Tableau/PowerBI

### Tableau 和 Power BI 数据可视化工具的功能与使用对比

#### 功能特性

Tableau 提供了直观的拖放界面，使得创建复杂的交互式仪表板变得简单快捷[^1]。相比之下，Power BI 同样拥有易于使用的图形化设计环境，支持通过简单的操作实现数据连接、转换和展示。

两者都具备强大的数据分析能力，但在某些方面各有侧重：

- **集成度**：Power BI 更加紧密地集成了 Microsoft 生态系统中的其他产品和服务，例如 Excel、SharePoint 和 Azure 等；而 Tableau 则提供了广泛的第三方应用程序接口(API)，允许更灵活的数据源接入方式。

- **性能表现**：对于大规模数据集处理而言，Tableau 的内存优化技术使其能够在保持良好响应速度的同时加载大量记录。不过，在面对实时流式传输场景时，Power BI 凭借其内置的支持机制可能更具优势。

#### 使用体验

在用户体验上，两个平台均致力于简化用户的开发流程并提升工作效率。然而具体到细节之处仍存在差异：

- **学习曲线**：初次接触BI工具的新手可能会觉得 Superset 比起 Tableau 来说更容易入手。同样道理也适用于 Power BI —— 它的设计理念旨在让任何人都能快速掌握基本功能，并逐步深入探索高级特性的应用价值。

- **定制灵活性**：尽管二者都能让用户自定义视觉效果以及调整布局样式，但 Tableau 在这方面给予了更大的自由度，尤其是在图表种类的选择性和参数配置选项的数量级上更为突出。

import pandas as pd
from tableauhyperapi import HyperProcess, Connection, Telemetry, CreateMode, TableName
# 连接至Hyper数据库文件(.hyper)
with HyperProcess(telemetry=Telemetry.DO_NOT_SEND_USAGE_DATA_TO_TABLEAU) as hyper:
    with Connection(endpoint=hyper.endpoint, database="example.hyper") as connection:
        result = connection.execute_scalar_query(query=f"SELECT COUNT(*) FROM {TableName('public', 'data')}")
print(f"There are {result} rows in the table.")

Import-PowerBIRootFolder -Path "C:\MyReports"
Set-PowerBITableStyle -Name "SalesData" -Theme Light
Export-PowerBIReport -Path "C:\MyReports\SalesAnalysis.pbix" -Format PDF -OutputFile "C:\Exports\Sales.pdf"