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Tableau商業分析從新手到高手（視頻版） ( 簡體 字) |
| 作者：何業文,季剛 | 類別：1. -> 程式設計 -> Tableau |
| 譯者： |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 54403
詢問書籍請說出此書號！【有庫存】
NT售價： 545 元 |
| 出版日：4/1/2021 |
| 頁數：256 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787121409486 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：本書講什么
本書主要講解 Tableau 的使用方法，而不是 Tableau 的操作方法。
Tableau 作為一個操作簡單的可視化分析軟件，在連接好數據后，通過拖動鼠很快就可以獲得一幅可視化作品，至于它是美觀的或者丑陋的，取決于使用者的審美能力和一些運氣。但無論怎樣，快速生成圖形僅僅是 Tableau 提供的能力，并不是它存在的主要價值。
數據是一種數字化的信息承載形式。只有使用者通過工具處理數據，從中捕獲到需要的信息，并且使用信息指導現實的行動，才會讓數據產生價值。
可視化技術的主要目標是幫助用戶高效地捕獲數據中的信息。掌握了 Tableau 的各種功能，能夠制作各種數據圖表，并不算會使用軟件。將軟件作為一種工具，熟練地操作和探索數據，發現有價值的東西，才是軟件的使用之道。
所以，我們盡量還原了一些現實商業分析場景，展現了在這些場景下如何結合數據和 Tableau 的可視化技術，對多種商業問題進行探索和解答。希望通過這樣的方式讓讀者更容易學會使用 Tableau，快速成為一名合格的數據分析師，而非軟件操作匠人。
基于這樣的目標，本書每個部分的開始，都是先結合數據圖表進行某種商業分析。分析邏輯有時候簡單，有時候復雜，有時候沒有獲得確定答案，但這就是商業分析環境的現實情況，我們盡量把它還原出來，以幫助讀者了解在真實分析環境中，如何更好地使用 Tableau 解決問題。
本書在深挖軟件能力的同時，也展現了軟件的局限在哪里，以及如何結合其他工具和技術更好地解決問題。當然，本書主要內容還是關于 Tableau 的，對其他技術的介紹，更多的是給讀者一種信息線索，指出 Tableau 和其他相關工具組合運用的方向。
Tableau 的產品除我們所重點講解的 Tableau Desktop 之外，還包括 Tableau Prep 和Tableau Server 兩個部分。本書也對這兩部分進行了相應的介紹和講解，將三種工具結合起來，可以讓 Tableau 發揮出更大的價值。
數據分析師必須是踐行者，所以本書在每個分析思路的后面，闡述了可視化圖形的實現方式。在文字上，本書沒有將這兩部分糅合到一起，因為軟件的實現操作和對數據圖形的觀察分析本質上是兩種思維，我們不希望這兩種思維互相干擾。
這種結構設置的另一個好處是，避免技術高手重復閱讀自己已掌握的知識（對軟件非常熟悉的用戶，看到圖形時一般就已經知道如何實現，重復閱讀操作過程是浪費時間）。
在本書中，每一章節的末尾部分為練習題，可以根據每章所學知識舉一反三，進行獨立的數據分析，讓學習者能夠更好地領會書中的內容。習題是規范的，也是發散的，可以開拓思維，用所學知識從不同角度對題目進行探究，答案并不唯一，更重要的是過程。
案例數據及商業場景的設定
常見數據軟件的操作案例使用的數據要么是一些玩具性質的數據集 a，只能演示軟件功能，反映不出分析師面對的現實復雜情況和軟件功能的現實意義 ；要么是國外一些公開的數據集，國內的用戶進行學習的時候，很難進行場景代入，分析也沒有感覺。
本書內容融合了很多項目的實際經驗，書中案例都是基于真實商業場景重新構建的數據集，所用數據，除規模縮小、對關鍵信息進行脫敏以保證合法使用外，數據中的模式基本保留了“原汁原味”b。依托這些數據，書中盡量重現了 Tableau 可視化技術在各種現實商業環境下的應用，希望能帶給讀者一些有價值的啟發，幫助大家迅速建立起實戰能力。
具體來講，本書案例主要包括以下商業分析場景 ：
產品分析
產品線優劣的分析
銷售時間變化模式的分析
產品價值分析
客戶分析
客戶的合理分群
客戶留存分析
客戶生命期分析
產品促銷反應分析
營銷效果的分析
媒體的營銷價值分析
不同營銷策略的對比測試
購物籃分析
商品評論分析
電商平臺產品評論的綜合分析（文本分析）
重要說明 ：
現實商業環境的復雜性和解決方案的細節，遠遠超過本書所闡述的內容范圍。從分析上來說，不同企業的細節各不相同，可借鑒意義并不大。所以本書舍棄了很多細節，盡量陳述了比較通用的思維框架。讀者在參考案例進行實際分析時，可以參考主要思考邏輯，但細節需要結合各自情況因地制宜地做出調整。
Tableau 的正確使用方式
Tableau 自誕生之日起，就不斷地被用來與 Excel、Power BI、D3 等各種作圖相關的軟件進行對比，這充分證明了 Tableau 的影響力，但同時也說明了大家對它的誤解。雖然Tableau 官方在不斷重復“敏捷自助式分析”的設計初衷，但看來多數用戶并沒有充分理解Tableau 官方宣傳中所傳達的信息。
我們需要一種工具 ：能夠快速靈活地連接和整合數據，提供簡單的方式以實現從不同的角度觀察研究數據，計算和展示不同的指標，馬上分享獲得的結果，獲取反饋，并推進后續的分析。
Tableau 的設計初衷就是搭建這種工具，無論業務人員是自己連接數據進行分析，還是需要和其他相關人員分享和探討結果，都可以在 Tableau 體系中簡單快速地完成（隨著Tableau 版本的不斷更新，這種特性更加突出）。
理解了這些，你就會感受到 Tableau 提供的標準篩選控件，各種動態數據交互的展示方式，以及快速搭建“儀表板”和“故事板”能力所帶來的高效率，也更容易理解由于組件標準化造成的一些靈活度上的限制。本質上，Tableau 是為業務人員準備的，以靈活的可視化的方式“玩”數據的工具，而不是為開發者準備的產品再開發工具。
任何軟件都不是萬能的，雖然總有一些“大神”級別的人物，給出各種出乎意料的解決方案，完成各種軟件提供的標準能力之外的任務。誠然，這也是 Tableau 的強大之處，當人們需要一些超脫軟件標準能力的功能時，它仍能用一些方式來實現。
但我們應該明白，這些非常規的解決方式一定是有代價的，要么是工作量的增加，要么是軟件效率的低下從而導致無法進行大規模部署。而隨著 Tableau 版本更迭，一些外部插件也被允許使用到軟件中，這也讓軟件的功能愈發完善，一些意想不到的功能，隨之躍然于屏幕之上。同時，有些原本復雜的功能，也逐漸變得簡單。
但正常的用戶應該詳細了解軟件的設計初衷、優勢及能力的邊界，才能用好軟件。所以，Tableau 的用戶也應該知道如何正確地使用它，才能最大化地發揮其能力。雖然有人用 Tableau 繪制“維納斯”，但理智一點來說，還是應該充分利用它數據探索的敏捷性，利用它交流和展示數據信息方便的交互性，這樣才能發揮它最大的價值，物盡其用。
書寫約定
下面是說明書中使用的一些術語的書寫格式，方便幫助讀者快速理解內容。
（1）Tableau 工作界面和數據源界面的術語約定，如圖 1 和圖 2 所示。
圖 1? Tableau 工作界面的術語約定
圖 2? Tableau 數據源界面的術語約定
如果你曾經閱讀過 2015 年出版的《觸手可及的大數據分析工具 ：Tableau 案例集》，可跳過這一步，相信你對 Tableau 的界面已了然于胸。
（2） 技術方面的擴展知識單獨設有“拓展技術專題”體例。
（3）在對數據的操作說明中，為了避免讓讀者對軟件操作動作和操作數據對象的混淆，所有數據字段（有時稱為變量）都使用符號“『』”括起來，格式為『字段』。
（4）在文字說明中，軟件內部需要輸入和配置的內容用雙引號括起來。例如，在公式面板內輸入公式“{fixed[ 二級品類 ]:SUM( 銷售數量 )}”。
書中主要人物介紹
作為一本技術書，用人物場景對話的方式引出一些分析主題，好像不太正式。但很多技術書已經證實，這種不太“正式”的方式，有助于避免學習的枯燥，幫助讀者理解抽象的技術主題，提升記憶效率。畢竟向我們的大腦中輸入的總是一些陌生的技術詞匯，難免會導致瞌睡蟲泛濫。
為了讓讀者不至于混亂，圖 3 展示了書中主要虛擬人物的關系，其中還展示了每位人物的技術能力和行業背景，方便讀者快速理解對話主題。
圖 3 書中主要人物介紹
下面，讓我們從認識書中角色開始數據分析之旅吧。 位于三里屯 SOHO 的這家 Costa
咖啡店原來充斥著一種慵懶的氣息，以前大多是文化界和媒體的人到這兒來扯皮或小憩。如今周邊的文化公司多數都搬走了，政府批準了園區內企業享受高科技稅收優惠，于是一批軟件公司搬了進來。咖啡店里也經常有 IT 工程師來這兒寫代碼，還有一些軟件產品的小型發布會或技術研討會在這里召開，無形中，在咖啡店慵懶的氛圍中逐漸摻雜了更多的理性氣味，節奏也快了許多，別有一種新氣象……
最近，一群熱愛數據可視化和數據分析的人把這兒作為了聚集地，不定期地約著來喝咖啡，說的都是銷量預測、KPI、計算函數、數據整合之類的話題，這引起了店長 Lisa（梅麗莎）的注意。
Lisa，1994 年生人，被父母送到澳洲完成了市場營銷本科學業，回國后因為喜歡咖啡，到Costa 求職。因為咖啡聞得準，手腳麻利，大半年前榮升了三里屯店的店長。店長這個工作，除了要求會做咖啡，還得管銷售、管排班、管采購、管優惠券的推廣……據說她使用了“洪荒之力”記住了許多到店客人點單的喜好，于是為店里帶來了一季度月均接近兩位數的業績增長。總部通知說，正在考察她，想調她進入銷售部，配合市場部完成新媒體促銷的設計。
最近常來店里的一位 20 歲出頭的小伙子和一位 30 歲左右的職業女性一直聊產品分析的問題，Lisa 一直想搞清楚書本的營銷理論如何與現實數據結合，也想學學產品分析怎么做，于是借著共同的咖啡愛好，干脆和他們倆交上了朋友。
小伙子名叫鵬輝，每次換著花樣地戴 X-Large 的大猩猩帽子，這讓 Lisa 很快就記住了他。他在一家國際知名的老牌服裝企業 BestCloth 工作，該公司旗下的全球男裝、女裝、童裝品牌一共有 12 個，其中在中國銷售的 4 個主打品牌價格比較親民，因此曾一度開店近 6000 家且占據了各大商場中流行服飾館的黃金鋪面。隨著中國年輕一代消費者需求的變化，受到彰顯個性的小眾潮牌及無牌有品的商品的沖擊，這家老牌的服裝企業不得不重構自己在中國區的業務。
鵬輝在上海財經大學完成學業后，作為校園招聘生進入 BestCloth 銷售部，配合主管進行銷售數據的分析。據他的老板說，BestCloth 最后選中他的原因是他的簡歷中寫著“Tableau 軟件操作熟練”，這個軟件是上海財經大學統計實驗室的標配，也是 BestCloth 的常用軟件。
盡管算是名校畢業，可畢竟是“小白”，工作這一個月，壓力大得讓鵬輝快要喘不過氣來了。他發現自己會的那點兒 Tableau 的簡單操作在龐大的 IT 架構面前不過是蜻蜓點水，而 BestCloth日平均 15 萬筆的交易記錄也遠超實驗室的那點兒 Excel 數據。
坐在鵬輝對面的女性被他稱為“蕭嵐老師”，有時候也單獨來買咖啡。她應該也在附近辦公，Lisa 知道每個月他們公司都包下咖啡店的第二層舉辦一兩場技術研討會，蕭嵐經常作為講師談一些數據分析指標。鵬輝算是蕭嵐在技術研討會上認識的小粉絲。
還有幾位人物在后面會經常出現。
大威 ：蕭嵐的老同事，身為數據挖掘分析師，可視化技術很牛。作為可視化人員，又精通數據挖掘，用自己的話說屬于“遭老板愛，招同事恨”的角色。
術術 ：鵬輝的同學，熱愛 IT 技術，工作主要是提供 IT 技術支持，但經常給分析師提供數據支持，對數據相關的技術也有一定的鉆研。視大威為偶像，正努力成為“斜杠青年”。但對“師傅”大不敬，口頭禪是 ：“雖然我 ×× 方面不如你，但我代碼寫得比你快！”
娜娜 ：企業電商項目經理，統籌管理內外部項目對接，對數據應用的整體技術構建和流程很了解，但技術實施細節不是非常清楚。
通過他們在咖啡廳的討論和分享，我們將逐漸了解到書中的各種可視化分析主題…… |
內容簡介：本書共分為 4 個部分，分別是產品主題分析、客戶主題分析、營銷主題分析、技術擴展主題分析。 本書偏重于商業分析思路的講解，采用 6 個人物場景對話的方式講授商業問題。每一章的結構 ：先拋出商業環境中一個真實、具有挑戰性的業務或需要決策的問題，然后提出解決問題的思路并得出結論（“分析思路”部分），再介紹如何用 Tableau 實現其中的關鍵部分（“技術實現”部分），最后給出相應的練習（“課后練習”部分）。“分析思路”部分，通常與具體的軟件工具無關 ；“技術實現”部分，若用到了 R 或 Kettle 等相關軟件工具，則在相應節中呈現詳細的操作步驟 ；“課后練習”部分，是對所學內容的實踐練習，加以理解鞏固。 本書適合企業中從事數據分析崗位 1 ∼ 3 年的職場人員作為自學教程，適合大中專院校相關專業作為教學參考書，也適合社會上的商業分析類培訓機構作為教材。 由于書中案例均采用 Tableau 2020.3 版本完成，某些功能舊版本無法實現，請先下載新版本。 |
目錄：第一部分 產品主題分析 / 001
第1章 見微知著：快速了解產品線狀況 / 003
1.1 分析思路：兩個女裝品牌的產品線分析（1.0版） / 004
1.2 技術實現：用Tableau實現1.1節的分析 / 007
1.3 拓展技術專題1：盒須圖 / 014
1.4 拓展技術專題2：Tableau連接其他數據庫 / 015
1.5 課后練習 / 015
第2章 對比出真知：如何評估產品線的優劣 / 017
2.1 分析思路：兩個女裝品牌的產品線分析（2.0版） / 018
2.2 技術實現：用Tableau實現2.1節的分析 / 020
2.3 拓展技術專題3：數據清理 / 024
2.4 課后練習 / 027
第3章 穿越時空：結合時間發現銷售模式的特征 / 029
3.1 一年銷售期產品混合線圖分析（不合理的方法） / 030
3.2 分析思路：長周期分組分析（蕭嵐的分析） / 032
3.3 技術實現：用Tableau實現3.2節的分析 / 034
3.4 拓展技術專題4：根據數值等級自動分組 / 038
3.5 課后練習 / 039
第4章 賠本是否賺吆喝？產品價值如何綜合評估 / 041
4.1 產品促銷情況的初步探查 / 042
4.2 數據ETL工具Kettle / 043
4.3 Kettle的數據處理過程 / 046
4.4 產品促銷的價值再分析 / 050
4.5 技術實現：用Tableau實現綜合分析氣泡圖 / 053
4.6 拓展技術專題5：用Tableau Prep Builder實現數據處理 / 056
4.7 課后練習 / 061
第二部分 客戶主題分析 / 063
第5章 拒絕平均人：對客戶進行合理的分群 / 065
5.1 分析思路：依據行為將客戶分群 / 066
5.2? 技術實現：用Tableau實現5.1節的分析 / 074
5.3 擴展技術專題6：直方圖和散點圖 / 081
5.4 拓展技術專題7：Tableau與R語言 / 082
5.5 拓展技術專題8：聚類分析 / 083
5.6 課后練習 / 084
第6章 重塑客戶漏斗：研究客戶流失模式、識別關鍵因素 / 086
6.1 分析思路：客戶留存漏斗分析 / 087
6.2? 技術實現：用Tableau實現6.1節的分析 / 092
6.3 拓展技術專題9：分析的數據粒度 / 097
6.4 課后練習 / 098
第7章 簡約不簡單：RFM分析與客戶生命期分析結合 / 100
7.1 分析思路：關于客戶生命期的分析 / 101
7.2 技術實現：用Tableau實現7.1節的分析 / 106
7.3 課后練習 / 111
第8章 你之蜜糖，我之砒霜：不同客戶對價格優惠的態度觀察 / 113
8.1 分析思路：優惠券的使用情況分析 / 114
8.2 技術實現：用Tableau實現8.1節的分析 / 120
8.3 拓展技術專題10：價格彈性 / 125
8.4 課后練習 / 126
第三部分 營銷主題分析 / 129
第9章 拋棄糊涂賬：如何衡量媒體的營銷價值 / 131
9.1 分析思路：媒體的測量和篩選 / 132
9.2? 技術實現：用Tableau實現9.1節的分析 / 137
9.3 課后練習 / 143
第10章 不猜測，不盲從：A/B測試分析 / 145
10.1 分析思路：新套裝促銷的A/B測試 / 147
10.2 技術實現：用Tableau實現10.1節的分析 / 151
10.3 拓展技術專題11：A/B測試 / 157
10.4 課后練習 / 157
第11章 大巧若拙：重新認識購物籃分析 / 160
11.1 分析思路：購物籃分析 / 162
11.2 技術實現：用Tableau實現11.1節的分析 / 165
11.3 拓展技術專題12：購物籃Lift（提升）指標 / 171
11.4 課后練習 / 171
第四部分 技術擴展主題分析 / 175
第12章 人言可畏：快速捕獲客戶的產品關鍵評價 / 176
12.1 獲取評論數據 / 178
12.2 相關軟件的安裝及介紹 / 178
12.3 R語言的中文分詞及處理 / 180
12.4 應用Kettle進行后續處理 / 181
12.5 技術實現：分詞文件的Tableau可視化分析 / 184
12.6 拓展技術專題13：文本分析的要點與難點 / 196
12.7 課后練習 / 197
第13章 設計儀表板：誰敢說自己不是“外貌協會”會員 / 199
13.1 報表的設計原則 / 200
13.2 報表的美化原則 / 206
第14章 使用與管理Tableau Server：分享意味著價值 / 211
14.1 Tableau Server概述 / 211
14.2 交互功能 / 214
14.3 數據治理 / 216
14.4 Tableau Mobile / 220
第15章 Tableau的新功能與新版本 / 222
15.1 數據解釋：從描述現象到解釋原因 / 222
15.2 數據問答：使用自然語言分析數據 / 224
15.3 數據角色：實現數據標準化 / 226
15.4 Tableau Prep Conductor：自動運行流程 / 228 |
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