104學習精靈

Tableau

Tableau
關注
邀請朋友
邀請朋友

Line

Facebook

複製連結

取消
關於教室
關注人數 171 人
104人力銀行從職缺中挑選出常見技能所成立的官方教室，提供大家進行共學互動。
學習主持人
持續分享知識，
有機會成為官方教室主持人
教室標籤
  • Tableau
    • 關於教室
    關注人數 171 人
    104人力銀行從職缺中挑選出常見技能所成立的官方教室，提供大家進行共學互動。
    學習主持人
    持續分享知識，
    有機會成為官方教室主持人
    教室標籤
  • Tableau
    • Hi~ 歡迎分享學習資源，有學習問題可匿名向Giver發問！
    我要分享
    我要提問

    Tableau 學習推薦

    全部
    影片
    文章

    不知如何開始嗎？ 先進行技能挑戰吧～

    技能挑戰：初級
    目前等級：未達初級
    616 人已通過「初級」測驗，通過率58%，和學習精靈一起探索知識、增強能力！
    我要挑戰
    PM雜學相談室－新手轉職PM交流區🙌
    關注
    知識貓星球

    喵星人

    07/03 17:45

    什麼是 Google BigQuery ? 大型資料庫運用，幫助PM進行市場分析！
    Google BigQuery 是一個完全託管且具有高度可擴展性的數據倉庫解決方案，專為大型數據集的分析設計。它由 Google Cloud 提供，允許用戶使用 SQL 查詢進行大規模數據分析，無需設置或管理基礎設施。BigQuery 具有以下幾個主要特點：
    1. 無伺服器架構：無需管理伺服器或基礎設施，一切由 Google Cloud 自動處理。
    2. 即時查詢：能夠對超大數據集進行快速查詢，支持即時分析。
    3. 自動縮放：可以根據需求自動調整計算資源，確保性能和成本的最佳平衡。
    4. 內置機器學習：支持與 Google 的機器學習工具整合，可以直接在數據倉庫中運行機器學習模型。
    5. 高可靠性和安全性：內置的安全和合規功能，保護數據隱私和安全。
    【PM 可以怎麼運用 Google BigQuery？】
    作為產品經理（PM），你可以利用 Google BigQuery 來達成多種業務目標，以下是一些具體的應用場景：
    1. 用戶行為分析：
    ✔ 跟蹤和分析用戶在產品中的行為數據，如點擊、訪問頁面、使用功能等。
    ✔ 了解用戶使用產品的模式，找出優化產品的機會。
    2. 市場分析：
    ✔ 分析市場數據，了解競爭對手的動態和市場趨勢。
    ✔ 使用數據驅動的洞察來制定市場策略和產品定位。
    3. 業務報告和儀表板：
    ✔ 構建自動化的業務報告和儀表板，實時顯示關鍵業務指標（KPI）。
    ✔ 提供高層管理和團隊成員透明的業務狀況。
    4. A/B 測試和實驗分析：
    ✔ 分析 A/B 測試的結果，找出最佳方案。
    ✔ 驗證新的產品功能或設計變更的效果。
    5. 預測分析：
    ✔ 利用歷史數據進行預測分析，預測未來的趨勢和需求。
    ✔ 幫助制定長期的產品規劃和資源分配。
    6. 客戶細分：
    ✔ 根據用戶行為和屬性進行客戶細分，針對不同用戶群體提供個性化的產品體驗。
    ✔ 提高用戶滿意度和產品的轉化率。
    總之，Google BigQuery 為產品經理提供了強大的數據處理和分析能力，能夠支持更精確和有效的決策，從而推動產品和業務的成功。
    0 0 1711 0
    104學習精靈精選課程
    看更多課程
    想提升職場競爭力？專業技能課程看起來👇
    Tableau數據視覺化分析快速上手
    本課程以Tableau Desktop 為主，從各式數據來源的資料連接開始，以圖形化界面的操作引導進入視覺化分析的領域，讓學習者在有限的時間中能快速且完整的學會如何製作視圖、創建互動式分析儀表板，課程均以淺顯易懂的範例進行解說，每階段並設定的習作提升學習成果，學員將可迅打下紮實的基礎。
    緯育TibaMe
    輕鬆上手Tableau商用智慧互動儀表板
    本課程帶您由零基礎快速上手，活用Tableau商業智慧分析軟體並完成5個實作案例：產品銷售表、銷售市場地圖分佈、銷售類別長條圖、銷售趨勢圖、客戶分析圖，讓您輕鬆分析數據、報表、趨勢圖，呈現互動式資料視覺化的優質體驗，提升數據分析層次的同時更能由趨勢洞悉預測區間，有效將資料轉為決策。
    緯育TibaMe
    資料變決策！從零上手 Tableau 大數據視覺化
    提升數據處理 / 數據分析 / 美學設計的能力，修習的學員除了能夠學習到工具的使用之外，也能知道做出友善資料視覺化的關鍵。
    Hahow好學校
    Python資料科學程式馬拉松
    用 Python 作為工具，讓學員學會如何進行資料科學程式開發以及手把手完成一場資料科學專案，讓你用 60 天 挑戰成為資料科學家的必經學習歷程。
    Cupoy
    學習精靈

    01/23 00:00

    youtube.com
    Tableau VS. Excel 為何我選擇Tableau作為視覺化資料分析的必備工具-2018.3版
    2404 27
    PM雜學相談室－新手轉職PM交流區🙌
    關注
    知識貓星球

    喵星人

    05/13 17:05

    視覺化圖表為何重要？常用視覺化工具介紹，PM一定要會！
    在專案管理的領域中，視覺化圖表是PM（專案經理）的重要工具。這些圖表能將複雜的數據和計畫簡單明瞭地展示，方便團隊成員快速理解專案進度、資源分配和風險評估。視覺化圖表不僅是數據的呈現，更是成功管理專案的關鍵。
    【視覺化圖表重要的原因】
    1. 易於理解和傳達信息：視覺化圖表通常比純文本或數據表格更容易理解，它們通過圖形和顏色直觀地展示數據模式、趨勢和關係，使複雜的數據變得清晰明了，這樣人們可以更容易地理解數據並傳達訊息。
    2. 快速發現洞察力：通過視覺化圖表，用戶可以快速發現數據中的模式、趨勢和關聯性，有助於用戶迅速發現新的洞察力，從而做出更明智的決策。
    3. 激發思考和創造力：良好的視覺化圖表不僅可以傳達信息，還可以激發人們的思考和創造力，通過視覺化，用戶可以更深入地探索數據，發現更多的洞察力，並提出新的問題和假設。
    4. 有效的溝通工具：視覺化圖表是一種強大的溝通工具，可以幫助用戶將數據和分析結果有效地傳達給他人。這對於在團隊中分享數據、向利益相關者報告結果或進行決策時非常重要。
    5. 提高數據質量和準確性：通過視覺化圖表，用戶可以更容易地檢查數據的質量和準確性。任何不一致或異常的數據都可以在視覺化圖表中迅速被發現，從而有助於改善數據的質量。
    ▪︎視覺化圖表是一種強大的工具，可以幫助人們更好地理解和利用數據，從而做出更明智的決策。而常見的製作工具除了 Power BI 外，還有一些其他的視覺化工具可以考慮，可能更適合初學者或具有不同需求的用戶：
    【其他視覺化工具】
    #Tableau：Tableau 是一個功能強大且易於使用的商業智能和數據可視化工具。它提供了豐富的視覺化功能，可以從各種數據源中輕鬆地創建互動性報告和視覺化圖表。
    #Google Looker Studio：Google Looker Studio 是一個免費的在線數據可視化工具，可以將多個數據源整合在一起並創建豐富的報告和互動式視覺化圖表。
    #QlikView/Qlik Sense：QlikView 和 Qlik Sense 是另外兩個知名的商業智能和數據可視化工具，它們提供了強大的數據分析和視覺化功能，可以幫助用戶從數據中發現洞察力。
    #Domo：Domo 是一個全面的企業級數據分析和可視化平台，它具有易於使用的界面和強大的數據整合功能，適用於中大型企業。
    這些工具各有其特點，之後會再介紹各自的優缺，歡迎關注教室一起成長！
    1 2 1023 0
    學習精靈

    12/16 00:00

    youtube.com
    【MBA一日教授】 Jon挑戰全英文到清大IMBA教Tableau 幽默感連外籍學生都讚不絕口
    558 19

    推薦給你

    PM雜學相談室－新手轉職PM交流區🙌
    關注
    知識貓星球

    喵星人

    11/23 19:44

    為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
    數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
    【數據孤島的特點】
    - 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
    - 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
    - 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
    【數據孤島的成因】
    1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
    2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
    3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
    【數據孤島的影響】
    ✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
    ✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
    ✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
    解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
    【解決數據孤島的技術手段】
    1. 數據集成平台
    數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
    2. 數據倉庫和數據湖
    數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
    3. 統一的數據治理框架
    建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
    4. 雲ERP系統
    雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
    5. API和微服務架構
    功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
    6. 數據虛擬化技術
    功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
    0 0 206 0
    你可能感興趣的教室