精通Tableau商業(yè)數(shù)據(jù)分析與可視化

定　價(jià)：￥89.00

作　者：	王國(guó)平
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302540427	出版時(shí)間：	2019-12-01	包裝：
開本：		頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《精通Tableau商業(yè)數(shù)據(jù)分析與可視化》由經(jīng)驗(yàn)豐富的一線數(shù)據(jù)分析師根據(jù)Tableau2019版本精心編寫?！毒═ableau商業(yè)數(shù)據(jù)分析與可視化》共分為6篇18章：第1篇包括第1、2章，介紹商業(yè)數(shù)據(jù)分析的主要思維和技巧，常見的數(shù)據(jù)可視化軟件，商業(yè)數(shù)據(jù)分析的重要模型，商業(yè)數(shù)據(jù)分析師的必備技能等；第2篇包括第3～7章，介紹TableauDesktop的基礎(chǔ)知識(shí)，包括數(shù)據(jù)類型、運(yùn)算符及優(yōu)先級(jí)、連接到文件和數(shù)據(jù)庫(kù)、表計(jì)算等高級(jí)數(shù)據(jù)操作和14種重要的可視化視圖：第3篇包括第8～10章，詳細(xì)介紹TableauDesktop的儀表板、地圖可視化和故事等；第4篇包括第11～13章，介紹TableauDesktop連接大數(shù)據(jù)平臺(tái)，包括ClouderaHadoopHive、HortonworksHadoopHive、MapRHadoopHive，詳細(xì)說明了連接Hive和Spark的具體步驟；第5篇包括第14-16章，以案例的形式介紹TableauDesktop與R和Python的集成開發(fā)環(huán)境，如何對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行可視化分析：第6篇包括第17、18章，詳細(xì)地介紹Tableau的服務(wù)器技術(shù)，包括TableauOnline和TableauServer的安裝和配置等內(nèi)容?！毒═ableau商業(yè)數(shù)據(jù)分析與可視化》既適用于互聯(lián)網(wǎng)、銀行證券、咨詢審計(jì)、能源等行業(yè)數(shù)據(jù)分析用戶以及媒體、網(wǎng)站等數(shù)據(jù)可視化用戶閱讀，也可供高等院校相關(guān)專業(yè)的學(xué)生以及從事數(shù)據(jù)分析的研究者使用，還可作為Tableau軟件培訓(xùn)的教學(xué)參考書。

作者簡(jiǎn)介

　　王國(guó)平，畢業(yè)于上海海洋大學(xué)，碩士，主要從事數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)分析與研究等工作。精通Tableau、SPSS、SPSS Modeler、Power BI等軟件，已出版《IBM SPSS Modeler數(shù)據(jù)與文本挖掘?qū)崙?zhàn)》《Microsoft Power BI數(shù)據(jù)可視化與數(shù)據(jù)分析》《Tableau數(shù)據(jù)可視化從入門到精通》《SPSS統(tǒng)計(jì)分析與行業(yè)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》等專著。

圖書目錄

第1篇商業(yè)數(shù)據(jù)分析理論篇
第1章商業(yè)數(shù)據(jù)分析思維與技巧
1．1 商業(yè)數(shù)據(jù)分析的思維
1．1．1 結(jié)構(gòu)化：按不同的方向分類
1．1．2 公式化：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析
1．1．3 業(yè)務(wù)化：結(jié)合具體業(yè)務(wù)進(jìn)行分析
1．2 商業(yè)數(shù)據(jù)分析的7種技巧
1．2．1 象限法：運(yùn)用坐標(biāo)的方式分析
1．2．2 多維法：運(yùn)用多維的方法呈現(xiàn)
1．2．3 假設(shè)法：運(yùn)用假設(shè)推理的方式
1．2．4 指數(shù)法：整合與計(jì)算多個(gè)指標(biāo)
1．2．5 二八法：運(yùn)用帕累托法則分析
1．2．6 對(duì)比法：運(yùn)用對(duì)比法對(duì)比分析
1．2．7 漏斗法：挖掘有價(jià)值的新用戶
1．3 商業(yè)數(shù)據(jù)分析的典型方法
1．3．1 推薦引擎
1．3．2 購(gòu)物籃分析
1．3．3 保修分析
1．3．4 價(jià)格優(yōu)化分析
1．3．5 庫(kù)存管理
1．3．6 選址分析
1．3．7 情感分析
1．3．8 品類分析
1．3．9 生命價(jià)值預(yù)測(cè)
1．3．10 反欺詐分析
1．3．11 留存分析
1．4 商業(yè)數(shù)據(jù)可視化分析工具
1．4．1 TableauDesktop
1．4．2 MicrosoftPowerBI
1．4．3 Smartbilnsight
1．4．4 QlikView
1．4．5 FineBI
1．5 商業(yè)數(shù)據(jù)分析的步驟與階段
1．6 商業(yè)數(shù)據(jù)分析師的必備技能
1．7 練習(xí)題
第2章商業(yè)數(shù)據(jù)分析的模型
2．1 KANO分析模型
2．2 5W2H分析模型
2．3 戰(zhàn)略鐘分析模型
2．4 RFM客戶價(jià)值模型
2．5 用戶行為分析模型
2．6 關(guān)聯(lián)分析模型
2．7 SWOT分析模型
2．8 魚骨圖分析模型
2．9 波士頓矩陣分析
2．10 波特五力分析模型
2．11 PDCA執(zhí)行模型
2．12 AARRR模型
2．13 ABC分類模型
2．14 杜邦分析模型
2．15 平衡計(jì)分卡模型
2．16 營(yíng)銷漏斗模型
2．17 SCP分析模型
2．18 邏輯樹分析模型
2．19 波士頓三四矩陣
2．20 練習(xí)題
……
第2篇 Tableau之新手入門篇
第3篇 Tableau之新手升級(jí)篇
第4篇 Tableau之大數(shù)據(jù)篇
第5篇 Tableau之綜合應(yīng)用篇
第6篇 Tableau之服務(wù)器篇
附錄
參考文獻(xiàn)