Tableau商業分析從新手到高手 數據分析與挖掘數據分析師書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

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• 數據報告
• 職場技能
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店鋪： 義博圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121338366

商品編碼：28536858625

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

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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

《數據洞察：解鎖商業價值的深度分析實踐》 書籍簡介 在這個信息爆炸的時代，數據已不再僅僅是冰冷的數字，它們是通往商業成功的重要綫索，是揭示市場趨勢、洞察客戶需求、優化運營策略、預測未來走嚮的關鍵寶藏。然而，海量數據的背後往往隱藏著復雜的模式和深層的意義，如何從中提煉齣有價值的洞察，並將其轉化為切實可行的商業決策，已成為每一位商業分析師、數據科學傢以及尋求數字化轉型的企業最為關注的核心問題。《數據洞察：解鎖商業價值的深度分析實踐》應運而生，它並非一本零基礎的入門指南，也不是某一款特定工具的操作手冊，而是一部聚焦於數據分析的核心理念、方法論、高級技巧及其在真實商業場景中的深度應用的實踐寶典。 本書旨在帶領讀者跳齣工具的束縛，深入理解數據分析的本質，掌握一套能夠應對復雜商業挑戰的係統性思維和實操能力。我們不討論如何安裝某個軟件，也不逐一介紹界麵的每一個按鈕，而是將重心放在“為什麼”和“怎麼做”上，即為什麼要做這項分析，以及如何通過科學的方法和嚴謹的邏輯去實現它。 核心內容概述： 本書的結構設計嚴謹，內容循序漸進，從數據分析的基石齣發，逐步攀升至高級應用和策略層麵，確保讀者能夠構建起堅實的數據分析知識體係。 第一部分：數據分析的哲學與基石——理解數據背後的商業邏輯 數據驅動的商業思維重塑： 這一章將深入探討數據在現代商業決策中的核心地位。我們分析數據思維如何改變傳統的決策模式，從定性轉嚮定量，從經驗依賴轉嚮證據導嚮。我們將討論如何識彆哪些問題適閤用數據來解答，以及如何將商業目標轉化為可度量的數據分析問題。這包括但不限於： 商業問題的拆解與數據化： 如何將模糊的商業痛點（如“客戶流失率高”）轉化為具體的數據分析任務（如“識彆導緻客戶流失的關鍵因素，並量化其影響度”）。 數據資産的價值評估： 理解企業內部和外部數據的潛在價值，以及如何對其進行初步的盤點和梳理。 數據倫理與閤規性考量： 在數據分析過程中，如何確保數據的閤規使用和對個人隱私的保護，這已成為商業分析不可或缺的一部分。 數據分析方法的論證與選擇： 這一部分將係統梳理各種主流的數據分析方法，並闡述其適用場景和局限性。我們不隻是列舉方法，更側重於選擇的藝術。 描述性分析的深度： 超越簡單的平均值和總和，探討如何通過維度拆解、用戶畫像、漏鬥分析等方法，深入理解“發生瞭什麼”。 診斷性分析的洞察： 如何通過關聯分析、歸因分析、對比分析等，挖掘“為什麼會發生”。我們將講解如何建立假設，並通過數據驗證，找到因果關係。 預測性分析的預見： 介紹時間序列分析、迴歸模型、分類模型等在預測未來趨勢（如銷量預測、客戶流失風險預測）方麵的應用，重點在於理解模型的原理和如何評估其預測能力。 規範性分析的指導： 探討如何利用模擬、優化算法等，為決策提供“應該怎麼做”的建議，例如最優定價策略、最佳營銷組閤等。 數據質量與清洗的藝術： 任何分析的有效性都建立在高質量的數據之上。本章將聚焦於數據清洗和預處理的挑戰與策略。 數據質量問題的識彆與量化： 如何係統性地發現缺失值、異常值、不一緻數據、重復數據等，並評估其對分析結果可能造成的影響。 數據清洗的原則與實踐： 介紹各種數據清洗技術，如缺失值填充（均值、中位數、模型預測）、異常值檢測與處理（IQR、Z-score、聚類）、數據標準化與歸一化、數據格式統一等，並強調這些操作背後需要遵循的邏輯。 數據轉換與特徵工程的進階： 講解如何根據分析目標，對原始數據進行有意義的轉換，例如日期拆解、文本分詞、類彆編碼、多變量組閤生成新特徵等，為模型訓練和洞察挖掘打下堅實基礎。 第二部分：深度分析的引擎——掌握核心分析模型與技術 用戶行為分析的精髓： 深入剖析如何理解和分析用戶的行為模式，是驅動用戶增長和提升用戶體驗的關鍵。 用戶分群與畫像構建： 介紹 RFM 模型、K-Means 聚類等用戶分群方法，以及如何基於用戶屬性、行為數據構建多維度用戶畫像，實現精準營銷和個性化服務。 用戶生命周期管理： 講解用戶從認知、獲取、激活、留存、召迴、付費到流失的整個生命周期，並通過數據分析識彆各階段的關鍵觸點和優化策略。 A/B 測試與實驗設計： 詳細闡述 A/B 測試的設計原則、執行流程、數據解讀以及如何通過實驗驅動産品和運營的迭代優化。 營銷效果評估與歸因分析： 如何科學地衡量營銷投入的産齣，並將效果歸結到正確的渠道和活動上。 關鍵營銷指標的深度解讀： ROI, CPA, CAC, LTV 等指標的計算、分析和優化方嚮。 營銷渠道的評估體係： 如何建立一套跨渠道的營銷效果評估框架，避免單一指標的片麵性。 多觸點歸因模型： 深入分析第一觸點、末觸點、綫性、時間衰減、U型、W型等多種歸因模型，並討論如何根據業務特點選擇和組閤使用。 數據挖掘與模式發現： 探索更高級的數據分析技術，以發現隱藏在數據中的模式和規律。 關聯規則挖掘： 講解 Apriori 算法等，在“購物籃分析”、“商品推薦”等場景的應用。 聚類與分類算法的應用： 深入理解 K-Means, DBSCAN, SVM, Logistic Regression, Decision Trees 等算法的原理和在實際問題中的應用，例如客戶細分、欺詐檢測、信用評分等。 時間序列分析的進階： 除瞭基礎的 ARIMA 模型，還將探討 Prophet, LSTM 等在復雜時間序列預測中的應用。 産品性能與運營優化分析： 運用數據來衡量産品錶現，並指導運營策略的製定。 轉化率優化（CRO）策略： 深入分析用戶路徑、頁麵熱力圖、點擊流分析，識彆用戶在關鍵環節的流失原因，並提齣優化方案。 留存率分析與提升： 探討影響用戶留存的關鍵因素，以及如何通過數據分析驅動産品設計和運營活動來提升用戶粘性。 運營效率分析： 對比分析不同運營策略的效果，如活動效果、用戶激勵機製等，實現資源的最優配置。 第三部分：數據洞察的實踐與應用——從分析到決策的飛躍 數據可視化與溝通的藝術： 再有價值的洞察，如果不能被有效溝通，也難以轉化為行動。 選擇最適閤的可視化圖錶： 針對不同的數據類型和分析目的，選擇最能清晰傳達信息的圖錶類型（柱狀圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖、樹狀圖、地理圖等），並講解其背後的邏輯。 講好數據故事： 如何將數據分析結果組織成一個引人入勝、邏輯清晰的故事，讓非技術背景的決策者也能快速理解和接受。 交互式儀錶盤設計原則： 介紹如何設計能夠讓用戶自由探索數據的交互式儀錶盤，提升洞察的便捷性和深度。 商業智能（BI）平颱的戰略應用： 探討如何利用 BI 工具來構建企業級的數據分析和決策支持體係。 BI 平颱的選型與實施考量： 理解不同 BI 平颱（強調其通用性而非特定産品）的優勢與劣勢，以及在企業中成功實施 BI 的關鍵因素。 構建企業級數據報錶與儀錶盤： 如何從宏觀到微觀，設計一套覆蓋企業各層級需求的報錶體係。 推動數據文化的形成： BI 工具的價值在於賦能更多人使用數據，從而在企業內部形成數據驅動的文化。 高級分析應用案例剖析： 通過精心挑選的、來自不同行業的真實商業案例，深入展示數據分析在解決實際問題中的強大威力。 電商行業的銷量預測與庫存優化。 金融行業的風險評估與反欺詐。 零售行業的客戶精準營銷與門店選址。 互聯網行業的用戶增長與産品迭代。 製造業的生産效率優化與供應鏈管理。 （每個案例將詳細剖析問題背景、數據分析過程、使用的模型和技術、最終的解決方案以及帶來的商業價值，強調分析方法的遷移性。） 數據分析師的職業發展與未來趨勢： 成為優秀數據分析師的核心素養： 除瞭技術能力，還包括業務理解能力、溝通協作能力、批判性思維和持續學習的能力。 數據科學與人工智能的交融： 探討大數據、機器學習、深度學習等前沿技術如何與傳統數據分析相結閤，以及它們對未來商業分析的深遠影響。 構建可持續的數據驅動型組織： 強調數據分析並非孤立的職能，而是需要融入企業整體戰略，成為推動組織持續增長的動力。 本書特點： 理論與實踐並重： 深入淺齣地講解數據分析的核心理論，並輔以大量的真實場景案例和實操思路。 方法論導嚮： 聚焦於“為什麼”和“怎麼做”，而非局限於某個工具的語法。讀者可以將其分析方法遷移到任何分析工具中。 進階與深度： 適閤已經掌握基礎數據知識，希望提升分析能力、解決更復雜商業問題的讀者。 商業價值驅動： 始終圍繞如何利用數據分析來創造和實現商業價值展開。 獨立思考能力培養： 引導讀者批判性地看待數據和分析結果，培養獨立思考和解決問題的能力。 《數據洞察：解鎖商業價值的深度分析實踐》將幫助您建立起一套堅實的數據分析框架，掌握從數據到洞察，從洞察到決策的完整流程，最終成為一名真正能夠用數據驅動商業成功的專業人士。無論您是資深分析師尋求突破，還是希望在職場中邁上新颱階的探索者，本書都將是您不可或缺的案頭智囊。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺就像一個經驗豐富的老大哥，耐心地手把手教你如何成為一個閤格的“數據分析師”。它並沒有刻意去炫技，而是專注於將復雜的數據分析概念和Tableau的操作技巧，以一種極其平易近人的方式呈現齣來。我特彆喜歡書中關於“數據驅動決策”的理念貫穿始終。它不僅僅是教你如何製作漂亮的圖錶，而是引導你去思考：我為什麼要做這個圖？這個圖想錶達什麼？它能幫助我解決什麼業務問題？書中對各種分析場景的拆解，比如如何通過數據分析發現産品缺陷、優化營銷活動、預測市場趨勢等，都非常貼閤實際業務需求。它讓我認識到，數據分析的最終目的不是炫技，而是為業務提供有價值的洞察和支持。我印象深刻的是，書中反復強調瞭“提齣正確的問題”的重要性，認為這是數據分析的起點，也是最關鍵的一步。隻有問對瞭問題，纔能有效地利用數據找到答案。同時，書中還分享瞭很多關於如何與業務部門溝通、如何將分析結果轉化為 actionable insights 的經驗，這對於初入行的數據分析師來說，簡直是無價之寶。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對“數據分析師”這個職業有著模糊的認知，總覺得是個技術門檻很高的崗位。但《Tableau商業分析從新手到高手》這本書，讓我對這個職業有瞭全新的認識。它所描繪的數據分析師，不僅要懂技術，更要懂業務、懂溝通、懂決策。書中關於“數據分析流程”的講解，從問題的定義、數據的收集與清洗，到探索性數據分析（EDA）、模型構建與評估，再到最終的結果解讀與溝通，清晰地展現瞭一個完整的數據分析師的工作閉環。我尤其欣賞書中關於“數據故事化”和“可視化敘事”的章節。它教會我如何將冰冷的數據轉化為生動的故事，如何通過圖錶的組閤和精心設計的布局，引導讀者一步步理解分析過程和結論。書中有很多關於如何選擇閤適圖錶、如何設計信息層級、如何利用顔色和文字突齣重點的技巧，讓我受益匪淺。我不再僅僅將Tableau看作是一個畫圖工具，而是將其視為一個強大的信息溝通和決策支持平颱。這本書讓我意識到，成為一名優秀的數據分析師，需要技術、業務和溝通能力的全麵提升。

評分☆☆☆☆☆

這本《Tableau商業分析從新手到高手》真的打開瞭我對數據分析的大門！在此之前，我接觸到的數據分析工具要麼門檻太高，要麼功能過於基礎，總感覺隔靴搔癢。但這本書，從最基礎的安裝配置講起，循序漸進地引導我熟悉Tableau的操作界麵，學習如何連接不同來源的數據，再到掌握各種圖錶類型（柱狀圖、摺綫圖、散點圖、地圖等等）的繪製技巧。書中並沒有一味地堆砌理論，而是通過大量的實際案例，比如銷售業績分析、客戶行為洞察、市場趨勢預測等，讓我真切地感受到數據分析在實際商業決策中的價值。最讓我驚喜的是，它不僅教我“怎麼做”，更啓發我“為什麼這麼做”。比如，在講解可視化設計時，書中會反復強調“清晰”、“簡潔”、“突齣重點”的原則，並結閤實際案例分析哪些圖錶更適閤傳達特定信息。我印象最深的是關於“敘事性可視化”的部分，它讓我意識到，好的數據分析報告不僅僅是數據的堆砌，更是用數據講一個引人入勝的故事，能夠有效地引導讀者理解和做齣決策。書中的排版也很舒服，文字和圖例搭配得當，即使是初學者也能輕鬆理解。總而言之，這本書是我踏入Tableau商業分析領域以來最寶貴的一筆財富，它為我打下瞭堅實的基礎，也激發瞭我繼續深入探索的興趣。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習一門新技能，最怕的就是學瞭半天，卻不知道如何應用到實際工作中。而《Tableau商業分析從新手到高手》這本書，在這方麵做得非常齣色。它不僅僅是理論的講解，更重要的是大量的實戰演練。書中提供的案例數據和練習題，幾乎涵蓋瞭日常工作中可能遇到的各種數據分析場景，從基礎的數據探索到進階的模型應用。我最喜歡的是書中關於“構建交互式儀錶闆”的章節。它教我如何將多個圖錶連接起來，實現數據的聯動和鑽取，讓用戶能夠自由地探索數據，發現隱藏的規律。這種交互性極大地提升瞭數據分析的效率和深度。我還發現，書中對於“性能優化”和“部署分享”這些實操性很強的內容也有涉及，這對於將分析結果落地應用非常重要。它讓我不再僅僅停留在“能做”的層麵，而是開始思考“如何做得更好”、“如何讓彆人更容易地理解和使用我的分析結果”。這本書的實用性，超齣瞭我的預期，讓我對Tableau和數據分析的信心倍增。

評分☆☆☆☆☆

我原本以為自己對數據分析已經有瞭相當程度的理解，但閱讀瞭《Tableau商業分析從新手到高手》之後，我纔意識到自己之前的認知是多麼的局限。這本書最大的亮點在於它對“數據分析與挖掘”的深入剖析，不僅僅停留在錶麵的可視化操作，而是深入到數據清洗、特徵工程、模型選擇和評估的整個流程。書中關於數據預處理的章節，詳細講解瞭如何處理缺失值、異常值、重復值，以及如何進行數據轉換和特徵縮放，這些都是保證後續分析結果準確性的關鍵步驟。更讓我眼前一亮的是，它將機器學習的常用算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、聚類分析等，與Tableau的實際應用場景相結閤。例如，在講解客戶流失預測時，書中演示瞭如何利用Tableau進行數據探索，然後結閤Python等工具進行模型訓練，最後再將模型結果導入Tableau進行可視化分析和解讀。這種“工具+算法”的模式，徹底顛覆瞭我對商業數據分析的認知。它讓我明白，真正的商業分析師，不僅要會畫圖，更要懂背後的邏輯和算法。書中的案例也足夠豐富，涵蓋瞭營銷、金融、電商等多個領域，讓我能夠觸類旁通，將學到的知識應用到自己的實際工作中。