前言
不論是在 IT 抑或是其他產業中，終究會遇到需將手上大量的數據視覺化，並轉為有用的商業智能 (BI, Business Intelligence) 的需求 (例如：產品銷售分析、瀏覽流量分析、GA 後台數據分析等等)。雖然我們 IT 人身懷絕技，簡單的折線圖、長條圖還難不倒我們，但若是氣泡圖、盒鬚圖呢？數據呈現方式百百種，真的要花心力在每一種數據呈現方式都寫出一支對應的程式上嗎？個人認為這個是一個非常耗時且不理智的解決方案，因為我們最終的目標是將數據轉化為企業價值的 Know How，而不是寫出數據視覺化的程式。
Tableau 是一種交互式商業智能數據視覺化軟體，個人因工作上的需求進而接觸到這套軟體，它能讓我輕鬆地將大量數據視覺化、從資料中說故事，還能排程做資料清洗 (ETL, Extract-Transform-Load)。最令我覺得方便的是這整個過程中幾乎不用寫到一行程式，只需透過圖形介面拖曳來完成數據處理工作，就能以各種圖表將數據視覺化。
相信很多人甚至是企業都有這樣的需求，因此藉由這次自我挑戰的機會，創作 Tableau 輕鬆學 系列文章將 Tableau 帶給各位讀者。然而，資料分析還是要看上下文情境的，難以將每種可能的情況都概括進來，但還是希望可以達成自我期許的目標：「提供讀者想要實作某些功能時，有個可以思考的方向，或者可以想到回來參考這些文章」。也因為如此，這系列的文章不會著重於資料背後的故事，而是專注說明每個概念與功能的使用。
目錄
閱讀一本書之前，良好的習慣是先讀它的目錄，知道它將帶給我們什麼知識，對整個脈絡於心中有個底之後，閱讀起來會比較踏實。
Tableau 輕鬆學 為 30 天持續分享的系列文章，透過每天學習一個觀念達到輕鬆學習使用 Tableau 的目標
| Day | Topic |
|---|---|
| 01 | 前言 |
| 02 | Tableau 介紹 |
| 03 | Tableau 相關職缺 |
| 04 | Tableau 三大軟體 |
| 05 | Tableau 授權類型 |
| 06 | Tableau Desktop 安裝 |
| 07 | 開始畫面 |
| 08 | 資料連線種類 |
| 09 | Data Source 頁面 |
| 10 | Dimension 與 Measure |
| 11 | Workbook/Worksheet/Dashboard/Story |
| 12 | 長條圖工作表 |
| 13 | Rows 與 Columns |
| 14 | 美化工作表外觀 |
| 15 | 地圖工作表 |
| 16 | 儀表板 |
| 17 | 美化儀表板外觀 |
| 18 | Relationships 與 Joins |
| 19 | Data Extract |
| 20 | Calculated Field |
| 21 | Parameter |
| 22 | TabPy 介紹 |
| 23 | TabPy 安裝與連線 |
| 24 | TabPy 使用方法 1 |
| 25 | TabPy 使用方法 2 |
| 26 | TabPy 開發流程 |
| 27 | TabPy 除錯技巧 |
| 28 | TabPy 備份與還原 |
| 29 | TabPy 啟動排程 |
| 30 | 總結 |
