内容及说明

第1篇　奠基：数字化转型与业务分析原理

本篇脱离Tableau，帮助读者从宏观角度理解数据的体系（技术的金字塔视角、业务的“地图视角”），并理解企业数字化转型的不同路径、数据应用的不同场景。最重要的是，脱离一切工具，介绍分析的核心概念和方法论。

第1章　数字化转型：21世纪的机遇与挑战

理解数据的层次、数据应用的阶段，以及企业数字化转型。

第2章　“业务—数据—分析”体系与企业数据地图

从业务视角构建“业务—数据—分析”层次框架，并描绘企业级数据地图。可视化是企业数据分析的重要表现形式，Tableau则是卓越的企业分析工具和平台。

第3章　业务可视化分析：关键概念与方法论

本书的核心原理皆在此章。问题的结构化分析、聚合是分析的本质，基于聚合构建多个问题的衡量尺度（聚合度），从而通往高级问题分析。指标是聚合度量的业务形态。

数据表是分析的起点和终点，可视化图形则是聚合表的另一种表现形式。

第2篇　数据准备、可视化与交互设计

本篇介绍业务分析的3个板块：数据准备、可视化图形、仪表板展现。数据准备的关键是逻辑模型，可视化图形的关键是字段类型与问题类型，仪表板展现的关键是交互。

第4章　概论：数据合并与关系模型（Tableau/SQL）

数据合并分类矩阵包含行级别的合并、聚合表的匹配，行级别的合并分为并集（Union）和连接（Join）两种类型；聚合表的匹配分为灵活的混合（Blend）和稳定的关系（Relationship）。理解数据模型的关键是理解物理层合并与逻辑层匹配的差异。

第5章　可视化分析与探索

从问题分类到可视化图形样式，结合了标记、坐标轴、参考线等完成增强分析的多种方法。其中，参考线是高级计算的“模型化”，是可视化分析与表计算的桥梁。

第6章　Tableau/SQL筛选与集操作

筛选类型多样、体系复杂。对比SQL的筛选语法，本书重新构建了Tableau筛选的分类体系，在包含多个筛选时，相同类型取交集、不同类型看优先级。集是高级的筛选工具，它的本质是分类判断。参数用于控制筛选、集的范围，是最常见的变量。

第7章　仪表板设计、进阶与高级交互

仪表板是最重要的表达方式，而交互是仪表板灵活性的展现，基本交互包括快速筛选、高亮、跳转等，高级交互则以参数、集（通常变量）为基础，多要结合计算方可完成。本章同时介绍了指标（Metric）、初始模板、性能优化等内容。

第3篇　以有限字段做无尽分析：Tableau、SQL函数与计算体系

本篇的关键是计算，基于详细级别构建了由浅入深的层次体系，是读者理解Tableau和通用分析的关键。

第8章　计算的底层框架：行级别计算与聚合计算

行级别计算完成数据准备、聚合计算完成业务分析，二者构成了计算的基础。本章结合Excel、SQL和Tableau的讲解，并介绍了Tableau的对应函数。字符串函数、日期函数是行级别的，而算术计算、逻辑函数是通用的。

第9章　高级分析函数：Tableau表计算/SQL窗口函数

分析即抽象，抽象聚合，“聚合的二次聚合或行间计算”是高级抽象的典型，典型案例是合计百分比、同/环比差异。本章介绍排序、移动平均、窗口合计等典型计算场景和函数，并介绍了表计算嵌套应用，以及“合计利润率”、标杆分析、帕累托分析等案例。

第10章　结构化问题分析：LOD表达式与SQL聚合子查询

LOD表计算用于在视图中引用预先聚合值，这和SQL聚合子查询异曲同工。本章介绍了它的原理、类型与函数，并深入介绍了客户分析、购物篮分析等典型案例。

第11章　从数据管理到数据仓库：敏捷分析的基石

Tableau不仅是可视化分析工具，更是企业级的大数据分析平台，本章介绍Tableau Server的数据管理相关功能，并介绍ETL流程。建议企业把Tableau视为DW/BI平台，构建敏捷的分析体系。