设计师如何利用tableau完成好看的数据可视化
01 为什么要学习数据可视化
本文主要是面向ux设计师设计师的数据可视化工具推荐与入门介绍，设计师为什么要学习数据可视化的原因我总结为一下几点：
1.作为单纯的设计工具
数据可视化一定程度上改变了普通人的阅读习惯，清晰的且有创意的数据可视化不仅可以有效的传达信息，还可以传达更多的品牌价值。从这个层面而言，不只是设计师、许多新媒体编辑的从业者掌握一项快速的可视化工具显然是非常划算的。虽然Excel已经足够强大，但tableau这样的BI应用更加专注可视化，效果也更好看。
2.作为决策分析工具
和PowerBI这些类似的竞品一样，tableau面向的用户本来是专业的商业分析师，分析的也更多是销售与金融数据。但是在互联网领域我们同样存在大量的粗数据，它们和用户行为息息相关。相关的产品岗比如产品经理、ux designer 很多时候是是缺少一个合适的工具同时进行分析与观点的输出。利用 tableau 发可交互的工作簿布与stroy，设计师可以轻松地的进行分析并将观点完整的传达工作同伴。我一般会使用 tableau 处理一些用户用研是问卷数据。
3.相关从业者
相关的竞品的从业者或有志从事相关产品的设计师也是有必要学习的，比如说某些数据中台产品的交互设计师啊这类的，你都没有体验过产品怎么可能做好相关设计。目前业内有相关经验的设计师还是挺少的，像我自己也是在不断学习的过程中。
下图是我在酷家乐工作期间，利用tableau软件对所在业务线用户的用户肖像分析，基于对问卷搜集的数据，你可以通过可交互的 dashboard 快速的切分出：“对工具低评价的专业版用户”，这一类用户的具体特征。
工具用户画像
02 tableau 版本与购买
当前官网 Tableau Creator 的方案包括 ：
Includes:Tableau Desktop , Tableau Prep Builder. and one Creator license of Tableau Server or Tableau Online
按月订阅一个月70刀，对于不是靠这个吃饭的人来说这个价格还是有一点难以接受。但好消息是，如果你是在校学生，可以申请一个为期一年的 Tableau Creator 许可，而且有的时候还会送激活码、邀请学生做软件的前期使用（我就被送过一次一年的 tableau prep许可、简直不要太爽）。
当然了还有一种方案就是直接选择免费版本的tableau public。Tableau Public本质上是Tableau可视化软件的一个免费版本。它允许你使用大多数软件功能。你可以创建可视化并连接到CSV、文本和Excel文档。最大的区别是Tableau Public不允许在本地保存工作簿。我个人认为Tableau Public 应该是能满足绝大部分非专业用户的需求了，Tableau Public 社区上也有非常多特别优秀的可视化作品，其中大多数的作品都是可以供下载学习的。
Tableau Public上的优秀可视化设计
03 tableau原理与快速入门
tableau 是非常好入门的一款工具，这里我不想像保姆一样为大家罗列一堆操作图文，然后写了也没人看。授人以鱼不如授人以渔，我主要为大家介绍快速入门的途径。现在知识获取的途径和平台简直比我学习那时候多太多了，大家在B站就可以搜到很多相关的经验视频。这里我推荐的是 tableau 自带的教学教程 ，你可以在 tableau 首页找到入口。
教程入口
教程内容
之所以推荐官方自带的教程的原因：
（1）首先是自带的配套的课程是配合示例工作簿+以保存的数据源（ 这些信息你都可以在打开软件的首页看到 ），方便你一边看一遍练习，也不需要四处找数据集了；
（2）看教材仔细看目录、看前言其实是一个很好的习惯，弄懂一本教材最快捷的方法就是摸清他传达的逻辑。我在看了很多老外的课程以后有一个特别的体会就是，他们做教程的时候大多有一条特别有意思的逻辑的暗线，你如果能get到这条认知的路线整个学习过程会非常有意思，tableau的视频教程的结构设计就很合理。
问题：虽然自带的教程哪都好，但是！可能是因为服务器的原因 or great wall 的原因，有时候这个打开速度很慢，还需时不时抽风崩溃，建议有条件的同学开梯子观看。所以笔者也准备了一些前期自己搜集的tableau教程在分享给大家 ，关注公众号：焦虑青年实验室。关注后在后台回复：tb ，即可获得tableau教程资源。
04 写在最后
我在研究生期间一直对数据驱动设计很感兴趣，但是因为导师的课题偏向传统产品，所以大部分时间在自学数据科学、BI、GA这类的技术和工具，然后时不时自己去搜一些数据集自己分析问题做好看的可视化。后来到互联网公司后，真正的接触了数据、接触了业务后，我发现自己最大的改变是对数据 祛魅 的过程。
数据只是一种说服力强大的工具，数据背后的观点才是最有价值的东西。现在其实很多业内的设计师干的最多的事情不是想着怎么去解决问题，很多人为了应付kpi包装了一系列复杂的设计模型、花大量的功夫从数据里找一堆毫无统计学意义的证据来证明自己的工作，其实大家都很痛苦。健康的数据观是能受用一生的财富，希望大家不要陷入形而上学的陷阱里。
