第1章 Tableau數(shù)據(jù)可視化概述 001
1．1　數(shù)據(jù)可視化概述　001
1．1．1　什么是數(shù)據(jù)可視化　001
1．1．2　如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化　002
1．1．3　數(shù)據(jù)可視化的注意事項(xiàng)　002
1．2　數(shù)據(jù)可視化常用軟件　003
1．2．1　Tableau Desktop　003
1．2．2　Microsoft Power BI　004
1．2．3　阿里DataV　004
1．2．4　騰訊云圖　005
1．2．5　百度Sugar　006
1．2．6　帆軟FineBI　006
1．3　Tableau軟件概況　007
1．3．1　Tableau Desktop　007
1．3．2　Tableau Prep　007
1．3．3　Tableau Online　007
1．3．4　Tableau Server　008
1．3．5　Tableau Public　008
1．3．6　Tableau Mobile　008
1．3．7　Tableau Reader　008
1．4　初識(shí)Tableau Desktop　008
1．4．1　新增功能　008
1．4．2　開始頁(yè)面　009
1．4．3　“數(shù)據(jù)源”界面　010
1．4．4　數(shù)據(jù)類型及其轉(zhuǎn)換　011
1．4．5　運(yùn)算符及其優(yōu)先級(jí)　014
1．4．6　文件類型　015
1．5　練習(xí)題　015

第2章　Tableau連接數(shù)據(jù)源　016
2．1　連接數(shù)據(jù)文件　016
2．1．1　Microsoft Excel　016
2．1．2　文本文件　018
2．1．3　JSON文件　019
2．1．4　Microsoft Access　020
2．1．5　PDF文件　021
2．1．6　空間文件　022
2．1．7　統(tǒng)計(jì)文件　023
2．2　連接關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)　025
2．2．1　Microsoft SQL Server　025
2．2．2　MySQL　026
2．2．3　Oracle　027
2．2．4　PostgreSQL　028
2．2．5　IBM DB2　029
2．2．6　MemSQL　030
2．3　連接非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)　031
2．3．1　MongoDB簡(jiǎn)介　031
2．3．2　安裝MongoDB　031
2．3．3　連接MongoDB　032
2．4　連接其他數(shù)據(jù)源　034
2．4．1　阿里MaxCompute　034
2．4．2　Databricks　034
2．4．3　更多服務(wù)器　034
2．5　練習(xí)題　035
第3章　Tableau基礎(chǔ)操作　036
3．1　工作區(qū)及其操作　036
3．1．1　工具欄及其功能　036
3．1．2　“數(shù)據(jù)”窗格操作　037
3．1．3　“分析”窗格操作　038
3．1．4　功能區(qū)和卡　039
3．1．5　工作表及其操作　040
3．2　維度和度量及相關(guān)操作　043
3．2．1　維度及其操作　043
3．2．2　度量及其操作　043
3．2．3　維度字段和度量字段的轉(zhuǎn)換及案例　043
3．3　連續(xù)和離散及相關(guān)操作　045
3．3．1　連續(xù)及其操作　045
3．3．2　離散及其操作　046
3．3．3　連續(xù)字段和離散字段的轉(zhuǎn)換及案例　046
3．4　數(shù)據(jù)及視圖的導(dǎo)出　047
3．4．1　導(dǎo)出數(shù)據(jù)文件　047
3．4．2　導(dǎo)出圖形文件　048
3．4．3　導(dǎo)出PDF文件　049
3．4．4　導(dǎo)出PowerPoint文件　050
3．4．5　導(dǎo)出低版本文件　051
3．5　練習(xí)題　052
第4章　Tableau高級(jí)操作　053
4．1　創(chuàng)建字段及其案例　053
4．1．1　創(chuàng)建字段簡(jiǎn)介　053
4．1．2　創(chuàng)建字段案例　053
4．2　表計(jì)算及其案例　055
4．2．1　表計(jì)算簡(jiǎn)介　055
4．2．2　表計(jì)算案例　057
4．3　創(chuàng)建參數(shù)及其案例　058
4．3．1　創(chuàng)建參數(shù)簡(jiǎn)介　058
4．3．2　創(chuàng)建參數(shù)案例　058
4．4　函數(shù)應(yīng)用及其案例　062
4．4．1　常用函數(shù)簡(jiǎn)介　062
4．4．2　函數(shù)應(yīng)用案例　070
4．5　練習(xí)題　072
第5章　Tableau數(shù)據(jù)可視化　073
5．1　簡(jiǎn)單視圖的可視化　073
5．1．1　條形圖　073
5．1．2　餅圖　074
5．1．3　直方圖　076
5．1．4　折線圖　078
5．1．5　氣泡圖　079
5．2　復(fù)雜視圖的可視化　081
5．2．1　樹狀圖　081
5．2．2　散點(diǎn)圖　082
5．2．3　箱形圖　084
5．2．4　環(huán)形圖　085
5．2．5　傾斜圖　090
5．3　統(tǒng)計(jì)分析的可視化　094
5．3．1　相關(guān)分析　095
5．3．2　回歸分析　096
5．3．3　聚類分析　099
5．3．4　時(shí)間序列分析　102
5．4　地理數(shù)據(jù)的可視化　106
5．5　練習(xí)題　107
第6章　Tableau儀表板和故事　108
6．1　創(chuàng)建儀表板的基本要求　108
6．1．1　熟悉業(yè)務(wù)并合理規(guī)劃　108
6．1．2　利用視圖充分展示　108
6．1．3　完善視圖以避免錯(cuò)誤　109
6．2　Tableau儀表板　109
6．2．1　認(rèn)識(shí)儀表板　109
6．2．2　創(chuàng)建儀表板　109
6．2．3　完善美化儀表板　111
6．3　Tableau故事　113
6．3．1　讓故事代替PPT　113
6．3．2　創(chuàng)建故事　113
6．3．3　完善美化故事　116
6．4　共享可視化視圖　118
6．5　練習(xí)題　118
第7章　連接Hadoop集群　119
7．1　認(rèn)識(shí)Hadoop　119
7．1．1　Hadoop分布式文件系統(tǒng)　120
7．1．2　MapReduce計(jì)算框架　120
7．1．3　Apache Hadoop發(fā)行版　120
7．2　連接的基本條件　122
7．2．1　連接的前提條件　122
7．2．2　安裝驅(qū)動(dòng)程序　122
7．2．3　啟動(dòng)Hive服務(wù)　122
7．3　連接的主要步驟　123
7．3．1　連接Cloudera Hadoop大數(shù)據(jù)集群　123
7．3．2　連接MapR Hadoop Hive大數(shù)據(jù)集群　127
7．4　連接性能優(yōu)化　128
7．4．1　自定義SQL語(yǔ)句　128
7．4．2　創(chuàng)建數(shù)據(jù)提取　129
7．5　練習(xí)題　130
第8章　Tableau在線服務(wù)器　131
8．1　認(rèn)識(shí)Tableau在線服務(wù)器　131
8．1．1　注冊(cè)和免費(fèi)試用Tableau Online　131
8．1．2　創(chuàng)建和激活站點(diǎn)　132
8．1．3　服務(wù)器配置選項(xiàng)介紹　134
8．2　Tableau在線服務(wù)器基礎(chǔ)操作　139
8．2．1　設(shè)置賬戶及內(nèi)容　139
8．2．2　設(shè)置顯示及排序樣式　140
8．2．3　快速搜索與搜索幫助　141
8．3　Tableau在線服務(wù)器用戶設(shè)置　142
8．3．1　設(shè)置站點(diǎn)角色及權(quán)限　142
8．3．2　向站點(diǎn)添加用戶　143
8．3．3　創(chuàng)建和管理群組　145
8．4　Tableau在線服務(wù)器項(xiàng)目操作　148
8．4．1　創(chuàng)建和管理項(xiàng)目　148
8．4．2　創(chuàng)建項(xiàng)目工作簿　151
8．4．3　移動(dòng)項(xiàng)目工作簿　153
8．5　練習(xí)題　155
第9章　電商行業(yè)案例實(shí)戰(zhàn)　156
9．1　客戶價(jià)值分析　156
9．1．1　2014年至2020年上半年有效訂單的客戶數(shù)　157
9．1．2　2020年上半年有效訂單客戶的分布　158
9．1．3　2020年上半年不同學(xué)歷客戶購(gòu)買額　159
9．1．4　2020年上半年有效訂單量客戶排名　159
9．2　商品配送分析　160
9．2．1　2020年上半年各月份平均延遲天數(shù)　161
9．2．2　2020年上半年各地區(qū)平均延遲天數(shù)　162
9．2．3　2020年上半年各類型商品平均延遲天數(shù)　163
9．2．4　2020年上半年各門店平均延遲天數(shù)　163
9．3　商品退貨分析　164
9．3．1　2020年上半年各月份商品退貨次數(shù)　165
9．3．2　2020年上半年各地區(qū)商品退貨金額　166
9．3．3　2020年各類型商品退貨金額　167
9．3．4　2020年上半年主要退貨商品及數(shù)量　167
9．4　商品預(yù)測(cè)分析　168
9．4．1　2020年下半年商品銷售額預(yù)測(cè)　169
9．4．2　2020年下半年商品利潤(rùn)額預(yù)測(cè)　170
9．4．3　2020年下半年商品銷售量預(yù)測(cè)　171
9．4．4　2020年下半年商品退貨量預(yù)測(cè)　171
9．5　練習(xí)題　172
第10章　客戶價(jià)值畫像實(shí)戰(zhàn)　173
10．1　認(rèn)識(shí)RFM模型　173
10．1．1　RFM模型簡(jiǎn)介　173
10．1．2　RFM模型的維度　174
10．1．3　RFM模型的客戶價(jià)值分類　174
10．2　數(shù)據(jù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化　174
10．2．1　指標(biāo)數(shù)據(jù)處理　174
10．2．2　指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化　176
10．3　數(shù)據(jù)分析與建模　177
10．3．1　設(shè)置指標(biāo)參考值　177
10．3．2　判斷指標(biāo)數(shù)據(jù)優(yōu)劣　178
10．3．3　劃分客戶價(jià)值類型　179
10．4　數(shù)據(jù)可視化分析　180
10．4．1　客戶價(jià)值類型的數(shù)量分析　180
10．4．2　客戶價(jià)值類型的占比分析　181
10．4．3　客戶價(jià)值類型的地區(qū)分析　182
10．4．4　客戶價(jià)值類型的詳細(xì)名單　183
10．4．5　客戶價(jià)值類型分析儀表板　183
10．5　練習(xí)題　184
附錄　185
參考文獻(xiàn)　200