Tableau Prep正式发布于2018年4月，当月我就在工作环境中使用它，一直到年底才有了中文版本。那时恰逢因为Desktop无法胜任复杂的数据清理，我感到无能为力放弃一小段时间之际，因此可以说Tableau Prep在最关键的时候，让我重拾了对“大数据可视化分析”的信息，之后顺利推广到公司的IT和大数据部门。
一年三个月之后的今天，我给很多人反复推荐了Prep的强大和魅力，自己也几乎逢项目必用Prep开启分析之旅。这几天为一家上市医药公司做了三天的高强度培训，按照朋友@纪杨老师的建议，我把此前最后讲解的Prep穿插到了Desktop可视化分析之前，后来感觉效果确实不错。Prep缓解了大家“数据整理恐惧症”的压力，从而为Desktop的可视化分析提前清理了道路。
晚上又回答了上海一家客户的Prep问题咨询，我想有必要总结自己一年多的使用经历，为正在使用和准备使用prep的朋友拨开前面的不确定和云雾。
说明：2019年开始，Tableau Prep调整为两个产品分支，Prep Builder复杂前端的数据可视化整理和输出，Prep Conductor负责Server端的数据流管理和运行部分。
一、何时使用Tableau Prep
可以说，Tableau Desktop中的数据整理功能，Prep全部都能完成，而且往往效果会更好；反之则不行。在以下的情形下，推荐优先甚至只能使用Tableau Prep整理：
1、数据整理过程，需要对数据做深度处理，比如非常多的错误值需要清理，大量的0值或者null需要排除——关键是，所需要清理的数据量非常大时。
这些功能desktop亦能完成，但是Prep更有效率，可以避免大量的清理运算对desktop可视化造成的性能压力，体现到Server端就是提高了数据访问者的流畅性。昨天在客户那里，500M的Excel表格，12列转置后相当于增加了11倍数据，然后清除0值，输出的hyper文件却只有80M，输出耗时大约5分钟。如果同样的操作放在desktop中完成，再发布到Server中提供共享访问，因为数据清理所带来的时间浪费，随着访问用户的增加，可以理解为是倍数级别的。
谨记：从效率和性能方面看，区分数据整理和数据可视化两个环节，几乎总是有意义的。
2、为了提高可视化的性能，需要大幅度调整数据源的聚合级别并选择部分数据字段
在这里，Prep担当了搭建临时的数据仓库（或者理解为数据缓存）的作用。我们知道数据是有详细级别的，不是每次数据聚合（比如过去各月各区域贡献的销售额）都要从最细的数据粒度来计算求和，这样会影响数据加载和分析性能。
比如我们要做零售终端的贡献分析，我们的很多报表都可以从一个临时表来生成——各零售终端在每个月在每个商品的贡献，我们可以把这个详细级别标记为：终端月份商品。为此，我们可以使用prep的聚合功能，提前创建一个临时聚合表，把最细的数据详细级别数据（比如：终端精确时间商品批次会员）提前聚合到想要的级别（精确时间——> 月份，不保留会员和批次信息）。这样每个月的数据量很可能压缩到之前的1/10，并且可以删除不用的无关字段，这样的数据会非常显著地提高数据可视化过程中的效率。
3、涉及到多次数据连接，并且是在不同阶段做数据连接
数据联结是数据整理必备的技能，简单的联结可以直接在desktop中完成，但是如果要多个数据源多次联结，特别是在一个数据源整理的不同阶段做联结，desktop就束手无策了，这正是Prep大放光彩的时刻。
Prep在此方面有几个地方绝对让人过目不让：
- 直观查看连接结果，包括各部分的连接记录数和连接明细；并可基于结果立刻整理；
- 通过拖拽轻松实现多次连接，更有效率。
- 连接和整理过程通过流程保存，过程可以重复使用。
4、需要使用行转列功能，或者列转行两次及以上（嵌套表头）
数据整理阶段总会遇到很多不符合“数据库范式”的数据，这需要结构上的整理，比如把很多的列转为行显示——特别是所谓的“宽表”，经常用一列代表一个月份或者一个同类的主题。
而在少数情况下，我们还需要行转为列——主要是报表展示的需要。Desktop在数据源的层面仅能执行一次列转行操作，而多次转置和行转列是Prep独有的功能，加上Prep可以在一个流程的多个地方执行转置，在转置方面就更加强大。
二、如何优雅的使用Tableau Prep
作为Prep最早的一批粉丝和深度用户，说明一下几个关键点。
1、 把筛选操作尽可能提前
在任何时候，减少数据的大小都是有意义的。在新版本的Tableau Prep中，进一步增加了“数据筛选”的功能，可以直接通过计算字段保留数据，或者通过多选轻松清除数据。（Tableau Prep Builder 2019.2.3超级棒新功能 ）
不过这里提供一个预防性的建议：尽可能不要在数据源的层面隐藏数据字段，而是放到下一次清理环节中使用“移除”字段来代替。为什么呢？我和我的客户都遇到过类似的情境：可能是bug或者数据源支持的问题，当你的数据源字段增加时，Prep往往不能自动加入这些新字段，相当于只在原来的框架中增量更新，不会自动扩展字段的多少。这种情况下，刷新数据源无效果，只能重建数据源连接，重建的代价就是第一个环节的设置会消失，此前手动隐藏的字段就会重现天日，不得不重新点击一遍。
2、多使用数据聚合，分层看需求，分层准备数据，养成建立数据仓库的习惯
数据聚合是提高性能的核心操作，养成根据分析需要建立数据仓库的概念，会帮助分析师理清数据的层次性、提高可视化过程的效率、减少可视化过程中的复杂运算（LODs）。这也是tableau Prep数据整理的核心落脚点。
“数据是有层次性的”，每个层次代表的是一种视角、一种高度和一种业务场景。数据可视化帮助我们建立全览视角，数据聚合帮助我们从数据层面清晰化。完美搭配～
3、建议：每个流程只做一种操作及其相关操作
虽然Tableau倡导“在任何步骤中应用清理操作”，但是我想同时给出的建议是“不要滥用Tableau软件的易用性”，否则只会增加混乱。从设计的角度看，从使用的经验总结看，尽可能只在一个环节执行一种操作及其紧密关联的整理。比如数据转置环节，那就仅仅做转置和转置后的字段重命名；数据聚合环节，仅仅做数据聚合，除非是聚合的需要，不要在这个环节更改字段名称。
Prep的功能只有几大类：数据整理、数据连接Join、数据并集Union、数据聚合、数据转置，努力让每个环节都具有实质性的意义。
爱因斯坦说，“凡事要追求简单，但不要过于简单”，这句话可以作为数据清理环节的理念。
4、使用颜色和说明，记录流程，便于复盘
在prep中，有几个特别主要的指示牌：流程标题、说明和颜色。在数据连接、数据并集中，颜色是最好的指示牌，我们甚至不需要记住两侧数据的名字了。
一定要善加使用Prep的流程标题和说明，于己于人，都是好处多多。每个流程的“名称”可以说明重点，而“说明”则阐述制作过程和注意点。
爱上PREP，整个世界都会美好。
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