商业
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76千字
字数
2020-08-01
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主编推荐语
从商业智能与数据可视化的理论基础出发，重点介绍商业智能工具FineBI的应用。
内容简介
本书聚焦商业智能与数据可视化主题，从概念、价值、方法、工具等理论基础出发，以实际场景为参考，分入门、进阶两大阶段，以帆软FineBI为例从商业智能工具的基本知识，商业应用场景，数据可视化优秀案例等方面，介绍了商业智能工具和各种常规和高级可视化图形的使用方法，重点介绍了商业智能工具FineBI的数据分析与可视化应用实践。
本书内容层层递进，体系完善，可使读者对商业智能工具的运用有一个全面、系统、深入的了解。
目录
- 封面
- 版权信息
- 内容简介
- 编委会
- 丛书推荐序一
- 丛书推荐序二
- 前言
- 第一部分 理论基础
- 第1章 商业智能
- 1.1 商业智能的概念
- 1.2 商业智能的价值
- 1.2.1 支撑管理决策
- 1.2.2 提升管理水平
- 1.2.3 提高业务运营效率
- 1.2.4 改进优化业务
- 1.3 商业智能的功能与技术
- 1.3.1 商业智能系统的功能架构
- 1.3.2 商业智能的主要技术
- 1.4 商业智能工具
- 1.5 商业智能与数据分析
- 思考
- 第2章 数据可视化
- 2.1 用数据讲故事
- 2.1.1 数据背后的故事
- 2.1.2 视觉与图形的力量
- 2.1.3 讲什么故事
- 2.2 数据可视化介绍
- 2.2.1 数据可视化的框架
- 2.2.2 数据可视化的方法
- 2.2.3 数据可视化的流程
- 2.3 数据可视化的应用
- 思考
- 第二部分 可视化入门
- 第3章 商业智能的处理过程与工具准备
- 3.1 商业智能的处理过程
- 3.2 常用的商业智能工具
- 3.2.1 Excel
- 3.2.2 FineBI
- 3.2.3 Tableau
- 3.2.4 PowerBI
- 3.3 FineBI使用简介
- 3.3.1 FineBI下载、安装与启动
- 3.3.2 FineBI主界面
- 3.3.3 FineBI使用流程
- 思考
- 第4章 表格与图表设计
- 4.1 表格
- 4.1.1 分组表：统计不同合同类型和付款类型下的合同金额
- 4.1.2 交叉表：统计不同年份下不同合同类型和付款类型的合同金额
- 4.1.3 明细表：统计合同签约明细数据
- 4.2 可视化图表
- 4.2.1 智能推荐
- 4.2.2 柱形图：比较年度合同总额
- 4.2.3 点图：总览月度合同金额
- 4.2.4 热力点图：通过颜色分析用户类型与年龄分布
- 4.2.5 线形图：观察注册人数随时间的变化趋势
- 4.2.6 面积图：观察不同平台下的用户浏览量随时间的变化趋势
- 4.2.7 矩形块图：分析不同平台和不同阶段的网站访问时间分布
- 4.2.8 饼图：分析网站在不同阶段的访问时间占比情况
- 4.2.9 文本图：使用词云图分析网站搜索的关键词
- 4.2.10 填充地图：观察不同城市的销售情况
- 4.2.11 漏斗图：平台用户访问阶段转化情况的漏斗分析
- 4.2.12 仪表盘：观察平台用户的访问时间达标率
- 思考与实践
- 第5章 图表操作与OLAP
- 5.1 排序：按照既定顺序观察不同合同类型的销售额
- 5.2 过滤：按照不同条件显示合同销售额
- 5.3 分组
- 5.4 指标计算
- 5.5 OLAP
- 5.5.1 切片：减少维度以集中观察数据
- 5.5.2 钻取：观察省份和省份下各城市的销售额
- 5.5.3 特殊显示：为满足条件的注册人数添加注释
- 5.5.4 分析线：添加平均回款金额警戒线
- 思考与实践
- 第6章 仪表板设计：销售管理中心驾驶舱
- 6.1 可视化组件
- 6.1.1 制作组件
- 6.1.2 组件操作
- 6.2 过滤与展示组件
- 6.2.1 过滤组件
- 6.2.2 展示组件
- 6.3 仪表板布局
- 6.3.1 智能布局原理
- 6.3.2 组件悬浮
- 6.3.3 联动与跳转
- 6.3.4 移动端布局
- 6.4 仪表板样式
- 6.5 预览、导出、分享仪表板
- 思考与实践
- 第三部分 可视化进阶
- 第7章 可视化中的数据分析思维
- 7.1 数据分析的概念和价值
- 7.2 数据分析的战略思维
- 7.2.1 数据分析的目的
- 7.2.2 数据分析的驱动力
- 7.2.3 数据分析的进化论
- 7.3 数据分析的基本工作流程
- 7.4 经典数据分析方法
- 7.4.1 趋势分析：银行用信率趋势分析
- 7.4.2 多维分析：牛奶销售分析
- 7.4.3 四象限图分析：商品销售异常分析
- 7.4.4 漏斗转化分析：平台用户访问阶段转化率分析
- 7.4.5 留存分析：平台用户月度留存分析
- 7.4.6 A/B测试
- 7.4.7 经典模型
- 思考与实践
- 第8章 高阶布局与配色技巧
- 8.1 学会使用最佳的图表类型
- 8.2 颜色搭配一致性原则
- 8.3 仪表板布局设计原则
- 8.3.1 故事性可视化仪表板布局
- 8.3.2 管理驾驶舱/大屏看板布局
- 8.4 不断完善你的作品
- 实践
- 第9章 数据可视化故事讲解
- 9.1 何谓好的数据故事
- 9.2 如何生动讲解你的数据可视化故事
- 9.2.1 准备工作
- 9.2.2 故事模板
- 9.2.3 叙事顺序
- 9.2.4 重复的力量
- 9.2.5 保证故事条理清晰的策略
- 9.2.6 改进建议
- 9.3 感受数据可视化故事的真实魅力
- 思考与实践
- 第10章 企业BI信息建设与推广
- 10.1 现代商业智能时代的到来
- 10.2 企业BI自助分析建设推广
- 10.2.1 构建项目蓝图
- 10.2.2 先行要素
- 10.2.3 重新定位企业IT部门角色
- 10.2.4 构建商业智能数据决策平台
- 10.2.5 数据分析氛围拓展
- 10.2.6 推广模式
- 10.3 企业数据人才的建设培养
- 10.3.1 定位企业数据发展现状
- 10.3.2 企业数据文化建设
- 10.3.3 企业数据人才制度
- 10.3.4 增大企业投入预期
- 思考
- 附录 FineBI 函数汇总
- 封底
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出版方
电子工业出版社
电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。
