Tableau商業分析從新手到高手+Microsoft Power BI數據可視化 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美智訊（Bizinsight） 著

圖書標籤:

• Tableau
• Power BI
• 商業分析
• 數據可視化
• 數據分析
• BI工具
• 數據挖掘
• 圖錶製作
• 數據報告
• 數據洞察

店鋪： 書海尋夢圖書專營店

齣版社： 電子工業

ISBN：9787121338366

商品編碼：28539007117

Tableau商業分析從新手到高手

美智訊（Bizinsight） (作者) 吳宏偉 (責任編輯)

書 號：978-7-121-33836-6

齣版日期：2018-06-01

頁 數：256

開 本：16(185*235)

齣版狀態：上市銷售

79.00

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。?

全書共分為四個部分，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。?本書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。?

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。

部分 産品主題分析

第1章 見微知著：快速瞭解産品綫狀況 / 3?

1.1 分析思路：兩個女裝品牌的産品綫分析（1.0版） / 4

?1.2 技術實現：應用Tableau實現1.1節的分析 / 7?

1.3 拓展技術專題1：盒須圖 / 17

?1.4 拓展技術專題2：Tableau連接其他數據庫 / 17?

第2章 對比齣真知：如何評估産品綫的優劣 / 19

?2.1 分析思路：兩個女裝品牌的産品綫分析（2.0版） / 19?

2.2 技術實現：用Tableau實現2.1節的分析 / 21

?2.3 拓展技術專題3：數據清理 / 28?

第3章 穿越時空：結閤時間發現銷售模式的特徵 / 31?

3.1 一年銷售期産品混閤綫圖分析（不閤理的方法） / 32

?3.2 長周期分組分析（蕭嵐的分析） / 35

?3.3 技術實現：用Tableau實現3.2節的分析 / 37?

3.4 拓展技術專題4：根據數值等級自動分組 / 42

第4章 是否賠本賺吆喝？産品價值如何綜閤評估 / 44?

4.1 産品促銷情況的初步探查 / 45?

4.2 數據預處理工具：Kettle / 47

?4.3 Kettle的數據處理過程 / 50

?4.4 産品促銷價值的再分析 / 55

?4.5 技術實現：用Tableau技術實現綜閤分析氣泡圖 / 58

第二部分 客戶主題分析

第5章 拒絕平均人：對客戶進行閤理的分群 / 65

?5.1 分析思路：依據行為將客戶分群 / 66?

5.2 技術實現：用Tableau技術實現5.1節的分析 / 75?

5.3 拓展技術專題5：直方圖和散點圖 / 86

?5.4 拓展技術專題6：Tableau與R語言 / 87?

5.5 拓展技術專題7：聚類分析 / 89

?

第6章 重塑客戶漏鬥：研究客戶流失模式，識彆關鍵因素 / 91?

6.1 分析思路：客戶留存漏鬥分析 / 91?

6.2 技術實現：用Tableau技術實現6.1節的分析 / 97?

6.3 拓展技術專題8：分析的數據粒度 / 103?

第7章 簡約不簡單：RFM分析與客戶生命期分析結閤 / 105

7.1 分析思路：關於客戶生命周期的分析 / 106?

7.2 技術實現：用Tableau技術實現7.1節的分析 / 111

?

第8章 你之蜜糖，我之砒霜：不同客戶對價格優惠的態度觀察 / 118

?8.1 分析思路：優惠券的使用情況分析 / 119?

8.2 技術實現：用Tableau技術實現8.1節的分析 / 126

8.3 拓展技術專題9：價格彈性 / 132

第三部分 營銷主題分析

第9章 拋棄糊塗賬：如何衡量媒體的營銷價值 / 135?

9.1 分析思路：媒體的測量和篩選 / 136?

9.2 技術實現：用Tableau技術實現9.1節的分析 / 141?

第10章 不猜測，不盲從：A/B測試分析 / 149?

10.1 分析思路：新套裝促銷的 A/B測試 / 150

?10.2 分析思路：用Tableau實現10.1節的分析 / 155

?10.3 拓展技術專題10：A/B測試 / 163?

第11章 大巧若拙：重新認識購物籃分析 / 164?

11.1 分析思路：購物籃分析 / 165?

11.2 技術實現：用Tableau技術實現11.1節的分析 / 168?

11.3 拓展技術專題11：購物籃Lift（提升）指標 / 176

第四部分 技術擴展主題

第12章 人言可畏：快速捕獲客戶對産品的關鍵評價 / 180

?12.1 獲取評論數據 / 181?

12.2 相關軟件安裝及介紹 / 182

?12.3 R語言的中文分詞及處理 / 185

?12.4 應用Kettle進行後續處理 / 186?

12.5 技術實現：分詞文件的Tableau可視化分析 / 190

?12.6 拓展技術專題12：文本分析的要點與難點 / 204

第13章 設計儀錶盤：誰敢說自己不是“外貌協會” / 206?

13.1 報錶的設計原則 / 206?

13.2 報錶的美化 / 214?

第14章 使用與管理Tableau Server：分享意味著價值 / 221

?14.1 Tableau Server概述 / 221?

14.2 Tableau架構概述 / 222?

14.3 用戶訪問架構 / 223?

14.4 大小調整和可擴展性 / 224?

14.5 Tableau Server管理模式 / 224?

14.6 Tableau Server管理工具 / 225

?14.7 安全性 / 225

?14.8 Tableau Server部署概要 / 226?

第15章 Tableau的新功能與新版本：速度與激情 / 228

?15.1 Hyper介紹 / 228

?15.2 Maestro數據處理 / 229?

15.3 Tableau的新版本介紹 / 233

作 譯 者：馬世權

齣版時間：2018-02    韆 字 數：320

版    次：01-01    頁    數：276

開    本：16開

裝    幀：

I S B N ：9787121333248     

換    版：

所屬分類：科技 >> 計算機 >> 辦公軟件

紙質書定價：￥59.0  

Microsoft Power BI 是微軟發布的一套商業分析工具。其功能整閤瞭Excel 中的Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map 插件，並加入瞭社交分享、雲服務等功能。《從Excel到Power BI : 商業智能數據分析》以Excel 基礎+Power BI 為方法論，使用平易近人的語言講解Power BI 的技術知識，讓零基礎讀者也能快速上手操作Power BI。《從Excel到Power BI : 商業智能數據分析》以讀者的興趣閱讀為齣發點，首先通過介紹可視化模塊讓讀者全麵體驗Power BI 的操作，並掌握讓數據“飛起來”的秘籍；然後邁上一個大颱階，讓讀者學習Power Query 數據查詢功能，瞬間解決耗費時間且附加值低的工作；後全力攻剋Power BI 的核心價值模塊Power Pivot（數據建模）和DAX 語言，讓讀者直達商業智能數據分析的，站到Excel 的肩膀上。本書適閤財務、管理、客服、物流、行政與人力資源、電商等行業人員，也適閤零IT 基礎的讀者。

作 譯 者：王國平

齣版時間：2018-02    韆 字 數：224

版    次：01-01    頁    數：280

開    本：16開

裝    幀：

I S B N ：9787121333132     

換    版：

所屬分類：科技 >> 計算機 >> 計算機科學

紙質書定價：￥59.0 

隨著大數據研究熱潮的興起，各種數據可視化圖錶層齣不窮，大數據生動呈現就成為瞭具有挑戰性的工作，隨之齣現瞭大量的可視化軟件。本書是基於行業占有率比較高的Microsoft Power BI新版本所編寫的，詳細介紹Microsoft Power BI的數據可視化功能，包括數據類型和運算符、軟件的安裝、連接數據源、數據基礎操作、可視化設計原則、可視化圖錶、自定義可視化效果、報錶、儀錶闆、查詢編輯器、運行R腳本、數據操作、數據分析錶達式、網頁流量數據分析、超市運營數據分析、Power BI移動應用和Power BI應用開發等內容。

版 次：1頁 數：字 數：印刷時間：2017年06月01日開 本：128開紙 張：膠版紙包 裝：平裝-膠訂是否套裝：否標準書號ISBN：9787121314612

所屬分類：

圖書>計算機/網絡>傢庭與辦公室用書>微軟Office

隻要在工作中有思路、有想法，就可以使用Power Query把一些復雜的錶格，轉換成可以方便統計的數據連接，然後對數據連接進行加載、統計、分析、圖錶展示

超值贈送《M語言函數語法手冊》

本書適閤從事財務、統計、人力資源、客服、售後服務、電商等工作，需要處理大量數據的讀者

Power Query 是Office 商業智能工具的重要組件，Office 2016 已經將其作為內置工具嵌入在“數據”選項卡中，可見微軟非常重視此功能。Power Query 集成瞭Access 和Excel 的功能，通過它可以對數據進行可視化菜單操作，完成對數據的提取、轉換和加載。本書主要內容包括Power Query 簡介及安裝、Power Query 基本操作、Power Query 應用案例、PowerQuery 結構組成、Power Query 應用以及常用M 語言函數語法介紹。本書適閤具備一定Excel 應用基礎知識，瞭解Excel 基礎函數應用的讀者，另外也適閤財務、統計、人力資源、客服、售後服務、電商等需要處理大量數據的朋友學習。

硃仕平 

Excel愛好者，骨灰級玩傢

Excel精英培訓網講師團講師

騰訊課堂在綫教育簽約講師

網易雲課堂在綫教育簽約講師

愛學習創辦人

具有15年Office職場實戰應用經驗， 10年企業及在綫教育培訓經驗。擅長Excel、Word、PPT軟件應用，推崇使用綜閤實用技能提高工作效率，通過在綫教育推廣常用功能技巧、函數公式嵌套數組應用、數據透視錶及SQL應用、圖形圖錶、Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map、Power BI等實戰課程。

掌握數據力量：解鎖商業洞察的秘密通道 在這個數據爆炸的時代，無論是初創企業還是行業巨頭，都麵臨著海量數據帶來的機遇與挑戰。如何從看似雜亂無章的數據中抽絲剝繭，提煉齣驅動業務增長的關鍵洞察？如何將枯燥的數字轉化為直觀易懂的可視化圖錶，讓決策者一眼看穿全局？本書將帶您踏上一段深度探索之旅，揭示數據分析與可視化領域的奧秘，助您從零基礎蛻變為一名高效的數據驅動型專傢。 第一篇：商業分析的基石——理解數據，洞察業務 在現代商業環境中，數據不再僅僅是記錄，而是企業最寶貴的資産。本篇將為您構建紮實的商業分析基礎，引導您理解數據在不同業務場景中的價值，並掌握從業務問題齣發，構建數據分析框架的思維方式。 數據驅動的商業思維： 我們將首先探討為何數據驅動成為現代商業的共識。您將學習如何識彆業務中的關鍵痛點和增長機會，並將這些需求轉化為可衡量的分析目標。理解數據在市場營銷、銷售預測、客戶關係管理、運營優化等各個領域的應用，幫助您建立全局觀，發現數據價值的潛在場景。 數據收集與準備的藝術： 真實世界的數據往往是碎片化、不完整甚至存在錯誤的。本篇將深入講解數據收集的渠道和方法，包括數據庫查詢、API接口、文件導入等。更重要的是，我們將聚焦於數據清洗、轉換和預處理的關鍵技術。您將學習如何處理缺失值、異常值，如何進行數據類型轉換，如何閤並與拆分數據集，以及如何構建一緻性的數據模型。這些步驟是保證後續分析準確性和可靠性的基石。 探索性數據分析（EDA）——發現隱藏的模式： 在正式建模之前，對數據進行初步的探索是至關重要的。本篇將引導您運用統計學方法和可視化工具，深入瞭解數據的分布、變量之間的關係、是否存在潛在的趨勢和模式。您將學習如何計算描述性統計量（均值、中位數、標準差等），如何進行相關性分析，如何運用直方圖、散點圖、箱綫圖等可視化手段直觀地展現數據特徵。EDA的過程，如同偵探的初步勘察，能夠幫助您發現值得深入挖掘的綫索，並為後續的建模提供方嚮。 構建分析模型——從數據到洞察： 基於對數據的深入理解，本篇將引導您學習構建不同類型的分析模型。這包括但不限於： 描述性分析： 迴答“發生瞭什麼？” 例如，銷售額變化趨勢、用戶活躍度統計。 診斷性分析： 迴答“為什麼會發生？” 例如，分析用戶流失原因、探究銷售額下降的驅動因素。 預測性分析： 迴答“未來會發生什麼？” 例如，預測下一季度銷售額、識彆高風險客戶。 規範性分析： 迴答“我們應該怎麼做？” 例如，優化營銷策略、調整庫存水平。 您將接觸到常用的統計模型和機器學習算法（例如迴歸分析、聚類分析、分類算法等）的基本原理，並理解如何根據業務問題選擇閤適的模型。 第二篇：可視化語言——讓數據開口說話 數據可視化是將復雜數據轉化為易於理解的視覺信息的強大工具。本篇將帶您掌握構建高效、引人入勝的數據可視化報告的藝術，讓數據真正“說話”，驅動更明智的決策。 可視化設計的原則與技巧： 並非所有的圖錶都能有效傳達信息。本篇將深入探討數據可視化設計的核心原則，包括清晰性、準確性、有效性和美觀性。您將學習如何選擇最適閤錶達特定數據的圖錶類型，例如柱狀圖用於比較，摺綫圖用於趨勢，餅圖用於構成比例，散點圖用於關係展示等。同時，我們也會討論如何運用色彩、字體、布局等元素，增強圖錶的可讀性和吸引力，避免信息失真和誤導。 交互式儀錶盤的構建——實時洞察的窗口： 在動態變化的商業環境中，靜態報告往往難以滿足需求。本篇將重點講解如何構建交互式儀錶盤。您將學習如何將多個圖錶和關鍵指標整閤到一個統一的界麵，並通過篩選器、鑽取、聯動等交互功能，讓用戶能夠自由探索數據，從不同維度挖掘信息。一個精心設計的儀錶盤，能夠成為企業決策者實時監控業務狀況、快速響應變化的強大工具。 不同類型數據的可視化策略： 時間序列數據可視化： 如何清晰展示趨勢、周期性和季節性變化，例如銷售額隨時間的變化、網站訪問量波動。 地理空間數據可視化： 如何在地圖上展示區域性的數據分布和熱點，例如客戶分布、銷售區域錶現。 層級結構數據可視化： 如何展示組織結構、産品分類等層級關係，例如思維導圖、樹狀圖。 網絡關係數據可視化： 如何展示實體之間的連接和影響，例如社交網絡、供應鏈關係。 故事化敘事——讓數據講述引人入勝的故事： 最有影響力的可視化不僅僅是展示圖錶，更是通過數據來講故事。本篇將引導您學習如何將分析結果組織成一個引人入勝的故事，用數據支撐您的觀點，清晰地傳達您的發現和建議。您將學習如何定義故事的主題，如何設計敘事流程，如何用恰當的語言和視覺元素引導聽眾的理解和認同。 第三篇：實踐進階——將技能轉化為競爭力 本篇將聚焦於如何將前兩部分學到的理論知識和技能，轉化為實際的商業應用能力，並探討更高級的數據分析與可視化主題，幫助您在職場中脫穎而齣。 案例研究與項目實戰： 我們將通過多個真實世界中的商業案例，演示如何運用所學知識解決實際問題。從市場細分到銷售渠道優化，從用戶行為分析到風險預警，您將跟隨案例一步步完成數據收集、清洗、分析、可視化和解讀的全過程。通過實際項目演練，加深理解，提升解決復雜問題的能力。 提升數據分析的效率與自動化： 在處理大規模數據時，效率至關重要。本篇將介紹一些提高數據分析效率的方法，包括腳本化分析、數據自動化流程的構建，以及如何利用現有工具實現重復性任務的自動化，從而將更多時間投入到價值創造性的洞察發掘中。 數據治理與數據安全： 隨著數據應用越來越廣泛，數據治理和數據安全的重要性也日益凸顯。本篇將簡要介紹數據治理的基本概念，包括數據質量管理、元數據管理、數據生命周期管理等，以及數據安全的基本原則和常見風險，幫助您在數據應用中做到閤規和負責。 持續學習與行業趨勢： 數據分析與可視化領域發展迅速，新的工具和技術層齣不窮。本篇將鼓勵您保持持續學習的熱情，介紹一些學習資源和社區，並探討當前行業的熱點趨勢，例如人工智能在數據分析中的應用、大數據技術的發展等，幫助您始終站在技術前沿。 本書的目標是賦能您，讓您能夠自信地駕馭數據，從海量信息中挖掘齣寶貴的商業洞察。無論您是渴望轉型的數據新手，還是希望提升專業技能的職場人士，亦或是希望賦予團隊更強數據決策能力的管理者，本書都將是您不可或缺的學習夥伴。準備好開啓您的數據賦能之旅瞭嗎？讓我們一起，用數據驅動更美好的商業未來。

評分☆☆☆☆☆

最近入手瞭一本名為《Tableau商業分析從新手到高手+Microsoft Power BI數據可視化》的書，這本書的厚度和內容分量確實讓人眼前一亮。我一直對數據分析和可視化領域充滿興趣，尤其是在數字化轉型的大背景下，掌握這兩項技能變得尤為重要。這本書涵蓋瞭 Tableau 和 Power BI 這兩大主流工具，這正是我所期望的。我期待能從書中學習到如何將原始數據轉化為有洞察力的圖錶和儀錶闆，從而幫助我更好地理解業務趨勢，做齣更明智的決策。 從我個人的學習經曆來看，數據可視化不僅僅是製作漂亮的圖錶，更重要的是如何通過圖錶來講述數據背後的故事。我希望這本書能夠深入講解不同類型圖錶的適用場景，以及如何根據不同的分析目標選擇最閤適的圖錶。例如，在處理時間序列數據時，摺綫圖和麵積圖可能是首選，而當需要比較不同類彆時，柱狀圖和條形圖則更為直觀。我特彆關注書中是否能提供一些關於顔色選擇、字體排布、標簽信息等視覺設計原則的指導，這些細節往往能決定一個儀錶闆是否具有專業性和易讀性。 我一直認為，商業分析的核心在於解決實際問題，而數據可視化是實現這一目標的重要手段。我期望這本書能夠不僅僅停留在工具的操作層麵，更能引導我思考如何將 Tableau 和 Power BI 應用於具體的商業場景。比如，在銷售分析中，如何構建一個能實時監控銷售業績、識彆銷售瓶頸的儀錶闆？在市場營銷方麵，如何通過可視化工具分析用戶行為，優化營銷策略？書中如果能提供一些案例研究，或者給齣分析思路和框架，那將對我非常有幫助。我希望能學到如何從業務需求齣發，逐步構建齣滿足需求的分析模型和可視化報告。 學習新工具最怕的就是上手睏難，尤其是對於像 Tableau 和 Power BI 這樣功能強大的軟件。我希望這本書能提供清晰易懂的入門教程，從基礎操作開始，逐步引導讀者掌握各項核心功能。例如，數據的導入和清洗、度量和維度的理解、計算字段的創建、參數的使用等等。如果書中能有大量的截圖和操作演示，並且提供配套的練習文件，那將大大提高學習效率。我希望能在一個循序漸進的過程中，建立起對這兩個工具的紮實掌握，而不是僅僅停留在淺嘗輒止的層麵。 對於商業分析而言，數據的質量和解讀能力至關重要。我希望這本書在講解工具使用的同時，也能穿插一些關於數據質量評估、數據預處理技巧以及數據解讀方法的指導。比如，如何識彆和處理缺失值、異常值？如何通過可視化來發現數據中的潛在模式和關聯性？如何避免常見的可視化陷阱，確保分析結果的客觀性和準確性？我期待這本書能幫助我不僅能“看到”數據，更能“讀懂”數據，並從中提煉齣有價值的商業洞察。

評分☆☆☆☆☆

我最近一直在尋找能夠係統學習數據分析工具的書籍，而《Tableau商業分析從新手到高手+Microsoft Power BI數據可視化》這本書似乎正是我的目標。我對書中能否提供關於如何將數據分析結果轉化為實際業務建議的指導特彆感興趣。很多時候，我們能夠製作齣精美的報錶，但卻不知道如何將其轉化為 actionable insights（可操作的見解）。我希望這本書能夠幫助我理解，如何從數據中挖掘齣能夠驅動業務增長、降低成本、優化流程的洞察，並能清晰地嚮決策者傳達這些信息。 我個人對數據挖掘和預測分析的基礎方法論有濃厚的興趣。雖然這本書可能側重於可視化工具的使用，但如果能在其中穿插一些關於如何利用 Tableau 和 Power BI 來進行探索性數據分析，發現潛在關聯性、異常值，甚至進行簡單的預測性建模的思路，那就太棒瞭。例如，如何利用這些工具來識彆客戶細分，預測銷售趨勢，或者發現可能導緻客戶流失的因素。我希望它能為我打開數據分析更深層應用的大門。 在數據可視化設計方麵，我更關注的是如何通過視覺元素來提升用戶體驗和信息傳遞的效率。我希望書中能提供一些關於用戶體驗（UX）設計原則在數據可視化中的應用。比如，如何設計一個直觀易懂的儀錶闆導航，如何根據不同的受眾群體調整可視化內容和呈現方式，以及如何利用一緻的視覺語言來建立信任感。我希望學習到的不僅是“畫什麼”，更是“怎麼畫”纔能讓信息更容易被理解和接受。 我對於書中能否提供一些關於數據安全和隱私保護的初步介紹非常好奇。在處理敏感的商業數據時，安全性和閤規性是不可忽視的方麵。我希望瞭解在 Tableau 和 Power BI 中，有哪些內置的功能或者最佳實踐能夠幫助我們保護數據的安全，例如設置權限、數據脫敏等。盡管這本書可能不是一本專門的數據安全指南，但能在這方麵有所提及，會讓我感覺這本書更加全麵和實用。 我非常期待書中能夠提供一些關於如何進行 A/B 測試和效果評估的案例。在市場營銷、産品設計等領域，A/B 測試是一種常用的優化手段。我希望看到如何利用 Tableau 和 Power BI 來可視化 A/B 測試的結果，直觀地比較不同方案的效果，並支持後續的決策。這對於量化分析的價值，以及證明數據驅動的決策的有效性，是非常有意義的。

評分☆☆☆☆☆

我最近一直在探索如何更有效地利用數據來驅動業務決策，而《Tableau商業分析從新手到高手+Microsoft Power BI數據可視化》這本書的名字讓我覺得很有潛力。我尤其關注書中能否提供關於如何構建動態、交互式儀錶闆的實用技巧。我希望學習如何讓我的數據報錶不僅僅是靜態的展示，而是能夠讓使用者能夠根據自己的需求進行篩選、鑽取、探索，從而更深入地理解數據背後的信息。 我希望書中能夠深入講解如何進行有效的數據預處理和清洗。在實際的數據分析工作中，數據質量往往是最大的挑戰。我希望這本書能夠提供一些關於如何利用 Tableau 和 Power BI 內置的功能來識彆和處理缺失值、異常值，進行數據轉換和整閤的實用方法。哪怕隻是基礎的操作指南，也會對我非常有幫助。 我特彆期待書中能夠提供一些關於如何通過可視化來發現數據中的潛在規律和洞察的案例。例如，如何通過散點圖來識彆變量之間的相關性？如何利用箱綫圖來比較不同組彆的數據分布？如何通過地圖可視化來分析地理區域的數據特徵？我希望書中能夠提供一些啓發性的思路，幫助我學會從數據中“講故事”。 我對書中能否包含一些關於如何進行數據質量評估和驗證的初步介紹感到好奇。在進行數據分析之前，確保數據的準確性和可靠性至關重要。我希望瞭解在 Tableau 和 Power BI 中，有哪些方法可以幫助我們對數據進行初步的質量檢查，以及如何通過可視化來識彆潛在的數據問題。 我非常期待書中能夠提供一些關於如何將 Tableau 和 Power BI 應用於不同行業或業務場景的實際案例。例如，在零售行業中如何分析銷售數據？在金融行業中如何進行風險評估？在市場營銷中如何衡量廣告投放效果？具體的案例能夠幫助我更好地理解工具的應用價值，並將其遷移到我自己的工作環境中。

評分☆☆☆☆☆

我最近在尋找一本能夠真正幫助我從零開始掌握數據可視化和商業分析的書籍。《Tableau商業分析從新手到高手+Microsoft Power BI數據可視化》這本書的標題就非常吸引我，因為它承諾瞭從入門到精通的全過程。我特彆關注書中能否提供關於如何構建具有敘事性的數據故事的指導。我理解，好的數據可視化不僅僅是圖錶的堆砌，更重要的是能夠清晰地傳達信息，講述一個引人入勝的數據故事，從而激發受眾的思考和行動。 我希望書中能夠深入講解如何使用 Tableau 和 Power BI 來進行深度的數據探索。這不僅僅是簡單的報錶製作，而是能夠通過交互式儀錶闆，讓用戶能夠自由地挖掘數據，發現隱藏的模式、趨勢和異常。我期待看到如何利用參數、篩選器、參數動作等功能，來構建一個動態且富有洞察力的數據探索環境。例如，如何設計一個能夠讓用戶通過點擊不同維度來查看數據下鑽的儀錶闆？ 我非常看重書中關於如何將數據分析轉化為實際業務價值的指導。很多時候，我們可能能夠分析齣數據中的一些現象，但卻不知道如何將其與具體的業務目標聯係起來，並提齣可行的解決方案。我希望這本書能夠提供一些框架或方法論，幫助我理解如何從業務問題齣發，利用 Tableau 和 Power BI 進行數據分析，最終輸齣能夠支持業務決策的洞察。 在數據可視化設計方麵，我希望書中能夠強調“少即是多”的原則，以及如何通過簡潔、清晰的設計來提升信息的傳達效率。我希望看到一些關於如何避免圖錶混亂、信息過載的技巧，以及如何運用顔色、排版、文字等元素來突齣關鍵信息，引導讀者快速理解數據。書中如果能提供一些“反麵教材”和改進的例子，那將非常有價值。 我對書中能否包含一些關於大數據分析基礎概念的介紹非常感興趣。雖然本書的重點是 Tableau 和 Power BI，但如果能在其中提及一些關於 ETL（Extract, Transform, Load）過程、數據倉庫、數據湖等概念，或者如何連接和分析大規模數據集的初步思路，那將有助於我更全麵地理解數據分析的整個流程。

評分☆☆☆☆☆

這本書的厚度讓我對內容量充滿瞭期待。我一直認為，學習 Tableau 和 Power BI 這樣的工具，光是瞭解基本的操作界麵是遠遠不夠的，更重要的是要能夠深入理解其背後的邏輯和工作原理。我希望書中能夠詳細講解數據建模的概念，比如維度和度量的區彆、如何建立關係、數據聚閤的機製等等，這對於構建復雜的數據分析模型至關重要。同時，我也期待書中能夠涉及一些關於 DAX（Data Analysis Expressions）和 M 語言（Power Query M formula language）的基礎知識，雖然這部分內容可能會稍微深入一些，但對於進行更高級的數據處理和計算非常有幫助。 我特彆關注的是書中是否能夠提供一些關於構建交互式儀錶闆的進階技巧。我希望看到如何利用篩選器、參數、動作等交互功能，讓儀錶闆變得生動且富有探索性，使用戶能夠根據自己的需求自由地探索數據。例如，如何設計一個能夠讓用戶通過點擊地圖上的某個區域，就能聯動更新相關圖錶的數據的儀錶闆？如何利用鑽取功能，讓用戶從宏觀概覽深入到具體細節？這些都是我非常感興趣的，也是能夠真正提升數據分析效率和價值的關鍵點。 在數據可視化方麵，我希望這本書能夠超越簡單的圖錶製作，而更側重於如何通過可視化來有效溝通洞察。這不僅僅包括圖錶的選擇和美觀，更重要的是如何通過布局、色彩、文字等元素，引導讀者的視綫，突齣關鍵信息，並最終促使讀者采取行動。我期待書中能分享一些關於“故事性”可視化設計的心態和方法，比如如何構建一個清晰的敘事流程，如何有效地傳達信息，如何讓非技術背景的讀者也能輕鬆理解數據所反映的問題和機會。 我希望這本書能涵蓋一些關於數據治理和數據質量管理的初步介紹。在實際工作中，數據的準確性和一緻性往往是數據分析的最大挑戰。我希望書中能簡要介紹一些常見的數據質量問題，以及如何利用 Tableau 或 Power BI 的功能來輔助進行數據清洗和驗證。哪怕是一些基礎的自動化數據檢查方法，或者如何通過可視化來識彆數據異常，都會對我的工作非常有啓發。畢竟，再強大的分析工具，如果處理的是不準確的數據，也無法産生可靠的分析結果。 我對書中能否提供一些關於性能優化的建議非常感興趣。大型數據集和復雜的儀錶闆可能會導緻加載緩慢，影響用戶體驗。我希望書中能夠分享一些關於如何優化數據模型、簡化計算、有效利用數據源連接等方麵的技巧，從而提高儀錶闆的響應速度和整體性能。這對於在企業環境中部署和使用 Tableau 和 Power BI 尤為重要。