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王国平编著 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302473770

商品编码：13701932483

出版时间：2017-07-01

作  者:王国平 编著 定  价:49 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2017年07月01日 页  数:217 装  帧:平装 ISBN:9787302473770 ●第1章数据可视化及Tableau概述1
●1.1大数据时代的挑战2
●1.2大数据可视化的难点2
●1.3可视化技术的新特性3
●1.4主要的数据可视化软件4
●1.4.1Tableau4
●1.4.2QlikView4
●1.4.3ECharts5
●1.4.4HighCharts5
●1.5Tableau软件概况5
●1.5.1TableauDesktop6
●1.5.2TableauOnline7
●1.5.3TableauServer8
●1.5.4TableauMobile8
●1.5.5TableauPublic9
●1.5.6TableauReader9
●第2章TableauDesktop简介10
●2.1主要新增功能11
●2.1.1Tableau10.1新增功能11
●2.1.2Tableau10.0新增功能11
●部分目录

内容简介

本书由专业的数据分析师基于Tableau 10.1精心编撰，详细介绍Tableau的数据连接、图形编辑与展示功能，包括软件的安装与激活、数据类型和运算符、连接数据源、基础操作、数据与图形的导出、连接大数据、基础图表、函数、不错数据操作、地图分析、故事、Tableau Online、Tableau Server等内容，并通过网上超市运营、网站流量统计等案例介绍Tableau在实际项目中的应用。本书适合互联网、银行证券、咨询审计、快消品、能源等行业的数据分析师以及媒体、网站等数据可视化从业者使用，也可供高等院校相关专业的师生及从事数据分析的研究者参考，还可用作Tableau软件的培训教材。 王国平 编著 王国平，主要从事大数据分析与研究等工作，在靠前中文核心期刊发表多篇文章。熟练掌握数据分析和可视化软件，从事数据分析和研究工作多年，精通Tableau、SAS、SPSS Modeler、Stata、Matlab等软件。

洞察数据，赋能决策：解锁信息的力量 在这信息爆炸的时代，数据不再是冰冷的数字，而是蕴藏着巨大价值的宝藏。然而，如何从海量数据中挖掘出有价值的洞见，并将其转化为清晰、直观、可操作的决策依据，是每一个数据工作者、商业分析师、乃至每一个渴望做出更明智决策的个体所面临的挑战。 《洞察数据，赋能决策：解锁信息的力量》并非一本专注于特定工具或软件的“如何操作”指南，而是旨在构建一套系统性的、跨越技术的、面向思维的数据理解与呈现方法论。它将引导读者超越表面的图表形式，深入理解数据背后的逻辑，掌握将复杂信息转化为强大决策支持的艺术。 本书的核心理念在于，优秀的数据可视化不仅仅是制作精美的图表，更是高效沟通、清晰表达、引导思考的过程。它将帮助读者建立一种“数据驱动”的思维模式，使之能够： 深刻理解数据的本质与价值： 从数据的来源、收集、清洗到分析，理解每一个环节可能带来的偏差与机遇。学习如何辨别数据的质量，识别潜在的偏见，并理解不同类型数据所蕴含的不同信息。 掌握信息架构与逻辑构建： 在信息呈现之前，清晰地定义“想要传达什么”以及“希望受众理解什么”。学习如何围绕核心信息组织内容，构建逻辑严谨的故事线，确保每一张图表、每一个指标都服务于最终的沟通目标。 掌握有效信息呈现的原则与策略： 探索不同图表类型的适用场景，理解何时使用柱状图、折线图、散点图，以及何时需要更高级的可视化手法。学习如何运用色彩、形状、大小、布局等视觉元素，有效引导观众的注意力，突出关键信息，避免误导。 培养批判性思维与洞察力： 不满足于现状，主动质疑数据呈现的效果，思考是否存在更优的表达方式。学习如何通过多角度的审视，发现数据中隐藏的模式、趋势和异常，从而形成更具深度的洞察。 建立跨领域沟通的桥梁： 学习如何将技术性的数据分析结果，以非技术人员能够理解的方式呈现出来。掌握用简洁、直观的语言解释复杂概念的技巧，从而在不同团队、不同层级之间建立有效的沟通，推动共识的形成。 优化决策流程，提升组织效能： 最终目标是将数据洞察转化为实际行动。本书将探讨如何将数据可视化作为决策流程中的关键环节，如何利用清晰的信息支持更快速、更准确的判断，从而提升个人和组织的整体决策质量和执行效率。 本书内容模块设计（示例）： 第一篇：数据思维的基石——理解数据的价值与本质 第一章：数据世界的图景：从数字到洞察 数据在现代社会中的地位与作用 从原始数据到有价值信息的转化过程 信息过载的挑战与应对之道 为何需要“洞察”而非仅仅“数字” 第二章：数据源与数据质量：一切的起点 常见的数据来源及其特性（数据库、API、Excel、日志文件等） 数据清洗与预处理的重要性与基本方法 识别数据中的错误、缺失值与异常值 理解数据偏差的来源及其对分析的影响 第三章：数据类型与度量：理解数据的语言 定性数据与定量数据的区别与应用 名义、顺序、区间、比例等度量尺度 不同数据类型适用的分析方法与可视化方式 第四章：数据探索与初步分析：发现蛛丝马迹 描述性统计：均值、中位数、标准差、分布等 探索性数据分析（EDA）的基本流程与工具（不限于特定软件） 识别数据中的模式、趋势与相关性 第二篇：信息架构与逻辑构建——搭建有效沟通的骨架 第五章：定义沟通目标：清晰是沟通的第一步 明确“谁”是你的受众，“他们”需要知道什么 确定“你想达到什么目的”：通知、说服、促使行动 如何提炼核心信息，设定沟通的“一页纸”原则 第六章：故事化思维：用数据讲述引人入胜的篇章 理解故事的构成要素：背景、冲突、发展、高潮、结局 将数据分析结果转化为叙事结构 如何设计“引子”，抓住观众的注意力 运用数据来支撑你的观点，而非仅仅罗列事实 第七章：逻辑结构的设计：条理分明，脉络清晰 对比、因果、时间序列、比较等多种逻辑框架 如何根据沟通目标选择最合适的逻辑结构 信息分组与层级化：让观众易于理解复杂内容 第八章：数据预警与关键指标：突出重围，直击要害 识别业务中的关键驱动因素与绩效指标（KPIs） 如何设定合理的基准与目标 预警机制的设计：当数据偏离预期时，如何有效地发出信号 第三篇：信息呈现的艺术——将数据转化为直观的洞察 第九章：可视化基础理论：视觉传达的原理 格式塔心理学在信息设计中的应用 视觉元素（颜色、形状、大小、位置）的认知心理学 “少即是多”原则：避免信息冗余与干扰 信息设计的最佳实践与常见误区 第十章：常见图表类型的策略性运用 比较类图表： 柱状图、条形图、堆积柱状图——如何比较多个项目或类别 趋势类图表： 折线图、面积图——如何展示数据随时间的变化 分布类图表： 直方图、箱线图、散点图——如何理解数据的分布特征 关系类图表： 散点图、气泡图、网络图——如何揭示变量之间的联系 构成类图表： 饼图、环形图、堆积百分比柱状图——如何展示整体与部分的关系（并探讨其局限性） 第十一章：超越基础：进阶可视化策略 地理信息可视化：地图、热力图 时间序列高级可视化：甘特图、瀑布图 多维度数据展示：仪表盘设计原则 互动式可视化：提升用户参与度和探索性 第十二章：排版与美学：让信息更具吸引力 色彩搭配的原则与心理效应 字体选择与层级 图表元素的对齐、间距与留白 如何设计简洁、专业的图表标题与标签 第十三章：避免的误区：让可视化更诚实 3D图表的陷阱 误导性的坐标轴设计（截断、比例失调） 过度使用颜色与特效 选择错误的图表类型来呈现数据 数据欺骗与信息操纵的识别 第四篇：洞察赋能决策——将可视化融入行动 第十四章：构建交互式仪表盘：动态洞察的窗口 仪表盘设计的核心要素与原则 如何选择合适的指标与图表组合 用户体验设计：导航、筛选、钻取 让仪表盘成为团队决策的“中枢” 第十五章：从洞察到行动：推动决策的闭环 如何清晰地呈现洞察，并提出可行的建议 如何与不同部门和决策者沟通数据洞察 数据可视化在会议、报告中的有效应用 如何建立数据驱动的文化，鼓励基于证据的决策 第十六章：持续优化与学习：数据洞察的永恒之路 如何收集反馈，迭代优化你的数据呈现 追踪数据趋势，持续学习新工具与新方法 将数据思维融入日常工作流程 成为一个真正用数据驱动进步的思考者 《洞察数据，赋能决策：解锁信息的力量》将不仅仅教会你如何“制作”图表，更重要的是，它将塑造你“看”数据、“想”数据、“说”数据的能力。它为你提供一套通用的思维框架和实践指南，让你在面对任何数据挑战时，都能游刃有余，将冰冷的数据转化为驱动进步的强大力量，最终实现更明智的决策，更卓越的成果。无论你是初涉数据领域的新手，还是希望提升专业技能的资深从业者，本书都将是你探索数据价值、赋能决策旅程中不可或缺的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

《Tableau数据可视化从入门到精通》这本书，对于我这样有着一定数据分析基础，但对Tableau的深度运用还不够熟练的从业者来说，简直是一本“宝藏”。我之前一直在使用Excel进行数据分析，虽然也能做出一些图表，但总觉得不够灵活，而且在处理大量数据时效率低下。Tableau的名声在外，一直想尝试，但又担心学习曲线太陡峭。《Tableau数据可视化从入门到精通》这本书，恰恰解决了我的顾虑。它从“精通”这个词可以看出其内容的深度，但它并没有忽略“入门”的读者。书中系统地介绍了Tableau的高级功能，例如参数、计算字段、集、参数动作、故事板和仪表板的联动等。我特别喜欢关于“计算字段”的那一部分，作者详细讲解了如何利用CASE WHEN、IF THEN等逻辑函数，以及一些高级聚合函数，来创建更复杂、更有洞察力的数据指标。这让我能够从原始数据中挖掘出更多有价值的信息。而“仪表板设计”的章节，更是让我大开眼界。之前我总是把各种图表零散地放在一起，显得杂乱无章。这本书教我如何通过合理的布局、颜色搭配、交互设计，将多个图表有机地组合成一个具有叙事性的仪表板，让数据能够更直观、更有效地传达信息。我尝试着按照书中的方法，重新设计了我们团队的月度销售汇报仪表板，效果立竿见影，领导和同事都给予了高度评价，这让我倍感成就感。

评分☆☆☆☆☆

《Tableau数据可视化从入门到精通》这本书，带给我的是一种“原来数据可以这样说话”的全新体验。我之前的工作中，大部分时间都在与报表打交道，各种枯燥的数字罗列，常常让人昏昏欲睡。偶然的机会，我听同事提到了Tableau，并且推荐了这本书。读完之后，我才意识到，数据可视化不仅仅是把数字变成图表，更是一种将复杂信息转化为易于理解的洞察力的艺术。这本书让我理解了“数据之美”，它不仅仅展示了如何操作软件，更传递了一种数据思维。书中关于“数据故事”的章节，让我豁然开朗。它教我如何构建一个引人入胜的数据叙事，从提出问题，到收集、清洗、可视化数据，最后得出结论，整个过程就像是在讲一个引人入胜的故事，让听众能够轻松理解数据的意义和价值。我尝试着用书中的方法，将我们部门上个季度的工作成果，通过一个精心设计的数据故事呈现给管理层。令人惊喜的是，原本复杂的业绩报告，在可视化的呈现下，变得清晰明了，并且数据所传达的亮点和挑战也一目了然。管理层对此给予了高度肯定，认为这是他们近年来看到的最清晰、最有价值的工作汇报。这种成就感，让我觉得学习Tableau是多么值得。

评分☆☆☆☆☆

作为一个刚刚接触数据可视化，又对Tableau充满好奇的职场新人，我抱着“既然要学就学最顶级的”的心态，毫不犹豫地入手了《Tableau数据可视化从入门到精通》。这本书的厚度，第一眼看上去确实让人有点望而却步，密密麻麻的图例和文字，仿佛预示着一段漫长而艰辛的学习旅程。然而，当我真正翻开第一页，那种复杂感瞬间就被一种清晰的引导所取代。作者并没有上来就抛出一堆专业术语，而是从最基础的“什么是数据可视化”以及Tableau在其中的角色入手，用非常通俗易懂的语言解释了数据可视化的核心理念和价值。这对于我这种“小白”来说，无疑是打了一针强心剂。书中的第一部分，几乎是对Tableau软件界面和基本操作的全面介绍，从如何连接数据源，到如何拖拽字段生成基础图表，再到各种图表的选择和应用场景，都讲解得细致入微。我印象最深的是关于“度量”和“维度”的区分，这个概念在刚开始的时候确实容易混淆，但书里通过大量的实例和图示，把这个概念讲得非常透彻，让我能够迅速理解不同类型字段在Tableau中的作用。而且，书中穿插的各种案例，都是我们日常工作中可能会遇到的场景，例如销售业绩分析、用户行为分析等等，这让我感觉学到的知识非常实用，而不是纸上谈兵。我甚至可以直接套用书中的方法，去分析自己部门的业务数据。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析怀有浓厚兴趣的大学生，我购买《Tableau数据可视化从入门到精通》这本书，主要是想在课余时间提升自己的实践技能。起初，我对“精通”二字有些畏惧，担心书中的内容过于专业，不适合初学者。然而，当我深入阅读后，发现我的担忧完全是多余的。这本书的编写风格非常注重循序渐进，从最基础的界面操作讲起，每一个概念的引入都伴随着清晰的图解和示例，让人很容易理解。我特别喜欢书中关于“数据连接”的部分，它详细介绍了如何连接不同类型的数据源，例如Excel、CSV、数据库等，并且针对不同的数据源提供了相应的优化建议，这对于我们学生在处理各种课程项目和竞赛数据时非常有帮助。此外，书中还详细讲解了如何运用Tableau创建各种类型的图表，并深入分析了不同图表的适用场景。我印象特别深刻的是关于“散点图”和“箱线图”的讲解，作者不仅教我如何制作，还深入剖析了它们能揭示的数据关系和统计学意义。我尝试着用书中学到的技巧，对我之前收集的关于某类消费品市场调研数据进行了可视化分析，不仅发现了隐藏在数据背后的趋势，还为我的课程论文提供了有力的论证支持。这本书让我对数据可视化产生了更大的热情，也让我对未来从事数据相关工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Tableau数据可视化从入门到精通》，对于我这样一个长期在金融行业从事数据分析，并且对商业洞察有强烈追求的人来说，无疑是一次“解渴”的体验。在我的日常工作中，我们需要处理海量的金融数据，并从中提炼出有价值的投资建议和风险预警。Tableau的强大功能，以及它在交互式可视化方面的优势，一直是我关注的重点。这本书并没有仅仅停留在软件操作的层面，而是更侧重于如何利用Tableau来解决实际的商业问题。例如，书中关于“高级分析”的章节，详细讲解了如何利用Tableau进行趋势分析、预测分析、异常值检测等，并且结合了金融行业的实际案例。我特别喜欢书中关于“KPI仪表板”的设计理念，它教我如何根据不同的业务需求，设计出能够快速反映关键绩效指标的仪表板，并且能够支持钻取分析，让用户能够深入了解指标背后的原因。我按照书中的方法，为我们团队构建了一个多维度的客户风险评估仪表板。这个仪表板能够实时展示不同客户群体的风险等级、违约概率等关键信息，并且支持根据行业、地区、客户规模等维度进行筛选和分析。这个仪表板的上线，极大地提高了我们团队的工作效率，并且帮助我们更精准地识别和管理潜在的风险。这本书让我意识到，数据可视化不仅仅是工具的使用，更是战略思维的体现。