1. Tableau 雙Y軸如何實現
首先，你的數據必須是同個維度的2個度量組成，然後右擊靠下的Y軸，選擇雙軸。 你所說的雙Y
軸就實現了！
2. 美業SaaS該用什麼姿勢突圍，洪荒之力在哪
移動互聯網第三方數據挖掘和分析機構艾媒咨詢(iiMedia Research)發布了《2016年中國B2B行業投資報告：機遇與趨勢》。艾媒分析師預計B2B市場規模在未來數年內仍將維持平穩增長，並將在2018年超過20萬億;另外，B2C市場規模增速在2014年達峰值後，市場逐步進入成熟期，艾媒分析師預計到2018年增速將下降至11.2%，但同期B2B的增速仍能維持在20%左右的較高水平。
2015年是中國B2B蓬勃發展的一年。2015年B2B電子商務的交易額達到12.31萬億元，同比增速為33.7%，預計到2018年交易額將超過20萬億元，並維持20%左右的平穩增速。與2014年相比，2015年B2B投資案例數量增長約300%，獲投金額總數增長約7倍。2016年更是進入爆發期，僅一季度就有38家B2B項目獲融資，融資金額總計超40億元。B2B差異化競爭日趨激烈，一超多強格局逐步形成，中小平台或被吞並或將更深耕垂直業務，繼續深挖細分行業需求。
與B2C類企業比較重視用戶體驗和互聯網思維不同，不少B2B類企業思想和經營模式陳舊，互聯網化進程遲緩，部分甚至連電子化都沒有完成。在美業這個現象就更加突出，所以我認為美業saas也將在以下三個方向獲得發展：
交易平台型領域
幫助上下游直接對接生意，涉及產業鏈條很長，牽涉到整個行業從生產到銷售整個供應鏈環節的去中間化及重新分工;其價值在於幫助上下游解決交易效率和交易成本問題。
生態服務型領域
提供企業運營某一環節的SAAS工具，幫助上游企業提升信息化水平和運營效率，從而更好的服務下遊客戶。其能夠為供應鏈服務、金融服務等創造機會，也可能向B2BC方向發展，實現商業模式的升級。
解決方案型領域
相對於C端客戶，B端客戶常常需要定製化的解決方案，產品化服務是B端采購的重要特徵;由於其面向特定的B端客戶，將會帶來更低的產品成本和高轉化率的客戶。
[31]美業SaaS的影響力是否有些誇大？或者可否添加一些數據來佐證，比如美業SaaS在整個SaaS領域的佔比。
[32]覺得並沒有突出美業SaaS的特點，說的是SaaS領域通用的特點。
[33]這部分開始，都是在講SaaS通用的優勢，希望能跟美業結合更加緊密一些。如果只是在講SaaS的特點的話，就有些淺顯了。
另外，文中的配圖也跟美業SaaS不直接相關，如果能換乘美業SaaS的統計圖、表效果會更好。
3. 如何用Tableau製作雙軸數據圖表
用tableau 製作雙軸圖表的話，需要結合excel,tableau public,tableau reader等工具，其實大可不必的，簡單一個finereport就可製作出來了。
1、准備數據
新建工作簿，添加數據集，SQL語句為
SELECT 產品名稱, 庫存量, 訂購量, 再訂購量 FROM 產品 where 類別ID = 1，選出飲料類個產品的庫存量、訂購量與再訂購量作為圖表數據來源。
2、插入圖表
以懸浮圖表為例，點擊插入>懸浮元素>插入圖表，彈出圖表向導對話框，選擇組合圖，點擊確定。
3、設置圖表數據
圖表數據來源於數據集數據，設置如下：
按照同樣的方法，添加一個條件顯示，設置系列1（庫存量）修改其系列樣式為折線圖，坐標軸選擇次主標軸。再添加一個條件顯示，設置系列3（庫存量）的樣式為柱形圖，使用主坐標軸（左側坐標軸）
5、保存與預覽
保存模板，點擊分頁預覽，即可查看效果
4. 數據處理軟體
Crystal
Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。而且很多資料庫內置的報表也是採用CR報表的開發版嵌入的！
Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為我經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析，先暫列在報表層
5. tableau 可以 分享股票嗎
沒有免費的午餐，還是找個實力雄厚的公司跟著機構做，還是實在一點
6. 您好！請詳細講一下（1）tableau是什麼樣的軟體 （2）適合什麼人士學習 （3）學習後有什
Tableau是一款大數據可視化分析軟體，用於數據分析的前端展示，讓數據以圖形的方式展示出來讓人更好的理解數據。
適合業務人員使用，需要經常做報表做分析的。如：產品經理、數據分析師、人力經理、財務人員、市場銷售人員（接觸到數據的人都會用）
如果你之前一直用Excel做自己的工作用tableau後最直接的好處就是大大提高你的工作效率，讓你的工作更讓你出彩。
7. 如何進行大數據分析及處理
探碼科技大數據分析及處理過程
聚雲化雨的處理方式
聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；
化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；
開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。
8. 想求職一份數據分析的工作，沒有經驗，可以嗎
可以從實習生或者助手做起，慢慢積累經驗。
首先，你得具備基本的數據分析技能：
1、Excel
Excel簡單易用，功能強大，熟練使用Excel是數據分析必備的技能。
2、SQL
跟數據打交道，有時候可能需要些SQL，所以掌握一些常用的SQL命令也是必須的。
3、統計學
統計學是一個數據分析師的核心功底，掌握一些統計學知識是必要的。
4、SPSS
對於有些統計分析方法，例如多元線性回歸、聚類分析、主成分分析等，Excel無法實現，通過SPSS可以輕松搞定。
5、Tableau
Tableau作為商業智能和分析利器，受到很多公司的歡迎，學點Tableau能夠讓工作更加高效。
9. 什麼是大數據技術大數據的概念
大數據技術是指大數據的應用技術，涵蓋各類大數據平台、大數據指數體系等大數據應用技術。
大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。
大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
(9)tableau軟體股票走勢擴展閱讀：
大數據的三個層面：
1、理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。
2、技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。
3、實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。
參考資料來源：網路-大數據
10. 值得推薦的數據可視化工具有哪些
推薦幾款我比較常用的可視化工具
Excel
通常認為Excel不是可視化工具，不過也確實能作出一些很漂亮的圖表，主要問題在於默認的圖表設計都太丑了太丑了。如果你想做得好一點，可能要花的時間比較多。不支持一鍵拖拽生成圖表，在細節的處理上需要花更多的時間。
實際上還有很多其他的像echart,D3.js，highcharts等等，工具的選擇上是非常多的，我個人的建議是在精專一個的同時多了解一下其他的工具。「你手裡拿著錘子，看什麼都是釘子」，不要被你自己所掌握的工具所限制，我們的出發點始終是問題解決的。我們應當做的是「你眼裡看著釘子，拿什麼都是錘子」。（文/艾萌atanqing，一個略懂數據分析的心理咨詢師）