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大話數(shù)據(jù)分析 Tableau數(shù)據(jù)可視化實戰(zhàn)

大話數(shù)據(jù)分析 Tableau數(shù)據(jù)可視化實戰(zhàn)

定 價:¥89.00

作 者: 高云龍,孫辰 著
出版社: 人民郵電出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787115499677 出版時間: 2019-02-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 385 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書講述了一個現(xiàn)代企業(yè)從zui初的報表開發(fā)模式轉(zhuǎn)向敏捷型分析模式的故事,通篇以對話的形式模擬職場人員在日常工作中使用數(shù)據(jù)分析解決問題并進行業(yè)務決策的過程。本書組織了一套全新的學習體系,內(nèi)容由淺入深,從一開始jiu帶入到實際的業(yè)務分析應用中,從zui基本的時間序列分析開始發(fā)現(xiàn)銷售模式和季節(jié)性波動規(guī)律,到通過熱圖來分析一線銷售和服務人員的排班優(yōu)化,再到深入分析客戶的80/20 規(guī)律等,每一章都在使用Tableau 分析和解決實際商業(yè)中遇到的問題。本書適合Tableau 數(shù)據(jù)分析師閱讀。

作者簡介

  高云龍,現(xiàn)任職于Tableau軟件公司,從2000年開始從事數(shù)據(jù)倉庫、商務智能領域的工作,曾任職于軟件系統(tǒng)集成商、商務智能軟件產(chǎn)品公司。孫辰,***商業(yè)智能經(jīng)理。曾任職于阿爾斯通、通用電氣等企業(yè),專注于數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、商業(yè)智能應用及可視化分析等領域。

圖書目錄

第0章 沒有Tableau的日子 1
第 1章 分析師起步:Tableau的第 一堂課 5
1.1 先了解一下Tableau公司 5
1.2 動手連接數(shù)據(jù)吧 8
1.3 發(fā)現(xiàn)銷售規(guī)律:時間序列分析 21
1.4 洞察虧損地區(qū):地理維度分析 35
1.5 探究產(chǎn)品虧損的原因:產(chǎn)品維度分析 40
1.6 初步客戶畫像:客戶維度分析 49
1.7 呈現(xiàn)你的觀點和結論:儀表板和故事 51
第 2章 破解難題:Tableau連接復雜Excel數(shù)據(jù) 60
2.1 陷入困難 60
2.2 Tableau輕松搞定 63
第3章 通過數(shù)據(jù)洞察業(yè)務:Tableau計算基礎 75
3.1 霧霾對客服是否有影響 75
3.2 計算實際發(fā)貨周期 77
3.3 可視化最佳實踐:為什么不用餅圖 79
3.4 從概況到細節(jié):具體至每筆交易發(fā)
貨狀態(tài) 84
3.5 數(shù)據(jù)分析師的臺歷:臺歷圖 88
第4章 初識表計算 92
4.1 如果生意本來就很好,還需要分析嗎 92
4.2 基礎表計算選項 93
4.3 計算依據(jù)難度1級:表橫穿向下 96
4.4 計算依據(jù)難度2級:區(qū)橫穿向下 99
4.5 計算依據(jù)難度3級:單元格內(nèi)
表計算 101
4.6 計算依據(jù)難度4級:特定維度 102
4.7 計算依據(jù)難度5級:多維度組合 104
4.8 計算依據(jù)難度6級:重啟順序 109
4.9 計算依據(jù)難度7級:嵌套表計算 112
第5章 增收不增利,成長有隱憂:Tableau計算進階 115
5.1 數(shù)據(jù)可能誤導決策 115
5.2 聚合非聚合 118
5.3 Tableau函數(shù)一瞥 124
第6章 歡迎進入Tableau計算深水區(qū):LOD表達式概述 128
6.1 有道理的奇葩要求 128
6.2 LOD基礎 129
6.3 過濾后的全國占比問題:FIXED應用 132
6.4 每個省最大的客戶:INCLUDE應用 135
6.5 對標分析:EXCLUDE應用 137
第7章 老客戶貢獻分析:集的應用 140
7.1 吵架也要有數(shù)據(jù)支持 140
7.2 如何從數(shù)據(jù)中找出頭緒 141
7.3 客戶跟蹤分析 144
7.4 集合的創(chuàng)建和使用 147
7.5 客戶發(fā)展分析 149
7.6 老客戶究竟貢獻有多大 153
第8章 客戶80/20定律:快速嵌套表計算 159
8.1 數(shù)據(jù)平息爭論 159
8.2 客戶流失分析 161
8.3 80/20分析:客戶帕累托 163
第9章 關注重點產(chǎn)品:排序 169
9.1 Top N中的陷阱 169
9.2 rank方法 172
9.3 嵌套排序 175
9.4 合并字段方法 177
9.5 Index方法 181
第 10章 數(shù)據(jù)桶與指標分段:數(shù)據(jù)分組 185
10.1 按照銷售量的簡單分組 185
10.2 數(shù)據(jù)桶 200
10.3 產(chǎn)品帕累托 202
第 11章 銷售要重新劃地盤兒啦:手工分組 203
11.1 調(diào)整銷售區(qū)劃 203
11.2 產(chǎn)品歸類分組 209
11.3 用函數(shù)切分產(chǎn)品名稱,獲取品牌
信息 211
第 12章 靈活的KPI分析:數(shù)據(jù)混合與嵌套表計算 212
12.1 賣得多就是業(yè)績好嗎 212
12.2 實際值遇到目標值,得到KPI:
數(shù)據(jù)混合和表計算 214
12.3 緊盯目標:標靶圖 219
12.4 各種TD的分析 221
12.5 混合,然后去掉混合 237
12.6 不關聯(lián)的混合 246
第 13章 提升分析性能:數(shù)據(jù)提取 249
13.1 快則酣暢,慢則憋氣 249
13.2 條件都選好再刷新 250
13.3 性能分析 251
13.4 實時與提取 253
第 14章 把數(shù)據(jù)分析和網(wǎng)絡百科相連:動態(tài)儀表板 260
14.1 不公平的對比分析 260
14.2 引導式分析 262
14.3 儀表板操作 265
14.4 儀表板上的URL動作 268
14.5 懸停加亮 271
第 15章 一切都可以圖形化:自定義地圖應用詳解 276
15.1 地圖的玩法 276
15.2 背景地圖標記應用 277
15.3 背景圖片上畫線 283
15.4 背景圖片上畫多邊形區(qū)域 285
第 16章 更多的靈活與互動性:參數(shù)概述 287
16.1 問題 287
16.2 變動的Top N 288
16.3 可變的維度和度量 293
16.4 What-if分析 295
16.5 切換不同的圖表 297
第 17章 分析常常就是篩選過程:篩選器概述 302
17.1 篩選的基本原理 302
17.2 各種篩選器的優(yōu)先順序 313
17.3 篩選器的作用范圍 323
第 18章 讓數(shù)據(jù)更生動:自定義形狀 325
18.1 儀表板上的產(chǎn)品分析 325
18.2 自定義形狀 329
18.3 可能的應用場景 333
第 19章 流向分析:桑基十八式 336
19.1 流向問題的提出 336
19.2 ?;耸?340
第 20章 數(shù)據(jù)準備也能可視化:Tableau Prep 353
第 21章 職業(yè)困惑:數(shù)據(jù)分析師有沒有前途 377
21.1 機會與困惑 377
21.2 錨點分析 379
21.3 柳暗花明 385

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