大數據時代必學的超吸睛視覺化工具與技術：Excel+Tableau成功晉升資料分析師 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

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• 商業智能
• 圖錶製作
• 數據處理
• 職場技能

超熱門的Tableau資料分析工具×完整的視覺化任務環節×挑選閤適的視覺化圖錶×不寫程式就可做齣專屬自己的資料視覺化網頁×瞭解全球流行的資料視覺化工具

　　利用強大的視覺化分析技巧與工具，精準找到、呈現數據價值
　　快速具備超精緻商業報錶的製作技能，成功吸引大眾目光！

　　無所不在的大數據資料，你想不想一窺其中的奧妙呢？琳琅滿目的視覺化工具又該如何選擇呢？現在就來學習與活用專業的視覺化工具與技術，成功晉升資料分析師。

　　本書主要介紹資料視覺化概念與工具，包括視覺化原理、工具使用時機、圖錶挑選準則等等，內容除瞭教導你如何透過Excel進行資料清理之外，也重點解析Tableau從安裝到實務操作的一連串過程，最後可親手做齣專屬自己的資料視覺化網頁。此外，附錄中整理瞭超過50種視覺化工具資訊，可滿足你的各種情境之需求。

本書特色

　　◎最完整的資料視覺化工具、技術與流程介紹
　　◎步驟式教學Tableau視覺化工具操作方式
　　◎藉由實戰案例快速掌握Excel+Tableau的資料視覺化流程
　　◎介紹挑選視覺化圖錶的黃金法則

駕馭數據浪潮：掌控企業級數據分析實戰策略與精深洞察 在信息洪流席捲全球的今天，數據不再僅僅是業務的副産品，而是驅動商業決策、塑造市場格局的核心資産。然而，海量數據的堆砌本身並不能帶來價值，唯有通過高效、精準的分析，將其轉化為可執行的洞察力，企業纔能真正實現跨越式發展。本書將帶你深入企業級數據分析的腹地，係統性地構建一套從數據采集、清洗、建模到最終洞察呈現的完整實戰框架，側重於思維模式的升級與復雜業務場景的應對策略，而非單純的軟件操作技巧。 本書的核心目標在於培養讀者成為一名戰略性的數據分析師，能夠駕馭跨部門、多源異構的數據挑戰，並構建穩健的分析流程，以支持高層級的商業決策製定。 第一部分：深度構建數據思維模型——從業務痛點到數據假設 優秀的數據分析始於對業務的深刻理解。本部分將徹底摒棄“工具驅動”的分析模式，轉而聚焦於“問題驅動”和“假設驅動”的分析思維構建。 1.1 業務語境下的數據解構：我們將探討如何將模糊的業務目標（如“提升用戶留存率”、“優化供應鏈效率”）拆解為可量化的數據指標體係（KPIs、OKRs）。內容涵蓋平衡計分卡在數據指標設計中的應用，以及如何避免“虛榮指標”的陷阱。 1.2 識彆關鍵驅動因素（KDFs）：學習高級的因果推斷方法，區分相關性與因果性。通過構建初步的結構方程模型（僅概念層麵探討，不涉及復雜數學推導），幫助分析師在麵對復雜係統時，快速鎖定真正影響業務結果的核心變量，從而聚焦有限的分析資源。 1.3 假設的嚴謹性與迭代：如何製定清晰、可證僞的數據假設？本章將詳細闡述“零假設”與“備擇假設”在業務分析中的具體轉化過程，並介紹A/B測試設計中，如何根據業務風險等級來確定統計顯著性水平，確保實驗結果的可靠性。 第二部分：數據治理與預處理的藝術——夯實分析的基石 再強大的分析工具也無法彌補髒亂數據的缺陷。本部分著重於企業級數據治理和大規模數據清洗的策略，重點關注數據完整性、一緻性與時效性的維護。 2.1 異構數據源的整閤挑戰：探討在現代企業環境中，如何處理來自ERP、CRM、日誌係統、第三方API等不同格式、不同粒度數據的整閤難題。重點講解數據湖（Data Lake）與數據倉庫（Data Warehouse）在分析視角下的區彆與數據投射策略。 2.2 缺失值與異常值的深度處理：超越簡單的均值填充。我們將深入研究基於模型預測的缺失值插補技術（如迴歸插補的局限性與適用場景），以及利用時間序列分解法識彆和處理復雜異常點（如季節性波動中的異常峰值）。 2.3 數據建模與維度災難：在構建分析數據集時，如何有效進行特徵工程，避免維度災難對後續建模性能的影響。探討數據規範化與反規範化的選擇標準，確保數據結構既能滿足分析的靈活性，又能保證查詢效率。 第三部分：高階分析技術與商業洞察的提煉 本部分將進入數據分析的核心環節，重點關注如何運用統計學和機器學習的基礎原理，解決實際的商業問題。 3.1 預測性分析在業務規劃中的應用：介紹如何運用迴歸分析（綫性與邏輯迴歸）預測關鍵業務指標，例如客戶生命周期價值（CLV）的估算模型。重點討論模型評估指標（如R-squared、AUC、混淆矩陣）在商業情境下的解讀，以及如何嚮決策者解釋模型的“可信度”和“誤差範圍”。 3.2 客戶細分與市場結構分析：深入探討聚類分析（K-Means, DBSCAN）如何應用於客戶分群，構建具有業務意義的客戶畫像。並介紹如何利用關聯規則挖掘（如購物籃分析）發現隱藏的交叉銷售機會，以及市場籃子分析在推薦係統構建中的基礎應用。 3.3 時間序列分析與趨勢預測：對於關注動態變化的企業（如庫存管理、需求預測），本章將詳細解析時間序列數據的分解方法（趨勢、季節性、殘差），並介紹ARIMA模型的概念框架，用於建立穩健的短期預測基綫。 第四部分：分析結論的轉化與影響力的構建 最好的分析若不能被理解和采納，則價值為零。本部分關注分析師的“最後一公裏”——如何有效溝通復雜的分析結果，推動組織變革。 4.1 敘事性報告的結構設計：學習如何將復雜的統計發現轉化為清晰、引人入勝的商業故事。介紹“金字塔原理”在數據報告撰寫中的應用，確保核心結論先行，論據層層展開。 4.2 針對不同受眾的溝通策略：如何嚮財務高管匯報投資迴報率（ROI），如何嚮運營團隊解釋流程瓶頸，以及如何嚮産品經理展示用戶行為模式。強調在溝通中，必須“翻譯”技術術語為業務語言。 4.3 建立反饋迴路與分析流程的閉環：分析工作並非終點，而是新一輪優化的起點。探討如何設計機製，確保基於分析得齣的行動方案能夠被有效執行，並追蹤其實際效果，形成持續改進的數據驅動文化。本書將提供一套成熟的“分析項目管理”方法論，確保分析工作的産齣能夠真正落地生根，驅動企業價值的持續增長。

作者簡介

彭其捷

　　畢業於交大數據分析實驗室，對於網路服務有巨大熱情，曾負責過資料科學、資料視覺化、前端工程、服務設計等類型專案，齣版過三本UI/UX專書，緻力於打造良善的網路體驗，近期多投入資料科學相關主題，期待能夠結閤設計與創意思考技巧，找到更多資料之間的連結，讓數據分析更平民化。

　　【經曆】
　　•天地人文創：課程講師
　　•有物報告：專欄作者
　　•國泰金控：資料視覺化課程講師
　　•颱灣經濟研究院：專欄作者
　　•颱灣鐵路局：內訓講師
　　•榮總醫院：內訓講師
　　•中原大學：課程講師

　　【個人頁麵】
　　about.me/divaka

PART01 資料視覺化概念介紹
UNIT01 關於資料視覺化
UNIT02 資料視覺化基本概念
UNIT03 資料視覺化流程介紹
UNIT04 資料視覺化的各類應用

PART02 準備資料及使用Excel清洗資料
UNIT05 視覺化前置作業：準備資料
UNIT06 用Excel進行資料清洗
UNIT07 Excel利器：樞紐分析錶、Power Query、Power Map
UNIT08 如何搭配Excel與Tableau工具

PART03 用Tableau打造吸睛圖錶
UNIT09 Tableau新時代視覺應用介紹
UNIT10 Tableau安裝與導入資料
UNIT11 Hello!Tableau資料視覺化
UNIT12 Tableau版麵優化與階層探索
UNIT13 Tableau群組、集閤、參數
UNIT14 令人驚艷的Tableau地圖
UNIT15 實作儀錶闆與說故事功能
UNIT16 綫上發錶專屬視覺分析網頁

PART04 選擇正確的圖錶類型
UNIT17 適閤傳達關聯性的視覺圖錶
UNIT18 適閤比較大小與占比的視覺圖錶
UNIT19 錶達地理資訊的相關視覺圖錶
UNIT20 各類特殊造型的視覺圖錶

Appendix 視覺化網站及工具大盤點
Appendix A 資料視覺化相關網站介紹
Appendix B 視覺化工具大盤點

评分☆☆☆☆☆

我是一名曾經的Excel重度用戶，在數據分析領域摸爬滾打多年，雖然積纍瞭一些經驗，但總感覺在“錦上添花”的數據呈現上有所欠缺，無法做齣真正“吸睛”的報告。《大數據時代必學的超吸睛視覺化工具與技術：Excel+Tableau成功晉升資料分析師》這本書的齣現，宛如一道曙光。我深知Excel的強大之處，但同時也清楚它在處理大規模數據集和創建復雜交互式圖錶方麵的局限性。因此，我一直渴望找到一本能夠彌閤Excel與更高級可視化工具之間鴻溝的書籍。我對書中同時涵蓋Excel和Tableau感到非常興奮，這意味著我可以從我熟悉的工具開始，逐步過渡到更專業的領域。我期待這本書能夠深入講解如何利用Excel進行更精細的數據預處理，例如構建高效的數據模型，以及如何巧妙地利用Excel的圖錶功能，將其作為Tableau分析的起點。同時，我也迫切希望書中能夠提供關於Tableau的詳盡指導，從基礎的連接數據、創建圖錶，到設計美觀且具有敘事性的儀錶盤。我希望書中能提供一些行業內的數據可視化最佳實踐，幫助我理解如何通過圖錶有效傳達信息，甚至能夠引發觀眾的共鳴，從而在職業生涯中實現一次真正的“晉升”。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在數據領域摸爬滾打瞭幾年，卻總覺得自己離“精通”還有一段距離的初級分析師，我一直渴望找到一本能係統性地、實操性強地將我的技能提升到新高度的書籍。在眾多技術書籍中，《大數據時代必學的超吸睛視覺化工具與技術：Excel+Tableau成功晉升資料分析師》以其鮮明的定位和強大的工具組閤迅速吸引瞭我的目光。我對於Excel的熟悉程度可謂根深蒂固，從最基礎的數據整理到復雜的函數運用，它一直是我工作的得力助手。然而，我也深知Excel在麵對海量數據和復雜分析時的局限性，尤其是在數據可視化方麵，雖然它提供瞭圖錶功能，但其美觀度和專業性往往難以滿足現代商業決策的需求。因此，當看到這本書同時強調Excel的“必學”與Tableau的“超吸睛”時，我便燃起瞭學習的熱情。我特彆期待書中能深入講解如何利用Excel進行更高效的數據預處理，比如自動化數據清洗、高級篩選與排序技巧，以及如何巧用Excel的透視錶和圖錶功能，使其呈現齣更具洞察力的初步分析結果。我希望這本書能夠填補我在這方麵認知上的空白，讓我能將Excel的強大能力發揮到極緻，為後續的Tableau學習打下堅實的基礎，這對我而言是至關重要的一步，我堅信這將為我日後的職業發展帶來質的飛躍。

评分☆☆☆☆☆

我是一名對數據可視化充滿熱情，並渴望將其轉化為強大商業洞察力的職場新人。在接觸到《大數據時代必學的超吸睛視覺化工具與技術：Excel+Tableau成功晉升資料分析師》這本書的標題時，我瞬間被“超吸睛”和“成功晉升資料分析師”這兩個關鍵詞所吸引。作為一個剛步入職場，對數據分析領域充滿憧憬的新人，我深知數據可視化在現代商業環境中的核心作用。它不僅僅是展示數據，更是講述數據背後的故事，從而驅動決策。我對於Tableau這個名字並不陌生，它在行業內有著極高的聲譽，但我卻缺乏將其真正運用到實操中的機會和係統性的指導。因此，我非常期待這本書能夠為我揭開Tableau的神秘麵紗，詳細講解如何從零開始構建令人印象深刻的數據可視化作品。我希望書中能包含從基礎的連接數據源、創建不同類型的圖錶，到更高級的交互式儀錶盤設計，甚至是分享一些能夠觸動人心的可視化敘事技巧。更重要的是，我希望這本書能提供大量的實戰案例，讓我能夠跟著書中的步驟一步步地練習，從而真正掌握Tableau的精髓，並能夠將學習到的技能應用到實際工作中，這對我而言是實現職業目標的關鍵一步。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的計算機科學專業學生，對大數據技術和數據分析領域有著濃厚的興趣，並希望在畢業後能夠進入這個充滿活力的行業。目前，我雖然在學校學習瞭一些編程和算法基礎，但對於如何在實際工作中將這些理論知識轉化為解決問題的能力，以及掌握市場上熱門的數據分析工具，還存在著不小的差距。正是在這樣的背景下，《大數據時代必學的超吸睛視覺化工具與技術：Excel+Tableau成功晉升資料分析師》這本書吸引瞭我的注意。我瞭解到Excel是幾乎所有行業都必備的基礎工具，而Tableau則是當前最受歡迎的數據可視化軟件之一。我非常渴望通過這本書，係統地學習如何將Excel的強大數據處理能力與Tableau的精美可視化技巧相結閤。我期待書中能夠提供詳細的步驟指導，讓我能夠理解數據從采集、清洗、轉換到最終呈現的完整流程。更重要的是，我希望書中能提供一些富有挑戰性的實戰項目，讓我能夠在實踐中鞏固所學知識，並積纍寶貴的數據分析經驗，為我未來的求職之路打下堅實的基礎，相信這能讓我更快地適應行業的需求。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在市場營銷領域工作多年的專業人士，我一直緻力於通過數據分析來優化營銷策略，提升ROI。過去，我主要依靠Excel來進行數據分析和報告製作，雖然我對Excel的各項功能爛熟於心，但在麵對日益增長的客戶數據和復雜的營銷活動時，我感到Excel在處理大數據量和進行深度洞察方麵顯得力不從心，尤其是在生成能夠吸引高管目光的視覺化報告方麵，更是缺乏亮點。當我偶然間看到《大數據時代必學的超吸睛視覺化工具與技術：Excel+Tableau成功晉升資料分析師》這本書時，我立刻意識到這可能是我亟需的解決方案。我對Excel與Tableau的結閤學習模式感到非常興奮，我相信Excel強大的數據處理能力與Tableau齣色的可視化錶現力相結閤，能夠為我提供前所未有的分析和溝通工具。我特彆期待書中能夠深入講解如何將Excel中整理和初步分析好的數據，高效地導入Tableau，並利用Tableau的強大功能，創建齣既美觀又富有洞察力的數據儀錶盤。我希望書中能提供一些關於如何通過可視化講好營銷故事的案例，例如如何用圖錶直觀地展示用戶行為趨勢、渠道效果評估等，從而幫助我更精準地理解市場，製定更有效的營銷方案。