精通Tableau商業資料分析與視覺化

第1篇 商業資料分析理論篇
第1章 商業資料分析思維與技巧
1．1 商業資料分析的思維
1．1．1 結構化：按不同的方向分類
1．1．2 公式化：對資料進行量化分析
1．1．3 業務化：結合具體業務進行分析
1．2 商業資料分析的7種技巧
1．2．1 象限法：運用座標的方式分析
1．2．2 多維法：運用多維的方法呈現
1．2．3 假設法：運用假設推理的方式
1．2．4 指數法：整合與計算多個指標
1．2．5 二八法：運用帕累托法則分析
1．2．6 對比法：運用對比法對比分析
1．2．7 漏斗法：挖掘有價值的新用戶
1．3 商業資料分析的典型方法
1．3．1 推薦引擎
1．3．2 購物籃分析
1．3．3 保修分析
1．3．4 價格優化分析
1．3．5 庫存管理
1．3．6 選址分析
1．3．7 情感分析
1．3．8 品類分析
1．3．9 生命價值預測
1．3．10 反欺詐分析
1．3．11 留存分析
1．4 商業資料視覺化分析工具
1．4．1 TableauDesktop
1．4．2 MicrosoftPowerBI
1．4．3 Smartbilnsight
1．4．4 QlikView
1．4．5 FineBI
1．5 商業資料分析的步驟與階段
1．6 商業資料分析師的必備技能
1．7 練習題

第2章 商業資料分析的模型
2．1 KANO分析模型
2．2 5W2H分析模型
2．3 戰略鐘分析模型
2．4 RFM客戶價值模型
2．5 使用者行為分析模型
2．6 關聯分析模型
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 平衡計分卡模型
2．16 行銷漏斗模型
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 練習題
……
第2篇 Tableau之新手入門篇
第3篇 Tableau之新手升級篇
第4篇 Tableau之大數據篇
第5篇 Tableau之綜合應用篇
第6篇 Tableau之伺服器篇
附錄
參考文獻

作為一名商業資料分析師，應該如何成長、學習哪些技能？筆者的回答是，除了資料分析技能的學習之外，你要比產品經理更懂產品，比業務人員更懂業務，甚至還需要對整個行業有一定的思考。如果你做到了，那麼你可能會成為一個非常搶手的資料分析師或者資料專家了。
　 　
目前，大資料時代正在變革著我們的生活、工作和思維，如何讓大資料更有意義、使之更貼近於大多數人呢？最重要的手段之一就是資料視覺化。資料視覺化是關 於資料視覺表現形式的技術，這種資料的視覺表現形式被定義為：一種以某種概要形式抽提出來的資訊，包括相應資訊單位的各種屬性和變數。
　　
截至 2019年3月，Tableau Desktop的最新版本是2019.1，該版本的功能有較大幅度的提升，新功能包括Ask Data、Tableau Mobile應用、匯出到Power Point等，大大提高了Tableau的資料處理能力和分析能力。本書正是基於Tableau2019.1編寫的，全面而詳細地介紹 TableauDesktop在商業資料分析過程中的主要應用。
　　
本書內容
第1章介紹商業資料分析的思維（結構化、公式化、業務 化），商業資料分析的7種技巧（象限法、多維法、假設法、指數法、二八法、對比法、漏斗法）以及商業資料分析的典型方法（推薦引擎、購物籃分析、情感分 析、生命價值預測和留存分析等方法）和商業資料分析步驟與階段、商業資料分析師的必備技能等內容。


第2章介紹商業資料分析的常用模型，包括KANO分析模型、SW2H分析模型、戰略鐘分析模型、RFM客戶價值模型、使用者行為分析模型、關聯分析模型、魚骨圖分析模型和行銷漏斗模型等。
　 　
第3章介紹TableauDesktop概況、資料類型、檔案類型、運算子及其優先順序，以及Tableau系列包含的7種工具（Tableau Desktop、Tableau Prep、Tableau Online、Tableau Server、Tableau Public、Tableau Mobile、Tableau Reader）。
　　
第4章介紹Tableau連接到檔（包括 Microsoft Excel、Microsoft Access、文字檔、JSON檔、PDF檔、空間檔、統計檔），連接到資料庫（Microsoft SQL Server、MySQL、Oracle、Amazon Redshift），如何連接到MongoDB資料庫及具體步驟。