精通Tableau商业数据分析与可视化

　　《精通Tableau商业数据分析与可视化》由经验丰富的一线数据分析师根据Tableau2019版本精心编写。
　　《精通Tableau商业数据分析与可视化》共分为6篇18章：第1篇包括第1、2章，介绍商业数据分析的主要思维和技巧，常见的数据可视化软件，商业数据分析的重要模型，商业数据分析师的必备技能等；第2篇包括第3～7章，介绍TableauDesktop的基础知识，包括数据类型、运算符及优先级、连接到文件和数据库、表计算等高级数据操作和14种重要的可视化视图：第3篇包括第8～10章，详细介绍TableauDesktop的仪表板、地图可视化和故事等；第4篇包括第11～13章，介绍TableauDesktop连接大数据平台，包括ClouderaHadoopHive、HortonworksHadoopHive、MapRHadoopHive，详细说明了连接Hive和Spark的具体步骤；第5篇包括第14-16章，以案例的形式介绍TableauDesktop与R和Python的集成开发环境，如何对模型结果进行可视化分析：第6篇包括第17、18章，详细地介绍Tableau的服务器技术，包括TableauOnline和TableauServer的安装和配置等内容。
　　《精通Tableau商业数据分析与可视化》既适用于互联网、银行证券、咨询审计、能源等行业数据分析用户以及媒体、网站等数据可视化用户阅读，也可供高等院校相关专业的学生以及从事数据分析的研究者使用，还可作为Tableau软件培训的教学参考书。

　　王国平，毕业于上海海洋大学，硕士，主要从事数据可视化、数据挖掘和大数据分析与研究等工作。精通Tableau. SPSS. SPSS Modeler、Power BI等软件，已出版《IBM SPSS Modeler数据与文本挖掘实战》《Microsoft Power BI数据可视化与数据分析》《Tableau数据可视化从入门到精通》《SPSS统计分析与行业应用实战》等专著。

《精通Tableau商业数据分析与可视化》是针对《计算机网络》课程后续课程使用的，大多学校学生学习《计算机网络》课程后只是停留在理论层面，而不会实际去编写网络程序。《精通Tableau商业数据分析与可视化》讲从最基本的网络编程起步，指导学生如何进行网络应用程序的编写，也结合一些广泛应用的互联网协议去编写相关的网络应用程序。教材的重点就是提高学生的编程能力，为以后工作打下基础。

　　作为一名商业数据分析师，应该如何成长、学习哪些技能？笔者的回答是，除了数据分析技能的学习之外，你要比产品经理更懂产品，比业务人员更懂业务，甚至还需要对整个行业有一定的思考。如果你做到了，那么你可能会成为一个非常抢手的数据分析师或者数据专家了。
　　目前，大数据时代正在变革着我们的生活、工作和思维，如何让大数据更有意义、使之更贴近于大多数人呢？最重要的手段之一就是数据可视化。数据可视化是关于数据视觉表现形式的技术，这种数据的视觉表现形式被定义为：一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
　　截至2019年3月，Tableau Desktop的最新版本是2019.1，该版本的功能有较大幅度的提升，新功能包括Ask Data、Tableau Mobile应用、导出到Power Point等，大大提高了Tableau的数据处理能力和分析能力。本书正是基于Tableau2019.1编写的，全面而详细地介绍TableauDesktop在商业数据分析过程中的主要应用。
　　本书内容
　　第1章介绍商业数据分析的思维（结构化、公式化、业务化），商业数据分析的7种技巧（象限法、多维法、假设法、指数法、二八法、对比法、漏斗法）以及商业数据分析的典型方法（推荐引擎、购物篮分析、情感分析、生命价值预测和留存分析等方法）和商业数据分析步骤与阶段、商业数据分析师的必备技能等内容。
　　第2章介绍商业数据分析的常用模型，包括KANO分析模型、SW2H分析模型、战略钟分析模型、RFM客户价值模型、用户行为分析模型、关联分析模型、鱼骨图分析模型和营销漏斗模型等。
　　第3章介绍TableauDesktop概况、数据类型、文件类型、运算符及其优先级，以及Tableau系列包含的7种工具（Tableau Desktop、Tableau Prep、Tableau Online、Tableau Server、Tableau Public、Tableau Mobile、Tableau Reader）。
　　第4章介绍Tableau连接到文件（包括Microsoft Excel、Microsoft Access、文本文件、JSON文件、PDF文件、空间文件、统计文件），连接到数据库（Microsoft SQL Server、MySQL、Oracle、Amazon Redshift），如何连接到MongoDB数据库及具体步骤。

第1篇 商业数据分析理论篇
第1章 商业数据分析思维与技巧
1．1 商业数据分析的思维
1．1．1 结构化：按不同的方向分类
1．1．2 公式化：对数据进行量化分析
1．1．3 业务化：结合具体业务进行分析
1．2 商业数据分析的7种技巧
1．2．1 象限法：运用坐标的方式分析
1．2．2 多维法：运用多维的方法呈现
1．2．3 假设法：运用假设推理的方式
1．2．4 指数法：整合与计算多个指标
1．2．5 二八法：运用帕累托法则分析
1．2．6 对比法：运用对比法对比分析
1．2．7 漏斗法：挖掘有价值的新用户
1．3 商业数据分析的典型方法
1．3．1 推荐引擎
1．3．2 购物篮分析
1．3．3 保修分析
1．3．4 价格优化分析
1．3．5 库存管理
1．3．6 选址分析
1．3．7 情感分析
1．3．8 品类分析
1．3．9 生命价值预测
1．3．10 反欺诈分析
1．3．11 留存分析
1．4 商业数据可视化分析工具
1．4．1 TableauDesktop
1．4．2 MicrosoftPowerBI
1．4．3 Smartbilnsight
1．4．4 QlikView
1．4．5 FineBI
1．5 商业数据分析的步骤与阶段
1．6 商业数据分析师的必备技能
1．7 练习题
第2章 商业数据分析的模型
2．1 KANO分析模型
2．2 5W2H分析模型
2．3 战略钟分析模型
2．4 RFM客户价值模型
2．5 用户行为分析模型
2．6 关联分析模型
2．7 SWOT分析模型
2．8 鱼骨图分析模型
2．9 波士顿矩阵分析
2．10 波特五力分析模型
2．11 PDCA执行模型
2．12 AARRR模型
2．13 ABC分类模型
2．14 杜邦分析模型
2．15 平衡计分卡模型
2．16 营销漏斗模型
2．17 SCP分析模型
2．18 逻辑树分析模型
2．19 波士顿三四矩阵
2．20 练习题
……

第2篇 Tableau之新手入门篇
第3篇 Tableau之新手升级篇
第4篇 Tableau之大数据篇
第5篇 Tableau之综合应用篇
第6篇 Tableau之服务器篇
附录
参考文献