大话数据分析 Tableau数据可视化实战 PDF下载

第0章　没有Tableau的日子	1


第 1章　分析师起步：Tableau的第 一堂课	5


1.1　先了解一下Tableau公司	5


1.2　动手连接数据吧	8


1.3　发现销售规律：时间序列分析	21


1.4　洞察亏损地区：地理维度分析	35


1.5　探究产品亏损的原因：产品维度分析	40


1.6　初步客户画像：客户维度分析	49


1.7　呈现你的观点和结论：仪表板和故事	51


第 2章　破解难题：Tableau连接复杂Excel数据	60


2.1　陷入困难	60


2.2　Tableau轻松搞定	63


第3章　通过数据洞察业务：Tableau计算基础	75


3.1　雾霾对客服是否有影响	75


3.2　计算实际发货周期	77


3.3　可视化最佳实践：为什么不用饼图	79


3.4　从概况到细节：具体至每笔交易发


货状态	84


3.5　数据分析师的台历：台历图	88


第4章　初识表计算	92


4.1　如果生意本来就很好，还需要分析吗	92


4.2　基础表计算选项	93


4.3　计算依据难度1级：表横穿向下	96


4.4　计算依据难度2级：区横穿向下	99


4.5　计算依据难度3级：单元格内


表计算	101


4.6　计算依据难度4级：特定维度	102


4.7　计算依据难度5级：多维度组合	104


4.8　计算依据难度6级：重启顺序	109


4.9　计算依据难度7级：嵌套表计算	112


第5章　增收不增利，成长有隐忧：Tableau计算进阶	115


5.1　数据可能误导决策	115


5.2　聚合非聚合	118


5.3　Tableau函数一瞥	124


第6章　欢迎进入Tableau计算深水区：LOD表达式概述	128


6.1　有道理的奇葩要求	128


6.2　LOD基础	129


6.3　过滤后的全国占比问题：FIXED应用	132


6.4　每个省最大的客户：INCLUDE应用	135


6.5　对标分析：EXCLUDE应用	137


第7章　老客户贡献分析：集的应用	140


7.1　吵架也要有数据支持	140


7.2　如何从数据中找出头绪	141


7.3　客户跟踪分析	144


7.4　集合的创建和使用	147


7.5　客户发展分析	149


7.6　老客户究竟贡献有多大	153


第8章　客户80/20定律：快速嵌套表计算	159


8.1　数据平息争论	159


8.2　客户流失分析	161


8.3　80/20分析：客户帕累托	163


第9章　关注重点产品：排序	169


9.1　Top N中的陷阱	169


9.2　rank方法	172


9.3　嵌套排序	175


9.4　合并字段方法	177


9.5　Index方法	181


第 10章　数据桶与指标分段：数据分组	185


10.1　按照销售量的简单分组	185


10.2　数据桶	200


10.3　产品帕累托	202


第 11章　销售要重新划地盘儿啦：手工分组	203


11.1　调整销售区划	203


11.2　产品归类分组	209


11.3　用函数切分产品名称，获取品牌


信息	211


第 12章　灵活的KPI分析：数据混合与嵌套表计算	212


12.1　卖得多就是业绩好吗	212


12.2　实际值遇到目标值，得到KPI：


数据混合和表计算	214


12.3　紧盯目标：标靶图	219


12.4　各种TD的分析	221


12.5　混合，然后去掉混合	237


12.6　不关联的混合	246


第 13章　提升分析性能：数据提取	249


13.1　快则酣畅，慢则憋气	249


13.2　条件都选好再刷新	250


13.3　性能分析	251


13.4　实时与提取	253


第 14章　把数据分析和网络百科相连：动态仪表板	260


14.1　不公平的对比分析	260


14.2　引导式分析	262


14.3　仪表板操作	265


14.4　仪表板上的URL动作	268


14.5　悬停加亮	271


第 15章　一切都可以图形化：自定义地图应用详解	276


15.1　地图的玩法	276


15.2　背景地图标记应用	277


15.3　背景图片上画线	283


15.4　背景图片上画多边形区域	285


第 16章　更多的灵活与互动性：参数概述	287


16.1　问题	287


16.2　变动的Top N	288


16.3　可变的维度和度量	293


16.4　What-if分析	295


16.5　切换不同的图表	297


第 17章　分析常常就是筛选过程：筛选器概述	302


17.1　筛选的基本原理	302


17.2　各种筛选器的优先顺序	313


17.3　筛选器的作用范围	323


第 18章　让数据更生动：自定义形状	325


18.1　仪表板上的产品分析	325


18.2　自定义形状	329


18.3　可能的应用场景	333


第 19章　流向分析：桑基十八式	336


19.1　流向问题的提出	336


19.2　桑基十八式	340


第 20章　数据准备也能可视化：Tableau Prep	353


第 21章　职业困惑：数据分析师有没有前途	377


21.1　机会与困惑	377


21.2　锚点分析	379


21.3　柳暗花明	385