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在Tableau中處理大數據集可以避免性能問題的關鍵是優化數據連接、數據提取和可視化設計。以下是一些建議：
使用數據提取：創建數據提取可以幫助加快數據加載和查詢速度。數據提取是將數據從數據源復制到Tableau自帶的超級數據引擎中的一種方式，可以減少與原始數據源的連接和查詢時間。
使用數據源過濾器：在連接到數據源時，使用數據源過濾器可以減少數據加載的量，只加載需要的數據，提高性能。
聚合數據：對于大數據集，考慮在數據加載時進行聚合操作，以減少數據量。可以在數據提取或在Tableau中的數據源設置中進行聚合。
使用數據源優化功能：Tableau提供了數據源優化功能，可以幫助提高連接到大數據源時的性能。可以使用數據源優化器來選擇最佳的連接類型、表的排序和篩選條件等。
使用數據分區：對于大型數據集，可以考慮使用數據分區來分割數據并分布在不同的節點上，以加快查詢速度。
使用增量加載：對于不斷增長的數據集，可以使用增量加載功能，只加載新的數據，減少數據加載時間和提高性能。
精簡可視化設計：設計簡潔的可視化，避免過多的數據點和復雜的計算，以提高可視化的加載速度。
通過以上方法，可以有效地處理大數據集并避免性能問題，提高Tableau的使用體驗和數據分析效率。
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