Tableau商業分析從新手到高手 ( 簡體 字) |
| 作者：美智訊（Bizinsight） | 類別：1. -> 程式設計 -> Tableau |
| 譯者： |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 49131
詢問書籍請說出此書號！【缺書】
NT售價： 395 元 |
| 出版日：5/1/2018 |
| 頁數：256 |
| 光碟數：0 |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787121338366 |
| 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：序言一
DT時代，數據正成為越來越重要的財富，更多的企業和個人將利用數據創造新的價?值。如今，善用數據的能力已經成為一種新的生產力，而數據，也已經成為從個人到企業的?最大生產資源。?
大數據的核心不是“大”，也不是“數據”，而是蘊含在其中的商業價值。作為挖掘數?據背后潛在價值的重要手段，商業智能和分析平臺成為大數據部署中的關鍵環節。然而，獲?取價值的難點并不在于數據分析應用的部署，而在于專業數據分析人才的缺乏。長久以來，?企業的大量數據主要被IT部門所掌管，業務部門或者分析人員如果要進行一些數據探索分?析，或者即使只是增刪一些簡單的報表，往往都需要其他部門配合與審查。整個 “流程之冗?雜，周期之冗長”，相信企業內做過數據分析工作的人都會深有感觸。?
但數據恰恰在業務和分析人員手中，才有價值產出，它需要與業務人員或分析人員的經?驗、行業知識以及現實商業背景信息結合起來，才能發揮更大的作用。否則只能產出堆積如?山的“僵尸報告”。在此背景之下，人們需要一種工具能幫助更多的人讀懂他們的數據，并?且釋放其中潛能。?
而Tableau作為現代化的數據分析工具，幫助人們更便捷地實現數據的可視化分析，從?而充分挖掘數據之中蘊含的信息和知識，提供業務決策支持，為企業和組織帶來實實在在的?價值。在Gartner 2018年《分析和商業智能魔力象限》報告中，Tableau已經連續第六年被列?為“領先者”，并被評為“直觀交互式可視化分析的黃金標準”。
?正如Tableau首席產品官Francois Ajenstat所言，“我們的使命在于降低數據分析的門?檻，讓每一個人都能成為數據分析師，讓人們跟數據進行互動，使數據成為一種語言。”?
Tableau自2015年進入中國市場以來，已經被越來越多的用戶接受和認可。在“互?聯網+”的時代中，許多中國企業的互聯網應用已經走在了世界前列。Tableau能夠幫助商?業分析師們在數據中掘金，幫助企業通過數字化轉型加強服務客戶和社會的能力。
Tableau代表了數據分析技術發展的趨勢，滿足了企業的自助服務的可視化需求。它不?僅支持無縫整合到企業的現有環境，實現輕松部署和管理，由IT 助力，確保必需的數據安?全和完整性；又能夠實現業務所需的自助式服務，可實現數據的最大價值，備受業務部門推?崇。
?這本書使用職場實際案例和經過脫敏的客戶數據來演示Tableau的使用和所帶來的商?業價值，這正是我們喜聞樂見的。期待越來越多的Tableau本地商業應用案例為用戶打開思?路，開啟各自精彩的Tableau數據可視化與分析旅程。
?—— 葉松林（Thomas Yap）?Tableau 大中華區總經理
序言二
“商業分析”是什么？為什么近兩年，IBM、SAP、Oracle這些世界知名的軟件大?品牌，紛紛將旗下的軟件事業部進行大規模整合，組建了一個前所未有的龐大的“BA?（Business Analysis，商業分析）部門”？這個部門不僅納入了商業智能、統計分析、數據?挖掘、數據可視化等軟件產品線，而且將數據管理、數據存儲甚至中間件的軟件產品也納入?了商業分析解決方案的可選范圍。
?“商業分析”聽起來既不時髦又不牛，為何在“大數據”一詞鋪天蓋地的時代，大公司?們在調整商業布局的時候，選擇了回歸最樸實的定義，以最謙虛的姿態、最嚴謹的方式，組?織多條軟件產品線，不惜重金堆砌“分析云”“智慧云”等，進行最嚴肅的對應？?
我們無時不刻地從事著商業活動，每一次商業活動的成敗，都是一系列決策的結果。作?為普通的消費者，站在超市的貨架前，我們買什么牌子的牙膏，不過是十塊錢的選擇而已，?可對品牌商來說，如何讓更多消費者將手伸向自己，就是企業最大的決策。?
為了這個最大的決策，企業持續投入了大量資金獲得第一手的銷售和運營數據：ERP、?CRM、SCM、OA、KM等；同樣持續投入了大量資金獲得第一手的市場情報：問卷調研、?深度訪談、神秘顧客、民族志記錄、微博/微信、聲量采集等；然后再付出巨額的廣告費，建?構合適的形象與故事，購買合適的時段與位置，在我們向品牌伸手之前的經意或不經意間，?影響我們的決定。?
這是一條看不見的流水線：隨著智能設備的大量應用，計算資源被全面打通，實時推?送、精準營銷、場景營銷不一而論，消費觸點遍布于網絡、存儲、服務器的每個環節。每個?人都身處其中，我們的消費習慣、打字速度、朋友姓名與交往溫度，被混合成標簽，填充入?二維碼，成為我們與世界交互的名片，每一次發送，世界的某個節點抓住了這信號，便即刻?返回幾項產品或服務供我們挑選……?
這不是《三體》，這是當下硝煙彌漫的商業戰場。這條看不見的流水線如此龐大，又如?此重要，以至于企業的IT部門與業務部門從未像現在這樣感覺到壓力又無所適從。IT人員總?有應接不暇的技術挑戰：實時反饋、自動處理、智能應答、自適應屏幕、跨操作系統、持續集成、連續上線、預測性維護、輕量級開發……業務人員也不得不學習與掌握產品化思維、?創新性設計、客戶中心化與去中心化、云應用、小程序……?
中國是這場商戰的中心，13.5億人口的互動，信息量與交易額一次次吸引全球驚詫與羨?慕的目光。中國率先于2016年9月在G20峰會上第一次對數字經濟給出了官方定義： 數字經?濟是指以使用數字化的知識和信息作為關鍵生產要素、以現代信息網絡作為重要載體、以信?息通信技術的有效使用作為效率提升和經濟結構優化的重要推動力的一系列經濟活動。?
好吧，咱們既生逢其時，又時運不濟。假如讀者你正好投身于滾滾數流之中，準備開始?自己的商業分析之路，恐怕你既要學習怎么用企業內部“高大上”的成熟業務系統，也要知?道那些流行的互聯網開源框架諸如LAMP（Linux，Apache，MySQL，PHP）、Hadoop等。?不僅要懂管理，什么領導力、思維導圖、項目管理等，而且要懂技術，從軟件開發、云服?務、信息安全到人工智能與深度學習，全都準備著學習一遍。也許在這個過程中，你將產生?成千上萬“與數據相撞的美妙瞬間”，也許你將迷失在“無序復雜的數據黑洞”中，最后全?部努力與艱辛，被越來越嚴峻的個人數字經濟風暴逼成了大寫的“囧”……?
Tableau誕生于2005年，相比19世紀中期已經面世的一線軟件公司而言，Tableau橫空?而來，一出生便自帶光環與能量（斯坦福的統計分析思路 + Pixar動畫的美工功底與數字技?術）。Tableau毫無負擔地全然專注于自己的技術路線，這種專注帶來了全新的敏捷BI體驗?與連續六年在Gartner Quadrant上排名第一。
?希望它能幫助剛踏上商業分析之路的你，輕裝上陣，從容應對，將數據變得靈動，讓?分析成為樂趣。同時，請保持你開放的心態，迎接世界知名軟件大牌們的王者歸來，因為?Tableau這個新兵，還在完善底層數據準備與嵌入大數據算法的道路上狂追猛跑。無論誰領?跑，懂商業分析的你都會是贏家。
?閱讀本書，你將發現，你以為自己正在學軟件，后來發現其實正在學數據分析思路；你?以為自己是在學數據分析思路，后來發現其實正在理解商業應用場景；終于當你以為自己實?現了商業理解時，不知不覺中，你將渴望改變視野，成為數字化轉型與商業創新中的一員。?到那個時候，恭喜你，終于跟上了“數字經濟”發展的節奏：萬物互聯，廣闊的數據海洋碧?波蕩漾，商業分析是助你成功道路上的一陣好風、一片好槳，它將幫你在“雙11”中省錢，?在職場上吃香……
如何閱讀本書
現在你看到的這本《Tableau商業分析 從新手到高手》，是我們編寫的Tableau系列之?職場版，適合正在企業的各個業務部門里從事數據分析崗位1∼3年的職場新人。?
2015年我們曾經組織編寫《觸手可及的大數據分析工具：Tableau案例集》，這是一本詳細講解軟件操作界面與案例使用過程的書籍。2017年我們使用Tableau 2018.1版本撰寫了升?級版《Tableau商業分析一點通》，更新了數據源和部分案例，它比較適合面向初次下載軟?件、準備熟悉操作的用戶以及高校學生使用。?
這兩本書的結合，將帶來不一樣的閱讀體驗。《Tableau商業分析 從新手到高手》偏重?思路，《Tableau商業分析一點通》偏重操作。
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，通過拖曳鼠標很快就?可以獲得一幅可視化作品，至于它是美觀或者丑陋，取決于你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，并且使用信息指導了現實的行動，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，并不算是會用軟件。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。?
數據分析師必須是踐行者，所以在每個分析思路的后面，闡述了可視化圖形的實現方?式。文字上，這兩部分沒有糅合到一起，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，我們不希望兩種思維互相干擾。?
這種文字結構另外的一個好處是，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，看到圖形一般就已經知道如何實現，重復閱讀操作過程是浪費時間）。?
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，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；要么是國外的一些公開?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現實經驗，全書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” 。依托于這些數據，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?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。雖然官方在不斷?重復“敏捷的自助式分析”的初衷，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。?
需要一種工具：能夠快速靈活地連接和整合數據，提供簡單的方式實現從不同的角度觀?察研究數據，計算和展示不同的指標，獲得的結果應該能夠馬上分享，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，你就會意識到Tableau軟件提供的標準篩選控件，各種動態數據交互的展?示方式，快速搭建“儀表板”和“故事板”能力所帶來的效率，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，是以靈活的可視化?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。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。
?正常的用戶應該詳細了解一個軟件的初衷、優勢以及能力的邊界，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工作區界面術語約定，如圖1和圖2所示。
圖1 工作界面的術語約定
圖2 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?過此頁，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）對數據的操作說明中，為了避免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)}”。?
（5）操作說明文字，涉及軟件界面內的單擊、拖動操作的組件，采用加底紋的格式，?例如，單擊確定按鈕。注意，不同于傳統的軟件，越來越多的軟件為了提高操作效率，除標?準的“菜單”和“按鈕”組件外，在軟件內不同位置的很多“組件”都提供了鼠標單擊、雙?擊、拖動等新的操作方式，本書對于這種“組件”，在文字描述中采取相同格式進行標示，?例如，單擊標記面板中的顏色項。?
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。但很多叢?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。畢竟我們的大腦總是輸入一些陌生的技術詞匯，難免會引發瞌睡蟲?泛濫。
?為了讓讀者不至混亂，圖3展示了書中主要虛擬人物關系圖，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我們的數據分析之旅吧。?
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，多數是文化界和媒?體的人到這扯皮或小憩。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，懶散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，?求職到Costa工作。因為咖啡聞得準，手腳麻利，大半年前剛剛榮升了三里屯店的店長。店?長這個工作，除了要求會做咖啡，還得管銷量、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，于是帶來了店里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出頭的小伙子和一位30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結合現實數據方法，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?且占據了各大商場里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，彰顯個?性的小眾潮牌以及無牌有品的淘寶貨的沖擊，讓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里寫著?“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表格數據。?
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來咖啡店的第二層舉辦一到兩場技術研討會，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：“……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：2015年，美智訊公司與沈浩老師合作撰寫了國內較早的一本Tableau中文書《觸手可及的大數據分?析工具：Tableau案例集》。該書經過了多次重印，發行甚廣。看到書籍如此受歡迎，我們很受鼓舞，于?是推出了這本書。?全書共分為四個部分，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。?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。每一章的結構是：先?拋出商業環境中一個真實的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?（即“分析思路”部分），再介紹如何用Tableau實現其中的關鍵部分（即“技術實現”部分）。“分析?思路”部分，通常與具體的軟件工具無關；Tableau“技術實現”部分，如果用到了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。? |
目錄：第一部分 產品主題分析
第1章 見微知著：快速了解產品線狀況 / 3?
1.1 分析思路：兩個女裝品牌的產品線分析（1.0版） / 4
?1.2 技術實現：應用Tableau實現1.1節的分析 / 7?
1.3 拓展技術專題1：盒須圖 / 17
?1.4 拓展技術專題2：Tableau連接其他數據庫 / 17?
第2章 對比出真知：如何評估產品線的優劣 / 19
?2.1 分析思路：兩個女裝品牌的產品線分析（2.0版） / 19?
2.2 技術實現：用Tableau實現2.1節的分析 / 21
?2.3 拓展技術專題3：數據清理 / 28?
第3章 穿越時空：結合時間發現銷售模式的特征 / 31?
3.1 一年銷售期產品混合線圖分析（不合理的方法） / 32
?3.2 長周期分組分析（蕭嵐的分析） / 35
?3.3 技術實現：用Tableau實現3.2節的分析 / 37?
3.4 拓展技術專題4：根據數值等級自動分組 / 42
第4章 是否賠本賺吆喝？產品價值如何綜合評估 / 44?
4.1 產品促銷情況的初步探查 / 45?
4.2 數據預處理工具：Kettle / 47
?4.3 Kettle的數據處理過程 / 50
?4.4 產品促銷價值的再分析 / 55
?4.5 技術實現：用Tableau技術實現綜合分析氣泡圖 / 58
第二部分 客戶主題分析
第5章 拒絕平均人：對客戶進行合理的分群 / 65
?5.1 分析思路：依據行為將客戶分群 / 66?
5.2 技術實現：用Tableau技術實現5.1節的分析 / 75?
5.3 拓展技術專題5：直方圖和散點圖 / 86
?5.4 拓展技術專題6：Tableau與R語言 / 87?
5.5 拓展技術專題7：聚類分析 / 89
?
第6章 重塑客戶漏斗：研究客戶流失模式，識別關鍵因素 / 91?
6.1 分析思路：客戶留存漏斗分析 / 91?
6.2 技術實現：用Tableau技術實現6.1節的分析 / 97?
6.3 拓展技術專題8：分析的數據粒度 / 103?
第7章 簡約不簡單：RFM分析與客戶生命期分析結合 / 105
7.1 分析思路：關于客戶生命周期的分析 / 106?
7.2 技術實現：用Tableau技術實現7.1節的分析 / 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 / 118
?8.1 分析思路：優惠券的使用情況分析 / 119?
8.2 技術實現：用Tableau技術實現8.1節的分析 / 126
8.3 拓展技術專題9：價格彈性 / 132
第三部分 營銷主題分析
第9章 拋棄糊涂賬：如何衡量媒體的營銷價值 / 135?
9.1 分析思路：媒體的測量和篩選 / 136?
9.2 技術實現：用Tableau技術實現9.1節的分析 / 141?
第10章 不猜測，不盲從：A/B測試分析 / 149?
10.1 分析思路：新套裝促銷的 A/B測試 / 150
?10.2 分析思路：用Tableau實現10.1節的分析 / 155
?10.3 拓展技術專題10：A/B測試 / 163?
第11章 大巧若拙：重新認識購物籃分析 / 164?
11.1 分析思路：購物籃分析 / 165?
11.2 技術實現：用Tableau技術實現11.1節的分析 / 168?
11.3 拓展技術專題11：購物籃Lift（提升）指標 / 176
第四部分 技術擴展主題
第12章 人言可畏：快速捕獲客戶對產品的關鍵評價 / 180
?12.1 獲取評論數據 / 181?
12.2 相關軟件安裝及介紹 / 182
?12.3 R語言的中文分詞及處理 / 185
?12.4 應用Kettle進行后續處理 / 186?
12.5 技術實現：分詞文件的Tableau可視化分析 / 190
?12.6 拓展技術專題12：文本分析的要點與難點 / 204
第13章 設計儀表盤：誰敢說自己不是“外貌協會” / 206?
13.1 報表的設計原則 / 206?
13.2 報表的美化 / 214?
第14章 使用與管理Tableau Server：分享意味著價值 / 221
?14.1 Tableau Server概述 / 221?
14.2 Tableau架構概述 / 222?
14.3 用戶訪問架構 / 223?
14.4 大小調整和可擴展性 / 224?
14.5 Tableau Server管理模式 / 224?
14.6 Tableau Server管理工具 / 225
?14.7 安全性 / 225
?14.8 Tableau Server部署概要 / 226?
第15章 Tableau的新功能與新版本：速度與激情 / 228
?15.1 Hyper介紹 / 228
?15.2 Maestro數據處理 / 229?
15.3 Tableau的最新版本介紹 / 233 |
| 序： |
