數據可視化分析:Tableau 原理與實踐 (全彩)

喜樂君

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商品描述

本書系統地講解了Tableau Prep Builder和Tableau Desktop的原理與實踐應用。
全書以可視化分析、Tableau計算為重點,詳細介紹瞭如何理解數據的層次、
如何使用Tableau Prep Builder整理和準備數據、如何使用Tableau Desktop開展敏捷數據分析、
Tableau高級互動,特別是深入介紹了Tableau的各種計算,從而以有限的數據實現無限的業務場景分析。
全書貫穿數據與問題的層次分析方法,並用實例加以說明,
不僅適合希望系統學習Tableau的初學者,而且適合Tableau的中高級分析師。

作者簡介

喜樂君

山東大學政治學本科、教育學碩士,Tableau Desktop QA、Server QA官方技術認證,Tableau官方合作夥伴。
多年央企、民企、創業經歷,歷經人資行政經理、董事長助理、業務經理、項目經理等職,熱愛讀書,
特別是技術、心理學,用心寫好一本書,全心全意為客戶服務。
“喜樂君”(yupengwu.com)博客作者。

目錄大綱

目錄
第1篇從數據到圖形:Tableau可視化
第1章可視化分析:進入大數據時代的理性與直覺之門
1.1數據金字塔:從數據到決策有多遠?
1.2直覺先於理性:可視化的心理學
1.3 Tableau:大數據時代的“梵高”
1.4 Tableau快速學習路線圖

第2章數據可視化:理念與基礎
2.1從Excel到Tableau:不同的視角與層次思維
2.1. 1 IT分析師和業務人員看待數據的不同視角
2.1.2數據分析的層次模型
2.1.3層次、聚合度和顆粒度
2.2數據基礎概念:字段、圖形與拖曳邏輯
2.2.1編碼:從真實世界到虛擬世界
2.2.2數據分析的兩種表達方式:數據交叉表與可視化圖表
2.2.3字段的兩種分類:維度和度量
2.2.4字段的兩種特徵:連續和離散
2.2.5從字段到圖形:Tableau Desktop的設計邏輯
2.3 Tableau Desktop初級可視化:過程與方法
2.3.1數據連接:建立連接和基本整理
2.3.2數據可視化:基本方法與基本圖形
2.3.3數據洞察:組合與互動
2.3.4分享數據見解

第3章數據準備:用Prep Builder進行數據整理與結構調整
3.1 Prep Builder基礎操作
3.2初級字段整理:數據清理和篩選
3.2.1數據拆分
3.2.2數據分組
3.2.3篩選器
3.2.4字符串清理
3.3中級結構整理:數據轉置
3.3.1 Prep Builder和Desktop的列至行轉置
3.3.2 Prep Builder的行至列轉置
3.4高級結構整理:數據聚合
3.4.1聚合的必要性和用法——單一層次聚合
3.4.2 FIXED LOD——獨立層次聚合
3.4.3 Prep Builder聚合的註意事項
3.5高級計算:在Prep Builder中計算排名
3.5. 1單一維度的排名計算
3.5.2具有分區字段的排名計算
3.5.3行級別排名與密集排名

第4章數據準備:數據合併與數據建模
4.1行級別合併:並集、連接與Desktop方法
4.1. 1數據並集
4.1.2數據連接
4.1.3並集與連接的異同點
4.2視圖級別合併:數據混合與Desktop方法
4.2.1使用Desktop進行數據混合
4.2.2數據混合的邏輯及其與連接的差異
4.3使用Prep Builder做數據合併
4.3.1使用Prep Builder完成數據並集
4.3.2使用Prep Builder做數據連接
4.3.3使用Prep Builder完成“數據混合”:聚合+連接
4.4如何選擇數據合併方式
4.5數據模型:數據關係
4.5 .1從物理表到邏輯表:數據關係的背景與特殊性
4.5.2數據模型(上):以數據關係實現數據連接
4.5.3數據模型(下):建立物理層和邏輯層的多層關係
4.5.4改善數據模型的性能(上):關係類型
4.5.5改善數據模型的性能(下):引用完整性
4.5.6從數據合併邁向數據建模
4.6數據準備綜合應用
4.6.1使用Prep Builder快速合併和整理Excel數據
4.6.2使用Prep Builder匹配和整合SAP HANA多表數據
4.7為什麼Prep Builder是數據整理的首選
4.8如何優雅地使用Prep Builder
4.8.1思考和問題先於數據
4.8.2層次思維是關鍵
4.8.3各有所長:與其他工具的匹配和合作
4.8.4 Prep Builder與Desktop的最佳結合

第5章可視化分析與探索
5.1 Tableau報表可視化的三步驟
5.1.1整理字段:理解數據表中的獨立層次結構
5.1.2工作表:依據字段的層次結構完成數據可視化
5.1.3儀表板:探索不同數據之間的關聯關係
5.2 Tableau複雜業務問題中的關聯分析
5.2.1多數據分析:每個數據表行級別的唯一性
5.2.2即席計算:通過計算字段完善分析模型
5.2.3數據解釋:AI驅動的智能關聯分析
5.3如何選擇可視化圖錶框架
5.3.1常見的問題類型與圖表
5.3.2從簡單可視化到復雜可視化
5.4高級可視化功能
5.4.1度量名稱與度量值:並排比較多個度量
5.4.2條形圖雙軸:各個子類別的銷售額和利潤
5.4.3堆疊度量與重疊度量:重疊比較多個度量
5.4.4聚合度量與解聚度量
5.5可視化增強分析技術
5.5.1常用篩選器及其優先級
5.5.2集
5.5.3參數
5.5.4分組和分層結構
5.5.5排序:對數據按照規則排序
5.5.6參考線、參考區間、分佈區間和盒須圖
5.6格式設置
5.6.1通過標籤設置突出度量值
5.6.2工具提示的高級設置
5.6 .3其他常見設置

第6章地理位置可視化
6.1 Tableau地理分析簡介
6.2符號地圖和填充地圖
6.3點圖和熱力圖
6.4路徑地圖
6.5空間函數
6.6地圖與形狀的結合:自定義圖形與HEX函數

第7章與數據對話:信息呈現與高級交互
7.1比“數據”更多:從工作簿到儀表板
7.1.1儀表板:可視化七巧板
7.1.2精確設計和佈局
7.1.3更節省空間的折疊工