數據可視化分析（Excel 2016+Tableau） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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呂峻閩　主編 編

圖書標籤:

• 數據可視化
• Excel
• Tableau
• 數據分析
• 商業分析
• 圖錶
• 數據處理
• 數據報告
• BI
• 數據洞察

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121321900

版次：1

商品編碼：12175545

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育計算機係列規劃教材

開本：16開

齣版時間：2017-08-01

用紙：膠版紙

頁數：196

字數：294000

正文語種：中文

內容簡介

本書主要介紹數據可視化分析相關的知識，所使用的工具為Excel 2016、Tableau。本書使用一個模擬企業的案例數據貫穿所有內容，主要介紹瞭數據分析的概念，以及實現數據可視化的方法。讀者通過本書的學習，能夠掌握數據分析理論，並能夠製作數據可視化分析報告及商業智能儀錶盤。

作者簡介

張詩雨（1984―），女，四川樂山人，西南財經大學天府學院教師，講師，碩士，主要研究方嚮為大數據應用、軟件工程。

目錄

第1章 數據分析概述 （1）
1．1 何謂數據分析 （1）
1．1．1 數據分析定義概述 （2）
1．1．2 數據分析方法 （4）
1．2 數據分析步驟 （4）
1．2．1 明確目的 （4）
1．2．2 收集數據 （5）
1．2．3 處理數據 （5）
1．2．4 分析數據 （6）
1．2．5 撰寫報告 （6）
1．3 數據分析前景 （6）
1．3．1 數據分析的作用 （6）
1．3．2 數據分析就業前景 （7）
習題 （11）
第2章 案例背景 （12）
2．1 模擬企業背景介紹 （12）
2．1．1 A企業概況 （12）
2．1．2 A企業數據來源說明 （12）
2．2 模擬企業基礎數據 （13）
2．2．1 人力資源方麵部分數據描述和說明 （13）
2．2．2 商品庫存方麵部分數據描述和說明 （14）
2．2．3 商品銷售方麵部分數據描述和說明 （15）
第3章 數據處理 （18）
3．1 數據基本概念 （19）
3．1．1 字段與記錄 （19）
3．1．2 數據類型 （19）
3．1．3 數據錶 （20）
3．2 數據來源 （26）
3．3 數據導入 （26）
3．3．1 文本文件數據導入 （27）
3．3．2 網絡數據源導入 （30）
3．4 數據清洗 （33）
3．4．1 重復數據的處理 （33）
3．4．2 缺失數據的處理 （38）
3．5 數據加工 （41）
3．5．1 數據抽取 （41）
3．5．2 字段閤並 （43）
3．5．3 字段匹配 （44）
3．5．4 數據計算 （45）
3．5．5 數據分組 （48）
3．5．6 數據轉換 （49）
3．6 數據抽樣 （50）
習題 （53）
第4章 數據分析方法 （54）
4．1 常用數據分析術語 （54）
4．1．1 平均數 （54）
4．1．2 絕對數/相對數 （55）
4．1．3 百分比/百分點 （57）
4．1．4 頻數/頻率 （58）
4．1．5 比例/比率 （58）
4．1．6 倍數/番數 （59）
4．1．7 同比/環比 （60）
4．2 數據基本分析方法 （61）
4．2．1 對比分析法 （61）
4．2．2 分組分析法 （64）
4．2．3 平均分析法 （67）
4．2．4 交叉分析法 （70）
4．2．5 漏鬥圖法 （72）
4．2．6 矩陣關聯分析法 （74）
4．3 數據分析工具―數據透視錶 （77）
4．3．1 基本概念 （77）
4．3．2 創建方法 （77）
4．3．3 案例實踐 （80）
4．3．4 實用數據透視錶技巧 （86）
習題 （92）
第5章 數據展示 （93）
5．1 錶格展示 （93）
5．1．1 數據列突齣顯示 （93）
5．1．2 圖標集 （95）
5．1．3 迷你圖 （97）
5．2 圖錶展示 （98）
5．2．1 雙坐標 （98）
5．2．2 摺綫圖 （102）
5．2．3 柱狀圖 （106）
5．2．4 餅圖 （111）
5．2．5 鏇風圖 （113）
5．2．6 瀑布圖 （116）
5．2．7 數據地圖 （118）
5．2．8 摺綫圖與柱狀圖的組閤 （120）
5．2．9 動態圖 （123）
5．3 圖錶專業化 （129）
5．3．1 基本要素 （130）
5．3．2 基本配色 （131）
5．3．3 商務圖錶設計 （134）
5．4 拓展運用 （141）
習題 （143）
第6章 數據可視化分析報告 （144）
6．1 數據分析方法論 （144）
6．1．1 5W2H分析法 （144）
6．1．2 SWOT分析法 （146）
6．1．3 4P營銷理論 （147）
6．1．4 用戶行為分析理論 （147）
6．2 數據可視化分析報告結構 （148）
6．3 案例：人力資源數據分析報告 （150）
6．3．1 分析背景與目的 （150）
6．3．2 分析思路 （150）
6．3．3 人力資源數據分析 （150）
6．3．4 分析總結 （157）
6．4 案例：A公司會員分析報告 （157）
6．4．1 分析背景與目的 （157）
6．4．2 分析思路 （158）
6．4．3 會員客戶分析 （158）
6．4．4 分析總結 （163）
6．5 案例：庫存管理數據分析報告 （163）
6．5．1 分析背景與目的 （163）
6．5．2 分析思路 （163）
6．5．3 庫存分析 （164）
6．5．4 分析總結 （166）
習題 （166）
第7章 商業智能儀錶闆 （167）
7．1 商業智能儀錶闆簡介 （167）
7．2 商業智能儀錶闆設計要點 （168）
7．3 利用Excel製作商業智能儀錶闆 （169）
7．4 利用Tableau製作商業智能儀錶闆 （171）
7．4．1 Tableau簡介 （171）
7．4．2 利用Tableau製作銷售分析儀錶闆 （174）
7．4．3 利用Tableau製作會員分析儀錶闆 （179）
習題 （184）
參考文獻 （185）

前言/序言

大數據開啓瞭一次重大的時代轉型，在這個數據呈爆炸式增長的轉型社會，無論是管理者、經營者還是政策的製定者，都麵臨著管理好數據、發現數據中的規律以及從數據中獲得價值的問題，也就是說數據分析技能已經成為未來必不可少的工作技能之一。在未來，90%的市場決策和經營決策都應該是通過數據分析來研究確定的。讀者通過本書的學習，能夠洞悉數據背後的意義，並能夠用隨手可及的工具進行數據可視化分析，輕鬆應對時代轉型。

本書共分為7章，內容包括數據分析的基本概念、數據分析方法、數據的處理、數據展示、數據可視化報告及商業智能儀錶闆的製作。對於各個知識點的講解，都配有模擬企業案例，並使用Excel 2016來實現。在商業智能儀錶闆章節擴展瞭工具，同時使用Excel 2016和Tableau來實現。

本書的特點為使用模擬企業案例貫穿數據分析理論和概念，模擬企業案例數據涉及人力資源、商品庫存、商品銷售三方麵，並結閤相關專業知識進行數據分析及可視化，形成數據可視化分析報告及商業智能儀錶闆。

讀者通過本書的學習，可以具備以下能力：

懂分析—能夠掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐中。

懂工具—能夠運用Excel、Tableau工具實現數據分析理論，製作數據可視化分析報告及商業智能儀錶闆。

懂設計—能夠運用圖錶有效錶達數據分析的觀點，使分析結果一目瞭然。

本書由呂峻閩、張詩雨任主編，由李化、龔軒濤、高玲玲、湯來鋒任副主編並負責編寫相應各章節，參加本書編寫的還有陳昌平、陳婷、陳小寜、郭進、何臻祥、黃純國、靳紫輝、李長鬆、劉強、羅丹、羅文佳、馬明、王強、王書偉等。同時，西南財經大學天府學院信息技術教學中心和現代技術中心的各位老師為本書提供瞭許多幫助，編委會成員為本書的編寫也提供瞭很大的幫助。在此，編者對以上人員緻以最誠摯的謝意！

為瞭方便教師教學，本書配有電子教學課件，請有此需要的教師登錄華信教育資源網（www.hxedu.com.cn）注冊後免費下載，如有問題可在網站留言闆留言或與電子工業齣版社聯係（E-mail：hxedu@phei.com.cn）。

雖然我們精心組織，努力工作，但錯誤之處在所難免；同時由於編者水平有限，書中也存在諸多不足之處，懇請廣大讀者朋友們給予批評和指正，以便在今後的修訂中不斷改進。

編 者

數據可視化分析（Excel 2016+Tableau） 掌握數據洞察的鑰匙，開啓可視化分析新篇章 在這個信息爆炸的時代，數據已成為企業決策、科學研究乃至個人成長的核心驅動力。然而，海量的數據本身並不能直接轉化為有價值的見解，它們需要被有效地組織、分析和呈現。本書《數據可視化分析（Excel 2016+Tableau）》正是為瞭幫助讀者跨越這一障礙而精心打造。我們深知，理解數據、提煉規律、並以清晰直觀的方式傳達分析結果，是當今社會各行各業都亟需掌握的關鍵能力。 本書將帶領您深入探索兩個功能強大且廣泛應用的工具：Microsoft Excel 2016和Tableau。Excel作為一款普及率極高的電子錶格軟件，其強大的數據處理能力和豐富的圖錶功能，足以應對許多日常的數據分析需求。而Tableau，作為數據可視化領域的領導者，則以其直觀易用的界麵和交互式可視化能力，能夠幫助您快速構建復雜且富有洞察力的儀錶闆，將數據故事生動地呈現齣來。 一、 Excel 2016：紮實的數據基礎與初步的可視化探索 在本書的開篇，我們將首先聚焦於Microsoft Excel 2016。Excel不僅僅是一個簡單的錶格工具，它更是數據處理和分析的基石。許多人可能隻將其用於基本的錄入和計算，但實際上，Excel蘊藏著強大的數據整理、清洗、轉換和分析能力，為後續更高級的可視化分析奠定堅實的基礎。 1. 數據準備與整理： 在進行任何分析之前，數據的準確性和規整性至關重要。本書將詳細介紹如何使用Excel的各種功能來處理原始數據。這包括： 數據導入與導齣： 學習如何從各種來源（如CSV、TXT、數據庫）導入數據，以及如何將Excel數據導齣為不同格式。 數據清洗技巧： 掌握如何識彆和處理重復值、缺失值、異常值，以及如何使用文本函數（如LEFT, RIGHT, MID, FIND, SUBSTITUTE）和邏輯函數（如IF, AND, OR）來規範化數據格式。 數據轉換： 學習使用數據透視錶（PivotTable）和數據透視圖（PivotChart）進行多維度的數據匯總和分析，這是Excel中最強大的數據分析工具之一。我們將講解如何構建、修改和深入鑽研數據透視錶，從不同角度審視數據。 條件格式化： 利用條件格式化功能，能夠自動突齣顯示符閤特定條件的數據點，如高亮最大值、最小值、高於或低於平均值的數據，直觀地發現數據中的模式和趨勢。 數據驗證： 設置數據驗證規則，確保輸入數據的準確性和一緻性，減少人為錯誤。 2. Excel圖錶精通： Excel提供瞭豐富多樣的圖錶類型，能夠滿足不同場景下的數據呈現需求。本書將帶領您深入理解和運用這些圖錶： 基礎圖錶類型： 詳細講解柱形圖、條形圖、摺綫圖、餅圖、散點圖等經典圖錶的使用場景、繪製方法和優化技巧。例如，何時使用柱形圖，何時使用摺綫圖，如何根據數據類型選擇最閤適的圖錶。 高級圖錶應用： 探索組閤圖、麵積圖、雷達圖、氣泡圖等更具錶現力的圖錶類型，學習如何通過圖錶組閤來展現復雜的關係。 圖錶美化與定製： 掌握如何調整圖錶標題、坐標軸、數據標簽、圖例、背景等元素，使圖錶更具可讀性和視覺吸引力。我們將討論色彩運用、字體選擇、網格綫設置等細節，讓您的圖錶脫穎而齣。 動態圖錶製作： 學習利用Excel的控件（如滾動條、組閤框）和公式（如OFFSET, INDIRECT）創建交互式動態圖錶，允許用戶在一定範圍內探索數據，增加圖錶的趣味性和用戶體驗。 3. Excel中的數據分析工具： 除瞭圖錶，Excel還內置瞭強大的統計分析和模擬工具，為深入洞察提供支持： 統計函數： 掌握 AVERAGE, MEDIAN, MODE, STDEV, VARIANCE, CORREL, SLOPE, INTERCEPT 等統計函數，對數據進行描述性統計分析。 趨勢綫與迴歸分析： 使用Excel的趨勢綫功能，直觀地展示數據的發展趨勢，並進行簡單的綫性、指數、對數等迴歸分析，預測未來走嚮。 模擬運算： 介紹單變量求解、方案管理器和模擬錶等工具，用於探索不同參數設置對結果的影響，進行“假設分析”。 通過Excel的學習，您將能夠獨立完成大部分日常的數據整理、初步分析和靜態圖錶製作任務，為後續更專業的Tableau可視化打下堅實的基礎。 二、 Tableau：開啓交互式數據可視化之旅 當Excel的靜態圖錶和基礎分析能力已不能滿足您的需求時，Tableau將為您打開一扇通往真正交互式數據可視化的大門。Tableau以其獨特的拖拽式操作和強大的數據連接能力，能夠讓您以前所未有的速度和深度探索數據。 1. Tableau入門與數據連接： Tableau界麵概覽： 熟悉Tableau Desktop的工作空間，瞭解工作簿、工作錶、儀錶闆、故事等核心概念。 連接各種數據源： 學習如何連接Excel文件、CSV文件、文本文件、數據庫（如SQL Server, MySQL, PostgreSQL）、雲端數據（如Google Analytics, Salesforce）等多種數據源。我們將強調數據源的實時更新和數據混閤（data blending）的概念。 數據準備與整形： 在Tableau中進行數據的二次處理，包括數據類型轉換、重命名字段、創建計算字段、拆分字段、閤並字段、分組等。Tableau強大的數據準備功能（數據源頁麵）將是重點講解內容。 2. 構建交互式可視化： Tableau的核心魅力在於其快速創建高質量、交互式圖錶的能力。 拖拽式圖錶構建： 掌握“維度”（Dimensions）和“度量”（Measures）的概念，並通過拖拽字段到“行”、“列”、“顔色”、“大小”、“標簽”、“工具提示”等區域，快速生成各種圖錶。 常用圖錶類型精通： 深入學習製作摺綫圖、柱形圖、條形圖、餅圖、散點圖、地圖、堆積圖、樹狀圖、箱綫圖等。特彆關注Tableau如何輕鬆實現地圖可視化，並在此基礎上進行地理空間分析。 創建高級圖錶： 探索雙軸圖、組閤圖、甘特圖、旭日圖、漏鬥圖等，學習如何通過多種可視化元素的組閤來錶達復雜信息。 創建計算字段： 學習利用Tableau強大的計算語言，創建各種分析性字段，如聚閤計算（SUM, AVG, COUNT）、錶計算（WINDOW_SUM, RANK）、LOD（Level of Detail）錶達式等，用於進行更深入的度量分析和業務邏輯實現。 參數與過濾器： 學習如何創建參數，實現用戶交互式地更改圖錶中的度量或維度；掌握各種過濾器（上下文過濾器、數據源過濾器、通用過濾器、條件過濾器）的用法，精準控製數據的顯示範圍。 3. 儀錶闆設計與交互： Tableau最令人驚嘆的功能之一是創建動態、交互式儀錶闆。 儀錶闆布局與設計原則： 學習如何閤理組織多個工作錶到一個儀錶闆中，考慮信息流、用戶體驗、響應式設計等要素。 交互功能實現： 講解如何設置“使用為過濾器”功能，讓一個圖錶的選擇能夠影響其他圖錶；利用“動作”（Actions），實現更復雜的交互，如跳轉到另一個工作錶、URL動作、設置參數值等。 故事敘述： 學習如何使用“故事點”（Story Points）功能，將一係列儀錶闆或工作錶串聯起來，以一種循序漸進的方式講述數據故事，引導觀眾逐步深入理解。 4. Tableau的高級應用： 數據源的混閤與閤並： 學習如何處理多個數據源，使用數據混閤（Data Blending）和數據閤並（Data Joins/Relationships）技術，整閤分散的數據。 性能優化： 瞭解如何優化Tableau工作簿的性能，包括數據提取（Extract）、數據源優化、計算字段優化等。 發布與共享： 簡單介紹Tableau Server/Cloud的發布和共享機製，讓您的分析成果能夠被更廣泛地傳播。 三、 Excel與Tableau的協同：整閤優勢，深度分析 本書並非將Excel和Tableau割裂開來，而是強調兩者之間的協同作用。Excel在數據預處理、小型數據集分析和快速原型驗證方麵依然具有不可替代的優勢，而Tableau則在復雜數據探索、高級可視化和交互式儀錶闆構建方麵錶現齣色。 Excel作為預處理工具： 許多復雜的、需要手動調整的數據清洗和格式化工作，在Excel中可能比在Tableau中更容易實現。您可以使用Excel完成數據預處理，然後將乾淨的數據導入Tableau進行可視化分析。 Excel與Tableau的互補： 對於一些簡單的數據透視分析或統計計算，Excel的快捷性仍然優於Tableau。您可以利用Excel進行初步探索，然後將關鍵結果或提煉齣的數據集導入Tableau進行更精美的可視化呈現。 Tableau分析結果在Excel中的應用： Tableau生成的洞察和分析結果，有時也需要被整閤迴Excel報錶或與其他Excel數據進行整閤。 本書的目標讀者： 本書適閤所有希望提升數據分析和可視化能力的專業人士，包括但不限於： 數據分析師： 深入掌握Excel和Tableau的各項功能，提升數據處理、分析和呈現的效率與深度。 業務分析師： 學習如何通過數據可視化發現業務洞察，為決策提供支持。 市場營銷人員： 分析營銷活動數據，優化推廣策略。 財務人員： 進行財務數據分析，製作可視化報錶。 管理層： 瞭解如何解讀和運用數據可視化，做齣更明智的決策。 學生與研究人員： 學習數據分析的基本方法和工具，為學術研究奠定基礎。 對數據可視化感興趣的初學者： 從Excel的基礎入手，逐步過渡到Tableau的專業應用。 本書的特色： 理論與實踐相結閤： 每一章節都包含詳細的原理講解、操作步驟和實例演練。 案例驅動： 選取貼近實際工作場景的案例，讓讀者在解決問題的過程中學習知識。 循序漸進： 從Excel的基礎功能講起，逐步深入到Tableau的高級應用，確保不同基礎的讀者都能理解和掌握。 注重細節： 關注圖錶設計的美學原則和交互體驗的優化，幫助讀者創作齣既專業又具吸引力的可視化作品。 工具整閤： 強調Excel與Tableau的協同使用，發揮各自優勢，實現更高效、更全麵的數據分析。 掌握數據可視化分析，就是掌握瞭在海量信息中發現規律、提煉洞察、並有效溝通的關鍵能力。本書《數據可視化分析（Excel 2016+Tableau）》將成為您在這個數據驅動時代中不可或缺的得力助手，助您自信地駕馭數據，開啓智能分析的新紀元。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，數據可視化不僅僅是製作漂亮的圖錶，更重要的是通過視覺化的語言，洞察數據背後的邏輯和規律，從而做齣更明智的決策。Excel作為一款普及率極高的辦公軟件，其在數據處理方麵的能力毋庸置疑，但其在高級可視化方麵總顯得有些捉襟見肘。而Tableau，我一直將其視為數據可視化領域的“瑞士軍刀”，其強大的交互性和豐富的圖錶類型，一直是我所嚮往的學習目標。因此，當我看到《數據可視化分析（Excel 2016+Tableau）》這本書時，我感到一種強烈的吸引力。我非常希望這本書能夠提供一個從入門到精通的完整學習框架，從Excel的數據準備和初步探索性分析開始，逐步引導讀者掌握Tableau的核心功能。我期待書中能夠詳細介紹各種圖錶的適用場景和最佳實踐，例如如何選擇閤適的圖錶類型來展示趨勢、對比、分布和構成，以及如何通過色彩、大小、形狀等視覺元素來增強信息的傳達效率。同時，我也希望能看到書中關於儀錶盤設計原則的講解，以及如何構建具有高度交互性的分析平颱，讓數據分析過程更加生動有趣，讓最終的分析成果更容易被理解和接受，從而真正實現數據驅動的決策。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期與數據打交道的研究人員，我深刻體會到數據可視化在學術研究中的重要性。一篇好的論文，除瞭紮實的理論基礎和嚴謹的實驗設計，還離不開清晰、直觀的數據呈現。我之前主要依賴Excel進行數據分析和圖錶製作，但隨著研究的深入，我發現Excel在處理大型數據集和製作復雜、動態圖錶方麵顯得力不從心。Tableau久負盛名，一直是我心儀的學習對象，但苦於沒有係統的指導。這本書《數據可視化分析（Excel 2016+Tableau）》的齣現，恰好解決瞭我的睏境。我非常期待書中能夠提供一套完整的學習路徑，從Excel的數據預處理技巧入手，逐步引導讀者掌握Tableau的精髓。我希望能學到如何利用Excel進行數據清洗、轉換和探索性分析，為後續的可視化奠定堅實的基礎。然後，我期待書中能夠深入講解Tableau在各種可視化圖錶類型上的應用，例如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、地圖、樹狀圖等，並重點介紹如何通過構建交互式儀錶盤來展示研究結果。尤其希望書中能夠提供一些在學術領域中具有代錶性的可視化案例，讓我能夠觸類旁通，將學到的知識應用到我的科研論文中，讓我的研究成果更具吸引力和傳播力。

評分☆☆☆☆☆

在我的職業生涯中，我越來越發現，僅僅掌握數據分析的理論是不夠的，如何將分析結果有效地傳達齣去，讓非技術背景的同事或客戶理解，纔是真正的挑戰。Excel雖然是我們日常工作中不可或缺的工具，但其可視化功能相對有限，製作齣的圖錶往往顯得比較“樸實”。而Tableau，我曾經在一次行業峰會上驚鴻一瞥，被其強大的交互性和美觀的圖錶深深吸引，但始終沒有機會係統學習。這本書《數據可視化分析（Excel 2016+Tableau）》的書名，讓我眼前一亮，仿佛找到瞭一個絕佳的學習契機。我非常期待這本書能夠教會我如何利用Excel對原始數據進行有效的整理和初步的分析，為後續的可視化打好基礎。更重要的是，我殷切希望書中能夠詳細地講解Tableau的強大功能，包括如何創建各種吸引眼球的圖錶，如何構建邏輯清晰、信息豐富的儀錶盤，以及如何利用交互功能讓使用者自由地探索數據。我設想這本書會包含大量的實際操作演示和豐富的案例，涵蓋商業分析、市場調研、運營監測等多個領域，讓我能夠學以緻用，在實際工作中製作齣既專業又具吸引力的數據可視化報告，從而更好地支持業務決策。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，數據本身就像是一堆未經雕琢的寶石，如果沒有閤適的工具和方法去呈現，它們的光芒就會被掩蓋。這本書的書名《數據可視化分析（Excel 2016+Tableau）》一下子就擊中瞭我的痛點。在工作中，我經常會麵對海量的數據，需要從中提煉齣有價值的信息，但傳統的報錶形式往往枯燥乏味，難以直觀地傳達數據背後的故事。Excel雖然功能強大，但在製作復雜、美觀的圖錶方麵，確實存在一些門檻，而且我總覺得Excel的交互性不夠強。而Tableau，我雖然有所耳聞，但一直沒有機會係統地學習。這本書能夠將Excel的易用性和Tableau的強大可視化能力結閤起來講解，對我來說簡直是福音。我非常期待這本書能夠詳細地介紹Excel在數據準備和初步分析階段的應用，例如如何利用Excel的數據透視錶、函數等工具來清洗、整理數據，並進行一些基礎的統計計算。更重要的是，我希望能夠看到如何將Excel處理好的數據無縫地導入Tableau，並學習Tableau各種交互式圖錶的製作技巧，比如儀錶盤的設計、參數的應用、聯動分析等等。我希望能通過這本書，掌握如何將冰冷的數據轉化為生動、富有洞察力的可視化作品，讓我的工作報告更具說服力，讓我的分析結果更容易被理解和采納。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，封麵的字體和顔色搭配非常舒服，第一時間就吸引瞭我。作為一個對數據可視化充滿興趣但又缺乏專業指導的新手，我一直在尋找一本能夠從基礎講起，又能夠涵蓋主流工具的書籍。看到“Excel 2016+Tableau”的字樣，我感到非常驚喜，因為這兩個工具都是我工作中經常接觸到，也是非常實用的。我一直覺得，Excel雖然強大，但在數據可視化方麵總感覺有些局限，而Tableau則是一個更專業、更具潛力的選擇。這本書能夠將這兩者結閤起來講解，無疑能夠幫助我打通從基礎數據處理到高級可視化分析的整個流程，尤其期待能學到如何在Excel中對數據進行預處理和初步分析，然後再將其導入Tableau進行更深層次的可視化探索。我設想這本書會包含很多圖文並茂的案例，能夠讓我邊看邊練，快速上手。對於書中的案例，我希望能夠涵蓋不同行業和不同類型的數據，這樣我纔能將學到的知識靈活地應用到我的實際工作中，解決我遇到的各種數據分析難題。例如，在銷售數據分析方麵，我希望能學到如何通過圖錶直觀地展示銷售額的趨勢、區域分布、産品錶現等；在市場營銷方麵，我希望能瞭解如何通過可視化來分析用戶行為、傳播效果等。總之，這本書的齣現，就像是我在數據可視化學習道路上遇到的一盞指路明燈，讓我充滿瞭期待和信心。