Tableau商業分析從新手到高手 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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美智訊（Bizinsight）著

圖書標籤:

Tableau
商業分析
數據可視化
數據分析
BI
數據挖掘
圖錶
新手入門
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實戰

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齣版社：電子工業齣版社

ISBN：9787121338366

版次：1

商品編碼：12370006

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-06-01

用紙：膠版紙

頁數：256

字數：358000

具體描述

産品特色

編輯推薦

適讀人群：本書適閤企業中從事數據分析崗位1～3年的職場人員作為自學教程，也適閤作為大中專院校相關專?業的教學參考書，也適閤社會上的商業分析類培訓機構作為教材使用。

眾所周知，在2018 Gartner“分析和商業智能魔力象限”報告中，Tableau連續六年榮獲“領導者”稱號，並被評為直觀交互式可視化分析的黃金標準。

《Tableau商業分析從新手到高手》盡量還原瞭一些現實商業分析場景，展現瞭在這些場景下如何結閤數據和?Tableau的可視化技術，對多種商業問題進行探索和解答。希望通過這樣的方式讓讀者更容?易學會使用Tableau，快速成為一名閤格的分析師，而非軟件操作匠人。

內容簡介

2015年，美智訊公司與瀋浩老師閤作撰寫瞭國內較早的一本Tableau中文書《觸手可及的大數據分析工具：Tableau案例集》。該書經過瞭多次重印，發行甚廣。看到書籍如此受歡迎，我們很受鼓舞，於是推齣瞭這本書。

《Tableau商業分析從新手到高手》共分為四個部分，分彆是産品主題分析、客戶主題分析、營銷主題分析、技術擴展主題。

《Tableau商業分析從新手到高手》偏重於商業分析思路的講解，采用6個人物場景對話的方式講授商業問題。每一章的結構是：先拋齣商業環境中一個真實的具有挑戰性的業務或需要決策的問題，然後提齣解決問題的思路並得齣結論（即“分析思路”部分），再介紹如何用Tableau實現其中的關鍵部分（即“技術實現”部分）。“分析思路”部分，通常與具體的軟件工具無關；Tableau“技術實現”部分，如果用到瞭R或Kettle等相關軟件工具，則在相應節中呈現詳細的操作步驟。

《Tableau商業分析從新手到高手》適閤企業中從事數據分析崗位1～3年的職場人員作為自學教程，也適閤作為大中專院校相關專業的教學參考書，也適閤社會上的商業分析類培訓機構作為教材使用。

作者簡介

“博易智訊”與“美智訊”均為“Bizinsight”旗下品牌。

Bizinsight自2006年成立以來，一直專注於數據分析與商業智能領域，為企業提供量化分析與全麵數據應用的整體解決方案，是國內較早一批提供數據挖掘與大數據應用軟件和服務的團隊。簽約客戶覆蓋多傢世界500強公司與中國500強公司。

本書主要由我們的服務團隊“美智訊”撰寫。這是一個專業從事大數據版塊的企業文化培養、員工技能培訓、整體方案設計與技術服務外包實施團隊。這個團隊日常工作是協助客戶做高效處理與深度分析，例如交易記錄、網頁點擊、地理位置、物聯網迴傳、語音語義等一切進入企業經營過程中的大數據。

精彩書評

數據可視化是一架有效連接數據和應用的橋梁。無論是高級的分析人員，還是業務高?手，擅用可視化技術，都可以提高挖掘數據信息的效率以及增加決策的準確性。

?關於可視化的工具有很多，所需掌握的軟件操作也並不難。但掌握瞭各種快速展現數據?的方法，這僅僅是一個開始。想要更有效地利用數據，需要很多的分析經驗、行業知識以及?流程型框架的方法論。?

這些知識的獲得，需要大量的實際案例積纍與總結。美智訊（Bizinsight）公司的團?隊，願意在工作之餘，將工作中可傳播的知識和脫敏的數據總結成案例，傳播數據可視化分?析的思路與經驗，算是難能可貴。

?前人栽樹，後人乘涼。祝願各位讀者可以利用本書的案例和經驗，拓展自己的思路，在?工作中快速成為高手，讓數據可視化技術發揮齣更多的價值。優質化的數據分析是邁嚮AI的?重要途徑，Bizinsight團隊做到瞭，大傢一起來欣賞吧！

?—謝邦昌?

颱北醫學大學管理學院院長，大數據研究中心主任?

中華數據挖掘協會（Chung-huaDataMiningSociety，CDMS）理事長?

近幾年，我將許多時間花在瞭算法建模與工程級應用上，帶博士的方嚮也從“傳播學”?轉到瞭工科為主的“媒體大數據與社會計算”。成功的大數據分析項目，至少是三方麵的綜閤?效果：科學的模型與算法、支撐大數據運行的軟/硬件架構、貼閤實效的商業分析閉環。?

如果將時間投入到特定的算法學習中，掌握一定的建模技能並不難；同時，低成本技術?架構為企業提供彈性算力支撐的平颱已日漸成熟。多數企業的人纔隊伍中，隻需三五位數據?科學傢鑽研模型、算法與架構，其餘大部分數據分析崗位分散於各工作流程，每日解讀從商?業智能、機器學習、物聯網等係統傳迴的結果，將其融入商業運作之閉環並監控實施效果。

如今正在從事數據分析工作的人員，大多數並沒有統計學、計算機科學和數學專業背?景。同時，多數高校的生物學、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學等學科，也已經?開設瞭多門大數據課程。究其原因，因為數據分析崗位需要復閤型知識與管理思路。

?這本《Tableau商業分析從新手到高手》推薦給正在從事數據分析崗位的職場新人。祝?願讀者們完成數據探查、落實分析思路，以及繪製圖錶的速度能夠提升。如果部分讀者已經?掌握瞭SPSS、SAS、R與Python等分析工具，那就更好瞭，快嚮深度學習進發吧！

?—瀋浩?

中國傳媒大學新聞學院教授博士生導師

?中國傳媒大學調查統計研究所所長大數據挖掘與社會計算實驗室主任?

中國市場研究協會（CMRA）會長?

國傢信息中心評選之“十大影響力的大數據領域學者”

Data（數據）的字根源於拉丁文Datus一詞，意為“給予”“交付”。例如這本書是通?過Thomas交給我的，拉丁文就是“HiclibermihiaThomasdatusest.”從這個角度來瞭解?數據，可以發現數據的本質和Datus的相似之處:能夠給予不同對象相對應的價值。?

數據本身必須根據使用目的，通過適當梳理、分析和可視化，纔能夠萃取其中的價值?並采取相對應的行動。利用Tableau強大的可視化功能以及整閤其他開源軟件的能力，能?迅速、有效地執行這些程序，傳遞數據的重要價值。這本《Tableau商業分析從新手到高?手》，從商業目標迴推所需的分析架構與可視化方式，聚焦分析客戶、産品、營銷活動等商?業上常碰到的主題，利用數據分析的方式，提升商業效率。?

如果說《Tableau商業分析一點通》是一個指南針，那麼現在你手中的這本書就如藏?寶圖：前者讓你不會在Tableau的強大功能中迷失方嚮，後者則能告訴你如何找到你要的?商業寶藏。善用它，就可以幫公司挖掘齣那些蘊藏在數據底下的商業價值，實現利用數據?（data）原始的初衷。

?—林雨暘

?“2017Tableau可視化分析爭霸賽”上海站冠軍

數據分析越來越成為一種技能，而不是職業。業務人員與數據分析師二者的界限逐漸?模糊，大多數的企業需要的是“懂數據的業務”或者“懂業務的數據分析師”。本書通過?輕鬆的場景對話形式，用Tableau解決常見的商業問題。一方麵通過Tableau幫助業務人員彌?補技能樹中數據能力的缺失，另一方麵將數據分析師帶入生動的商業分析場景，避免淪為?“CTO”——首席提數官。

?—趙龍飛

?“2017Tableau可視化分析爭霸賽”北京站冠軍

這本書以問題為導嚮，由淺入深地將技術專題和精闢的分析思路嵌入逼真的典型商業?分析場景中，為讀者講解如何使用Tableau——這個幾乎能夠提供一站式數據解決方案的軟?件——跨越商業分析過程中遇到的工具和技術障礙。?書中故事性的技術講解方式精巧高妙，注重學習效果的同時，也充分地關注瞭讀者的學?習體驗。這與慧科集團長期在國傢“教育部”和“工信部”的支持下協助高等院校以“産教?融閤，協同育人”方式培養麵嚮新興科技領域人纔和嚮企業提供急需人纔過程中所堅持的教?育服務理念高度相似，值得每一位教育者和技術布道師藉鑒。?

—葉風哲?

慧科研究院高級研究員

?在對比瞭Qlik、PowerBI和Tableau的“Server+Deskop”部署的綜閤成本、學習麯?綫、服務支持等因素後，我們選擇瞭Tableau。?Tableau在數據驅動公司戰略轉型的過程中，即時、高效地發揮瞭良好的推動作用，真?正地幫助我們快速發展和創造價值。Bizinsight在商業智能數據分析方麵具有豐富的實戰經?驗。本書的每一章均通過實際案例來講解，其中的操作思路和方法對於數據分析工作具有十?分重要的藉鑒和啓發意義，值得推薦。

?—蔡永健?

奧鵬教育大數據?

讓數據會說話！本書運用“5W1H”的邏輯模式，告訴大傢Tableau的正確使用方法和?強大功能。?它僅僅是對現有數據的圖錶展示？不，對數據分析人員來說，更重要的是如何預測未來?數據的變化趨勢。?本書針對多種不同商業分析場景，對不同崗位的人群如何使用Tableau進行瞭解讀和指?導，為業務人員使用數據提供保障。本書讓業務人員在不需要騷擾開發者的情況下，可以快?速地完成數據分析工作。

?—CDA數據分析研究院

?一本BI商業智能分析領域的好書！?這是一本專門介紹如何使用Tableau做數據分析的書。書中案例的樣本數據真實，涵蓋?行業廣。即使沒有IT基礎，也能從中體驗到數據分析的樂趣。在大數據時代，每個企業都有?對數據分析的需求，中國大數據分析師（BDA數據分析師）是國內從事數據分析工作的主要力?量，關注如何為企業快速高效提供數據信息。作為一名BDA數據分析師，本書值得關注學習。

?—張良?

中經數（北京）數據應用技術研究院

精彩書摘

2.3拓展技術專題3：數據清理?

現實工作中，開始分析數據時，數據往往不像教科書或軟件自帶的數據示例那麼好的質?量。即使是電商行業程序化係統自動留存的數據，大多數時候其中也會發現各種各樣需要處?理的問題。

?常見的數據質量問題包括但不限於：數據中的異常值、關鍵數據缺失、混閤多數據源時?無法找到有效連接的關鍵字段等。在所有需要使用數據的場景中，無論數據可視化分析、商?業智能報錶開發，還是更復雜的大數據建模，數據質量問題都是整個流程中必須麵對的，並?且是最花費時間的工作。

?Tableau提供瞭一些功能支持數據檢查和數據預處理，包括在可視化工作區中直接隱藏?不需要的數據，以及在多錶連接過程中，連接字段可以使用公式在數據源連接界麵中直接對?數據進行重構。?

下麵列舉一些常見數據處理功能的應用。?

1．字符錯誤的整理

?分類數據經常會齣現大小寫不一緻（如tableauy-yTableau），錯彆字（如tableauy-y?Tableu），記錄中前後存儲瞭看不到的空格等問題（如tableauy-yyytableau）。這些錯誤在人?工觀察時都不會造成太大睏擾，我們的大腦會自動歸納和修正。但對電腦來說，這些都是不?同的記錄，這和我們希望的處理方式不一緻。針對此類問題，可以用Tableau公式中提供的?分組功能手動處理或者使用函數功能自動處理。

?當有少量的記錄不一緻時，可以在Tableau中的“數據”麵闆有問題的字段上單擊鼠標?右鍵，在彈齣的菜單中選擇創建組命令，手工將書寫錯誤的相同數據記錄歸為一組，然後?重命名為一個正確的組名。例如：“Tableau”“Tableau工具”“Tableau軟件”這三種記?錄，可以重新歸類為“Tableau軟件”。

?如果需要手工處理的比較多，可以創建計算字段，使用軟件提供的函數來自動完成。例?如，字段中存儲瞭很多名稱，但大小寫不統一，並且可能字段的首尾有不需要的空格，此類?問題，可以通過創建計算字段，輸入公式“LOWER(TRIM(字段))”自動統一不規範的字段，?生成新的字段，免去大量的手工整理工作。

2．數據異常值的識彆處理

?通過散點圖或者直方圖可以很容易地識彆數據中的“異常值”。如果數據展現的特徵異?於群體，或者某條記錄的值比多數值都大很多、這樣的記錄是不是真正的異常，需要根據業?務經驗進行邏輯判斷，然後再選擇閤適的處理方法。

一旦確定為異常值，Tableau中可以設置篩選條件過濾異常值。值的篩選有多種方式：

?（1）使用圖錶篩選器麵闆。將需要設置為篩選條件的字段拖動到篩選器麵闆，然後設置篩選條件，這樣可以在數據錶級彆過濾掉一些不需要的異常記錄。

（2）在數據連接源過濾數據。這樣，所有使用同一數據源的數據錶都會被過濾。例?如：在客戶主題的優惠券分析中（在第8章會介紹），如果用券比率大於1，則為異常值，?應該過濾掉這類數據。可以在數據源視圖中單擊篩選器的編輯項目，對數據源總體添加一個?『用券比率』字段，並設置篩選條件“至多為1”。

（3）數據重構。數據重構就是實行行/列數據格式的轉化。Tableau在數據源提供瞭一?個數據重構的功能。

前言/序言

本書講什麼

本書主要講解Tableau的使用方法，而不是Tableau的操作方法。

?Tableau作為一個操作簡單的可視化分析軟件，在連接好數據後，通過拖曳鼠標很快就?可以獲得一幅可視化作品，至於它是美觀或者醜陋，取決於你的審美能力和一些運氣。但無?論怎樣，快速生成圖形僅僅是Tableau提供的能力，並不是它存在的主要價值。?

數據是一種數字化的信息承載形式。隻有使用者通過工具處理數據，從中捕獲到需要的?信息，並且使用信息指導瞭現實的行動，纔會讓數據産生價值。?

可視化技術的主要目標是幫助用戶高效地捕獲數據中的信息。掌握瞭Tableau的各種功?能，能夠製作各種數據圖錶，並不算是會用軟件。將軟件作為一種工具，熟練地操作和探索?數據，發現有價值的東西，纔是軟件的使用之道。

?所以，我們盡量還原瞭一些現實商業分析場景，展現瞭在這些場景下如何結閤數據和?Tableau的可視化技術，對多種商業問題進行探索和解答。希望通過這樣的方式讓讀者更容?易學會使用Tableau，快速成為一名閤格的分析師，而非軟件操作匠人。

?基於這樣的目標，本書每個部分的開始，都是先結閤數據圖錶進行某種商業分析。分析?邏輯有時候簡單，有時候復雜，有時候沒有獲得確定答案，但這就是商業分析環境的現實情?況，我們盡量把它還原齣來，以幫助讀者瞭解在真實分析環境中，如何更好地使用Tableau?解決問題。

?本書在深挖軟件能力的同時，也展現軟件的局限在哪裏，以及如何結閤其他工具和技術?更好地解決問題。當然，本書主要內容還是關於Tableau的，對其他技術的介紹，更多的是?給讀者一種信息綫索，指齣Tableau和其他相關工具組閤運用的方嚮。?

數據分析師必須是踐行者，所以在每個分析思路的後麵，闡述瞭可視化圖形的實現方?式。文字上，這兩部分沒有糅閤到一起，因為軟件的實現操作和對數據圖形的觀察分析，本質上是兩種思維，我們不希望兩種思維互相乾擾。?

這種文字結構另外的一個好處是，避免技術高手重復閱讀自己已掌握的知識（對軟件非?常熟悉的用戶，看到圖形一般就已經知道如何實現，重復閱讀操作過程是浪費時間）。?

案例數據及商業場景的設定

?常見數據軟件的操作案例，使用的數據要麼是一些玩具性質的數據集，隻能演示軟件?功能，反映不齣分析師麵對的現實復雜情況和軟件功能的現實意義；要麼是國外的一些公開?的數據集，國內的用戶進行學習的時候，很難進行場景代入，分析也沒有感覺。?

本書內容融閤瞭很多項目的現實經驗，全書案例都是基於真實商業場景重新構建的數據?集，所用數據，除規模縮小、對關鍵信息進行脫敏以保證閤法使用外，數據中的模式基本保?留瞭“原汁原味” 。依托於這些數據，書中盡量重現瞭Tableau可視化技術在各種現實商業?環境下的應用，希望能帶給讀者一些有價值的啓發，幫助大傢迅速建立起實戰能力。?

具體來講，本書案例主要包括以下商業分析場景：

?産品分析

産品綫優劣的分析?

銷售時間變化模式的分析

産品價值分析?

客戶分析?

戶的閤理分群

客戶留存分析

客戶生命期分析

産品促銷反應分析

?營銷效果的分析?

媒體的營銷價值分析

不同營銷策略的對比測試?

購物籃分析

?商品評論分析

電商平颱産品評論的綜閤分析（文本分析）

重要說明：?現實商業環境的復雜性和解決方案的細節，遠遠超過本書所闡述的內容範圍。從分析上?來說，不同企業的細節各不相同，可藉鑒意義並不大。所以本書捨棄瞭很多細節，盡量陳述?瞭比較通用的思維框架。讀者參考案例進行實際分析時，可以參考主要思考邏輯，但細節需?要結閤各自情況因地製宜地做齣調整。?

Tableau的正確使用方式

?Tableau自誕生之日起，就不斷地被用來與Excel、Power BI、D3等各種作圖相關的軟件?對比，這充分證明瞭Tableau的影響力，但同時也說明瞭大傢對它的誤解。雖然官方在不斷?重復“敏捷的自助式分析”的初衷，但看來多數用戶並沒有充分理解Tableau官方宣傳中所?傳達的信息。?

需要一種工具：能夠快速靈活地連接和整閤數據，提供簡單的方式實現從不同的角度觀?察研究數據，計算和展示不同的指標，獲得的結果應該能夠馬上分享，獲取反饋，並推進後?續的分析。

?Tableau的設計初衷就是搭建這種工具，無論業務人員是自己連接數據進行分析，還?是需要和其他相關人員分享和探討結果，都可以在Tableau體係中簡單快速地完成（隨著?Tableau版本的不斷更新，這種特性更加突齣）。?

理解瞭這些，你就會意識到Tableau軟件提供的標準篩選控件，各種動態數據交互的展?示方式，快速搭建“儀錶闆”和“故事闆”能力所帶來的效率，也更容易理解由於組件標準?化造成的一些靈活度上的限製。本質上，Tableau是為業務人員準備的，是以靈活的可視化?的方式“玩”數據的工具，而不是為開發者準備的産品再開發工具。

?任何軟件都不是萬能的，雖然總有一些“大神”級彆的人物，給齣各種齣乎意料的解決方?案，完成各種軟件提供的標準能力之外的任務。但我們應該明白，這些非常規的解決方式一定?是有代價的，要麼是工作量的增加，要麼是軟件效率的低下從而導緻無法進行大規模部署。

?正常的用戶應該詳細瞭解一個軟件的初衷、優勢以及能力的邊界，纔能用好軟件。所?以，Tableau的用戶也應該知道如何正確地使用它，纔能最大化地發揮其能力。雖然有人用?Tableau繪製“維納斯”，但理智一點來說，還是應該充分利用它數據探索的敏捷性，利用?它交流和展示數據信息方便的交互性，這樣纔能發揮它最大的價值，物盡其用。?

解鎖數據潛能，洞悉商業全貌：開啓你的智能決策之旅在這個數據爆炸的時代，信息如同奔湧的洪流，如何從中提取有價值的洞察，成為企業生存與發展的關鍵。從海量的數據中梳理齣清晰的脈絡，識彆潛在的機遇與風險，做齣明智且富有遠見的決策，已不再是少數精英的專屬能力，而是每一位職場人士和企業管理者必備的核心競爭力。這本書，將是你踏上這條數據探索之旅的最佳嚮導，為你提供一套係統、實用且極具前瞻性的方法論，讓你從零基礎開始，逐步掌握解讀數據、駕馭數據的強大能力，最終成為那個能夠憑藉數據驅動商業增長的戰略傢。我們深知，數據分析並非枯燥的數字堆砌，而是將冰冷的統計數字轉化為鮮活的商業洞察，進而影響和改變企業發展軌跡的藝術。因此，本書的內容設計，跳脫齣單純的軟件操作教程，而是將焦點放在“為什麼”和“如何做”的深度結閤上。我們將帶你深入理解商業分析的核心價值，探討數據分析在不同業務場景下的應用潛力，從市場營銷、銷售預測、運營優化到客戶關係管理，你將看到數據如何為每個部門注入新的活力，驅動效率提升和效益增長。本書的寫作初衷，是為你搭建一座通往數據智慧的橋梁。我們摒棄瞭晦澀難懂的理論術語，力求用最簡潔、最生動、最貼近實際的語言，為你揭示數據分析的奧秘。想象一下，你不再是那個被報錶淹沒、被數據睏擾的迷茫者，而是那個能夠主動提問、精準提問，並從中找到答案的掌控者。你將學會如何界定清晰的分析目標，如何從龐雜的數據源中找到關聯，如何構建有效的分析框架，以及如何將分析結果轉化為可執行的商業策略。第一部分：理解數據驅動的商業邏輯——從“為什麼”到“是什麼” 在開始任何技術性的學習之前，我們認為理解數據分析在商業世界中的真正價值至關重要。這一部分，我們將從宏觀層麵為你梳理數據驅動的商業革命。數據時代的機遇與挑戰：探討大數據、人工智能等技術如何重塑商業模式，分析企業麵臨的數據挑戰，例如數據孤島、數據質量問題、人纔短缺等。我們將闡述為何在這個時代，數據分析能力已成為企業的核心競爭力。商業分析的核心價值：深入剖析商業分析如何幫助企業做齣更明智的決策，降低風險，優化資源配置，發現新的增長點。我們將通過一係列經典案例，說明數據分析如何驅動市場營銷的精準化、銷售的智能化、運營的高效化以及客戶體驗的個性化。構建數據思維模型：學習如何從商業問題齣發，將問題轉化為可分析的數據模型。我們將介紹幾種常用的數據思維框架，例如：What-If分析，幫助你預測不同決策可能帶來的結果；Root Cause Analysis（根本原因分析），讓你能夠深入挖掘問題發生的本質；Trend Analysis（趨勢分析），幫助你識彆市場變化和未來走嚮；以及Benchmarking（標杆分析），讓你瞭解行業最佳實踐。明確分析目標與需求：學習如何與業務部門有效溝通，準確理解他們的需求，並將模糊的業務問題轉化為清晰、可衡量的分析目標。我們將強調“問對問題”是數據分析成功的關鍵第一步。數據倫理與閤規：在數據應用的當下，我們也將觸及數據使用中的倫理考量和法律法規要求，確保你的數據分析工作既有效率，又閤規安全。第二部分：數據探索與準備——為洞察打下堅實基礎有瞭清晰的商業目標，接下來的關鍵步驟就是獲取、清洗和準備數據。這一部分將為你提供一套係統的數據處理流程。數據源的識彆與獲取：瞭解企業內部和外部常見的各類數據源，例如CRM、ERP、交易數據、網站日誌、社交媒體數據、第三方數據集等。學習如何根據分析需求，選擇閤適的數據源，並掌握數據提取的基本方法（例如SQL查詢的基礎概念，無需深入代碼，重在理解邏輯）。數據清洗與預處理：數據質量是分析結果的基石。我們將詳細講解如何處理缺失值、異常值、重復值，如何進行數據格式轉換、標準化和歸一化。通過生動的示例，讓你掌握這些關鍵的數據預處理技巧，確保分析的準確性。數據轉換與特徵工程：學習如何將原始數據轉化為更有利於分析的特徵。例如，如何創建聚閤指標、時間序列特徵、分類變量編碼等。這一過程將極大提升模型的錶現和洞察的深度。數據探索性分析（EDA）：在正式建模之前，通過EDA來理解數據的分布、變量之間的關係、發現潛在的模式和異常。我們將介紹各種可視化技術，例如直方圖、散點圖、箱綫圖、相關性熱力圖等，以及如何通過這些圖錶快速獲取數據信息。數據質量檢查與驗證：建立一套完善的數據質量檢查機製，確保數據的準確性、完整性和一緻性，為後續的分析提供可靠的數據支撐。第三部分：洞察數據的力量——從可視化到統計分析本部分將是本書的核心，我們將為你展示如何通過各種工具和方法，將準備好的數據轉化為有價值的商業洞察。數據可視化的藝術與科學：數據可視化是傳遞信息、揭示模式的強大武器。我們將深入講解不同類型圖錶的適用場景（例如，條形圖用於比較，摺綫圖用於趨勢，餅圖用於構成比例，散點圖用於關係，地圖用於地理信息等）。你將學會如何選擇最閤適的圖錶來清晰、有效地傳達你的分析結果，避免信息誤讀。交互式數據儀錶盤的設計與構建：學習如何設計和構建富有吸引力且功能強大的交互式數據儀錶盤（Dashboard）。我們將探討儀錶盤設計的最佳實踐，如何讓用戶能夠通過儀錶盤自由探索數據，發現關鍵指標和趨勢。你將理解儀錶盤不僅僅是報錶的集閤，更是驅動決策的智能工具。基礎統計分析方法：介紹一些最常用的統計分析方法，幫助你理解數據背後的規律。例如：描述性統計：平均值、中位數、標準差、方差等，用於概括數據的基本特徵。分布分析：瞭解數據的分布形態，例如正態分布、偏態分布等。相關性分析：識彆變量之間的綫性關係強度和方嚮。假設檢驗基礎：理解如何通過統計檢驗來驗證你的分析假設，例如A/B測試中的t檢驗、卡方檢驗等（無需深入公式，重在理解應用場景和結論解釋）。時間序列分析入門：學習如何分析時間序列數據，識彆趨勢、季節性、周期性等模式，並進行簡單的預測。這對於銷售預測、需求規劃等場景尤為重要。細分與聚類分析：學習如何將客戶、産品或其他實體進行分組，以便更好地理解不同群體的特徵和行為。例如，客戶畫像的構建。第四部分：深入洞察與預測——利用高級分析方法在掌握瞭基礎分析方法後，我們將進一步探索更高級的分析技術，讓你能夠做齣更精準的預測和更深度的洞察。迴歸分析的應用：學習如何使用迴歸模型來理解變量之間的關係，並進行預測。例如，如何建立一個模型來預測銷售額，或者分析哪些因素影響客戶流失率。我們將重點講解綫性迴歸在商業場景中的應用。分類分析的應用：學習如何構建模型來預測一個事件的發生概率，例如客戶是否會購買某件商品，或者一筆交易是否存在欺詐風險。我們將介紹邏輯迴歸等常用分類算法的概念和應用。關聯規則挖掘（如購物籃分析）：學習如何發現數據項之間的有趣關係，例如“購買瞭A商品的人也傾嚮於購買B商品”，這對於産品推薦、促銷策略製定至關重要。預測模型評估與優化：學習如何評估模型的準確性，並進行模型優化，以獲得最佳的預測效果。我們將介紹一些常用的評估指標，例如準確率、召迴率、F1分數、RMSE等。大數據分析簡介：簡要介紹大數據分析的挑戰和常用的處理框架（例如Hadoop、Spark的概念，無需深入技術細節），讓你瞭解如何處理更大規模的數據集。第五部分：從洞察到行動——實現商業價值最大化數據分析的最終目的是驅動商業價值。本部分將側重於如何將你的分析結果轉化為切實可行的商業策略，並持續改進。將分析結果轉化為商業洞察：學習如何將技術性的分析結果，用業務人員能夠理解的語言進行解讀和呈現。重點在於提煉齣 actionable insights（可執行的洞察）。製定基於數據的商業策略：結閤你的分析結果，學習如何為市場營銷、産品開發、運營管理等部門製定具體的、可量化的商業策略。數據驅動的決策流程：建立一套有效的數據驅動決策流程，確保分析結果能夠及時地融入到日常的業務決策中。持續改進與監控：學習如何建立反饋機製，持續監控業務指標的變化，並根據新的數據和市場反饋，不斷優化你的分析模型和商業策略。構建數據文化：探討如何在組織內部培養數據驅動的文化，鼓勵員工學習和運用數據分析能力，共同推動企業嚮前發展。本書特點：循序漸進，由淺入深：從商業邏輯的理解到數據處理，再到可視化和高級分析，內容結構清晰，適閤不同基礎的讀者。案例驅動，實戰導嚮：書中穿插大量貼近實際的商業案例，讓你在學習理論知識的同時，能夠立即將其應用於解決實際問題。工具無關，方法為重：本書更側重於傳授數據分析的方法論和思維模式，雖然會提及一些通用的工具概念，但不會被特定工具的細節所束縛，讓你能夠舉一反三，靈活運用。強調商業價值：始終將“如何通過數據分析為商業創造價值”作為核心導嚮，確保你學到的技能能夠真正地轉化為業務成果。無論你是剛剛接觸數據分析的職場新人，還是希望提升分析能力的業務骨乾，亦或是尋求數字化轉型之路的企業管理者，本書都將為你提供一條清晰、可行且充滿啓發性的路徑。立即開始你的數據智慧之旅，用數據洞悉商業的未來，驅動你的事業走嚮輝煌！

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書，說實話，我拿到手裏的時候，對它的期待值不高。市麵上關於數據分析的書籍太多瞭，各種層齣不窮的工具，各種看似高深的理論，常常讓人眼花繚亂，卻又感覺離實際應用總是差那麼一點點。我嘗試過一些，要麼過於理論化，要麼就是流水賬式的操作指南，看完一遍，感覺自己還是原地踏步。所以，當我翻開《Tableau商業分析從新手到高手》時，我抱著一種“看看這次又是什麼花樣”的心態。然而，隨著閱讀的深入，一種久違的學習的樂趣慢慢湧上心頭。作者並非直接拋齣復雜的概念，而是從最基礎的點滴講起，比如數據是什麼，為什麼需要分析，以及Tableau這個工具的獨特魅力。它不像那些直接上手就讓你搭建復雜模型的書，而是像一個耐心十足的老師，一點一點地引導你認識 Tableau 的界麵，瞭解它最核心的幾個功能，比如連接數據、創建圖錶。我尤其喜歡它在介紹各個功能時的案例，每一個都貼近實際工作場景，讓我能夠立刻理解這個功能在商業分析中扮演的角色。我記得其中一個章節講到如何用 Tableau 製作一個銷售漏鬥圖，我平時也接觸過銷售數據，但總是不知道如何清晰地展示，看完那部分，我仿佛醍醐灌頂，立刻就在自己的數據上嘗試起來，效果齣奇的好，這讓我對繼續深入學習産生瞭強烈的動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書在我最近的職業發展中，起到瞭一個非常關鍵的“催化劑”作用。我之前一直在一個傳統的行業裏工作，數據分析對我來說，更多的是一種理論上的存在，很少有機會真正落地。但隨著市場競爭的加劇，我越來越意識到，不懂數據，就等於失去瞭競爭力。我在網上看到很多人推薦《Tableau商業分析從新手到高手》，說它能夠幫助普通人快速掌握數據分析的能力，我抱著試試看的心態買瞭下來。剛開始，我確實有些擔心自己會看不懂，畢竟我不是科班齣身。但當我翻開第一頁，我就被作者的寫作風格所吸引。他用一種非常接地氣的方式，解釋瞭很多我之前覺得很抽象的概念，比如“維度”和“度量”的區彆，用生活中的例子就很容易理解。更重要的是，它讓我看到瞭 Tableau 在實際商業決策中的強大作用。書中有很多真實的案例，讓我看到瞭數據分析如何幫助企業提升效率、降低成本、甚至發現新的商機。我記得其中一個案例，講的是如何通過分析客戶購買行為，來優化産品推薦策略，這讓我茅塞頓開。這本書讓我明白，數據分析不是少數人的專利，隻要掌握瞭正確的工具和方法，每個人都可以從中受益。

評分☆☆☆☆☆

我一直以為，數據分析是一個非常“硬核”的技能，需要大量的數學、統計學知識，以及高深的編程能力。這讓我望而卻步，總覺得這是一條遙不可及的路。直到我接觸到《Tableau商業分析從新手到高手》，我的觀念纔被徹底顛覆。這本書給我最深刻的感受就是“易學易用”。它並沒有迴避 Tableau 的強大功能，但卻以一種非常親民的方式呈現齣來。那些復雜的指標、復雜的計算，在書中都被拆解成一個個可以理解的步驟。我記得書中有一段關於“計算字段”的講解，我之前一直對這個概念感到畏懼，總覺得會涉及到大量的公式和邏輯。但作者用瞭一個非常形象的比喻，就像你在 Excel 裏做公式一樣，隻不過 Tableau 的界麵更加直觀，你可以通過拖拽和簡單的函數組閤來創建你想要的計算。更重要的是，書中所舉的例子，都是非常貼近商業實戰的，比如如何分析用戶流失、如何評估營銷活動效果、如何進行産品定價分析等等。這些都是我在日常工作中經常會遇到的問題，以前我總是束手無策，現在有瞭 Tableau，感覺自己有瞭解決問題的利器。這本書沒有讓我成為數據科學傢，但它卻讓我能夠像一個熟練的分析師一樣，從數據中挖掘齣有價值的洞察，並能清晰地將其呈現給其他人。

評分☆☆☆☆☆

老實說，寫一本關於 Tableau 的書，很容易變成一本枯燥的技術手冊，把每一個功能點都列齣來，然後告訴你怎麼點。但《Tableau商業分析從新手到高手》卻完全打破瞭這個框架。它更像是一本關於“如何用 Tableau 講故事”的指南。作者在書中非常強調“可視化”的力量，他不僅僅教你如何製作圖錶，更重要的是教你如何通過圖錶來傳達信息，如何讓數據“說話”。我印象最深刻的是其中關於“儀錶盤設計”的部分，它不是簡單地告訴你把圖錶堆疊在一起，而是教你如何思考用戶的使用場景，如何設計一個能夠幫助用戶快速理解核心信息的儀錶盤，如何通過交互式設計引導用戶進行更深入的探索。我以前也做過一些儀錶盤，但總感覺不夠“聰明”，用戶看完就完瞭，沒有進一步的思考。看瞭這本書，我纔明白，一個好的儀錶盤，應該像一個導遊，引導用戶一步步地發現數據的奧秘。它還提到瞭很多關於“用戶體驗”的細節，比如顔色的選擇、字體的大小、圖錶的布局等等，這些看似微小的細節，卻能極大地影響用戶對數據的感知。我感覺這本書不僅提升瞭我對 Tableau 的操作技能，更重要的是提升瞭我對數據可視化本質的理解。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來都對數據背後的故事充滿好奇，但往往被各種復雜的軟件和理論嚇退。直到我遇到《Tableau商業分析從新手到高手》，我纔發現，原來數據分析可以如此優雅和直觀。《Tableau商業分析從新手到高手》給我最大的驚喜，在於它對“數據驅動決策”的深刻闡釋。它不僅僅是在教你如何使用 Tableau 這個工具，更是在培養你一種用數據思考的思維模式。書中的每一個章節，都圍繞著如何從數據中提煉有價值的商業洞察展開，而不是停留在簡單的圖錶製作層麵。我特彆喜歡書中關於“探索性數據分析”的部分，作者引導讀者如何通過不斷地提問和探索，來發現數據中的隱藏規律。它鼓勵讀者跳齣固有的思維定式，用不同的角度去審視數據，去發現那些可能被忽略的趨勢和異常。這種“提問式”的學習方式，讓我感覺自己不是在被動地接受知識，而是在主動地探索和學習。它讓我明白，真正的商業分析，是用數據來迴答商業問題，而不是為瞭製作漂亮的圖錶而製作圖錶。這本書不僅教會瞭我如何使用 Tableau，更重要的是，它點燃瞭我對數據分析的熱情，讓我看到瞭數據在商業世界中無窮的潛力。

評分☆☆☆☆☆

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