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美智讯（Bizinsight） 著

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• Tableau
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• 商业分析
• 数据可视化
• 数据分析
• BI工具
• 数据挖掘
• 图表制作
• 数据报告
• 数据洞察

店铺： 书海寻梦图书专营店

出版社： 电子工业

ISBN：9787121338366

商品编码：28539007117

Tableau商业分析从新手到高手

美智讯（Bizinsight） (作者) 吴宏伟 (责任编辑)

书 号：978-7-121-33836-6

出版日期：2018-06-01

页 数：256

开 本：16(185*235)

出版状态：上市销售

79.00

2015年，美智讯公司与沈浩老师合作撰写了国内较早的一本Tableau中文书《触手可及的大数据分?析工具：Tableau案例集》。该书经过了多次重印，发行甚广。看到书籍如此受欢迎，我们很受鼓舞，于?是推出了这本书。?

全书共分为四个部分，分别是产品主题分析、客户主题分析、营销主题分析、技术扩展主题。?本书偏重于商业分析思路的讲解，采用6个人物场景对话的方式讲授商业问题。每一章的结构是：先?抛出商业环境中一个真实的具有挑战性的业务或需要决策的问题，然后提出解决问题的思路并得出结论?（即“分析思路”部分），再介绍如何用Tableau实现其中的关键部分（即“技术实现”部分）。“分析?思路”部分，通常与具体的软件工具无关；Tableau“技术实现”部分，如果用到了R或Kettle等相关软?件工具，则在相应节中呈现详细的操作步骤。?

本书适合企业中从事数据分析岗位1～3年的职场人员作为自学教程，也适合作为大中专院校相关专?业的教学参考书，也适合社会上的商业分析类培训机构作为教材使用。

部分 产品主题分析

第1章 见微知著：快速了解产品线状况 / 3?

1.1 分析思路：两个女装品牌的产品线分析（1.0版） / 4

?1.2 技术实现：应用Tableau实现1.1节的分析 / 7?

1.3 拓展技术专题1：盒须图 / 17

?1.4 拓展技术专题2：Tableau连接其他数据库 / 17?

第2章 对比出真知：如何评估产品线的优劣 / 19

?2.1 分析思路：两个女装品牌的产品线分析（2.0版） / 19?

2.2 技术实现：用Tableau实现2.1节的分析 / 21

?2.3 拓展技术专题3：数据清理 / 28?

第3章 穿越时空：结合时间发现销售模式的特征 / 31?

3.1 一年销售期产品混合线图分析（不合理的方法） / 32

?3.2 长周期分组分析（萧岚的分析） / 35

?3.3 技术实现：用Tableau实现3.2节的分析 / 37?

3.4 拓展技术专题4：根据数值等级自动分组 / 42

第4章 是否赔本赚吆喝？产品价值如何综合评估 / 44?

4.1 产品促销情况的初步探查 / 45?

4.2 数据预处理工具：Kettle / 47

?4.3 Kettle的数据处理过程 / 50

?4.4 产品促销价值的再分析 / 55

?4.5 技术实现：用Tableau技术实现综合分析气泡图 / 58

第二部分 客户主题分析

第5章 拒绝平均人：对客户进行合理的分群 / 65

?5.1 分析思路：依据行为将客户分群 / 66?

5.2 技术实现：用Tableau技术实现5.1节的分析 / 75?

5.3 拓展技术专题5：直方图和散点图 / 86

?5.4 拓展技术专题6：Tableau与R语言 / 87?

5.5 拓展技术专题7：聚类分析 / 89

?

第6章 重塑客户漏斗：研究客户流失模式，识别关键因素 / 91?

6.1 分析思路：客户留存漏斗分析 / 91?

6.2 技术实现：用Tableau技术实现6.1节的分析 / 97?

6.3 拓展技术专题8：分析的数据粒度 / 103?

第7章 简约不简单：RFM分析与客户生命期分析结合 / 105

7.1 分析思路：关于客户生命周期的分析 / 106?

7.2 技术实现：用Tableau技术实现7.1节的分析 / 111

?

第8章 你之蜜糖，我之砒霜：不同客户对价格优惠的态度观察 / 118

?8.1 分析思路：优惠券的使用情况分析 / 119?

8.2 技术实现：用Tableau技术实现8.1节的分析 / 126

8.3 拓展技术专题9：价格弹性 / 132

第三部分 营销主题分析

第9章 抛弃糊涂账：如何衡量媒体的营销价值 / 135?

9.1 分析思路：媒体的测量和筛选 / 136?

9.2 技术实现：用Tableau技术实现9.1节的分析 / 141?

第10章 不猜测，不盲从：A/B测试分析 / 149?

10.1 分析思路：新套装促销的 A/B测试 / 150

?10.2 分析思路：用Tableau实现10.1节的分析 / 155

?10.3 拓展技术专题10：A/B测试 / 163?

第11章 大巧若拙：重新认识购物篮分析 / 164?

11.1 分析思路：购物篮分析 / 165?

11.2 技术实现：用Tableau技术实现11.1节的分析 / 168?

11.3 拓展技术专题11：购物篮Lift（提升）指标 / 176

第四部分 技术扩展主题

第12章 人言可畏：快速捕获客户对产品的关键评价 / 180

?12.1 获取评论数据 / 181?

12.2 相关软件安装及介绍 / 182

?12.3 R语言的中文分词及处理 / 185

?12.4 应用Kettle进行后续处理 / 186?

12.5 技术实现：分词文件的Tableau可视化分析 / 190

?12.6 拓展技术专题12：文本分析的要点与难点 / 204

第13章 设计仪表盘：谁敢说自己不是“外貌协会” / 206?

13.1 报表的设计原则 / 206?

13.2 报表的美化 / 214?

第14章 使用与管理Tableau Server：分享意味着价值 / 221

?14.1 Tableau Server概述 / 221?

14.2 Tableau架构概述 / 222?

14.3 用户访问架构 / 223?

14.4 大小调整和可扩展性 / 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?

第15章 Tableau的新功能与新版本：速度与激情 / 228

?15.1 Hyper介绍 / 228

?15.2 Maestro数据处理 / 229?

15.3 Tableau的新版本介绍 / 233

作 译 者：马世权

出版时间：2018-02    千 字 数：320

版    次：01-01    页    数：276

开    本：16开

装    帧：

I S B N ：9787121333248     

换    版：

所属分类：科技 >> 计算机 >> 办公软件

纸质书定价：￥59.0  

Microsoft Power BI 是微软发布的一套商业分析工具。其功能整合了Excel 中的Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map 插件，并加入了社交分享、云服务等功能。《从Excel到Power BI : 商业智能数据分析》以Excel 基础+Power BI 为方法论，使用平易近人的语言讲解Power BI 的技术知识，让零基础读者也能快速上手操作Power BI。《从Excel到Power BI : 商业智能数据分析》以读者的兴趣阅读为出发点，首先通过介绍可视化模块让读者全面体验Power BI 的操作，并掌握让数据“飞起来”的秘籍；然后迈上一个大台阶，让读者学习Power Query 数据查询功能，瞬间解决耗费时间且附加值低的工作；后全力攻克Power BI 的核心价值模块Power Pivot（数据建模）和DAX 语言，让读者直达商业智能数据分析的，站到Excel 的肩膀上。本书适合财务、管理、客服、物流、行政与人力资源、电商等行业人员，也适合零IT 基础的读者。

作 译 者：王国平

出版时间：2018-02    千 字 数：224

版    次：01-01    页    数：280

开    本：16开

装    帧：

I S B N ：9787121333132     

换    版：

所属分类：科技 >> 计算机 >> 计算机科学

纸质书定价：￥59.0 

随着大数据研究热潮的兴起，各种数据可视化图表层出不穷，大数据生动呈现就成为了具有挑战性的工作，随之出现了大量的可视化软件。本书是基于行业占有率比较高的Microsoft Power BI新版本所编写的，详细介绍Microsoft Power BI的数据可视化功能，包括数据类型和运算符、软件的安装、连接数据源、数据基础操作、可视化设计原则、可视化图表、自定义可视化效果、报表、仪表板、查询编辑器、运行R脚本、数据操作、数据分析表达式、网页流量数据分析、超市运营数据分析、Power BI移动应用和Power BI应用开发等内容。

版 次：1页 数：字 数：印刷时间：2017年06月01日开 本：128开纸 张：胶版纸包 装：平装-胶订是否套装：否标准书号ISBN：9787121314612

所属分类：

图书>计算机/网络>家庭与办公室用书>微软Office

只要在工作中有思路、有想法，就可以使用Power Query把一些复杂的表格，转换成可以方便统计的数据连接，然后对数据连接进行加载、统计、分析、图表展示

超值赠送《M语言函数语法手册》

本书适合从事财务、统计、人力资源、客服、售后服务、电商等工作，需要处理大量数据的读者

Power Query 是Office 商业智能工具的重要组件，Office 2016 已经将其作为内置工具嵌入在“数据”选项卡中，可见微软非常重视此功能。Power Query 集成了Access 和Excel 的功能，通过它可以对数据进行可视化菜单操作，完成对数据的提取、转换和加载。本书主要内容包括Power Query 简介及安装、Power Query 基本操作、Power Query 应用案例、PowerQuery 结构组成、Power Query 应用以及常用M 语言函数语法介绍。本书适合具备一定Excel 应用基础知识，了解Excel 基础函数应用的读者，另外也适合财务、统计、人力资源、客服、售后服务、电商等需要处理大量数据的朋友学习。

朱仕平 

Excel爱好者，骨灰级玩家

Excel精英培训网讲师团讲师

腾讯课堂在线教育签约讲师

网易云课堂在线教育签约讲师

爱学习创办人

具有15年Office职场实战应用经验， 10年企业及在线教育培训经验。擅长Excel、Word、PPT软件应用，推崇使用综合实用技能提高工作效率，通过在线教育推广常用功能技巧、函数公式嵌套数组应用、数据透视表及SQL应用、图形图表、Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map、Power BI等实战课程。

掌握数据力量：解锁商业洞察的秘密通道 在这个数据爆炸的时代，无论是初创企业还是行业巨头，都面临着海量数据带来的机遇与挑战。如何从看似杂乱无章的数据中抽丝剥茧，提炼出驱动业务增长的关键洞察？如何将枯燥的数字转化为直观易懂的可视化图表，让决策者一眼看穿全局？本书将带您踏上一段深度探索之旅，揭示数据分析与可视化领域的奥秘，助您从零基础蜕变为一名高效的数据驱动型专家。 第一篇：商业分析的基石——理解数据，洞察业务 在现代商业环境中，数据不再仅仅是记录，而是企业最宝贵的资产。本篇将为您构建扎实的商业分析基础，引导您理解数据在不同业务场景中的价值，并掌握从业务问题出发，构建数据分析框架的思维方式。 数据驱动的商业思维： 我们将首先探讨为何数据驱动成为现代商业的共识。您将学习如何识别业务中的关键痛点和增长机会，并将这些需求转化为可衡量的分析目标。理解数据在市场营销、销售预测、客户关系管理、运营优化等各个领域的应用，帮助您建立全局观，发现数据价值的潜在场景。 数据收集与准备的艺术： 真实世界的数据往往是碎片化、不完整甚至存在错误的。本篇将深入讲解数据收集的渠道和方法，包括数据库查询、API接口、文件导入等。更重要的是，我们将聚焦于数据清洗、转换和预处理的关键技术。您将学习如何处理缺失值、异常值，如何进行数据类型转换，如何合并与拆分数据集，以及如何构建一致性的数据模型。这些步骤是保证后续分析准确性和可靠性的基石。 探索性数据分析（EDA）——发现隐藏的模式： 在正式建模之前，对数据进行初步的探索是至关重要的。本篇将引导您运用统计学方法和可视化工具，深入了解数据的分布、变量之间的关系、是否存在潜在的趋势和模式。您将学习如何计算描述性统计量（均值、中位数、标准差等），如何进行相关性分析，如何运用直方图、散点图、箱线图等可视化手段直观地展现数据特征。EDA的过程，如同侦探的初步勘察，能够帮助您发现值得深入挖掘的线索，并为后续的建模提供方向。 构建分析模型——从数据到洞察： 基于对数据的深入理解，本篇将引导您学习构建不同类型的分析模型。这包括但不限于： 描述性分析： 回答“发生了什么？” 例如，销售额变化趋势、用户活跃度统计。 诊断性分析： 回答“为什么会发生？” 例如，分析用户流失原因、探究销售额下降的驱动因素。 预测性分析： 回答“未来会发生什么？” 例如，预测下一季度销售额、识别高风险客户。 规范性分析： 回答“我们应该怎么做？” 例如，优化营销策略、调整库存水平。 您将接触到常用的统计模型和机器学习算法（例如回归分析、聚类分析、分类算法等）的基本原理，并理解如何根据业务问题选择合适的模型。 第二篇：可视化语言——让数据开口说话 数据可视化是将复杂数据转化为易于理解的视觉信息的强大工具。本篇将带您掌握构建高效、引人入胜的数据可视化报告的艺术，让数据真正“说话”，驱动更明智的决策。 可视化设计的原则与技巧： 并非所有的图表都能有效传达信息。本篇将深入探讨数据可视化设计的核心原则，包括清晰性、准确性、有效性和美观性。您将学习如何选择最适合表达特定数据的图表类型，例如柱状图用于比较，折线图用于趋势，饼图用于构成比例，散点图用于关系展示等。同时，我们也会讨论如何运用色彩、字体、布局等元素，增强图表的可读性和吸引力，避免信息失真和误导。 交互式仪表盘的构建——实时洞察的窗口： 在动态变化的商业环境中，静态报告往往难以满足需求。本篇将重点讲解如何构建交互式仪表盘。您将学习如何将多个图表和关键指标整合到一个统一的界面，并通过筛选器、钻取、联动等交互功能，让用户能够自由探索数据，从不同维度挖掘信息。一个精心设计的仪表盘，能够成为企业决策者实时监控业务状况、快速响应变化的强大工具。 不同类型数据的可视化策略： 时间序列数据可视化： 如何清晰展示趋势、周期性和季节性变化，例如销售额随时间的变化、网站访问量波动。 地理空间数据可视化： 如何在地图上展示区域性的数据分布和热点，例如客户分布、销售区域表现。 层级结构数据可视化： 如何展示组织结构、产品分类等层级关系，例如思维导图、树状图。 网络关系数据可视化： 如何展示实体之间的连接和影响，例如社交网络、供应链关系。 故事化叙事——让数据讲述引人入胜的故事： 最有影响力的可视化不仅仅是展示图表，更是通过数据来讲故事。本篇将引导您学习如何将分析结果组织成一个引人入胜的故事，用数据支撑您的观点，清晰地传达您的发现和建议。您将学习如何定义故事的主题，如何设计叙事流程，如何用恰当的语言和视觉元素引导听众的理解和认同。 第三篇：实践进阶——将技能转化为竞争力 本篇将聚焦于如何将前两部分学到的理论知识和技能，转化为实际的商业应用能力，并探讨更高级的数据分析与可视化主题，帮助您在职场中脱颖而出。 案例研究与项目实战： 我们将通过多个真实世界中的商业案例，演示如何运用所学知识解决实际问题。从市场细分到销售渠道优化，从用户行为分析到风险预警，您将跟随案例一步步完成数据收集、清洗、分析、可视化和解读的全过程。通过实际项目演练，加深理解，提升解决复杂问题的能力。 提升数据分析的效率与自动化： 在处理大规模数据时，效率至关重要。本篇将介绍一些提高数据分析效率的方法，包括脚本化分析、数据自动化流程的构建，以及如何利用现有工具实现重复性任务的自动化，从而将更多时间投入到价值创造性的洞察发掘中。 数据治理与数据安全： 随着数据应用越来越广泛，数据治理和数据安全的重要性也日益凸显。本篇将简要介绍数据治理的基本概念，包括数据质量管理、元数据管理、数据生命周期管理等，以及数据安全的基本原则和常见风险，帮助您在数据应用中做到合规和负责。 持续学习与行业趋势： 数据分析与可视化领域发展迅速，新的工具和技术层出不穷。本篇将鼓励您保持持续学习的热情，介绍一些学习资源和社区，并探讨当前行业的热点趋势，例如人工智能在数据分析中的应用、大数据技术的发展等，帮助您始终站在技术前沿。 本书的目标是赋能您，让您能够自信地驾驭数据，从海量信息中挖掘出宝贵的商业洞察。无论您是渴望转型的数据新手，还是希望提升专业技能的职场人士，亦或是希望赋予团队更强数据决策能力的管理者，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。准备好开启您的数据赋能之旅了吗？让我们一起，用数据驱动更美好的商业未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的厚度让我对内容量充满了期待。我一直认为，学习 Tableau 和 Power BI 这样的工具，光是了解基本的操作界面是远远不够的，更重要的是要能够深入理解其背后的逻辑和工作原理。我希望书中能够详细讲解数据建模的概念，比如维度和度量的区别、如何建立关系、数据聚合的机制等等，这对于构建复杂的数据分析模型至关重要。同时，我也期待书中能够涉及一些关于 DAX（Data Analysis Expressions）和 M 语言（Power Query M formula language）的基础知识，虽然这部分内容可能会稍微深入一些，但对于进行更高级的数据处理和计算非常有帮助。 我特别关注的是书中是否能够提供一些关于构建交互式仪表板的进阶技巧。我希望看到如何利用筛选器、参数、动作等交互功能，让仪表板变得生动且富有探索性，使用户能够根据自己的需求自由地探索数据。例如，如何设计一个能够让用户通过点击地图上的某个区域，就能联动更新相关图表的数据的仪表板？如何利用钻取功能，让用户从宏观概览深入到具体细节？这些都是我非常感兴趣的，也是能够真正提升数据分析效率和价值的关键点。 在数据可视化方面，我希望这本书能够超越简单的图表制作，而更侧重于如何通过可视化来有效沟通洞察。这不仅仅包括图表的选择和美观，更重要的是如何通过布局、色彩、文字等元素，引导读者的视线，突出关键信息，并最终促使读者采取行动。我期待书中能分享一些关于“故事性”可视化设计的心态和方法，比如如何构建一个清晰的叙事流程，如何有效地传达信息，如何让非技术背景的读者也能轻松理解数据所反映的问题和机会。 我希望这本书能涵盖一些关于数据治理和数据质量管理的初步介绍。在实际工作中，数据的准确性和一致性往往是数据分析的最大挑战。我希望书中能简要介绍一些常见的数据质量问题，以及如何利用 Tableau 或 Power BI 的功能来辅助进行数据清洗和验证。哪怕是一些基础的自动化数据检查方法，或者如何通过可视化来识别数据异常，都会对我的工作非常有启发。毕竟，再强大的分析工具，如果处理的是不准确的数据，也无法产生可靠的分析结果。 我对书中能否提供一些关于性能优化的建议非常感兴趣。大型数据集和复杂的仪表板可能会导致加载缓慢，影响用户体验。我希望书中能够分享一些关于如何优化数据模型、简化计算、有效利用数据源连接等方面的技巧，从而提高仪表板的响应速度和整体性能。这对于在企业环境中部署和使用 Tableau 和 Power BI 尤为重要。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在探索如何更有效地利用数据来驱动业务决策，而《Tableau商业分析从新手到高手+Microsoft Power BI数据可视化》这本书的名字让我觉得很有潜力。我尤其关注书中能否提供关于如何构建动态、交互式仪表板的实用技巧。我希望学习如何让我的数据报表不仅仅是静态的展示，而是能够让使用者能够根据自己的需求进行筛选、钻取、探索，从而更深入地理解数据背后的信息。 我希望书中能够深入讲解如何进行有效的数据预处理和清洗。在实际的数据分析工作中，数据质量往往是最大的挑战。我希望这本书能够提供一些关于如何利用 Tableau 和 Power BI 内置的功能来识别和处理缺失值、异常值，进行数据转换和整合的实用方法。哪怕只是基础的操作指南，也会对我非常有帮助。 我特别期待书中能够提供一些关于如何通过可视化来发现数据中的潜在规律和洞察的案例。例如，如何通过散点图来识别变量之间的相关性？如何利用箱线图来比较不同组别的数据分布？如何通过地图可视化来分析地理区域的数据特征？我希望书中能够提供一些启发性的思路，帮助我学会从数据中“讲故事”。 我对书中能否包含一些关于如何进行数据质量评估和验证的初步介绍感到好奇。在进行数据分析之前，确保数据的准确性和可靠性至关重要。我希望了解在 Tableau 和 Power BI 中，有哪些方法可以帮助我们对数据进行初步的质量检查，以及如何通过可视化来识别潜在的数据问题。 我非常期待书中能够提供一些关于如何将 Tableau 和 Power BI 应用于不同行业或业务场景的实际案例。例如，在零售行业中如何分析销售数据？在金融行业中如何进行风险评估？在市场营销中如何衡量广告投放效果？具体的案例能够帮助我更好地理解工具的应用价值，并将其迁移到我自己的工作环境中。

评分☆☆☆☆☆

我最近在寻找一本能够真正帮助我从零开始掌握数据可视化和商业分析的书籍。《Tableau商业分析从新手到高手+Microsoft Power BI数据可视化》这本书的标题就非常吸引我，因为它承诺了从入门到精通的全过程。我特别关注书中能否提供关于如何构建具有叙事性的数据故事的指导。我理解，好的数据可视化不仅仅是图表的堆砌，更重要的是能够清晰地传达信息，讲述一个引人入胜的数据故事，从而激发受众的思考和行动。 我希望书中能够深入讲解如何使用 Tableau 和 Power BI 来进行深度的数据探索。这不仅仅是简单的报表制作，而是能够通过交互式仪表板，让用户能够自由地挖掘数据，发现隐藏的模式、趋势和异常。我期待看到如何利用参数、筛选器、参数动作等功能，来构建一个动态且富有洞察力的数据探索环境。例如，如何设计一个能够让用户通过点击不同维度来查看数据下钻的仪表板？ 我非常看重书中关于如何将数据分析转化为实际业务价值的指导。很多时候，我们可能能够分析出数据中的一些现象，但却不知道如何将其与具体的业务目标联系起来，并提出可行的解决方案。我希望这本书能够提供一些框架或方法论，帮助我理解如何从业务问题出发，利用 Tableau 和 Power BI 进行数据分析，最终输出能够支持业务决策的洞察。 在数据可视化设计方面，我希望书中能够强调“少即是多”的原则，以及如何通过简洁、清晰的设计来提升信息的传达效率。我希望看到一些关于如何避免图表混乱、信息过载的技巧，以及如何运用颜色、排版、文字等元素来突出关键信息，引导读者快速理解数据。书中如果能提供一些“反面教材”和改进的例子，那将非常有价值。 我对书中能否包含一些关于大数据分析基础概念的介绍非常感兴趣。虽然本书的重点是 Tableau 和 Power BI，但如果能在其中提及一些关于 ETL（Extract, Transform, Load）过程、数据仓库、数据湖等概念，或者如何连接和分析大规模数据集的初步思路，那将有助于我更全面地理解数据分析的整个流程。

评分☆☆☆☆☆

最近入手了一本名为《Tableau商业分析从新手到高手+Microsoft Power BI数据可视化》的书，这本书的厚度和内容分量确实让人眼前一亮。我一直对数据分析和可视化领域充满兴趣，尤其是在数字化转型的大背景下，掌握这两项技能变得尤为重要。这本书涵盖了 Tableau 和 Power BI 这两大主流工具，这正是我所期望的。我期待能从书中学习到如何将原始数据转化为有洞察力的图表和仪表板，从而帮助我更好地理解业务趋势，做出更明智的决策。 从我个人的学习经历来看，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讲述数据背后的故事。我希望这本书能够深入讲解不同类型图表的适用场景，以及如何根据不同的分析目标选择最合适的图表。例如，在处理时间序列数据时，折线图和面积图可能是首选，而当需要比较不同类别时，柱状图和条形图则更为直观。我特别关注书中是否能提供一些关于颜色选择、字体排布、标签信息等视觉设计原则的指导，这些细节往往能决定一个仪表板是否具有专业性和易读性。 我一直认为，商业分析的核心在于解决实际问题，而数据可视化是实现这一目标的重要手段。我期望这本书能够不仅仅停留在工具的操作层面，更能引导我思考如何将 Tableau 和 Power BI 应用于具体的商业场景。比如，在销售分析中，如何构建一个能实时监控销售业绩、识别销售瓶颈的仪表板？在市场营销方面，如何通过可视化工具分析用户行为，优化营销策略？书中如果能提供一些案例研究，或者给出分析思路和框架，那将对我非常有帮助。我希望能学到如何从业务需求出发，逐步构建出满足需求的分析模型和可视化报告。 学习新工具最怕的就是上手困难，尤其是对于像 Tableau 和 Power BI 这样功能强大的软件。我希望这本书能提供清晰易懂的入门教程，从基础操作开始，逐步引导读者掌握各项核心功能。例如，数据的导入和清洗、度量和维度的理解、计算字段的创建、参数的使用等等。如果书中能有大量的截图和操作演示，并且提供配套的练习文件，那将大大提高学习效率。我希望能在一个循序渐进的过程中，建立起对这两个工具的扎实掌握，而不是仅仅停留在浅尝辄止的层面。 对于商业分析而言，数据的质量和解读能力至关重要。我希望这本书在讲解工具使用的同时，也能穿插一些关于数据质量评估、数据预处理技巧以及数据解读方法的指导。比如，如何识别和处理缺失值、异常值？如何通过可视化来发现数据中的潜在模式和关联性？如何避免常见的可视化陷阱，确保分析结果的客观性和准确性？我期待这本书能帮助我不仅能“看到”数据，更能“读懂”数据，并从中提炼出有价值的商业洞察。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在寻找能够系统学习数据分析工具的书籍，而《Tableau商业分析从新手到高手+Microsoft Power BI数据可视化》这本书似乎正是我的目标。我对书中能否提供关于如何将数据分析结果转化为实际业务建议的指导特别感兴趣。很多时候，我们能够制作出精美的报表，但却不知道如何将其转化为 actionable insights（可操作的见解）。我希望这本书能够帮助我理解，如何从数据中挖掘出能够驱动业务增长、降低成本、优化流程的洞察，并能清晰地向决策者传达这些信息。 我个人对数据挖掘和预测分析的基础方法论有浓厚的兴趣。虽然这本书可能侧重于可视化工具的使用，但如果能在其中穿插一些关于如何利用 Tableau 和 Power BI 来进行探索性数据分析，发现潜在关联性、异常值，甚至进行简单的预测性建模的思路，那就太棒了。例如，如何利用这些工具来识别客户细分，预测销售趋势，或者发现可能导致客户流失的因素。我希望它能为我打开数据分析更深层应用的大门。 在数据可视化设计方面，我更关注的是如何通过视觉元素来提升用户体验和信息传递的效率。我希望书中能提供一些关于用户体验（UX）设计原则在数据可视化中的应用。比如，如何设计一个直观易懂的仪表板导航，如何根据不同的受众群体调整可视化内容和呈现方式，以及如何利用一致的视觉语言来建立信任感。我希望学习到的不仅是“画什么”，更是“怎么画”才能让信息更容易被理解和接受。 我对于书中能否提供一些关于数据安全和隐私保护的初步介绍非常好奇。在处理敏感的商业数据时，安全性和合规性是不可忽视的方面。我希望了解在 Tableau 和 Power BI 中，有哪些内置的功能或者最佳实践能够帮助我们保护数据的安全，例如设置权限、数据脱敏等。尽管这本书可能不是一本专门的数据安全指南，但能在这方面有所提及，会让我感觉这本书更加全面和实用。 我非常期待书中能够提供一些关于如何进行 A/B 测试和效果评估的案例。在市场营销、产品设计等领域，A/B 测试是一种常用的优化手段。我希望看到如何利用 Tableau 和 Power BI 来可视化 A/B 测试的结果，直观地比较不同方案的效果，并支持后续的决策。这对于量化分析的价值，以及证明数据驱动的决策的有效性，是非常有意义的。