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刘红阁，王淑娟，温融冰著 著

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• 数据分析
• 商业分析
• 数据可视化
• Python
• Excel
• SQL
• 统计学
• 职场技能
• 自助分析
• 数据思维

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115406866

商品编码：10052520263

出版时间：2015-11-01

作  者:刘红阁,王淑娟,温融冰 著 著作 定  价:69 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2015年11月01日 页  数:330 装  帧:平装 ISBN:9787115406866 1. 基于9.1版本，采用实际案例，深度讲解核心功能。
2. Tableau亚太区副总裁、埃森哲大中华区董事总经理倾情作序。
3. 特斯拉、百度、YA马逊等数据分析师联袂推荐。
4. 简单易用，拖放成图，无需统计、计算机背景，即可进行可视化分析，分秒间读取，快速引擎处理，帮你看见并读懂大数据。
5. 全面介绍Tableau核心功能。包括数据连接与管理、基础与不错图形分析、地图分析、不错数据操作、基础统计分析、如何与等 ●第1章  Tableau入门    1
●1.1  敏捷商务智能  1
●1.2  数据可视化明星Tableau  2
●1.3  Tableau的主要特性  3
●1.4  Tableau的产品体系  5
●1.5  Tableau的工作区  6
●1.5.1  工作表工作区  6
●1.5.2  仪表板工作区  8
●1.5.3  故事工作区  9
●1.5.4  菜单栏和工具栏  10
●1.6  Tableau的文件管理  12
●第2章  典型应用场景  14
●2.1  数据准备  14
●2.2  认识Tableau数据  16
●2.2.1  数据角色  16
●2.2.2  字段类型  18
●2.2.3  字段类型转换  18
●2.3  创建视图  19
●2.3.1  行列功能区  20
●2.3.2  标记卡  23
●部分目录

内容简介

本书基于Tableau 9.1版本编写，详细介绍了Tableau的数据连接与编辑、图形编辑与展示功能，包括数据连接与管理、基础与不错图形分析、地图分析、不错数据操作、基础统计分析、如何与R集成进行不错分析、分析图表整合以及分析成果共享等主要内容。同时，书中以目前电力行业已有的监测、分析业务实践为基础，以丰富的实际案例贯穿始终，对各类方法、技术进行了详细说明，方便读者快速掌握数据分析方法。
本书适用于互联网、银行证券、咨询审计、快消品、能源等行业数据分析用户以及媒体、网站等数据可视化用户。
刘红阁,王淑娟,温融冰 著 著作 刘红阁博士
原埃森哲咨询经理，现百度凤巢分析经理，专注于数据挖掘、机器学习、数据可视化等领域。


王淑娟
埃森哲咨询顾问，专注于电力行业运营咨询、数据分析及数据可视化等领域。

温融冰
埃森哲咨询经理，专注于企业价值管理、预算与绩效管理及数据分析等领域。

开启认知新维度：洞察数字背后的力量 在信息爆炸的时代，数据如同一片汪洋，裹挟着无数的机遇与挑战。然而，这片深邃的海洋并非人人都能驾驭，也并非所有人都能从其中汲取养分。我们常常惊叹于那些能够从纷繁复杂的数据中提炼出真知灼见，并将其转化为商业决策、社会进步乃至个人成长的力量。这股力量，究竟源自何方？它是否只属于少数精英，还是隐藏在每个人触手可及的领域？ 《人人都是数据分析师》并非一本简单的技术手册，它更像是一扇窗，一扇通往数字世界奥秘的窗。这本书旨在打破数据分析的神秘光环，揭示其背后的逻辑、方法与思维方式。它不是让你成为一个精通高深算法的程序员，也不是要求你精通统计学理论的专家，而是要让你掌握一种全新的认知工具，一种理解世界、解决问题的有力武器。 第一部分：数据思维的基石——为什么我们需要理解数据？ 在信息技术飞速发展的今天，数据早已渗透到我们生活的方方面面。从你每天浏览的新闻推荐，到你购物时的个性化广告，再到城市交通的实时调度，无一不与数据息息相关。然而，我们是否真正理解这些数据是如何被收集、处理和利用的？是否意识到它们对我们的生活方式、决策行为乃至社会进程产生的深远影响？ 这一部分将从宏观角度出发，探讨数据在现代社会中的核心地位。我们将审视数据的价值如何被不断放大，从最初的记录工具，演变为驱动创新、优化效率、预测未来的关键要素。你将了解到，不论是宏观经济的走向，还是微观的企业运营，抑或是个人职业发展，都离不开对数据的敏锐洞察。我们将深入剖析，为什么“懂数据”不再是一种加分项，而是一种必备的生存技能。 数据时代的洪流： 审视数字信息爆炸的背景，理解数据已成为新的生产要素和核心资源。 洞察商业的眼睛： 探究数据如何帮助企业理解客户、优化产品、提升效率，实现可持续增长。 社会发展的引擎： 分析数据在公共服务、城市管理、科学研究等领域的应用，及其推动社会进步的作用。 个人成长的阶梯： 揭示数据思维如何提升个人决策能力、问题解决能力，以及在职场中的竞争力。 打破思维壁垒： 探讨为何“人人”都可以成为数据分析师，强调思维方式的重要性远超技术门槛。 第二部分：数据的语言——认识并理解基本的数据概念 数据并非杂乱无章的数字集合，它有其内在的规律与结构。要理解数据，首先需要掌握其“语言”。这一部分将引导读者认识和理解数据分析中最基础、最核心的概念，帮助你建立起对数据最直观的认知。我们将从数据的来源、类型，到度量方式，再到数据的质量，层层递进，让你能够清晰地辨识和理解不同形式的数据。 数据的“家谱”： 了解数据的起源，从原始数据到经过清洗、整理后的可用数据。 数据的“身份”： 区分不同类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，理解它们各自的特点和应用场景。 数据的“标尺”： 掌握常见的度量尺度，如定类、定序、定距和定比，理解它们在数据分析中的意义。 数据的“纯净度”： 认识到数据质量的重要性，学习识别和处理缺失值、异常值等数据质量问题，确保分析的可靠性。 数据的“形态”： 了解数据的基本结构，如变量、观测值、数据集等，为后续的分析奠定基础。 第三部分：数据分析的工具箱——掌握核心的数据分析方法与技巧 理解了数据的基本概念后，我们便可以开始探索如何从数据中挖掘信息。这一部分将为你打开数据分析的“工具箱”，介绍一些经过实践检验、简单易学但却极其有效的数据分析方法与技巧。我们将聚焦于那些能够快速应用到实际工作中的分析手段，帮助你从数据中发现模式、趋势、关联，并提出有价值的见解。 描述性统计： 学习如何用平均数、中位数、众数、方差、标准差等指标来概括数据的整体特征，快速了解数据的分布情况。 数据可视化： 掌握使用图表（如柱状图、折线图、饼图、散点图等）直观地呈现数据，让复杂的数据信息一目了然，并能有效沟通。 探索性数据分析 (EDA)： 学习如何通过初步的数据探索，发现数据中的潜在规律、异常点和变量之间的关系，为深入分析指明方向。 数据分组与聚合： 掌握如何根据不同维度对数据进行分组，并计算聚合指标（如求和、计数、平均值），从而得到有意义的汇总信息。 关联分析入门： 了解如何初步探究变量之间的相关性，发现数据中可能存在的联系。 第四部分：数据分析的实践——将理论转化为解决问题的能力 理论的最终目的是为了实践。这一部分将聚焦于如何将所学的概念和方法应用到实际场景中，解决工作中遇到的具体问题。我们将通过一系列案例，演示数据分析在不同领域（如市场营销、产品优化、运营管理、个人效率提升等）的实际应用过程。你将学会如何将一个实际问题转化为数据分析的框架，并一步步地找到解决方案。 问题定义与数据获取： 学习如何清晰地定义分析目标，并找到相关的数据来源。 数据清洗与预处理： 实践如何处理不完整、不准确的数据，为分析做好准备。 分析方法的选择与应用： 根据具体问题，选择并应用合适的描述性统计、可视化等分析方法。 结果解读与洞察提炼： 学习如何从分析结果中提取有价值的见解，并将其转化为可执行的建议。 沟通与汇报： 掌握如何清晰、有效地将数据分析的发现和建议传达给他人，推动决策。 案例解析： 通过具体行业或场景的案例，展示从数据分析到解决实际问题的全过程。 第五部分：数据分析的进阶之路——持续学习与应用 数据分析是一个不断发展和深入的领域。这本书并非终点，而是你踏上数据分析之路的起点。这一部分将为你指明后续的学习方向，鼓励你保持对数据的好奇心，并将其融入日常工作和生活中。 持续学习的重要性： 强调数据分析技能的不断更新，鼓励读者保持学习的热情。 进阶工具与技术概览： 简要介绍更高级的数据分析工具和技术（如SQL、Python、R、BI工具等），为读者提供进一步探索的方向。 数据伦理与隐私： 引导读者关注数据分析中的伦理问题和数据隐私保护的重要性。 构建数据驱动的思维模式： 鼓励读者将数据分析的思维方式内化，在日常决策中主动运用数据。 实践者的社群： 建议读者参与相关社区，与其他数据分析爱好者交流学习，共同进步。 《人人都是数据分析师》致力于赋能每一位读者，让你不再被动地接受数据的影响，而是能够主动地理解、利用数据，并最终在数字时代的大潮中，游刃有余，掌握先机。这本书，将是你开启认知新维度，洞察数字背后强大力量的最佳引路人。

评分☆☆☆☆☆

在接触《人人都是数据分析师》之前，我对数据分析的理解仅限于一些零散的认知，知道Excel有数据透视表，但仅此而已。这本书彻底改变了我对数据分析的看法，它让我看到了一个更加系统、更加有逻辑的数据分析体系。我非常欣赏书中对于不同分析场景的区分和讲解，比如描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析，这让我能够根据不同的业务需求，选择合适的分析方法。书中对一些统计学概念的讲解也相当到位，没有使用过于晦涩的语言，而是通过生动的例子来阐释，让我能够轻松理解。更重要的是，这本书让我明白了数据分析不仅仅是“做什么”，更是“为什么这样做”以及“这样做的目的是什么”。它帮助我建立了一种“数据驱动”的思维模式，让我开始习惯于用数据来衡量事物、评估效果，并做出更明智的决策。这本书的结构非常清晰，阅读起来逻辑性强，能够引导读者逐步深入，是一本非常值得反复品读的佳作。

评分☆☆☆☆☆

我是一名学生，正在寻找能够为我未来的职业生涯打下坚实基础的读物。《人人都是数据分析师》无疑是我的最佳选择之一。这本书不仅仅是教授技术，更重要的是它在培养一种分析的视角和解决问题的能力。它让我明白，数据分析并非遥不可及，而是每个职业人都可以掌握的核心技能。书中对各种数据分析的常见误区进行了深入剖析，并提供了规避这些误区的实用建议，这对于初学者来说至关重要。我印象最深刻的是关于如何将分析结果转化为业务洞察的部分，这部分讲解得非常到位，强调了数据分析的最终目的是为了驱动决策和改进。书中的语言风格非常活跃，就像一位经验丰富的导师在和你娓娓道来，充满了启发性。它让我对未来的职业发展充满了信心，也让我看到了数据分析在各个行业中的广阔前景。这本书的内容设计非常贴合实际需求，理论与实践相结合，让我学到的知识能够迅速应用到模拟项目中。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是我进入数据分析领域的“灯塔”！原本我对数据分析的概念模糊不清，只知道它好像很厉害，但具体怎么操作、从何入手，完全是一头雾水。打开《人人都是数据分析师》的那一刻，我感觉一股清流扑面而来。它没有一开始就抛出那些枯燥的数学公式和复杂的算法，而是从最基础的概念讲起，用通俗易懂的语言解释了什么是数据，数据从哪里来，以及为什么要进行数据分析。书中的案例选取也非常贴切，不是那种遥不可及的、只存在于大公司的高端案例，而是我们日常生活中就能遇到的场景，比如电商平台的促销活动效果评估，或是社交媒体用户行为分析。这让我瞬间觉得数据分析离我并不遥远，而是真真切切可以应用到工作和生活中的。我特别喜欢它循序渐进的讲解方式，就像一位耐心十足的老师，一步一步地引导我认识数据、理解数据，并开始思考如何利用数据解决问题。这本书的价值在于，它不仅仅是知识的传授，更是思维的启蒙，让我不再害怕和排斥数据，而是开始对其充满了好奇和探索的欲望。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为数据分析是那些拥有统计学背景或者数学功底深厚的人才能玩转的领域，直到我读了《人人都是数据分析师》。这本书彻底颠覆了我的认知，它用一种极其友好的方式，将原本看起来高深莫测的数据分析过程变得平易近人。书中详细讲解了如何从零开始，一步步构建数据分析的思路，从明确分析目标、收集和清洗数据，到选择合适的分析方法、解读分析结果，再到最后的可视化展示和提出 actionable 的建议。最让我惊喜的是，它并没有仅仅停留在理论层面，而是融入了大量的实操技巧和工具介绍，比如Excel在数据处理中的妙用，以及一些常用BI工具的入门指南。我尤其欣赏书中对于“数据思维”的强调，它告诉我，数据分析不仅仅是使用工具，更重要的是拥有一个分析问题的框架和逻辑。通过阅读这本书，我学会了如何更客观地看待问题，如何用数据去验证自己的想法，以及如何从海量信息中提炼出有价值的洞察。这本书的讲解风格非常注重逻辑性和条理性，读起来一点也不费力，反而有一种拨开云雾见日出的畅快感。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在市场部门工作多年的老员工，我深知数据的重要性，但一直苦于缺乏系统性的学习。市面上关于数据分析的书籍很多，但很多都过于理论化，或者侧重于某个特定工具的讲解。《人人都是数据分析师》这本书则恰恰填补了我的这一需求。它以一个非常全局的视角，梳理了数据分析的全貌，并且将复杂的概念拆解得非常细致。我特别喜欢书中关于数据清洗和预处理的部分，这部分往往是数据分析中最耗时也最容易出错的环节，但书中给出了非常实用的方法和建议，帮助我避免了很多潜在的陷阱。此外，书中在数据可视化方面也提供了很多精彩的案例和指导，让我明白了如何才能做出既美观又具有说服力的数据图表。读完这本书，我感觉自己仿佛打通了数据分析的“任督二脉”，不仅理解了各种分析方法的原理，更重要的是学会了如何将这些方法灵活地运用到实际工作中，解决营销推广中的具体问题。这本书的语言风格朴实无华，但字里行间都透露着作者的专业和对读者的关怀。