和、平均值等，使数据更加直观可读。
添加切片器与时间线切片器和时间线是过滤数据和增强数据透视表交互性的实用工具。
它们使得用户能够更容易地查看和分析不同维度的数据。
插入切片器：选中数据透视表，点击“分析”选项卡，选择“插入切片器”。
在弹出的窗口中，选择要过滤的字段，比如地区或产品类别。
使用时间线：如果你的数据包含日期，可以通过“分析”选项卡中的“插入时间线”选项，添加时间筛选器。
这样可以按照时间段过滤和展示数据。
Excel的数据表技巧使用数据进行多维度分析
Excel的数据表技巧使用数据进行多维度分析Excel是一款功能强大、广泛应用于数据处理和分析的电子表格软件。
通过合理运用Excel的数据表技巧，我们可以更加有效地利用数据进行多维度分析。
本文将介绍一些常用的Excel数据表技巧，帮助您提升数据分析的效率。
1. 数据表的建立在进行多维度分析之前，首先需要将数据创建成数据表的形式。
在Excel中，可以通过以下步骤创建数据表：- 将数据整理成表格形式，确保每列具有清晰的数据类型。
- 选择整个数据区域，包括表头和所有数据。
- 在菜单栏中选择“插入”，然后选择“数据表”选项。
- 确认数据表的范围，并勾选“我的表格具有标题”选项。
- 点击“确定”按钮，Excel将自动将数据转换为数据表，并添加筛选、排序和汇总功能。
通过将数据整理成数据表形式，可以方便地进行数据分析和处理，同时也提供了便捷的筛选和排序功能。
2. 利用数据透视表进行多维度分析数据透视表是Excel中非常重要的多维度分析工具，可以帮助我们快速统计和分析大量数据。
下面介绍一些使用数据透视表进行多维度分析的技巧：- 选择数据表中的一个单元格，然后点击“插入”中的“数据透视表”按钮。
- 在弹出窗口中选择数据的范围。
- 将需要分析的字段拖拽至相应的行、列和值区域。
- 可以对数据透视表进行灵活调整，添加筛选条件、对数值字段进行求和、平均值等统计。
- 通过拖拽字段到行、列或筛选区域，可以灵活地调整数据透视表的布局。
通过使用数据透视表，我们可以轻松实现多维度数据的分析和汇总，快速得出结论，挖掘数据背后的隐藏信息。
3. 利用条件格式进行数据可视化数据可视化是数据分析过程中非常重要的一环，可以通过图表和颜色等视觉元素更直观地展示数据趋势和模式。
在Excel中，使用条件格式可以实现数据的可视化效果。
- 选择需要进行条件格式设置的数据范围。
- 在菜单栏中选择“开始”，然后点击“条件格式”按钮。
- 选择合适的条件格式类型，如数据条、颜色比例尺、图标集等。
如何通过Excel的数据表进行数据的多维交叉分析汇总可视化和报表自动生成
如何通过Excel的数据表进行数据的多维交叉分析汇总可视化和报表自动生成在Excel中，数据表是一种强大的工具，可以帮助我们进行数据的多维交叉分析、汇总、可视化和报表自动生成。
本文将介绍如何利用Excel的数据表来实现这些功能。
一、数据的多维交叉分析在Excel中，我们可以使用数据透视表功能进行数据的多维交叉分析。
以下是操作步骤：1. 数据准备首先，我们需要准备好要进行交叉分析的数据。
将数据整理成表格的形式，确保每一列都有明确的标题。
2. 创建数据透视表选中数据表格，然后点击Excel菜单栏中的“插入”选项卡，选择“数据透视表”功能。
在弹出的对话框中，确认数据源范围并选择放置数据透视表的位置。
3. 设定行、列和值在数据透视表字段列表中，将要作为行、列和值的字段拖拽到相应的区域。
行和列决定了数据在数据透视表中的排列方式，值则决定了数据的计算方式，如求和、平均值等。
4. 格式化和筛选数据根据需要，可以对数据透视表进行格式化，如更改字段名称、合并单元格、调整列宽等。
还可以使用筛选器来对数据进行筛选，只显示满足条件的数据。
二、数据的汇总除了交叉分析外，Excel的数据表还可以用于数据的汇总。
以下是操作步骤：1. 设定汇总方式首先，我们需要确定要进行数据汇总的方式。
Excel提供了多种方式，如使用SUM函数求和、COUNT函数计数、AVERAGE函数求平均值等。
2. 编写公式将光标移动到要汇总数据的单元格中，输入相应的公式。
根据需要，可以使用绝对引用（$）或相对引用。
3. 拖动填充选中已输入公式的单元格，将光标移动到单元格右下角的黑色小方块上，按住鼠标左键拖动填充到要汇总的其他单元格中。
三、数据的可视化Excel提供了多种数据可视化的方式，如图表、条件格式、数据条等。
以下是操作步骤：1. 创建图表选中要可视化的数据范围，点击Excel菜单栏中的“插入”选项卡，选择合适的图表类型。
按照提示，选择合适的数据系列和图表元素，并进行必要的设置。
学会使用Tableau进行数据可视化与分析
学会使用Tableau进行数据可视化与分析在当今信息爆炸的时代，我们每天都会面临大量的数据。
然而，这些数据对于我们来说可能是一片迷雾，难以理解和应用。
数据可视化和分析工具的出现，为我们解决了这个难题，帮助我们更好地理解数据并做出正确的决策。
Tableau作为一款功能强大，易于使用的数据可视化和分析工具，成为了许多人的首选。
Tableau的使用无需编程或复杂的技术知识，通过简单直观的拖拽操作和自动生成图表，我们可以轻松地将数据转化为图形化的展示形式。
这使得我们能够更直观地理解数据的含义和趋势。
比如，我们可以通过绘制柱状图、折线图或地图来展示销售额的变化情况，帮助我们找出业绩波动的原因。
除了方便的图表生成功能，Tableau还提供了强大的数据分析功能。
通过Tableau，我们可以对数据进行聚类分析、回归分析等操作。
例如，我们可以通过聚类分析将客户分群，找出各个群体的特征和差异，从而有针对性地制定市场营销策略。
而使用Tableau进行回归分析，则可以帮助我们了解不同因素之间的关系，并进行变量预测。
这些分析结果将为企业决策提供有力的依据。
同时，Tableau还具有与其他工具的良好兼容性。
我们可以将Tableau与Excel、SQL等数据源进行连接，以便直接对数据源进行查询和实时更新。
这大大减少了数据传递和处理的阻力，提高了工作效率。
此外，Tableau还支持与PowerPoint和Word等办公软件的集成，我们可以将生成的图表和数据直接插入到演示文稿或报告中，使得数据分析的结果更具说服力。
当然，要想熟练使用Tableau进行数据可视化和分析，我们也需要掌握一定的知识和技巧。
首先，我们需要清楚地了解我们所要处理的数据，包括数据的来源、结构和含义。
只有明确了数据的特点，我们才能选择合适的可视化方式和分析方法。
此外，我们还需要学会数据清洗和转换的技巧，以确保数据的准确性和完整性。
这些技巧包括数据过滤、数据聚合和数据合并等。
可视化工具对比分析
可视化工具对比分析随着大数据技术的不断发展，各种可视化工具也在不断涌现。
这些工具能够将海量数据转化为易于理解和解读的图表、地图和仪表板，帮助用户更好地发现和分析数据中的信息和洞察。
但在如此众多的可视化工具和平台中，如何选择最适合自己的工具呢？下面我们就来对比分析几个常见的可视化工具，包括Tableau、Power BI、QlikView 和Excel。
1.Tableau （数据分析领域龙头）Tableau是目前数据可视化领域的一匹黑马，Tablue凭借其出色的数据分析和可视化功能，迅速占据了数据分析、商业智能和数据挖掘等领域的市场份额，成为了可视化工具的龙头之一。
（优点）- 丰富的可视化类型- 极佳的数据处理能力- 强大的互动性和定制性- 丰富的社区和可直接共享的应用程序- 学习曲线略高- 价格较高，常常需要高额的许可证才能够使用Tableau的高级功能- 对于初学者来说，需要花费较长时间来掌握Tableau的技巧和技能（适用范围）Tableau适用于需要处理大量数据、进行图表分析和可视化、需要进行数据挖掘和探索的用户。
2.Power BI （微软推出的BI工具）Power BI是一款微软公司开发的业务智能工具，利用Power BI，用户可以将不同数据源的数据聚合在一起，再利用各种可视化组件分析和报告数据。
- 牢固的数据分析和可视化功能- Microsoft Office Suite中的产品集成非常好- 强大易用的查询和数据处理引擎- 很好的数据共享和协作平台功能- Power BI的定制和扩展能力不如其竞争对手Tableau- 较长的学习曲线Power BI适用于利用现有数据源进行数据可视化和报表，协作平台也非常适合跨国企业。
3.QlikView （北欧软件巨人）QlikView是一款由瑞典软件公司QlikTech开发的商业智能和数据可视化工具。
QlikView属于北欧软件巨人，也是BI工具的巨头之一，与Tableau和Power BI并列。
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2019年第8期信息与电脑China Computer & Communication数据库技术基于Tableau 和Excel 的学生多维大数据分析研究兰 坤 吴 琼（长治医学院，山西，长治 046000）摘 要：针对混合教学模式下产生的大量学生多维数据不能充分利用的问题，笔者提出了一种基于Tableau 和Excel 的学生多维大数据分析方法，旨在提高教师数据分析的能力，并将分析结果反馈到实际教学。
首先，将这些多维数据收集存储在Excel 中，并利用Excel 对这些数据进行整理、清洗、转换，形成可分析的规范化数据；其次，利用Tableau 和Excel 实现数据的分析及可视化展示；最后教师利用分析结果对参与学习的学生进行全面了解，做出相应教学改革。
关键词：混合式教学模式；Tableau；Excel；数据分析中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2019）08-126-03A Multidimensional Big Data Analysis Based on Tableau and ExcelLan Kun, Wu Qiong(Changzhi Medical College, Changzhi Shanxi 046000, China)Abstract: A multidimensional big data analysis based on Tableau and Excel is proposed for inefficient utilization ofmultidimensional data by a large number of students under the mixed-mode teaching, aiming to improve teachers ’ capability of dataanalysis and apply analysis results to practical teaching. First, store multidimensional data in Excel where these data are normalized and rendered analyzable through data reduction, cleaning and conversion. Then analyze and visualize the data by virtue of Tableau andExcel. Finally, a complete understanding of students who participate in learning is obtained from analysis results and corresponding teaching reforms should be made by teachers.Key words: mixed-mode teaching; Tableau; Excel; data analysis0 引言近年来，随着高校MOOC、SPOC、翻转课堂的出现，越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，学生的学习方式也发生了翻天覆地的变化，学生可根据自身情况，充分利用互联网提供的海量数据进行线上学习，按需获取知识，增进技能。
线上学习不仅是对课堂知识的补充，通过在线测试也能对自身知识的掌握度有更清晰地认识。
基于此，教师的教学模式也在逐步改变。
更多的教师选择混合式教学模式，线下利用传统课堂，线上利用网络教学平台。
这种模式下，教师的更多精力从课前的备课转到课后的准备，教师需准备系统化的教学资源，包括视频资料、章节课件、参考图书、应用案例、小组讨论问题以及随堂测试题等[1]。
教师利用一些现有的网络教学平台（如超星学习通、雨课堂等），将准备好的教学资源上传到平台上供学生使用。
采用混合式教学模式会产生大量的学生多维数据，这些数据主要包括以下几方面。
（1）教师线下课堂教学中，学生回答问题的次数、时长与正确率；师生互动的频率与时长；不同专业班级的学生整体入学水平情况；不同专业班级班风情况等。
（2）课程过程性评价成绩及期末考试成绩。
（3）网络教学平台中的学生各种学习情况、作业成绩、测试成绩以及考试成绩等。
大量的学生多维数据涌现在教师面前，如何发现、挖掘这些数据背后的信息，为教学提供决策是目前教师应面临的主要问题。
根据实际教学情况，现提出一种基于Tableau 和Excel 的学生多维大数据分析方法，旨在提升教师数据分析的能力。
1 学生多维数据的收集1.1 线下课堂教学中的数据收集教师以班级为单位进行小组划分，指定组长，每组组长负责记录小组成员的课堂表现，每周汇总交给任课教师。
作者简介：兰坤(1977—)，女，山西浑源人，硕士研究生，副教授。
研究方向：计算机应用教育。
吴琼(1978—)，女，山西长治人，硕士研究生，副教授。
研究方向：计算机医学应用教育。
2019年第8期信息与电脑China Computer & Communication数据库技术1.2 过程性评价成绩收集教师根据课程情况阶段性制定考核方法，每次考核都需将成绩记录下来，可手工录入或利用计算机考试系统。
1.3 网络教学平台的数据收集网络教学平台的数据较丰富，包括学生在学习平台上的各种学习痕迹，现以2018下半年长治医学院2018级本科《Access数据库技术》课程，使用的“超星学习通”教学平台为例进行介绍。
目前，该课程在学习通里建立的学习资源有章节重难点教学视频、章节作业、涉及章节知识点的网文或网络链接、章节知识讨论等。
学生在学习通里的每项操作都会留有痕迹。
学生每学一个知识点，学习通里会显示如下统计信息。
（1）作业测试：学生作业平均完成率、总平均分、每小题的平均分；每个选择题各选项的正确率，以百分比显示。
（2）章节视频：学生平均完成率、每个视频观看人数、观看进度以及视频时长。
（3）本月访问量：以折线图的形式显示某时间段的学生人数变化情况。
（4）课程讨论区：显示参与问题讨论的学生人数。
（5）成绩统计：学生综合成绩（由播放视频、课堂测试、作业、考试、访问次数以及任务点完成数组成）、平均分、各分数段比例。
课程结束后，这些统计信息的数据量非常庞大，教学平台里的有些统计信息可给教师提供教学参考，但是每部分信息相对独立，不能综合评价一个学生的学习情况。
因此，可将学习平台上的作业、考试、课堂测试的结果数据导出到Excel中进行数据分析。
2 利用Excel对数据进行数据清洗学生的多维信息主要通过手工录入或从数据库、文本文件、网页等外部数据源导入，这些数据格式和类型有些不符合Excel的数据规范，会出现数据混乱现象，如部分数据信息在录入过程中出现单词拼写错误、添加前导或尾随空格、大小写不规范、异常值以及非打印字符等，因此在进行数据处理之前，需要对这些数据进行清洗，才能进行数据分析。
Excel中清洗数据有以下几种方法。
（1）采用有效性验证功能对手工录入Excel表格中的数据格式进行规范。
（2）采用Excel中的排序、筛选、分列、删除重复项等功能来实现[2]；（3）利用Excel中的函数进行处理，如清除字符串空格；使用Trim、Ltrim、Rtrim；合并单元格：使用Concatenate；截取字符串：使用Left、Right、Mid；替换单元格中内容：使用Replace、Substitute；查找文本在单元格中的位置：使用Find、Search ；缺失数据填补：使用IF、And、Or嵌套函数；数据计算：使用Average、Sum、Max、Min、Date、If函数；数据分组：使用VLookUp 函数；数据抽样：使用Rand函数等。
例如：导出“超星学习通”某个班某题的答题记录，导出表里只有账号/学号、学生姓名和答题记录，B2单元格显示的账号/学号为18011201，其中第一二位的18代表2018级，第五六位12代表班级，可以通过=mid(B2,1,2) & mid(B2,5,2)获得班级信息。
通过数据清洗，可确保学生多维数据符合Excel存储数据的规范，为数据分析打好基础。
3 利用Excel和Tableau共同实现数据分析及数据展现3.1 利用Excel中的数据透视表进行数据分析Excel中的数据透视表综合了数据筛选、分类汇总和排序等方法的优点，可方便、快速地分类汇总大量数据并对其进行比较。
如将学习通里“第三章查询”里的一道有关查询基础知识的题目进行统计，将“班级”拖入“行标签”区，将“答题记录”拖入“列标签”区，再将“答题记录”拖入“数值”区，形成如图1所示的数据透视表。
图1 不同班级某题各选项数据透视表利用数据透视表可灵活选择其中的页、行及列中的元素，可显示和打印教师感兴趣区域的明细数据，能以各种方式灵活快速查看数据源不同的统计结果。
3.2 利用Excel进行数据展现Excel可将数据以图表的形式进行可视化展示，可视化图表不仅可清晰、直观地向人们传递复杂的数据信息，还能帮助人们认识并理解数据。
柱形图强调数据随时间的变化，擅长进行数据对比；折线图能精确反映在相等时间间隔下数据变化的趋势；饼图能以二维或三维格式显示每一数值相对于总数值的大小，反映出部分与整体的关系；散点图可反映数据的分布情况，表现出两个数据元素的相关性，也可像折线图那样表示时间推移下的数据发展趋势。
3.3 利用Tableau进行数据展现Tableau是一款适合各种行业、部门进行日常数据报表和数据可视化分析的软件工具，使用Tableau的拖放式界面可视化任何数据，简单易学，能快速创建交互式、可视化图表，提供极为丰富的色调搭配、一键换色功能，可连接多种数据源，能方便进行数据的整合、钻取和筛选[2]。
Tableau实现数据可视化的3种方式分别是工作表、仪表盘和故事板。
工作表是Tableau可视化分析的基本单元，与Excel相比，交互性更强，界面类似Excel中的数据透视表， （下转第136页）2019年第8期信息与电脑China Computer & Communication网络与通信技术3 波分复用系统实验测试方法3.1 背靠背传输系统实验背靠背传输系统是指系统中不加长纤，即将图1中80KM 长纤部分去掉。
通过背靠背传输系统测出光信噪比-误码率曲线（OSNR-BER 曲线），此曲线作为计算传输代价的基础。
3.2 加纤传输系统实验在背靠背传输系统的基础上，中间传输部分加上长纤，如图1、图2都是长纤传输系统。
同样测出OSNR-BER 曲线，与背靠背系统的曲线做对比，在一定的误码率下（一般选取10-3，技术发展到现在甚至可选取到10-2），加长纤系统下的OSNR 与背靠背系统的OSNR 的差值，即为长纤引入的非线性代价，在设计时需根据此代价留余量。