大数据时代必学的超吸睛视觉化工具与技术：Excel+Tableau成功晋升资料分析师 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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超热门的Tableau资料分析工具×完整的视觉化任务环节×挑选合适的视觉化图表×不写程式就可做出专属自己的资料视觉化网页×了解全球流行的资料视觉化工具

　　利用强大的视觉化分析技巧与工具，精准找到、呈现数据价值
　　快速具备超精致商业报表的制作技能，成功吸引大众目光！

　　无所不在的大数据资料，你想不想一窥其中的奥妙呢？琳琅满目的视觉化工具又该如何选择呢？现在就来学习与活用专业的视觉化工具与技术，成功晋升资料分析师。

　　本书主要介绍资料视觉化概念与工具，包括视觉化原理、工具使用时机、图表挑选准则等等，内容除了教导你如何透过Excel进行资料清理之外，也重点解析Tableau从安装到实务操作的一连串过程，最后可亲手做出专属自己的资料视觉化网页。此外，附录中整理了超过50种视觉化工具资讯，可满足你的各种情境之需求。

本书特色

　　◎最完整的资料视觉化工具、技术与流程介绍
　　◎步骤式教学Tableau视觉化工具操作方式
　　◎借由实战案例快速掌握Excel+Tableau的资料视觉化流程
　　◎介绍挑选视觉化图表的黄金法则

驾驭数据浪潮：掌控企业级数据分析实战策略与精深洞察 在信息洪流席卷全球的今天，数据不再仅仅是业务的副产品，而是驱动商业决策、塑造市场格局的核心资产。然而，海量数据的堆砌本身并不能带来价值，唯有通过高效、精准的分析，将其转化为可执行的洞察力，企业才能真正实现跨越式发展。本书将带你深入企业级数据分析的腹地，系统性地构建一套从数据采集、清洗、建模到最终洞察呈现的完整实战框架，侧重于思维模式的升级与复杂业务场景的应对策略，而非单纯的软件操作技巧。 本书的核心目标在于培养读者成为一名战略性的数据分析师，能够驾驭跨部门、多源异构的数据挑战，并构建稳健的分析流程，以支持高层级的商业决策制定。 第一部分：深度构建数据思维模型——从业务痛点到数据假设 优秀的数据分析始于对业务的深刻理解。本部分将彻底摒弃“工具驱动”的分析模式，转而聚焦于“问题驱动”和“假设驱动”的分析思维构建。 1.1 业务语境下的数据解构：我们将探讨如何将模糊的业务目标（如“提升用户留存率”、“优化供应链效率”）拆解为可量化的数据指标体系（KPIs、OKRs）。内容涵盖平衡计分卡在数据指标设计中的应用，以及如何避免“虚荣指标”的陷阱。 1.2 识别关键驱动因素（KDFs）：学习高级的因果推断方法，区分相关性与因果性。通过构建初步的结构方程模型（仅概念层面探讨，不涉及复杂数学推导），帮助分析师在面对复杂系统时，快速锁定真正影响业务结果的核心变量，从而聚焦有限的分析资源。 1.3 假设的严谨性与迭代：如何制定清晰、可证伪的数据假设？本章将详细阐述“零假设”与“备择假设”在业务分析中的具体转化过程，并介绍A/B测试设计中，如何根据业务风险等级来确定统计显著性水平，确保实验结果的可靠性。 第二部分：数据治理与预处理的艺术——夯实分析的基石 再强大的分析工具也无法弥补脏乱数据的缺陷。本部分着重于企业级数据治理和大规模数据清洗的策略，重点关注数据完整性、一致性与时效性的维护。 2.1 异构数据源的整合挑战：探讨在现代企业环境中，如何处理来自ERP、CRM、日志系统、第三方API等不同格式、不同粒度数据的整合难题。重点讲解数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）在分析视角下的区别与数据投射策略。 2.2 缺失值与异常值的深度处理：超越简单的均值填充。我们将深入研究基于模型预测的缺失值插补技术（如回归插补的局限性与适用场景），以及利用时间序列分解法识别和处理复杂异常点（如季节性波动中的异常峰值）。 2.3 数据建模与维度灾难：在构建分析数据集时，如何有效进行特征工程，避免维度灾难对后续建模性能的影响。探讨数据规范化与反规范化的选择标准，确保数据结构既能满足分析的灵活性，又能保证查询效率。 第三部分：高阶分析技术与商业洞察的提炼 本部分将进入数据分析的核心环节，重点关注如何运用统计学和机器学习的基础原理，解决实际的商业问题。 3.1 预测性分析在业务规划中的应用：介绍如何运用回归分析（线性与逻辑回归）预测关键业务指标，例如客户生命周期价值（CLV）的估算模型。重点讨论模型评估指标（如R-squared、AUC、混淆矩阵）在商业情境下的解读，以及如何向决策者解释模型的“可信度”和“误差范围”。 3.2 客户细分与市场结构分析：深入探讨聚类分析（K-Means, DBSCAN）如何应用于客户分群，构建具有业务意义的客户画像。并介绍如何利用关联规则挖掘（如购物篮分析）发现隐藏的交叉销售机会，以及市场篮子分析在推荐系统构建中的基础应用。 3.3 时间序列分析与趋势预测：对于关注动态变化的企业（如库存管理、需求预测），本章将详细解析时间序列数据的分解方法（趋势、季节性、残差），并介绍ARIMA模型的概念框架，用于建立稳健的短期预测基线。 第四部分：分析结论的转化与影响力的构建 最好的分析若不能被理解和采纳，则价值为零。本部分关注分析师的“最后一公里”——如何有效沟通复杂的分析结果，推动组织变革。 4.1 叙事性报告的结构设计：学习如何将复杂的统计发现转化为清晰、引人入胜的商业故事。介绍“金字塔原理”在数据报告撰写中的应用，确保核心结论先行，论据层层展开。 4.2 针对不同受众的沟通策略：如何向财务高管汇报投资回报率（ROI），如何向运营团队解释流程瓶颈，以及如何向产品经理展示用户行为模式。强调在沟通中，必须“翻译”技术术语为业务语言。 4.3 建立反馈回路与分析流程的闭环：分析工作并非终点，而是新一轮优化的起点。探讨如何设计机制，确保基于分析得出的行动方案能够被有效执行，并追踪其实际效果，形成持续改进的数据驱动文化。本书将提供一套成熟的“分析项目管理”方法论，确保分析工作的产出能够真正落地生根，驱动企业价值的持续增长。

作者简介

彭其捷

　　毕业于交大数据分析实验室，对于网路服务有巨大热情，曾负责过资料科学、资料视觉化、前端工程、服务设计等类型专案，出版过三本UI/UX专书，致力于打造良善的网路体验，近期多投入资料科学相关主题，期待能够结合设计与创意思考技巧，找到更多资料之间的连结，让数据分析更平民化。

　　【经历】
　　•天地人文创：课程讲师
　　•有物报告：专栏作者
　　•国泰金控：资料视觉化课程讲师
　　•台湾经济研究院：专栏作者
　　•台湾铁路局：内训讲师
　　•荣总医院：内训讲师
　　•中原大学：课程讲师

　　【个人页面】
　　about.me/divaka

PART01 资料视觉化概念介绍
UNIT01 关于资料视觉化
UNIT02 资料视觉化基本概念
UNIT03 资料视觉化流程介绍
UNIT04 资料视觉化的各类应用

PART02 准备资料及使用Excel清洗资料
UNIT05 视觉化前置作业：准备资料
UNIT06 用Excel进行资料清洗
UNIT07 Excel利器：枢纽分析表、Power Query、Power Map
UNIT08 如何搭配Excel与Tableau工具

PART03 用Tableau打造吸睛图表
UNIT09 Tableau新时代视觉应用介绍
UNIT10 Tableau安装与导入资料
UNIT11 Hello!Tableau资料视觉化
UNIT12 Tableau版面优化与阶层探索
UNIT13 Tableau群组、集合、参数
UNIT14 令人惊艳的Tableau地图
UNIT15 实作仪表板与说故事功能
UNIT16 线上发表专属视觉分析网页

PART04 选择正确的图表类型
UNIT17 适合传达关联性的视觉图表
UNIT18 适合比较大小与占比的视觉图表
UNIT19 表达地理资讯的相关视觉图表
UNIT20 各类特殊造型的视觉图表

Appendix 视觉化网站及工具大盘点
Appendix A 资料视觉化相关网站介绍
Appendix B 视觉化工具大盘点

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据领域摸爬滚打了几年，却总觉得自己离“精通”还有一段距离的初级分析师，我一直渴望找到一本能系统性地、实操性强地将我的技能提升到新高度的书籍。在众多技术书籍中，《大数据时代必学的超吸睛视觉化工具与技术：Excel+Tableau成功晋升资料分析师》以其鲜明的定位和强大的工具组合迅速吸引了我的目光。我对于Excel的熟悉程度可谓根深蒂固，从最基础的数据整理到复杂的函数运用，它一直是我工作的得力助手。然而，我也深知Excel在面对海量数据和复杂分析时的局限性，尤其是在数据可视化方面，虽然它提供了图表功能，但其美观度和专业性往往难以满足现代商业决策的需求。因此，当看到这本书同时强调Excel的“必学”与Tableau的“超吸睛”时，我便燃起了学习的热情。我特别期待书中能深入讲解如何利用Excel进行更高效的数据预处理，比如自动化数据清洗、高级筛选与排序技巧，以及如何巧用Excel的透视表和图表功能，使其呈现出更具洞察力的初步分析结果。我希望这本书能够填补我在这方面认知上的空白，让我能将Excel的强大能力发挥到极致，为后续的Tableau学习打下坚实的基础，这对我而言是至关重要的一步，我坚信这将为我日后的职业发展带来质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在市场营销领域工作多年的专业人士，我一直致力于通过数据分析来优化营销策略，提升ROI。过去，我主要依靠Excel来进行数据分析和报告制作，虽然我对Excel的各项功能烂熟于心，但在面对日益增长的客户数据和复杂的营销活动时，我感到Excel在处理大数据量和进行深度洞察方面显得力不从心，尤其是在生成能够吸引高管目光的视觉化报告方面，更是缺乏亮点。当我偶然间看到《大数据时代必学的超吸睛视觉化工具与技术：Excel+Tableau成功晋升资料分析师》这本书时，我立刻意识到这可能是我亟需的解决方案。我对Excel与Tableau的结合学习模式感到非常兴奋，我相信Excel强大的数据处理能力与Tableau出色的可视化表现力相结合，能够为我提供前所未有的分析和沟通工具。我特别期待书中能够深入讲解如何将Excel中整理和初步分析好的数据，高效地导入Tableau，并利用Tableau的强大功能，创建出既美观又富有洞察力的数据仪表盘。我希望书中能提供一些关于如何通过可视化讲好营销故事的案例，例如如何用图表直观地展示用户行为趋势、渠道效果评估等，从而帮助我更精准地理解市场，制定更有效的营销方案。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据可视化充满热情，并渴望将其转化为强大商业洞察力的职场新人。在接触到《大数据时代必学的超吸睛视觉化工具与技术：Excel+Tableau成功晋升资料分析师》这本书的标题时，我瞬间被“超吸睛”和“成功晋升资料分析师”这两个关键词所吸引。作为一个刚步入职场，对数据分析领域充满憧憬的新人，我深知数据可视化在现代商业环境中的核心作用。它不仅仅是展示数据，更是讲述数据背后的故事，从而驱动决策。我对于Tableau这个名字并不陌生，它在行业内有着极高的声誉，但我却缺乏将其真正运用到实操中的机会和系统性的指导。因此，我非常期待这本书能够为我揭开Tableau的神秘面纱，详细讲解如何从零开始构建令人印象深刻的数据可视化作品。我希望书中能包含从基础的连接数据源、创建不同类型的图表，到更高级的交互式仪表盘设计，甚至是分享一些能够触动人心的可视化叙事技巧。更重要的是，我希望这本书能提供大量的实战案例，让我能够跟着书中的步骤一步步地练习，从而真正掌握Tableau的精髓，并能够将学习到的技能应用到实际工作中，这对我而言是实现职业目标的关键一步。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的计算机科学专业学生，对大数据技术和数据分析领域有着浓厚的兴趣，并希望在毕业后能够进入这个充满活力的行业。目前，我虽然在学校学习了一些编程和算法基础，但对于如何在实际工作中将这些理论知识转化为解决问题的能力，以及掌握市场上热门的数据分析工具，还存在着不小的差距。正是在这样的背景下，《大数据时代必学的超吸睛视觉化工具与技术：Excel+Tableau成功晋升资料分析师》这本书吸引了我的注意。我了解到Excel是几乎所有行业都必备的基础工具，而Tableau则是当前最受欢迎的数据可视化软件之一。我非常渴望通过这本书，系统地学习如何将Excel的强大数据处理能力与Tableau的精美可视化技巧相结合。我期待书中能够提供详细的步骤指导，让我能够理解数据从采集、清洗、转换到最终呈现的完整流程。更重要的是，我希望书中能提供一些富有挑战性的实战项目，让我能够在实践中巩固所学知识，并积累宝贵的数据分析经验，为我未来的求职之路打下坚实的基础，相信这能让我更快地适应行业的需求。

评分☆☆☆☆☆

我是一名曾经的Excel重度用户，在数据分析领域摸爬滚打多年，虽然积累了一些经验，但总感觉在“锦上添花”的数据呈现上有所欠缺，无法做出真正“吸睛”的报告。《大数据时代必学的超吸睛视觉化工具与技术：Excel+Tableau成功晋升资料分析师》这本书的出现，宛如一道曙光。我深知Excel的强大之处，但同时也清楚它在处理大规模数据集和创建复杂交互式图表方面的局限性。因此，我一直渴望找到一本能够弥合Excel与更高级可视化工具之间鸿沟的书籍。我对书中同时涵盖Excel和Tableau感到非常兴奋，这意味着我可以从我熟悉的工具开始，逐步过渡到更专业的领域。我期待这本书能够深入讲解如何利用Excel进行更精细的数据预处理，例如构建高效的数据模型，以及如何巧妙地利用Excel的图表功能，将其作为Tableau分析的起点。同时，我也迫切希望书中能够提供关于Tableau的详尽指导，从基础的连接数据、创建图表，到设计美观且具有叙事性的仪表盘。我希望书中能提供一些行业内的数据可视化最佳实践，帮助我理解如何通过图表有效传达信息，甚至能够引发观众的共鸣，从而在职业生涯中实现一次真正的“晋升”。