33招精通商業智能數據分析:Power BI和Tableau進階實戰
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33招精通商業智能數據分析:Power BI和Tableau進階實戰

雷元 (作者) 

  • 書  號:978-7-121-37610-8
  • 出版日期:2020-01-02
  • 頁  數:264
  • 開  本:16(185*235)
  • 出版狀態:上市銷售
  • 維護人:王靜
紙質版 ¥69.80
如果將數據的價值比喻成財富(這種財富往往被埋藏在冗雜的數據的深處,不為人所知),那么Power BI 和Tableau 就像是強大的挖掘機。本書將為你打開商業數據分析之門,你將和筆者一道參與使用挖掘機掘寶的有趣游戲。
本書介紹了商業數據分析中常用的34 種方法,包括趨勢分析、排名分析、分類分析、差異分析、分布分析、占比分析、相關性分析,及其在Power BI 和Tableau 中的實現。其中不僅涉及PowerBI和Tableau 的工具特色及對比,還涉及數據分析的方法與思想,相當于用一條線將散落的珍珠串成一條美麗的項鏈。
君子不器,縱使Power BI 和Tableau 是商業數據分析的利器,最終的商業價值也是由挖掘者的
智慧所決定的。本書教你如何像商業分析師一樣思考,挖掘商業數據背后的價值。
本書適合數據分析初學者、需要了解Power BI 或者Tableau 工具的讀者閱讀,也可作為商業數
據分析師的參考用書。
左手Power BI,右手Tableau
34種商業智能數據分析方法,68種實現方法
輕松成為商業智能數據分析高手!
前言:寫給“滾雪球”前的你

學習就是“滾雪球”
巴菲特有一個非常著名的“滾雪球”理論,大意為:投資其實就是挖一條足夠深的坑道,把自己的“雪球”(資金)堅持不懈地朝著有價值的方向滾動,你所擁有的財富就會越來越多。
在作者看來,財富的外在價值只是其內在價值的一種外延,“滾雪球”理論是一種投資理念,也是一種人生哲學。將之拓展到學習上,只要保持耐心與信心,任何人在任何學科的研究中都能滾出體積驚人的“雪球”。
作者認為數據分析這門學科是一條足夠長的坑道。你最終的成就取決于你打算為自己挖多深的坑道,打算在坑道里滾動多久。本書并不是一本“10天幫你搞定Power BI”或是“快速成為Tableau 專家”的書。說實話,作者寫出的都是一些工作經驗總結,不能保證每一位讀者都能快速成為商業智能數據分析高手。但是,作者有一個信念:個人通過潛心修煉數據分析技能,必有所收獲。
商業智能數據分析利器:Power BI 和Tableau
愛因斯坦說過:“凡事應力求簡單,但不可過于簡單”。作者見過許多人將 Power BI 認作Excel的升級版,認為它沒有什么復雜的。其實這只看到了硬幣的一面。 Power BI中的計算列的確與Excel 公式幾乎完全相通。但Power BI 中的DAX 語言遠比Excel 公式簡潔,如何用優美的DAX語言搭建出完備的數據模型邏輯才是Power BI學習的重中之重。作者見過不少Power BI模型,從表面上看,其可視化效果尚能一看,但細看其內部模型,都是密密麻麻的嵌套計算列。一旦模型內部的公式的規模達到一定程度,讓計算機性能崩潰是預料之中的事情。這樣的Power BI 模型徒有其表。僅是單純地用Excel 思維去揣度Power BI,會忽視了DAX的“靈氣”。
誠然,學習Power BI和Tableau之路不會是一馬平川的,為此你必將付出一定的努力和時間。但講究學習套路和效率,仍能為你節省下寶貴時間。好的教材會讓不平坦的學習坑道變得“既寬且深”。所謂的“寬”和“深”特指系統、全面地掌握數據分析情景的廣度和學習知識時超越平均水平的深度。恰當的“寬”和“深”能夠讓你享受數據分析所帶來的暢快淋漓。對作者來說,這種感覺妙不可言。
為此,作者總結了不同類別的商業數據分析模板及其背后的思維邏輯,并展示該模板和邏輯下的最佳實踐內容,為你在實戰中提供“模板化”的公式及思維。你可以將模板“嵌套”到自己的分析場景中“加速”(不是快速)解決各種形形色色的商業數據分析要求,迅速升級你的“數據分析武器庫”中的裝備,成為“招之即來,來之能戰,戰之能勝”的商業數據分析“戰狼”。
本書內容
本書的架構圍繞三個關鍵詞展開:傳道、授業、解惑。
第1章傳道:主要是從高層次的角度分析自助式BI崛起的原因,以及Power BI和Tableau各自的一些特點及對比。
第2 章授業:主要介紹二者的理論知識,雖然本書的核心內容為商業數據分析實戰,但在正式開始介紹案例之前,非常有必要花一些時間梳理本書案例中涉及的工具的理論知識。
當然,如果你想詳細學習Power BI或Tableau的基礎知識,可閱讀筆者的第一本書《商業智能數據分析:從零開始學Power BI與Tableau自助式BI》。
第3~10 章解惑:主要圍繞不同的主題,介紹具體的商業數據分析案例。內容涉及案例的分析場景、分析目的、實現思路、具體的實現方式,以及其中的疑難點與分析總結。
最后衷心希望此書的知識能讓你學得開心、用得愉快。歡迎你和書中的彼得(作者)一起“入坑”,滾動商業智能數據分析的“雪球”。Carpe diem(抓住機遇)!
作 者

目錄

第1章 自助式BI的特點 / 1
1.1 自助式BI的崛起 / 1
1.2 派生維度的概念 / 3
1.3 Power BI 與Tableau的誕生 / 5
1.4 Power BI和Tableau 的對比 / 7
1.5 數據可視化的技、術與道 / 15

第2章 基礎知識 / 18
2.1 Tableau計算精要 / 18
2.2 Power BI 計算精要 / 21
2.3 時間函數 / 26
2.4 參數 / 32
2.5 度量單位 / 36
2.6 透視與逆透視 / 39
2.7 組的應用 / 43
2.8 數據桶的應用 / 45
2.9 移動平均值、中位數、眾數與百分位數統計 / 46

第3章 趨勢分析 / 57
3.1 第1招:季節性同比分析 / 57
3.2 第2招:非季節性環比分析 / 62
3.3 第3招:YTD(年初至今)日期同比分析 / 66
3.4 第4招:平均值與期末值分析 / 74
3.5 第5招:個體趨勢變化分析 / 79
3.6 第6招:累積增長分析 / 83

第4章 排名分析 / 88
4.1 第7招:靜態排名分析 / 88
4.2 第8招:動態排名分析 / 94
4.3 第9招:排名變動分析 / 98

第5章 分類分析 / 104
5.1 第10招:靜態分類分析 / 104
5.2 第11招:動態分類分析I / 107
5.3 第12招:動態分類(分類重疊)分析II / 111

第6章 差異分析 / 115
6.1 第13招:異常值檢測分析 / 115
6.2 第14招:差異分析 / 120
6.3 第15招:總體與個體分析 / 126
6.4 第16招:單值與平均值差異分析 / 133

第7章 分布分析 / 139
7.1 第17招:次數分布分析 / 139
7.2 第18招:時間分布分析 / 142
7.3 第19招:合計百分比分布分析 / 145
7.4 第20招:靜態象限圖分析 / 150
7.5 第21招:動態象限圖分析 / 155
7.6 第22招:帕累托分析 / 166

第8章 占比分析 / 175
8.1 第23招:群體占比分析 / 175
8.2 第24招:地理位置占比分析 / 178
8.3 第25招:堆積百分比分析 / 183
8.4 第26招:占比統計分析 / 187

第9章 相關性分析 / 192
9.1 第27招:交叉分析 / 192
9.2 第28招:籃子分析 / 198

第10章 綜合示例 / 209
10.1 第29招:客戶最大消費額與平均消費額分析 / 209
10.2 第30招:動態歷史變化趨勢分析 / 213
10.3 第31招:返回客戶分析 / 225
10.4 第32招:流失客戶分析 / 232
10.5 第33招:復活客戶分析 / 239
10.6 第34招:客戶群年度購買頻次分析 / 242

讀者評論

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