人人都是數據分析師:Tableau應用實戰+Tableau數據可視化從入門到精通 2本 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

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• Tableau應用
• Tableau入門
• 數據分析實戰
• 數據分析工具
• 圖錶製作

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 人民郵電

ISBN：9787115406866

商品編碼：28199591961

開本：16

齣版時間：2017-07-01

頁數：1

大數據時代的洞察引擎：解鎖業務價值的終極指南 在信息爆炸的洪流中，數據已不再僅僅是冷冰冰的數字，而是驅動決策、優化運營、引領創新的核心資産。然而，如何從海量數據中提煉齣有價值的洞察，將原始數據轉化為切實可行的業務策略，一直是許多企業和個人麵臨的挑戰。本書旨在為所有渴望駕馭數據力量的讀者提供一套全麵、係統且極具實踐性的方法論和工具指導，幫助您從數據小白蛻變為一名齣色的數據分析師，用數據驅動業務增長，在瞬息萬變的商業環境中搶占先機。 本書內容概覽： 第一部分：數據分析思維與方法論的基石 在深入探討技術工具之前，我們必須先夯實數據分析的理論基礎。本部分將帶您理解數據分析的本質，剖析不同類型的數據分析（描述性、診斷性、預測性、規範性）在實際業務場景中的應用，並為您構建一套完整的數據分析思維框架。 數據思維的培養： 我們將探討如何像數據分析師一樣思考，如何提齣高質量的數據問題，如何理解業務需求並將其轉化為可分析的數據指標。這包括： 理解業務場景： 學習如何深入瞭解不同行業的業務流程、痛點和目標，從而精準定位數據分析的應用方嚮。例如，在零售行業，數據分析可以用於優化庫存、提升客戶忠誠度；在金融行業，則可用於風險評估、欺詐檢測。 提齣有效問題： 掌握從模糊的業務需求中提煉齣具體、可量化、可迴答的數據問題的技巧。例如，與其問“如何提高銷量？”，不如問“哪些産品在哪些渠道的銷量增長最快？其主要驅動因素是什麼？”。 構建分析假設： 學習如何在分析開始前，基於業務理解和初步觀察，提齣有針對性的分析假設，指導後續的數據探索和驗證。 數據分析流程的拆解： 本部分將為您詳細解析一個完整的數據分析項目從啓動到交付的每一個環節，確保您在實際操作中遊刃有餘： 需求明確與數據理解： 如何與業務方有效溝通，準確理解其需求，並對現有數據進行初步的探索和理解，包括數據字段的含義、數據的來源、數據的質量等。 數據收集與整閤： 介紹常見的數據收集渠道（數據庫、API、文件等），以及如何進行多源數據的整閤與清洗，為後續分析奠定基礎。 數據清洗與預處理： 這是數據分析過程中至關重要的一步。我們將詳細講解如何處理缺失值、異常值、重復值，如何進行數據格式統一、編碼轉換等，確保數據的準確性和可用性。 數據探索性分析 (EDA)： 學習使用統計學方法和可視化技術，初步瞭解數據的分布、關係和模式，發現潛在的洞察。 特徵工程： 如何根據業務理解和數據特性，創建新的、更有意義的特徵，以提升模型的性能和分析的深度。 模型選擇與構建（根據實際分析目標）： 介紹不同分析場景下適用的模型類型，例如分類、迴歸、聚類等，並講解模型構建的基本原理。 模型評估與優化： 如何科學地評估模型的性能，並根據評估結果進行模型調優，使其更符閤業務需求。 結果解讀與溝通： 如何將復雜的分析結果以清晰、簡潔、有說服力的方式呈現給非技術背景的業務決策者，並提齣 actionable 的建議。 核心統計學概念在數據分析中的應用： 描述性統計： 均值、中位數、眾數、標準差、方差、百分位數等，用於概括和描述數據集的整體特徵。 推斷性統計： 假設檢驗（t檢驗、卡方檢驗等）、置信區間等，用於從樣本數據推斷總體特徵，並評估結果的統計顯著性。 相關性與迴歸分析： 理解變量之間的綫性或非綫性關係，以及如何通過迴歸模型來預測一個變量的取值。 聚類與分類的基礎： 介紹無監督學習和監督學習的基本思想，為理解更高級的分析技術打下基礎。 第二部分：Tableau 數據可視化實戰精通 數據可視化是連接數據與人腦的最佳橋梁。本部分將以 Tableau 為核心工具，帶您從零開始，掌握數據可視化的藝術與科學，用直觀的圖錶講述數據故事。 Tableau 基礎入門： Tableau Desktop 界麵導覽： 熟悉 Tableau 的工作空間、數據源連接、字段列錶、工作錶、儀錶闆等核心組件。 連接數據源： 學習如何連接不同類型的數據源，包括 Excel、CSV、數據庫（SQL Server, MySQL, PostgreSQL 等）、雲數據源（Google Analytics, Salesforce 等）以及 Web 數據連接器。 構建基本圖錶： 掌握創建各種常見圖錶類型的方法，例如： 條形圖 (Bar Chart)： 用於比較不同類彆的數據量。 摺綫圖 (Line Chart)： 用於展示數據隨時間的變化趨勢。 散點圖 (Scatter Plot)： 用於探索兩個變量之間的關係。 餅圖 (Pie Chart)： 用於展示各部分占整體的比例（謹慎使用，易産生誤導）。 地圖 (Map)： 用於展示地理空間數據。 樹狀圖 (Treemap)： 用於展示層級結構中的比例關係。 旭日圖 (Sunburst Chart)： 類似於樹狀圖，但以放射狀展示層級結構。 度量 (Measures) 與維度 (Dimensions)： 清晰理解 Tableau 中度量和維度的概念及其在分析中的作用。 可視化最佳實踐： 學習如何選擇最適閤數據的圖錶類型，如何運用顔色、大小、形狀等視覺元素有效地傳達信息，避免視覺誤導。 Tableau 進階應用與高級可視化： 計算字段 (Calculated Fields)： 學習創建自定義計算字段，以進行更復雜的分析，例如： 聚閤計算： SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX 等。 字符串函數： LEFT, RIGHT, MID, CONCATENATE 等。 日期函數： YEAR, MONTH, DAY, DATEADD, DATEDIFF 等。 邏輯函數： IF, ELSEIF, THEN, ELSE, END 等。 錶計算 (Table Calculations)： 理解不同類型的錶計算，例如運行總計、百分比總計、排名、同比、環比等，它們在時間序列分析和比較分析中至關重要。 參數 (Parameters)： 學習如何創建交互式參數，允許用戶動態地修改分析的維度或度量，提升儀錶闆的交互性和靈活性。 集 (Sets)： 學習如何創建和使用集，以進行分組、篩選和對比分析，例如識彆 Top N 客戶或異常數據點。 聯動 (Action Filters) 與交互式儀錶闆： 掌握如何創建能夠響應用戶交互（點擊、懸停）的儀錶闆，實現鑽取、篩選、突齣顯示等功能，引導用戶探索數據。 創建復雜圖錶： 組閤圖 (Combination Charts)： 將不同類型的圖錶組閤在一起，以展示多維度的數據信息。 箱綫圖 (Box Plot)： 用於展示數據的分布、中位數、四分位數和異常值。 漏鬥圖 (Funnel Chart)： 用於展示業務流程中各階段的轉化率，如銷售漏鬥。 地理空間分析與地圖增強： 利用 Tableau 的地圖功能，進行區域分析、密度圖、路徑圖等。 自定義形狀與圖標： 增強可視化元素的錶現力。 故事闆 (Story Points) 的運用： 學習如何將多個工作錶和儀錶闆串聯成一個數據故事，清晰地引導觀眾理解分析過程和結論。 性能優化技巧： 瞭解如何優化 Tableau 工作簿的性能，確保在處理大量數據時仍能流暢運行，包括數據提取、數據源優化、計算字段效率等。 Tableau Server/Online 部署與共享： 瞭解如何將您的分析成果發布到 Tableau Server 或 Tableau Online，與團隊成員或更廣泛的受眾進行共享。 第三部分：數據驅動的決策與業務洞察 掌握瞭數據分析方法論和可視化工具，最終的目標是將這些能力轉化為實際的業務價值。本部分將聚焦於如何利用數據分析成果，做齣更明智的決策，並發現隱藏的業務機會。 案例研究與實戰演練： 銷售數據分析： 如何通過分析銷售額、銷量、客戶購買行為等數據，識彆高價值客戶、優化産品組閤、提升營銷活動效果。 市場營銷分析： 如何分析廣告投放效果、社交媒體互動、用戶畫像，以製定更精準的營銷策略。 運營效率分析： 如何通過分析生産數據、供應鏈數據、客戶服務數據，發現瓶頸、降低成本、提升效率。 用戶行為分析： 如何分析網站/App 用戶行為數據，理解用戶路徑、轉化漏鬥，優化用戶體驗，提升用戶留存率。 財務數據分析： 如何分析利潤、成本、現金流等數據，進行財務預測、風險評估和預算管理。 人力資源分析： 如何分析員工招聘、績效、流失等數據，優化人纔管理。 構建高效的儀錶闆： 用戶中心的設計理念： 學習如何從最終用戶的角度齣發，設計易於理解、直觀且能迴答關鍵業務問題的儀錶闆。 信息架構與導航： 如何閤理組織儀錶闆中的內容，確保用戶能夠輕鬆找到所需信息。 關鍵績效指標 (KPI) 的設定與可視化： 學習如何識彆和可視化最重要的業務指標，並將其作為儀錶闆的核心。 警報與異常檢測： 如何在儀錶闆中設置自動警報，及時發現業務中的潛在問題或機會。 從數據洞察到行動： 如何將數據分析結果轉化為 actionable 的建議： 強調分析過程的最終目的是驅動行動，學習如何清晰地闡述分析發現，並提齣具體、可執行的改進方案。 與業務部門的有效協作： 建立跨部門溝通的橋梁，確保數據分析成果能夠真正落地並産生影響。 數據文化建設： 探討如何在組織內部培養數據驅動的文化，鼓勵所有員工利用數據做齣更好的決策。 本書特色： 理論與實踐的完美結閤： 既有深入的數據分析理論基礎，又包含大量基於 Tableau 的實戰操作指導，讓您學以緻用。 由淺入深，循序漸進： 從基礎概念到高級技巧，層層遞進，即使是初學者也能輕鬆掌握。 貼近實際業務場景： 案例豐富，覆蓋多個行業，讓您在學習過程中能看到數據分析在真實世界中的價值。 圖文並茂，直觀易懂： 大量的圖錶和截圖，讓學習過程更加生動有趣。 強調數據思維的培養： 不僅教授工具的使用，更注重培養讀者獨立思考和解決問題的能力。 無論您是想轉行成為一名數據分析師，還是希望提升在當前崗位上的數據處理和分析能力，亦或是希望企業能夠更好地利用數據創造價值，本書都將是您不可或缺的良師益友。加入我們，一起開啓您的數據分析之旅，用數據點亮未來！

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最深刻的印象是它的邏輯性和條理性。作者在講解 Tableau 的過程中，並沒有一上來就堆砌復雜的概念，而是從最基本的可視化元素開始，一步步引導讀者理解圖錶的構成原理，以及如何通過不同的圖錶類型來錶達不同的數據含義。這種由淺入深的學習方式，對於我這樣之前沒有接觸過 Tableau 的讀者來說，非常友好。書中對於 Tableau 的操作步驟也描述得相當詳細，配以清晰的截圖，即使是新手也能輕鬆上手。我尤其喜歡它在講解某個功能點時，會立刻結閤一個具體的業務場景，讓我們明白這個功能在實際工作中是如何應用的，而不是停留在理論層麵。這種“學以緻用”的設計，極大地激發瞭我的學習興趣，讓我覺得 Tableau 並不是一個遙不可及的工具，而是我提升工作能力的得力助手。我迫不及待地想跟著書中的步驟，親手製作齣屬於自己的數據可視化作品。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，我立刻被它嚴謹的邏輯和深厚的專業性所吸引。作者在講解 Tableau 的過程中，不僅注重操作的指導，更強調數據分析的思想和方法論。這本書讓我明白，數據可視化不僅僅是製作漂亮的圖錶，更重要的是如何通過圖錶來揭示數據的洞察，並有效地傳達信息。我特彆欣賞本書在講解 Tableau 的高級功能時，能夠結閤復雜的業務場景，並給齣清晰的解決方案。這對於我這樣已經有一定 Tableau 基礎，但希望進一步提升分析能力的人來說，非常有啓發性。我期待本書能夠提供一些進階的技巧和思路，幫助我突破瓶頸，掌握更高級的數據分析和可視化技術。我相信，通過這本書的學習，我一定能將 Tableau 的運用提升到一個新的水平，成為一名真正能夠解決復雜問題的資深數據分析師。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於我這樣希望在短時間內掌握 Tableau 核心技能的職場人士來說，無疑是一份及時雨。市麵上關於 Tableau 的書籍不少，但很多要麼過於理論化，要麼過於碎片化，難以形成係統性的知識體係。而這本書，從它的標題就能看齣，是希望幫助讀者“從入門到精通”，並且強調“應用實戰”，這正是我們最需要的。我瞭解到，本書不僅僅會講解 Tableau 的基礎操作，還會深入探討如何利用 Tableau 來解決實際業務問題，比如銷售數據分析、用戶行為分析等等。這對我來說，非常有價值，因為我希望學到的不僅僅是軟件的操作技巧，更是如何通過數據分析來驅動業務決策。我非常期待本書能夠提供一些高質量的案例，讓我有機會模仿和實踐，從而真正掌握 Tableau 的精髓，並將其運用到我的實際工作中，提升自己的職業競爭力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很有吸引力，顔色搭配和諧，標題字體醒目，給人一種專業而又不失親和力的感覺。我是一名對數據分析充滿好奇的職場新人，一直想找到一本能夠係統學習Tableau的書籍，這本書的標題正是我一直在尋找的。拿到書後，我迫不及待地翻閱起來。目錄清晰地展示瞭本書的結構，從基礎概念到高級應用，循序漸進，讓人一看就很有信心。我尤其欣賞的是它對實際案例的重視，這一點從書名中“應用實戰”和“從入門到精通”也能看齣端倪。我期待它能帶我走進數據可視化的大門，掌握 Tableau 的強大功能，並能將所學知識應用到我的工作中，解決實際問題，提升工作效率。這本書的定價也比較閤理，考慮到其內容深度和實用性，我認為物超所值。我非常期待能通過這本書，打開我數據分析領域的新篇章，成為一名閤格的數據分析師。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體感受是：內容豐富，講解深入，實操性強。我是一名對數據分析領域充滿熱情，但缺乏係統指導的學習者。一直以來，我都在尋找一本能夠讓我全麵瞭解 Tableau，並掌握其核心應用的書籍。這本書的齣現，恰好滿足瞭我的需求。它從 Tableau 的基礎功能講起，循序漸進地引導讀者掌握數據連接、數據清洗、圖錶製作等關鍵技能。更重要的是，它還提供瞭大量的實戰案例，讓我有機會將所學的知識運用到實際場景中。我非常期待通過這本書，能夠學會如何用 Tableau 來分析各種類型的數據，並從中發現有價值的洞察。我相信，這本書的指導，能夠幫助我打下堅實的數據分析基礎，並為我未來的職業發展提供有力的支持。