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tableau 关键词函数解读_tableau内部工作表怎么关联(2024年11月精选)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-11-27

tableau 关键词函数

运营面试数据分析题解答思路分享 𐟌Ÿ在运营岗位的面试中，数据分析能力往往是一个重要的考察点。以下是一些常见的面试问题及其参考答案，帮助你更好地展现自己的数据分析能力。 𐟓Š流量漏斗分析：如果你发现店铺的流量出现了大幅下滑，你会如何进行数据分析？ 𐟑‰参考答案： 1⃣首先，我会将流量分为自然流量和付费流量，然后根据购买链路（曝光->点击->下单->成交）分析是哪个环节的转化率下降了。 2⃣对于付费流量，我会重点关注ROI，拆分流量来源到推荐、搜索场域以及不同的广告入口，定位问题。通过数据透视表整理所有关键词的消耗和转化数据，优化关键词出价。 𐟓ˆ数据异动分析：作为天猫店长，你发现店铺的GMV出现了严重下滑，你会如何进行数据分析？ 𐟑‰参考答案： 1⃣首先，我会确认数据的真实性，判断下滑幅度是否在正常波动范围内，再进行下一步分析。 2⃣内部原因分析：基于GMV=UV*转化率*客单价的公式，定位出有问题的指标，并进一步优化。 3⃣外部原因分析：洞察分析核心竞品的近期营销动作；观察市场上是否有新的竞品出现；判断大盘水平是否呈下降趋势等。 𐟛 ️工具技能：你会使用哪些数据分析工具？这些工具是如何运用在你的工作中的？ 𐟑‰参考答案： 1⃣我熟悉Excel，经常使用VLOOKUP等函数和数据透视表，这大大提升了我的工作效率。 2⃣我还会使用数据可视化工具，如Power BI、Tableau，以及SQL、Python，这些工具能帮助我实现更复杂的分析。 𐟒ᦀ𛧻“：运营中的数据分析其实就是【发现问题➡️下钻维度定位原因➡️给出解决方案】的过程。只要按照这个思路来，就不会出错。希望这些参考答案能帮助你在面试中更好地展现自己的数据分析能力！

数据分析学习路线：从零到专业嘿，刚入门数据分析的小伙伴们，欢迎来到这个充满挑战和机遇的世界！为了让你们少走弯路，我整理了一份详细的学习路线，赶紧收藏吧！𐟓š Excel：基础中的基础 𐟌Ÿ 首先，从Excel开始吧！这可是数据分析的入门神器。你需要掌握一些基本的函数，比如VLOOKUP和IF，熟悉数据处理，还要学会做透视表和透视图。相信我，这些技能会让你在后续的学习中如鱼得水。可视化工具：让数据更直观 𐟓Š 接下来，学习一些可视化工具吧，比如Power BI、Tableau和FineBI。这些工具不仅功能强大，而且非常直观，能让你轻松将数据转化为图表和可视化的形式。 MySQL：数据查询的基础 𐟔 了解MySQL的基础知识也是必不可少的。掌握SQL语言，能够进行数据查询和抽取，这对后续的学习和工作都非常有帮助。业务数据分析：理论与实践的结合 𐟓ˆ 这一阶段主要是结合业务场景，训练你的数据思维能力。你需要学会如何发现问题、分析问题和解决问题，并将数据分析结果转化为商业决策。 Python：编程语言的选择 𐟐 Python是数据分析中非常受欢迎的编程语言。你需要熟练掌握Python及其常用包，比如Pandas和Numpy，这些工具会让你在数据处理和分析上更加得心应手。 ETL：技能多样化 𐟛 ️ 掌握ETL技能会让你在数据分析岗位上更加抢手。作为ETL工程师、数据仓库工程师或数据清洗工程师，这些技能都是必不可少的。数据挖掘：深入探索 𐟔 如果你对数据挖掘感兴趣，那么SPSS和SAS是两个非常重要的工具。通过这些工具，你可以深入探索数据的内在规律和模式。机器学习：进阶之路 𐟚€ 如果你想在数据分析领域走得更远，掌握机器学习是关键。了解一些基本概念和算法，可能会让你在职业上获得更高的薪资待遇。项目实战：理论与实践的结合 𐟚€ 最后，别忘了实战项目。通过实战项目，你可以将理论知识与实际操作结合起来，全面理解和掌握数据分析的相关技术和工具。以上就是我的学习路线建议啦！希望对你们有帮助。根据自己的实际情况，可以选择自学或者参加一些靠谱的培训班来系统地学习。祝大家都能成为数据分析领域的佼佼者！𐟌Ÿ

Data Science全攻略𐟔劥˜🯼Œ大家好！最近几年，Data Science简直火得不行，很多同学都想挤进这个领域。其实，不管你是不是学CS、IT或者SE的，只要你对Data Science有兴趣，都可以从零开始学起。基础技能：必备工具 𐟛 ️ Excel：不仅仅是简单的表格处理，还要掌握各种函数，比如VLOOKUP，了解如何使用Excel的各种高级功能。统计学：复习一下中学学的统计学知识，再加上一些进阶的用法，比如回归分析、假设检验等。 BI工具：Tableau、Power BI这些工具是数据可视化的利器，学会它们能让你更好地展示数据。进阶基础：编程技能 𐟒𛊐ython：了解并熟悉Python，掌握各种数据结构和基本的编程能力。 R语言：虽然我个人没学过，但R语言在Data Science领域非常常用，了解一下总是好的。 MySQL：基本的数据库语言，至少要学会各种CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。专科基础：进阶技能 𐟎“ Python技能：能使用各种Python库，比如NumPy、Pandas、Matplotlib等，进行数据处理和可视化。进阶MySQL技能：不仅仅是基本的CRUD操作，还要学会更复杂的查询和优化。专科/管理层相关知识：进入某个专业领域，比如机器学习、图像处理等，学会建立各种数据模型。总之，不管你是学生还是职场新人，只要你对Data Science有兴趣，都可以从基础技能开始，逐步进阶。希望这些小建议能帮到你们，祝大家早日成为Data Science达人！

数据分析学习路线图：从入门到进阶掌握这些学习方法，你一定能学好数据分析！𐟓ˆ 𐟓Š 学习路径： Excel：这是任何数据相关工作的基础！从基础到高级，掌握基本操作和常用函数就足够应对日常工作。 SQL：取数必备工具。从入门到掌握，掌握基本增删查减语句、表链接、自链接和群组计算。重点是持续学习和高阶用法。 Tableau：从入门到熟悉，掌握大部分可视化类型。学习在不同场景下使用哪种图表类型。 BI：掌握基础功能，如编辑查询、交互面板和度量值，上手工作后再慢慢研究。 Python：建议先学基础语法和pandas基础。入职后再深入学习，Python是提效的黑科技（取数工具人必备）。 𐟓š 阶段性学习计划：第一阶段：Excel 在线课程：王佩丰的Excel24讲在线课程：戴师兄的Excel基础操作和常用函数大全在线课程：papaya老师的课堂第二阶段：SQL 在线课程：戴师兄的SQL入门实战和云端数据库搭建在线课程：黎曼的猜想的MySQL基础和高级教程在线课程：牛客的快速入门第三阶段：统计学在线课程：戴师兄的《系统认识数据分析》在线课程：可汗学院的统计学在线课程：W站的人人都是产品经理和简书第四阶段：Python 在线课程：孙兴华的Python分析三部曲在线课程：菜菜的《机器学习sklearn》在线课程：尚硅谷的《机器学习推荐系统项目实战》在线课程：孙兴华的《Python爬虫个人》第五阶段：BI工具在线课程：戴师兄的Tableau零基础教材在线课程：孙兴华的Power BI基础第六阶段：业务学习在线课程：人人都是产品经理进阶书籍：精益数据分析和增长黑客 𐟤” 是自学还是选择机构？这取决于个人能力。如果能力强且逻辑好，可以自学，按照计划逐步进行。如果感到吃力，建议选择培训机构。课程班适合自学能力较弱的人，提供良好的氛围和系统学习方法，更重要的是可以直接问老师。此外，带项目经验在后期面试中非常重要。

财务职场进阶：数据处理工具学习指南在财务职场中，数据分析能力的重要性日益凸显。当你还在为Excel的熟练度沾沾自喜时，可能已经有人开始探索更高级的数据处理工具了。今天，我就来分享一些我个人总结的学习资源，帮助你在财务职场中更上一层楼。 Excel学习资源推荐 𐟓Š 计算机二级考试教程这是最基础的教程，涵盖了Excel、Word和PPT。虽然我已经很久没有考过这个证书了，但大一大二的时候还是认真备考过的。 Excel在财会中的高级应用这是一门本科课程，非常实用。它涵盖了各种函数、单双变量求解、仪表盘和VBA等知识。网上应该有类似的书籍或者视频课程，值得一看。王佩丰《Excel基础教程24讲》这是一本比较系统化的教程，既有操作又有函数讲解。即使你已经很熟练了，也可以温故知新。戴师兄《Excel+Tableau+SQL 三部曲 2.0版本》这本书非常适合职场人士，里面有很多周报等模版案例，非常实用。刘万祥向《经济学人》学习图表制作工作后才发现，图表的格式和逻辑非常重要！需要非常合适、严谨、仔细，否则汇报的时候准被老板质疑。 PowerBI学习资源推荐 𐟓ˆ 如果你已经掌握了Excel，那么学习PowerBI会非常快。很多函数都是通用的，上手比较容易。采悟《七天入门PowerBI》这是一本快速上手的工具书，适合PowerBI的新人。七天入门不是吹牛，真的能快速上手。孙兴华《PowerBI教程》这是一本比较系统化的教程，适合进阶学习。 SQL学习资源推荐 𐟓‘ 戴师兄《Excel+Tableau+SQL 三部曲 2.0版本》这本书涵盖了Excel、Tableau和SQL，非常适合财务人员。牛客网练题财务用SQL的频率取决于你的岗位和工作要求。刚开始用一个以往同事的模板可能就能取到想要的数，但还是建议提前进行系统化的学习，以备不时之需。小结 𐟒ኊ有些朋友可能会吐槽“财务工资低还要这么卷证书、数据分析”，但工作本身就需要适应当下的市场。当人人都说会计要被替代的时候，你只能去补充市场要求你掌握的知识和技能，这样才能做到不被机器和新人替代。最近不得不感叹ChatGPT的好用了，感觉以后有啥不会就可以去请教这个AI老师，效率能翻倍。加油吧，财务人！𐟒ꀀ

零基础入门数据分析必读书籍推荐如果你对数据分析感兴趣，但没有任何基础，不要担心！这里有一些书籍可以帮助你从零开始学习数据分析。 SQL SQL是数据分析的基础，不会SQL就相当于没有工具。你可以通过阅读《SQL基础教程》来快速入门，然后多刷题，牛客、力扣的题库都是不错的选择。 Python Python在初阶数据分析中用得不多，除非你的岗位需要算法或建模。你可以把《Python数据科学手册》当作字典使用，《利用Python进行数据分析》结合业务场景也不错。《Python编程：从入门到实践》则是一个完整的知识框架，适合系统学习。 Excel/Tableau 学习Tableau可以看《人人都是数据分析师》，但更推荐看视频教程，因为操作视频教学会更清晰。Excel方面，建议边用边学，先掌握常用的函数和透视表透视图，遇到不懂的再翻书，《我最想要的Excel数据分析书》和《深入浅出Excel VBA》都是不错的选择。统计学/机器学习如果你不是科班出身，统计学知识可以补一补。《统计学入门很简单》适合纯小白，《统计学习方法》数学推理较多，偏机器学习。建议搭配统计软件如SPSS、SAS、R一起学习，虽然很多公司不怎么用了，但学习过程会更有条理。数据分析思维没有实习经验的小白可以先看一些书补补业务知识。《精益数据分析》和《增长黑客》都是不错的选择，虽然实践更重要，但书中的理论可以帮助你更好地理解业务。因果推断因果关系已经不算入门知识了，这块可以暂时放一放，学好前面的内容更重要。《为什么》会结合历史背景带你进入因果世界，《因果推断实用计量方法》则是纯方法论的书，后期再看也不迟。转行需谨慎，决定好转行的朋友们就努力吧！

半年考CDA，月入两万！嘿，大家好！最近听说了张雪峰老师的一个超级棒的建议，那就是学习数据分析CDA！别再在那些枯燥的文员、销售工作中浪费时间了，让我们一起探索这个充满机遇的领域吧！𐟒갟Œ 为什么CDA适合低学历没工作的女生？ 𐟒𐠩똨–꥾…遇：刚入行就有9k的月薪，工作几年后轻松达到12k以上！再也不用为工资发愁了，让你的薪资翻倍，生活更加精彩！𐟒𘢜芊𐟓š 零基础小白可学：不用担心技术门槛，CDA是人人都能学的！即使是零基础，也能轻松入门，让你的学习之路更加轻松愉快！𐟑颀𐟒𛰟“˜ ⏰ 灵活工作时间：多数公司周末双休，节假日正常放假，完美匹配想要有自己时间的女生！工作之余，还能充分享受生活的美好！𐟌ˆ𐟌Ÿ 𐟚€ 发展前景广阔：数据分析技能广泛应用，各行各业都需要，发展前景一片大好！让你告别碌碌无为，迎接更加光明的未来！𐟌𐟒ኃDA学习攻略，你准备好了吗？ 𐟓Š 统计学基础：《深入浅出统计学》是你的好帮手，让你对数据的认知更上一层楼！某站戴师兄的《系统认识数据分析》也是不可错过的利器！ 𐟓ˆ BI实战划重点：除了Excel，学会使用BI工具，如Power BI和Tableau，让你的数据分析更上一层楼，事半功倍！某站孙兴华的《Power BI函数》和戴师兄的《Tableau可视化与仪表盘搭建》值得一看！ 𐟓 SQL数据库：学会使用SQL，成为数据库管理和查询的高手，为你的分析提供强大支持！《SQL基础教程》和《SQL进阶教程》是不可或缺的学习材料。 𐟐 Python实战： Python是不可或缺的通用编程语言，在数据科学领域占有重要地位！学习NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等库，让数据处理、分析、可视化和机器学习变得简单！某站孙兴华的《Python分析三部曲》和《跟着孙兴华学习Python基础》是你的不二选择！ 𐟚€ 努力学习，收获更美好的人生！不要忘记在学习过程中多学多练，记好笔记，打造属于自己的数据分析天地！生活不会辜负每一个热爱生活的人，想学习数据分析的姐妹们，加油哦！𐟒갟Œˆ

Hey小伙伴们，今天要给大家安利一个超级适合我们中国企业的数据分析神器——有数BI！𐟓Š 随着Tableau退出中国市场，有数BI凭借其出色的本土化服务和企业级能力，成为了国内企业的新宠儿。 𐟌 有数BI的起源可以追溯到网易，它不仅继承了Tableau的核心功能，还在此基础上进行了创新和本土化改进。从数据填报到智能缓存，每一项功能都直击国内用户的需求痛点。 𐟔 有数BI支持150+个计算字段函数和语法，还有LOD和关系模型等高级功能，让数据分析变得更加灵活和强大。它还提供了数据医生工具，帮助用户自助式优化性能，确保数据的准确性和实时性。 𐟌ˆ 想要了解更多关于有数BI如何帮助企业释放数据价值的潜能吗？这篇文章带你一探究竟，让你的数据分析之路更加顺畅！ #数据分析# #有数bi# #数据安全# #企业数字化# #国产替代#

如何从零开始转行数据分析？ 𐟌Ÿ 转行前的准备：在决定从统计学专业转行到数据分析之前，你需要学习一些关键技能，包括Python、Excel、SQL和机器学习。其中，Python和机器学习是最大的挑战。即使入职快两个月了，我仍然会经常复习Python的重点知识，因为它的应用非常广泛。 𐟓Š 数据分析的必备技能： 𐟓ˆ Excel：作为数据处理的第一工具，Excel是大部分数据分析师的首选。虽然大学时可能已经学过这个软件，但它的功能非常丰富，建议通过完整的视频教程和练习文档来深入学习。 𐟓ˆ SQL：仅次于Excel，SQL是任何数据分析工作中不可或缺的一部分。它可以帮助我们提取数据并进行初步分析，是每个数据分析师必须掌握的技能。 𐟓ˆ 数据分析工具：在进行初步分析后，你需要一些强大的工具来帮助你进行更细致的分析。推荐的工具包括Tableau、Python和R。 𐟔𙠔ableau：擅长可视化，很多可视化可以通过Excel完成，但Tableau是未来的趋势。它上手容易，支持各种数据库，学习Tableau的同时也可以练习SQL。 𐟔𙠐ython：代码简洁，其他语言可能需要上百行代码才能完成的任务，Python只需十行。它有庞大的代码库支持，在网络、文件、文本和GUI方面都有大量的函数可供使用。 𐟔𙠒：有非常多的包，不同包的开发者有不同的写作习惯，因此入门需要花不少时间。但一旦熟悉，你会发现它的语法很简单，上手新的包和各种工具也会非常便利。 𐟓š 学习路径：熟悉理论知识熟悉Excel和SQL 熟练Tableau或PPT（数据可视化）建议学习Python或R（大数据分析） 𐟒ᠧ𛙥ˆ入职场的数据分析新人的小建议：不要照搬硬套：数据分析思维不等于直接套用模型。学模型没有问题，但只停留在表面会让你失去思考的能力，无法深入分析问题。记关键数据：培养数据敏感度，建议新人到公司后及时查看最新业务数据情况，及时发现数据变化，不要等别人来问你才知道数据异常。

数据分析自学指南：从零开始到精通 𐟒ꦃ𓨦自学数据分析？以下是我总结的一些关键步骤和内容，希望能帮到你。常见题型𐟓Š 排序类问题：包括普通排序和窗口排序。复合指标计算：如留存率、复购率、完播率等。新用户数、连续登陆、最长连续登陆等问题。中位数问题（不常见）。行列转置（不常见）。偏移类求和求平均问题：如lag和lead函数。 Excel技巧𐟓ˆ 基础操作：某站上戴师兄的《Excel基础操作|常用函数大厂周报》。进阶学习：papaya老师课堂、王佩丰Excel24讲。查缺补漏：定期复习，确保掌握。 SQL入门𐟓š 实战教程：戴师兄的《SQL入门实战|云端数据库搭建》。必知必会：MYsql必知必会书籍。高级教程：黎曼的猜想和尚硅谷的《mysq|基础+高级教程》。快速入门：牛客网的教程。统计学基础𐟓Š 系统认识数据分析：戴师兄的《系统认识数据分析》。深入浅出：书籍《深入浅出数据分析》。可汗学院统计学。网站资源：36氪、人人都是产品经理、简书。 Python编程𐟖寸数据分析三部曲：孙兴华的《python 分析三部曲》。机器学习：菜菜的《机器学习sklearn》。项目实战：尚硅谷的《机器学习推荐系统项目实战》。爬虫技巧：孙兴华的《python》爬虫个人经验。 BI工具𐟛 ️ Tableau可视化：戴师兄的《Tableau 可视化与仪表盘搭建》。 Tableau零基础教材：未明学院的《Tableau 零基础教材》。 Power BI基础：孙兴华的《power BI基础》。 Power BI函数：孙兴华的《power BI函数》。业务学习𐟓ˆ 网站资源：人人都是产品经理。进阶书籍：精益数据分析和增长黑客。重要建议✅ 学习技术和工具：尽量精通数据分析技术和工具，选择可靠的学习资源。培养业务能力：结合业务发展，掌握数据分析方法论。设定职业发展方向：给自己设定一个清晰的职业发展规划。温馨提醒⚠️ 动手操作：好记性不如烂笔头，一定要多动手操作。多做笔记：记录学习过程，方便复习和总结。希望这些建议能帮助你更好地学习数据分析，早日成为自己想要的样子！𐟒ꀀ

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