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内容大纲
如果将数据的价值比喻成财富（这种财富往往被埋藏在冗杂的数据的深处，不为人所知），那么Power BI和Tableau就像是强大的挖掘机。本书将为你打开商业数据分析之门，你将和作者一道参与使用挖掘机掘宝的有趣游戏。
本书介绍了商业数据分析中常用的34种方法，包括趋势分析、排名分析、分类分析、差异分析、分布分析、占比分析、相关性分析，及其在Power BI和Tableau中的实现方法。其中不仅涉及Power BI和Tableau的工具特色及对比，还涉及数据分析的方法与思想，相当于用一条线将散落的珍珠串成一条美丽的项链。
君子不器，纵使Power BI和Tableau是商业数据分析的利器，最终的商业价值也是由挖掘者的智慧所决定的。本书教你如何像商业分析师一样思考，挖掘商业数据背后的价值。
本书适合数据分析初学者、需要了解Power BI或者Tableau工具的读者阅读，也可作为商业数据分析师的参考用书。 -
作者介绍
雷元，微软认证MVP（Data Platform）、Azure Data Engineer Associate、BI Reporting MCSA、Power Platform App Maker Associate。 “BI使徒”创始人，现任玛氏箭牌糖果集团供应链数字化经理，曾任职于微软、希捷、惠普等公司。 从事数据分析工作已有7年时间，熟悉Power BI与Tableau敏捷BI的应用，负责公司用户培训服务，热心于BI知识的创作与传播。 著有《商业智能数据分析：从零开始学Power BI和Tableau自助式BI》《34招精通商业智能数据分析：Power BI和Tableau进阶实战》《Power BI企业级分析与应用》《从Power BI到 Analysis Services：企业级数据分析实战》等。 -
目录
第1章 自助式BI的特点
1.1 自助式BI的崛起
1.2 派生维度的概念
1.3 Power BI与Tableau的诞生
1.4 Power BI和Tableau的对比
1.5 数据可视化的技、术与道
第2章 基础知识
2.1 Tableau计算精要
2.2 Power BI计算精要
2.3 时间函数
2.4 参数
2.5 度量单位
2.6 透视与逆透视
2.7 组的应用
2.8 数据桶的应用
2.9 移动平均值、中位数、众数与百分位数统计
第3章 趋势分析
3.1 第1招：季节性同比分析
3.2 第2招：非季节性环比分析
3.3 第3招：YTD（年初至今）日期同比分析
3.4 第4招：平均值与期末值分析
3.5 第5招：个体趋势变化分析
3.6 第6招：累积增长分析
第4章 排名分析
4.1 第7招：静态排名分析
4.2 第8招：动态排名分析
4.3 第9招：排名变动分析
第5章 分类分析
5.1 第10招：静态分类分析
5.2 第11招：动态分类分析I
5.3 第12招：动态分类（分类重叠）分析II
第6章 差异分析
6.1 第13招：异常值检测分析
6.2 第14招：差异分析
6.3 第15招：总体与个体分析
6.4 第16招：单值与平均值差异分析
第7章 分布分析
7.1 第17招：次数分布分析
7.2 第18招：时间分布分析
7.3 第19招：合计百分比分布分析
7.4 第20招：静态象限图分析
7.5 第21招：动态象限图分析
7.6 第22招：帕累托分析
第8章 占比分析
8.1 第23招：群体占比分析
8.2 第24招：地理位置占比分析
8.3 第25招：堆积百分比分析
8.4 第26招：占比统计分析
第9章 相关性分析
9.1 第27招：交叉分析
9.2 第28招：篮子分析
第10章 综合示例
10.1 第29招：客户最大消费额与平均消费额分析
10.2 第30招：动态历史变化趋势分析
10.3 第31招：返回客户分析
10.4 第32招：流失客户分析
10.5 第33招：复活客户分析
10.6 第34招：客户群年度购买频次分析
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