一、何時使用Tableau Prep
可以說，Tableau Desktop中的數據整理功能，Prep全部都能完成，而且往往效果會更好；反之則不行。在以下的情形下，推薦優先甚至只能使用Tableau Prep整理：
1、數據整理過程，需要對數據做深度處理，比如非常多的錯誤值需要清理，大量的0值或者null需要排除——關鍵是，所需要清理的數據量非常大時。
這些功能desktop亦能完成，但是Prep更有效率，可以避免大量的清理運算對desktop可視化造成的性能壓力，體現到Server端就是提高了數據訪問者的流暢性。昨天在客戶那裏，500M的Excel表格，12列轉置後相當於增加了11倍數據，然後清除0值，輸出的hyper文件卻只有80M，輸出耗時大約5分鐘。如果同樣的操作放在desktop中完成，再發布到Server中提供共享訪問，因爲數據清理所帶來的時間浪費，隨着訪問用戶的增加，可以理解爲是倍數級別的。
謹記：從效率和性能方面看，區分數據整理和數據可視化兩個環節，幾乎總是有意義的。
2、爲了提高可視化的性能，需要大幅度調整數據源的聚合級別並選擇部分數據字段
在這裏，Prep擔當了搭建臨時的數據倉庫（或者理解爲數據緩存）的作用。我們知道數據是有詳細級別的，不是每次數據聚合（比如過去各月各區域貢獻的銷售額）都要從最細的數據粒度來計算求和，這樣會影響數據加載和分析性能。
比如我們要做零售終端的貢獻分析，我們的很多報表都可以從一個臨時表來生成——各零售終端在每個月在每個商品的貢獻，我們可以把這個詳細級別標記爲：終端*月份*商品。爲此，我們可以使用prep的聚合功能，提前創建一個臨時聚合表，把最細的數據詳細級別數據（比如：終端*精確時間*商品*批次*會員）提前聚合到想要的級別（精確時間——> 月份，不保留會員和批次信息）。這樣每個月的數據量很可能壓縮到之前的1/10，並且可以刪除不用的無關字段，這樣的數據會非常顯著地提高數據可視化過程中的效率。
3、涉及到多次數據連接，並且是在不同階段做數據連接
數據聯結是數據整理必備的技能，簡單的聯結可以直接在desktop中完成，但是如果要多個數據源多次聯結，特別是在一個數據源整理的不同階段做聯結，desktop就束手無策了，這正是Prep大放光彩的時刻。
Prep在此方面有幾個地方絕對讓人過目不讓：
- 直觀查看連接結果，包括各部分的連接記錄數和連接明細；並可基於結果立刻整理；
- 通過拖拽輕鬆實現多次連接，更有效率。
- 連接和整理過程通過流程保存，過程可以重複使用。
4、需要使用行轉列功能，或者列轉行兩次及以上（嵌套表頭）
數據整理階段總會遇到很多不符合“數據庫範式”的數據，這需要結構上的整理，比如把很多的列轉爲行顯示——特別是所謂的“寬表”，經常用一列代表一個月份或者一個同類的主題。
而在少數情況下，我們還需要行轉爲列——主要是報表展示的需要。Desktop在數據源的層面僅能執行一次列轉行操作，而多次轉置和行轉列是Prep獨有的功能，加上Prep可以在一個流程的多個地方執行轉置，在轉置方面就更加強大。
二、如何優雅的使用Tableau Prep
作爲Prep最早的一批粉絲和深度用戶，說明一下幾個關鍵點。
1、 把篩選操作儘可能提前
在任何時候，減少數據的大小都是有意義的。在新版本的Tableau Prep中，進一步增加了“數據篩選”的功能，可以直接通過計算字段保留數據，或者通過多選輕鬆清除數據。（Tableau Prep Builder 2019.2.3超級棒新功能 ）
不過這裏提供一個預防性的建議：儘可能不要在數據源的層面隱藏數據字段，而是放到下一次清理環節中使用“移除”字段來代替。爲什麼呢？我和我的客戶都遇到過類似的情境：可能是bug或者數據源支持的問題，當你的數據源字段增加時，Prep往往不能自動加入這些新字段，相當於只在原來的框架中增量更新，不會自動擴展字段的多少。這種情況下，刷新數據源無效果，只能重建數據源連接，重建的代價就是第一個環節的設置會消失，此前手動隱藏的字段就會重現天日，不得不重新點擊一遍。
2、多使用數據聚合，分層看需求，分層準備數據，養成建立數據倉庫的習慣
數據聚合是提高性能的核心操作，養成根據分析需要建立數據倉庫的概念，會幫助分析師理清數據的層次性、提高可視化過程的效率、減少可視化過程中的複雜運算（LODs）。這也是tableau Prep數據整理的核心落腳點。
“數據是有層次性的”，每個層次代表的是一種視角、一種高度和一種業務場景。數據可視化幫助我們建立全覽視角，數據聚合幫助我們從數據層面清晰化。完美搭配～
3、建議：每個流程只做一種操作及其相關操作
雖然Tableau倡導“在任何步驟中應用清理操作”，但是我想同時給出的建議是“不要濫用Tableau軟件的易用性”，否則只會增加混亂。從設計的角度看，從使用的經驗總結看，儘可能只在一個環節執行一種操作及其緊密關聯的整理。比如數據轉置環節，那就僅僅做轉置和轉置後的字段重命名；數據聚合環節，僅僅做數據聚合，除非是聚合的需要，不要在這個環節更改字段名稱。
Prep的功能只有幾大類：數據整理、數據連接Join、數據並集Union、數據聚合、數據轉置，努力讓每個環節都具有實質性的意義。
4、使用顏色和說明，記錄流程，便於覆盤
在prep中，有幾個特別主要的指示牌：流程標題、說明和顏色。在數據連接、數據並集中，顏色是最好的指示牌，我們甚至不需要記住兩側數據的名字了。