Tableau商业分析从新手到高手 数据分析与挖掘数据分析师书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 义博图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121338366

商品编码：28536858625

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

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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

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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

《数据洞察：解锁商业价值的深度分析实践》 书籍简介 在这个信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是冰冷的数字，它们是通往商业成功的重要线索，是揭示市场趋势、洞察客户需求、优化运营策略、预测未来走向的关键宝藏。然而，海量数据的背后往往隐藏着复杂的模式和深层的意义，如何从中提炼出有价值的洞察，并将其转化为切实可行的商业决策，已成为每一位商业分析师、数据科学家以及寻求数字化转型的企业最为关注的核心问题。《数据洞察：解锁商业价值的深度分析实践》应运而生，它并非一本零基础的入门指南，也不是某一款特定工具的操作手册，而是一部聚焦于数据分析的核心理念、方法论、高级技巧及其在真实商业场景中的深度应用的实践宝典。 本书旨在带领读者跳出工具的束缚，深入理解数据分析的本质，掌握一套能够应对复杂商业挑战的系统性思维和实操能力。我们不讨论如何安装某个软件，也不逐一介绍界面的每一个按钮，而是将重心放在“为什么”和“怎么做”上，即为什么要做这项分析，以及如何通过科学的方法和严谨的逻辑去实现它。 核心内容概述： 本书的结构设计严谨，内容循序渐进，从数据分析的基石出发，逐步攀升至高级应用和策略层面，确保读者能够构建起坚实的数据分析知识体系。 第一部分：数据分析的哲学与基石——理解数据背后的商业逻辑 数据驱动的商业思维重塑： 这一章将深入探讨数据在现代商业决策中的核心地位。我们分析数据思维如何改变传统的决策模式，从定性转向定量，从经验依赖转向证据导向。我们将讨论如何识别哪些问题适合用数据来解答，以及如何将商业目标转化为可度量的数据分析问题。这包括但不限于： 商业问题的拆解与数据化： 如何将模糊的商业痛点（如“客户流失率高”）转化为具体的数据分析任务（如“识别导致客户流失的关键因素，并量化其影响度”）。 数据资产的价值评估： 理解企业内部和外部数据的潜在价值，以及如何对其进行初步的盘点和梳理。 数据伦理与合规性考量： 在数据分析过程中，如何确保数据的合规使用和对个人隐私的保护，这已成为商业分析不可或缺的一部分。 数据分析方法的论证与选择： 这一部分将系统梳理各种主流的数据分析方法，并阐述其适用场景和局限性。我们不只是列举方法，更侧重于选择的艺术。 描述性分析的深度： 超越简单的平均值和总和，探讨如何通过维度拆解、用户画像、漏斗分析等方法，深入理解“发生了什么”。 诊断性分析的洞察： 如何通过关联分析、归因分析、对比分析等，挖掘“为什么会发生”。我们将讲解如何建立假设，并通过数据验证，找到因果关系。 预测性分析的预见： 介绍时间序列分析、回归模型、分类模型等在预测未来趋势（如销量预测、客户流失风险预测）方面的应用，重点在于理解模型的原理和如何评估其预测能力。 规范性分析的指导： 探讨如何利用模拟、优化算法等，为决策提供“应该怎么做”的建议，例如最优定价策略、最佳营销组合等。 数据质量与清洗的艺术： 任何分析的有效性都建立在高质量的数据之上。本章将聚焦于数据清洗和预处理的挑战与策略。 数据质量问题的识别与量化： 如何系统性地发现缺失值、异常值、不一致数据、重复数据等，并评估其对分析结果可能造成的影响。 数据清洗的原则与实践： 介绍各种数据清洗技术，如缺失值填充（均值、中位数、模型预测）、异常值检测与处理（IQR、Z-score、聚类）、数据标准化与归一化、数据格式统一等，并强调这些操作背后需要遵循的逻辑。 数据转换与特征工程的进阶： 讲解如何根据分析目标，对原始数据进行有意义的转换，例如日期拆解、文本分词、类别编码、多变量组合生成新特征等，为模型训练和洞察挖掘打下坚实基础。 第二部分：深度分析的引擎——掌握核心分析模型与技术 用户行为分析的精髓： 深入剖析如何理解和分析用户的行为模式，是驱动用户增长和提升用户体验的关键。 用户分群与画像构建： 介绍 RFM 模型、K-Means 聚类等用户分群方法，以及如何基于用户属性、行为数据构建多维度用户画像，实现精准营销和个性化服务。 用户生命周期管理： 讲解用户从认知、获取、激活、留存、召回、付费到流失的整个生命周期，并通过数据分析识别各阶段的关键触点和优化策略。 A/B 测试与实验设计： 详细阐述 A/B 测试的设计原则、执行流程、数据解读以及如何通过实验驱动产品和运营的迭代优化。 营销效果评估与归因分析： 如何科学地衡量营销投入的产出，并将效果归结到正确的渠道和活动上。 关键营销指标的深度解读： ROI, CPA, CAC, LTV 等指标的计算、分析和优化方向。 营销渠道的评估体系： 如何建立一套跨渠道的营销效果评估框架，避免单一指标的片面性。 多触点归因模型： 深入分析第一触点、末触点、线性、时间衰减、U型、W型等多种归因模型，并讨论如何根据业务特点选择和组合使用。 数据挖掘与模式发现： 探索更高级的数据分析技术，以发现隐藏在数据中的模式和规律。 关联规则挖掘： 讲解 Apriori 算法等，在“购物篮分析”、“商品推荐”等场景的应用。 聚类与分类算法的应用： 深入理解 K-Means, DBSCAN, SVM, Logistic Regression, Decision Trees 等算法的原理和在实际问题中的应用，例如客户细分、欺诈检测、信用评分等。 时间序列分析的进阶： 除了基础的 ARIMA 模型，还将探讨 Prophet, LSTM 等在复杂时间序列预测中的应用。 产品性能与运营优化分析： 运用数据来衡量产品表现，并指导运营策略的制定。 转化率优化（CRO）策略： 深入分析用户路径、页面热力图、点击流分析，识别用户在关键环节的流失原因，并提出优化方案。 留存率分析与提升： 探讨影响用户留存的关键因素，以及如何通过数据分析驱动产品设计和运营活动来提升用户粘性。 运营效率分析： 对比分析不同运营策略的效果，如活动效果、用户激励机制等，实现资源的最优配置。 第三部分：数据洞察的实践与应用——从分析到决策的飞跃 数据可视化与沟通的艺术： 再有价值的洞察，如果不能被有效沟通，也难以转化为行动。 选择最适合的可视化图表： 针对不同的数据类型和分析目的，选择最能清晰传达信息的图表类型（柱状图、折线图、散点图、箱线图、树状图、地理图等），并讲解其背后的逻辑。 讲好数据故事： 如何将数据分析结果组织成一个引人入胜、逻辑清晰的故事，让非技术背景的决策者也能快速理解和接受。 交互式仪表盘设计原则： 介绍如何设计能够让用户自由探索数据的交互式仪表盘，提升洞察的便捷性和深度。 商业智能（BI）平台的战略应用： 探讨如何利用 BI 工具来构建企业级的数据分析和决策支持体系。 BI 平台的选型与实施考量： 理解不同 BI 平台（强调其通用性而非特定产品）的优势与劣势，以及在企业中成功实施 BI 的关键因素。 构建企业级数据报表与仪表盘： 如何从宏观到微观，设计一套覆盖企业各层级需求的报表体系。 推动数据文化的形成： BI 工具的价值在于赋能更多人使用数据，从而在企业内部形成数据驱动的文化。 高级分析应用案例剖析： 通过精心挑选的、来自不同行业的真实商业案例，深入展示数据分析在解决实际问题中的强大威力。 电商行业的销量预测与库存优化。 金融行业的风险评估与反欺诈。 零售行业的客户精准营销与门店选址。 互联网行业的用户增长与产品迭代。 制造业的生产效率优化与供应链管理。 （每个案例将详细剖析问题背景、数据分析过程、使用的模型和技术、最终的解决方案以及带来的商业价值，强调分析方法的迁移性。） 数据分析师的职业发展与未来趋势： 成为优秀数据分析师的核心素养： 除了技术能力，还包括业务理解能力、沟通协作能力、批判性思维和持续学习的能力。 数据科学与人工智能的交融： 探讨大数据、机器学习、深度学习等前沿技术如何与传统数据分析相结合，以及它们对未来商业分析的深远影响。 构建可持续的数据驱动型组织： 强调数据分析并非孤立的职能，而是需要融入企业整体战略，成为推动组织持续增长的动力。 本书特点： 理论与实践并重： 深入浅出地讲解数据分析的核心理论，并辅以大量的真实场景案例和实操思路。 方法论导向： 聚焦于“为什么”和“怎么做”，而非局限于某个工具的语法。读者可以将其分析方法迁移到任何分析工具中。 进阶与深度： 适合已经掌握基础数据知识，希望提升分析能力、解决更复杂商业问题的读者。 商业价值驱动： 始终围绕如何利用数据分析来创造和实现商业价值展开。 独立思考能力培养： 引导读者批判性地看待数据和分析结果，培养独立思考和解决问题的能力。 《数据洞察：解锁商业价值的深度分析实践》将帮助您建立起一套坚实的数据分析框架，掌握从数据到洞察，从洞察到决策的完整流程，最终成为一名真正能够用数据驱动商业成功的专业人士。无论您是资深分析师寻求突破，还是希望在职场中迈上新台阶的探索者，本书都将是您不可或缺的案头智囊。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像一个经验丰富的老大哥，耐心地手把手教你如何成为一个合格的“数据分析师”。它并没有刻意去炫技，而是专注于将复杂的数据分析概念和Tableau的操作技巧，以一种极其平易近人的方式呈现出来。我特别喜欢书中关于“数据驱动决策”的理念贯穿始终。它不仅仅是教你如何制作漂亮的图表，而是引导你去思考：我为什么要做这个图？这个图想表达什么？它能帮助我解决什么业务问题？书中对各种分析场景的拆解，比如如何通过数据分析发现产品缺陷、优化营销活动、预测市场趋势等，都非常贴合实际业务需求。它让我认识到，数据分析的最终目的不是炫技，而是为业务提供有价值的洞察和支持。我印象深刻的是，书中反复强调了“提出正确的问题”的重要性，认为这是数据分析的起点，也是最关键的一步。只有问对了问题，才能有效地利用数据找到答案。同时，书中还分享了很多关于如何与业务部门沟通、如何将分析结果转化为 actionable insights 的经验，这对于初入行的数据分析师来说，简直是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

这本《Tableau商业分析从新手到高手》真的打开了我对数据分析的大门！在此之前，我接触到的数据分析工具要么门槛太高，要么功能过于基础，总感觉隔靴搔痒。但这本书，从最基础的安装配置讲起，循序渐进地引导我熟悉Tableau的操作界面，学习如何连接不同来源的数据，再到掌握各种图表类型（柱状图、折线图、散点图、地图等等）的绘制技巧。书中并没有一味地堆砌理论，而是通过大量的实际案例，比如销售业绩分析、客户行为洞察、市场趋势预测等，让我真切地感受到数据分析在实际商业决策中的价值。最让我惊喜的是，它不仅教我“怎么做”，更启发我“为什么这么做”。比如，在讲解可视化设计时，书中会反复强调“清晰”、“简洁”、“突出重点”的原则，并结合实际案例分析哪些图表更适合传达特定信息。我印象最深的是关于“叙事性可视化”的部分，它让我意识到，好的数据分析报告不仅仅是数据的堆砌，更是用数据讲一个引人入胜的故事，能够有效地引导读者理解和做出决策。书中的排版也很舒服，文字和图例搭配得当，即使是初学者也能轻松理解。总而言之，这本书是我踏入Tableau商业分析领域以来最宝贵的一笔财富，它为我打下了坚实的基础，也激发了我继续深入探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我原本以为自己对数据分析已经有了相当程度的理解，但阅读了《Tableau商业分析从新手到高手》之后，我才意识到自己之前的认知是多么的局限。这本书最大的亮点在于它对“数据分析与挖掘”的深入剖析，不仅仅停留在表面的可视化操作，而是深入到数据清洗、特征工程、模型选择和评估的整个流程。书中关于数据预处理的章节，详细讲解了如何处理缺失值、异常值、重复值，以及如何进行数据转换和特征缩放，这些都是保证后续分析结果准确性的关键步骤。更让我眼前一亮的是，它将机器学习的常用算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、聚类分析等，与Tableau的实际应用场景相结合。例如，在讲解客户流失预测时，书中演示了如何利用Tableau进行数据探索，然后结合Python等工具进行模型训练，最后再将模型结果导入Tableau进行可视化分析和解读。这种“工具+算法”的模式，彻底颠覆了我对商业数据分析的认知。它让我明白，真正的商业分析师，不仅要会画图，更要懂背后的逻辑和算法。书中的案例也足够丰富，涵盖了营销、金融、电商等多个领域，让我能够触类旁通，将学到的知识应用到自己的实际工作中。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习一门新技能，最怕的就是学了半天，却不知道如何应用到实际工作中。而《Tableau商业分析从新手到高手》这本书，在这方面做得非常出色。它不仅仅是理论的讲解，更重要的是大量的实战演练。书中提供的案例数据和练习题，几乎涵盖了日常工作中可能遇到的各种数据分析场景，从基础的数据探索到进阶的模型应用。我最喜欢的是书中关于“构建交互式仪表板”的章节。它教我如何将多个图表连接起来，实现数据的联动和钻取，让用户能够自由地探索数据，发现隐藏的规律。这种交互性极大地提升了数据分析的效率和深度。我还发现，书中对于“性能优化”和“部署分享”这些实操性很强的内容也有涉及，这对于将分析结果落地应用非常重要。它让我不再仅仅停留在“能做”的层面，而是开始思考“如何做得更好”、“如何让别人更容易地理解和使用我的分析结果”。这本书的实用性，超出了我的预期，让我对Tableau和数据分析的信心倍增。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对“数据分析师”这个职业有着模糊的认知，总觉得是个技术门槛很高的岗位。但《Tableau商业分析从新手到高手》这本书，让我对这个职业有了全新的认识。它所描绘的数据分析师，不仅要懂技术，更要懂业务、懂沟通、懂决策。书中关于“数据分析流程”的讲解，从问题的定义、数据的收集与清洗，到探索性数据分析（EDA）、模型构建与评估，再到最终的结果解读与沟通，清晰地展现了一个完整的数据分析师的工作闭环。我尤其欣赏书中关于“数据故事化”和“可视化叙事”的章节。它教会我如何将冰冷的数据转化为生动的故事，如何通过图表的组合和精心设计的布局，引导读者一步步理解分析过程和结论。书中有很多关于如何选择合适图表、如何设计信息层级、如何利用颜色和文字突出重点的技巧，让我受益匪浅。我不再仅仅将Tableau看作是一个画图工具，而是将其视为一个强大的信息沟通和决策支持平台。这本书让我意识到，成为一名优秀的数据分析师，需要技术、业务和沟通能力的全面提升。