人人都是数据分析师:Tableau应用实战+Tableau数据可视化从入门到精通 2本 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 人民邮电

ISBN：9787115406866

商品编码：28199591961

开本：16

出版时间：2017-07-01

页数：1

大数据时代的洞察引擎：解锁业务价值的终极指南 在信息爆炸的洪流中，数据已不再仅仅是冷冰冰的数字，而是驱动决策、优化运营、引领创新的核心资产。然而，如何从海量数据中提炼出有价值的洞察，将原始数据转化为切实可行的业务策略，一直是许多企业和个人面临的挑战。本书旨在为所有渴望驾驭数据力量的读者提供一套全面、系统且极具实践性的方法论和工具指导，帮助您从数据小白蜕变为一名出色的数据分析师，用数据驱动业务增长，在瞬息万变的商业环境中抢占先机。 本书内容概览： 第一部分：数据分析思维与方法论的基石 在深入探讨技术工具之前，我们必须先夯实数据分析的理论基础。本部分将带您理解数据分析的本质，剖析不同类型的数据分析（描述性、诊断性、预测性、规范性）在实际业务场景中的应用，并为您构建一套完整的数据分析思维框架。 数据思维的培养： 我们将探讨如何像数据分析师一样思考，如何提出高质量的数据问题，如何理解业务需求并将其转化为可分析的数据指标。这包括： 理解业务场景： 学习如何深入了解不同行业的业务流程、痛点和目标，从而精准定位数据分析的应用方向。例如，在零售行业，数据分析可以用于优化库存、提升客户忠诚度；在金融行业，则可用于风险评估、欺诈检测。 提出有效问题： 掌握从模糊的业务需求中提炼出具体、可量化、可回答的数据问题的技巧。例如，与其问“如何提高销量？”，不如问“哪些产品在哪些渠道的销量增长最快？其主要驱动因素是什么？”。 构建分析假设： 学习如何在分析开始前，基于业务理解和初步观察，提出有针对性的分析假设，指导后续的数据探索和验证。 数据分析流程的拆解： 本部分将为您详细解析一个完整的数据分析项目从启动到交付的每一个环节，确保您在实际操作中游刃有余： 需求明确与数据理解： 如何与业务方有效沟通，准确理解其需求，并对现有数据进行初步的探索和理解，包括数据字段的含义、数据的来源、数据的质量等。 数据收集与整合： 介绍常见的数据收集渠道（数据库、API、文件等），以及如何进行多源数据的整合与清洗，为后续分析奠定基础。 数据清洗与预处理： 这是数据分析过程中至关重要的一步。我们将详细讲解如何处理缺失值、异常值、重复值，如何进行数据格式统一、编码转换等，确保数据的准确性和可用性。 数据探索性分析 (EDA)： 学习使用统计学方法和可视化技术，初步了解数据的分布、关系和模式，发现潜在的洞察。 特征工程： 如何根据业务理解和数据特性，创建新的、更有意义的特征，以提升模型的性能和分析的深度。 模型选择与构建（根据实际分析目标）： 介绍不同分析场景下适用的模型类型，例如分类、回归、聚类等，并讲解模型构建的基本原理。 模型评估与优化： 如何科学地评估模型的性能，并根据评估结果进行模型调优，使其更符合业务需求。 结果解读与沟通： 如何将复杂的分析结果以清晰、简洁、有说服力的方式呈现给非技术背景的业务决策者，并提出 actionable 的建议。 核心统计学概念在数据分析中的应用： 描述性统计： 均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等，用于概括和描述数据集的整体特征。 推断性统计： 假设检验（t检验、卡方检验等）、置信区间等，用于从样本数据推断总体特征，并评估结果的统计显著性。 相关性与回归分析： 理解变量之间的线性或非线性关系，以及如何通过回归模型来预测一个变量的取值。 聚类与分类的基础： 介绍无监督学习和监督学习的基本思想，为理解更高级的分析技术打下基础。 第二部分：Tableau 数据可视化实战精通 数据可视化是连接数据与人脑的最佳桥梁。本部分将以 Tableau 为核心工具，带您从零开始，掌握数据可视化的艺术与科学，用直观的图表讲述数据故事。 Tableau 基础入门： Tableau Desktop 界面导览： 熟悉 Tableau 的工作空间、数据源连接、字段列表、工作表、仪表板等核心组件。 连接数据源： 学习如何连接不同类型的数据源，包括 Excel、CSV、数据库（SQL Server, MySQL, PostgreSQL 等）、云数据源（Google Analytics, Salesforce 等）以及 Web 数据连接器。 构建基本图表： 掌握创建各种常见图表类型的方法，例如： 条形图 (Bar Chart)： 用于比较不同类别的数据量。 折线图 (Line Chart)： 用于展示数据随时间的变化趋势。 散点图 (Scatter Plot)： 用于探索两个变量之间的关系。 饼图 (Pie Chart)： 用于展示各部分占整体的比例（谨慎使用，易产生误导）。 地图 (Map)： 用于展示地理空间数据。 树状图 (Treemap)： 用于展示层级结构中的比例关系。 旭日图 (Sunburst Chart)： 类似于树状图，但以放射状展示层级结构。 度量 (Measures) 与维度 (Dimensions)： 清晰理解 Tableau 中度量和维度的概念及其在分析中的作用。 可视化最佳实践： 学习如何选择最适合数据的图表类型，如何运用颜色、大小、形状等视觉元素有效地传达信息，避免视觉误导。 Tableau 进阶应用与高级可视化： 计算字段 (Calculated Fields)： 学习创建自定义计算字段，以进行更复杂的分析，例如： 聚合计算： SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX 等。 字符串函数： LEFT, RIGHT, MID, CONCATENATE 等。 日期函数： YEAR, MONTH, DAY, DATEADD, DATEDIFF 等。 逻辑函数： IF, ELSEIF, THEN, ELSE, END 等。 表计算 (Table Calculations)： 理解不同类型的表计算，例如运行总计、百分比总计、排名、同比、环比等，它们在时间序列分析和比较分析中至关重要。 参数 (Parameters)： 学习如何创建交互式参数，允许用户动态地修改分析的维度或度量，提升仪表板的交互性和灵活性。 集 (Sets)： 学习如何创建和使用集，以进行分组、筛选和对比分析，例如识别 Top N 客户或异常数据点。 联动 (Action Filters) 与交互式仪表板： 掌握如何创建能够响应用户交互（点击、悬停）的仪表板，实现钻取、筛选、突出显示等功能，引导用户探索数据。 创建复杂图表： 组合图 (Combination Charts)： 将不同类型的图表组合在一起，以展示多维度的数据信息。 箱线图 (Box Plot)： 用于展示数据的分布、中位数、四分位数和异常值。 漏斗图 (Funnel Chart)： 用于展示业务流程中各阶段的转化率，如销售漏斗。 地理空间分析与地图增强： 利用 Tableau 的地图功能，进行区域分析、密度图、路径图等。 自定义形状与图标： 增强可视化元素的表现力。 故事板 (Story Points) 的运用： 学习如何将多个工作表和仪表板串联成一个数据故事，清晰地引导观众理解分析过程和结论。 性能优化技巧： 了解如何优化 Tableau 工作簿的性能，确保在处理大量数据时仍能流畅运行，包括数据提取、数据源优化、计算字段效率等。 Tableau Server/Online 部署与共享： 了解如何将您的分析成果发布到 Tableau Server 或 Tableau Online，与团队成员或更广泛的受众进行共享。 第三部分：数据驱动的决策与业务洞察 掌握了数据分析方法论和可视化工具，最终的目标是将这些能力转化为实际的业务价值。本部分将聚焦于如何利用数据分析成果，做出更明智的决策，并发现隐藏的业务机会。 案例研究与实战演练： 销售数据分析： 如何通过分析销售额、销量、客户购买行为等数据，识别高价值客户、优化产品组合、提升营销活动效果。 市场营销分析： 如何分析广告投放效果、社交媒体互动、用户画像，以制定更精准的营销策略。 运营效率分析： 如何通过分析生产数据、供应链数据、客户服务数据，发现瓶颈、降低成本、提升效率。 用户行为分析： 如何分析网站/App 用户行为数据，理解用户路径、转化漏斗，优化用户体验，提升用户留存率。 财务数据分析： 如何分析利润、成本、现金流等数据，进行财务预测、风险评估和预算管理。 人力资源分析： 如何分析员工招聘、绩效、流失等数据，优化人才管理。 构建高效的仪表板： 用户中心的设计理念： 学习如何从最终用户的角度出发，设计易于理解、直观且能回答关键业务问题的仪表板。 信息架构与导航： 如何合理组织仪表板中的内容，确保用户能够轻松找到所需信息。 关键绩效指标 (KPI) 的设定与可视化： 学习如何识别和可视化最重要的业务指标，并将其作为仪表板的核心。 警报与异常检测： 如何在仪表板中设置自动警报，及时发现业务中的潜在问题或机会。 从数据洞察到行动： 如何将数据分析结果转化为 actionable 的建议： 强调分析过程的最终目的是驱动行动，学习如何清晰地阐述分析发现，并提出具体、可执行的改进方案。 与业务部门的有效协作： 建立跨部门沟通的桥梁，确保数据分析成果能够真正落地并产生影响。 数据文化建设： 探讨如何在组织内部培养数据驱动的文化，鼓励所有员工利用数据做出更好的决策。 本书特色： 理论与实践的完美结合： 既有深入的数据分析理论基础，又包含大量基于 Tableau 的实战操作指导，让您学以致用。 由浅入深，循序渐进： 从基础概念到高级技巧，层层递进，即使是初学者也能轻松掌握。 贴近实际业务场景： 案例丰富，覆盖多个行业，让您在学习过程中能看到数据分析在真实世界中的价值。 图文并茂，直观易懂： 大量的图表和截图，让学习过程更加生动有趣。 强调数据思维的培养： 不仅教授工具的使用，更注重培养读者独立思考和解决问题的能力。 无论您是想转行成为一名数据分析师，还是希望提升在当前岗位上的数据处理和分析能力，亦或是希望企业能够更好地利用数据创造价值，本书都将是您不可或缺的良师益友。加入我们，一起开启您的数据分析之旅，用数据点亮未来！

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我立刻被它严谨的逻辑和深厚的专业性所吸引。作者在讲解 Tableau 的过程中，不仅注重操作的指导，更强调数据分析的思想和方法论。这本书让我明白，数据可视化不仅仅是制作漂亮的图表，更重要的是如何通过图表来揭示数据的洞察，并有效地传达信息。我特别欣赏本书在讲解 Tableau 的高级功能时，能够结合复杂的业务场景，并给出清晰的解决方案。这对于我这样已经有一定 Tableau 基础，但希望进一步提升分析能力的人来说，非常有启发性。我期待本书能够提供一些进阶的技巧和思路，帮助我突破瓶颈，掌握更高级的数据分析和可视化技术。我相信，通过这本书的学习，我一定能将 Tableau 的运用提升到一个新的水平，成为一名真正能够解决复杂问题的资深数据分析师。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象是它的逻辑性和条理性。作者在讲解 Tableau 的过程中，并没有一上来就堆砌复杂的概念，而是从最基本的可视化元素开始，一步步引导读者理解图表的构成原理，以及如何通过不同的图表类型来表达不同的数据含义。这种由浅入深的学习方式，对于我这样之前没有接触过 Tableau 的读者来说，非常友好。书中对于 Tableau 的操作步骤也描述得相当详细，配以清晰的截图，即使是新手也能轻松上手。我尤其喜欢它在讲解某个功能点时，会立刻结合一个具体的业务场景，让我们明白这个功能在实际工作中是如何应用的，而不是停留在理论层面。这种“学以致用”的设计，极大地激发了我的学习兴趣，让我觉得 Tableau 并不是一个遥不可及的工具，而是我提升工作能力的得力助手。我迫不及待地想跟着书中的步骤，亲手制作出属于自己的数据可视化作品。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很有吸引力，颜色搭配和谐，标题字体醒目，给人一种专业而又不失亲和力的感觉。我是一名对数据分析充满好奇的职场新人，一直想找到一本能够系统学习Tableau的书籍，这本书的标题正是我一直在寻找的。拿到书后，我迫不及待地翻阅起来。目录清晰地展示了本书的结构，从基础概念到高级应用，循序渐进，让人一看就很有信心。我尤其欣赏的是它对实际案例的重视，这一点从书名中“应用实战”和“从入门到精通”也能看出端倪。我期待它能带我走进数据可视化的大门，掌握 Tableau 的强大功能，并能将所学知识应用到我的工作中，解决实际问题，提升工作效率。这本书的定价也比较合理，考虑到其内容深度和实用性，我认为物超所值。我非常期待能通过这本书，打开我数据分析领域的新篇章，成为一名合格的数据分析师。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感受是：内容丰富，讲解深入，实操性强。我是一名对数据分析领域充满热情，但缺乏系统指导的学习者。一直以来，我都在寻找一本能够让我全面了解 Tableau，并掌握其核心应用的书籍。这本书的出现，恰好满足了我的需求。它从 Tableau 的基础功能讲起，循序渐进地引导读者掌握数据连接、数据清洗、图表制作等关键技能。更重要的是，它还提供了大量的实战案例，让我有机会将所学的知识运用到实际场景中。我非常期待通过这本书，能够学会如何用 Tableau 来分析各种类型的数据，并从中发现有价值的洞察。我相信，这本书的指导，能够帮助我打下坚实的数据分析基础，并为我未来的职业发展提供有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我这样希望在短时间内掌握 Tableau 核心技能的职场人士来说，无疑是一份及时雨。市面上关于 Tableau 的书籍不少，但很多要么过于理论化，要么过于碎片化，难以形成系统性的知识体系。而这本书，从它的标题就能看出，是希望帮助读者“从入门到精通”，并且强调“应用实战”，这正是我们最需要的。我了解到，本书不仅仅会讲解 Tableau 的基础操作，还会深入探讨如何利用 Tableau 来解决实际业务问题，比如销售数据分析、用户行为分析等等。这对我来说，非常有价值，因为我希望学到的不仅仅是软件的操作技巧，更是如何通过数据分析来驱动业务决策。我非常期待本书能够提供一些高质量的案例，让我有机会模仿和实践，从而真正掌握 Tableau 的精髓，并将其运用到我的实际工作中，提升自己的职业竞争力。