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    • 数据可视化分析(第2版分析原理和Tableau SQL实践)/业务数据分析系列
      • 作者:喜乐君|责编:石倩
      • 出版社:电子工业
      • ISBN:9787121461729
      • 出版日期:2023/09/01
      • 页数:508
    • 售价:75.6
  • 内容大纲

        本书以敏捷分析工具Tableau为基础,部分章节辅以SQL讲解,系统介绍了数据可视化分析的体系和方法,内容涵盖问题分析方法、数据合并和建模、可视化图形的选择和构建、多种交互方式及其组合、仪表板设计与高级交互、基本计算和高级计算等。
        本书以Tableau Desktop的应用为中心,借工具讲解原理,以原理深化工具应用,并由点及面地介绍了业务分析的思考和原理,特别是提出了实践性的“业务—数据—分析”层次框架,并以三类“详细级别”的概念贯通数据模型、高级筛选和高级计算三大主题。
        本书重点介绍工具应用背后的思考方式和原理,帮助读者建立“详细级别”的思考框架,举一反三,从而实现多维、结构化分析。
  • 作者介绍

        喜乐君,山东大学政治学本科、教育学硕士,Tableau Desktop QA、Server QA官方技术认证,Tableau官方合作伙伴。多年央企、民企、创业经历,历经人资行政经理、董事长助理、业务经理、项目经理等职,热爱读书,特别是技术、心理学,用心写好一本书,全心全意为客户服务。     “喜乐君”(yupengwu.com)博客作者。
  • 目录

    内容及说明
    第1篇  奠基:数字化转型与业务分析原理
      第1章  数字化转型:21世纪的机遇与挑战
        1.1  理解数据的层次及分析的价值
        1.2  数据应用的3个阶段
          1.2.1  初级·报表展现:信息的整理与固定展现
          1.2.2  中级·业务分析:分析辅助决策,决策创造价值
          1.2.3  终极·智能商业:大数据重塑商业模式
        1.3  数字化转型到底“转”什么
          1.3.1  塑造实事求是的数据文化:一切用数据说话
          1.3.2  数字化转型源自各个业务场景的数字化和持续进化
          1.3.3  业务和技术兼备的卓越中心和分析型人才
          1.3.4  统一并持续优化分析方法论,提高分析效率和准确性
        参考资料
      第2章  “业务—数据—分析”体系与企业数据地图
        2.1  “业务—数据—分析”体系:BDA分析框架
          2.1.1  分析层:指标体系建设和分析仪表板
          2.1.2  数据层:数据管理与数据仓库
          2.1.3  业务层:业务流程与“业务在线化”
        2.2  建立全局视角:企业数据地图
        2.3  两种企业级分析推进路径:“自上而下”与“自下而上”
          2.3.1  自下而上:从数据出发的分析之路
          2.3.2  自上而下:从问题和指标出发的分析之路
        2.4  可视化是大数据分析的桥梁和媒介
          2.4.1  数字、文字的可视化及可视化要素
          2.4.2  从可视化到抽象分析:走向仪表板和高级分析
        2.5  TABLEAU:大数据敏捷业务分析的“代表作”
        参考资料
      第3章  业务可视化分析:关键概念与方法论
        3.1  解析问题结构、理解聚合过程和指标
          3.1.1  问题的结构及其相互关系
          3.1.2  聚合是问题分析的本质
          3.1.3  基于聚合的字段分类:维度描述问题,度量回答问题
          3.1.4  指标是聚合度量的业务形态
        3.2  明细表与聚合表:聚合的逻辑过程
          3.2.1  业务明细表和问题聚合表:聚合的起点和终点
          3.2.2  物理表与逻辑表:数据表的抽象类型
          3.2.3  字段的数据类型:数据表字段的抽象类型
        3.3  可视化图形:聚合交叉表的“另一面”
          3.3.1  问题类型与可视化增强分析
          3.3.2  可视化背后的数据类型:连续和离散
          3.3.3  Tableau中的字段属性及其作用
        3.4  简单问题的“三步走”方法和TABLEAU示例
        3.5  聚合度和详细级别:构建复杂问题层次理论
          3.5.1  数据明细表和聚合度:多个问题的基准点和衡量尺度
          3.5.2  详细级别:不同“聚合度”问题对应的抽象依据
          3.5.3  结构化分析的两个应用方向
          3.5.4  关键概念汇总:聚合、聚合度、详细级别、颗粒度
        参考资料
        练习题目

    第2篇  数据准备、可视化、交互设计
      第4章  数据合并与关系模型(Tableau/SQL)
        4.1  概论:数据合并与连接数据源
          4.1.1  理解数据合并、数据模型的重要性
    ……
    第3篇  以有限字段做无尽分析:Tableau、SQL函数和计算体系