Tableau商業分析從新手到高手 美智訊公司 Tableau智能軟件應用實戰教程書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美智訊（Bizinsight） 著，吳宏偉 編

圖書標籤:

• Tableau
• 商業分析
• 數據可視化
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• BI
• 美智訊
• 智能軟件
• 實戰教程
• 新手入門
• 數據報告

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121338366

商品編碼：28516274394

Tableau商業分析從新手到高手

美智訊（Bizinsight） (作者) 吳宏偉 (責任編輯)

 

書 號：978-7-121-33836-6

齣版日期：2018-06-01

頁 數：256

開 本：16(185*235)

全書共分為四個部分，分彆是産品主題分析、客戶主題分析、營銷主題分析、技術擴展主題。?6?0本書偏重於商業分析思路的講解，采用6個人物場景對話的方式講授商業問題。每一章的結構是：先?6?0拋齣商業環境中一個真實的具有挑戰性的業務或需要決策的問題，然後提齣解決問題的思路並得齣結論?6?0（即“分析思路”部分），再介紹如何用Tableau實現其中的關鍵部分（即“技術實現”部分）。“分析?6?0思路”部分，通常與具體的軟件工具無關；Tableau“技術實現”部分，如果用到瞭R或Kettle等相關軟?6?0件工具，則在相應節中呈現詳細的操作步驟。?6?0

本書適閤企業中從事數據分析崗位1～3年的職場人員作為自學教程，也適閤作為大中專院校相關專?6?0業的教學參考書，也適閤社會上的商業分析類培訓機構作為教材使用。

一部分 産品主題分析

 

1章 見微知著：快速瞭解産品綫狀況 / 3?

1.1 分析思路：兩個女裝品牌的産品綫分析（1.0版） / 4

?1.2 技術實現：應用Tableau實現1.1節的分析 / 7?

1.3 拓展技術專題1：盒須圖 / 17

?1.4 拓展技術專題2：Tableau連接其他數據庫 / 17?

 

2章 對比齣真知：如何評估産品綫的優劣 / 19

?2.1 分析思路：兩個女裝品牌的産品綫分析（2.0版） / 19?

2.2 技術實現：用Tableau實現2.1節的分析 / 21

?2.3 拓展技術專題3：數據清理 / 28?

 

3章 穿越時空：結閤時間發現銷售模式的特徵 / 31?

3.1 一年銷售期産品混閤綫圖分析（不閤理的方法） / 32

?3.2 長周期分組分析（蕭嵐的分析） / 35

?3.3 技術實現：用Tableau實現3.2節的分析 / 37?

3.4 拓展技術專題4：根據數值等級自動分組 / 42

 

4章 是否賠本賺吆喝？産品價值如何綜閤評估 / 44?

4.1 産品促銷情況的初步探查 / 45?

4.2 數據預處理工具：Kettle / 47

?4.3 Kettle的數據處理過程 / 50

?4.4 産品促銷價值的再分析 / 55

?4.5 技術實現：用Tableau技術實現綜閤分析氣泡圖 / 58

 

二部分 客戶主題分析

 

5章 拒絕平均人：對客戶進行閤理的分群 / 65

?5.1 分析思路：依據行為將客戶分群 / 66?

5.2 技術實現：用Tableau技術實現5.1節的分析 / 75?

5.3 拓展技術專題5：直方圖和散點圖 / 86

?5.4 拓展技術專題6：Tableau與R語言 / 87?

5.5 拓展技術專題7：聚類分析 / 89

?

6章 重塑客戶漏鬥：研究客戶流失模式，識彆關鍵因素 / 91?

6.1 分析思路：客戶留存漏鬥分析 / 91?

6.2 技術實現：用Tableau技術實現6.1節的分析 / 97?

6.3 拓展技術專題8：分析的數據粒度 / 103?

 

7章 簡約不簡單：RFM分析與客戶生命期分析結閤 / 105

7.1 分析思路：關於客戶生命周期的分析 / 106?

7.2 技術實現：用Tableau技術實現7.1節的分析 / 111

?

8章 你之蜜糖，我之砒霜：不同客戶對價格優惠的態度觀察 / 118

?8.1 分析思路：優惠券的使用情況分析 / 119?

8.2 技術實現：用Tableau技術實現8.1節的分析 / 126

8.3 拓展技術專題9：價格彈性 / 132

 

三部分 營銷主題分析

 

9章 拋棄糊塗賬：如何衡量媒體的營銷價值 / 135?

9.1 分析思路：媒體的測量和篩選 / 136?

9.2 技術實現：用Tableau技術實現9.1節的分析 / 141?

 

10章 不猜測，不盲從：A/B測試分析 / 149?

10.1 分析思路：新套裝促銷的 A/B測試 / 150

?10.2 分析思路：用Tableau實現10.1節的分析 / 155

?10.3 拓展技術專題10：A/B測試 / 163?

 

11章 大巧若拙：重新認識購物籃分析 / 164?

11.1 分析思路：購物籃分析 / 165?

11.2 技術實現：用Tableau技術實現11.1節的分析 / 168?

11.3 拓展技術專題11：購物籃Lift（提升）指標 / 176

 

四部分 技術擴展主題

 

12章 人言可畏：快速捕獲客戶對産品的關鍵評價 / 180

?12.1 獲取評論數據 / 181?

12.2 相關軟件安裝及介紹 / 182

?12.3 R語言的中文分詞及處理 / 185

?12.4 應用Kettle進行後續處理 / 186?

12.5 技術實現：分詞文件的Tableau可視化分析 / 190

?12.6 拓展技術專題12：文本分析的要點與難點 / 204

 

13章 設計儀錶盤：誰敢說自己不是“外貌協會” / 206?

13.1 報錶的設計原則 / 206?

13.2 報錶的美化 / 214?

 

14章 使用與管理Tableau Server：分享意味著價值 / 221

?14.1 Tableau Server概述 / 221?

14.2 Tableau架構概述 / 222?

14.3 用戶訪問架構 / 223?

14.4 大小調整和可擴展性 / 224?

14.5 Tableau Server管理模式 / 224?

14.6 Tableau Server管理工具 / 225

?14.7 安全性 / 225

?14.8 Tableau Server部署概要 / 226?

 

15章 Tableau的新功能與新版本：速度與激情 / 228

?15.1 Hyper介紹 / 228

?15.2 Maestro數據處理 / 229?

15.3 Tableau的新版本介紹 / 233

數據驅動決策的藝術：掌控洞察，引領商業新篇章 在這個瞬息萬變的商業世界中，數據已成為企業生存和發展的核心驅動力。然而，僅僅擁有海量數據是遠遠不夠的，如何從中挖掘齣有價值的洞察，並將這些洞察轉化為切實可行的商業策略，纔是決定企業成敗的關鍵。本書並非一本關於特定軟件工具的操作指南，而是旨在為您揭示數據分析背後的底層邏輯、思維模式以及實操技巧，幫助您建立一套嚴謹、高效的數據驅動決策體係，從而在競爭激烈的市場中脫穎而齣。 理解數據，洞察本質：從宏觀視角審視商業問題 在開始任何數據分析之前，最重要的是理解您所麵對的商業問題。本書將引導您超越錶麵的數字，深入探究數據産生的根源，識彆影響業務的關鍵因素。您將學習如何從宏觀的商業目標齣發，層層剖析，提煉齣需要通過數據來解答的核心問題。例如，一個銷售額下滑的問題，其背後可能隱藏著市場競爭加劇、産品定價不閤理、客戶需求變化、營銷策略失效、供應鏈中斷等多種原因。本書將教您如何係統性地梳理這些潛在原因，並將其轉化為可量化的分析維度。 我們將重點探討以下幾個關鍵方麵： 商業場景的深度理解： 無論是市場營銷、銷售增長、運營效率提升，還是風險管理、客戶關係維護，每種商業場景都有其獨特的業務流程、關鍵績效指標（KPIs）和潛在的挑戰。本書將通過豐富的案例，幫助您理解不同商業場景下數據分析的側重點和價值所在。您將學會如何與業務部門溝通，準確把握他們的需求，將模糊的業務目標轉化為清晰的數據分析任務。 問題分解與假設構建： 有效的數據分析始於對復雜問題的有效分解。本書將教授您如何將一個宏大的商業問題拆解成一係列可管理、可分析的子問題，並基於商業常識和初步觀察，構建閤理的分析假設。例如，在分析客戶流失率上升時，您可以假設“近期的新客戶獲取成本增加導緻瞭老客戶的被忽視”或“競爭對手推齣瞭更具吸引力的促銷活動”。這些假設將成為您後續數據分析的齣發點。 關鍵指標的識彆與定義： 並非所有數據都具有同等價值。本書將強調識彆和定義與商業目標高度相關的關鍵績效指標（KPIs）。您將學習如何區分“過程指標”（如網站訪問量）與“結果指標”（如客戶轉化率），以及如何設置 SMART（Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound）原則來確保指標的有效性。例如，在提升用戶活躍度方麵，僅僅關注“注冊用戶數”是不夠的，更關鍵的指標可能是“日活躍用戶數（DAU）”、“月活躍用戶數（MAU）”、“用戶留存率”以及“平均用戶使用時長”。 數據采集與質量評估： 任何分析的基礎都是可靠的數據。本書將探討數據采集的常見渠道、方法以及在采集過程中可能遇到的挑戰。更重要的是，您將學習如何對數據的準確性、完整性、一緻性和及時性進行評估，識彆並處理數據中的異常值、缺失值和不一緻項，確保分析結果的可靠性。 數據分析的思維框架：邏輯、統計與可視化 數據分析並非簡單的工具應用，而是一種嚴謹的思維方式。本書將為您構建一套 robust 的數據分析思維框架，讓您在麵對任何數據挑戰時都能遊刃有餘。 邏輯推理與因果分析： 數據的相關性並不等同於因果性。本書將深入探討如何運用邏輯推理，區分數據之間的相關關係和因果關係。您將學習如何設計實驗（如A/B測試）或利用統計方法來驗證因果關係，避免誤判和錯誤的商業決策。例如，觀察到購買瞭某産品的用戶更有可能續訂服務，這可能是因為産品本身質量好，也可能是因為購買該産品的用戶本身就更忠誠。需要進一步的分析來確定。 統計學基礎在商業分析中的應用： 雖然本書不側重於復雜的統計學理論，但會為您介紹商業分析中常用的統計學概念，如描述性統計（均值、中位數、方差）、推斷性統計（假設檢驗、置信區間）以及迴歸分析。您將理解這些工具如何幫助您從樣本數據推斷總體特徵，評估不同因素對目標變量的影響程度，以及預測未來趨勢。 數據可視化： “一張圖勝過韆言萬語”。本書將強調數據可視化在信息傳達和洞察發現中的重要作用。您將學習如何選擇閤適的可視化圖錶類型（如摺綫圖、柱狀圖、散點圖、熱力圖等），以清晰、直觀的方式呈現數據規律、趨勢和異常。同時，也會探討如何通過交互式可視化來引導觀察者進行探索性分析，發現隱藏的洞察。這不僅僅是選擇圖錶，更是關於如何通過視覺語言來講述數據故事。 實戰方法論：從探索到洞察的完整流程 本書將為您提供一套從數據探索到洞察提煉的完整實戰方法論，讓您能夠係統地進行數據分析項目。 數據探索性分析（EDA）： 在深入分析之前，充分的探索性數據分析是必不可少的。您將學習如何通過匯總統計、數據分箱、相關性矩陣等手段，初步瞭解數據的整體分布、變量之間的關係以及潛在的模式。EDA能夠幫助您發現數據中的亮點和疑點，為後續的深入分析指明方嚮。 假設驅動的分析： 圍繞您構建的分析假設，本書將指導您如何設計具體的分析步驟，篩選和處理相關數據，運用統計方法進行驗證。例如，如果假設“某項營銷活動對新用戶注冊轉化率有顯著提升”，您需要提取活動期間和非活動期間的新用戶注冊數據，並進行對比分析，可能還會進行統計檢驗來判斷差異的顯著性。 模式識彆與異常檢測： 通過對數據的深入分析，您將學會識彆數據中的趨勢、周期性、集群等模式，並能夠定位那些偏離常態的異常點。這些模式和異常往往蘊含著重要的商業信息。例如，在用戶行為日誌中，發現某個用戶群體異常活躍，可能意味著他們發現瞭某個隱藏功能，或者對産品産生瞭新的需求。 洞察的提煉與價值轉化： 數據分析的最終目的是産生有價值的洞察，並將其轉化為可執行的商業建議。本書將重點指導您如何將分析結果進行總結、提煉，形成清晰、簡潔、有說服力的結論。您將學習如何將數據洞察與商業目標相結閤，提齣具體的改進方案，並評估這些方案可能帶來的商業價值。例如，分析發現某個産品綫由於定價過高導緻銷量下滑，洞察將是“適當調整定價策略，降低門檻，可顯著提升銷量”，並給齣具體的降價幅度建議。 案例研究與應用場景：將理論付諸實踐 理論知識需要通過實踐來鞏固和升華。本書將通過一係列貼近實際的商業案例，涵蓋不同行業和業務場景，展示如何運用數據分析思維和方法解決實際問題。 市場營銷優化： 如何通過客戶分群，精準定位目標客戶，優化廣告投放ROI？如何分析用戶行為數據，提升網站轉化率和客戶留存？ 銷售業績提升： 如何識彆高潛力銷售區域和客戶，優化銷售資源分配？如何分析銷售漏鬥，找齣瓶頸並改進銷售流程？ 運營效率管理： 如何通過分析運營數據，發現流程中的瓶頸，降低成本，提升效率？如何預測需求，優化庫存管理？ 風險評估與欺詐檢測： 如何利用數據模型識彆潛在的信用風險或欺詐行為？ 客戶體驗改進： 如何通過分析用戶反饋和行為數據，識彆客戶痛點，優化産品和服務，提升客戶滿意度？ 本書的價值與承諾 本書的目標是賦能您成為一名更優秀的商業分析師，無論您目前是數據領域的初學者，還是希望提升分析能力的資深從業者，都能從中受益。您將獲得的不僅僅是知識，更重要的是一套能夠持續學習和成長的思維方式。 培養獨立的分析能力： 您將不再依賴特定的工具，而是能夠理解數據分析的底層原理，並將其應用到任何您遇到的數據問題上。 提升決策的科學性： 您的商業決策將更加基於數據和邏輯，減少主觀臆斷，從而提高決策的準確性和成功率。 增強職業競爭力： 在數據驅動的時代，具備紮實的數據分析能力將是您職業生涯中一項寶貴的資産。 激發創新與洞察： 通過更深入地理解數據，您將更容易發現新的商業機會和創新點。 本書將引導您踏上數據驅動決策的精彩旅程，幫助您掌握洞察未來的力量，引領您的業務走嚮新的輝煌。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容讓我眼前一亮，它用一種非常生動且實用的方式，將 Tableau 的強大功能展現在我麵前。我原本以為 Tableau 隻是一個製作漂亮圖錶的工具，但這本書徹底改變瞭我的認知。它詳細地闡述瞭如何利用 Tableau 來進行深入的商業分析，從數據的探索和清洗，到構建復雜的儀錶盤，再到最終的決策支持。書中提供的案例，每一個都充滿瞭實際操作的指導意義，讓我能夠跟著一步步地學習，並且在學習的過程中，我能清楚地看到 Tableau 如何幫助我發現數據中的規律和趨勢。我尤其喜歡書中關於“數據故事講述”的部分，它教會我如何將數據可視化變成一種有說服力的敘述，從而更好地嚮非技術人員傳達復雜的分析結果。這本書不僅提升瞭我的技術能力，更重要的是，它讓我學會瞭如何用 Tableau 來解決實際的商業問題，為我的職業發展打開瞭新的可能性。

評分☆☆☆☆☆

我被這本書的深度和廣度深深吸引，它不僅涵蓋瞭 Tableau 的基礎操作，更深入挖掘瞭其在商業分析中的實際應用價值。書中對於數據建模、數據準備以及高級可視化技巧的講解，都非常詳盡且富有洞察力。我尤其驚喜於書中對於如何構建一個能夠驅動業務增長的儀錶盤的詳盡指導，它不僅僅是堆砌圖錶，而是強調瞭信息的可讀性、交互性和最終的行動導嚮。從銷售業績的實時監控，到市場營銷活動的ROI分析，再到供應鏈的效率優化，書中提供的案例幾乎涵蓋瞭商業分析的方方麵麵，讓我能夠清晰地看到 Tableau 如何在真實世界的商業環境中發揮作用。更重要的是，這本書鼓勵讀者獨立思考，提齣問題，並利用 Tableau 去尋找答案，這種賦能式的學習方式讓我受益匪淺。它不僅僅是一本技術教程，更是一本提升商業思維和數據分析能力的寶典。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的數據分析師，我一直在尋找能夠幫助團隊提升 Tableau 應用效率和深度洞察的資源，而這本書恰好滿足瞭我的需求。它不僅僅是停留在基礎功能介紹，而是深入到瞭 Tableau 的一些高級技巧和最佳實踐。書中關於數據模型構建、性能優化以及復雜計算字段的應用，都給我留下瞭深刻的印象。特彆是關於 LOD（Level of Detail）錶達式的講解，簡直是醍醐灌頂，讓我明白瞭如何跨越聚閤層級進行更精細的數據分析。此外，書中提供的案例都非常貼近實際商業場景，涵蓋瞭銷售預測、客戶細分、運營效率分析等多個維度，讓我能夠快速地將書中知識遷移到自己的工作中。我尤其欣賞書中對於如何設計用戶友好、信息傳達清晰的儀錶盤的指導，這對於提高報告的有效性和業務部門的采納度至關重要。這本書的深度和廣度都非常齣色，它讓我在 Tableau 的應用上有瞭質的飛躍，也為我的團隊提供瞭寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是那些想要深入理解 Tableau 強大功能，並將其應用於實際商業決策的讀者的福音。我當初選擇它，是因為我是一名初入數據分析領域的新手，對 Tableau 的概念和操作都有些摸不著頭腦。這本書的結構設計得非常閤理，從最基礎的安裝和界麵介紹開始，循序漸進地引導讀者掌握核心概念，比如數據連接、字段類型、不同類型圖錶的創建和組閤。尤其讓我印象深刻的是，書中並沒有僅僅停留在“如何操作”層麵，而是花瞭大量篇辭解釋“為什麼這麼操作”，以及在什麼場景下使用哪種可視化方式最能有效地傳達信息。例如，它詳細剖析瞭不同圖錶的適用場景，並通過大量的實例演示瞭如何通過精心設計的儀錶盤來講述數據背後的故事。讀完這本書，我感覺自己不僅學會瞭 Tableau 的操作技巧，更重要的是，我培養瞭一種用數據驅動商業洞察的能力。對於那些希望快速提升 Tableau 技能，並將其轉化為實際商業價值的朋友們，我強烈推薦這本書。它真的是一本從零開始，一步步走嚮精通的絕佳指南。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對 Tableau 的印象還停留在“美觀但可能操作復雜”的層麵，直到我翻閱瞭這本書。它就像是為我量身定製的一樣，將 Tableau 的復雜性化繁為簡。這本書的語言非常通俗易懂，即使是我這種不太懂技術背景的人，也能很快理解其中的概念。它從最基本的安裝配置講起，然後一步步引導我熟悉 Tableau 的各項功能，比如如何連接不同的數據源，如何創建各種圖錶，以及如何將它們組閤成一個有邏輯的儀錶盤。書中大量的實際操作演示，讓我能夠邊學邊練，這種沉浸式的學習體驗非常有效。我特彆贊賞書中對於“為什麼”的解釋，它不像其他一些教程那樣隻告訴你“怎麼做”，而是會深入講解背後的原理和邏輯，這樣我就能舉一反三，觸類旁通。對於想要快速入門 Tableau，並在實際工作中應用的朋友們，這本書絕對是你們的首選。