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34招精通商業智能數據分析(Power BI和Tableau進階實戰)

  • 作者：雷元|責編:王靜
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121376108
  • 出版日期：2020/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：248
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    如果將數據的價值比喻成財富（這種財富往往被埋藏在冗雜的數據的深處，不為人所知），那麼Power BI和Tableau就像是強大的挖掘機。本書將為你打開商業數據分析之門，你將和作者一道參與使用挖掘機掘寶的有趣遊戲。
    本書介紹了商業數據分析中常用的34種方法，包括趨勢分析、排名分析、分類分析、差異分析、分佈分析、占比分析、相關性分析，及其在Power BI和Tableau中的實現方法。其中不僅涉及Power BI和Tableau的工具特色及對比，還涉及數據分析的方法與思想，相當於用一條線將散落的珍珠串成一條美麗的項鏈。
    君子不器，縱使Power BI和Tableau是商業數據分析的利器，最終的商業價值也是由挖掘者的智慧所決定的。本書教你如何像商業分析師一樣思考，挖掘商業數據背後的價值。
    本書適合數據分析初學者、需要了解Power BI或者Tableau工具的讀者閱讀，也可作為商業數據分析師的參考用書。
作者介紹
雷元|責編:王靜
    雷元，微軟認證MVP（Data Platform）、Azure Data Engineer Associate、BI Reporting MCSA、Power Platform App Maker Associate。     「BI使徒」創始人，現任瑪氏箭牌糖果集團供應鏈數字化經理，曾任職于微軟、希捷、惠普等公司。     從事數據分析工作已有7年時間，熟悉Power BI與Tableau敏捷BI的應用，負責公司用戶培訓服務，熱心於BI知識的創作與傳播。     著有《商業智能數據分析：從零開始學Power BI和Tableau自助式BI》《34招精通商業智能數據分析：Power BI和Tableau進階實戰》《Power BI企業級分析與應用》《從Power BI到 Analysis Services：企業級數據分析實戰》等。
目錄
第1章  自助式BI的特點
  1.1  自助式BI的崛起
  1.2  派生維度的概念
  1.3  Power BI與Tableau的誕生
  1.4  Power BI和Tableau的對比
  1.5  數據可視化的技、術與道
第2章  基礎知識
  2.1  Tableau計算精要
  2.2  Power BI計算精要
  2.3  時間函數
  2.4  參數
  2.5  度量單位
  2.6  透視與逆透視
  2.7  組的應用
  2.8  數據桶的應用
  2.9  移動平均值、中位數、眾數與百分位數統計
第3章  趨勢分析
  3.1  第1招：季節性同比分析
  3.2  第2招：非季節性環比分析
  3.3  第3招：YTD（年初至今）日期同比分析
  3.4  第4招：平均值與期末值分析
  3.5  第5招：個體趨勢變化分析
  3.6  第6招：累積增長分析
第4章  排名分析
  4.1  第7招：靜態排名分析
  4.2  第8招：動態排名分析
  4.3  第9招：排名變動分析
第5章  分類分析
  5.1  第10招：靜態分類分析
  5.2  第11招：動態分類分析I
  5.3  第12招：動態分類（分類重疊）分析II
第6章  差異分析
  6.1  第13招：異常值檢測分析
  6.2  第14招：差異分析
  6.3  第15招：總體與個體分析
  6.4  第16招：單值與平均值差異分析
第7章  分佈分析
  7.1  第17招：次數分佈分析
  7.2  第18招：時間分佈分析
  7.3  第19招：合計百分比分佈分析
  7.4  第20招：靜態象限圖分析
  7.5  第21招：動態象限圖分析
  7.6  第22招：帕累托分析
第8章  占比分析
  8.1  第23招：群體占比分析
  8.2  第24招：地理位置占比分析
  8.3  第25招：堆積百分比分析
  8.4  第26招：占比統計分析
第9章  相關性分析
  9.1  第27招：交叉分析

  9.2  第28招：籃子分析
第10章  綜合示例
  10.1  第29招：客戶最大消費額與平均消費額分析
  10.2  第30招：動態歷史變化趨勢分析
  10.3  第31招：返回客戶分析
  10.4  第32招：流失客戶分析
  10.5  第33招：復活客戶分析
  10.6  第34招：客戶群年度購買頻次分析

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