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174千字 字数
2019-11-01 发行日期
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主编推荐语

本书由经验丰富的一线数据分析师根据Tableau2019版本精心编写。

内容简介

全书共分为6篇18章，主要介绍以下内容：

第1篇介绍商业数据分析的主要思维和技巧、常见的数据可视化软件、商业数据分析的重要模型、商业数据分析师的必备技能等；

第2篇介绍Tableau Desktop的基础知识，包括数据类型、运算符及优先级、连接到文件和数据库、表计算等高级数据操作和14种重要的可视化视图；

第3篇详细介绍Tableau Desktop的仪表板、地图可视化和故事等；

第4篇介绍Tableau Desktop链接大数据平台，详细说明了连接Hive和Spark的具体步骤；

第5篇以案例的形式介绍Tableau Desktop与R和Python的集成开发环境，如何对模型结果进行可视化分析；

第6篇详细介绍Tableau的服务器技术，包括Tableau Online和Tableau Server的安装和配置等内容。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 本书内容
  • 本书特色
  • 资源文件下载
  • 本书读者对象
  • 第1篇 商业数据分析理论篇
  • 第1章 商业数据分析思维与技巧
  • 1.1 商业数据分析的思维
  • 1.2 商业数据分析的7种技巧
  • 1.3 商业数据分析的典型方法
  • 1.4 商业数据可视化分析工具
  • 1.5 商业数据分析的步骤与阶段
  • 1.6 商业数据分析师的必备技能
  • 1.7 练习题
  • 第2章 商业数据分析的模型
  • 2.1 KANO分析模型
  • 2.2 5W2H分析模型
  • 2.3 战略钟分析模型
  • 2.4 RFM客户价值模型
  • 2.5 用户行为分析模型
  • 2.6 关联分析模型
  • 2.7 SWOT分析模型
  • 2.8 鱼骨图分析模型
  • 2.9 波士顿矩阵分析
  • 2.10 波特五力分析模型
  • 2.11 PDCA执行模型
  • 2.12 AARRR模型
  • 2.13 ABC分类模型
  • 2.14 杜邦分析模型
  • 2.15 平衡计分卡模型
  • 2.16 营销漏斗模型
  • 2.17 SCP分析模型
  • 2.18 逻辑树分析模型
  • 2.19 波士顿三四矩阵
  • 2.20 练习题
  • 第2篇 Tableau之新手入门篇
  • 第3章 Tableau Desktop基础入门
  • 3.1 Tableau Desktop简介
  • 3.2 数据类型
  • 3.3 文件类型
  • 3.4 运算符及优先级
  • 3.5 Tableau软件概况
  • 3.6 练习题
  • 第4章 连接数据源
  • 4.1 连接到文件
  • 4.2 连接到数据库
  • 4.3 连接到MongoDB
  • 4.4 练习题
  • 第5章 Tableau的基本操作
  • 5.1 维度和度量
  • 5.2 连续和离散
  • 5.3 工作区操作
  • 5.4 工作表的基本操作
  • 5.5 创建上下文筛选器提升性能
  • 5.6 练习题
  • 第6章 Tableau的高级操作
  • 6.1 表计算：快速统计门店销售额的占比
  • 6.2 创建字段：创建每件商品的利润字段
  • 6.3 创建参数：生成商品类型的参数列表
  • 6.4 聚合函数：统计商品利润率波动情况
  • 6.5 缺失值处理：处理销售额中的缺失值
  • 6.6 案例实战：各个门店利润的差异分析
  • 6.7 练习题
  • 第7章 Tableau数据可视化
  • 7.1 单变量的可视化
  • 7.2 多变量的可视化
  • 7.3 练习题
  • 第3篇 Tableau之新手升级篇
  • 第8章 Tableau地图可视化分析
  • 8.1 设置地理角色：将城市字段设置为地理角色
  • 8.2 标记地理位置：用生成的纬度和经度标记地图
  • 8.3 添加字段信息：统计每个城市的销售额情况
  • 8.4 设置地图外观：设置地图的背景颜色和图层
  • 8.5 完善美化地图：按销售额大小进一步美化地图
  • 8.6 自定义地图选项：按城市搜索销售额的地图
  • 8.7 练习题
  • 第9章 高效创建Tableau仪表板
  • 9.1 创建高效仪表板的原则
  • 9.2 如何创建美观的仪表板
  • 9.3 进一步完善与改进仪表板
  • 9.4 案例实战：超市运营状况分析
  • 9.5 练习题
  • 第10章 数据可视化视图的演示
  • 10.1 故事：让故事替代烦人的PPT制作
  • 10.2 创建故事：对历史数据创建故事点
  • 10.3 故事格式：完善故事使其更加生动
  • 10.4 演示故事：让商业汇报更加简便
  • 10.5 练习题
  • 第4篇 Tableau之大数据篇
  • 第11章 连接Hadoop Hive
  • 11.1 Hadoop简介
  • 11.2 连接基本条件
  • 11.3 连接主要步骤
  • 11.4 连接注意事项
  • 11.5 练习题
  • 第12章 连接Apache Spark
  • 12.1 Apache Spark简介
  • 12.2 连接步骤：Tableau连接Spark集群
  • 12.3 测试Spark ODBC数据连接
  • 12.4 练习题
  • 第13章 Tableau大数据引擎优化
  • 13.1 提升连接性能的一般技术
  • 13.2 常用的性能提升高级技术
  • 13.3 提升数据提取效率的主要方法
  • 13.4 练习题
  • 第5篇 Tableau之综合应用篇
  • 第14章 Tableau与Python的集成
  • 14.1 搭建基于Tabpy的运行环境
  • 14.2 基于案例数据集的机器学习
  • 14.3 创建聚类分析的可视化视图
  • 14.4 练习题
  • 第15章 Tableau与R的集成
  • 15.1 搭建基于Rserve的运行环境
  • 15.2 基于案例数据集的机器学习
  • 15.3 练习题
  • 第16章 Tableau Prep数据清洗
  • 16.1 Tableau Prep简介
  • 16.2 Tableau Prep清洗数据源
  • 16.3 Tableau Prep发布服务器
  • 16.4 案例实战：门店经营数据清洗
  • 16.5 练习题
  • 第6篇 Tableau之服务器篇
  • 第17章 Tableau Online服务器
  • 17.1 Tableau Online的试用和注册
  • 17.2 Tableau Online用户界面简介
  • 17.3 Tableau Online的基本操作
  • 17.4 Tableau Online的用户和组
  • 17.5 Tableau Online的项目
  • 17.6 练习题
  • 第18章 Tableau Server服务器
  • 18.1 系统必备条件及其要求
  • 18.2 Tableau Server安装步骤
  • 18.3 配置Tableau Server
  • 18.3.4 配置SMTP选项
  • 18.4 登录Tableau Server
  • 18.5 在Linux环境下安装Tableau Server
  • 18.6 练习题
  • 附录A Tableau的主要函数
  • A.1 数字函数
  • A.2 字符串函数
  • A.3 日期函数
  • A.4 类型转换函数
  • A.5 逻辑函数
  • A.6 聚合函数
  • A.7 直通函数
  • A.8 用户函数
  • A.9 表计算函数
  • A.10 其他函数
  • 附录B 安装MongoDB
  • 1. 创建数据目录
  • 2. 命令行下运行 MongoDB服务器
  • 3. 连接MongoDB
  • 4. 配置 MongoDB服务
  • 5. 创建配置文件
  • 6. 安装 MongoDB服务
  • 7. 启动MongoDB服务
  • 8. 关闭MongoDB服务
  • 9. 移除MongoDB服务
  • 10. 在命令行下运行 MongoDB服务器和配置MongoDB服务
  • 附录C 快速安装Cloudera
  • C.1 下载虚拟机镜像包
  • C.2 初步使用Cloudera
  • C.3 Cloudera Manager
  • 附录D Tableau面试问题及答案
  • 参考文献
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出版方

清华大学出版社

清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。