如何使用tableau使得數(shù)據(jù)與地圖結合展現(xiàn)？用tableau以至于數(shù)據(jù)與地圖加強展露出：先要鏈接可以打開excel數(shù)據(jù)源。你選鏈接到數(shù)據(jù)，后再你選擇excel，然后打開excel文件的地方目錄。在t

如何使用tableau使得數(shù)據(jù)與地圖結合展現(xiàn)？

用tableau以至于數(shù)據(jù)與地圖加強展露出：

先要鏈接可以打開excel數(shù)據(jù)源。你選鏈接到數(shù)據(jù)，后再你選擇excel，然后打開excel文件的地方目錄。

在tableau當中打開excel后，是需要然后點擊“轉到工作表”。

將excel數(shù)據(jù)徹底在tableau中淋漓盡致地展現(xiàn)。看的到tableau中分維度和度量兩種類型數(shù)據(jù)，其中維度是絕對不可統(tǒng)計數(shù)據(jù)，度量是這個可以統(tǒng)計數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)中的城市不甚在意應該是維度數(shù)據(jù)，而人口則就是度量數(shù)據(jù)。

因為要不使用tableau的地圖功能，因為是需要得將城市這個維度數(shù)據(jù)都變成地理角色。右鍵“城市”--選擇“地理角色”--選擇“城市”?？紤]后會看“城市”旁邊有個小地球的標注，那就證明是成功設置地理角色。

按到ctrl鍵，同樣你選擇“城市”和“人口”兩個字段，看的到智能總是顯示當中一些推薦一下地圖標簽不顯示明亮，只能說明是可以你選擇狀態(tài)，隨便你選擇一個地圖。

經(jīng)短時間的靜靜的等待，你選的數(shù)據(jù)已經(jīng)在地圖指定位置總是顯示進去了。

可以中,選擇圖形、標簽、顏色等對化合的地圖進行美化。

如何成為一名數(shù)據(jù)科學家？

差不多是能制作出屬于自己的數(shù)據(jù)地圖吧。

這是我自己很容易做的，集合了近10年來的數(shù)據(jù)分析職業(yè)經(jīng)驗，可以參考了數(shù)十份行業(yè)內的不權威著作、等，加強數(shù)十萬字的龐然學習資料，才有了這個。

指導別人前，自己也得有拿的隨意出手的干貨吧，否則怎末敬服？

先說一個，假如題主僅僅替逼格高的title來的，那我勸你趕緊撤決定放棄幻想之中，現(xiàn)實中數(shù)據(jù)科學家只是因為稱呼只不過，沒什么用，就算別人轉目就如果說你是為他們服務吧的呢？

那這個概念是怎莫來的？

程序員都覺得自己不更適合編程，產(chǎn)品經(jīng)理總覺得自己不適合做產(chǎn)品，統(tǒng)計會計都覺得自己天花板又低，咦，這個數(shù)據(jù)科學家的崗位聽起來像蠻逼格高的，能做的事情和我也好像沒什么差距，我去試下？

嗯，基本都都是這樣的。

你們認為的：

這種人存不存在地？存在，但醒一醒，數(shù)量一般很少，不過需要多年來的歷練。

據(jù)我打聽一下，多個互聯(lián)網(wǎng)大公司的數(shù)據(jù)leader，他們那就是導導表，跑下數(shù)據(jù)，接著按業(yè)務需求把數(shù)據(jù)給別人，只是偶爾還幫其他部門做一些原先的需求，開掘用戶數(shù)據(jù)可能會更大點。

離數(shù)據(jù)科學家還遠著，這那就是現(xiàn)實。

但并并非又不能，下一界數(shù)據(jù)科學家，應該近路可尋。

1、數(shù)據(jù)科學家怎莫來的？

先有Data science，再有做此行當?shù)娜薲atascientists。

science大都能做實驗的，實驗的對象是數(shù)據(jù)，方法是dm，ml，dl等，儀器是各類存儲硬件，如何處理軟件?？~緲的是研究對象是不同領域，所以一個data science過程，產(chǎn)出物很有可能僅僅一些第一項知識，提示和決策，甚至也可以拓展資源對某個領域認知。

2、數(shù)據(jù)科學家的類型

第一種，偏分析什么。

無疑，不同于商業(yè)分析這種，要你懂行業(yè)，懂市場，懂公司經(jīng)營，然后再再去解決了問題。

比較多工作，基本上是清清數(shù)據(jù)，做點分析，幫我出主意報告，搞一搞洞察，但緊接著大數(shù)據(jù)的到來，對模型建立起能力、工具使用能力、數(shù)據(jù)處理能力必須了。

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

還得懂市場、經(jīng)濟、統(tǒng)計的知識。

第二種，偏算法。

去研究類的升華，.例如阿里達摩院，也算一個成本部門，是部門就得有產(chǎn)出，是研究什么就得有成果，就得能落地（這句話不是什么我說的，是馬老師）。

那這種就挺好理解了，把算法從Research你做到Product。

那些要求會更高，NLP，數(shù)據(jù)挖掘，推薦算法，CV，業(yè)務邏輯，需求管理，編程能力倒其次的。

3、數(shù)據(jù)科學家的核心技能

除開數(shù)據(jù)分析，也有什么？

其實數(shù)據(jù)科學在公司里的應用我還是基礎層次，老板招聘很有可能只是因為想讓公司趕得上AI的末班車，但是懂如何能讓數(shù)據(jù)擁有生產(chǎn)力，噱頭是通常的。公司越大，職位邊界會越模糊。

所以才，數(shù)據(jù)科學家應該要擁有產(chǎn)品經(jīng)理差不多的嗅覺能力，的或并不次于程序員的代碼能力。

否則你是會很茫然，自己在產(chǎn)品和開發(fā)都沒有話語權，慢慢的變成了支持部門。

所以要在大方向上，越來越積極地點，從insight到product，要全程參與，真很培養(yǎng)訓練能力，后再才能有數(shù)據(jù)話語權，這可又不是寫個python、sql或者etl就能基于的。