第1篇 商業數據分析理論篇
第1章 商業數據分析思維與技巧 2
1.1 商業數據分析的思維 2
1.1.1 結構化：按不同的方嚮分類 3
1.1.2 公式化：對數據進行量化分析 4
1.1.3 業務化：結閤具體業務進行分析 4
1.2 商業數據分析的7種技巧 4
1.2.1 象限法：運用坐標的方式分析 5
1.2.2 多維法：運用多維的方法呈現 5
1.2.3 假設法：運用假設推理的方式 6
1.2.4 指數法：整閤與計算多個指標 6
1.2.5 二八法：運用帕纍托法則分析 7
1.2.6 對比法：運用對比法對比分析 7
1.2.7 漏鬥法：挖掘有價值的新用戶 7
1.3 商業數據分析的典型方法 8
1.3.1 推薦引擎 8
1.3.2 購物籃分析 8
1.3.3 保修分析 8
1.3.4 價格優化分析 9
1.3.5 庫存管理 9
1.3.6 選址分析 9
1.3.7 情感分析 9
1.3.8 品類分析 10
1.3.9 生命價值預測 10
1.3.10 反欺詐分析 10
1.3.11 留存分析 11
1.4 商業數據可視化分析工具 11
1.4.1 Tableau Desktop 11
1.4.2 Microsoft Power BI 12
1.4.3 Smartbi Insight 13
1.4.4 QlikView 14
1.4.5 FineBI 14
1.5 商業數據分析的步驟與階段 15
1.6 商業數據分析師的必備技能 17
1.7 練習題 18
第2章 商業數據分析的模型 19
2.1 KANO分析模型 19
2.2 5W2H分析模型 20
2.3 戰略鍾分析模型 21
2.4 RFM客戶價值模型 22
2.5 用戶行為分析模型 24
2.6 關聯分析模型 25
2.7 SWOT分析模型 26
2.8 魚骨圖分析模型 27
2.9 波士頓矩陣分析 28
2.10 波特五力分析模型 29
2.11 PDCA執行模型 30
2.12 AARRR模型 31
2.13 ABC分類模型 32
2.14 杜邦分析模型 33
2.15 平衡計分卡模型 35
2.16 營銷漏鬥模型 36
2.17 SCP分析模型 37
2.18 邏輯樹分析模型 38
2.19 波士頓三四矩陣 39
2.20 練習題 40
第2篇 Tableau之新手入門篇
第3章 Tableau Desktop基礎入門 42
3.1 Tableau Desktop簡介 42
3.1.1 新增主要功能 43
3.1.2 “開始”頁麵 44
3.1.3 “數據源”頁麵 45
3.2 數據類型 47
3.2.1 主要的數據類型 48
3.2.2 更改數據類型 48
3.3 文件類型 50
3.3.1 工作簿文件 50
3.3.2 打包工作簿 50
3.3.3 其他文件類型 51
3.4 運算符及優先級 51
3.4.1 算術運算符 51
3.4.2 邏輯運算符 51
3.4.3 比較運算符 52
3.4.4 運算符優先級 52
3.5 Tableau軟件概況 52
3.5.1 Tableau Desktop 53
3.5.2 Tableau Prep 53
3.5.3 Tableau Online 54
3.5.4 Tableau Server 54
3.5.5 Tableau Public 55
3.5.6 Tableau Mobile 55
3.5.7 Tableau Reader 56
3.6 練習題 56
第4章 連接數據源 57
4.1 連接到文件 57
4.1.1 Microsoft Excel 57
4.1.2 文本文件 59
4.1.3 JSON文件 61
4.1.4 Microsoft Access 63
4.1.5 PDF文件 65
4.1.6 空間文件 66
4.1.7 統計文件 68
4.2 連接到數據庫 70
4.2.1 連接到Microsoft SQL Server 70
4.2.2 MySQL 71
4.2.3 Oracle 72
4.2.4 Amazon Redshift 74
4.2.5 更多數據庫 74
4.3 連接到MongoDB 75
4.3.1 MongoDB簡介 75
4.3.2 MongoDB的安裝與配置 76
4.3.3 連接MongoDB步驟 78
4.4 練習題 80
第5章 Tableau的基本操作 81
5.1 維度和度量 81
5.1.1 維度字段的可視化 81
5.1.2 度量字段的可視化 82
5.1.3 度量轉換為維度案例 84
5.2 連續和離散 88
5.2.1 連續字段的可視化 88
5.2.2 離散字段的可視化 88
5.2.3 日期類型的轉換案例 90
5.3 工作區操作 91
5.3.1 “數據”窗格的操作 92
5.3.2 “分析”窗格的操作 93
5.3.3 工具欄按鈕及說明 94
5.3.4 狀態欄功能及說明 95
5.3.5 功能區和卡的簡介 95
5.3.6 語言和區域的設置 97
5.4 工作錶的基本操作 97
5.4.1 如何創建工作錶 98
5.4.2 如何復製工作錶 99
5.4.3 如何導齣工作錶 100
5.4.4 如何刪除工作錶 101
5.5 創建上下文篩選器提升性能 102
5.5.1 如何創建“上下文篩選器” 102
5.5.2 為“地區”添加上下文篩選器 103
5.6 練習題 106
第6章 Tableau的高級操作 107
6.1 錶計算：快速統計門店銷售額的占比 107
6.2 創建字段：創建每件商品的利潤字段 110
6.3 創建參數：生成商品類型的參數列錶 112
6.4 聚閤函數：統計商品利潤率波動情況 119
6.5 缺失值處理：處理銷售額中的缺失值 121
6.6 案例實戰：各個門店利潤的差異分析 123
6.7 練習題 125
第7章 Tableau數據可視化 126
7.1 單變量的可視化 126
7.1.1 條形圖：不同類彆商品的利潤分析 126
7.1.2 餅形圖：不同地區銷售額占比分析 127
7.1.3 直方圖：每類商品的利潤分布分析 130
7.1.4 摺綫圖：月度銷售額曆史趨勢分析 131
7.2 多變量的可視化 133
7.2.1 散點圖：銷售額和利潤額的特徵分析 133
7.2.2 氣泡圖：不同地區利潤額的比較分析 134
7.2.3 樹形圖：不同用戶類型的銷售額分析 136
7.2.4 瀑布圖：不同産品類彆的利潤額分析 138
7.2.5 盒須圖：按區域和客戶類型分析摺扣 143
7.2.6 靶心圖：不同地區發貨天數的分析 147
7.2.7 環形圖：不同地區的利潤額結構分析 149
7.2.8 甘特圖：不同用戶類型送貨時間分析 154
7.2.9 漏鬥圖：客戶購買流程的漏鬥分析 158
7.2.10 帕纍托圖：用戶消費等級結構分析 162
7.3 練習題 166
第3篇 Tableau之新手升級篇
第8章 Tableau地圖可視化分析 168
8.1 設置地理角色：將城市字段設置為地理角色 168
8.2 標記地理位置：用生成的緯度和經度標記地圖 170
8.3 添加字段信息：統計每個城市的銷售額情況 170
8.4 設置地圖外觀：設置地圖的背景顔色和圖層 171
8.5 完善美化地圖：按銷售額大小進一步美化地圖 173
8.6 自定義地圖選項：按城市搜索銷售額的地圖 174
8.7 練習題 175
第9章 高效創建Tableau儀錶闆 176
9.1 創建高效儀錶闆的原則 176
9.1.1 瞭解業務需求、周密規劃 176
9.1.2 依據充分信息、專業設計 177
9.1.3 完善修正視圖、避免錯誤 178
9.2 如何創建美觀的儀錶闆 179
9.2.1 拖曳字段製作儀錶闆 179
9.2.2 設置儀錶闆大小和布局 182
9.3 進一步完善與改進儀錶闆 186
9.3.1 如何改進儀錶闆 186
9.3.2 創建視圖選擇菜單 188
9.3.3 重塑儀錶闆的形象 191
9.3.4 創建儀錶闆布局 193
9.3.5 使用儀錶闆擴展程序 196
9.4 案例實戰：超市運營狀況分析 198
9.4.1 客戶分析的儀錶闆 198
9.4.2 配送分析的儀錶闆 202
9.4.3 銷售分析的儀錶闆 206
9.4.4 利潤分析的儀錶闆 209
9.4.5 退貨分析的儀錶闆 211
9.4.6 預測分析的儀錶闆 215
9.5 練習題 218
第10章 數據可視化視圖的演示 219
10.1 故事：讓故事替代煩人的PPT製作 219
10.2 創建故事：對曆史數據創建故事點 220
10.3 故事格式：完善故事使其更加生動 223
10.3.1 標題：調整標題文本框大小 224
10.3.2 頁麵：使儀錶闆更適閤故事 224
10.3.3 格式：設置閤適的故事格式 225
10.4 演示故事：讓商業匯報更加簡便 226
10.5 練習題 226
第4篇 Tableau之大數據篇
第11章 連接Hadoop Hive 228
11.1 Hadoop簡介 228
11.1.1 Hadoop分布式文件係統 229
11.1.2 MapReduce計算框架 229
11.1.3 Apache Hadoop發行版 230
11.2 連接基本條件 232
11.2.1 Hive版本：連接的必備條件 233
11.2.2 驅動程序：安裝ODBC驅動 233
11.2.3 啓動服務：運行Hive的服務 233
11.3 連接主要步驟 234
11.3.1 Cloudera Hadoop Hive 234
11.3.2 Hortonworks Hadoop Hive 239
11.3.3 MapR Hadoop Hive 241
11.4 連接注意事項 243
11.4.1 日期/時間數據的處理 243
11.4.2 連接集群的幾種限製 243
11.5 練習題 244
第12章 連接Apache Spark 245
12.1 Apache Spark簡介 245
12.1.1 快速通用的計算引擎 245
12.1.2 Hadoop與Spark的比較 246
12.2 連接步驟：Tableau連接Spark集群 247
12.2.1 安裝SparkSQL的ODBC驅動 248
12.2.2 啓動集群和Spark相關進程 248
12.2.3 配置Spark ODBC數據源 249
12.3 測試Spark ODBC數據連接 250
12.4 練習題 251
第13章 Tableau大數據引擎優化 252
13.1 提升連接性能的一般技術 252
13.2 常用的性能提升高級技術 254
13.2.1 “篩選器”形式的分區字段 254
13.2.2 分組字段形式的群集字段 254
13.2.3 設置初始化SQL的參數 254
13.3 提升數據提取效率的主要方法 255
13.3.1 明確數據的存儲文件格式 255
13.3.2 閤理利用數據分區字段 255
13.3.3 計算分組字段的哈希值 256
13.4 練習題 256
第5篇 Tableau之綜閤應用篇
第14章 Tableau與Python的集成 258
14.1 搭建基於Tabpy的運行環境 258
14.1.1 安裝Python集成環境 259
14.1.2 安裝Tabpy Server服務 262
14.1.3 安裝Tabpy Client服務 262
14.1.4 連接Tableau到Tabpy 263
14.2 基於案例數據集的機器學習 264
14.2.1 案例數據集簡介 264
14.2.2 分類算法的比較 264
14.3 創建聚類分析的可視化視圖 267
14.3.1 自定義數據準備 267
14.3.2 可視化聚類結果 269
14.4 練習題 269
第15章 Tableau與R的集成 270
15.1 搭建基於Rserve的運行環境 270
15.1.1 安裝R集成環境 271
15.1.2 連接Tableau到R 273
15.2 基於案例數據集的機器學習 274
15.3 練習題 276
第16章 Tableau Prep數據清洗 277
16.1 Tableau Prep簡介 277
16.1.1 新增的主要功能 277
16.1.2 安裝與注冊Prep 278
16.1.3 Prep連接數據源 280
16.2 Tableau Prep清洗數據源 281
16.2.1 如何實現添加步驟 282
16.2.2 如何實現添加聚閤 282
16.2.3 如何實現添加轉置 283
16.2.4 如何實現添加聯接 283
16.2.5 如何實現添加並集 284
16.2.6 如何實現添加輸齣 285
16.3 Tableau Prep發布服務器 285
16.4 案例實戰：門店經營數據清洗 287
16.4.1 連接到門店經營數據 287
16.4.2 瀏覽數據源發現問題 288
16.4.3 清理數據源問題字段 290
16.4.4 閤並清洗後的數據源 295
16.4.5 生成清洗過程的輸齣 298
16.5 練習題 299
第6篇 Tableau之服務器篇
第17章 Tableau Online服務器 302
17.1 Tableau Online的試用和注冊 302
17.2 Tableau Online用戶界麵簡介 306
17.3 Tableau Online的基本操作 309
17.3.1 導入已有的數據源 310
17.3.2 快速搜索相應內容 311
17.3.3 找到感興趣的內容 312
17.3.4 設置我的賬戶及其內容 313
17.4 Tableau Online的用戶和組 314
17.4.1 設置用戶的站點角色 314
17.4.2 嚮站點添加多個用戶 315
17.4.3 批量添加用戶 316
17.4.4 創建用戶所在組 317
17.4.5 管理和刪除用戶 319
17.5 Tableau Online的項目 319
17.5.1 在“內容”頁麵添加新的項目 320
17.5.2 在項目間移動工作簿 321
17.5.3 刪除項目及注意事項 322
17.6 練習題 322
第18章 Tableau Server服務器 323
18.1 係統必備條件及其要求 323
18.2 Tableau Server安裝步驟 324
18.2.1 下載軟件及配置安裝環境 324
18.2.2 Tableau Server的安裝過程 326
18.2.3 激活Tableau Server 327
18.3 配置Tableau Server 328
18.3.1 配置“常規”選項 329
18.3.2 配置“數據連接”選項 329
18.3.3 配置“服務器”選項 330
18.3.4 配置SMTP選項 331
18.3.5 配置“通知和訂閱”選項 332
18.3.6 配置SSL選項 333
18.3.7 配置SAML選項 334
18.3.8 配置Kerberos選項 335
18.3.9 配置SAP HANA選項 336
18.3.10 配置OpenID選項 337
18.4 登錄Tableau Server 338
18.5 在Linux環境下安裝Tableau Server 339
18.5.1 正式安裝前的必要準備 339
18.5.2 安裝Tableau Server步驟 339
18.5.3 注冊與激活Tableau Server 340
18.5.4 配置與初始化Tableau Server 341
18.5.5 登錄Tableau Server服務器 342
18.6 練習題 343
附錄A Tableau的主要函數 344
附錄B 安裝MongoDB 367
附錄C 快速安裝Cloudera 371
附錄D Tableau麵試問題及答案 374
參考文獻 379
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