Tableau商业分析从新手到高手 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

美智讯（Bizinsight）著

图书标签:

Tableau
商业分析
数据可视化
数据分析
BI
数据挖掘
图表
新手入门
进阶
实战

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到静思书屋

book.idnshop.cc

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

出版社：电子工业出版社

ISBN：9787121338366

版次：1

商品编码：12370006

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-06-01

用纸：胶版纸

页数：256

字数：358000

具体描述

产品特色

编辑推荐

适读人群：本书适合企业中从事数据分析岗位1～3年的职场人员作为自学教程，也适合作为大中专院校相关专?业的教学参考书，也适合社会上的商业分析类培训机构作为教材使用。

众所周知，在2018 Gartner“分析和商业智能魔力象限”报告中，Tableau连续六年荣获“领导者”称号，并被评为直观交互式可视化分析的黄金标准。

《Tableau商业分析从新手到高手》尽量还原了一些现实商业分析场景，展现了在这些场景下如何结合数据和?Tableau的可视化技术，对多种商业问题进行探索和解答。希望通过这样的方式让读者更容?易学会使用Tableau，快速成为一名合格的分析师，而非软件操作匠人。

内容简介

2015年，美智讯公司与沈浩老师合作撰写了国内较早的一本Tableau中文书《触手可及的大数据分析工具：Tableau案例集》。该书经过了多次重印，发行甚广。看到书籍如此受欢迎，我们很受鼓舞，于是推出了这本书。

《Tableau商业分析从新手到高手》共分为四个部分，分别是产品主题分析、客户主题分析、营销主题分析、技术扩展主题。

《Tableau商业分析从新手到高手》偏重于商业分析思路的讲解，采用6个人物场景对话的方式讲授商业问题。每一章的结构是：先抛出商业环境中一个真实的具有挑战性的业务或需要决策的问题，然后提出解决问题的思路并得出结论（即“分析思路”部分），再介绍如何用Tableau实现其中的关键部分（即“技术实现”部分）。“分析思路”部分，通常与具体的软件工具无关；Tableau“技术实现”部分，如果用到了R或Kettle等相关软件工具，则在相应节中呈现详细的操作步骤。

《Tableau商业分析从新手到高手》适合企业中从事数据分析岗位1～3年的职场人员作为自学教程，也适合作为大中专院校相关专业的教学参考书，也适合社会上的商业分析类培训机构作为教材使用。

作者简介

“博易智讯”与“美智讯”均为“Bizinsight”旗下品牌。

Bizinsight自2006年成立以来，一直专注于数据分析与商业智能领域，为企业提供量化分析与全面数据应用的整体解决方案，是国内较早一批提供数据挖掘与大数据应用软件和服务的团队。签约客户覆盖多家世界500强公司与中国500强公司。

本书主要由我们的服务团队“美智讯”撰写。这是一个专业从事大数据版块的企业文化培养、员工技能培训、整体方案设计与技术服务外包实施团队。这个团队日常工作是协助客户做高效处理与深度分析，例如交易记录、网页点击、地理位置、物联网回传、语音语义等一切进入企业经营过程中的大数据。

精彩书评

数据可视化是一架有效连接数据和应用的桥梁。无论是高级的分析人员，还是业务高?手，擅用可视化技术，都可以提高挖掘数据信息的效率以及增加决策的准确性。

?关于可视化的工具有很多，所需掌握的软件操作也并不难。但掌握了各种快速展现数据?的方法，这仅仅是一个开始。想要更有效地利用数据，需要很多的分析经验、行业知识以及?流程型框架的方法论。?

这些知识的获得，需要大量的实际案例积累与总结。美智讯（Bizinsight）公司的团?队，愿意在工作之余，将工作中可传播的知识和脱敏的数据总结成案例，传播数据可视化分?析的思路与经验，算是难能可贵。

?前人栽树，后人乘凉。祝愿各位读者可以利用本书的案例和经验，拓展自己的思路，在?工作中快速成为高手，让数据可视化技术发挥出更多的价值。优质化的数据分析是迈向AI的?重要途径，Bizinsight团队做到了，大家一起来欣赏吧！

?—谢邦昌?

台北医学大学管理学院院长，大数据研究中心主任?

中华数据挖掘协会（Chung-huaDataMiningSociety，CDMS）理事长?

近几年，我将许多时间花在了算法建模与工程级应用上，带博士的方向也从“传播学”?转到了工科为主的“媒体大数据与社会计算”。成功的大数据分析项目，至少是三方面的综合?效果：科学的模型与算法、支撑大数据运行的软/硬件架构、贴合实效的商业分析闭环。?

如果将时间投入到特定的算法学习中，掌握一定的建模技能并不难；同时，低成本技术?架构为企业提供弹性算力支撑的平台已日渐成熟。多数企业的人才队伍中，只需三五位数据?科学家钻研模型、算法与架构，其余大部分数据分析岗位分散于各工作流程，每日解读从商?业智能、机器学习、物联网等系统传回的结果，将其融入商业运作之闭环并监控实施效果。

如今正在从事数据分析工作的人员，大多数并没有统计学、计算机科学和数学专业背?景。同时，多数高校的生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等学科，也已经?开设了多门大数据课程。究其原因，因为数据分析岗位需要复合型知识与管理思路。

?这本《Tableau商业分析从新手到高手》推荐给正在从事数据分析岗位的职场新人。祝?愿读者们完成数据探查、落实分析思路，以及绘制图表的速度能够提升。如果部分读者已经?掌握了SPSS、SAS、R与Python等分析工具，那就更好了，快向深度学习进发吧！

?—沈浩?

中国传媒大学新闻学院教授博士生导师

?中国传媒大学调查统计研究所所长大数据挖掘与社会计算实验室主任?

中国市场研究协会（CMRA）会长?

国家信息中心评选之“十大影响力的大数据领域学者”

Data（数据）的字根源于拉丁文Datus一词，意为“给予”“交付”。例如这本书是通?过Thomas交给我的，拉丁文就是“HiclibermihiaThomasdatusest.”从这个角度来了解?数据，可以发现数据的本质和Datus的相似之处:能够给予不同对象相对应的价值。?

数据本身必须根据使用目的，通过适当梳理、分析和可视化，才能够萃取其中的价值?并采取相对应的行动。利用Tableau强大的可视化功能以及整合其他开源软件的能力，能?迅速、有效地执行这些程序，传递数据的重要价值。这本《Tableau商业分析从新手到高?手》，从商业目标回推所需的分析架构与可视化方式，聚焦分析客户、产品、营销活动等商?业上常碰到的主题，利用数据分析的方式，提升商业效率。?

如果说《Tableau商业分析一点通》是一个指南针，那么现在你手中的这本书就如藏?宝图：前者让你不会在Tableau的强大功能中迷失方向，后者则能告诉你如何找到你要的?商业宝藏。善用它，就可以帮公司挖掘出那些蕴藏在数据底下的商业价值，实现利用数据?（data）原始的初衷。

?—林雨旸

?“2017Tableau可视化分析争霸赛”上海站冠军

数据分析越来越成为一种技能，而不是职业。业务人员与数据分析师二者的界限逐渐?模糊，大多数的企业需要的是“懂数据的业务”或者“懂业务的数据分析师”。本书通过?轻松的场景对话形式，用Tableau解决常见的商业问题。一方面通过Tableau帮助业务人员弥?补技能树中数据能力的缺失，另一方面将数据分析师带入生动的商业分析场景，避免沦为?“CTO”——首席提数官。

?—赵龙飞

?“2017Tableau可视化分析争霸赛”北京站冠军

这本书以问题为导向，由浅入深地将技术专题和精辟的分析思路嵌入逼真的典型商业?分析场景中，为读者讲解如何使用Tableau——这个几乎能够提供一站式数据解决方案的软?件——跨越商业分析过程中遇到的工具和技术障碍。?书中故事性的技术讲解方式精巧高妙，注重学习效果的同时，也充分地关注了读者的学?习体验。这与慧科集团长期在国家“教育部”和“工信部”的支持下协助高等院校以“产教?融合，协同育人”方式培养面向新兴科技领域人才和向企业提供急需人才过程中所坚持的教?育服务理念高度相似，值得每一位教育者和技术布道师借鉴。?

—叶风哲?

慧科研究院高级研究员

?在对比了Qlik、PowerBI和Tableau的“Server+Deskop”部署的综合成本、学习曲?线、服务支持等因素后，我们选择了Tableau。?Tableau在数据驱动公司战略转型的过程中，即时、高效地发挥了良好的推动作用，真?正地帮助我们快速发展和创造价值。Bizinsight在商业智能数据分析方面具有丰富的实战经?验。本书的每一章均通过实际案例来讲解，其中的操作思路和方法对于数据分析工作具有十?分重要的借鉴和启发意义，值得推荐。

?—蔡永健?

奥鹏教育大数据?

让数据会说话！本书运用“5W1H”的逻辑模式，告诉大家Tableau的正确使用方法和?强大功能。?它仅仅是对现有数据的图表展示？不，对数据分析人员来说，更重要的是如何预测未来?数据的变化趋势。?本书针对多种不同商业分析场景，对不同岗位的人群如何使用Tableau进行了解读和指?导，为业务人员使用数据提供保障。本书让业务人员在不需要骚扰开发者的情况下，可以快?速地完成数据分析工作。

?—CDA数据分析研究院

?一本BI商业智能分析领域的好书！?这是一本专门介绍如何使用Tableau做数据分析的书。书中案例的样本数据真实，涵盖?行业广。即使没有IT基础，也能从中体验到数据分析的乐趣。在大数据时代，每个企业都有?对数据分析的需求，中国大数据分析师（BDA数据分析师）是国内从事数据分析工作的主要力?量，关注如何为企业快速高效提供数据信息。作为一名BDA数据分析师，本书值得关注学习。

?—张良?

中经数（北京）数据应用技术研究院

精彩书摘

2.3拓展技术专题3：数据清理?

现实工作中，开始分析数据时，数据往往不像教科书或软件自带的数据示例那么好的质?量。即使是电商行业程序化系统自动留存的数据，大多数时候其中也会发现各种各样需要处?理的问题。

?常见的数据质量问题包括但不限于：数据中的异常值、关键数据缺失、混合多数据源时?无法找到有效连接的关键字段等。在所有需要使用数据的场景中，无论数据可视化分析、商?业智能报表开发，还是更复杂的大数据建模，数据质量问题都是整个流程中必须面对的，并?且是最花费时间的工作。

?Tableau提供了一些功能支持数据检查和数据预处理，包括在可视化工作区中直接隐藏?不需要的数据，以及在多表连接过程中，连接字段可以使用公式在数据源连接界面中直接对?数据进行重构。?

下面列举一些常见数据处理功能的应用。?

1．字符错误的整理

?分类数据经常会出现大小写不一致（如tableauy-yTableau），错别字（如tableauy-y?Tableu），记录中前后存储了看不到的空格等问题（如tableauy-yyytableau）。这些错误在人?工观察时都不会造成太大困扰，我们的大脑会自动归纳和修正。但对电脑来说，这些都是不?同的记录，这和我们希望的处理方式不一致。针对此类问题，可以用Tableau公式中提供的?分组功能手动处理或者使用函数功能自动处理。

?当有少量的记录不一致时，可以在Tableau中的“数据”面板有问题的字段上单击鼠标?右键，在弹出的菜单中选择创建组命令，手工将书写错误的相同数据记录归为一组，然后?重命名为一个正确的组名。例如：“Tableau”“Tableau工具”“Tableau软件”这三种记?录，可以重新归类为“Tableau软件”。

?如果需要手工处理的比较多，可以创建计算字段，使用软件提供的函数来自动完成。例?如，字段中存储了很多名称，但大小写不统一，并且可能字段的首尾有不需要的空格，此类?问题，可以通过创建计算字段，输入公式“LOWER(TRIM(字段))”自动统一不规范的字段，?生成新的字段，免去大量的手工整理工作。

2．数据异常值的识别处理

?通过散点图或者直方图可以很容易地识别数据中的“异常值”。如果数据展现的特征异?于群体，或者某条记录的值比多数值都大很多、这样的记录是不是真正的异常，需要根据业?务经验进行逻辑判断，然后再选择合适的处理方法。

一旦确定为异常值，Tableau中可以设置筛选条件过滤异常值。值的筛选有多种方式：

?（1）使用图表筛选器面板。将需要设置为筛选条件的字段拖动到筛选器面板，然后设置筛选条件，这样可以在数据表级别过滤掉一些不需要的异常记录。

（2）在数据连接源过滤数据。这样，所有使用同一数据源的数据表都会被过滤。例?如：在客户主题的优惠券分析中（在第8章会介绍），如果用券比率大于1，则为异常值，?应该过滤掉这类数据。可以在数据源视图中单击筛选器的编辑项目，对数据源总体添加一个?『用券比率』字段，并设置筛选条件“至多为1”。

（3）数据重构。数据重构就是实行行/列数据格式的转化。Tableau在数据源提供了一?个数据重构的功能。

前言/序言

本书讲什么

本书主要讲解Tableau的使用方法，而不是Tableau的操作方法。

?Tableau作为一个操作简单的可视化分析软件，在连接好数据后，通过拖曳鼠标很快就?可以获得一幅可视化作品，至于它是美观或者丑陋，取决于你的审美能力和一些运气。但无?论怎样，快速生成图形仅仅是Tableau提供的能力，并不是它存在的主要价值。?

数据是一种数字化的信息承载形式。只有使用者通过工具处理数据，从中捕获到需要的?信息，并且使用信息指导了现实的行动，才会让数据产生价值。?

可视化技术的主要目标是帮助用户高效地捕获数据中的信息。掌握了Tableau的各种功?能，能够制作各种数据图表，并不算是会用软件。将软件作为一种工具，熟练地操作和探索?数据，发现有价值的东西，才是软件的使用之道。

?所以，我们尽量还原了一些现实商业分析场景，展现了在这些场景下如何结合数据和?Tableau的可视化技术，对多种商业问题进行探索和解答。希望通过这样的方式让读者更容?易学会使用Tableau，快速成为一名合格的分析师，而非软件操作匠人。

?基于这样的目标，本书每个部分的开始，都是先结合数据图表进行某种商业分析。分析?逻辑有时候简单，有时候复杂，有时候没有获得确定答案，但这就是商业分析环境的现实情?况，我们尽量把它还原出来，以帮助读者了解在真实分析环境中，如何更好地使用Tableau?解决问题。

?本书在深挖软件能力的同时，也展现软件的局限在哪里，以及如何结合其他工具和技术?更好地解决问题。当然，本书主要内容还是关于Tableau的，对其他技术的介绍，更多的是?给读者一种信息线索，指出Tableau和其他相关工具组合运用的方向。?

数据分析师必须是践行者，所以在每个分析思路的后面，阐述了可视化图形的实现方?式。文字上，这两部分没有糅合到一起，因为软件的实现操作和对数据图形的观察分析，本质上是两种思维，我们不希望两种思维互相干扰。?

这种文字结构另外的一个好处是，避免技术高手重复阅读自己已掌握的知识（对软件非?常熟悉的用户，看到图形一般就已经知道如何实现，重复阅读操作过程是浪费时间）。?

案例数据及商业场景的设定

?常见数据软件的操作案例，使用的数据要么是一些玩具性质的数据集，只能演示软件?功能，反映不出分析师面对的现实复杂情况和软件功能的现实意义；要么是国外的一些公开?的数据集，国内的用户进行学习的时候，很难进行场景代入，分析也没有感觉。?

本书内容融合了很多项目的现实经验，全书案例都是基于真实商业场景重新构建的数据?集，所用数据，除规模缩小、对关键信息进行脱敏以保证合法使用外，数据中的模式基本保?留了“原汁原味” 。依托于这些数据，书中尽量重现了Tableau可视化技术在各种现实商业?环境下的应用，希望能带给读者一些有价值的启发，帮助大家迅速建立起实战能力。?

具体来讲，本书案例主要包括以下商业分析场景：

?产品分析

产品线优劣的分析?

销售时间变化模式的分析

产品价值分析?

客户分析?

户的合理分群

客户留存分析

客户生命期分析

产品促销反应分析

?营销效果的分析?

媒体的营销价值分析

不同营销策略的对比测试?

购物篮分析

?商品评论分析

电商平台产品评论的综合分析（文本分析）

重要说明：?现实商业环境的复杂性和解决方案的细节，远远超过本书所阐述的内容范围。从分析上?来说，不同企业的细节各不相同，可借鉴意义并不大。所以本书舍弃了很多细节，尽量陈述?了比较通用的思维框架。读者参考案例进行实际分析时，可以参考主要思考逻辑，但细节需?要结合各自情况因地制宜地做出调整。?

Tableau的正确使用方式

?Tableau自诞生之日起，就不断地被用来与Excel、Power BI、D3等各种作图相关的软件?对比，这充分证明了Tableau的影响力，但同时也说明了大家对它的误解。虽然官方在不断?重复“敏捷的自助式分析”的初衷，但看来多数用户并没有充分理解Tableau官方宣传中所?传达的信息。?

需要一种工具：能够快速灵活地连接和整合数据，提供简单的方式实现从不同的角度观?察研究数据，计算和展示不同的指标，获得的结果应该能够马上分享，获取反馈，并推进后?续的分析。

?Tableau的设计初衷就是搭建这种工具，无论业务人员是自己连接数据进行分析，还?是需要和其他相关人员分享和探讨结果，都可以在Tableau体系中简单快速地完成（随着?Tableau版本的不断更新，这种特性更加突出）。?

理解了这些，你就会意识到Tableau软件提供的标准筛选控件，各种动态数据交互的展?示方式，快速搭建“仪表板”和“故事板”能力所带来的效率，也更容易理解由于组件标准?化造成的一些灵活度上的限制。本质上，Tableau是为业务人员准备的，是以灵活的可视化?的方式“玩”数据的工具，而不是为开发者准备的产品再开发工具。

?任何软件都不是万能的，虽然总有一些“大神”级别的人物，给出各种出乎意料的解决方?案，完成各种软件提供的标准能力之外的任务。但我们应该明白，这些非常规的解决方式一定?是有代价的，要么是工作量的增加，要么是软件效率的低下从而导致无法进行大规模部署。

?正常的用户应该详细了解一个软件的初衷、优势以及能力的边界，才能用好软件。所?以，Tableau的用户也应该知道如何正确地使用它，才能最大化地发挥其能力。虽然有人用?Tableau绘制“维纳斯”，但理智一点来说，还是应该充分利用它数据探索的敏捷性，利用?它交流和展示数据信息方便的交互性，这样才能发挥它最大的价值，物尽其用。?

解锁数据潜能，洞悉商业全貌：开启你的智能决策之旅在这个数据爆炸的时代，信息如同奔涌的洪流，如何从中提取有价值的洞察，成为企业生存与发展的关键。从海量的数据中梳理出清晰的脉络，识别潜在的机遇与风险，做出明智且富有远见的决策，已不再是少数精英的专属能力，而是每一位职场人士和企业管理者必备的核心竞争力。这本书，将是你踏上这条数据探索之旅的最佳向导，为你提供一套系统、实用且极具前瞻性的方法论，让你从零基础开始，逐步掌握解读数据、驾驭数据的强大能力，最终成为那个能够凭借数据驱动商业增长的战略家。我们深知，数据分析并非枯燥的数字堆砌，而是将冰冷的统计数字转化为鲜活的商业洞察，进而影响和改变企业发展轨迹的艺术。因此，本书的内容设计，跳脱出单纯的软件操作教程，而是将焦点放在“为什么”和“如何做”的深度结合上。我们将带你深入理解商业分析的核心价值，探讨数据分析在不同业务场景下的应用潜力，从市场营销、销售预测、运营优化到客户关系管理，你将看到数据如何为每个部门注入新的活力，驱动效率提升和效益增长。本书的写作初衷，是为你搭建一座通往数据智慧的桥梁。我们摒弃了晦涩难懂的理论术语，力求用最简洁、最生动、最贴近实际的语言，为你揭示数据分析的奥秘。想象一下，你不再是那个被报表淹没、被数据困扰的迷茫者，而是那个能够主动提问、精准提问，并从中找到答案的掌控者。你将学会如何界定清晰的分析目标，如何从庞杂的数据源中找到关联，如何构建有效的分析框架，以及如何将分析结果转化为可执行的商业策略。第一部分：理解数据驱动的商业逻辑——从“为什么”到“是什么” 在开始任何技术性的学习之前，我们认为理解数据分析在商业世界中的真正价值至关重要。这一部分，我们将从宏观层面为你梳理数据驱动的商业革命。数据时代的机遇与挑战：探讨大数据、人工智能等技术如何重塑商业模式，分析企业面临的数据挑战，例如数据孤岛、数据质量问题、人才短缺等。我们将阐述为何在这个时代，数据分析能力已成为企业的核心竞争力。商业分析的核心价值：深入剖析商业分析如何帮助企业做出更明智的决策，降低风险，优化资源配置，发现新的增长点。我们将通过一系列经典案例，说明数据分析如何驱动市场营销的精准化、销售的智能化、运营的高效化以及客户体验的个性化。构建数据思维模型：学习如何从商业问题出发，将问题转化为可分析的数据模型。我们将介绍几种常用的数据思维框架，例如：What-If分析，帮助你预测不同决策可能带来的结果；Root Cause Analysis（根本原因分析），让你能够深入挖掘问题发生的本质；Trend Analysis（趋势分析），帮助你识别市场变化和未来走向；以及Benchmarking（标杆分析），让你了解行业最佳实践。明确分析目标与需求：学习如何与业务部门有效沟通，准确理解他们的需求，并将模糊的业务问题转化为清晰、可衡量的分析目标。我们将强调“问对问题”是数据分析成功的关键第一步。数据伦理与合规：在数据应用的当下，我们也将触及数据使用中的伦理考量和法律法规要求，确保你的数据分析工作既有效率，又合规安全。第二部分：数据探索与准备——为洞察打下坚实基础有了清晰的商业目标，接下来的关键步骤就是获取、清洗和准备数据。这一部分将为你提供一套系统的数据处理流程。数据源的识别与获取：了解企业内部和外部常见的各类数据源，例如CRM、ERP、交易数据、网站日志、社交媒体数据、第三方数据集等。学习如何根据分析需求，选择合适的数据源，并掌握数据提取的基本方法（例如SQL查询的基础概念，无需深入代码，重在理解逻辑）。数据清洗与预处理：数据质量是分析结果的基石。我们将详细讲解如何处理缺失值、异常值、重复值，如何进行数据格式转换、标准化和归一化。通过生动的示例，让你掌握这些关键的数据预处理技巧，确保分析的准确性。数据转换与特征工程：学习如何将原始数据转化为更有利于分析的特征。例如，如何创建聚合指标、时间序列特征、分类变量编码等。这一过程将极大提升模型的表现和洞察的深度。数据探索性分析（EDA）：在正式建模之前，通过EDA来理解数据的分布、变量之间的关系、发现潜在的模式和异常。我们将介绍各种可视化技术，例如直方图、散点图、箱线图、相关性热力图等，以及如何通过这些图表快速获取数据信息。数据质量检查与验证：建立一套完善的数据质量检查机制，确保数据的准确性、完整性和一致性，为后续的分析提供可靠的数据支撑。第三部分：洞察数据的力量——从可视化到统计分析本部分将是本书的核心，我们将为你展示如何通过各种工具和方法，将准备好的数据转化为有价值的商业洞察。数据可视化的艺术与科学：数据可视化是传递信息、揭示模式的强大武器。我们将深入讲解不同类型图表的适用场景（例如，条形图用于比较，折线图用于趋势，饼图用于构成比例，散点图用于关系，地图用于地理信息等）。你将学会如何选择最合适的图表来清晰、有效地传达你的分析结果，避免信息误读。交互式数据仪表盘的设计与构建：学习如何设计和构建富有吸引力且功能强大的交互式数据仪表盘（Dashboard）。我们将探讨仪表盘设计的最佳实践，如何让用户能够通过仪表盘自由探索数据，发现关键指标和趋势。你将理解仪表盘不仅仅是报表的集合，更是驱动决策的智能工具。基础统计分析方法：介绍一些最常用的统计分析方法，帮助你理解数据背后的规律。例如：描述性统计：平均值、中位数、标准差、方差等，用于概括数据的基本特征。分布分析：了解数据的分布形态，例如正态分布、偏态分布等。相关性分析：识别变量之间的线性关系强度和方向。假设检验基础：理解如何通过统计检验来验证你的分析假设，例如A/B测试中的t检验、卡方检验等（无需深入公式，重在理解应用场景和结论解释）。时间序列分析入门：学习如何分析时间序列数据，识别趋势、季节性、周期性等模式，并进行简单的预测。这对于销售预测、需求规划等场景尤为重要。细分与聚类分析：学习如何将客户、产品或其他实体进行分组，以便更好地理解不同群体的特征和行为。例如，客户画像的构建。第四部分：深入洞察与预测——利用高级分析方法在掌握了基础分析方法后，我们将进一步探索更高级的分析技术，让你能够做出更精准的预测和更深度的洞察。回归分析的应用：学习如何使用回归模型来理解变量之间的关系，并进行预测。例如，如何建立一个模型来预测销售额，或者分析哪些因素影响客户流失率。我们将重点讲解线性回归在商业场景中的应用。分类分析的应用：学习如何构建模型来预测一个事件的发生概率，例如客户是否会购买某件商品，或者一笔交易是否存在欺诈风险。我们将介绍逻辑回归等常用分类算法的概念和应用。关联规则挖掘（如购物篮分析）：学习如何发现数据项之间的有趣关系，例如“购买了A商品的人也倾向于购买B商品”，这对于产品推荐、促销策略制定至关重要。预测模型评估与优化：学习如何评估模型的准确性，并进行模型优化，以获得最佳的预测效果。我们将介绍一些常用的评估指标，例如准确率、召回率、F1分数、RMSE等。大数据分析简介：简要介绍大数据分析的挑战和常用的处理框架（例如Hadoop、Spark的概念，无需深入技术细节），让你了解如何处理更大规模的数据集。第五部分：从洞察到行动——实现商业价值最大化数据分析的最终目的是驱动商业价值。本部分将侧重于如何将你的分析结果转化为切实可行的商业策略，并持续改进。将分析结果转化为商业洞察：学习如何将技术性的分析结果，用业务人员能够理解的语言进行解读和呈现。重点在于提炼出 actionable insights（可执行的洞察）。制定基于数据的商业策略：结合你的分析结果，学习如何为市场营销、产品开发、运营管理等部门制定具体的、可量化的商业策略。数据驱动的决策流程：建立一套有效的数据驱动决策流程，确保分析结果能够及时地融入到日常的业务决策中。持续改进与监控：学习如何建立反馈机制，持续监控业务指标的变化，并根据新的数据和市场反馈，不断优化你的分析模型和商业策略。构建数据文化：探讨如何在组织内部培养数据驱动的文化，鼓励员工学习和运用数据分析能力，共同推动企业向前发展。本书特点：循序渐进，由浅入深：从商业逻辑的理解到数据处理，再到可视化和高级分析，内容结构清晰，适合不同基础的读者。案例驱动，实战导向：书中穿插大量贴近实际的商业案例，让你在学习理论知识的同时，能够立即将其应用于解决实际问题。工具无关，方法为重：本书更侧重于传授数据分析的方法论和思维模式，虽然会提及一些通用的工具概念，但不会被特定工具的细节所束缚，让你能够举一反三，灵活运用。强调商业价值：始终将“如何通过数据分析为商业创造价值”作为核心导向，确保你学到的技能能够真正地转化为业务成果。无论你是刚刚接触数据分析的职场新人，还是希望提升分析能力的业务骨干，亦或是寻求数字化转型之路的企业管理者，本书都将为你提供一条清晰、可行且充满启发性的路径。立即开始你的数据智慧之旅，用数据洞悉商业的未来，驱动你的事业走向辉煌！

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书，说实话，我拿到手里的时候，对它的期待值不高。市面上关于数据分析的书籍太多了，各种层出不穷的工具，各种看似高深的理论，常常让人眼花缭乱，却又感觉离实际应用总是差那么一点点。我尝试过一些，要么过于理论化，要么就是流水账式的操作指南，看完一遍，感觉自己还是原地踏步。所以，当我翻开《Tableau商业分析从新手到高手》时，我抱着一种“看看这次又是什么花样”的心态。然而，随着阅读的深入，一种久违的学习的乐趣慢慢涌上心头。作者并非直接抛出复杂的概念，而是从最基础的点滴讲起，比如数据是什么，为什么需要分析，以及Tableau这个工具的独特魅力。它不像那些直接上手就让你搭建复杂模型的书，而是像一个耐心十足的老师，一点一点地引导你认识 Tableau 的界面，了解它最核心的几个功能，比如连接数据、创建图表。我尤其喜欢它在介绍各个功能时的案例，每一个都贴近实际工作场景，让我能够立刻理解这个功能在商业分析中扮演的角色。我记得其中一个章节讲到如何用 Tableau 制作一个销售漏斗图，我平时也接触过销售数据，但总是不知道如何清晰地展示，看完那部分，我仿佛醍醐灌顶，立刻就在自己的数据上尝试起来，效果出奇的好，这让我对继续深入学习产生了强烈的动力。

评分☆☆☆☆☆

我一直以为，数据分析是一个非常“硬核”的技能，需要大量的数学、统计学知识，以及高深的编程能力。这让我望而却步，总觉得这是一条遥不可及的路。直到我接触到《Tableau商业分析从新手到高手》，我的观念才被彻底颠覆。这本书给我最深刻的感受就是“易学易用”。它并没有回避 Tableau 的强大功能，但却以一种非常亲民的方式呈现出来。那些复杂的指标、复杂的计算，在书中都被拆解成一个个可以理解的步骤。我记得书中有一段关于“计算字段”的讲解，我之前一直对这个概念感到畏惧，总觉得会涉及到大量的公式和逻辑。但作者用了一个非常形象的比喻，就像你在 Excel 里做公式一样，只不过 Tableau 的界面更加直观，你可以通过拖拽和简单的函数组合来创建你想要的计算。更重要的是，书中所举的例子，都是非常贴近商业实战的，比如如何分析用户流失、如何评估营销活动效果、如何进行产品定价分析等等。这些都是我在日常工作中经常会遇到的问题，以前我总是束手无策，现在有了 Tableau，感觉自己有了解决问题的利器。这本书没有让我成为数据科学家，但它却让我能够像一个熟练的分析师一样，从数据中挖掘出有价值的洞察，并能清晰地将其呈现给其他人。

评分☆☆☆☆☆

老实说，写一本关于 Tableau 的书，很容易变成一本枯燥的技术手册，把每一个功能点都列出来，然后告诉你怎么点。但《Tableau商业分析从新手到高手》却完全打破了这个框架。它更像是一本关于“如何用 Tableau 讲故事”的指南。作者在书中非常强调“可视化”的力量，他不仅仅教你如何制作图表，更重要的是教你如何通过图表来传达信息，如何让数据“说话”。我印象最深刻的是其中关于“仪表盘设计”的部分，它不是简单地告诉你把图表堆叠在一起，而是教你如何思考用户的使用场景，如何设计一个能够帮助用户快速理解核心信息的仪表盘，如何通过交互式设计引导用户进行更深入的探索。我以前也做过一些仪表盘，但总感觉不够“聪明”，用户看完就完了，没有进一步的思考。看了这本书，我才明白，一个好的仪表盘，应该像一个导游，引导用户一步步地发现数据的奥秘。它还提到了很多关于“用户体验”的细节，比如颜色的选择、字体的大小、图表的布局等等，这些看似微小的细节，却能极大地影响用户对数据的感知。我感觉这本书不仅提升了我对 Tableau 的操作技能，更重要的是提升了我对数据可视化本质的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我最近的职业发展中，起到了一个非常关键的“催化剂”作用。我之前一直在一个传统的行业里工作，数据分析对我来说，更多的是一种理论上的存在，很少有机会真正落地。但随着市场竞争的加剧，我越来越意识到，不懂数据，就等于失去了竞争力。我在网上看到很多人推荐《Tableau商业分析从新手到高手》，说它能够帮助普通人快速掌握数据分析的能力，我抱着试试看的心态买了下来。刚开始，我确实有些担心自己会看不懂，毕竟我不是科班出身。但当我翻开第一页，我就被作者的写作风格所吸引。他用一种非常接地气的方式，解释了很多我之前觉得很抽象的概念，比如“维度”和“度量”的区别，用生活中的例子就很容易理解。更重要的是，它让我看到了 Tableau 在实际商业决策中的强大作用。书中有很多真实的案例，让我看到了数据分析如何帮助企业提升效率、降低成本、甚至发现新的商机。我记得其中一个案例，讲的是如何通过分析客户购买行为，来优化产品推荐策略，这让我茅塞顿开。这本书让我明白，数据分析不是少数人的专利，只要掌握了正确的工具和方法，每个人都可以从中受益。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对数据背后的故事充满好奇，但往往被各种复杂的软件和理论吓退。直到我遇到《Tableau商业分析从新手到高手》，我才发现，原来数据分析可以如此优雅和直观。《Tableau商业分析从新手到高手》给我最大的惊喜，在于它对“数据驱动决策”的深刻阐释。它不仅仅是在教你如何使用 Tableau 这个工具，更是在培养你一种用数据思考的思维模式。书中的每一个章节，都围绕着如何从数据中提炼有价值的商业洞察展开，而不是停留在简单的图表制作层面。我特别喜欢书中关于“探索性数据分析”的部分，作者引导读者如何通过不断地提问和探索，来发现数据中的隐藏规律。它鼓励读者跳出固有的思维定式，用不同的角度去审视数据，去发现那些可能被忽略的趋势和异常。这种“提问式”的学习方式，让我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在主动地探索和学习。它让我明白，真正的商业分析，是用数据来回答商业问题，而不是为了制作漂亮的图表而制作图表。这本书不仅教会了我如何使用 Tableau，更重要的是，它点燃了我对数据分析的热情，让我看到了数据在商业世界中无穷的潜力。

评分☆☆☆☆☆

good，good。

评分☆☆☆☆☆

good，good。

评分☆☆☆☆☆

good，good。

评分☆☆☆☆☆

good，good。

评分☆☆☆☆☆

good，good。

评分☆☆☆☆☆

good，good。