业务是数据分析的基础，也是*终的归宿。本书试图构建系统化的“业务可视化分析”实践方法论，这一体系从业务场景和问题出发，借助于可视化图表和交互式仪表板，实现“从业务中来、到业务中去”。 本书第1篇概述了业务分析的价值和数字化形式，重点介绍了普适性的“业务可视化分析”框架和分析基础，特别强调由浅入深地进行可视化构建。第2篇详细介绍了7种常见的问题类型及其可视化方法。第3篇结合笔者的项目实践，介绍了可视化在业务中的应用场景，超越可视化本身、用数据讲故事的实践建议，以及跨主题分析的高级场景。 可视化不是目的，只是形式。“业务可视化分析”是普适性方法论、优秀可视化工具与业务经验交织的抽象之地。

本书以敏捷分析工具 Tableau 为基础，部分章节辅以 SQL 讲解，系统介绍了数据可视化分析的体系和 方法，内容涵盖问题分析方法、数据合并和建模、可视化图形的选择和构建、多种交互方式及其组合、仪 表板设计与高级交互、基本计算和高级计算等。 本书以 Tableau Desktop 的应用为中心，借工具讲解原理，以原理深化工具应用，并由点及面地介绍 了业务分析的思考和原理，特别是提出了实践性的“业务—数据—分析”层次框架，并以三类“详细级别” 的概念贯通数据模型、高级筛选和高级计算三大主题。 本书重点介绍工具应用背后的思考方式和原理，帮助读者建立“详细级别”的思考框架，举一反三， 从而实现多维、结构化分析。

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本书以敏捷分析工具Tableau为基础，部分章节辅以SQL讲解，系统介绍了数据可视化分析的体系和方法，内容涵盖问题分析方法、数据合并和建模、可视化图形的选择和构建、多种交互方式及其组合、仪表板设计与高级交互、基本计算和高级计算等。 本书以Tableau Desktop的应用为中心，借工具讲解原理，以原理深化工具应用，并由点及面地介绍了业务分析的思考和原理，特别是提出了实践性的"业务—数据—分析”层次框架，并以三类"详细级别”的概念贯通数据模型、高级筛选和高级计算三大主题。 本书重点介绍工具应用背后的思考方式和原理，帮助读者建立"详细级别”的思考框架，举一反三，从而实现多维、结构化分析。

本书以敏捷分析工具Tableau为基础，部分章节辅以SQL讲解，系统介绍了数据可视化分析的体系和方法，内容涵盖问题分析方法、数据合并和建模、可视化图形的选择和构建、多种交互方式及其组合、仪表板设计与高级交互、基本计算和高级计算等。 本书以Tableau Desktop的应用为中心，借工具讲解原理，以原理深化工具应用，并由点及面地介绍了业务分析的思考和原理，特别是提出了实践性的"业务—数据—分析”层次框架，并以三类"详细级别”的概念贯通数据模型、高级筛选和高级计算三大主题。 本书重点介绍工具应用背后的思考方式和原理，帮助读者建立"详细级别”的思考框架，举一反三，从而实现多维、结构化分析。

本书比较全面地介绍了可视化分析的基本概念、技术组成和产品的架构。通过本书的学习，读者除了可以了解可视化的知识以外，还可以学习可视化分析的基本方法。本书特别适合于那些希望通过简洁、快速的方法就能够进行数据管理，进行数据探索；无须写代码就能进行数学建模；设计各种实用报表方便决策的数据分析人员和相应的管理人员。对于进入数据分析的初级人员，本书也是一本不错的指南。

本书比较全面地介绍了可视化分析的基本概念、技术组成和产品的架构。通过本书的学习，读者除了可以了解可视化的知识以外，还可以学习可视化分析的基本方法。本书特别适合于那些希望通过简洁、快速的方法就能够进行数据管理，进行数据探索；无须写代码就能进行数学建模；设计各种实用报表方便决策的数据分析人员和相应的管理人员。对于进入数据分析的初级人员，本书也是一本不错的指南。

在信息爆炸的时代，数据可视化作为有效理解和利用数据的方式，能将复杂数据转化为直观图形，以洞察数据规律和趋势。本书是一份实用的数据可视化分析与实战指南，分为三大部分。第一部分讲解理论基础，从数据可视化基本概念出发，介绍图表类型、设计原则及相关工具，接着阐述数据采集方法、预处理环节（清洗、集成、规约与转换），还介绍多种数据分析方法，帮助读者建立扎实的理论基础。第二部分聚焦DataEase工具，对从安装部署、数据源管理，到图表制作、仪表板设计等环节的操作要点进行详尽阐述，助力读者掌握该工具。第三部分通过销售驾驶舱分析、《全唐诗》可视化分析、全球商业开源洞察分析3个实际案例，介绍数据可视化在不同场景中的应用，提升读者实战能力。 　　本书适合对数据可视化感兴趣，希望系统学习其基础理论，掌握DataEase工具使用方法，并通过实际案例提升实战能力的初学者以及有一定基础的读者阅读。

从业务视角出发，总结了不同阶段的代表性工具（Excel、SQL、Tableau）背后的共同点和差异，总结了“样本范围、问题描述和问题答案”的分析方法，并借助“层次”的概念与高级计算、结构化分析前后关联，为业务用户走向高级分析指明了一条鲜明的道路。 在层次分析的基础上，把可视化分析分为结果分析、特征分析和结构化分析3 个阶段，借助Tableau 字段维度和问题层次的概念，精彩地阐述了“大数据分析是多维度、结构化分析”的观点。 本书从问题出发阐述图形，而非为了图形讲解图形，其中讲解了很多具有启发性的案例，比如从绝对坐标轴到相对坐标轴的转化、文本表的修饰等。

本书系统地讲解了Tableau Prep Builder和Tableau Desktop的原理与实践应用。全书以可视化分析、Tableau计算为重点，详细介绍了如何理解数据的层次、如何使用Tableau Prep Builder整理和准备数据、如何使用Tableau Desktop开展敏捷数据分析、Tableau高级互动，特别是深入介绍了Tableau的各种计算，从而以有限的数据实现无限的业务场景分析。全书贯穿数据与问题的层次分析方法，并用实例加以说明，不仅适合希望系统学习Tableau的初学者，而且适合Tableau的中高级分析师。