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BI | Tableau & Power BI 學習筆記 其一

幾個月前的面試當中，我曾遇過對方主管詢問我，我履歷當中的技能欄位有寫到 Tableau 以及 Microsoft Power BI，可是為什麼沒有在我的部落格當中看到關於 Tableau 或是 Microsoft Power BI 的學習記錄？所以只好來整理一篇，關於這兩項熱門商業智慧軟體的學習記錄。


Photo source : Maurizio Pittau

Why Business Intelligence ?

任何的資料科學、數據分析專案，其最終都要產出一份結果報告，我們耳熟能詳的 R 與 Python 雖然也能夠產出漂亮的視覺化圖表，但是關於視覺化 dashboard 的整合性設計、跨平台的即時查詢結果輸出、簡明易懂的圖形化操作介面，是 R 與 Python 所欠缺的。而這些優點也能夠讓不具備程式設計底子的分析師、助理、以及一秒鐘幾十萬上下的經理人，能夠快速地建立出他們所需要的結果圖表。而從數據分析起步的跨入資料科學領域的我，會個一兩套商業智慧軟體，也是很正常的。

Why Tableau & Power BI ?

其實，現在商業智慧套裝軟體的選擇非常多，除非是有特別的功能需求，否則各大型品牌的商業智慧軟體，在功能上其實差異不會太大， 隨意Google 一下「Business Intelligence Software」、「BI Software」等關鍵字，就可以找到滿滿的清單與優缺評比：
我們隨意找幾個 Google 查詢結果第一頁的綜合評比網站，會發現 Tableau 及 Microsoft Power BI 不一定是得分或者滿意度最高的，那為什麼還要挑這兩款來學呢？根據筆者自己的經驗，主要可以分為「就業市場需求」以及「環境相容性」這兩項因素：


#就業市場需求

這是根據筆者過去這半年多來的求職過程當中所觀察到的心得，單就台灣國內的就業市場而言，扣除掉企業自行開發供內部使用的商業智慧報表之外，若有提到要具備哪些商業智慧軟體技能，Tableau 及 Microsoft Power BI 出現的頻率是名列前茅的。從增加就業競爭力的角度而言，理所當然地優先考慮這兩套。

#作業環境的相容性

這一點是針對 Microsoft Power BI 而言，在台灣，無論私人企業或者公家單位，Microsoft Office 的普及率非常高，Microsoft Excel 更是許多人慣用的生產力工具。而 Microsoft 為了因應逐步成長的數據分析需求，從 Excel 2010 開始，逐漸增加各種實用的數據分析相關增益集，包含了 Power Pivot、Power View、Power Query、Power Map 等等。
從 Excel 2016 起，這些增益集功能已經變成內建，使用上更為方便，企業不需要另外再花錢採購專門的套裝軟體，人員也能快速上手。即便是真正有進階商業智慧功能需求的（例如建構客製化的整合性 dashboard、跨平台與多人異地同時查詢），那麼還是可以依照需求來選擇安裝 Power BI Desktop、Power BI Mobile、Power BI 報表伺服器等等，且不必擔心資料 ETL 的相容性問題。

#學習途徑

既然這麼好用，那麼可以怎麼學呢？對於這種有大型商業公司在背後撐腰的產品，我一向推薦他們官方的教學影片：
或者坊間也有高手佛心錄製的教學影片
 Enterprise DNA - YouTube（Power BI的線上影片教學）
 如果有對英文教材感到苦惱的，那麼可以參考孫在陽老師的 YouTube 頁面，其教學頁面不僅有Tableau 及 Microsoft Power BI，還有更多常見的生產力與辦公室軟體工具教學影片，是許多職場新鮮人的救星！

Google Data Studio

除了上述兩項軟體之外，我想再額外提到 Google Data Studio，這是由 Google 所開發的免費資料視覺化工具，在原本就競爭激烈的商業智慧軟體市場當中，這兩年來異軍突起。
 了解 Google Data Studio 是什麼？如何輕鬆幫你將資料視覺化 | awoo
 就提升工作效能而言，Google 所提供的辦公室雲端整合服務已經相當完備，再加上坊間對於Google Analytics、Google Ads 等等線上數據的分析需求與日俱增，Google Data Studio 在於串接自家的線上數據來源時便具有絕佳的優勢，尤其對於需要將多種資料源整合分析報告的數位行銷人來說是相當好用的。

 而學習範例，我認為可以參考以下來原：

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