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數據可視化：從小白到數據工程師的成長之路

為了解決tableau免費下載的問題，作者劉英華 這樣論述：

掌握數據視覺化技術是未來工作和學習的必備能力，是展示理念和成果的重要手段。閱讀並完成本書的實踐，你將快速地學會數據獲取、清洗、分析、視覺化及發佈的完整流程。本書以豐富的實踐案例解析數據視覺化的製作理念和具體方法，緊密圍繞當前數據視覺化領域的實際需求，全面介紹數據視覺化的概念和技巧。 本書包含基礎知識、數據獲取、數據清洗、數據分析、視覺化基礎和原則、數據視覺化工具和視覺化作品發佈等內容，基於具體案例多角度啟發和引導讀者的創新思維，增強讀者對抽象數據的把握及綜合視覺化能力的提升。本書內容通俗易懂，簡明實用，配套的教學輔助資料可免費下載。本書適合零程式設計基礎的數據視覺化從業者和高校師生閱讀，有一

定工作經驗的數據視覺化工程師也可以從本書中學到大量實用的技能。 劉英華 中國社會科學院大學副教授，國家自然基金《基於大規模複雜結構知識庫的知識發現機理、模型與演算法研究》、國家自然基金《基於多關係的模糊認知圖挖掘模型、算法與評價機制研究》項目的主要參與人員。 第1章 基礎知識 1 1．1 模擬和數位化 1 1．2 數模轉換 1 1．3 進制 2 1．4 存儲單位 3 1．5 網際網路 3 1．6 位址和協議 4 1．7 功能變數名稱和網域名稱系統 6 1．8 網路速率 6 1．9 數據視覺化 7 小結 7 習題1 7 第2章 資料獲取 8 2．1 知

識共用授權合約 8 2．2 搜索數據 9 2．2．1 搜尋引擎 10 2．2．2 流覽器 11 2．2．3 搜索指令 11 2．3 主動公開的數據 15 2．3．1 我國政府資料 15 2．3．2 國際組織資料 17 2．3．3 科研機構及協力廠商資料公司 17 2．4 依申請公開數據 17 2．5 數據眾包 18 2．6 抓取工具 18 2．6．1 import．io工具 20 2．6．2 Octoparse工具 23 2．7 Python基礎 33 2．7．1 環境配置 33 2．7．2 第一個Python程式 35 2．7．3 變數和運算子 36 2．7．4 條件陳述式 43 2．7．5

迴圈語句 45 2．7．6 輸入和輸出 48 2．7．7 文件的讀/寫 49 2．8 Beautiful Soup庫 51 2．8．1 安裝Beautiful Soup 51 2．8．2 使用Beautiful Soup抓取網頁數據 52 2．9 圖片的獲取 56 2．9．1 常用的圖片編輯軟體 56 2．9．2 圖片檔案類型 57 2．9．3 圖片檔的保存 58 2．10 音訊的獲取 59 2．10．1 常用的音訊編輯軟體 60 2．10．2 音訊檔案類型及保存 61 2．11 視頻的獲取 62 2．11．1 常用的視頻編輯軟體 62 2．11．2 視頻檔案類型 63 2．11．3 視頻檔

的保存 63 2．12 資料格式轉換 64 2．12．1 數位圖片的格式轉換 65 2．12．2 數位音訊的格式轉換 67 2．12．3 數位視訊的格式轉換 68 2．12．4 檔案格式轉換 68 2．12．5 可機讀數據 70 小結 70 習題2 70 第3章 數據清洗 71 3．1 Jupyter Notebook 71 3．1．1 安裝Jupyter Notebook 72 3．1．2 啟動、關閉notebook伺服器 72 3．1．3 保存notebook 75 3．2 Pandas包 75 3．2．1 系列（Series） 75 3．2．2 數據幀（DataFrame） 78 3．

3 清洗缺失值 80 3．3．1 檢查缺失值 80 3．3．2 刪除含缺失值的行或列 82 3．3．3 填充缺失值 82 3．4 清洗格式內容 84 3．4．1 刪除字串中的空格 84 3．4．2 大小寫轉換 85 3．4．3 規範資料格式 87 3．4．4 字元型資料判斷 87 3．5 清洗邏輯錯誤 88 3．5．1 刪除重複記錄 88 3．5．2 替換不合理值 89 3．6 刪除非需求資料 90 3．6．1 刪除非需求行 90 3．6．2 刪除非需求列 90 3．7 分組、合併和保存 91 3．7．1 分組 91 3．7．2 資料合併 92 3．7．3 保存結果 96 3．8 數據清洗案例

97 3．8．1 案例1 97 3．8．2 案例2 102 小結 104 習題3 104 第4章 資料分析 105 4．1 資料定位 105 4．1．1 瞭解基本資料 105 4．1．2 使用[ ]定位 107 4．1．3 使用loc[ ]定位 108 4．1．4 使用iloc[ ]定位 110 4．1．5 使用iat[ ]定位 112 4．2 條件篩選和排序資料 113 4．2．1 條件篩選 113 4．2．2 排序和排名 117 4．3 資料的描述性分析 121 4．3．1 describe( )方法 121 4．3．2 眾數、均值和中位數 123 4．3．3 數據重塑 124 4．3

．4 相關性計算 131 小結 132 習題4 132 第5章 視覺化基礎和原則 133 5．1 圖表 135 5．1．1 圖表的種類 135 5．1．2 圖表設計原則 142 5．2 色彩暗示 152 5．2．1 色調 152 5．2．2 明度 153 5．2．3 飽和度 154 5．2．4 色彩暗示的綜合運用 155 5．3 圖表視覺化原則 156 5．3．1 “第一眼”原則 156 5．3．2 資料不是敵人 157 5．3．3 刪減無關的元素 157 5．3．4 慎用3D圖表 159 5．3．5 視覺暗示的使用 160 5．3．6 整體變個體 161 5．3．7 交互圖表原則 162

5．3．8 顯示上下文 164 5．4 圖表視覺化的失敗案例 165 5．5 設計排版原則 168 5．5．1 順序 168 5．5．2 標注 171 5．5．3 動畫效果 171 5．5．4 分組 173 5．5．5 賦形 173 小結 174 習題5 175 第6章 資料視覺化工具 176 6．1 資訊圖製作工具 176 6．2 視覺化工具Gapminder 179 6．3 視覺化工具DataWrapper 181 6．4 視覺化工具Gephi 188 6．5 視覺化工具QGIS 194 6．6 視覺化工具ECharts 201 6．6．1 五分鐘上手ECharts 201 6．6．2

第一個ECharts作品 202 6．6．3 使用ECharts主題 206 6．7 視覺化工具Tableau 207 6．7．1 安裝和簡介 208 6．7．2 連接資料 209 6．7．3 工作表 209 6．7．4 儀錶板 210 6．7．5 故事 211 6．7．6 保存和匯出 211 6．8 用Python和R實現視覺化 215 小結 217 習題6 218 第7章 視覺化作品發佈 219 7．1 網路基礎知識 219 7．2 HTML5基礎 220 7．2．1 HTML文檔 220 7．2．2 HTML常用標籤 221 7．3 CSS3基礎 225 7．3．1 內部CSS 225

7．3．2 外部CSS 228 7．4 JavaScript基礎 229 7．4．1 直接嵌入HTML使用 230 7．4．2 在HTML中調用 230 7．5 Web應用框架和範本 231 7．5．1 Web應用框架 231 7．5．2 Web範本 233 小 結 234 習 題 7 234 附錄A 資料視覺化作品 235 附錄B 配套教學資源二維碼 237 參考文獻 238

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應用資料視覺化於開放政府資料之衛生政策決策研究

為了解決tableau免費下載的問題，作者韓佩軒 這樣論述：

開放政府資料是政府積極推動的政策，台灣的開放政府資料平臺也在短時間累積上萬資料集。本研究目標有二，首先檢視衛生相關開放政府資料的資料格式品質與內容，接著開發三個衛生政策決策相關的資料視覺化模組。截至2015年10月底，衛生福利部暨所屬機構開放840個資料集到平臺。可是許多單位將資料分年分病拆解成太多小的統計表資料集，不符合開放政府資料完整性原則的要求，不方便資料分析者使用。約有五分之一的資料集格式還是文書格式檔，不方便機器處理。最常見的四種資料主題是疾病統計類，醫療品質類，名單項目類與預算決算類，占總數七成。下載次數前五名分別為藥局基本資料，不符合食品資訊資料集，死因統計，PIC/S GMP

藥廠名單資料集與醫院病床統計。本研究使用套裝商用軟體Tableau及Excel Power Pivot使用衛生福利部釋出的死因統計與中央健康保險署釋出的糖尿病醫療品質指標資料，開發三種衛生政策決策分析模組，一是問題發現，二是優先順序決定，三是績效評價。由於Tableau可以將設計模組上傳至公司提供的網站免費讓人使用，使用者可以透過不同死因別，地區別，年代別選項產出自己所要的統計圖表，非常彈性且方便。本研究結論：衛生相關單位開放政府資料集應該要符合完整性原則，未來應該進一步檢視衛生相關開放政府資料的加值應用情形，開發與其他非衛生單位資料集整合分析的應用。本研究所開發的衛生政策分析視覺化模組應該要

讓政策利害相關者實際操作，並且回饋修改意見，讓這些模組能真正提升決策品質。

谷歌分析寶典：數據化營銷與運營實戰

為了解決tableau免費下載的問題，作者（美）費拉斯·阿爾洛 這樣論述：

這是一本完整介紹谷歌分析工具（Google Analytics）功能和報告的指南，先概括性地介紹報告的功能，然後介紹衡量的策略，再介紹賬戶的建立和跟蹤代碼的安裝，谷歌跟蹤代碼管理器，事件、虛擬頁面瀏覽、社交操作和錯誤報告，流量獲取，目標和電子商務跟蹤，數據視圖設置、數據視圖過濾器和訪問許可權，細分，信息中心、自定義報告和智能提醒，實施的定製化，移動App的衡量，谷歌分析工具的集成，谷歌分析工具與CRM數據的集成，用第三方工具實現高級報告和可視化，數據導入和測量協議，最後介紹Analytics360。每章最後都有要點回顧以及實戰與練習，每章更特別邀請了行業內大咖及專家分享業務上的經驗和技巧。

本書對於有些谷歌分析工具經驗的讀者來說，能學到很多實戰案例、技巧以及思路。產品經理、交互設計師、市場營銷、運營、增長、分析師、內容創作者、用戶體驗專家、技術人員等崗位的讀者通過閱讀本書可以建立數據驅動的視角並優化結果。對於數據科學家或者商業智能（BI）人員，閱讀關於數據集成和可視化的章節更受益。 與本書配套的資源可在網站免費下載，其中包括：1.GA實施清單，包含書中介紹的所有實施步驟並會隨GA和GTM的變動而更新；2.GA報告清單，包括零售、媒體、醫療保健、保險、金融和政府等行業，可幫您重點關注這些行業的重要指標；3.腳本，包括事件自動跟蹤器、YouTube和書里介紹過的滾動跟蹤腳本

。費拉斯·阿爾洛（Feras Alhlou）是E-Nor（成立於2003年）的聯合創始人和首席顧問。費拉斯熱衷於提高客戶的投資回報率（ROI）。他建立了一個行業思想領袖組織機構，支持世界上一些知名品牌不斷發展的分析和市場情報需求。他帶領他的組織機構取得了多項認證，包括Analytics 360 經銷商、谷歌雲平台、Tableau、Optimizely、Crimson Hexagon等。作為數字分析協會舊金山分會的認證網路分析師和聯合主席，費拉斯也是一位博主和演講者，他的文章和演講內容被國內、外媒體所引用。費拉斯在美國南佛羅里達大學獲得了工程管理碩士學位，在美國塔爾薩大學獲得了電氣工程科學學士學

位。他已婚，有三個孩子，喜歡滑雪、聽有聲讀物、參加志願活動和練習合氣道（黑帶二段）。 希拉茲·阿西夫（Shiraz Asif）是E-Nor的聯合創始人和分析副總裁。希拉茲對項目成功和客戶滿意度有著不可動搖的熱情。他的座右銘是「知識是傾訴，但智慧是傾聽」（Knowledge Talks. Wisdom Listens）。 埃里克·費特曼（Eric Fettman）作為E-Nor 的培訓總監，利用豐富的開發和營銷經驗，在現實世界的業務和技術框架中做定位分析。在埃里克開發的谷歌分析測試網站上（網址為googleanalyticstest.com），參與者完成了超過100000次測試。該網

站已被廣泛認可為谷歌分析個人認證資格考試（GAIQ）準備和實用GA技能培訓的主要資源。埃里克獲得了Java程序員認證，以及ISO9000質量管理內部審核員資格，加強了他在客戶關注和持續業務績效提升方面的擔當。同時，他還擁有美國哈佛大學高級榮譽學士學位。作為一名教育學者和終身學習者，埃里克賦予他的學生在所有的嘗試中努力、成長和超越的動力。 宋星：業內具有盛名的互聯網營銷與運營數據分析與優化專家，公認的數字營銷優化大師和行業意見領袖。在超過12年的互聯網數據分析歷程中，他服務過近百家企業，撰寫過200多篇業內膾炙人口的文章，獲得250多萬名讀者閱讀，創立了具有10年歷史的知名的WAW（網站分

析星期三）沙龍，這個沙龍今天仍然是行業從業者的乾貨盛會。互聯網營銷技術與數據咨詢機構紛析咨詢的創始人，互聯網從業者必看的「網站分析在中國」博客的全文作者，Publicis Media（陽獅媒體）集團特聘顧問，百度集團顧問與鑽石講師，騰訊星河計劃顧問，Google mLab顧問，北京航空航天大學特聘教授。曾任AdobeOmniture（現更名為Adobe Marketing Cloud）Business Unit亞太區首席商業咨詢顧問，Publicis Media集團數據、技術與創新部總經理。 費拉斯阿爾洛（Feras Alhlou）是E-Nor（成立於2003 年）的聯合創始人和首席顧問

。   費拉斯熱衷於提高客戶的投資回報率（ROI）。他建立了一個行業思想領袖組織機構，支持世界上一些品牌不斷發展的分析和市場情報需求。   他帶領他的組織機構取得了多項認證， 包括Analytics 360 經銷商、谷歌云平台、Ta​​bleau、Optimizely、Crimson Hexagon 等。   作為數字分析協會舊金山分會的認證網絡分析師和聯合主席，費拉斯也是一位博主和演講者，他的文章和演講內容被國內、外媒體所引用。   費拉斯在美國南佛羅里達大學獲得了工程管理碩士學位，在美國塔爾薩大學獲得了電氣工程科學學士學位。他已婚，有三個孩子，喜歡滑雪、聽有

聲讀物、參加志願活動和練習合氣道（黑帶二段）。   希拉茲阿西夫（Shiraz Asif）是E-Nor 的聯合創始人和分析副總裁。希拉茲對項目成功和客戶滿意度有著不可動搖的熱情。他的座右銘是“知識是傾訴，但智慧是傾聽”（Knowledge Talks. Wisdom Listens）。   希拉茲在解決方案架構和網站 / 移動端分析領域擁有豐富的背景，擅長高級分析實施、報告創建和自動化，以及集成數據分析。   作為分析副總裁，希拉茲為政府機構和財富500 強公司管理複雜的分析實施，監督端到端的（end-to-end）流程，從定義關鍵績效指標（KPI）到確定可行的洞察，再

到報告交付和自動化。   埃里克費特曼（Eric Fettman）作為E-Nor 的培訓總監，利用豐富的開發和營銷經驗，在現實世界的業務和技術框架中做定位分析。   在埃里克開發的谷歌分析測試網站上（網址為googleanalyticstest.com），參與者完成了超過100 000 次測試。該網站已被廣泛認可為谷歌分析個人認證資格考試（GAIQ）準備和實用GA 技能培訓的主要資源。   埃里克獲得了Java 程序員認證，以及ISO 9000 質量管理內部審核員資格，加強了他在客戶關注和持續業務績效提升方面的擔當。同時，他還擁有美國哈佛大學高級榮譽學士學位。作為一名教

育學者和終身學習者，埃里克賦予他的學生在所有的嘗試中努力、成長和超過的動力。   宋星 業內具有盛名的互聯網營銷與運營數據分析與優化專家，公認的數字營銷優化大師和行業意見領袖。在超過12年的互聯網數據分析歷程中，他服務過近百家企業，撰寫過200多篇業內膾炙人口的文章，獲得250多萬名讀者閱讀，創立了具有10年曆史的知名的WAW（網站分析星期三）沙龍，這個沙龍今天仍然是行業從業者的干貨盛會。   互聯網營銷技術與數據諮詢機構紛析諮詢的創始人，互聯網從業者必看的“網站分析在中國”博客的全文作者，Publicis Media（陽獅媒體）集團特聘顧問，百度集團顧問與鑽石講師，騰訊星

河計劃顧問，Google mLab顧問，北京航空航天大學特聘教授。   曾任Adobe Omniture（現更名為Adobe Marketing Cloud）Business Unit亞太區首席商業諮詢顧問，Publicis Media集團數據、技術與創新部總經理。   服務過的知名客戶包括奧迪、VISA、ABI、BMW、東森媒體集團、瑪氏、英孚教育、美贊臣、華為、完*世界、IBM、Intel、HP、RB、Lenovo、Air China、SGI、AMP Capital 、Qantas、搜狐視頻、OPPO等。