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  • 类别：
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  • 本书以Tableau Desktop的应用为中心，借工具讲解原理，以原理深化工具应用，并由点及面地介绍了业务分析的思考和原理，特别是提出了实践性的“业务—数据—分析”层次框架，并以三类“详细级别”的概念贯通数据模型、高级筛选和高级计算三大主题。
  • 作者：
    喜乐君
    出版社：
    电子工业出版社
    出版时间：
    2023-09-01
    定价：
    ￥189.00
    京东价：￥168.80
    版权说明：
    授权连载 不得转载
    • 作者简介
    喜乐君，Tableau Visionary（2021—2023）、数据分析咨询顾问、培训讲师·敏捷BI“布道师”。连续创业者、上海唯知唯识创始人。山东大学法学学士、教育学硕士，首届“硕士研究生国家奖学金”获得者。站在业务角度、深入行业一线，借Tableau洞悉敏捷分析，重新理解和诠释“业务数据分析”。

    1数字化转型：21世纪的机遇与挑战

    • 第一节 理解数据的层次及分析的价值
    • 第二节 数据应用的3个阶段
    • 第三节 数字化转型到底“转”什么

    2“业务—数据—分析”体系与企业数据地图

    • 第一节 “业务—数据—分析”体系：BDA分析框架
    • 第二节 建立全局视角：企业数据地图
    • 第三节 两种企业级分析推进路径：“自上而下”与“自下而上”
    • 第四节 可视化是大数据分析的桥梁和媒介
    • 第五节 Tableau：大数据敏捷业务分析的“代表作”

    3业务可视化分析：关键概念与方法论

    • 第一节 解析问题结构、理解聚合过程和指标
    • 第二节 明细表与聚合表：聚合的逻辑过程
    • 第三节 可视化图形：聚合交叉表的“另一面”
    • 第四节 简单问题的“三步走”方法和Tableau示例
    • 第五节 聚合度和详细级别：构建复杂问题层次理论

    4数据合并与关系模型（Tableau/SQL）

    • 第一节 概论：数据合并与连接数据源
    • 第二节 数据合并的分类矩阵与数据模型案例
    • 第三节 行级别并集、连接与Tableau/SQL方法
    • 第四节 从数据关系匹配到关系模型
    • 第五节 重说数据混合：编辑匹配关系和匹配详细级别
    • 第六节 不同数据合并类型的相互影响
    • 第七节 Tableau与SQL/Python的结合

    5可视化分析与探索

    • 第一节 数据准备：理解业务过程与整理数据字段
    • 第二节 从问题到可视化图形：如何确定主视图框架
    • 第三节 可视化绘制方法与可视化增强
    • 第四节 高级分析入门：参考线与参考区间
    • 第五节 格式设置：必要调整，但不要过度

    6Tableau/SQL筛选与集操作

    • 第一节 理解不同工具背后的筛选方法与共同点
    • 第二节 筛选的分类方法：基于详细级别的视角
    • 第三节 筛选范围的交互方法：快速筛选和参数控制
    • 第四节 多个筛选的处理：交集计算和优先级
    • 第五节 集（Set）：把筛选保留下来的“神奇容器”
    • 第六节 集的运算、优先级和应用
    • 第七节 中级交互：仪表板中的快速筛选、集交互
    • 第八节 更多实用工具：分组、数据桶、分层结构、排序

    7仪表板设计、进阶与高级交互

    • 第一节 仪表板：最重要的主题展现形式
    • 第二节 故事：以数据故事叙事、探索
    • 第三节 仪表板进阶：指标、初始模板、性能优化与“数据指南”
    • 第四节 三种基本交互类型：筛选、高亮和页面
    • 第五节 两类高级交互工具：参数、集交互
    • 第六节 参数动作：参数、计算和交互（Tableau 2019.2+版本）
    • 第七节 高级交互：指定区域对象的动态可见性（Tableau 2022.3+版本）
    • 第八节 高级互动的巅峰：集动作和集控制

    8计算的底层框架：行级别计算与聚合计算

    • 第一节 计算的演进及分类：从Excel、SQL到Tableau
    • 第二节 计算的两大分类：分析是聚合的抽象过程
    • 第三节 数据准备类函数（上）：字符串函数、日期函数
    • 第四节 数据准备类函数（下）：正则表达式
    • 第五节 分析函数：从明细到问题的“直接聚合”
    • 第六节 通用型计算：算术函数和逻辑函数
    • 第七节 行级别计算与聚合计算的区别与结合
    • 第八节 专题：地理空间分析之“空间函数”

    9高级分析函数：Tableau表计算/SQL窗口函数

    • 第一节 合计的两个方法及“广义LOD表达式”
    • 第二节 “同/环比”偏移计算及表计算设置方法
    • 第三节 小结：表计算的独特性及两种设置方法
    • 第四节 高级分析函数之排序计算：INDEX与RANK
    • 第五节 最重要的二次聚合函数：WINDOW（窗口）函数
    • 第六节 最常用的表计算：快速表计算及其附加计算
    • 第七节 表计算应用（1）：自定义参考线、“合计利润率”
    • 第八节 表计算应用（2）：标杆分析——多种类型的计算组合
    • 第九节 表计算应用（3）：帕累托分布——累计、合计及嵌套
    • 第一十零节 表计算应用（4）：金融ANR计算——表计算高级嵌套
    • 第一十一节 表计算筛选器：优先级最低的筛选类型
    • 第一十二节 表计算延伸应用：预测建模函数

    10结构化问题分析：LOD表达式与SQL聚合子查询

    • 第一节 业务解析：理解LOD表达式的逻辑和本质
    • 第二节 LOD表达式的“详细级别”及其与视图关系
    • 第三节 相对指定的LOD表达式及运算优先级
    • 第四节 超越LOD：计算的详细级别体系及其优先级
    • 第五节 走向实践：多遍聚合问题与结构化分析方法
    • 第六节 客户分析专题：客户RFM相关案例分析
    • 第七节 产品分析高级专题：购物篮分析的多个角度
    • 第八节 总结：高级计算的最佳实践

    11从数据管理到数据仓库：敏捷分析的基石

    • 第一节 数据管理功能：以数据为中心
    • 第二节 从数据管理（DM）到数据仓库（DW）
    • 第三节 ETL：数据仓库中的数据处理
    • 第四节 建议：视Tableau为DW/BI平台