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34招精通商業智能數據分析:Power BI和Tableau進階實戰(配件另行下載)
 作  者: 雷元
 出版單位: 電子工業
 出版日期: 2020.01
 進貨日期: 2020/3/24
 ISBN: 9787121376108
 開  本: 16 開    
 定  價: 524
 售  價: 419
  會 員 價: 384
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內容簡介:

如果將數據的價值比喻成財富(這種財富往往被埋藏在冗雜的數據的深處,不為人所知),那麼Power BI 和Tableau 就像是強大的挖掘機。本書將為你打開商業數據分析之門,你將和筆者一道參與使用挖掘機掘寶的有趣遊戲。本書介紹了商業數據分析中常用的34 種方法,包括趨勢分析、排名分析、分類分析、差異分析、分布分析、占比分析、相關性分析,及其在Power BI 和Tableau 中的實現。其中不僅涉及PowerBI和Tableau 的工具特色及對比,還涉及數據分析的方法與思想,相當於用一條線將散落的珍珠串成一條美麗的項鏈。君子不器,縱使Power BI 和Tableau 是商業數據分析的利器,最終的商業價值也是由挖掘者的智慧所決定的。本書教你如何像商業分析師一樣思考,挖掘商業數據背後的價值。本書適合數據分析初學者、需要了解Power BI 或者Tableau 工具的讀者閱讀,也可作為商業數據分析師的參考用書。


作者簡介:

雷元:微軟BI認證專家、微軟認證講師;曾任職於多家IT企業,如微軟、惠普、希捷。在瑪氏公司從事數據分析工作已經6年,熟悉Power BI與Tableau敏捷BI的應用,負責公司用戶培訓服務,熱心於BI知識創作與傳播。


圖書目錄:

第1章 自助式BI的特點 / 1
1.1 自助式BI的崛起 / 1
1.2 派生維度的概念 / 3
1.3 Power BI 與Tableau的誕生 / 5
1.4 Power BI和Tableau 的對比 / 7
1.5 數據可視化的技、術與道 / 15

第2章 基礎知識 / 18
2.1 Tableau計算精要 / 18
2.2 Power BI 計算精要 / 21
2.3 時間函數 / 26
2.4 參數 / 32
2.5 度量單位 / 36
2.6 透視與逆透視 / 39
2.7 組的應用 / 43
2.8 數據桶的應用 / 45
2.9 移動平均值、中位數、眾數與百分位數統計 / 46

第3章 趨勢分析 / 57
3.1 第1招:季節性同比分析 / 57
3.2 第2招:非季節性環比分析 / 62
3.3 第3招:YTD(年初至今)日期同比分析 / 66
3.4 第4招:平均值與期末值分析 / 74
3.5 第5招:個體趨勢變化分析 / 79
3.6 第6招:累積增長分析 / 83

第4章 排名分析 / 88
4.1 第7招:靜態排名分析 / 88
4.2 第8招:動態排名分析 / 94
4.3 第9招:排名變動分析 / 98

第5章 分類分析 / 104
5.1 第10招:靜態分類分析 / 104
5.2 第11招:動態分類分析I / 107
5.3 第12招:動態分類(分類重疊)分析II / 111

第6章 差異分析 / 115
6.1 第13招:異常值檢測分析 / 115
6.2 第14招:差異分析 / 120
6.3 第15招:總體與個體分析 / 126
6.4 第16招:單值與平均值差異分析 / 133

第7章 分布分析 / 139
7.1 第17招:次數分布分析 / 139
7.2 第18招:時間分布分析 / 142
7.3 第19招:合計百分比分布分析 / 145
7.4 第20招:靜態象限圖分析 / 150
7.5 第21招:動態象限圖分析 / 155
7.6 第22招:帕累托分析 / 166

第8章 占比分析 / 175
8.1 第23招:群體占比分析 / 175
8.2 第24招:地理位置占比分析 / 178
8.3 第25招:堆積百分比分析 / 183
8.4 第26招:占比統計分析 / 187

第9章 相關性分析 / 192
9.1 第27招:交叉分析 / 192
9.2 第28招:籃子分析 / 198

第10章 綜合示例 / 209
10.1 第29招:客戶最大消費額與平均消費額分析 / 209
10.2 第30招:動態歷史變化趨勢分析 / 213
10.3 第31招:返回客戶分析 / 225
10.4 第32招:流失客戶分析 / 232
10.5 第33招:復活客戶分析 / 239
10.6 第34招:客戶群年度購買頻次分析 / 242


圖片預覽:

 
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