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劉紅閣，王淑娟，溫融冰著 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 商業分析
• 數據可視化
• Python
• Excel
• SQL
• 統計學
• 職場技能
• 自助分析
• 數據思維

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115406866

商品編碼：10052520263

齣版時間：2015-11-01

作  者:劉紅閣,王淑娟,溫融冰 著 著作 定  價:69 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2015年11月01日 頁  數:330 裝  幀:平裝 ISBN:9787115406866 1. 基於9.1版本，采用實際案例，深度講解核心功能。
2. Tableau亞太區副總裁、埃森哲大中華區董事總經理傾情作序。
3. 特斯拉、百度、YA馬遜等數據分析師聯袂推薦。
4. 簡單易用，拖放成圖，無需統計、計算機背景，即可進行可視化分析，分秒間讀取，快速引擎處理，幫你看見並讀懂大數據。
5. 全麵介紹Tableau核心功能。包括數據連接與管理、基礎與不錯圖形分析、地圖分析、不錯數據操作、基礎統計分析、如何與等 ●第1章  Tableau入門    1
●1.1  敏捷商務智能  1
●1.2  數據可視化明星Tableau  2
●1.3  Tableau的主要特性  3
●1.4  Tableau的産品體係  5
●1.5  Tableau的工作區  6
●1.5.1  工作錶工作區  6
●1.5.2  儀錶闆工作區  8
●1.5.3  故事工作區  9
●1.5.4  菜單欄和工具欄  10
●1.6  Tableau的文件管理  12
●第2章  典型應用場景  14
●2.1  數據準備  14
●2.2  認識Tableau數據  16
●2.2.1  數據角色  16
●2.2.2  字段類型  18
●2.2.3  字段類型轉換  18
●2.3  創建視圖  19
●2.3.1  行列功能區  20
●2.3.2  標記卡  23
●部分目錄

內容簡介

本書基於Tableau 9.1版本編寫，詳細介紹瞭Tableau的數據連接與編輯、圖形編輯與展示功能，包括數據連接與管理、基礎與不錯圖形分析、地圖分析、不錯數據操作、基礎統計分析、如何與R集成進行不錯分析、分析圖錶整閤以及分析成果共享等主要內容。同時，書中以目前電力行業已有的監測、分析業務實踐為基礎，以豐富的實際案例貫穿始終，對各類方法、技術進行瞭詳細說明，方便讀者快速掌握數據分析方法。
本書適用於互聯網、銀行證券、谘詢審計、快消品、能源等行業數據分析用戶以及媒體、網站等數據可視化用戶。
劉紅閣,王淑娟,溫融冰 著 著作 劉紅閣博士
原埃森哲谘詢經理，現百度鳳巢分析經理，專注於數據挖掘、機器學習、數據可視化等領域。


王淑娟
埃森哲谘詢顧問，專注於電力行業運營谘詢、數據分析及數據可視化等領域。

溫融冰
埃森哲谘詢經理，專注於企業價值管理、預算與績效管理及數據分析等領域。

開啓認知新維度：洞察數字背後的力量 在信息爆炸的時代，數據如同一片汪洋，裹挾著無數的機遇與挑戰。然而，這片深邃的海洋並非人人都能駕馭，也並非所有人都能從其中汲取養分。我們常常驚嘆於那些能夠從紛繁復雜的數據中提煉齣真知灼見，並將其轉化為商業決策、社會進步乃至個人成長的力量。這股力量，究竟源自何方？它是否隻屬於少數精英，還是隱藏在每個人觸手可及的領域？ 《人人都是數據分析師》並非一本簡單的技術手冊，它更像是一扇窗，一扇通往數字世界奧秘的窗。這本書旨在打破數據分析的神秘光環，揭示其背後的邏輯、方法與思維方式。它不是讓你成為一個精通高深算法的程序員，也不是要求你精通統計學理論的專傢，而是要讓你掌握一種全新的認知工具，一種理解世界、解決問題的有力武器。 第一部分：數據思維的基石——為什麼我們需要理解數據？ 在信息技術飛速發展的今天，數據早已滲透到我們生活的方方麵麵。從你每天瀏覽的新聞推薦，到你購物時的個性化廣告，再到城市交通的實時調度，無一不與數據息息相關。然而，我們是否真正理解這些數據是如何被收集、處理和利用的？是否意識到它們對我們的生活方式、決策行為乃至社會進程産生的深遠影響？ 這一部分將從宏觀角度齣發，探討數據在現代社會中的核心地位。我們將審視數據的價值如何被不斷放大，從最初的記錄工具，演變為驅動創新、優化效率、預測未來的關鍵要素。你將瞭解到，不論是宏觀經濟的走嚮，還是微觀的企業運營，抑或是個人職業發展，都離不開對數據的敏銳洞察。我們將深入剖析，為什麼“懂數據”不再是一種加分項，而是一種必備的生存技能。 數據時代的洪流： 審視數字信息爆炸的背景，理解數據已成為新的生産要素和核心資源。 洞察商業的眼睛： 探究數據如何幫助企業理解客戶、優化産品、提升效率，實現可持續增長。 社會發展的引擎： 分析數據在公共服務、城市管理、科學研究等領域的應用，及其推動社會進步的作用。 個人成長的階梯： 揭示數據思維如何提升個人決策能力、問題解決能力，以及在職場中的競爭力。 打破思維壁壘： 探討為何“人人”都可以成為數據分析師，強調思維方式的重要性遠超技術門檻。 第二部分：數據的語言——認識並理解基本的數據概念 數據並非雜亂無章的數字集閤，它有其內在的規律與結構。要理解數據，首先需要掌握其“語言”。這一部分將引導讀者認識和理解數據分析中最基礎、最核心的概念，幫助你建立起對數據最直觀的認知。我們將從數據的來源、類型，到度量方式，再到數據的質量，層層遞進，讓你能夠清晰地辨識和理解不同形式的數據。 數據的“傢譜”： 瞭解數據的起源，從原始數據到經過清洗、整理後的可用數據。 數據的“身份”： 區分不同類型的數據，如結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，理解它們各自的特點和應用場景。 數據的“標尺”： 掌握常見的度量尺度，如定類、定序、定距和定比，理解它們在數據分析中的意義。 數據的“純淨度”： 認識到數據質量的重要性，學習識彆和處理缺失值、異常值等數據質量問題，確保分析的可靠性。 數據的“形態”： 瞭解數據的基本結構，如變量、觀測值、數據集等，為後續的分析奠定基礎。 第三部分：數據分析的工具箱——掌握核心的數據分析方法與技巧 理解瞭數據的基本概念後，我們便可以開始探索如何從數據中挖掘信息。這一部分將為你打開數據分析的“工具箱”，介紹一些經過實踐檢驗、簡單易學但卻極其有效的數據分析方法與技巧。我們將聚焦於那些能夠快速應用到實際工作中的分析手段，幫助你從數據中發現模式、趨勢、關聯，並提齣有價值的見解。 描述性統計： 學習如何用平均數、中位數、眾數、方差、標準差等指標來概括數據的整體特徵，快速瞭解數據的分布情況。 數據可視化： 掌握使用圖錶（如柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖等）直觀地呈現數據，讓復雜的數據信息一目瞭然，並能有效溝通。 探索性數據分析 (EDA)： 學習如何通過初步的數據探索，發現數據中的潛在規律、異常點和變量之間的關係，為深入分析指明方嚮。 數據分組與聚閤： 掌握如何根據不同維度對數據進行分組，並計算聚閤指標（如求和、計數、平均值），從而得到有意義的匯總信息。 關聯分析入門： 瞭解如何初步探究變量之間的相關性，發現數據中可能存在的聯係。 第四部分：數據分析的實踐——將理論轉化為解決問題的能力 理論的最終目的是為瞭實踐。這一部分將聚焦於如何將所學的概念和方法應用到實際場景中，解決工作中遇到的具體問題。我們將通過一係列案例，演示數據分析在不同領域（如市場營銷、産品優化、運營管理、個人效率提升等）的實際應用過程。你將學會如何將一個實際問題轉化為數據分析的框架，並一步步地找到解決方案。 問題定義與數據獲取： 學習如何清晰地定義分析目標，並找到相關的數據來源。 數據清洗與預處理： 實踐如何處理不完整、不準確的數據，為分析做好準備。 分析方法的選擇與應用： 根據具體問題，選擇並應用閤適的描述性統計、可視化等分析方法。 結果解讀與洞察提煉： 學習如何從分析結果中提取有價值的見解，並將其轉化為可執行的建議。 溝通與匯報： 掌握如何清晰、有效地將數據分析的發現和建議傳達給他人，推動決策。 案例解析： 通過具體行業或場景的案例，展示從數據分析到解決實際問題的全過程。 第五部分：數據分析的進階之路——持續學習與應用 數據分析是一個不斷發展和深入的領域。這本書並非終點，而是你踏上數據分析之路的起點。這一部分將為你指明後續的學習方嚮，鼓勵你保持對數據的好奇心，並將其融入日常工作和生活中。 持續學習的重要性： 強調數據分析技能的不斷更新，鼓勵讀者保持學習的熱情。 進階工具與技術概覽： 簡要介紹更高級的數據分析工具和技術（如SQL、Python、R、BI工具等），為讀者提供進一步探索的方嚮。 數據倫理與隱私： 引導讀者關注數據分析中的倫理問題和數據隱私保護的重要性。 構建數據驅動的思維模式： 鼓勵讀者將數據分析的思維方式內化，在日常決策中主動運用數據。 實踐者的社群： 建議讀者參與相關社區，與其他數據分析愛好者交流學習，共同進步。 《人人都是數據分析師》緻力於賦能每一位讀者，讓你不再被動地接受數據的影響，而是能夠主動地理解、利用數據，並最終在數字時代的大潮中，遊刃有餘，掌握先機。這本書，將是你開啓認知新維度，洞察數字背後強大力量的最佳引路人。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在市場部門工作多年的老員工，我深知數據的重要性，但一直苦於缺乏係統性的學習。市麵上關於數據分析的書籍很多，但很多都過於理論化，或者側重於某個特定工具的講解。《人人都是數據分析師》這本書則恰恰填補瞭我的這一需求。它以一個非常全局的視角，梳理瞭數據分析的全貌，並且將復雜的概念拆解得非常細緻。我特彆喜歡書中關於數據清洗和預處理的部分，這部分往往是數據分析中最耗時也最容易齣錯的環節，但書中給齣瞭非常實用的方法和建議，幫助我避免瞭很多潛在的陷阱。此外，書中在數據可視化方麵也提供瞭很多精彩的案例和指導，讓我明白瞭如何纔能做齣既美觀又具有說服力的數據圖錶。讀完這本書，我感覺自己仿佛打通瞭數據分析的“任督二脈”，不僅理解瞭各種分析方法的原理，更重要的是學會瞭如何將這些方法靈活地運用到實際工作中，解決營銷推廣中的具體問題。這本書的語言風格樸實無華，但字裏行間都透露著作者的專業和對讀者的關懷。

評分☆☆☆☆☆

在接觸《人人都是數據分析師》之前，我對數據分析的理解僅限於一些零散的認知，知道Excel有數據透視錶，但僅此而已。這本書徹底改變瞭我對數據分析的看法，它讓我看到瞭一個更加係統、更加有邏輯的數據分析體係。我非常欣賞書中對於不同分析場景的區分和講解，比如描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規範性分析，這讓我能夠根據不同的業務需求，選擇閤適的分析方法。書中對一些統計學概念的講解也相當到位，沒有使用過於晦澀的語言，而是通過生動的例子來闡釋，讓我能夠輕鬆理解。更重要的是，這本書讓我明白瞭數據分析不僅僅是“做什麼”，更是“為什麼這樣做”以及“這樣做的目的是什麼”。它幫助我建立瞭一種“數據驅動”的思維模式，讓我開始習慣於用數據來衡量事物、評估效果，並做齣更明智的決策。這本書的結構非常清晰，閱讀起來邏輯性強，能夠引導讀者逐步深入，是一本非常值得反復品讀的佳作。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為數據分析是那些擁有統計學背景或者數學功底深厚的人纔能玩轉的領域，直到我讀瞭《人人都是數據分析師》。這本書徹底顛覆瞭我的認知，它用一種極其友好的方式，將原本看起來高深莫測的數據分析過程變得平易近人。書中詳細講解瞭如何從零開始，一步步構建數據分析的思路，從明確分析目標、收集和清洗數據，到選擇閤適的分析方法、解讀分析結果，再到最後的可視化展示和提齣 actionable 的建議。最讓我驚喜的是，它並沒有僅僅停留在理論層麵，而是融入瞭大量的實操技巧和工具介紹，比如Excel在數據處理中的妙用，以及一些常用BI工具的入門指南。我尤其欣賞書中對於“數據思維”的強調，它告訴我，數據分析不僅僅是使用工具，更重要的是擁有一個分析問題的框架和邏輯。通過閱讀這本書，我學會瞭如何更客觀地看待問題，如何用數據去驗證自己的想法，以及如何從海量信息中提煉齣有價值的洞察。這本書的講解風格非常注重邏輯性和條理性，讀起來一點也不費力，反而有一種撥開雲霧見日齣的暢快感。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是我進入數據分析領域的“燈塔”！原本我對數據分析的概念模糊不清，隻知道它好像很厲害，但具體怎麼操作、從何入手，完全是一頭霧水。打開《人人都是數據分析師》的那一刻，我感覺一股清流撲麵而來。它沒有一開始就拋齣那些枯燥的數學公式和復雜的算法，而是從最基礎的概念講起，用通俗易懂的語言解釋瞭什麼是數據，數據從哪裏來，以及為什麼要進行數據分析。書中的案例選取也非常貼切，不是那種遙不可及的、隻存在於大公司的高端案例，而是我們日常生活中就能遇到的場景，比如電商平颱的促銷活動效果評估，或是社交媒體用戶行為分析。這讓我瞬間覺得數據分析離我並不遙遠，而是真真切切可以應用到工作和生活中的。我特彆喜歡它循序漸進的講解方式，就像一位耐心十足的老師，一步一步地引導我認識數據、理解數據，並開始思考如何利用數據解決問題。這本書的價值在於，它不僅僅是知識的傳授，更是思維的啓濛，讓我不再害怕和排斥數據，而是開始對其充滿瞭好奇和探索的欲望。

評分☆☆☆☆☆

我是一名學生，正在尋找能夠為我未來的職業生涯打下堅實基礎的讀物。《人人都是數據分析師》無疑是我的最佳選擇之一。這本書不僅僅是教授技術，更重要的是它在培養一種分析的視角和解決問題的能力。它讓我明白，數據分析並非遙不可及，而是每個職業人都可以掌握的核心技能。書中對各種數據分析的常見誤區進行瞭深入剖析，並提供瞭規避這些誤區的實用建議，這對於初學者來說至關重要。我印象最深刻的是關於如何將分析結果轉化為業務洞察的部分，這部分講解得非常到位，強調瞭數據分析的最終目的是為瞭驅動決策和改進。書中的語言風格非常活躍，就像一位經驗豐富的導師在和你娓娓道來，充滿瞭啓發性。它讓我對未來的職業發展充滿瞭信心，也讓我看到瞭數據分析在各個行業中的廣闊前景。這本書的內容設計非常貼閤實際需求，理論與實踐相結閤，讓我學到的知識能夠迅速應用到模擬項目中。