34招精通商业智能数据分析 Power BI和Tableau进阶实战

作品简介

《34招精通商业智能数据分析：Power BI和Tableau进阶实战》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中的实现方法。其中不仅涉及Power BI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。

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

作品目录

• 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
• 1.5 数据可视化的技、术与道
• 第2章 基础知识
• 2.1 Tableau计算精要
• 2.2 Power BI计算精要
• 2.3 时间函数
• 2.4 参数
• 2.5 度量单位
• 2.6 透视与逆透视
• 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
• 3.2 第2招：非季节性环比分析
• 3.3 第3招：YTD（年初至今）日期同比分析
• 3.4 第4招：平均值与期末值分析
• 3.5 第5招：个体趋势变化分析
• 3.6 第6招：累积增长分析
• 第4章 排名分析
• 4.1 第7招：静态排名分析
• 4.2 第8招：动态排名分析
• 4.3 第9招：排名变动分析
• 第5章 分类分析
• 5.1 第10招：静态分类分析
• 5.2 第11招：动态分类分析I
• 5.3 第12招：动态分类（分类重叠）分析II
• 第6章 差异分析
• 6.1 第13招：异常值检测分析
• 6.2 第14招：差异分析
• 6.3 第15招：总体与个体分析
• 6.4 第16招：单值与平均值差异分析
• 第7章 分布分析
• 7.1 第17招：次数分布分析
• 7.2 第18招：时间分布分析
• 7.3 第19招：合计百分比分布分析
• 7.4 第20招：静态象限图分析
• 7.5 第21招：动态象限图分析
• 7.6 第22招：帕累托分析
• 第8章 占比分析
• 8.1 第23招：群体占比分析
• 8.2 第24招：地理位置占比分析
• 8.3 第25招：堆积百分比分析
• 8.4 第26招：占比统计分析
• 第9章 相关性分析
• 9.1 第27招：交叉分析
• 9.2 第28招：篮子分析
• 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
• 10.2 第30招：动态历史变化趋势分析
• 10.3 第31招：返回客户分析
• 10.4 第32招：流失客户分析
• 10.5 第33招：复活客户分析
• 10.6 第34招：客户群年度购买频次分析