tableau desktop 创建计算字段函数汇总，一个html文件以表格的形式汇总。

Tableau 学习资料

清洗后的数据：招聘就业88759行，包含招聘职位、招聘公司、公司性质 、公司规模 、招聘省会 、招聘地区 、最低工资 、最高工资 、工资单位 、学历要求 、工作经验 、福利补贴 、招聘人数 、招聘信息发布时间等十一个字段 原始数据集：为文本文件在Word之中一共5738页，687万字，清洗后的数据为Excel格式 爬虫项目源码： 1.开发语言及环境：基于python3.8环境下运用pycharm编辑器 2.运用技术：Requests-BeautigulSoup模式 3.整体思路：分析爬取对象，获取招聘职位，招聘公司，公司性质，公司规模，招聘地区，薪水，学历，工作经验，福利补贴，招聘人数，招聘信息发布等要素。 分析结果PPT：分析过程采用Tableau软件，就业数据总结如下 1、本科生的需求量最大，规模越大的公司对于学历要求也越高，而小规模企业需求量最大的反而是大专生。 2、目前的各种岗位招聘员工时，更倾向于选择有工作经验且年龄较为年轻的员工，这样可以保证公司的工作效率。 3、沿海城市的薪资待遇和提供就业岗位的数量都位居前列。国内平均薪资前三依次是北京、上海、广州，这三所城

预期寿命 过去已经对影响预期寿命的几个因素进行了研究。 以前从未考虑过使用某些功能根据国家状况（发展/发达，GDP，百分比支出），​​生活方式（BMI，酒精，教育，资源收入构成），疾病（艾滋病毒/艾滋病）预测所有国家/地区预期寿命的准确性艾滋病，白喉等） 数据集已从收集。 我已经在R上完成了这个项目，并且在Tableau上创建了不同类型的有意义的可视化。 清理数据，可视化数据，缩放比例的特征，进行统计分析，创建相关矩阵，检查变量之间如何正/负相关以及它们之间的相关性如何，为每个特征创建简单的（一个变量）回归模型并比较p值使用多变量线性回归来检查冗余预测变量，使用vif来量化共线性度，检查条件，这些清理后的数据集是否适合线性回归模型，生成多元回归模型，同时使用AIC和向后消除预测最准确模型的方法以及未来的预测方法-该项目的一部分

源数据是一个火锅品牌的不同门店在2020年1-8月期间的销售数据，利用tableau对其中的部分数据进行了可视化操作，制作了一系列图表，如散点图、热力图、词云、数据监控仪表盘等。这个作品在tableau中导出为了ppt格式，方便电脑中没有tableau的人群查看。

源数据是一个火锅品牌的不同门店在2020年1-8月期间的销售数据，利用tableau对其中的部分数据进行可视化操作，制作了各种不同类型的图表，包括词云、散点图、饼图、热力图和数据监控仪表盘等。

Tableau案例课程(2020版)视频教程，完整版，提供课件、数据下载。本课程以具体实战案例串起所有Tableau知识点，由浅入深帮助数据分析人员学习使用Tableau进行数据分析完成数据的数据图表展示工作。

软件380m 太大了，上传不了，只能用百度网盘了， Tableau Software致力于帮助人们查看并理解数据。Tableau 帮助任何人快速分析、可视化并分享信息。超过 42,000 家客户通过使用 Tableau 在办公室或随时随地快速获得结果。数以万计的用户使用 Tableau Public 在博客与网站中分享数据。

Tableau一款强大的数据分析软件，可视化效果极佳，配合时光驻留器使用可以永久免费试用

百度高德地图源，tableau数据可视化地图部分，可用外部数据源制作。