数据可视化分析（第2版）：分析原理和Tableau、SQL实践

1数字化转型：21世纪的机遇与挑战

• 第一节 理解数据的层次及分析的价值
• 第二节 数据应用的3个阶段
• 第三节 数字化转型到底“转”什么

2“业务—数据—分析”体系与企业数据地图

• 第一节 “业务—数据—分析”体系：BDA分析框架
• 第二节 建立全局视角：企业数据地图
• 第三节 两种企业级分析推进路径：“自上而下”与“自下而上”
• 第四节 可视化是大数据分析的桥梁和媒介
• 第五节 Tableau：大数据敏捷业务分析的“代表作”

3业务可视化分析：关键概念与方法论

• 第一节 解析问题结构、理解聚合过程和指标
• 第二节 明细表与聚合表：聚合的逻辑过程
• 第三节 可视化图形：聚合交叉表的“另一面”
• 第四节 简单问题的“三步走”方法和Tableau示例
• 第五节 聚合度和详细级别：构建复杂问题层次理论

4数据合并与关系模型（Tableau/SQL）

• 第一节 概论：数据合并与连接数据源
• 第二节 数据合并的分类矩阵与数据模型案例
• 第三节 行级别并集、连接与Tableau/SQL方法
• 第四节 从数据关系匹配到关系模型
• 第五节 重说数据混合：编辑匹配关系和匹配详细级别
• 第六节 不同数据合并类型的相互影响
• 第七节 Tableau与SQL/Python的结合

5可视化分析与探索

• 第一节 数据准备：理解业务过程与整理数据字段
• 第二节 从问题到可视化图形：如何确定主视图框架
• 第三节 可视化绘制方法与可视化增强
• 第四节 高级分析入门：参考线与参考区间
• 第五节 格式设置：必要调整，但不要过度

6Tableau/SQL筛选与集操作

• 第一节 理解不同工具背后的筛选方法与共同点
• 第二节 筛选的分类方法：基于详细级别的视角
• 第三节 筛选范围的交互方法：快速筛选和参数控制
• 第四节 多个筛选的处理：交集计算和优先级
• 第五节 集（Set）：把筛选保留下来的“神奇容器”
• 第六节 集的运算、优先级和应用
• 第七节 中级交互：仪表板中的快速筛选、集交互
• 第八节 更多实用工具：分组、数据桶、分层结构、排序

7仪表板设计、进阶与高级交互

• 第一节 仪表板：最重要的主题展现形式
• 第二节 故事：以数据故事叙事、探索
• 第三节 仪表板进阶：指标、初始模板、性能优化与“数据指南”
• 第四节 三种基本交互类型：筛选、高亮和页面
• 第五节 两类高级交互工具：参数、集交互
• 第六节 参数动作：参数、计算和交互（Tableau 2019.2+版本）
• 第七节 高级交互：指定区域对象的动态可见性（Tableau 2022.3+版本）
• 第八节 高级互动的巅峰：集动作和集控制

8计算的底层框架：行级别计算与聚合计算

• 第一节 计算的演进及分类：从Excel、SQL到Tableau
• 第二节 计算的两大分类：分析是聚合的抽象过程
• 第三节 数据准备类函数（上）：字符串函数、日期函数
• 第四节 数据准备类函数（下）：正则表达式
• 第五节 分析函数：从明细到问题的“直接聚合”
• 第六节 通用型计算：算术函数和逻辑函数
• 第七节 行级别计算与聚合计算的区别与结合
• 第八节 专题：地理空间分析之“空间函数”

9高级分析函数：Tableau表计算/SQL窗口函数

• 第一节 合计的两个方法及“广义LOD表达式”
• 第二节 “同/环比”偏移计算及表计算设置方法
• 第三节 小结：表计算的独特性及两种设置方法
• 第四节 高级分析函数之排序计算：INDEX与RANK
• 第五节 最重要的二次聚合函数：WINDOW（窗口）函数
• 第六节 最常用的表计算：快速表计算及其附加计算
• 第七节 表计算应用（1）：自定义参考线、“合计利润率”
• 第八节 表计算应用（2）：标杆分析——多种类型的计算组合
• 第九节 表计算应用（3）：帕累托分布——累计、合计及嵌套
• 第一十零节 表计算应用（4）：金融ANR计算——表计算高级嵌套
• 第一十一节 表计算筛选器：优先级最低的筛选类型
• 第一十二节 表计算延伸应用：预测建模函数

10结构化问题分析：LOD表达式与SQL聚合子查询

• 第一节 业务解析：理解LOD表达式的逻辑和本质
• 第二节 LOD表达式的“详细级别”及其与视图关系
• 第三节 相对指定的LOD表达式及运算优先级
• 第四节 超越LOD：计算的详细级别体系及其优先级
• 第五节 走向实践：多遍聚合问题与结构化分析方法
• 第六节 客户分析专题：客户RFM相关案例分析
• 第七节 产品分析高级专题：购物篮分析的多个角度
• 第八节 总结：高级计算的最佳实践

11从数据管理到数据仓库：敏捷分析的基石

• 第一节 数据管理功能：以数据为中心
• 第二节 从数据管理（DM）到数据仓库（DW）
• 第三节 ETL：数据仓库中的数据处理
• 第四节 建议：视Tableau为DW/BI平台