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美智讯（Bizinsight） 著，吴宏伟 编

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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121338366

商品编码：28516274394

Tableau商业分析从新手到高手

美智讯（Bizinsight） (作者) 吴宏伟 (责任编辑)

 

书 号：978-7-121-33836-6

出版日期：2018-06-01

页 数：256

开 本：16(185*235)

全书共分为四个部分，分别是产品主题分析、客户主题分析、营销主题分析、技术扩展主题。?6?0本书偏重于商业分析思路的讲解，采用6个人物场景对话的方式讲授商业问题。每一章的结构是：先?6?0抛出商业环境中一个真实的具有挑战性的业务或需要决策的问题，然后提出解决问题的思路并得出结论?6?0（即“分析思路”部分），再介绍如何用Tableau实现其中的关键部分（即“技术实现”部分）。“分析?6?0思路”部分，通常与具体的软件工具无关；Tableau“技术实现”部分，如果用到了R或Kettle等相关软?6?0件工具，则在相应节中呈现详细的操作步骤。?6?0

本书适合企业中从事数据分析岗位1～3年的职场人员作为自学教程，也适合作为大中专院校相关专?6?0业的教学参考书，也适合社会上的商业分析类培训机构作为教材使用。

一部分 产品主题分析

 

1章 见微知著：快速了解产品线状况 / 3?

1.1 分析思路：两个女装品牌的产品线分析（1.0版） / 4

?1.2 技术实现：应用Tableau实现1.1节的分析 / 7?

1.3 拓展技术专题1：盒须图 / 17

?1.4 拓展技术专题2：Tableau连接其他数据库 / 17?

 

2章 对比出真知：如何评估产品线的优劣 / 19

?2.1 分析思路：两个女装品牌的产品线分析（2.0版） / 19?

2.2 技术实现：用Tableau实现2.1节的分析 / 21

?2.3 拓展技术专题3：数据清理 / 28?

 

3章 穿越时空：结合时间发现销售模式的特征 / 31?

3.1 一年销售期产品混合线图分析（不合理的方法） / 32

?3.2 长周期分组分析（萧岚的分析） / 35

?3.3 技术实现：用Tableau实现3.2节的分析 / 37?

3.4 拓展技术专题4：根据数值等级自动分组 / 42

 

4章 是否赔本赚吆喝？产品价值如何综合评估 / 44?

4.1 产品促销情况的初步探查 / 45?

4.2 数据预处理工具：Kettle / 47

?4.3 Kettle的数据处理过程 / 50

?4.4 产品促销价值的再分析 / 55

?4.5 技术实现：用Tableau技术实现综合分析气泡图 / 58

 

二部分 客户主题分析

 

5章 拒绝平均人：对客户进行合理的分群 / 65

?5.1 分析思路：依据行为将客户分群 / 66?

5.2 技术实现：用Tableau技术实现5.1节的分析 / 75?

5.3 拓展技术专题5：直方图和散点图 / 86

?5.4 拓展技术专题6：Tableau与R语言 / 87?

5.5 拓展技术专题7：聚类分析 / 89

?

6章 重塑客户漏斗：研究客户流失模式，识别关键因素 / 91?

6.1 分析思路：客户留存漏斗分析 / 91?

6.2 技术实现：用Tableau技术实现6.1节的分析 / 97?

6.3 拓展技术专题8：分析的数据粒度 / 103?

 

7章 简约不简单：RFM分析与客户生命期分析结合 / 105

7.1 分析思路：关于客户生命周期的分析 / 106?

7.2 技术实现：用Tableau技术实现7.1节的分析 / 111

?

8章 你之蜜糖，我之砒霜：不同客户对价格优惠的态度观察 / 118

?8.1 分析思路：优惠券的使用情况分析 / 119?

8.2 技术实现：用Tableau技术实现8.1节的分析 / 126

8.3 拓展技术专题9：价格弹性 / 132

 

三部分 营销主题分析

 

9章 抛弃糊涂账：如何衡量媒体的营销价值 / 135?

9.1 分析思路：媒体的测量和筛选 / 136?

9.2 技术实现：用Tableau技术实现9.1节的分析 / 141?

 

10章 不猜测，不盲从：A/B测试分析 / 149?

10.1 分析思路：新套装促销的 A/B测试 / 150

?10.2 分析思路：用Tableau实现10.1节的分析 / 155

?10.3 拓展技术专题10：A/B测试 / 163?

 

11章 大巧若拙：重新认识购物篮分析 / 164?

11.1 分析思路：购物篮分析 / 165?

11.2 技术实现：用Tableau技术实现11.1节的分析 / 168?

11.3 拓展技术专题11：购物篮Lift（提升）指标 / 176

 

四部分 技术扩展主题

 

12章 人言可畏：快速捕获客户对产品的关键评价 / 180

?12.1 获取评论数据 / 181?

12.2 相关软件安装及介绍 / 182

?12.3 R语言的中文分词及处理 / 185

?12.4 应用Kettle进行后续处理 / 186?

12.5 技术实现：分词文件的Tableau可视化分析 / 190

?12.6 拓展技术专题12：文本分析的要点与难点 / 204

 

13章 设计仪表盘：谁敢说自己不是“外貌协会” / 206?

13.1 报表的设计原则 / 206?

13.2 报表的美化 / 214?

 

14章 使用与管理Tableau Server：分享意味着价值 / 221

?14.1 Tableau Server概述 / 221?

14.2 Tableau架构概述 / 222?

14.3 用户访问架构 / 223?

14.4 大小调整和可扩展性 / 224?

14.5 Tableau Server管理模式 / 224?

14.6 Tableau Server管理工具 / 225

?14.7 安全性 / 225

?14.8 Tableau Server部署概要 / 226?

 

15章 Tableau的新功能与新版本：速度与激情 / 228

?15.1 Hyper介绍 / 228

?15.2 Maestro数据处理 / 229?

15.3 Tableau的新版本介绍 / 233

数据驱动决策的艺术：掌控洞察，引领商业新篇章 在这个瞬息万变的商业世界中，数据已成为企业生存和发展的核心驱动力。然而，仅仅拥有海量数据是远远不够的，如何从中挖掘出有价值的洞察，并将这些洞察转化为切实可行的商业策略，才是决定企业成败的关键。本书并非一本关于特定软件工具的操作指南，而是旨在为您揭示数据分析背后的底层逻辑、思维模式以及实操技巧，帮助您建立一套严谨、高效的数据驱动决策体系，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。 理解数据，洞察本质：从宏观视角审视商业问题 在开始任何数据分析之前，最重要的是理解您所面对的商业问题。本书将引导您超越表面的数字，深入探究数据产生的根源，识别影响业务的关键因素。您将学习如何从宏观的商业目标出发，层层剖析，提炼出需要通过数据来解答的核心问题。例如，一个销售额下滑的问题，其背后可能隐藏着市场竞争加剧、产品定价不合理、客户需求变化、营销策略失效、供应链中断等多种原因。本书将教您如何系统性地梳理这些潜在原因，并将其转化为可量化的分析维度。 我们将重点探讨以下几个关键方面： 商业场景的深度理解： 无论是市场营销、销售增长、运营效率提升，还是风险管理、客户关系维护，每种商业场景都有其独特的业务流程、关键绩效指标（KPIs）和潜在的挑战。本书将通过丰富的案例，帮助您理解不同商业场景下数据分析的侧重点和价值所在。您将学会如何与业务部门沟通，准确把握他们的需求，将模糊的业务目标转化为清晰的数据分析任务。 问题分解与假设构建： 有效的数据分析始于对复杂问题的有效分解。本书将教授您如何将一个宏大的商业问题拆解成一系列可管理、可分析的子问题，并基于商业常识和初步观察，构建合理的分析假设。例如，在分析客户流失率上升时，您可以假设“近期的新客户获取成本增加导致了老客户的被忽视”或“竞争对手推出了更具吸引力的促销活动”。这些假设将成为您后续数据分析的出发点。 关键指标的识别与定义： 并非所有数据都具有同等价值。本书将强调识别和定义与商业目标高度相关的关键绩效指标（KPIs）。您将学习如何区分“过程指标”（如网站访问量）与“结果指标”（如客户转化率），以及如何设置 SMART（Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound）原则来确保指标的有效性。例如，在提升用户活跃度方面，仅仅关注“注册用户数”是不够的，更关键的指标可能是“日活跃用户数（DAU）”、“月活跃用户数（MAU）”、“用户留存率”以及“平均用户使用时长”。 数据采集与质量评估： 任何分析的基础都是可靠的数据。本书将探讨数据采集的常见渠道、方法以及在采集过程中可能遇到的挑战。更重要的是，您将学习如何对数据的准确性、完整性、一致性和及时性进行评估，识别并处理数据中的异常值、缺失值和不一致项，确保分析结果的可靠性。 数据分析的思维框架：逻辑、统计与可视化 数据分析并非简单的工具应用，而是一种严谨的思维方式。本书将为您构建一套 robust 的数据分析思维框架，让您在面对任何数据挑战时都能游刃有余。 逻辑推理与因果分析： 数据的相关性并不等同于因果性。本书将深入探讨如何运用逻辑推理，区分数据之间的相关关系和因果关系。您将学习如何设计实验（如A/B测试）或利用统计方法来验证因果关系，避免误判和错误的商业决策。例如，观察到购买了某产品的用户更有可能续订服务，这可能是因为产品本身质量好，也可能是因为购买该产品的用户本身就更忠诚。需要进一步的分析来确定。 统计学基础在商业分析中的应用： 虽然本书不侧重于复杂的统计学理论，但会为您介绍商业分析中常用的统计学概念，如描述性统计（均值、中位数、方差）、推断性统计（假设检验、置信区间）以及回归分析。您将理解这些工具如何帮助您从样本数据推断总体特征，评估不同因素对目标变量的影响程度，以及预测未来趋势。 数据可视化： “一张图胜过千言万语”。本书将强调数据可视化在信息传达和洞察发现中的重要作用。您将学习如何选择合适的可视化图表类型（如折线图、柱状图、散点图、热力图等），以清晰、直观的方式呈现数据规律、趋势和异常。同时，也会探讨如何通过交互式可视化来引导观察者进行探索性分析，发现隐藏的洞察。这不仅仅是选择图表，更是关于如何通过视觉语言来讲述数据故事。 实战方法论：从探索到洞察的完整流程 本书将为您提供一套从数据探索到洞察提炼的完整实战方法论，让您能够系统地进行数据分析项目。 数据探索性分析（EDA）： 在深入分析之前，充分的探索性数据分析是必不可少的。您将学习如何通过汇总统计、数据分箱、相关性矩阵等手段，初步了解数据的整体分布、变量之间的关系以及潜在的模式。EDA能够帮助您发现数据中的亮点和疑点，为后续的深入分析指明方向。 假设驱动的分析： 围绕您构建的分析假设，本书将指导您如何设计具体的分析步骤，筛选和处理相关数据，运用统计方法进行验证。例如，如果假设“某项营销活动对新用户注册转化率有显著提升”，您需要提取活动期间和非活动期间的新用户注册数据，并进行对比分析，可能还会进行统计检验来判断差异的显著性。 模式识别与异常检测： 通过对数据的深入分析，您将学会识别数据中的趋势、周期性、集群等模式，并能够定位那些偏离常态的异常点。这些模式和异常往往蕴含着重要的商业信息。例如，在用户行为日志中，发现某个用户群体异常活跃，可能意味着他们发现了某个隐藏功能，或者对产品产生了新的需求。 洞察的提炼与价值转化： 数据分析的最终目的是产生有价值的洞察，并将其转化为可执行的商业建议。本书将重点指导您如何将分析结果进行总结、提炼，形成清晰、简洁、有说服力的结论。您将学习如何将数据洞察与商业目标相结合，提出具体的改进方案，并评估这些方案可能带来的商业价值。例如，分析发现某个产品线由于定价过高导致销量下滑，洞察将是“适当调整定价策略，降低门槛，可显著提升销量”，并给出具体的降价幅度建议。 案例研究与应用场景：将理论付诸实践 理论知识需要通过实践来巩固和升华。本书将通过一系列贴近实际的商业案例，涵盖不同行业和业务场景，展示如何运用数据分析思维和方法解决实际问题。 市场营销优化： 如何通过客户分群，精准定位目标客户，优化广告投放ROI？如何分析用户行为数据，提升网站转化率和客户留存？ 销售业绩提升： 如何识别高潜力销售区域和客户，优化销售资源分配？如何分析销售漏斗，找出瓶颈并改进销售流程？ 运营效率管理： 如何通过分析运营数据，发现流程中的瓶颈，降低成本，提升效率？如何预测需求，优化库存管理？ 风险评估与欺诈检测： 如何利用数据模型识别潜在的信用风险或欺诈行为？ 客户体验改进： 如何通过分析用户反馈和行为数据，识别客户痛点，优化产品和服务，提升客户满意度？ 本书的价值与承诺 本书的目标是赋能您成为一名更优秀的商业分析师，无论您目前是数据领域的初学者，还是希望提升分析能力的资深从业者，都能从中受益。您将获得的不仅仅是知识，更重要的是一套能够持续学习和成长的思维方式。 培养独立的分析能力： 您将不再依赖特定的工具，而是能够理解数据分析的底层原理，并将其应用到任何您遇到的数据问题上。 提升决策的科学性： 您的商业决策将更加基于数据和逻辑，减少主观臆断，从而提高决策的准确性和成功率。 增强职业竞争力： 在数据驱动的时代，具备扎实的数据分析能力将是您职业生涯中一项宝贵的资产。 激发创新与洞察： 通过更深入地理解数据，您将更容易发现新的商业机会和创新点。 本书将引导您踏上数据驱动决策的精彩旅程，帮助您掌握洞察未来的力量，引领您的业务走向新的辉煌。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容让我眼前一亮，它用一种非常生动且实用的方式，将 Tableau 的强大功能展现在我面前。我原本以为 Tableau 只是一个制作漂亮图表的工具，但这本书彻底改变了我的认知。它详细地阐述了如何利用 Tableau 来进行深入的商业分析，从数据的探索和清洗，到构建复杂的仪表盘，再到最终的决策支持。书中提供的案例，每一个都充满了实际操作的指导意义，让我能够跟着一步步地学习，并且在学习的过程中，我能清楚地看到 Tableau 如何帮助我发现数据中的规律和趋势。我尤其喜欢书中关于“数据故事讲述”的部分，它教会我如何将数据可视化变成一种有说服力的叙述，从而更好地向非技术人员传达复杂的分析结果。这本书不仅提升了我的技术能力，更重要的是，它让我学会了如何用 Tableau 来解决实际的商业问题，为我的职业发展打开了新的可能性。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对 Tableau 的印象还停留在“美观但可能操作复杂”的层面，直到我翻阅了这本书。它就像是为我量身定制的一样，将 Tableau 的复杂性化繁为简。这本书的语言非常通俗易懂，即使是我这种不太懂技术背景的人，也能很快理解其中的概念。它从最基本的安装配置讲起，然后一步步引导我熟悉 Tableau 的各项功能，比如如何连接不同的数据源，如何创建各种图表，以及如何将它们组合成一个有逻辑的仪表盘。书中大量的实际操作演示，让我能够边学边练，这种沉浸式的学习体验非常有效。我特别赞赏书中对于“为什么”的解释，它不像其他一些教程那样只告诉你“怎么做”，而是会深入讲解背后的原理和逻辑，这样我就能举一反三，触类旁通。对于想要快速入门 Tableau，并在实际工作中应用的朋友们，这本书绝对是你们的首选。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的数据分析师，我一直在寻找能够帮助团队提升 Tableau 应用效率和深度洞察的资源，而这本书恰好满足了我的需求。它不仅仅是停留在基础功能介绍，而是深入到了 Tableau 的一些高级技巧和最佳实践。书中关于数据模型构建、性能优化以及复杂计算字段的应用，都给我留下了深刻的印象。特别是关于 LOD（Level of Detail）表达式的讲解，简直是醍醐灌顶，让我明白了如何跨越聚合层级进行更精细的数据分析。此外，书中提供的案例都非常贴近实际商业场景，涵盖了销售预测、客户细分、运营效率分析等多个维度，让我能够快速地将书中知识迁移到自己的工作中。我尤其欣赏书中对于如何设计用户友好、信息传达清晰的仪表盘的指导，这对于提高报告的有效性和业务部门的采纳度至关重要。这本书的深度和广度都非常出色，它让我在 Tableau 的应用上有了质的飞跃，也为我的团队提供了宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书的深度和广度深深吸引，它不仅涵盖了 Tableau 的基础操作，更深入挖掘了其在商业分析中的实际应用价值。书中对于数据建模、数据准备以及高级可视化技巧的讲解，都非常详尽且富有洞察力。我尤其惊喜于书中对于如何构建一个能够驱动业务增长的仪表盘的详尽指导，它不仅仅是堆砌图表，而是强调了信息的可读性、交互性和最终的行动导向。从销售业绩的实时监控，到市场营销活动的ROI分析，再到供应链的效率优化，书中提供的案例几乎涵盖了商业分析的方方面面，让我能够清晰地看到 Tableau 如何在真实世界的商业环境中发挥作用。更重要的是，这本书鼓励读者独立思考，提出问题，并利用 Tableau 去寻找答案，这种赋能式的学习方式让我受益匪浅。它不仅仅是一本技术教程，更是一本提升商业思维和数据分析能力的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是那些想要深入理解 Tableau 强大功能，并将其应用于实际商业决策的读者的福音。我当初选择它，是因为我是一名初入数据分析领域的新手，对 Tableau 的概念和操作都有些摸不着头脑。这本书的结构设计得非常合理，从最基础的安装和界面介绍开始，循序渐进地引导读者掌握核心概念，比如数据连接、字段类型、不同类型图表的创建和组合。尤其让我印象深刻的是，书中并没有仅仅停留在“如何操作”层面，而是花了大量篇辞解释“为什么这么操作”，以及在什么场景下使用哪种可视化方式最能有效地传达信息。例如，它详细剖析了不同图表的适用场景，并通过大量的实例演示了如何通过精心设计的仪表盘来讲述数据背后的故事。读完这本书，我感觉自己不仅学会了 Tableau 的操作技巧，更重要的是，我培养了一种用数据驱动商业洞察的能力。对于那些希望快速提升 Tableau 技能，并将其转化为实际商业价值的朋友们，我强烈推荐这本书。它真的是一本从零开始，一步步走向精通的绝佳指南。