商品簡介
本書適合Tableau 數據分析師閱讀。
作者簡介
孫辰,亞馬遜商業智能經理。曾任職于阿爾斯通、通用電氣等企業,專注於數據挖掘、機器學習、商業智能應用及可視化分析等領域。
目次
第 1章 分析師起步:Tableau的第 一堂課 5
1.1 先瞭解一下Tableau公司 5
1.2 動手連接數據吧 8
1.3 發現銷售規律:時間序列分析 21
1.4 洞察虧損地區:地理維度分析 35
1.5 探究產品虧損的原因:產品維度分析 40
1.6 初步客戶畫像:客戶維度分析 49
1.7 呈現你的觀點和結論:儀錶板和故事 51
第 2章 破解難題:Tableau連接複雜Excel數據 60
2.1 陷入困難 60
2.2 Tableau輕鬆搞定 63
第3章 通過數據洞察業務:Tableau計算基礎 75
3.1 霧霾對客服是否有影響 75
3.2 計算實際發貨週期 77
3.3 可視化最佳實踐:為什麼不用餅圖 79
3.4 從概況到細節:具體至每筆交易發
貨狀態 84
3.5 數據分析師的檯曆:檯曆圖 88
第4章 初識表計算 92
4.1 如果生意本來就很好,還需要分析嗎 92
4.2 基礎表計算選項 93
4.3 計算依據難度1級:表橫穿向下 96
4.4 計算依據難度2級:區橫穿向下 99
4.5 計算依據難度3級:單元格內
表計算 101
4.6 計算依據難度4級:特定維度 102
4.7 計算依據難度5級:多維度組合 104
4.8 計算依據難度6級:重啟順序 109
4.9 計算依據難度7級:嵌套表計算 112
第5章 增收不增利,成長有隱憂:Tableau計算進階 115
5.1 數據可能誤導決策 115
5.2 聚合非聚合 118
5.3 Tableau函數一瞥 124
第6章 歡迎進入Tableau計算深水區:LOD表達式概述 128
6.1 有道理的奇葩要求 128
6.2 LOD基礎 129
6.3 過濾後的全國占比問題:FIXED應用 132
6.4 每個省最大的客戶:INCLUDE應用 135
6.5 對標分析:EXCLUDE應用 137
第7章 老客戶貢獻分析:集的應用 140
7.1 吵架也要有數據支持 140
7.2 如何從數據中找出頭緒 141
7.3 客戶跟蹤分析 144
7.4 集合的創建和使用 147
7.5 客戶發展分析 149
7.6 老客戶究竟貢獻有多大 153
第8章 客戶80/20定律:快速嵌套表計算 159
8.1 數據平息爭論 159
8.2 客戶流失分析 161
8.3 80/20分析:客戶帕累托 163
第9章 關注重點產品:排序 169
9.1 Top N中的陷阱 169
9.2 rank方法 172
9.3 嵌套排序 175
9.4 合併字段方法 177
9.5 Index方法 181
第 10章 數據桶與指標分段:數據分組 185
10.1 按照銷售量的簡單分組 185
10.2 數據桶 200
10.3 產品帕累托 202
第 11章 銷售要重新劃地盤兒啦:手工分組 203
11.1 調整銷售區劃 203
11.2 產品歸類分組 209
11.3 用函數切分產品名稱,獲取品牌
信息 211
第 12章 靈活的KPI分析:數據混合與嵌套表計算 212
12.1 賣得多就是業績好嗎 212
12.2 實際值遇到目標值,得到KPI:
數據混合和表計算 214
12.3 緊盯目標:標靶圖 219
12.4 各種TD的分析 221
12.5 混合,然後去掉混合 237
12.6 不關聯的混合 246
第 13章 提升分析性能:數據提取 249
13.1 快則酣暢,慢則憋氣 249
13.2 條件都選好再刷新 250
13.3 性能分析 251
13.4 實時與提取 253
第 14章 把數據分析和網絡百科相連:動態儀錶板 260
14.1 不公平的對比分析 260
14.2 引導式分析 262
14.3 儀錶板操作 265
14.4 儀錶板上的URL動作 268
14.5 懸停加亮 271
第 15章 一切都可以圖形化:自定義地圖應用詳解 276
15.1 地圖的玩法 276
15.2 背景地圖標記應用 277
15.3 背景圖片上畫線 283
15.4 背景圖片上畫多邊形區域 285
第 16章 更多的靈活與互動性:參數概述 287
16.1 問題 287
16.2 變動的Top N 288
16.3 可變的維度和度量 293
16.4 What-if分析 295
16.5 切換不同的圖表 297
第 17章 分析常常就是篩選過程:篩選器概述 302
17.1 篩選的基本原理 302
17.2 各種篩選器的優先順序 313
17.3 篩選器的作用範圍 323
第 18章 讓數據更生動:自定義形狀 325
18.1 儀錶板上的產品分析 325
18.2 自定義形狀 329
18.3 可能的應用場景 333
第 19章 流向分析:桑基十八式 336
19.1 流向問題的提出 336
19.2 桑基十八式 340
第 20章 數據準備也能可視化:Tableau Prep 353
第 21章 職業困惑:數據分析師有沒有前途 377
21.1 機會與困惑 377
21.2 錨點分析 379
21.3 柳暗花明 385
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