前言什么是数据可视化？数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。这意味面对一大堆杂乱的数据你无法嗅觉其中的关系，但通过可视化的数据呈现，你能很清晰的发觉其中价值。在经过一阶段的数据分析平台搭建工作后，结合比赛，我开始了对数据可视化的研究，结合几篇对可视化技术与工具的描述，以下整理出一些数据可视化的资料与知识，以供参考。一、数据源类型One-dimensional data / PointsTwo-dimensional data / TablesMultidimensional data / Relational TablesText and hypertextHierarchies and graphs / Telephone calls and Web documentsAlgorithms and software二、可视化手段三、可视化工具汇总3.1 简易图表1.DataWrapper: 一个非常漂亮的在线服务，上传数据并快速生成图表后，就可以到处使用或将其嵌入在自己的站点中。这个服务最初定位于专栏记者，而实际上任何人都可以使用。 DataWrapper 在新版本浏览器中可以显示动态图表，而在旧版本浏览器中则显示静态图片。2.Flot: 一个基于jQuery 的绘图库，使用HTML 的canvas 元素，也支持旧版本浏览器（甚至IE6）。它支持有限的视觉形式（折线、散点、条形、面积），但使用很简单。3.Google Chart Tools4.gRapha?l: 与Flot 相比，它更灵活，而且还要更漂亮一些。5.Highcharts JS: Javaｓｃｒｉｐｔ 图表库，包含一些预定义的主题和图表。它在最新浏览器中使用SVG， 而在旧版本IE（包括IE6 及更新版本）中使用后备的VML。6.Javaｓｃｒｉｐｔ InfoVis Toolkit: 简称JIT，它提供了一些预设的样式可用于展示不同的数据，包括很多例子，而文档的技术味道太浓。7.jqPlot: jQuery 绘图插件，只支持一些简单的图表，适合不需要自定义样式的情况。8.jQuery Sparklines: 可生成波形图的jQuery 插件，主要是那些可以嵌在字里行间的小条形图、折线图、面积图。支持大多数浏览器，包括IE6。9.Peity: jQuery 插件，可生成非常小的条形图、折线图和饼图，只支持较新版本的浏览器。再强调一遍，它能生成非常小又非常精致的小型可视化图表。10.Timeline.js: 专门用于生成交互式时间线的一个库。不用编写代码，只用其代码生成器即可；只支持IE8及以后的版本。3.2 图谱可视（具有网络结构的数据）1.Arbor.js: 基于jQuery 的图谱可视化库，连它的文档都是用这个工具生成的（可见它有多纯粹、多meta）。这个库使用了HTML 的canvas 元素，因此只支持IE9 和其他较新的浏览器，当然也有一些针对旧版浏览器的后备措施。2.Sigma.js: 一个非常轻量级的图谱可视化库。无论如何，你得看看它的网站，在页面上方的大图上晃几下鼠标，然后再看看它的演示。Sigma.js 很漂亮，速度也快，同样使用canvas。3.3 地图映射（包括地理位置数据或地理数据）1.Kartograph: Gregor Aisch 开发的一个基于Javaｓｃｒｉｐｔ 和Python 的非常炫的、完全使用矢量的库，它的演示是必看的。最好现在就去看一看。保证你从来没见过这么漂亮的在线地图。Kartograph 支持IE7 及更新版本。2.Leaflet: 贴片地图的库，可以在桌面和移动设备上流畅地交互。它支持在地图贴片上显示一些SVG 数据层。 Leaflet 支持IE6（勉强）或IE7（好得多），当然还有其他更新版本的浏览器。3.Modest Maps: 作为贴片地图库中的老爷爷，Modest Maps 已经被Polymaps 取代了，但很多人还是喜欢它，因为它体积小巧，又支持IE 和其他浏览器的老版本。Modest Maps 有很多版本， 包括Actionｓｃｒｉｐｔ、Processing、Python、PHP、Cinder、openFrameworks…… 总之，它属于老当益壮那种。4.Polymaps: 显示贴片地图的库，在贴片上可以叠加数据层。Polymaps 依赖于SVG，因此在较新的浏览器中表现很好。3.4 原始绘图（高级定制）3.Paper.js: 在canavs 上渲染矢量图形的框架。同样，它的网站也堪称互联网上最漂亮的网站之一，它们的演示做得让人难以置信。4.Rapha?l: 一个绘制矢量图形的库。3.5 三维图形1.PhiloGL: 专注于3D 可视化的一个WebGL 框架。2.Three.js: 能帮你生成任何3D 场景的一个库，谷歌Data Arts 团队出品。数据可视化之路，路漫漫其修远兮啊。来自：中国统计网链接：/article/040J3L2015.html 数据哥：专注大数据、互联网、电子商务、移动互联网行业的观察与研究，欢迎数据爱好者订阅！！关注后，回复【数据分析入门】获取数据分析新手入门专题……↑↑长按图片，识别二维码，可一键关注数据哥！！数据分析精选(sjfxjx)　
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本文总结推荐22个免费的数据可视化和分析工具。列表如下：
数据清理（Data cleaning）
当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作。比如一些输入性列表“New York City& ，同时其他人会说&New York, NY& 。因此你需要标准化这些工作，使看到统一的样式。下面的两个工具被用来帮助使数据处于最佳的状态。
1、DataWrangler
斯坦福大学可视化组（SUVG）设计的基于web的服务，以你刚来清理和重列数据。点击一个行或列，DataWrangler 会弹出建议变化。比如如果你点击了一个空行，一些建议弹出，删除或删除空行的提示。它的文本编辑很cooool。
2、Google Refine
Google Refine。用户在电脑上运行这个应用程序后就可以通过浏览器访问之。这个东西的主要功能是帮用户整理数据，接下来的演示视频效果非常好：用户下载了一 个 CSV 文件，但是同一个栏中的同一个属性有多种写法：全称，缩写，后面加了空格的，单数复数格式不一的。。。但是这些其实都代表了同一个属性，Google Refine 的作用就是帮你把这些不规范的写法迅速统一起来。
统计分析（Statistical analysis）
有时，你需要你的数据的图形化的表达。
R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可比美GNU
Octave甚至商业软件MATLAB。
可视化应用与服务（Visualization applications and services）
这些工具提供了不同的可视化选项，针对不同的应用场景。
4、Google Fusion Tables
Google Fusion Tables 被认为是云计算数据库的雏形。还能够方便合作者在同一个服务器上分享备份，email和上传数据，快速同步不同版本数据，Fusion Tables可以上传100MB的表格文件，同时支持CSV和XLS格式，当然也可以把Google Docs里的表格导入进来使用。对于大规模的数据，可以用Google Fusion Tables创造过滤器来显示你关心的数据，处理完毕后可以导出为csv文件。&
Google Fusion Tables的处理大数据量的强大能力，以及能够自由添加不同的空间视图的功能，也许会让 Oracle，IBM, Microsoft传统数据库厂商感到担心，Google未来会强力介入数据库市场。
Impure，允许点击、拖曳来连接模块，由西班牙分析公司Bestiario 创建。&
6、Tableau Public
7、Many Eyes
9、Zoho Reports
10、Choosel
11、Exhibit
12、Google Chart Tools
13、JavaScript InfoVis Toolkit
14、Protovis
15、Quantum GIS (QGIS)
16、OpenHeatMap
17、OpenLayers
18、OpenStreetMap
19、TimeFlow
20、IBM Word-Cloud Generator
22、NodeXL
原文：/s/article/_free_tools_for_data_visualization_and_analysis
参考知识库
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55个最具代表性的大数据可视化分析工具
　　大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界......当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟普通用户往往更关心结果 的展示。伴随去年底百度地图采用LBS定位春运的可视化大数据，就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。　　数据可视化可以使数据变得更有意义，而且可视化也可以使数据变得更容易理解。数据可视化软件正帮助越来越多的企业从浩如烟海的复杂数据中理出头绪，化繁为简，变成看得见的财富，从而实现更有效的决策过程。很多企业在上了ERP之后，面对海量数据，难以分析，难以清晰的呈现，难以从中发现问题，企业管理者也很难从中找到决策之道。数据可视化工具能够以一种简便易用的方式将复杂的数据呈现出来，用户更容易理解这些数据，也就更容易做出决策。Tableau、Qlik、Microsoft、SAS、IBM等IT厂商纷纷加入数据可视化的阵营，在降低数据分析门槛的同时，为分析结果提供更炫的展现方式。　　俗话说的好：工欲善其事，必先利其器！一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性；我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据科学家、设计师或数据分析员；我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化，图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息， 那么他们怎样才能与其他维度融合到一起深入挖掘大数据呢？此时就需要倚仗大数据可视化（BDV）工具，因此，笔者收集了适合各个平台各种行业的多个图表和报表工具，这些工具中不乏有适用于.NET、Java、Flash、HTML5、Flex等平台的，也不乏有适用于常规图表报表、甘特图、流程图、金融图表、工控图表、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧！　　传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可 视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性：　　(1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新;　　(2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点;　　(3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求;　　(4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。　　数据可视化技术在现今是一个新兴领域，有越来越多的发展、研究等数据可视化分析，在诸如美国这些国家不断被需求。企业获取数据可视化功能主要通过编程和非编程两类工具实现。主流编程工具包括以下三种类型：从艺术的角度创作的数据可视化，比较典型的工具是 Processing.js，它是为艺术家提供的编程语言。从统计和数据处理的角度，R语言是一款典型的工具，它本身既可以做数据分析，又可以做图形 理。介于两者之间的工具，既要兼顾数据处理，又要兼顾展现效果，D3.js是一个不错的选择。像D3.js这种基于Javascript的数据可视化工具更适合在互联网上互动的展示数据。
责任编辑：谢然
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分类： 数据分析与可视化
&最近在完成一个项目过程中，真正发现Tableau这个软件的优势和功能强大；我是从Tableau3.0开始使用的，现在该软件已经6.0版本并且有了服务器版；其实在一定程度上它更适合企业和部门进行日常数据报表和数据可视化分析工作。我们这次项目分析数据量有贰佰多万条记录，显示了功能的强大，也能够承受运算时间；
该软件的网站：，可以下载试用版
当然这里主要是指：1）学习成本很低，可以快速上手；2）对于不太掌握统计原理的人，也能完成非常有价值的分析；3）文科同学也能够快速完成过去IT和数据分析高手才能完成的工作；
4）数据可视化独具特色，嵌入了地图和钻取；5）海量数据处理非常快；6）可以实现Dashboard和动态数据更新；7）所见即所得，也能够见图见数，见数见图；
8）完成基本统计预测和趋势预测；9）Web服务器应用——商业智能；10）数据源丰富；11）输出方便等等
大家可以利用这个软件完成平时的数据探索，数据可视化等工作，也可以用它来完成基本的报表和钻取数据了！
Tableau主要是面向企业数据提供可视化服务，是一家商业智能软件
业务主要分为两部分：一是数据可视化软件授权，二是软件维护和服务。 &
Tableau目前有三大软件产品：Tableau Desktop、Tableau Server以及Tableau
Desktop是一款PC桌面操作系统上（只支持windows系统）的数据可视化分析软件，分个人版和专业版（个人版只能导入excel，专业版可以导入各种数据库），用户可以根据自已的需求选择不同的版本.
　　“所有人都能学会的业务分析工具”，使得即使是不具备专业背景的人也可以创造出美观的交互式图表，从而完成有价值的数据分析。所以，Tableau
Desktop的学习成本很低，使用者可以快速上手，这无疑对于日渐追求高效率和成本控制的企业来说具有巨大的吸引力。其特别适合于日常工作中需要绘制大量报表、经常进行数据分析或需要制作精良的图表以在重要场合演讲的人。
但简单、易用并没有妨碍Tableau
Desktop拥有强大的性能，其不仅能完成基本的统计预测和趋势预测，还能实现数据源的动态更新。
Server则是完全面向企业的商业智能应用平台，基于企业服务器和web网页，用户使用浏览器进行分析和操作，还可以将数据发布到Tableau
Server与同事进行协作，实现了可视化的数据交互，其根据企业中用户数的多少或企业服务器cpu的数量来确定收费标准。
Tableau Public是完全免费的，不过用户只能将自己运用Tableau
Public制作的可视化作品发布到网络上即Tableau Public社区，而不能保存在本地，每个Tableau
Public用户都可以查看和分享，而且Tableau Public所能支持的接入数据源的类型和大小都有所限制，所以Tableau
Public更像是Tableau Desktop的功能阉割版和公共网络版，重在体验和分享。由于Tableau
Desktop和Tableau Server是其软件授权收入的主要来源，故下面就只着重介绍Tableau
Desktop和Tableau Server。
　　在简单、易用的同时，Tableau
Desktop也极其的高效，其数据引擎的速度极快，处理上亿行数据只需几秒的时间就可以得到结果，速度是传统database
query的100倍，用其绘制报表的速度也比传统的程序员制作报表快10倍以上。
　　简单、易用、快速，一方面是归功于产生自斯坦福大学的突破性技术，身为最早研究可视化技术的公司之一，Tableau有一组集复杂的计算机图形学、人机交互和高性能的数据库系统于一身的跨越领域的技术，其中最耀眼的莫过于VizQL可视化查询语言和混合数据架构，正是由于斯坦福博士们这些源源不断的创新技术和发展完善，才得以保证Tableau
Desktop的强大特性。另一方面则在于Tableau专注于处理的是最简单的结构化数据，即那些已整理好的数据—excel、数据库等，结构化的数据处理在技术上难度较低，这就使得Tableau有精力在快速、简单和可视上做出更多改进。（但这同时也是Tableau的局限所在）
　　而且，Tableau
Desktop具有完美的数据整合能力，可以将两个数据源整合在同一层，甚至还可以一个数据源筛选为另一个数据源，并在数据源中突出显示，这种强大的数据整合能力具有很大的实用性。
　　Tableau
Desktop还有一项独具特色的数据可视化技术，就是嵌入了地图，使用者可以用经过自动地理编码的地图呈现数据，这对于企业进行产品市场定位、制定营销策略等有非常大的帮助。
　　总之，Tableau有一套自己特有的数据处理和数据可视化核心技术，而且在某些方面比同类型软件领先了很多。
　　注：Tableau Desktop与Spss、Matlab、Excel等软件的区别
　　Spss、Matlab、Excel是几个大家比较熟知的数据分析软件，也都能进行数据的可视化。但Tableau
Desktop可以说是一款完全的数据可视化软件，而Spss、Matlab、Excel则各有侧重。
Tableau Desktop与之的区别是，
Spss作为三大统计分析软件，比较偏重于统计分析，使用者需要一定的数理统计基础，虽然其也是功能强大且操作简单友好，但其输出的图表在与办公软件的兼容性及交互方面有所欠缺，而Tableau
Desktop专注的是结构化数据的快速可视化，使用者可以快速构建美观有效的数据可视化作品，并构建交互界面（通过发布到Server），但只是辅助分析，辅助人们进行视觉化的思考，并没有像Spss那样强大的统计分析功能。
Matlab的功能更加强大，但需要较为深厚的编程基础，比较适合科学方面的可视化项目。
Excel是最流行最常用的数据分析、数据绘图软件，但因其大量糟糕的图表设计案例从而在可视化领域广受诟病（可视化的门槛也远远不止是技术层面的问题，还涉及多个学科，比如认知学和美学等等，Tableau的三位创始人分别来自三个不同的领域，不仅有计算机专家，而且有奥斯卡视觉特效方面的专家，在这方面是一个优势），而Tableau
Desktop不仅图表美观，而且更加智能，可以自动地进行可视化形式的选择，而且Excel作为一款电子表格工具，其不适用大型数据集。总之，快速、易用、可视化还是Tabeleau
Desktop最大的特点，其能满足大多数企业、政府机构数据分析和展示的需要以及部分大学、研究机构可视化项目的要求，而且特别适合于企业，毕竟Tableau自己的定位也是业务分析和商业智能。
　　Tableau Server：
　　Tableau
Server是一种新型商业智能，传统的商业智能系统往往很笨重和复杂，需要运用专业的人员和资源来进行操作和维护，一般是由企业专门设立的IT部门，但IT技术人员通常缺乏与企业其他人员同样的商业背景，这种鸿沟会导致对这些系统利用的低效率和时间滞后。而Tableau
Server非常的简单、易用，任何人都能学会，是一种真正的自助式商业智能，速度也比传统商业智能快了100倍。更重要的事它是一种基于web浏览器的分析工具，是一种可移动式的商业智能，用iPad、Android平板也可以进行浏览和操作，而且Tableau的
iPad 和 Android
应用程序都经过了触摸优化处理，使操作变得非常容易。这无疑在移动设备普及，移动BI逐渐成为主流的今天具有重要意义。
　　其工作原理是，由企业的服务器安装Tableau Server，并由管理员进行管理，将需要访问 Tableau Server
的任何人（无论是要进行发布、浏览还是管理）都作为用户来添加。而且，还必须为用户分配许可级别，不同的许可级别具有不同的权限，为可以自定义视图并与其进行交互的用户提供
Interactor 许可证，为只能查看与监视视图的用户提供 Viewer 许可证。
　　被许可的用户就可以将自己在Tableau Desktop（只支持专业版）中完成的数据可视化内容、报告与工作簿发布到Tableau
Server中，与同事共享，他们可以查看你共享的数据并进行交互，通过你共享的数据源以极快的速度进行工作。这种共享方式可以更好地管理数据安全性，用户通过
Tableau Server 安全地共享临时报告，不再需要通过电子邮件发送带有敏感数据的电子表格。
　　还值得一提的是，在全球最大的商业智能用户调查BI Survey 10中，
Tableau在客户忠诚度、实施速度、最低实施成本和总拥有成本方面都排名第一，击败了包括IBM、甲骨文、微软、SAS在内的等众多BI供应商。
　　软件维护和服务
　　软件维护就是对Tableau Desktop与Tableau
Server两大软件的升级和支持，通常每年一季度版本升级，不过购买时会提供一年的免费维护，但以后若想升级则需要续订，2012年Tableau的维护续订率已超过了90%。
　　服务则主要指的是为客户提供解决方案，因为数据处理会涉及到不同的行业、不同的部门、不同的数据加工形式以及不同的数据环境，所以，为了解决特定的数据处理问题，Tableau针对各个行业、部门、数据形式和环境制定了相应的解决策略。此外，还包括一些培训服务。
　　软件维护和服务业务中，主要的收入来自于软件维护
　　商业模式
　　Tableau的商业模式非常简单和清晰，就是“卖软件+后续软件维护收费”。
　　Tableau Desktop个人版售价999美元，专业版售价1999美元。Tableau
Server则根据发放许可证数量确定收费标准。一般，企业都会选择专业版，而且购买Tableau
Desktop的企业通常都会购买TableauServer.（比如，美国国家汽车俱乐部有10 位 Tableau Desktop
用户，并拥有一个具有 50 份许可证的 Tableau Server；康奈尔大学购买了一个 Tableau Server 和 20 个
Desktop 许可证）
　　Tableau卖软件业也有一套，自称基于一种“落地生根”（land and
expand）式的业务模式实现软件销售，即先为客户免费提供软件试用，大家觉得好了，口口相传，再配以典型成功的使用案例（如“中国东方航空公司利用TABLEAU增加营收”）以及销售人员的跟进使得产品逐渐在客户中得到认可并迅速传播，最终落地为产品订单及服务合同。这招确实很有成效，2012年初，Tableau的客户数只有5300名，而到2013年第一季度，其客户数已经达到了12000名，增长高达126%
　　同时Tableau还大力发展OEM合作伙伴，把自己的可视化软件嵌入到其他公司生产的软件应用中（根据不同的需要进行定制），目前Tableau有超过30个OEM合作伙伴，其中大家比较熟知的有IBM、Adobe、英维思、GE
Healthcare等。
　　当然，卖完软件还不算完，养一只能天天下金蛋的鸡才是关键。Tableau的软件每年都会进行升级，而之前购买了Tableau软件的客户若想得到这些升级则需要额外付费（除了第一年的免费升级外），这项收入占据了Tableau总营收的近30%，这项收入可谓意义重大，使Tableau有了较为持续的收入产生能力，特别是从高达90%的维护续订率来看。
　　至于软件维护的收费标准，从Tableau的招股说明书中来看，Tableau的软件授权分为perpetual
license和term
license两种（两者的具体区别没搞懂，招股说明书上说的也不是很清楚，只知道Tableau超过90%的授权收入是来自perpetual
license的，换言之，就是大部分的客户购买的是perpetual license）。term
license的维护协议是与许可证捆绑在一起的，必须购买，在许可期限内都可以得到维护。而购买perpetual
license的用户若后续还想得到软件的升级等维护，则每一年需要支付的费用为perpetual
license价格的25%
　　财务表现
　　Tableau营收增长迅猛，年复合增长率达76%，特别是09年以后，每年都以近一倍的幅度递增。这和Tableau在销售和推广方面下足了功夫是分不开的，线上，线下，直接销售渠道，间接销售渠道（经销商、OEM合作等，间接销售渠道占了将近10%），Tableau无一不投入了巨大的精力。
　　可以看到，Tableau的毛利率非常高，超过90%，而净利润相对来说就有点儿惨不忍睹，这主要是由于Tableau的运营开支非常大，占了总成本的九成之多，而其中又当属在销售和推广方面的花费最大，占了总成本的近50%。不过实际上其近三年都保持了盈利，虽然很微弱，但对于一家刚刚IPO的高科技创新企业已经是实属不易的，因为有七成的科技公司在IPO时是不赚钱的。而且，Tableau的花费主要是在销售推广以及基础建设方面，随着Tableau的业务规模逐渐扩张以及市场布局的逐步完成，其未来的盈利能力不可小觑。以下是Tableau各项成本所占比重情况，其中销售和推广、研究与开发、一般及行政三项之和即为运营开支。
　　还值得注意的一点，2012年公司的净利润在经过连续多年的增长后首次出现了下滑，这主要是由于税收的大幅增加，2012年Tableau的实际税率高达66.1%，相比于2011年的13.4%，增长了52.7%。税率大幅增加的原因一方面是由于Tableau不可抵扣税额的股票补偿开支的增加，另一方面是由于R&D税收抵免到期。
　　Tabelau近三年的自由现金流情况也比较稳健和良好，其营运资金主要来源于经营活动所产生的现金流。
　　公司增长策略
　　首先说一下整个行业的前景。
　　根据IDC的预测，全球大数据技术和服务市场将在年间实现强劲增长，未来几年将保持31.7%的年复合增长率，2016年的总收入有望达到238亿美元。照此计算，大数据市场的增速将达到同期整个信息和通信技术领域增速的7倍。
　　2012年全球在传统商业分析软件上的支出为351亿美元，其中商业智能工具占了129亿美元，据Gartner预测，2014年全球将花费810亿美元在业务分析和相关服务上。而在2012年第四季度Forrester进行的信息工作者调查报告中显示，只有17%的受访者使用数据仪表板或商业智能工具作为他们工作的一部分，原因是出于传统方法的某些局限性不能满足他们分析的需要，Forrester并预计2016年全球信息工作者的人数将增至8.65亿。
　　Tableau作为新型商业智能的代表和大数据可视化领域的领跑者，无疑具有较好的发展机会，Tableau根据市场需求和自身状况制定了未来的增长策略。
　　全力扩大客户规模
　　规模如今是Tableau最重要的目标，由于Tableau具有很高的客户忠诚度以及较强的后续收入产生能力，所以一旦建立客户联系就可以产生较为持久的营收。为此Tableau未来将更多的投资于销售和营销方面，继续扩建直接销售团队、间接销售渠道和分销渠道，加强在线和离线营销，提高公司的知名度。现在Tableau销售和营销团队有360名全职员工，占到了公司员工总数的近一半，相比2011年的74名增加了很多，Tableau计划继续大幅度增加这个团队。公司知名度对吸引客户也是很关键的，Tableau短期内就会扩大在线和离线的营销程度，而Tableau上市一个很重要的目的就是增加公司的知名度。
　　大力开拓国际业务
　　Tableau已经在加拿大、英国、法国和澳大利亚设立了销售机构，2012年，Tableau又在德国、日本、新加坡、中国设立了销售办事处并在爱尔兰成立了全资附属公司，未来将会在更多国家开办销售办事处，并与当地的经销商开展更为广泛的合作。
　　不断进行产品改进与创新
　　Tableau未来会把重点放在进一步发展云和移动能力方面（目前“Tableau
Online”正在紧锣密鼓地开发当中，它是一种基于云的服务，是一种SaaS软件提供模式，预计不久内就会推出），并对现有技术和产品进行不断完善与改进，扩大先进的分析和统计功能，增加新的可视化格式，数据源和平台，以使解决问题的范围不断扩大。而且，Tableau已经开始进行非结构化数据和智能预测方面的研发，这不仅可以使Tableau补足在非结构化数据处理方面的短板，更主要的是未来的竞争将会是非结构化数据的竞争。
　　目前，Tableau有一支由227人组成的强大研发团队，未来Tableau将会引进更多的顶尖技术人才。
　　加强合作伙伴生态系统建设
　　Tableau主要有三类合作伙伴：经销商合作伙伴、OEM合作伙伴以及技术合作伙伴。除了继续发展和扩充经销商合作伙伴和OEM合作伙伴外，Tableau未来将进一步加强技术合作伙伴的建设，目前Tableau的技术合作伙伴包括传统的数据库厂商，如IBM、微软、甲骨文和Teradata，也包括新兴的数据库厂商如Cloudera、Google、Greenplum（EMC公司的一个部门）和Vertica（惠普公司的一个部门）。Tableau通过与这些公司的产品或服务进行技术整合，使双方互补，从而为客户提供更好的产品或服务，同时也可以帮助Tableau扩展其产品的覆盖范围。（如Tableau将微软和甲骨文的服务器嫁接在其软件上、与追踪网站流量的Google分析工具及云端服务BigQuery结合等等）
　　风险因素
　　行业风险：
　　Tableau所处的行业技术更新换代非常快，创新频繁，不断会有新的产品和服务推出，客户的需求也在不断的变化。若无法成功地开发新产品或服务以跟上技术的变化，未能准确地预测市场需求，或者新软件或服务没有达到足够的市场认可度，那么就很可能会被市场淘汰。
　　市场风险：
　　许多潜在客户已投资了大量的人力和财政资源在传统的业务分析软件系统上，可能不愿意再投资于新的软件产品。这对于Tableau渗入现有市场和新兴市场带来了很大的不确定性。
　　竞争风险：
　　随着大数据处理的需求不断增加，更多竞争对手已经逐渐进入这个行业，Tableau列出了三类竞争对手，—是大的软件公司，如IBM、甲骨文和SAP
。二是电子表格软件供应商，如微软公司。三是新兴的商业分析软件公司，如QLIK和TIBCO
。竞争加剧可能导致降价，客户订单减少，毛利率降低，更长的销售周期和市场份额的损失。
　　业务风险：
　　Tableau绝大部分的收入全部来自数量有限的软件产品即 Tableau Desktop和Tableau
Server，并预计未来收入将继续绝大部分来自两者。Tableau的产品线较少，收入来源比较单一，受市场需求变动的影响较大。
　　Tableau的长期增长将依赖于国际市场的表现。而开拓国际市场相对来说难度和风险更大，相关的法律合规成本、语言和文化的差异、在不同国家销售和客户服务的挑战以及对间接销售渠道合作伙伴的依赖增加，这些都将对Tableau国际市场的表现带来很大的挑战和不确定性，从而会影响Tableau的长期发展。
　　侵权风险：
　　在软件和技术行业，受到知识产权侵权的指控并要求索赔很常见，这也是身处这个行业所面临的一个很大的风险。Tableau现有的和潜在的竞争对手拥有大量的技术专利，并且其中许多公司有能力投入资源进行侵权诉讼，Tableau面临风险较高的知识产权侵权指控。而一旦受到指控，可能会是一场极为昂贵和耗时的战争，分散管理层的注意力，对公司的发展产生不利影响，甚至拖垮公司。
　　此外，当前全球经济的不明朗也可能会对Tableau未来的发展造成不利影响。而且随着Tableau继续拓展国际业务，其将变得更容易受到货币汇率波动的影响。
　　（i美股@闲人不嫌没弦 原创，转载请注明出处）
　　$Tableau Software(DATA)$
　　声明：本人不持有任何Tableau Software股票
　　资料来源：
　　1.Tableau Software招股说明书
软件的网站：，可以下载试用版
1）学习成本很低，可以快速上手；2）对于不太掌握统计原理的人，也能完成非常有价值的分析；3）文科同学也能够快速完成过去IT和数据分析高手才能完成的工作；4）数据可视化独具特色，嵌入了地图和钻取；5）海量数据处理非常快；6）可以实现Dashboard和动态数据更新；7）所见即所得，也能够见图见数，见数见图；8）完成基本统计预测和趋势预测；9）Web服务器应用——商业智能；10）数据源丰富；11）输出方便等等&
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Tableau是一家数据公司。但是它自身并不生产数据，而是负责处理数据，让枯燥的数字转换为容易掌握和理解的画面。在其产品宣传片中，我听到的第一话是：“企业是依靠数据存活的，但各种信息的复杂程度是压倒性的；而Tableau能把你的数据变活”。Tableau可以“接纳”的内容包括表格、数据库、云数据和大数据
Tableau是一家软件公司。确切地说，是企业智囊软件（Business Intelligence
Software）服务商。他们的产品就是数据可视化软件，一个“把数字变活”的加工厂。Tableau目前有三大软件产品：Tableau
Desktop，Tableau Server以及Tableau
Public。此外，Tableau的数据可视化技术还被集成到了Oracle等公司的数据处理软件中。
Tableau是一家解决方案公司。不同的行业要处理不同的数据，而不同的数据依据行业的特点又需要不同的处理方法。除此之外，数据处理还会涉及到不同的部门、不同的数据加工形式以及不同的数据环境如果。Tableau为所有的公司提供标准、统一的可视化服务，则会“众口难调”。所以，为了解决特定的数据处理问题，Tableau针对各个行业、部门、数据形式和环境制定了相应的解决策略。
Tableau是一家公益公司。我在该公司官网的Partners页面看到了Academic
Program。这是一个教学计划，但具体实施方法是由Tableau支持专职的教育团体，教学内容为数据分析、数据可视化和信息学。对于接受支持的教育者，Tableau将提供免费的软件使用、客座讲授以及对数据来源和课程作业的支持。
总部设在西雅图的Tableau公司，是一家专门为企业提供商务智能解决方案的初创企业。商务智能解决方案提供商的竞争随着‘大数据’概念的兴起也愈发的激烈，从甲骨文、IMB、微软到各种开源CRM和数学建模软件等，而Tableau另辟蹊径，以其卓越的数据库可视化技术，在商务智能领域另辟蹊径。
Tableau的产品线主要包括：Tableau桌面（Desktop）, Tableau服务器（Server）,
Tableau阅读器（Reader）和Tableau开放版（Public）。Tableau还向其他数据库软件厂商提供外包服务，把自己的服务整合到其他独立产品中，一方面帮助其他软件实现了扩展性，另外一方面，又把自己的服务不断的推广开来。
Tableau的主要受众人群是非技术人员，使得他们可以轻易的对已有的数据进行可视化、可交互的即时展示与分析。可视化是Tableau的核心技术，主要包括以下两方面：
Tableau最初发起于年期间，斯坦福大学计算机专业的学术研究中。Pat
Hanrahan教授和他的一个博士生Chris
Stolte致力于研究基于表格的多维关系数据展示。但是多维展示和可视化，一直都是关系型数据库的羸弱之处，需要额外的数据专家、开发人员和美工人员协同工作，方可把数据较好的呈现出来。这对师徒把关系型数据库的语法与驱动图像展示的编程脚本整合在一起，开发出了VizQL，一种全新的可视化关系数据库，这是Tableau公司产品中最核心的技术，并且提供了一个高度定制的界面，可以从多种角度高效直观的展示多维数据库的数据结构与逻辑关系。
2003年，Stolte的老朋友，软银（Softbank Venture Capital）的合伙人Christian
Chabot加盟Tableau。自此，Tableau便从斯坦福大学这个孵化器中走了出来，来自金融领域的Christian
Chabot担任CEO、计算机专业博士Chris
Stole任产品开发总监，曾在乔布斯的皮克斯动画工作室负责视觉特效渲染，并两度获得过奥斯卡最佳科学技术奖的斯坦福大学教授Pat
Hanrahan任首席科学家。其主要数据库可视化软件产品支持关系型数据库、数据管道、云数据库以及普通的Excel表格，可以即时生成多种报告，这些报告还可以自动推送到指定计算机网络以及互联网上。
经过5年的发展，Tableau从2008年走上了高速盈利的局面，这与他们“从一开始就推销自己”的自力更生发展方式有着很大的关系。线上、线下，售前、售后，渠道拓展和OEM合作等方面的巨大投入，给Tableau带来了76%的年复合增长率，特别是09年以后，每年营收都以近一倍的幅度递增。
自成立来，Tableau营收一直增长迅猛，尤其2009年之后，每年都在以近100%的速度递增，2012年迎来了营收达到1亿美元的里程碑。2012年的营收为1亿2770万美元，这是2011年营收（6240万美元）的2倍，是2010年营收（3400万美元）的4倍。2013年Tableau
上市成功，成为了本年度最受追捧的科技创业公司。
2010年开始，Tableau实现盈利，年的净利润分别是270万美元、340万美元和160万美元。
2012年，Tableau的净利润出现了一定程度的下滑，一方面是科技企业的创新研发的税收抵免政策到期，另一方面则主要是公司在市场推广和运营方面的成本也在随着公司规模的扩大而增加，这些因素导致了净利润的下滑。大多数学术派的科技公司，相较于净利润他们都更关心产品的长期发展和粘性，Tableau也是如此。虽然净利润总的看来还是很单薄，只是营收利润的一成，但是Tableau的支出主要是在用在销售推广以及基础建设方面，这占了总运营支出的五成，随着Tableau的业务规模逐渐扩张以及市场布局的逐步完成，其未来的盈利能力不可小觑。
公司规模在这几年中也翻了几番，从2010年的188名员工发展成为名，Tableau也成为了在世界各地设有办事处的国际化公司。
Tableau的发展势态非常健康，对于一个极力坚持“自力更生”的科技公司，在IPO之前几年便已经实现了稳定的净利润，这对于一家刚刚上市的高科技创新企业已经是实属不易，约有七成的科技公司在IPO时是不赚钱的。Tableau不仅丝毫没有使用NEA的风险投资，而且从2010年开始Tableau就实现了较为良好、稳定的资金流。
在面向企业针对商务智能的数据可视化技术领域中，Tableau的竞争对手来自两方面：一方面是和自己规模相当的科技初创公司，其自身在这个市场中的切入点主要是方便易用，数据展示简单直观，而在数据库技术和面向数据库的编程语言方面相对薄弱；另外一方面则是传统的IT巨头，甲骨文，IBM，微软，以及专业的科学计算软件SPSS，SAS，Matlab和R等，这些公司用户基础广而且根基深，IT巨头们都有着完整全面的商务解决方案，从数据收集、存储和到挖掘和展示，但这些平台的复杂性和购买、学习、维护的成本都极高。
科技初创公司：
Spotfire, QlikView
创建于：1996年
客户：4000+
融资：被Tibco以1亿美元收购
2012年营收：1亿美元
创建于：1993年
客户：全球100多个国家中有1100个合作伙伴，22000名用户
融资：1250万美元（2004年），2010年上市
2012年营收：2亿美元（但是没有盈利）
传统的数据库厂商和科学计算软件公司
甲骨文的Oracle BI Suite Enterprise Edition
Plus：一套基于其数据库的整体商务解决方案，几乎涵盖了大型企业所需要的所有业务支撑，并且能够与其他甲骨文的企业服务套件组合。其功能全面而强大，但是其复杂性和成本也极高。配合Oracle
Essbase，这是一个数据库在线联机分析处理服务器套件(OLAP)，旨在将复杂的数据库网络和流程集成化，使得分析人员在开发时可以快速组织和预览所需的数据及其相互关系。这个功能与Tableau的服务有着极强的竞争关系，甲骨文的大多数老客户都选择订购这套软件。
SPSS：作为三大统计分析软件，比较偏重于统计分析，使用者需要一定的数理统计基础，虽然其也是功能强大且操作简单友好，但其输出的图表在与办公软件的兼容性及交互方面有所欠缺；为此SPSS在被IBM收购后，也推出了Viz
Designer，目标直指数据可视化市场。其优势在于SPSS有自己的脚本语言，可以把分析步骤用程序语言的方式实现更为灵活的控制，Viz
Designer自然也被赋予这项功能；但是直到目前SPSS的这个套件，依然如其他已存在的套件一样，数学模型的可调参数众多，使得绝大多数功能都只能供给专业数学和数据专家使用，而且界面的用户体验一直都受到诟病；Tableau虽没有如此多的算法和模型，但是牢牢抓紧了自己的切入点：只是做辅助分析。辅助人们进行视觉化的思考，图形化的数据挖掘和探索。
微软：微软在Office中早已加入SharePoint意在除了SQL
Server服务器以外，还需要让企业客户可以把生成的各种数据和报表，有一个在线共享并可以协同办公的云端体验。其中，Microsoft
Office中Excel的数据透视表（PivotTables和PivotCharts）被很多人用来与Tableau的界面进行对比。从界面上来看虽有些类似，但是Tableau绝对是数据透视表的重大升级版：Tableau针对已导入的数据，可以进行更多层级的过滤、分组和统计计算，也可以把这些数据进行更多维的多种组合和转换，并灵活修改颜色、尺寸、图示等。可以说Excel的数据透视表对于Tableau只是一个初始化步骤，而且从数据图表的美观程度上，Tableau完胜。但是毕竟Excel是目前企业里应用最为普遍的软件，Tableau想实现这部分人群的转化率相当困难。所以Tableau在其Desktop个人版中和Public免费版中都提供了对Excel数据的导入和兼容性，使得自己在Excel的生态环境下，可以快速拓展自己的使用人群。
Matlab：作为最强大的科学计算软件，早在几年之前，Matlab也提供了各种自动报表和统计的功能，对于生成的图表进行即时互动调整的多种参数，而不是一定所有修饰都通过代码完成；但毕竟需要较为深厚的编程基础，比较适合科学方面的可视化项目。
R：作为开源领域里最被认可的统计软件，也和Matlab类似，通过与其他开源软件和对C语言的良好兼容性，很多小企业或者是已经自己定制部署了商务智能工作环境的企业，其在日后业务需要的情况下，一般都选择小规模添加功能去完成业务的需要。这种情况下，R结合C或者Python以及Rail等语言的科学计算环境常常成为首选。而Tableau还不能成为一种语言，而且与其他语言的衔接性至今都因其商业模式的需要没有开放，但是Tableau非常愿意为企业定制开发，并提供完善的售后服务。
Tableau不同于大多数科技初创公司，这些公司对于抢占市场的时机与速度，决定了日后他们的市场份额，所以尽快融资然后在市场推广方面发力是一条必经之路。而Tableau则不同，他们所挑战的市场已经被各大IT巨头所占据，这使得其融资时机、状况和使用情况与大多数近几年登陆纳斯达克的科技公司都存在着一定的差异性。Tableau的CEO
Chabot并不想过早融资，而是希望在引入风险资本之前在融资之前增加客户，加强口碑，打造一家拥有产品、客户和正向现金流的小公司。
Tableau最终只进行了这两轮共1500万美元的风险资本的融资，都是由NEA（New Enterprise
Associates）来完成的，共计募得1500万美元。2004年，Forest
Baskett主持NEA对Tableau的初始A轮融资，500万美元。之后，Forest
Baskett加入了Tableau董事会。2008年，NEA对Tableau完成了B轮融资，1000万美元。此时，Tableau已经开始盈利了，在业内和用户中的影响力日渐扩大。
来自彭博社的截至于2013年5月的统计，NEA的投资回报率为近300%。Tableau融得的资金目前都存在公司的银行账户里，用作意外事件发生时的缓冲资金，同时这些钱也给予客户信心，让他们相信公司留有后劲。
日，Tableau在纽交所上市，当天的发行价为31美元，当日收盘于至50.75美元，涨幅高达64%，发行820万股，共募集资金达2.54亿美元。Tableau市值达17亿美元。
Tableau最早出自斯坦福大学计算机专业，其首席科学家Pat
Hanrahan教授，在上世纪80年代博士毕业后，便开始从事计算机图像学的研究，先后就任于美国数字设备公司和皮克斯动画工厂，但他一直没有脱离学术研究，最初就职于普林斯顿大学，后转至斯坦福大学。斯坦福大学在2005年成立了“地区信息可视化分析研究中心”，Hanrahan教授为主要负责人，领导诸多领域的专家和研究人员进行国家安全方面的信息可视化技术开发与应用。Hanrahan教授可以说是Tableau的灵魂，Tableau的软件产品之所以能独树一帜，与其出众的用户界面和完美的用户体验是分不开的。
Stolte，Hanrahan教授在斯坦福大学的博士生，对数据库技术和数据挖掘及其狂热，正是他当年在斯坦福大学的跨界研究，推动了数据库技术与可视化技术的整合，把计算机技术和影像技术带到了竞争激烈的商业领域，使得Tableau这个最初出自实验室的产品现在在商务智能领域中备受追捧。
Chabot，曾是软银的合伙人，参与和主办过多个企业融资的项目。他对数据分析及其关注和敏感。他在自己的投资行业工作中，亲眼目睹和经历了世纪初的互联网泡沫和相应的纳斯达克崩盘，但是他也看到了商机。作为CEO，他的一系列对于公司发展方面的管理方法与决策，使得Tableau在商务智能提供商的激烈竞争中脱颖而出，9年内便实现了营收过亿。
Tableau的投资方NEA虽然持有相当的股份，但是由于Tableau稳健的的盈利能力，公司的发展和策略还是主要掌握在斯坦福三位校友手中。
“大数据”在近些年持续升温，从电商、金融信贷直到连锁餐饮业等，数据分析和挖掘在当前的互联网和移动科技的突飞猛进的步伐中发挥着越来越重要的作用。
Tableau根据自己过去10年的经验和业界数据估算，全球产生的电子数据将会从2010年的8千亿GB，增长到2020年的4万亿GB。这些蕴藏了大量信息的数据迫切的需要被企业所利用和掌握，转变成策略调整的驱动力，目前已经有无数企业从大数据中受益。根据IDC的预测，全球大数据市场将在年间实现强劲增长，未来几年将保持32%的年复合增长率，2016年的总收入有望达到238亿美元。与此同时，Tableau的几个轻量级商务智能软件的竞争对手在股市中的表现都颇为强劲；整个面向商务发展的软件科技行业都在这几年有着不错的业绩表现。
从企业对大数据的投入来看，2012年全球在传统商业分析软件上的支出为351亿美元，其中商业智能工具占了129亿美元，据Gartner预测，2014年全球将花费810亿美元在业务分析和相关服务上；Forrester则预计2016年全球信息工作者的人数将增至8.65亿。而在2012年第四季度Forrester进行的信息工作者调查报告中显示，只有17%的受访者使用数据仪表板或商业智能工具作为他们工作的一部分，一方面原因是中小型企业改造或者部署用于商务智能所需的平台太过复杂，购买成本和维护成本都过高；另外一方面，则是学习IT巨头们庞大的数据库、编程语言、数据挖掘等技术性太强，过长的学习曲线和培训周期，使得绝大多数企业停留在原有业务所使用的平台，或者软件，甚至只是Excel。
这些企业所遇到的问题，恰恰给了Tableau机会，其高效易用的数据库图形技术和用户界面，恰好满足了这部分企业的需求。
在这个所有企业都在向大数据转型的时期，Tableau的策略也是很清楚的：净利润可以在一定程度上有所牺牲，但是一定要不遗余力的加强市场的拓展和技术开发的升级，给用户最好的购买、使用和后期维护的体验。
扩大客户规模：Tableau已经在用户中形成良好的口碑和高续订率，接下来的几年市场份额争夺战中，首要任务是防止客户流失。这也是其发展策略最重要一环。Tableau销售和营销团队有360名全职员工，占到了公司员工总数的近一半，相比2011年的74名增加了4倍。
全球市场扩张：Tableau已经在加拿大、英国、法国和澳大利亚设立了销售机构，2012年，Tableau又在德国、日本、新加坡、中国设立了销售办事处并在爱尔兰成立了全资附属公司，未来将会在更多国家开办销售办事处，并与当地的经销商开展更为广泛的合作。全球化才是商务智能市场角逐的关键，Tableau并不缺钱，甚至连风险投资都一分没动，之所以上市，有一个重要的原因便是增加国际知名度。
加强企业合作：从软件功能角度，Tableau并不灵活，其拓展性和与第三方语言的互通等方面都逊色于其竞争对手。但是Tableau对其软件的理念就是如此，他们更愿意提供给客户简单易用的软件产品，而非像那些IT巨头们的产品，灵活但是庞大，而且复杂。Tableau在这方面的策略是帮助合作伙伴定制符合其业务需要的功能和连结性（而不让合作方自己去开发这部分，坚决做到与甲骨文，IBM等产品和服务的差异化）。目前Tableau的技术合作伙伴包括传统的数据库厂商，如IBM、微软、甲骨文和Teradata，也包括新兴的数据库厂商如Cloudera、Google、Greenplum（EMC公司的一个部门）和Vertica（惠普公司的一个部门）。Tableau通过与这些公司的产品或服务进行技术整合，使双方互补，从而为客户提供更好的产品或服务，同时也可以帮助Tableau扩展其产品的覆盖范围。Tableau未来将进一步加强技术合作伙伴的建设。
技术改进与创新：如竞争对手章节所介绍，Tableau与其他商务智能解决方案提供商相比，优势在于其强悍的图形处理能力。而计算机技术方面，无论是与IT巨头们还是几个竞争对手，都存在一定的差异，Tableau能有今天的发展，很大程度归功于于自身独特的用户体验和超短的学习曲线，以及“从一开始就推销自己”的自力更生模式。Tableau对自己的强项和弱点都很清楚，所以在技术开发上的投入，也在逐年增强：Tableau未来会把重点放在进一步发展云和移动能力方面，这方面的欠缺使得Tableau饱受争议，而目前正在开发当中的“Tableau
Online”是一种基于云的服务，是一种SaaS软件提供模式；同时进行的重点项目还有“非结构化数据和智能预测”方面的研发，这不仅可以使Tableau补足在非结构化数据处理方面的短板，更主要的是未来的竞争将会是非结构化数据的竞争。
Tableau因其自身的特点和恰当的策略，目前发展态势依旧强势，但是在商务智能解决方案市场领域，业务经常会随着技术的进步而很快发生改变。Tableau的产品结构相对单一，受到来自业内各种规模的竞争对手的压力，很多大中型企业与传统的数据库厂商、IT厂商都建立了较好的合作关系，很有可能因为原合作伙伴技术或者服务的改进，而不再续订Tableau的服务；而中小型企业有可能会对Tableau的几个轻量级商务智能软件竞争对手的产品感兴趣，毕竟Tableau提供的只能说的上是软件，而非平台，对于客户的粘性把握能力相对较弱，Tableau的数据图形化展示是商务智能流程中最后的展示环节中好用的工具，这是Tableau的卖点，但是也可能成为Tableau被其他软件所替换的原因。
走在“大数据”时代所赋予的机遇里，这个刚刚上市的年轻的科技公司，在面对诸多挑战与竞争的同时，牢牢地抓住了自身的独特资源与优势，其采取的策略与各种措施都恰到好处、相得益彰，从其股价可以看出市场对其认可的态度。接下来的几年，是商务智能软件发展的黄金时期，Tableau
不能松懈，而且还要把握住自身与其他竞争者的差异化理念（不可盲从，但是也不可轻敌，尤其技术上的完善与创新），便可保持其数据图形化领域的领头者的地位。
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