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Tableau商业分析从新手到高手 作者:美智讯(Bizinsight)

Tableau商业分析从新手到高手 作者:美智讯(Bizinsight)

Tableau商业分析从新手到高手 出版社:电子工业出版社

Tableau商业分析从新手到高手 内容简介

Tableau商业分析从新手到高手 目录

Tableau商业分析从新手到高手 精彩文摘

《Tableau商业分析从新手到高手》共分为四个部分,分别是产品主题分析、客户主题分析、营销主题分析、技术扩展主题。《Tableau商业分析从新手到高手》偏重于商业分析思路的讲解,采用6个人物场景对话的方式讲授商业问题。每一章的结构是:先抛出商业环境中一个真实的具有挑战性的业务或需要决策的问题,然后提出解决问题的思路并得出结论(即“分析思路”部分),再介绍如何用Tableau实现其中的关键部分(即“技术实现”部分)。“分析思路”部分,通常与具体的软件工具无关;Tableau“技术实现”部分,如果用到了R或Kettle等相关软件工具,则在相应节中呈现详细的操作步骤。《Tableau商业分析从新手到高手》适合企业中从事数据分析岗位1~3年的职场人员作为自学教程,也适合作为大中专院校相关专业的教学参考书,也适合社会上的商业分析类培训机构作为教材使用。前言第一部分 产品主题分析第1章 见微知著:快速了解产品线状况1.1 分析思路:两个女装品牌的产品线分析(1.0版)1.2 技术实现:应用Tableau实现1.1节的分析1.3 拓展技术专题1:盒须图1.4 拓展技术专题2:Tableau连接其他数据库第2章 对比出真知:如何评估产品线的优劣2.1 分析思路:两个女装品牌的产品线分析(2.0版)2.2 技术实现:用Tableau实现2.1节的分析2.3 拓展技术专题3:数据清理第3章 穿越时空:结合时间发现销售模式的特征3.1 一年销售期产品混合线图分析(不合理的方法)3.2 长周期分组分析(萧岚的分析)3.3 技术实现:用Tableau实现3.2节的分析3.4 拓展技术专题4:根据数值等级自动分组第4章 是否赔本赚吆喝?产品价值如何综合评估4.1 产品促销情况的初步探查4.2 数据预处理工具:Kettle4.3 Kettle的数据处理过程4.4 产品促销价值的再分析4.5 技术实现:用Tableau技术实现综合分析气泡图第二部分 客户主题分析第5章 拒绝平均人:对客户进行合理的分群5.1 分析思路:依据行为将客户分群5.2 技术实现:用Tableau技术实现5.1节的分析5.3 拓展技术专题5:直方图和散点图5.4 拓展技术专题6:Tableau与R语言5.5 拓展技术专题7:聚类分析第6章 重塑客户漏斗:研究客户流失模式,识别关键因素6.1 分析思路:客户留存漏斗分析6.2 技术实现:用Tableau技术实现6.1节的分析6.3 拓展技术专题8:分析的数据粒度第7章 简约不简单:RFM分析与客户生命期分析结合7.1 分析思路:关于客户生简周期的分析7.2 技术实现:用Tableau技术实现7.1节的分析第8章 你之蜜糖,我之砒霜:不同客户对价格优惠的态度观察8.1 分析思路:优惠券的使用情况分析8.2 技术实现:用Tableau技术实现8.1节的分析8.3 拓展技术专题9:价格弹性第三部分 营销主题分析第9章 抛弃糊涂账:如何衡量媒体的营销价值9.1 分析思路:媒体的测量和筛选9.2 技术实现:用Tableau技术实现9.1节的分析第10章 不猜测,不盲从:A/B测试分析10.1 分析思路:新套装促销的A/B测试10.2 分析思路:用Tableau实现10.1节的分析10.3 拓展技术专题10:A/B测试第11章 大巧若拙:重新认识购物篮分析11.1 分析思路:购物篮分析11.2 技术实现:用Tableau技术实现11.1节的分析11.3 拓展技术专题11:购物篮Lift(提升)指标第四部分 技术扩展主题第12章 人言可畏:快速捕获客户对产品的关键评价12.1 获取评论数据12.2 相关软件安装及介绍12.3 R语言的中文分词及处理12.5 技术实现:分词文件的Tableau可视化分析12.6 拓展技术专题12:文本分析的要点与难点第13章 设计仪表盘:谁敢说自己不是“外貌协会”13.1 报表的设计原则13.2 报表的美化第14章 使用与管理Tableau Server:分享意味着价值14.1 Tableau Server概述14.2 Tableau架构概述14.3 用户访问架构14.4 大小调整和可扩展性14.5 Tableau Server使理模式14.6 Tableau Server使理工具14.7 安全性14.8 Tableau Server部署概要第15章 Tableau的新功能与新版本:速度与激情15.1 Hyper介绍15.2 Maestro数据处理15.3 Tableau的最新版本介绍2.数据异常值的识别处理通过散点图或者直方图可以很容易地识别数据中的“异常值”。如果数据展现的特征异?于群体,或者某条记录的值比多数值都大很多、这样的记录是不是真正的异常,需要根据业?务经验进行逻辑判断,然后再选择合适的处理方法。一旦确定为异常值,Tableau中可以设置筛选条件过滤异常值。值的筛选有多种方式:(1)使用图表筛选器面板。将需要设置为筛选条件的字段拖动到筛选器面板,然后设置筛选条件,这样可以在数据表级别过滤掉一些不需要的异常记录。(2)在数据连接源过滤数据。这样,所有使用同一数据源的数据表都会被过滤。例?如:在客户主题的优惠券分析中(在第8章会介绍),如果用券比率大于1,则为异常值,?应该过滤掉这类数据。可以在数据源视图中单击筛选器的编辑项目,对数据源总体添加一个?『用券比率』字段,并设置筛选条件“至多为1”。(3)数据重构。数据重构就是实行行/列数据格式的转化。Tableau在数据源提供了一?个数据重构的功能。

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