精通 Tableau 商業數據分析與可視化

王國平

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商品描述

本書遵循理論與實踐相結合的教學目的,以實例講解在Windows環境下如何開發網絡應用程序的方法。全書共分7章:第1章介紹網絡編程的一些基本概念;第2章介紹套接字的基本概念以及Windows Socket的內容;第3~5章分別介紹流式套接字、數據報套接字和原始套接字的編程原理,並用實例詳細介紹如何開發相應的網絡應用程序;第6章介紹常見的應用層協議(如FTP、SMTP、HTTP、MQTT)和WinInet的內容,並用實例描述如何編寫基於應用層協議的網絡應用程序;第7章介紹使用廣泛的WinPcap的概念,以及如何用WinPcap開發相關網絡應用程序。本書的特點是有大量的實例源代碼及詳細解析。 本書主要供普通高校電腦、信息安全、通信工程等專業的師生使用,也可供對網絡編程感興趣的各類人員自學使用。

作者簡介

王國平,畢業於上海海洋大學,碩士,主要從事數據可視化、數據挖掘和大數據分析與研究等工作。精通Tableau、SPSS、SPSS Modeler、Power BI等軟件,已出版《IBM SPSS Modeler數據與文本挖掘實戰》《Microsoft Power BI數據可視化與數據分析》《Tableau數據可視化從入門到精通》《SPSS統計分析與行業應用實戰》等專著。

目錄大綱

第1篇商業數據分析理論篇
第1章商業數據分析思維與技巧2
1.1商業數據分析的思維2
1.1.1結構化:按不同的方向分類3
1.1.2公式化:對數據進行量化分析4
1.1. 3業務化:結合具體業務進行分析4
1.2商業數據分析的7種技巧4
1.2.1象限法:運用坐標的方式分析5
1.2.2多維法:運用多維的方法呈現5
1.2.3假設法:運用假設推理的方式6
1.2.4指數法:整合與計算多個指標6
1.2.5二八法:運用帕累託法則分析7
1.2.6對比法:運用對比法對比分析7
1.2.7漏斗法:挖掘有價值的新用戶7
1.3商業數據分析的典型方法8
1.3.1引擎8
1.3.2購物籃分析8
1.3.3保修分析8
1.3.4價格優化分析9
1.3.5庫存管理9
1.3.6選址分析9
1.3.7情感分析9
1.3.8品類分析10
1.3.9生命價值預測10
1.3.10反欺詐分析10
1.3.11留存分析11
1.4商業數據可視化分析工具11
1.4.1 Tableau Desktop 11
1.4.2 Microsoft Power BI 12
1.4.3 Smartbi Insight 13
1.4.4 QlikView 14
1.4.5 FineBI 14
1.5商業數據分析的步驟與階段15
1.6商業數據分析師的技能17
1.7練習題18
第2章商業數據分析的模型19
2.1 KANO分析模型19
2.2 5W2H分析模型20
2.3戰略鐘分析模型21
2.4 RFM客戶價值模型22
2.5用戶行為分析模型24
2.6關聯分析模型25
2.7 SWOT分析模型26
2.8魚骨圖分析模型27
2.9波士頓矩陣分析28
2.10波特五力分析模型29
2.11 PDCA執行模型30
2.12 AARRR模型31
2.13 ABC分類模型32
2.14杜邦分析模型33
2.15平衡計分卡模型35
2.16營銷漏斗模型36
2.17 SCP分析模型37
2.18邏輯樹分析模型38
2.19波士頓三四矩陣39
2.20練習題40
第2篇Tableau之新手入門篇
第3章Tableau Desktop基礎入門42
3.1 Tableau Desktop簡介42
3.1.1新增主要功能43
3.1.2 “開始”頁面44
3.1.3 “數據源”頁面45
3.2數據類型47
3.2.1主要的數據類型48
3.2.2更改數據類型48
3.3文件類型50
3.3.1工作簿文件50
3.3.2打包工作簿50
3.3.3其他文件類型51
3.4運算符及優先級51
3.4.1算術運算符51
3.4.2邏輯運算符51
3.4 .3比較運算符52
3.4.4運算符優先級52
3.5 Tableau軟件概況52
3.5.1 Tableau Desktop 53
3.5.2 Tableau Prep 53
3.5.3 Tableau Online 54
3.5.4 Tableau Server 54
3.5.5 Tableau Public 55
3.5.6 Tableau Mobile 55
3.5.7 Tableau Reader 56
3.6練習題56
第4章連接數據源57
4.1連接到文件57
4.1.1 Microsoft Excel 57
4.1.2文本文件59
4.1.3 JSON文件61
4.1.4 Microsoft Access 63
4.1.5 PDF文件65
4.1.6空間文件66
4.1 .7統計文件68
4.2連接到數據庫70
4.2.1連接到Microsoft SQL Server 70
4.2.2 MySQL 71
4.2.3 Oracle 72
4.2.4 Amazon Redshift 74
4.2.5更多數據庫74
4.3連接到MongoDB 75
4.3.1 MongoDB簡介75
4.3.2 MongoDB的安裝與配置76
4.3.3連接MongoDB步驟78
4.4練習題80
第5章Tableau的基本操作81
5.1維度和度量81
5.1.1維度字段的可視化81
5.1.2度量字段的可視化82
5.1.3度量轉換為維度案例84
5.2連續和離散88
5.2.1連續字段的可視化88
5.2.2離散字段的可視化88
5.2.3日期類型的轉換案例90
5.3工作區操作91
5.3.1 “數據”窗格的操作92
5.3.2 “分析”窗格的操作93
5.3.3工具欄按鈕及說明94
5.3.4狀態欄功能及說明95
5.3.5功能區和卡的簡介95
5.3.6語言和區域的設置97
5.4工作表的基本操作97
5.4.1如何創建工作表98
5.4.2如何復制工作表99
5.4.3如何導出工作表100
5.4.4如何刪除工作表101
5.5創建上下文篩選器提升性能102
5.5.1如何創建“上下文篩選器” 102
5.5.2為“地區”添加上下文篩選器103
5.6練習題106
第6章Tableau的操作107
6.1表計算:快速統計門店銷售額的佔比107
6.2創建字段:創建每件商品的利潤字段110
6.3創建參數:生成商品類型的參數列表112
6.4聚合函數:統計商品利潤率波動情況119
6.5缺失值處理:處理銷售額中的缺失值121
6.6案例實戰:各個門店利潤的差異分析123
6.7練習題125
第7章Tableau數據可視化126
7.1單變量的可視化126
7.1.1條形圖:不同類別商品的利潤分析126
7.1.2餅形圖:不同地區銷售額佔比分析127
7.1.3直方圖:每類商品的利潤分佈分析130
7.1.4折線圖:月度銷售額歷史趨勢分析131
7.2多變量的可視化 133
7.2.1散點圖:銷售額和利潤額的特徵分析133
7.2.2氣泡圖:不同地區利潤額的比較分析134
7.2.3樹形圖:不同用戶類型的銷售額分析136
7.2.4瀑布圖:不同產品類別的利潤額分析138
7.2.5盒須圖:按區域和客戶類型分析折扣143
7.2.6靶心圖:不同地區發貨天數的分析147
7.2.7環形圖:不同地區的利潤額結構分析149
7.2.8甘特圖:不同用戶類型送貨時間分析154
7.2.9漏斗圖:客戶購買流程的漏斗分析158
7.2.10帕累托圖:用戶消費等級結構分析162
7.3練習題166
第3篇Tableau之新手升級篇
第8章Tableau地圖可視化分析168
8.1設置地理角色:將城市字段設置為地理角色168
8.2標記地理位置:用生成的緯度和經度標記地圖170
8.3添加字段信息:統計每個城市的銷售額情況170
8.4設置地圖外觀:設置地圖的背景顏色和圖層171
8.5完善美化地圖:銷售額大小進一步美化地圖173
8.6自定義地圖選項:按城市搜索銷售額的地圖174
8.7練習題175
第9章高效創建Tableau儀表板176
9.1創建高效儀表板的原則176
9.1.1了解業務需求、周密規劃176
9.1.2依據充分信息、設計177
9.1.3完善修正視圖、避免178
9.2如何創建美觀的儀表板179
9.2.1拖曳字段製作儀表板179
9.2.2設置儀表板大小和佈局182
9.3進一步完善與改進儀表板186
9.3.1如何改進儀表板186
9.3.2創建視圖選擇菜單188
9.3.3重塑儀表板的形象191
9.3.4創建儀表板佈局193
9.3.5使用儀表板擴展程序196
9.4案例實戰:超市運營狀況分析198
9.4.1客戶分析的儀表板198
9.4.2配送分析的儀表板202
9.4.3銷售分析的儀表板206
9.4.4利潤分析的儀表板209
9.4.5退貨分析的儀表板211
9.4.6預測分析的儀表板215
9.5練習題218
第10章數據可視化視圖的演示219
10.1故事:讓故事替代煩人的PPT製作219
10.2創建故事:對歷史數據創建故事點220
10.3故事格式:完善故事使其更加生動223
10.3.1標題:調整標題文本框大小224
10.3.2頁面:使儀表板更適合故事224
10.3.3格式:設置合適的故事格式225
10.4演示故事:讓商業匯報更加簡便226
10.5練習題226
第4篇Tableau之大數據篇
第11章連接Hadoop Hive 228
11.1 Hadoop簡介228
11.1.1 Hadoop分佈式文件229
11.1.2 MapReduce計算框架229
11.1.3 Apache Hadoop發行版230
11.2連接基本條件232
11.2.1 Hive版本:連接的條件233
11.2.2驅動程序:安裝ODBC驅動233
11.2. 3啟動服務:運行Hive的服務233
11.3連接主要步驟234
11.3.1 Cloudera Hadoop Hive 234
11.3.2 Hortonworks Hadoop Hive 239
11.3.3 MapR Hadoop Hive 241
11.4連接注意事項243
11.4.1日期/時間數據的處理243
11.4.2連接集群的幾種限制243
11.5練習題244
第12章連接Apache Spark 245
12.1 Apache Spark簡介245
12.1. 1快速通用的計算引擎245
12.1.2 Hadoop與Spark的比較246
12.2連接步驟:Tableau連接Spark集群247
12.2.1安裝SparkSQL的ODBC驅動248
12.2.2啟動集群和Spark相關進程248
12.2.3配置Spark ODBC數據源249
12.3測試Spark ODBC數據連接250
12.4練習題251
第13章Tableau大數據引擎優化252
13.1提升連接性能的一般技術252
13.2常用的性能提陞技術254
13.2.1 “篩選器”形式的分區字段254
13.2.2分組字段形式的群集字段254
13.2.3設置初始化SQL的參數254
13.3提升數據提取效率的主要方法255
13.3.1明確數據的存儲文件格式255
13.3.2合理利用數據分區字段255
13.3.3計算分組字段的哈希值256
13.4練習題256
第5篇Tableau之綜合應用篇
第14章Tableau與Python的集成258
14.1搭建基於Tabpy的運行環境258
14.1.1安裝Python集成環境259
14.1.2安裝Tabpy Server服務262
14.1.3安裝Tabpy Client服務262
14.1.4連接Tableau到Tabpy 263
14.2基於案例數據集的機器學習264
14.2.1案例數據集簡介264
14.2.2分類算法的比較264
14.3創建聚類分析的可視化視圖267
14.3.1自定義數據準備267
14.3.2可視化聚類結果269
14.4練習題269
第15章Tableau與R的集成270
15.1搭建基於Rserve的運行環境270
15.1.1安裝R集成環境271
15.1.2連接Tableau到R 273
15.2基於案例數據集的機器學習274
15.3練習題276
第16章Tableau Prep數據清洗277
16.1 Tableau Prep簡介277
16.1.1新增的主要功能277
16.1.2安裝與註冊Prep 278
16.1.3 Prep連接數據源280
16.2 Tableau Prep清洗數據源281
16.2.1如何實現添加步驟282
16.2.2如何實現添加聚合282
16.2.3如何實現添加轉置283
16.2.4如何實現添加聯接283
16.2 .5如何實現添加並集284
16.2.6如何實現添加輸出285
16.3 Tableau Prep發布服務器285
16.4案例實戰:門店經營數據清洗287
16.4.1連接到門店經營數據287
16.4.2瀏覽數據源發現問題288
16.4 .3清理數據源問題字段290
16.4.4合併清洗後的數據源295
16.4.5生成清洗過程的輸出298
16.5 練習題 299


第6篇Tableau之服務器篇
第17章Tableau Online服務器302
17.1 Tableau Online的試用和註冊302
17.2 Tableau Online用戶界面簡介306
17.3 Tableau Online的基本操作309
17.3.1導入已有的數據源310
17.3.2快速搜索相應內容311
17.3.3找到感興趣的內容312
17.3.4設置我的賬戶及其內容313
17.4 Tableau Online的用戶和組314
17.4.1設置用戶的站點角色314
17.4.2向站點添加多個用戶315
17.4.3批量添加用戶316
17.4.4創建用戶所在組317
17.4.5管理和刪除用戶319
17.5 Tableau Online的項目319
17.5.1在“內容”頁面添加新的項目320
17.5.2在項目間移動工作簿321
17.5.3刪除項目及注意事項322
17.6練習題322
第18章Tableau Server服務器323
18.1條件及其要求323
18.2 Tableau Server安裝步驟324
18.2.1下載軟件及配置安裝環境324
18.2.2 Tableau Server的安裝過程326
18.2.3激活Tableau Server 327
18.3配置Tableau Server 328
18.3.1配置“常規”選項329
18.3.2配置“數據連接”選項329
18.3.3配置“服務器”選項330
18.3.4配置SMTP選項331
18.3.5配置“通知和訂閱”選項332
18.3.6配置SSL選項333
18.3.7配置SAML選項334
18.3.8配置Kerberos選項335
18.3.9配置SAP HANA選項336
18.3.10配置OpenID選項337
18.4登錄Tableau Server 338
18.5在Linux環境下安裝Tableau Server 339
18.5.1正式安裝前的必要準備339
18.5 .2安裝Tableau Server步驟339
18.5.3註冊與激活Tableau Server 340
18.5.4配置與初始化Tableau Server 341
18.5.5登錄Tableau Server服務器342
18.6練習題343
附錄A Tableau的主要函數344
附錄B安裝MongoDB 367
附錄C快速安裝Cloudera 371
附錄D Tableau面試問題及答案374
參考文獻379