11.3.2 企业2019年销售业绩完成率为了分析该企业在2019年的销售业绩完成情况，绘制了销售额的仪表盘，Python代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-#声明Notebook类型，必须在引入pyecharts.charts等模块前声明from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookTypeCurrentConfig

SPSSAU 以其简洁直观的操作流程著称，为用户带来了 “拖拽点一下” 的极致便捷体验 。在数据导入环节，用户只需登录 SPSSAU 的官方网址，在网页界面中找到数据上传入口，即可轻松将本地的 Excel、CSV 等格式的数据文件上传至平台，无需担心软件安装、数据格式兼容性等复杂问题 。

利用ChatGPT进行数据库优化可以从多个方面进行考虑，包括但不限于查询优化、索引建议、性能分析和故障排除等，例如ChatGPT可以帮助分析和优化数据库查询等。

《DeepSeek高效数据分析：从数据清洗到行业案例》聚焦DeepSeek在数据分析领域的高效应用，是系统讲解其从数据处理到可视化全流程的实用指南。作者结合多年职场实战经验，不仅深入拆解DeepSeek数据分析的核心功能——涵盖数据采集、清洗、预处理、探索分析、建模（回归、聚类、时间序列）及模型评估，更通过股票分析、电商平台分析等真实行业案例，搭配报告撰写技巧，提供独到见解与落地建议。

Tableau Prep是一款独立的数据处理产品，可以与Tableau Desktop、Tableau Server和Tableau Cloud进行无缝衔接，可以随时随地在Tableau Prep中创建数据提取与处理，并将结果发布到Tableau Server或Tableau Cloud。

在实践中，数据处理中工作量最大的是对数据进行清洗，即对不清洁的数据进行清洁化的工作，让数据更加规范，让数据的结构更加合理，并让数据处在数据分析的可用状态。本章纤细介绍Tableau Prep一些重要的数据处理步骤与技巧。

如果要创建流程输出，运行流程。运行流程时，所做的更改将应用于整个数据集。运行流程会生成Tableau数据源 (.tds) 和Tableau数据提取 (.hyper) 文件。

丝带图能迅速识别出哪个数据类别具有最高排名（即最大值）。条带展示了数据类别在可视化时间段内的值变化。条带通过连接连续时间内的类别值，使观察者能够轻松地看出何时出现增长或下降。带状图的大小表示该时间段的类别值大于其他连续时间段。

11.7.2 不同类型商品销售情况分析为了分析该企业不同类型商品的销售额情况，绘制了不同商品销售额的主题河流图，Python代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-# -*- coding: utf-8 -*-#声明Notebook类型，必须在引入pyecharts.charts等模块前声明from pyecharts.globals import CurrentConfig, N

在数字化浪潮席卷全球的今天，Tableau作为领先的数据可视化平台，正以前所未有的方式重构铁路运营的决策模式。它不仅是数据的“翻译器”，更是铁路管理者手中的“数字显微镜”，将海量运营数据转化为可操作的智慧，助力铁路系统实现精准调度、安全运营与乘客体验的全面提升。