数据可视化分析 分析原理和Tableau、SQL实践 第2版

"以Tableau Desktop的应用为中心，借工具讲解原理，以原理深化工具应用 由点及面地介绍了业务分析的思考和原理 提出了实践性的“业务—数据—分析”层次框架 以三类“详细级别”的概念贯通数据模型、高级筛选和高级计算三大主题"

   本书以敏捷分析工具Tableau为基础，部分章节辅以SQL讲解，系统介绍了数据可视化分析的体系和方法，内容涵盖问题分析方法、数据合并和建模、可视化图形的选择和构建、多种交互方式及其组合、仪表板设计与高级交互、基本计算和高级计算等。

本书以Tableau Desktop的应用为中心，借工具讲解原理，以原理深化工具应用，并由点及面地介绍了业务分析的思考和原理，特别是提出了实践性的"业务―数据―分析”层次框架，并以三类"详细级别”的概念贯通数据模型、高级筛选和高级计算三大主题。

本书重点介绍工具应用背后的思考方式和原理，帮助读者建立"详细级别”的思考框架，举一反三，从而实现多维、结构化分析。

"喜乐君 Tableau Visionary（2020—2023）、数据分析咨询顾问、培训讲师·敏捷BI“布道师”。 连续创业者、上海唯知唯识创始人。 山东大学法学学士、教育学硕士，首届“硕士研究生国家奖学金”获得者。 站在业务角度、深入行业一线，借Tableau洞悉敏捷分析，重新理解和诠释“业务数据分析”。"

内容及说明XVIII
第1篇奠基：数字化转型与业务分析原理
第1章数字化转型：21世纪的机遇与挑战2
1.1理解数据的层次及分析的价值2
1.2数据应用的3个阶段4
1.2.1初级·报表展现：信息的整理与固定展现5
1.2.2中级·业务分析：分析辅助决策，决策创造价值7
1.2.3终极·智能商业：大数据重塑商业模式8
1.3数字化转型到底“转”什么10
1.3.1塑造实事求是的数据文化：一切用数据说话10
1.3.2数字化转型源自各个业务场景的数字化和持续进化12
1.3.3业务和技术兼备的很好中心和分析型人才13
1.3.4统一并持续优化分析方法论，提高分析效率和准确性15
参考资料18
第2章“业务―数据―分析”体系与企业数据地图19
2.1“业务―数据―分析”体系：BDA分析框架19
2.1.1分析层：指标体系建设和分析仪表板21
2.1.2数据层：数据管理与数据仓库22
2.1.3业务层：业务流程与“业务在线化”23
2.2建立全局视角：企业数据地图24
2.3两种企业级分析推进路径：“自上而下”与“自下而上”26
2.3.1自下而上：从数据出发的分析之路26
2.3.2自上而下：从问题和指标出发的分析之路27
2.4可视化是大数据分析的桥梁和媒介28
2.4.1数字、文字的可视化及可视化要素28
2.4.2从可视化到抽象分析：走向仪表板和高级分析30
2.5TABLEAU：大数据敏捷业务分析的“代表作”32
参考资料34
第3章业务可视化分析：关键概念与方法论35
3.1解析问题结构、理解聚合过程和指标35
3.1.1问题的结构及其相互关系36
3.1.2聚合是问题分析的本质38
3.1.3基于聚合的字段分类：维度描述问题，度量回答问题40
3.1.4指标是聚合度量的业务形态41
3.2明细表与聚合表：聚合的逻辑过程42
3.2.1业务明细表和问题聚合表：聚合的起点和终点43
3.2.2物理表与逻辑表：数据表的抽象类型45
3.2.3字段的数据类型：数据表字段的抽象类型46
3.3可视化图形：聚合交叉表的“另一面”49
3.3.1问题类型与可视化增强分析50
3.3.2可视化背后的数据类型：连续和离散51
3.3.3Tableau中的字段属性及其作用55
3.4简单问题的“三步走”方法和TABLEAU示例56
3.5聚合度和详细级别：构建复杂问题层次理论58
3.5.1数据明细表和聚合度：多个问题的基准点和衡量尺度59
3.5.2详细级别：不同“聚合度”问题对应的抽象依据60
3.5.3结构化分析的两个应用方向62
3.5.4关键概念汇总：聚合、聚合度、详细级别、颗粒度64
参考资料66
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