编辑推荐

适读人群 ：数据分析初学者；需要了解Power BI或者 Tableau工具的读者

通过本书，你将学会34种商业智能数据分析方法，68种实现方法

轻松成为商业智能数据分析高手！

内容简介

如果将数据的价值比喻成财富（这种财富往往被埋藏在冗杂的数据的深处，不为人所知），那么Power BI 和Tableau 就像是强大的挖掘机。本书将为你打开商业数据分析之门，你将和笔者一道参与使用挖掘机掘宝的有趣游戏。

本书介绍了商业数据分析中常用的34种方法，包括趋势分析、排名分析、分类分析、差异分析、分布分析、占比分析、相关性分析，及其在Power BI和Tableau中的实现。

其中不仅涉及PowerBI和Tableau的工具特色及对比，还涉及数据分析的方法与思想，相当于用一条线将散落的珍珠串成一条美丽的项链。君子不器，纵使Power BI 和Tableau是商业数据分析的利器，最终的商业价值也是由挖掘者的智慧所决定的。本书教你如何像商业分析师一样思考，挖掘商业数据背后的价值。

本书适合数据分析初学者、需要了解Power BI或者Tableau工具的读者阅读，也可作为商业数据分析师的参考用书。

作者简介

雷元：微软BI认证专家、微软认证讲师；曾任职于多家IT企业，如微软、惠普、希捷。在玛氏公司从事数据分析工作已经6年，熟悉Power BI与Tableau敏捷BI的应用，负责公司用户培训服务，热心于BI知识创作与传播。

章节目录

版权信息

内容简介

写在前面

序一

序二

序三

前言 写给“滚雪球”前的你

彼得的自助数据分析推广笔记

第1章 自助式BI的特点

1.1 自助式BI的崛起

1.2 派生维度的概念

1.3 Power BI与Tableau的诞生

1.4 Power BI和Tableau 的对比

1.4.1 第一回合：视觉呈现和易用性

1.4.2 第二回合：数据准备

1.4.3 第三回合：数据建模

1.4.4 第四回合：生态系统

1.4.5 第五回合：产品与服务费用

1.4.6 第六回合：安全控制

1.5 数据可视化的技、术与道

第2章 基础知识

2.1 Tableau计算精要

2.1.1 表计算

2.1.2 详细层级计算

2.2 Power BI 计算精要

2.2.1 Power BI与Excel

2.2.2 度量与计算列

2.2.3 行上下文与筛选上下文

2.2.4 DAX精华公式

2.3 时间函数

2.3.1 Tableau的时间函数

2.3.2 Power BI中的时间函数

2.4 参数

2.4.1 Tableau参数

2.4.2 Power BI参数

2.5 度量单位

2.5.1 Tableau的度量单位

2.5.2 Power BI的刻度单位

2.6 透视与逆透视

2.6.1 逆透视

2.6.2 透视

2.7 组的应用

2.8 数据桶的应用

2.9 移动平均值、中位数、众数与百分位数统计

第3章 趋势分析

3.1 第1招：季节性同比分析

3.1.1 在Tableau中的实现步骤

3.1.2 在Power BI中的实现步骤

3.2 第2招：非季节性环比分析

3.2.1 在Tableau中的实现步骤

3.2.2 在Power BI中的实现步骤

3.3 第3招：YTD（年初至今）日期同比分析

3.3.1 在Tableau中的实现步骤

3.3.2 在Power BI中的实现步骤

3.4 第4招：平均值与期末值分析

3.4.1 在Tableau中的实现步骤

3.4.2 在Power BI中的实现步骤

3.5 第5招：个体趋势变化分析

3.5.1 在Tableau中的实现步骤

3.5.2 在Power BI中的实现步骤

3.6 第6招：累积增长分析

3.6.1 在Tableau中的实现步骤

3.6.2 在Power BI中的实现步骤

第4章 排名分析

4.1 第7招：静态排名分析

4.1.1 在Tableau中的实现步骤

4.1.2 在Power BI中的实现步骤

4.2 第8招：动态排名分析

4.2.1 在Tableau中的实现步骤

4.2.2 在Power BI中的实现步骤

4.3 第9招：排名变动分析

4.3.1 在Tableau中的实现步骤

4.3.2 在Power BI中的实现步骤

第5章 分类分析

5.1 第10招：静态分类分析

5.1.1 在Tableau中的实现步骤

5.1.2 在Power BI中的实现步骤

5.2 第11招：动态分类分析I

5.2.1 在Tableau中的实现步骤

5.2.2 在Power BI中的实现步骤

5.3 第12招：动态分类（分类重叠）分析II

5.3.1 在Tableau中的实现步骤

5.3.2 在Power BI中的实现步骤

第6章 差异分析

6.1 第13招：异常值检测分析

6.1.1 在Tableau中的实现步骤

6.1.2 在Power BI中的实现步骤

6.2 第14招：差异分析

6.2.1 在Tableau中的实现步骤

6.2.2 在Power BI中的实现步骤

6.3 第15招：总体与个体分析

6.3.1 在Tableau中的实现步骤

6.3.2 在Power BI 中的实现步骤

6.4 第16招：单值与平均值差异分析

6.4.1 在Tableau中的实现步骤

6.4.2 在Power BI中的实现步骤

第7章 分布分析

7.1 第17招：次数分布分析

7.1.1 在Tableau中的实现步骤

7.1.2 在Power BI中的实现步骤

7.2 第18招：时间分布分析

7.2.1 在Tableau中的实现步骤

7.2.2 在Power BI中的实现步骤

7.3 第19招：合计百分比分布分析

7.3.1 在Tableau中的实现步骤

7.3.2 在Power BI中的实现步骤

7.4 第20招：静态象限图分析

7.4.1 在Tableau中的实现步骤

7.4.2 在Power BI中的实现步骤

7.5 第21招：动态象限图分析

7.5.1 在Tableau中的实现步骤

7.5.2 在Power BI中的实现步骤

7.6 第22招：帕累托分析

7.6.1 在Tableau中的实现步骤

7.6.2 在Power BI中的实现步骤

第8章 占比分析

8.1 第23招：群体占比分析

8.1.1 在Tableau中的实现步骤

8.1.2 在Power BI中的实现步骤

8.2 第24招：地理位置占比分析

8.2.1 在Tableau中的实现步骤

8.2.2 在Power BI中的实现步骤

8.3 第25招：堆积百分比分析

8.3.1 在Tableau中的实现步骤

8.3.2 在Power BI中的实现步骤

8.4 第26招：占比统计分析

8.4.1 在Tableau中的实现步骤

8.4.2 在Power BI中的实现步骤

第9章 相关性分析

9.1 第27招：交叉分析

9.1.1 在Tableau中的实现步骤

9.1.2 在Power BI中的实现步骤

9.2 第28招：篮子分析

9.2.1 在Tableau中的实现步骤

9.2.2 在Power BI中的实现步骤

第10章 综合示例

10.1 第29招：客户最大消费额与平均消费额分析

10.1.1 在Tableau中的实现步骤

10.1.2 在Power BI中的实现步骤

10.2 第30招：动态历史变化趋势分析

10.2.1 在Tableau中的实现步骤

10.2.2 在Power BI中的实现步骤

10.3 第31招：返回客户分析

10.3.1 在Tableau中的实现步骤

10.3.2 在Power BI中的实现步骤

10.4 第32招：流失客户分析

10.4.1 在Power BI中的实现步骤

10.4.2 在Tableau中的实现步骤

10.5 第33招：复活客户分析

10.5.1 在Power BI中的实现步骤

10.5.2 在Tableau中的实现步骤

10.6 第34招：客户群年度购买频次分析

10.6.1 在Tableau中的实现步骤

10.6.2 在Power BI中的实现步骤

34招精通商业智能数据分析：Power BI和Tableau进阶实战是2019年由电子工业出版社出版,作者雷元。

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