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tableau免安裝的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（韓）權昌賢寫的 Julia高性能科學計算（第2版） 和劉英華的 數據可視化：從小白到數據工程師的成長之路都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自電子工業出版社 和電子工業所出版 。
國立高雄科技大學 資訊管理系 周棟祥所指導 朱秀滿的 開放資料數據分析之探討－以台中交通事故資料為例 （2020），提出tableau免安裝關鍵因素是什麼，來自於視覺化分析Tableau、開放資料、交通事故。
最後網站Tableau server 破解版<> 教孩子学编程python 语言版則補充：此功能強大的數據分析工具可使用Tableau Server或Tableau Online安全共享可視化和基礎數據. 12代Altis wifi版車機（8吋）開啟CarPlay教學，我自己試過之後決定發一篇小教學 ...
Julia高性能科學計算（第2版）
為了解決tableau免安裝 的問題，作者（韓）權昌賢 這樣論述：
Julia像C一樣快，像MATLAB一樣方便，並且像Python一樣通用。在Julia開發者，特別是JuMP包開發者的大力支持下，Julia為運籌學及相關領域的高性能科學計算提供了一個強大的工具——JuMP。 《Julia高性能科學計算（第2版）》對Julia語法基礎及其標準庫、程式設計技巧、數值優化、優化求解、電腦科學計算都有所涉及，它可以作為電腦科學計算的入門圖書使用；《Julia高性能科學計算（第2版）》作者是美國南佛羅里達大學副教授Changhyun Kwon，他為了方便學生的研究、學習寫下本書，所以《Julia高性能科學計算（第2版）》也可以作為高校研究生和教師
的有用的參考書。
開放資料數據分析之探討－以台中交通事故資料為例
為了解決tableau免安裝 的問題，作者朱秀滿 這樣論述：
網路引領新世代的來臨，視覺化分析之數據探索也伴隨成為企業的新興指標；交通安全也不例外，人們生活水準的提升、物質的講究交通工具成為家家必備的生活物件，交通事故漸漸成為人們生活關注的話題。 本論文收集108年至109年A1與A2類之台中交通事故資料，共計166,763筆，導入Tableau視覺化工具套用常見的分析方法思維：對比分析、交叉分析以及空間分析，創建圖表、地圖並建構成儀錶板以及故事之數據可視化，進行探索性資料分析與空間分析。由圖表分析數據結果，台中市2020年較2019年同期少2,365件，但2~4月期間死亡率%，2020年為0.38%高2019同期0.21%多了0.17%
。進一步對比事故各月累積件數及傷亡累積人數趨勢並且透過網路新聞檢索，台中市政府當時推動的政策是有一定其成效；而當中好發事故類型以側撞為主，肇事原因則以未依規定讓車及未注意車前狀態較多，最後在區域事件累積熱點分析可獲得其好發交通事故的熱區，西屯區、北屯區及西區為前三大熱區。通過分析結果整理對台中交通事故改善建言與方向。
數據可視化：從小白到數據工程師的成長之路
為了解決tableau免安裝 的問題，作者劉英華 這樣論述：
掌握數據視覺化技術是未來工作和學習的必備能力，是展示理念和成果的重要手段。閱讀並完成本書的實踐，你將快速地學會數據獲取、清洗、分析、視覺化及發佈的完整流程。本書以豐富的實踐案例解析數據視覺化的製作理念和具體方法，緊密圍繞當前數據視覺化領域的實際需求，全面介紹數據視覺化的概念和技巧。 本書包含基礎知識、數據獲取、數據清洗、數據分析、視覺化基礎和原則、數據視覺化工具和視覺化作品發佈等內容，基於具體案例多角度啟發和引導讀者的創新思維，增強讀者對抽象數據的把握及綜合視覺化能力的提升。本書內容通俗易懂，簡明實用，配套的教學輔助資料可免費下載。本書適合零程式設計基礎的數據視覺化從業者和高校師生閱讀，有一
定工作經驗的數據視覺化工程師也可以從本書中學到大量實用的技能。 劉英華 中國社會科學院大學副教授，國家自然基金《基於大規模複雜結構知識庫的知識發現機理、模型與演算法研究》、國家自然基金《基於多關係的模糊認知圖挖掘模型、算法與評價機制研究》項目的主要參與人員。 第1章 基礎知識 1 1．1 模擬和數位化 1 1．2 數模轉換 1 1．3 進制 2 1．4 存儲單位 3 1．5 網際網路 3 1．6 位址和協議 4 1．7 功能變數名稱和網域名稱系統 6 1．8 網路速率 6 1．9 數據視覺化 7 小結 7 習題1 7 第2章 資料獲取 8 2．1 知
識共用授權合約 8 2．2 搜索數據 9 2．2．1 搜尋引擎 10 2．2．2 流覽器 11 2．2．3 搜索指令 11 2．3 主動公開的數據 15 2．3．1 我國政府資料 15 2．3．2 國際組織資料 17 2．3．3 科研機構及協力廠商資料公司 17 2．4 依申請公開數據 17 2．5 數據眾包 18 2．6 抓取工具 18 2．6．1 import．io工具 20 2．6．2 Octoparse工具 23 2．7 Python基礎 33 2．7．1 環境配置 33 2．7．2 第一個Python程式 35 2．7．3 變數和運算子 36 2．7．4 條件陳述式 43 2．7．5
迴圈語句 45 2．7．6 輸入和輸出 48 2．7．7 文件的讀/寫 49 2．8 Beautiful Soup庫 51 2．8．1 安裝Beautiful Soup 51 2．8．2 使用Beautiful Soup抓取網頁數據 52 2．9 圖片的獲取 56 2．9．1 常用的圖片編輯軟體 56 2．9．2 圖片檔案類型 57 2．9．3 圖片檔的保存 58 2．10 音訊的獲取 59 2．10．1 常用的音訊編輯軟體 60 2．10．2 音訊檔案類型及保存 61 2．11 視頻的獲取 62 2．11．1 常用的視頻編輯軟體 62 2．11．2 視頻檔案類型 63 2．11．3 視頻檔
的保存 63 2．12 資料格式轉換 64 2．12．1 數位圖片的格式轉換 65 2．12．2 數位音訊的格式轉換 67 2．12．3 數位視訊的格式轉換 68 2．12．4 檔案格式轉換 68 2．12．5 可機讀數據 70 小結 70 習題2 70 第3章 數據清洗 71 3．1 Jupyter Notebook 71 3．1．1 安裝Jupyter Notebook 72 3．1．2 啟動、關閉notebook伺服器 72 3．1．3 保存notebook 75 3．2 Pandas包 75 3．2．1 系列（Series） 75 3．2．2 數據幀（DataFrame） 78 3．
3 清洗缺失值 80 3．3．1 檢查缺失值 80 3．3．2 刪除含缺失值的行或列 82 3．3．3 填充缺失值 82 3．4 清洗格式內容 84 3．4．1 刪除字串中的空格 84 3．4．2 大小寫轉換 85 3．4．3 規範資料格式 87 3．4．4 字元型資料判斷 87 3．5 清洗邏輯錯誤 88 3．5．1 刪除重複記錄 88 3．5．2 替換不合理值 89 3．6 刪除非需求資料 90 3．6．1 刪除非需求行 90 3．6．2 刪除非需求列 90 3．7 分組、合併和保存 91 3．7．1 分組 91 3．7．2 資料合併 92 3．7．3 保存結果 96 3．8 數據清洗案例
97 3．8．1 案例1 97 3．8．2 案例2 102 小結 104 習題3 104 第4章 資料分析 105 4．1 資料定位 105 4．1．1 瞭解基本資料 105 4．1．2 使用[ ]定位 107 4．1．3 使用loc[ ]定位 108 4．1．4 使用iloc[ ]定位 110 4．1．5 使用iat[ ]定位 112 4．2 條件篩選和排序資料 113 4．2．1 條件篩選 113 4．2．2 排序和排名 117 4．3 資料的描述性分析 121 4．3．1 describe( )方法 121 4．3．2 眾數、均值和中位數 123 4．3．3 數據重塑 124 4．3
．4 相關性計算 131 小結 132 習題4 132 第5章 視覺化基礎和原則 133 5．1 圖表 135 5．1．1 圖表的種類 135 5．1．2 圖表設計原則 142 5．2 色彩暗示 152 5．2．1 色調 152 5．2．2 明度 153 5．2．3 飽和度 154 5．2．4 色彩暗示的綜合運用 155 5．3 圖表視覺化原則 156 5．3．1 “第一眼”原則 156 5．3．2 資料不是敵人 157 5．3．3 刪減無關的元素 157 5．3．4 慎用3D圖表 159 5．3．5 視覺暗示的使用 160 5．3．6 整體變個體 161 5．3．7 交互圖表原則 162
5．3．8 顯示上下文 164 5．4 圖表視覺化的失敗案例 165 5．5 設計排版原則 168 5．5．1 順序 168 5．5．2 標注 171 5．5．3 動畫效果 171 5．5．4 分組 173 5．5．5 賦形 173 小結 174 習題5 175 第6章 資料視覺化工具 176 6．1 資訊圖製作工具 176 6．2 視覺化工具Gapminder 179 6．3 視覺化工具DataWrapper 181 6．4 視覺化工具Gephi 188 6．5 視覺化工具QGIS 194 6．6 視覺化工具ECharts 201 6．6．1 五分鐘上手ECharts 201 6．6．2
第一個ECharts作品 202 6．6．3 使用ECharts主題 206 6．7 視覺化工具Tableau 207 6．7．1 安裝和簡介 208 6．7．2 連接資料 209 6．7．3 工作表 209 6．7．4 儀錶板 210 6．7．5 故事 211 6．7．6 保存和匯出 211 6．8 用Python和R實現視覺化 215 小結 217 習題6 218 第7章 視覺化作品發佈 219 7．1 網路基礎知識 219 7．2 HTML5基礎 220 7．2．1 HTML文檔 220 7．2．2 HTML常用標籤 221 7．3 CSS3基礎 225 7．3．1 內部CSS 225
7．3．2 外部CSS 228 7．4 JavaScript基礎 229 7．4．1 直接嵌入HTML使用 230 7．4．2 在HTML中調用 230 7．5 Web應用框架和範本 231 7．5．1 Web應用框架 231 7．5．2 Web範本 233 小 結 234 習 題 7 234 附錄A 資料視覺化作品 235 附錄B 配套教學資源二維碼 237 參考文獻 238