幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

精通Tableau商業數據分析與可視化

  • 作者：編者:王國平
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302540427
  • 出版日期：2019/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：380
人民幣：RMB 89 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    本書由經驗豐富的一線數據分析師根據Tableau 2019版本精心編寫。全書共分為6篇18章：第1篇包括第1、2章，介紹商業數據分析的主要思維和技巧，常見的數據可視化軟體，商業數據分析的重要模型，商業數據分析師的必備技能等：第2篇包括第3?7章，介紹Tableau Desktop的基礎知識，包括數據類型、運算符及優先順序、連接到文件和資料庫、表計算等高級數據操作和14種重要的可視化視圖；第3篇包括第8?10章，詳細介紹Tableau Desktop的儀錶板、地圖可視化和故事等；第4篇包括第11?13章，介紹Tableau Desktop連接大數據平台，包括Cloudera Hadoop Hive、Hortonworks Hadoop Hive、MapR Hadoop Hive，詳細說明了連接Hive和Spark的具體步驟；第5篇包括第14?16章，以案例的形式介紹Tableau Desktop與R和Python的集成開發環境，如何對模型結果進行可視化分析；第6篇包括第17、18章，詳細地介紹Tableau的伺服器技術，包括Tableau Online和Tableau Server的安裝和配置等內容。
    本書既適用於互聯網、銀行證券、咨詢審計、能源等行業數據分析用戶以及媒體、網站等數據可視化用戶閱讀，也可供高等院校相關專業的學生以及從事數據分析的研究者使用，還可作為Tableau軟體培訓的教學參考書。
作者介紹
編者:王國平
    王國平具有十余年金融、電力、互聯網等行業從業經歷，現已出版十余本專著；     擅長數據分析、數據可視化、機器學習等，精通Python、SPSS、Tableau、Power Bl等數據分析工具，熟悉MySQL、SQL Server等資料庫，以及Hadoop、Hive、Zeppelin、Spark等大數據分析及可視化工具。
目錄
第1篇  商業數據分析理論篇
第1章  商業數據分析思維與技巧
  1.1  商業數據分析的思維
    1.1.1  結構化：按不同的方向分類
    1.1.2  公式化：對數據進行量化分析
    1.1.3  業務化：結合具體業務進行分析
  1.2  商業數據分析的7種技巧
    1.2.1  象限法：運用坐標的方式分析
    1.2.2  多維法：運用多維的方法呈現
    1.2.3  假設法：運用假設推理的方式
    1.2.4  指數法：整合與計算多個指標
    1.2.5  二八法：運用帕累托法則分析
    1.2.6  對比法：運用對比法對比分析
    1.2.7  漏鬥法：挖掘有價值的新用戶
  1.3  商業數據分析的典型方法
    1.3.1  推薦引擎
    1.3.2  購物籃分析
    1.3.3  保修分析
    1.3.4  價格優化分析
    1.3.5  庫存管理
    1.3.6  選址分析
    1.3.7  情感分析
    1.3.8  品類分析
    1.3.9  生命價值預測
    1.3.10  反欺詐分析
    1.3.11  留存分析
  1.4  商業數據可視化分析工具
    1.4.1  Tableau Desktop
    1.4.2  Microsoft Power BI
    1.4.3  Smartbi Insight
    1.4.4  QlikView
    1.4.5  FineBI
  1.5  商業數據分析的步驟與階段
  1.6  商業數據分析師的必備技能
  1.7  練習題
第2章  商業數據分析的模型
  2.1  KANO分析模型
  2.2  5W2H分析模型
  2.3  戰略鍾分析模型
  2.4  RFM客戶價值模型
  2.5  用戶行為分析模型
  2.6  關聯分析模型
  2.7  SWOT分析模型
  2.8  魚骨圖分析模型
  2.9  波士頓矩陣分析
  2.10  波特五力分析模型
  2.11  PDCA執行模型
  2.12  AARRR模型
  2.13  ABC分類模型
  2.14  杜邦分析模型

  2.15  平衡計分卡模型
  2.16  營銷漏斗模型
  2.17  SCP分析模型
  2.18  邏輯樹分析模型
  2.19  波士頓三四矩陣
  2.20  練習題
第2篇  Tableau之新手入門篇
第3章  Tableau Desktop基礎入門
  3.1  Tableau Desktop簡介
    3.1.1  新增主要功能
    3.1.2  「開始」頁面
    3.1.3  「數據源」頁面
  3.2  數據類型
    3.2.1  主要的數據類型
    3.2.2  更改數據類型
  3.3  文件類型
    3.3.1  工作簿文件
    3.3.2  打包工作簿
    3.3.3  其他文件類型
  3.4  運算符及優先順序
    3.4.1  算術運算符
    3.4.2  邏輯運算符
    3.4.3  比較運算符
    3.4.4  運算符優先順序
  3.5  Tableau軟體概況
    3.5.1  Tableau Desktop
    3.5.2  Tableau Prep
    3.5.3  Tableau Online
    3.5.4  Tableau Server
    3.5.5  Tableau Public
    3.5.6  Tableau Mobile
    3.5.7  Tableau Reader
  3.6  練習題
第4章  連接數據源
  4.1  連接到文件
    4.1.1  Microsoft Excel
    4.1.2  文本文件
    4.1.3  JSON文件
    4.1.4  Microsoft Access
    4.1.5  PDF文件
    4.1.6  空間文件
    4.1.7  統計文件
  4.2  連接到資料庫
    4.2.1  連接到Microsoft SQL Server
    4.2.2  MySQL
    4.2.3  Oracle
    4.2.4  Amazon Redshift
    4.2.5  更多資料庫
  4.3  連接到MongoDB
    4.3.1  MongoDB簡介

    4.3.2  MongoDB的安裝與配置
    4.3.3  連接MongoDB步驟
  4.4  練習題
第5章  Tableau的基本操作
  5.1  維度和度量
    5.1.1  維度欄位的可視化
    5.1.2  度量欄位的可視化
    5.1.3  度量轉換為維度案例
  5.2  連續和離散
    5.2.1  連續欄位的可視化
    5.2.2  離散欄位的可視化
    5.2.3  日期類型的轉換案例
  5.3  工作區操作
    5.3.1  「數據」窗格的操作
    5.3.2  「分析」窗格的操作
    5.3.3  工具欄按鈕及說明
    5.3.4  狀態欄功能及說明
    5.3.5  功能區和卡的簡介
    5.3.6  語言和區域的設置
  5.4  工作表的基本操作
    5.4.1  如何創建工作表
    5.4.2  如何複製工作表
    5.4.3  如何導出工作表
    5.4.4  如何刪除工作表
  5.5  創建上下文篩選器提升性能
    5.5.1  如何創建「上下文篩選器」
    5.5.2  為「地區」添加上下文篩選器
  5.6  練習題
第6章  Tableau的高級操作
  6.1  表計算：快速統計門店銷售額的占比
  6.2  創建欄位：創建每件商品的利潤欄位
  6.3  創建參數：生成商品類型的參數列表
  6.4  聚合函數：統計商品利潤率波動情況
  6.5  缺失值處理：處理銷售額中的缺失值
  6.6  案例實戰：各個門店利潤的差異分析
  6.7  練習題
第7章  Tableau數據可視化
  7.1  單變數的可視化
    7.1.1  條形圖：不同類別商品的利潤分析
    7.1.2  餅形圖：不同地區銷售額占比分析
    7.1.3  直方圖：每類商品的利潤分佈分析
    7.1.4  折線圖：月度銷售額歷史趨勢分析
  7.2  多變數的可視化
    7.2.1  散點圖：銷售額和利潤額的特徵分析
    7.2.2  氣泡圖：不同地區利潤額的比較分析
    7.2.3  樹形圖：不同用戶類型的銷售額分析
    7.2.4  瀑布圖：不同產品類別的利潤額分析
    7.2.5  盒須圖：按區域和客戶類型分析折扣
    7.2.6  靶心圖：不同地區發貨天數的分析
    7.2.7  環形圖：不同地區的利潤額結構分析

    7.2.8  甘特圖：不同用戶類型送貨時間分析
    7.2.9  漏斗圖：客戶購買流程的漏斗分析
    7.2.10  帕累托圖：用戶消費等級結構分析
  7.3  練習題
第3篇  Tableau之新手升級篇
第8章  Tableau地圖可視化分析
  8.1  設置地理角色：將城市欄位設置為地理角色
  8.2  標記地理位置：用生成的緯度和經度標記地圖
  8.3  添加欄位信息：統計每個城市的銷售額情況
  8.4  設置地圖外觀：設置地圖的背景顏色和圖層
  8.5  完善美化地圖：按銷售額大小進一步美化地圖
  8.6  自定義地圖選項：按城市搜索銷售額的地圖
  8.7  練習題
第9章  高效創建Tableau儀錶板
  9.1  創建高效儀錶板的原則
    9.1.1  了解業務需求、周密規劃
    9.1.2  依據充分信息、專業設計
    9.1.3  完善修正視圖、避免錯誤
  9.2  如何創建美觀的儀錶板
    9.2.1  拖曳欄位製作儀錶板
    9.2.2  設置儀錶板大小和布局
  9.3  進一步完善與改進儀錶板
    9.3.1  如何改進儀錶板
    9.3.2  創建視圖選擇菜單
    9.3.3  重塑儀錶板的形象
    9.3.4  創建儀錶板布局
    9.3.5  使用儀錶板擴展程序
  9.4  案例實戰：超市運營狀況分析
    9.4.1  客戶分析的儀錶板
    9.4.2  配送分析的儀錶板
    9.4.3  銷售分析的儀錶板
    9.4.4  利潤分析的儀錶板
    9.4.5  退貨分析的儀錶板
    9.4.6  預測分析的儀錶板
  9.5  練習題
第10章  數據可視化視圖的演示
  10.1  故事：讓故事替代煩人的PPT製作
  10.2  創建故事：對歷史數據創建故事點
  10.3  故事格式：完善故事使其更加生動
    10.3.1  標題：調整標題文本框大小
    10.3.2  頁面：使儀錶板更適合故事
    10.3.3  格式：設置合適的故事格式
  10.4  演示故事：讓商業彙報更加簡便
  10.5  練習題
第4篇  Tableau之大數據篇
第11章  連接Hadoop Hive
  11.1  Hadoop簡介
    11.1.1  Hadoop分散式文件系統
    11.1.2  MapReduce計算框架
    11.1.3  Apache Hadoop發行版

  11.2  連接基本條件
    11.2.1  Hive版本：連接的必備條件
    11.2.2  驅動程序：安裝ODBC驅動
    11.2.3  啟動服務：運行Hive的服務
  11.3  連接主要步驟
    11.3.1  Cloudera Hadoop Hive
    11.3.2  Hortonworks Hadoop Hive
    11.3.3  MapR Hadoop Hive
  11.4  連接注意事項
    11.4.1  日期/時間數據的處理
    11.4.2  連接集群的幾種限制
  11.5  練習題
第12章  連接Apache Spark
  12.1  Apache Spark簡介
    12.1.1  快速通用的計算引擎
    12.1.2  Hadoop與Spark的比較
  12.2  連接步驟：Tableau連接Spark集群
    12.2.1  安裝SparkSQL的ODBC驅動
    12.2.2  啟動集群和Spark相關進程
    12.2.3  配置Spark ODBC數據源
  12.3  測試Spark ODBC數據連接
  12.4  練習題
第13章  Tableau大數據引擎優化
  13.1  提升連接性能的一般技術
  13.2  常用的性能提升高級技術
    13.2.1  「篩選器」形式的分區欄位
    13.2.2  分組欄位形式的群集欄位
    13.2.3  設置初始化SQL的參數
  13.3  提升數據提取效率的主要方法
    13.3.1  明確數據的存儲文件格式
    13.3.2  合理利用數據分區欄位
    13.3.3  計算分組欄位的哈希值
  13.4  練習題
第5篇  Tableau之綜合應用篇
第14章  Tableau與Python的集成
  14.1  搭建基於Tabpy的運行環境
    14.1.1  安裝Python集成環境
    14.1.2  安裝Tabpy Server服務
    14.1.3  安裝Tabpy Client服務
    14.1.4  連接Tableau到Tabpy
  14.2  基於案例數據集的機器學習
    14.2.1  案例數據集簡介
    14.2.2  分類演算法的比較
  14.3  創建聚類分析的可視化視圖
    14.3.1  自定義數據準備
    14.3.2  可視化聚類結果
  14.4  練習題
第15章  Tableau與R的集成
  15.1  搭建基於Rserve的運行環境
    15.1.1  安裝R集成環境

    15.1.2  連接Tableau到R
  15.2  基於案例數據集的機器學習
  15.3  練習題
第16章  Tableau Prep數據清洗
  16.1  Tableau Prep簡介
    16.1.1  新增的主要功能
    16.1.2  安裝與註冊Prep
    16.1.3  Prep連接數據源
  16.2  Tableau Prep清洗數據源
    16.2.1  如何實現添加步驟
    16.2.2  如何實現添加聚合
    16.2.3  如何實現添加轉置
    16.2.4  如何實現添加聯接
    16.2.5  如何實現添加並集
    16.2.6  如何實現添加輸出
  16.3  Tableau Prep發布伺服器
  16.4  案例實戰：門店經營數據清洗
    16.4.1  連接到門店經營數據
    16.4.2  瀏覽數據源發現問題
    16.4.3  清理數據源問題欄位
    16.4.4  合併清洗后的數據源
    16.4.5  生成清洗過程的輸出
  16.5  練習題
第6篇  Tableau之伺服器篇
第17章  Tableau Online伺服器
  17.1  Tableau Online的試用和註冊
  17.2  Tableau Online用戶界面簡介
  17.3  Tableau Online的基本操作
    17.3.1  導入已有的數據源
    17.3.2  快速搜索相應內容
    17.3.3  找到感興趣的內容
    17.3.4  設置我的賬戶及其內容
  17.4  Tableau Online的用戶和組
    17.4.1  設置用戶的站點角色
    17.4.2  向站點添加多個用戶
    17.4.3  批量添加用戶
    17.4.4  創建用戶所在組
    17.4.5  管理和刪除用戶
  17.5  Tableau Online的項目
    17.5.1  在「內容」頁面添加新的項目
    17.5.2  在項目間移動工作簿
    17.5.3  刪除項目及注意事項
  17.6  練習題
第18章  Tableau Server伺服器
  18.1  系統必備條件及其要求
  18.2  Tableau Server安裝步驟
    18.2.1  下載軟體及配置安裝環境
    18.2.2  Tableau Server的安裝過程
    18.2.3  激活Tableau Server
  18.3  配置Tableau Server

    18.3.1  配置「常規」選項
    18.3.2  配置「數據連接」選項
    18.3.3  配置「伺服器」選項
    18.3.4  配置SMTP選項
    18.3.5  配置「通知和訂閱」選項
    18.3.6  配置SSL選項
    18.3.7  配置SAML選項
    18.3.8  配置Kerberos選項
    18.3.9  配置SAP HANA選項
    18.3.10  配置OpenID選項
  18.4  登錄Tableau Server
  18.5  在Linux環境下安裝Tableau Server
    18.5.1  正式安裝前的必要準備
    18.5.2  安裝Tableau Server步驟
    18.5.3  註冊與激活Tableau Server
    18.5.4  配置與初始化Tableau Server
    18.5.5  登錄Tableau Server伺服器
  18.6  練習題
附錄A  Tableau的主要函數
附錄B  安裝MongoDB
附錄C  快速安裝Cloudera
附錄D  Tableau面試問題及答案
參考文獻

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032