一定期間tableauを使っているユーザーにとってはつまづきやすい点やもう一歩理解を深めたり技を増やしたりするのに適している一冊 Python連携も魅力的だが、急に難度が上がるのでここはPythonや機械学習の事前知識が必要 やはりtableauは魅力的なツールだが、表現の幅を広げるには書籍だけでは限界がある。 「良いものを作るためには良いものをたくさん見ること」これが本質だと思うので、あとは公開されているダッシュボードを見て、作りを研究するのが良さそう

実践的な本。最初に読む本ではないと思う、実際にタブローでデータ処理をして簡単なことはできるけどちょっと難しいところでつまずいたときに読むと大変役に立つ。 1章 ６つのつまずき解決方法から紐解くTableau操作の基本コンセプト 　初心者がつまずくところをよくフォローした内容 2章 徹底解説！複数のデータの取扱方法 　複数のファイルに分散しているデータをどうやってTableau上で統合し扱っていくかの手法（ユニオン、結合など）。データブレンドはまだ早い感じがしたのでパス 3章 表計算を使いこなして高度な分析を行おう 　簡易表計算について丁寧に解説。表計算関数の解説もある。 4章 LOD表現でTableau活用の幅を広げよう 　詳細レベルの解説。FIXED、INCLUDE、EXCLUDE関数の解説 5章 設定を使いこなして思い通りのデザイン表現を行おう 　書式設定の解説。大きな枠から細かいところまで設定できる。フォント、色などさまざまな項目に書式設定できる。 6章 Tableauの動作が遅いときのパフォーマンスチューニング 　パス 7章 もっと活用したいPythonとの連携 　TabPyサーバーを仲介してTableauからPythonにデータを渡しPython側で機械学習などの処理を行い結果をTableau側で可視化する方法の解説。最後にはWeb上のデータを活用する話もあった。

基本的な操作や導入企業での活用事例が載っていないので使い始めたばかりの人には向かない。 ただ、もっとTableauを使いこなしたい人が体系的に知識を身につけるにはもってこいの本

前作「Tableauデータ分析 〜入門から実践まで〜」よりも明らかに難易度が上がっている。LOD表現の使いこなしやデータのフィルタリング、パフォーマンスのチューニングまでTableauに一歩踏み込んだ内容となっている。 個人的にはTableauの内部構造にもう一歩踏み込んだ説明が欲しいと感じた。 一般の書籍での学習はここが限界であり、ここからは公開データを使ってTableau Publicにあるダッシュボードをリバースエンジニアリングすることを予定している。 Tableauはあくまで道具であり手段に過ぎないので、一定ライン以上は趣味だと考えること。芸術的なダッシュボードは魅力的だが、実用的なダッシュボードは案外質素なもの。