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美智讯 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121341434

商品编码：28976705096

Tableau商业分析一点通

美智讯（Bizinsight） (作者)  

书 号：978-7-121-34143-4

出版日期：2018-06-01

页 数：320

开 本：16(185*260)

出版状态：图书立项

维护人：张慧敏

2015 年，美智讯公司与沈浩老师合作撰写了国内第一本中文 Tableau 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。

本书是在上本书的基础上进行的升级，不仅使用最新的 Tableau 2018.1 版本对分析过程重新截图，而且按照高校的教学目标匹配了案例的广度与深度。书中的案例，部分选自 Tableau 原厂的演示数据，其他绝大多数则由国内的真实案例修改而来。

如需下载本书相关的案例数据，敬请登录中文 Tableau 学习社区： www.tableauhome.com.cn。期待您参与社区互动，并分享您的作品与应用心得。

本书结构清晰，案例丰富，通俗易懂，实用性强。本书特别适合 Tableau 的初学者和进阶读者作为自学教程阅读。另外，也适合作为大中专院校的相关专业教学参考书，也适合社会培训学校作为培训教材使用

 

目录

第 1 部分 Tableau 使用概述

 

第 1 章 数据可视化/2

1.1 用数据讲故事/3

1.2 数据不只是数字/3

1.3 在数据中寻找什么/4

1.4 数据可视化的常见应用领域/5

1.5 本章小结/6

1.6 练习/7

 

第 2 章 快速了解 Tableau/8

2.1 Tableau 的发展历程/8

2.2 Tableau 产品简介/9

2.2.1 Tableau Desktop/9

2.2.2 Tableau Server/10

2.2.3 Tableau Online/10

2.2.4 Tableau Reader/10

2.2.5 Tableau Public/10

2.2.6 Tableau Prep/11

2.3 Tableau 应用优势/11

2.3.1 简单、易用/ 11

2.3.2 极速、高效/ 12

2.3.3 美观、交互的视图与界面/13

2.3.4 轻松实现数据融合/15

2.3.5 管理简便/15

2.3.6 配置灵活/15

2.4 Tableau 功能介绍/16

2.4.1 连接数据/16

2.4.2 了解 Tableau 工作区/19

2.5 本章小结/29

2.6 练习/29

 

第 2 部分 新手上路

 

第 3 章 基本操作和可视化图形/32

3.1 排序观察产品类别销售额/32

3.1.1 快捷按钮排序/33

3.1.2 直接拖动图形排序/ 34

3.1.3 按字母列表排序/35

3.1.4 手动设置顺序/35

3.2 数据分层与分组/36

3.2.1 分层/36

3.2.2 分组/39

3.3 参数设置/42

3.4 语法操作/44

3.4.1 主要功能函数简介/4

3.4.2 快速表计算简介/51

3.5 基本可视化图形/55

3.5.1 条形图：产品销售额和利润额比较/56

3.5.2 线形图：产品销售趋势观察/58

3.5.3 饼图：产品销售额类别结构/60

3.5.4 复合图：对比销售额和净利润/61

3.5.5 嵌套条形图：比较各类产品不同年度销售/62

3.5.6 动态图：按时间动态的观察销售变化/64

3.5.7 热图：从颜色观察销售状况/67

3.5.8 突显表：从颜色和数值同时观察地区销售模式/69

3.5.9 散点图：观察销售额和运输费用对应情况/70

3.5.10 气泡图/73

3.5.11 数据地图：观察不同城市销售/73

3.6 新型可视化图形/74

3.6.1 甘特图：观察订单送货时间/74

3.6.2 标靶图：绘制实际销售和对应计划/76

3.6.3 盒须图：观察各类销售额的数值分布情况/78

3.6.4 瀑布图：不同产品类净利润情况/80

3.6.5 直方图：研究订单的利润分布情况/81

3.6.6 帕累托图：研究客户消费等级结构/83

3.6.7 填充气泡图：用气泡大小观察品类销售/87

3.6.8 文字云：分析哪些产品是关键产品/ 89

3.6.9 树状图/90

3.7 本章小结/92

3.8 练习/92

 

第 4 章 创作第一个仪表板/94

4.1 设计动态仪表板/94

4.1.1 新建一个仪表板/ 95

4.1.2 布局调整/96

4.1.3 创建动作/99

4.1.4 使用仪表板的注意事项/104

4.2 作品分享/104

4.3 本章小结/111

4.4 练习/112

 

第 5 章 实战演练/113

5.1 教育水平评估图表/113

5.1.1 学校教育水平评估/113

5.1.2 城市教育水平评估/120

5.2 网站内容评估图表/125

5.2.1 制作“按页面查看”视图/126

5.2.2 制作“按媒介查看”视图/126

5.2.3 制作“散点图”视图/129

5.3 投资分析图表/130

5.3.1 制作“投资增长率”视图/131

5.3.2 制作“文本显示”视图/140

5.3.3 合并视图到一个仪表板中/141

5.4 本章小结/142

5.5 练习/142

 

第 3 部分 成功晋级

 

第 6 章 巧用地图/144

6.1 保险业索偿分析/144

6.2 房地产估值分析/148

6.2.1 制作“销售区域分析”视图/149

6.2.2 制作“地域属性分析”视图/150

6.2.3 制作“月度分析”视图/150

6.2.4 制作估值分析动态仪表板/151

6.3 本章小结/152

6.4 练习/152

 

第 7 章 美化图表/153

7.1 保险业欺诈检测/153

7.2 生产分析/ 156

7.2.1 制作“订单分析”视图/156

7.2.2 制作“差异分析”视图/159

7.2.3 制作“机器状态分析”视图/163

7.2.4 制作生产分析动态仪表板/165

7.3 资源组合分析/165

7.4 本章小结/170

7.5 练习/170

Tableau商业分析从新手到高手

美智讯（Bizinsight） (作者) 吴宏伟 (责任编辑)

 

书 号：978-7-121-33836-6

出版日期：2018-06-01

页 数：256

开 本：16(185*235)

内容简介

全书共分为四个部分，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。?6?0本书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?6?0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?6?0（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?6?0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?6?0件工具，则在相应节中呈现详细的操作步骤。?6?0

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?6?0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。

目录

一部分 产品主题分析

 

1章 见微知著：快速了解产品线状况 / 3?

1.1 分析思路：两个女装品牌的产品线分析（1.0版） / 4

?1.2 技术实现：应用Tableau实现1.1节的分析 / 7?

1.3 拓展技术专题1：盒须图 / 17

?1.4 拓展技术专题2：Tableau连接其他数据库 / 17?

 

2章 对比出真知：如何评估产品线的优劣 / 19

?2.1 分析思路：两个女装品牌的产品线分析（2.0版） / 19?

2.2 技术实现：用Tableau实现2.1节的分析 / 21

?2.3 拓展技术专题3：数据清理 / 28?

 

3章 穿越时空：结合时间发现销售模式的特征 / 31?

3.1 一年销售期产品混合线图分析（不合理的方法） / 32

?3.2 长周期分组分析（萧岚的分析） / 35

?3.3 技术实现：用Tableau实现3.2节的分析 / 37?

3.4 拓展技术专题4：根据数值等级自动分组 / 42

 

4章 是否赔本赚吆喝？产品价值如何综合评估 / 44?

4.1 产品促销情况的初步探查 / 45?

4.2 数据预处理工具：Kettle / 47

?4.3 Kettle的数据处理过程 / 50

?4.4 产品促销价值的再分析 / 55

?4.5 技术实现：用Tableau技术实现综合分析气泡图 / 58

 

二部分 客户主题分析

 

5章 拒绝平均人：对客户进行合理的分群 / 65

?5.1 分析思路：依据行为将客户分群 / 66?

5.2 技术实现：用Tableau技术实现5.1节的分析 / 75?

5.3 拓展技术专题5：直方图和散点图 / 86

?5.4 拓展技术专题6：Tableau与R语言 / 87?

5.5 拓展技术专题7：聚类分析 / 89

?

6章 重塑客户漏斗：研究客户流失模式，识别关键因素 / 91?

6.1 分析思路：客户留存漏斗分析 / 91?

6.2 技术实现：用Tableau技术实现6.1节的分析 / 97?

6.3 拓展技术专题8：分析的数据粒度 / 103?

 

7章 简约不简单：RFM分析与客户生命期分析结合 / 105

7.1 分析思路：关于客户生命周期的分析 / 106?

7.2 技术实现：用Tableau技术实现7.1节的分析 / 111

?

8章 你之蜜糖，我之砒霜：不同客户对价格优惠的态度观察 / 118

?8.1 分析思路：优惠券的使用情况分析 / 119?

8.2 技术实现：用Tableau技术实现8.1节的分析 / 126

8.3 拓展技术专题9：价格弹性 / 132

 

三部分 营销主题分析

 

9章 抛弃糊涂账：如何衡量媒体的营销价值 / 135?

9.1 分析思路：媒体的测量和筛选 / 136?

9.2 技术实现：用Tableau技术实现9.1节的分析 / 141?

 

10章 不猜测，不盲从：A/B测试分析 / 149?

10.1 分析思路：新套装促销的 A/B测试 / 150

?10.2 分析思路：用Tableau实现10.1节的分析 / 155

?10.3 拓展技术专题10：A/B测试 / 163?

 

11章 大巧若拙：重新认识购物篮分析 / 164?

11.1 分析思路：购物篮分析 / 165?

11.2 技术实现：用Tableau技术实现11.1节的分析 / 168?

11.3 拓展技术专题11：购物篮Lift（提升）指标 / 176

出版社: 人民邮电出版社; 第1版 (2017年11月1日)

其他: 288页

ISBN: 9787115406866

条形码: 9787115406866

作者简介

谢运恩，数据分析师。谢运恩，数据分析师。谢运恩，数据分析师。谢运恩，数据分析师。谢运恩，数据分析师。谢运恩，数据分析师。

 

目录

第1 章 生活在数据时代 1

1.1 数据分析无处不在 2

1.1.1 常用的国家统计指标 2

1.1.2 制造业的数据分析应用 .9

1.1.3 营销领域的数据分析应用 13

1.1.4 医疗行业的数据分析应用 15

1.2 人人都能成为数据分析师 16

1.2.1 数据分析过程 17

1.2.2 数据分析工具 21

1.2.3 数据分析师的成长之路 26

第2 章 耳熟能详的数据你真的了解吗 29

2.1 数据的类型 30

2.1.1 数据的结构属性分类 30

2.1.2 数据的连续性特征分类 . 31

2.1.3 数据的测量尺度分类 . 33

2.2 数据描述的三个维度 35

2.3 数据的集中趋势描述 36

2.3.1 算术平均值 . 37

2.3.2 几何平均值 . 39

2.3.3 众数 . 40

2.3.4 中位数 . 41

2.4 数据的离散程度描述 42

2.4.1 极差 . 42

2.4.2 平均偏差 . 43

2.4.3 方差和标准差 . 44

2.4.4 变异系数 . 48

2.4.5 四分位极差 . 49

2.5 数据的分布形态描述 50

2.5.1 概率 . 50

2.5.2 概率分布 . 53

2.5.3 离散型概率分布：二项分布 . 54

2.5.4 离散型概率分布：多项分布 . 56

2.5.5 离散型概率分布：超几何分布 . 57

2.5.6 离散型概率分布：泊松分布 . 59

2.5.7 连续型概率分布：指数分布 . 62

2.5.8 连续型概率分布：均匀分布 . 65

2.5.9 连续型概率分布：正态分布 . 66

2.5.10 正态分布作为二项分布近似 . 73

2.5.11 正态分布作为泊松分布近似 . 76

第3 章 数据分析的“内核”：推断分析 . 79

3.1 见微知著的抽样 80

3.1.1 抽样的意义 . 80

3.1.2 抽样方法 . 81

3.1.3 样本推断的理论基础 . 84

3.2 数据的处理 86

3.2.1 数据处理的不良案例 . 86

3.2.2 正确的数据存储形式 . 87

3.3 样本到总体的桥梁：抽样分布 88

3.3.1 抽样分布的定义 . 88

3.3.2 ??分布 90

3.3.3 ??分布 95

3.3.4 切比雪夫定理 . 98

3.3.5 卡方（??2）分布 99

3.3.6 ??分布 100

3.4 数据分析的，板“斧”：参数估计. 102

3.4.1 参数估计的类型 . 102

3.4.2 ??分布与总体均值的区间估计 . 104

3.4.3 ??分布与总体均值的区间估计 110

3.4.4 切比雪夫定理与总体均值的区间估计 113

3.4.5 卡方（??2）分布与总体方差的区间估计 115

3.4.6 ??分布与两个总体方差比的区间估计 .119

3.4.7 两个总体均值差的区间估计 . 121

3.4.8 总体比率的区间估计 . 133

3.4.9 样本容量的确定 . 135

3.5 数据分析的第二板“斧”：假设检验. 142

3.5.1 假设检验的理论基础 . 142

3.5.2 单样本的假设检验 . 150

3.5.3 两样本的假设检验 . 159

3.5.4 多样本的假设检验与方差分析 . 166

3.6 数据分析的第三板“斧”：非参数检验 . 184

3.6.1 非参数检验 . 185

3.6.2 卡方检验 . 187

3.6.3 ????????????????符号秩检验 191

第4 章 数据分析的终极目的：“为我所用” . 195

4.1 “相关”是继续分析的前提 196

4.1.1 相关关系 . 196

4.1.2 相关分析 . 198

4.2 “回归”是相关分析的归宿 209

4.2.1 回归分析综述 . 209

4.2.2 简单线性回归分析 211

4.2.3 多元线性回归分析 . 226

4.3 发现事物随时间变化的规律 235

4.3.1 时间序列分析综述 . 235

4.3.2 长期趋势分析 . 238

4.3.3 季节变动趋势分析 . 248

4.3.4 循环变动和不规则变动 . 252

4.3.5 时间序列分析应用 . 254

数据驱动决策的艺术：洞悉商业真相，开启智能未来 在这个信息爆炸、瞬息万变的时代，企业生存与发展的关键在于能否精准把握市场脉搏，并迅速做出明智决策。而这背后，离不开强大的数据分析能力。本书系，正是为致力于解锁数据潜能、提升商业洞察力的您量身打造的权威指南。它将带领您从零开始，系统掌握数据分析的核心理念、方法论与实战技巧，无论您是行业新人，还是希望突破瓶颈、迈向精通的资深人士，都能在此找到通往数据分析大师之路的阶梯。 第一卷： Tableau商业分析一点通——可视化世界的入门与精通 “一点通”系列，顾名思义，旨在以最直观、最易懂的方式，帮助您快速掌握Tableau这一业界领先的数据可视化与商业智能工具。您将不再被枯燥的数字淹没，而是学会如何将复杂的数据转化为一目了然的图表，用视觉的力量讲述数据背后的故事。 基础篇：启航可视化之旅 认识Tableau： 从Tableau的强大功能、应用场景出发，深入理解其在商业决策中的核心价值。您将了解Tableau如何连接多样化的数据源（Excel、数据库、云服务等），并学习其基础界面布局、操作逻辑，为后续的学习打下坚实基础。 数据准备与连接： 数据分析的第一步是数据的“清洁”。本部分将指导您如何有效地连接、清洗、转换和整理数据，解决数据不一致、缺失值、重复项等常见问题，确保分析的准确性。我们将学习Pivot（透视）、Split（拆分）、Combine（合并）等实用功能，让数据变得“听话”。 核心可视化技巧： Tableau的强大在于其拖放式的可视化构建能力。您将学习如何创建各种基础图表，如条形图、折线图、饼图、散点图，并理解它们的适用场景。更重要的是，我们将探讨如何通过颜色、大小、形状、文本等视觉编码，让图表信息传达更精准、更生动。 地图可视化： 地理位置信息往往隐藏着重要的商业洞察。本书将教您如何利用Tableau制作丰富的地图可视化，分析区域销售、客户分布、物流网络等，让地理数据说话。 进阶篇：深度挖掘与互动探索 探索性数据分析 (EDA)： 从基础图表出发，我们将进入更深层次的数据探索。学习使用Tableau的内置分析工具，如趋势线、参考线、聚类分析，快速发现数据中的模式、异常值和关联性。 交互式仪表板构建： 静态图表不足以满足复杂的业务需求。您将学会如何将多个可视化图表整合到交互式仪表板中，实现筛选器、动作（Actions）的联动，让用户能够自由地探索数据，发现隐藏的细节，实现“随心所欲”的数据分析。 计算字段与参数： 掌握Tableau的计算字段功能，是实现高级分析的关键。您将学习创建基本的聚合计算（SUM, AVG, COUNT），以及更复杂的逻辑计算（IF, CASE）、字符串函数、日期函数等，从而计算关键绩效指标（KPIs），进行自定义分析。参数的引入，则能让仪表板更具灵活性，允许用户动态调整分析维度。 数据故事讲述： 最终，数据分析的目的是为了支持决策。本部分将引导您如何利用Tableau的故事点（Story Points）功能，将一系列分析可视化串联起来，形成一个连贯、引人入胜的数据故事，清晰地向决策者传达您的洞察和建议。 实战篇：行业案例与最佳实践 商业智能核心指标： 围绕销售、营销、财务、运营等核心业务领域，我们将通过实际案例，演示如何利用Tableau构建关键的业务仪表板，如销售业绩分析、客户画像分析、广告投放ROI分析、库存管理分析等。 性能优化与部署： 学习Tableau的最佳实践，包括数据源优化、仪表板性能调优，以及如何在团队中有效地共享和部署Tableau分析结果。 Tableau生态系统介绍： 简要介绍Tableau Server、Tableau Online等企业级部署方案，以及Tableau与其他数据工具的集成，为您的数据分析能力向企业级应用迈进提供指引。 第二卷： Tableau商业分析从新手到高手——构建体系化分析能力 “从新手到高手”系列，将进一步深化您对Tableau的理解，并在此基础上，构建一套完整的商业分析体系。它不仅关注工具的使用，更注重分析思维的培养，让您真正成为一个能够解决实际业务问题的“数据侦探”。 第一章：数据思维与分析框架 商业问题的定义与拆解： 分析的起点永远是清晰的商业问题。您将学习如何从模糊的业务需求出发，将其转化为可衡量、可分析的数据问题。 常见的分析框架： 介绍诸如金字塔原理、MECE原则、SCQA模型等分析思维工具，帮助您构建结构化的分析思路。 数据驱动决策的流程： 深入理解从数据收集、清洗、分析、洞察到决策落地的完整闭环。 第二章：Tableau深度技巧解析 高级计算字段： 学习表计算（Table Calculations）、LOD表达式（Level of Detail Expressions），这是实现复杂分析逻辑（如同比、环比、排名、累积等）的利器。 参数与参数联动： 掌握如何利用参数实现更灵活的数据探索，例如动态切换度量、维度，或者模拟不同场景下的预测。 高级图表类型： 学习构建更复杂的图表，如箱线图（Box Plot）、树状图（Treemap）、旭日图（Sunburst Chart）、漏斗图（Funnel Chart），以及如何通过组合图表实现多维度信息展示。 数据混合与关系模型： 深入理解Tableau中数据混合（Data Blending）与关系（Relationships）的区别与应用，以及如何在复杂的多表数据环境中进行高效分析。 第三章：特定业务场景下的高级分析 客户生命周期价值 (CLV) 分析： 如何通过Tableau分析客户获取成本、活跃度、流失率，预测客户价值，为营销策略提供支持。 A/B 测试效果评估： 学习如何设计与分析A/B测试，量化不同方案的效果，辅助产品迭代与优化。 用户行为路径分析： 通过Tableau可视化用户在产品或网站上的行为路径，发现用户痛点，优化用户体验。 供应链与运营效率分析： 如何利用Tableau监控库存、物流、生产等关键环节，提升运营效率。 财务报表分析与驾驶舱： 构建集成的财务分析仪表板，实现预算与实际对比、利润率分析、现金流监控等。 第四章：数据分析的进阶修炼 预测模型入门： 学习Tableau内置的预测功能，理解预测模型的基本原理，并将其应用于销售预测、需求预测等。 数据挖掘与模式识别： 结合Tableau的分析工具，探索潜在的数据模式，如关联规则挖掘、异常检测等。 与Python/R集成（选讲）： 了解如何通过Tableau的API与Python、R等数据科学语言集成，扩展分析能力。 数据治理与质量控制： 讨论在实际工作中，如何保证数据的准确性、一致性和安全性，建立可靠的数据分析基础。 第三卷： 人人都是数据分析师——从理论到实践的思维跃迁 “人人都是数据分析师”系列，旨在将数据分析的理念深入人心，赋能每一个职场人士，无论您的职位是什么，都能掌握利用数据解决问题的能力。本书将更侧重于分析思维的培养、商业直觉的建立，以及如何将分析结果转化为切实可行的商业策略。 第一部分：数据思维的基石 数据分析的价值： 强调数据分析如何帮助企业降低风险、提升效率、发现机遇、优化决策。 常见的数据误区与陷阱： 识别并避免在数据分析中常见的逻辑错误、偏差和曲解，例如相关不等于因果、幸存者偏差等。 提问的能力： 学习如何提出正确的问题，驱动有效的分析。从“是什么”到“为什么”，再到“怎么办”，层层递进。 数据素养的培养： 即使不是专业数据分析师，也需要具备基本的数据解读能力。本书将提升您的数据敏感度。 第二部分：数据分析的实战方法论 结构化分析法： 引入金字塔原理、逻辑树等工具，帮助您系统性地思考和分析问题。 驱动因素分析： 学习如何识别影响业务结果的关键驱动因素，并量化其影响程度。 对比分析与趋势分析： 掌握如何通过与历史数据、竞争对手、行业标杆进行对比，发现差距和机会。 用户画像与细分： 如何从数据中描绘出不同用户群体的特征，为精准营销和产品设计提供依据。 因果分析与归因： 尝试理解现象背后的根本原因，而不是仅仅停留在表面。 预测与预警： 如何利用数据对未来进行预判，提前做好准备。 第三部分：商业洞察的提炼与表达 从数据到洞察： 强调分析结果的转化，如何从冰冷的数字中挖掘出有价值的商业洞察。 讲好数据故事： 学习如何以清晰、简洁、有说服力的方式，将分析结果和洞察传达给非技术背景的听众。 可视化沟通的艺术： 结合前两卷的Tableau技巧，强调可视化在沟通中的关键作用，以及如何设计更有效的图表来支持您的论点。 制定数据驱动的行动计划： 最终目标是将分析洞察转化为可执行的商业策略，并跟踪其效果。 第四部分：构建个人数据分析能力体系 不同岗位的分析应用： 针对市场、销售、产品、运营、人力资源等不同职能，提供具体的分析思路和方法。 持续学习与成长： 数据分析领域日新月异，本书将为您指明持续学习的方向和资源。 拥抱数据文化： 鼓励在工作环境中推广数据驱动的决策文化。 这套图书系，将如同一位循循善诱的良师益友，陪伴您踏上数据分析的征途。从Tableau的精湛技艺，到系统化的分析思维，再到人人都能掌握的数据洞察力，您将在这里获得全方位的提升。无论您身处何种行业、何种岗位，掌握数据分析的能力，都将是您在数字化浪潮中乘风破浪、脱颖而出的关键利器。现在，就让我们一起，用数据点亮商业智慧，开启更加智能、更加高效的未来！

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据分析这个领域非常感兴趣，但总是觉得它离我有点遥远，门槛很高。直到我看到了这套书，才真正燃起了深入学习的决心。最吸引我的是它从“一点通”到“从新手到高手”，再到“人人都是数据分析师”这样层层递进的学习路径，给我的感觉就是，这套书能陪伴我从零开始，一步一步地成长。我之前尝试过一些免费的在线课程，但总是碎片化，缺乏系统性。而这套书的编排，似乎能够构建一个完整的知识体系，从最基础的概念讲起，然后逐步深入到更复杂的应用和技巧。我特别关注了一下目录，感觉涵盖的内容非常全面，不仅仅是软件操作，还包含了数据分析的思维方式和实际案例应用。我希望通过这套书，能够真正理解数据背后的逻辑，学会如何提炼有价值的信息，并最终能够运用到我的工作中，解决实际问题。这种循序渐进的学习设计，对于我这样想要系统学习的人来说，简直是太友好了。

评分☆☆☆☆☆

我之前接触过一些数据分析的书籍，但总觉得它们要么太理论化，要么太偏重于单一的软件功能介绍，缺乏与实际商业应用的结合。这套书恰恰弥补了我的这个遗憾。我注意到它在讲解Tableau操作的同时，非常注重与商业分析的结合，提供了很多实用的商业分析框架和方法论，这让我觉得学到的不仅仅是工具的使用，更是分析的逻辑和思路。特别是书中的案例，都非常有针对性，能够帮助我理解如何在不同的商业场景下应用Tableau进行数据分析，例如市场营销、销售分析、运营优化等等。这种理论与实践相结合的方式，让我觉得学习起来更有方向感，也更容易将所学知识应用到实际工作中，提升工作效率和决策水平。

评分☆☆☆☆☆

这套书的包装简直让人眼前一亮，厚实精美的硬壳封面，搭配上烫金的字体，拿在手里就有一种沉甸甸的质感，一看就不是那种廉价的印刷品。虽然我还没来得及深入阅读，只是粗略翻了一下目录和前言，但从整体的排版设计和纸张的选用上，就能感受到出版方在细节上的用心。封面的配色也很舒服，不是那种花里胡哨的，而是沉稳又不失活力，放在书架上绝对是颜值担当。我一直觉得，一本书的“颜值”也很重要，尤其是对于这种需要沉下心来学习的工具书，一个赏心悦目的外观能大大提升学习的兴趣和动力。快递包装也做得非常到位，泡沫填充得很足，书本一点磕碰都没有，这一点真的值得称赞，毕竟收到一本有损毁的书总是让人心情不好的。而且“包邮”这个词，对于网购来说，真的太有吸引力了，感觉买得很划算，性价比很高。总之，从开箱的那一刻起，就充满了期待，相信里面的内容也会像它的外在一样，给我带来惊喜。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚入门数据分析的职场新人，我常常感到迷茫，不知道从何处下手。这套书的出现，可以说是及时雨。我尤其欣赏它“人人都是数据分析师”的理念，这让我觉得数据分析并非高不可攀，而是每个人都可以掌握的技能。书中的语言风格很亲切，没有太多晦涩难懂的专业术语，即使是初学者也能轻松理解。而且，它不仅仅是教你如何使用工具，更重要的是培养你的数据思维。我了解到，数据分析不仅仅是技术操作，更是一种解决问题的思路。这套书似乎在潜移默化中引导我去思考，如何从数据中发现问题、分析问题、解决问题。这种思维层面的提升，比单纯掌握软件技巧更有价值。我期待通过这套书，能够真正将数据分析的能力内化为自己的核心竞争力。

评分☆☆☆☆☆

拿到这套书，我立刻就翻阅了其中一本关于Tableau商业分析的。不得不说，它的讲解方式非常生动形象，不会让人觉得枯燥乏味。书中的图文并茂，把很多复杂的概念都用可视化的方式呈现出来，我一看就能明白，这对于我这种视觉型学习者来说，简直是福音。而且，它提供的案例都是非常贴近实际商业场景的，读起来很有代入感，能够让我联想到自己在工作中可能遇到的类似问题，并思考如何运用书中的方法去解决。一些操作的步骤也讲得非常详细，甚至连一些小细节都考虑到了，比如鼠标的点击位置、快捷键的应用等等，这些细节对于新手来说真的非常重要，能够帮助我们少走很多弯路。我感觉作者在撰写这本书的时候，真的是站在读者的角度去思考的，充分考虑到了我们可能会遇到的困惑和难点，并给出了清晰的解决方案。