如何在 Tableau 中利用 Python 的力量

2016年， Tableau便发布了 TabPy的试用版本，一个可以在 Tableau工作簿中运行 Python代码的新 API 。当你通过 Tableau使用 TabPy时，你可以在 Python中定义计算字段，从而在你的可视化作品中充分挖掘大量机器学习库的潜力。

这个在 Tableau中与 Python的集成应用，为用户提供了强大的解决方案。例如，它只需几行 Python代码就能得到一个线上零售商所售商品的情感分析。然后你可以在 Tableau中从很多方面探索获得的结果。

你可能只想看到负面评价并且希望理解这些内容背后的原因。你可能想得到一个顾客列表，并与他们联系。或者你可能想可视化整体情绪随时间变化的情况。

R/Python整合：Rserve/TabPy Server

你可以很容易在电脑上或者远程服务器上安装 TabPy服务器。在 Tableau Desktop中，通过点击帮助 >设置与性能 >管理外部服务连接，在其中输入服务 URL ，你就可以完成配置。然后你可以使用 Python脚本作为 Tableau中计算字段的一部分，就像从 Tableau 81开始你可以利用 R的那样。

TabPy使用流行的 Anaconda环境，这能够预装和准备许多包括 scipy , numpy和 scikit-learn在内的常见 Python包。你可以在你的脚本中安装使用任何 Python库。

如果在公司里你有一个数据分析团队来开发定制模型， TabPy还可以通过发布模型很方便与其他那些想要在 Tableau中利用模型的人分享。

一旦发布，无论模型的类型与复杂性如何，你就只需要在 Tableau中运行一个只有一行 Python代码来运行该机器学习模型。

使用已发布的模型有几个好处。在预服务环境中，复杂的功能变得容易使用，分享和以部署方式重用。你可以在后端提升和更新模型，或者修改代码，而 Tableau中的计算字段并不需要额外的操作即可保证正常工作。

看到 Python在 Tableau中的应用，你是不是有点手痒了？亟不可待的想尝试一下？小编在这里推荐一篇新手实用教程，如果你以前没有使用过 Python ，不用担心 ——这对新手来说绝对是可以实现的。继续看下去吧！

Python实用案例分享

本次教程使用的数据集来源 Makeover Monday（点击了解详情） ，关于最流行的前100首歌曲的歌词。

1设置你的环境

1 确保你使用的是 Tableau 10版本

2 打开含有 top-song数据的 TDE文件

3 安装 TabPy

2在 Tableau中连接 TabPy

现在是时候在 Tableau中设置 TabPy了。在 Tableau中，转到帮助 >设置和性能 >管理外部连接。输入 “localhost” ，因为你在自己的计算机上运行 TabPy 。默认端口为 9004 ，因此除非你手动更改它，否则应该将其保留。

3创建 TabPy计算

TabPy Github页面具有你应该在 Tableau计算中使用 Python的详细文档。我简单地重新调整了在 #data 16 TabPy部分的一个计算演示。这里可以看重播。复制下方链接至浏览器查看重播：

现在，你可以使用视图中的这个 [Word]计算字段来处理情绪评分了！缺点是，由于这是一个表计算并且还使用了 ATTR函数，因此你不能在一个详细级别表达式中使用它。也就是说，你不能使用这个例子和数据结构来计算歌曲细节级别的情感总和。

很显然，他根本没有从心里忘记前女友。

这种事情，你跟他说可以，但是不要奢望你说了他就能改。吵更没用了，那对爱人的心会越吵越近的？只会越吵越远。

至于说为什么和你结婚，那是因为他爱的前女友不和他结婚，而你愿意和他结婚，恰恰他又到了该结婚的年龄了，所以才跟你结婚的。

说到你要怎么办，我是觉得啊，只要他其他地方还算是个负责任的男人，没有什么出格的表现，对家对你都还好，密码他愿意用什么就用什么好了。忘记一个人，是需要自己去忘记的，时间长了就会忘记。外在的力量不会让人忘记一个人，反倒是容易让这个人总想起该忘的那个人。

本来他用一段密码也许就把前女友淡忘了，偏偏是你总提这件事，使他总是想着前女友。

先说大数据时代舆情数量庞大，来源众多，网站信源也很多。舆情情感分析单纯依靠人工数据难以量化，工程量大，借助舆情分析平台是不错的选择。

西盈舆情分析系统可以实现以下功能：

1、可以做到对舆情信息的分类研判（包括舆情的热点、负面、地域等）、及时预警、科学的分析（时间节点分析、图表分析、报告分析等）以及辅助建立预警机制，提供科学的决策依据。企业购买舆情监测系统已经是常态了，很多舆情危机的出现都会读直接影响企业的形象、经济利益、产品的推广等等。

2、内置数据模型知识库（数据分析方法库），由若干成熟的模型（数据算法）（维稳、治安、环保、交通运输、医疗、教育、卫生等）的代码和技术文档构成，并能够进行模型的拼接，引入和相互无缝引用。

3、实时显示分析引擎领域、属性、项目、日志、入库和统计图表信息，异常情况系统发出警示。实时显示目前系统运行详细日志，包括任务运行时间、文本处理时间、入库情况、知识库匹配情况、引擎数据库状态等。

自然语言处理（NLP）在去去几年中已经有了惊人的进展，未来的前景也非常广阔。下面是一些可能的发展方向：

更智能的虚拟助手：随着技术的进步，虚拟助手将变得更加智能化，能够更好地理解和响应人类语言，为用户提供更加精准的服务。

2 情感分析和情感识别：情感分析和情感识别能够帮助企业了解用户的情感状态，从而更好地理解他们的需求，为用户提供更加个性化的服务。

3 机器翻译：机器翻译是NLP领域的重要领域之一，未来的机器翻译技术将变得更加智能化，能够更好地理解上下文，从而实现更加准确的翻译。 

4 自然语言生成：自然语言生成是指让计算机自动生成自然语言文本，未来的自然语言生成技术将变得更加智能化，能够生成更加流畅、清晰、自然的文本。

总而言之，随着技术的不断进步，自然语言处理在未来的发展前景非常广阔，将为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。

写周报

查文献

聊食谱

码代码

写作文

写小说