34招精通商业智能数据分析:Power BI和Tableau进阶实战 雷元 著 新华文轩网络书店 正版图书
数据库 左手Power BI,右手Tableau34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! 新华书店全新正版书籍
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69.8
全新
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作者 雷元
出版社 电子工业出版社
出版时间 2019-12
版次 1
装帧 其他
货号 1202006094
上书时间 2023-02-13
商品详情
品相描述:全新
新华文轩网络书店 全新正版书籍
商品描述
"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! 微软高级销售总监唐安策作序 玛氏亚太区IT运营总监郑鹏作序 "
图书标准信息
作者
雷元
出版社
电子工业出版社
出版时间
2019-12
版次
1
ISBN
9787121376108
定价
69.80元
装帧
其他
开本
128开
纸张
胶版纸
页数
264页
字数
390千字
【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,*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。
【目录】
第1章 自助式BI的特点 / 1 1.1 自助式BI的崛起 / 1 1.2 派生维度的概念 / 3 1.3 Power BI 与Tableau的诞生 / 5 1.4 Power BI和Tableau 的对比 / 7 1.5 数据可视化的技、术与道 / 15 第2章 基础知识 / 18 2.1 Tableau计算精要 / 18 2.2 Power BI 计算精要 / 21 2.3 时间函数 / 26 2.4 参数 / 32 2.5 度量单位 / 36 2.6 透视与逆透视 / 39 2.7 组的应用 / 43 2.8 数据桶的应用 / 45 2.9 移动平均值、中位数、众数与百分位数统计 / 46 第3章 趋势分析 / 57 3.1 第1招:季节性同比分析 / 57 3.2 第2招:非季节性环比分析 / 62 3.3 第3招:YTD(年初至今)日期同比分析 / 66 3.4 第4招:平均值与期末值分析 / 74 3.5 第5招:个体趋势变化分析 / 79 3.6 第6招:累积增长分析 / 83 第4章 排名分析 / 88 4.1 第7招:静态排名分析 / 88 4.2 第8招:动态排名分析 / 94 4.3 第9招:排名变动分析 / 98 第5章 分类分析 / 104 5.1 第10招:静态分类分析 / 104 5.2 第11招:动态分类分析I / 107 5.3 第12招:动态分类(分类重叠)分析II / 111 第6章 差异分析 / 115 6.1 第13招:异常值检测分析 / 115 6.2 第14招:差异分析 / 120 6.3 第15招:总体与个体分析 / 126 6.4 第16招:单值与平均值差异分析 / 133 第7章 分布分析 / 139 7.1 第17招:次数分布分析 / 139 7.2 第18招:时间分布分析 / 142 7.3 第19招:合计百分比分布分析 / 145 7.4 第20招:静态象限图分析 / 150 7.5 第21招:动态象限图分析 / 155 7.6 第22招:帕累托分析 / 166 第8章 占比分析 / 175 8.1 第23招:群体占比分析 / 175 8.2 第24招:地理位置占比分析 / 178 8.3 第25招:堆积百分比分析 / 183 8.4 第26招:占比统计分析 / 187 第9章 相关性分析 / 192 9.1 第27招:交叉分析 / 192 9.2 第28招:篮子分析 / 198 第10章 综合示例 / 209 10.1 第29招:客户最大消费额与平均消费额分析 / 209 10.2 第30招:动态历史变化趋势分析 / 213 10.3 第31招:返回客户分析 / 225 10.4 第32招:流失客户分析 / 232 10.5 第33招:复活客户分析 / 239 10.6 第34招:客户群年度购买频次分析 / 242
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