finebi指标怎么设置 如何使用tableau使得数据与地图结合展现？

如何使用tableau使得数据与地图结合展现？

用tableau以至于数据与地图加强展露出：

先要链接可以打开excel数据源。你选链接到数据，后再你选择excel，然后打开excel文件的地方目录。

在tableau当中打开excel后，是需要然后点击“转到工作表”。

将excel数据彻底在tableau中淋漓尽致地展现。看的到tableau中分维度和度量两种类型数据，其中维度是绝对不可统计数据，度量是这个可以统计数据。原始数据中的城市不甚在意应该是维度数据，而人口则就是度量数据。

因为要不使用tableau的地图功能，因为是需要得将城市这个维度数据都变成地理角色。右键“城市”--选择“地理角色”--选择“城市”。考虑后会看“城市”旁边有个小地球的标注，那就证明是成功设置地理角色。

按到ctrl键，同样你选择“城市”和“人口”两个字段，看的到智能总是显示当中一些推荐一下地图标签不显示明亮，只能说明是可以你选择状态，随便你选择一个地图。

经短时间的静静的等待，你选的数据已经在地图指定位置总是显示进去了。

可以中,选择图形、标签、颜色等对化合的地图进行美化。

如何成为一名数据科学家？

差不多是能制作出属于自己的数据地图吧。

这是我自己很容易做的，集合了近10年来的数据分析职业经验，可以参考了数十份行业内的不权威著作、等，加强数十万字的庞然学习资料，才有了这个。

指导别人前，自己也得有拿的随意出手的干货吧，否则怎末敬服？

先说一个，假如题主仅仅替逼格高的title来的，那我劝你赶紧撤决定放弃幻想之中，现实中数据科学家只是因为称呼只不过，没什么用，就算别人转目就如果说你是为他们服务吧的呢？

那这个概念是怎莫来的？

程序员都觉得自己不更适合编程，产品经理总觉得自己不适合做产品，统计会计都觉得自己天花板又低，咦，这个数据科学家的岗位听起来像蛮逼格高的，能做的事情和我也好像没什么差距，我去试下？

嗯，基本都都是这样的。

你们认为的：

这种人存不存在地？存在，但醒一醒，数量一般很少，不过需要多年来的历练。

据我打听一下，多个互联网大公司的数据leader，他们那就是导导表，跑下数据，接着按业务需求把数据给别人，只是偶尔还帮其他部门做一些原先的需求，开掘用户数据可能会更大点。

离数据科学家还远着，这那就是现实。

但并并非又不能，下一界数据科学家，应该近路可寻。

1、数据科学家怎莫来的？

先有Data science，再有做此行当的人datascientists。

science大都能做实验的，实验的对象是数据，方法是dm，ml，dl等，仪器是各类存储硬件，如何处理软件。缥缈的是研究对象是不同领域，所以一个data science过程，产出物很有可能仅仅一些第一项知识，提示和决策，甚至也可以拓展资源对某个领域认知。

2、数据科学家的类型

第一种，偏分析什么。

无疑，不同于商业分析这种，要你懂行业，懂市场，懂公司经营，然后再再去解决了问题。

比较多工作，基本上是清清数据，做点分析，帮我出主意报告，搞一搞洞察，但紧接着大数据的到来，对模型建立起能力、工具使用能力、数据处理能力必须了。

Tableau、python、Finebi、R、pandas、matlab都得会。

还得懂市场、经济、统计的知识。

第二种，偏算法。

去研究类的升华，.例如阿里达摩院，也算一个成本部门，是部门就得有产出，是研究什么就得有成果，就得能落地（这句话不是什么我说的，是马老师）。

那这种就挺好理解了，把算法从Research你做到Product。

那些要求会更高，NLP，数据挖掘，推荐算法，CV，业务逻辑，需求管理，编程能力倒其次的。

3、数据科学家的核心技能

除开数据分析，也有什么？

其实数据科学在公司里的应用我还是基础层次，老板招聘很有可能只是因为想让公司赶得上AI的末班车，但是懂如何能让数据拥有生产力，噱头是通常的。公司越大，职位边界会越模糊。

所以才，数据科学家应该要拥有产品经理差不多的嗅觉能力，的或并不次于程序员的代码能力。

否则你是会很茫然，自己在产品和开发都没有话语权，慢慢的变成了支持部门。

所以要在大方向上，越来越积极地点，从insight到product，要全程参与，真很培养训练能力，后再才能有数据话语权，这可又不是写个python、sql或者etl就能基于的。

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