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商业智能数据分析:从零开始学POWER BI和TABLEAU自助式BI 版权信息
- ISBN：9787121362057
- 条形码：9787121362057 ; 978-7-121-36205-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
商业智能数据分析:从零开始学POWER BI和TABLEAU自助式BI 本书特色
本书以实际业务为背景，介绍市面上*流行的两种自助型商业分析工具—— Power BI 和 Tableau的功能和特色。全书主要内容包括基本的商业数据分析基础、BI基础知识、数据库的搭建、数据建模、发布 Power BI 和 Tableau报表，并重点介绍智能商业分析工具Power BI 和 Tableau。同时通过使用两种工具所做的商业分析案例，让读者快速掌握商业数据分析的基本要领。
商业智能数据分析:从零开始学POWER BI和TABLEAU自助式BI 内容简介
本书以实际业务为背景，介绍市面上很流行的两种自助型商业分析工具―― Power BI 和 Tableau的功能和特色。全书主要内容包括基本的商业数据分析基础、BI基础知识、数据库的搭建、数据建模、发布 Power BI 和 Tableau报表，并重点介绍智能商业分析工具Power BI 和 Tableau。同时通过使用两种工具所做的商业分析案例，让读者快速掌握商业数据分析的基本要领。
商业智能数据分析:从零开始学POWER BI和TABLEAU自助式BI 目录
第1章 商业智能的基础知识 / 2
1.1 什么是商业智能 / 2
1.2 从零开始学习商业智能知识 / 4
1.2.1 **阶段：积累基础知识 / 4
1.2.2 第二阶段：从小处着手，改变现状 / 4
1.2.3 第三阶段：坚持不懈，持之以恒地提升自我 / 5
1.2.4 第四阶段：充分发挥你的实力 / 5
1.3 数据挖掘流程CRISP-DM / 6
1.3.1 **阶段：商业理解 / 6
1.3.2 第二阶段：数据理解 / 6
1.3.3 第三阶段：数据准备 / 7
1.3.4 第四阶段：建立模型 / 7
1.3.5 第五阶段：模型评估 / 8
1.3.6 第六阶段：结果部署 / 8
1.4 商业智能的成熟度 / 8
1.5 商业智能基础术语 / 11
1.5.1 数据库概念 / 11
1.5.2 数据表关系 / 13
1.5.3 数据库浏览 / 16
1.5.4 BI工具 / 17
1.6 数据源：Adventure Works数据库简介 / 18
XII 1.7 安装SQL产品及数据库指南 / 21
第2章 商业智能视觉呈现理论 / 25
2.1 视觉构图的基本理念 / 25
2.1.1 视觉构图元素 / 25
2.1.2 视觉构图原则 / 27
2.1.3 视觉草图工具 / 29
2.2 视觉图形的基本介绍 / 30
2.2.1 图表分类 / 31
2.2.2 图表的功能 / 34
Power BI和Tableau建模篇
第3章 Power BI建模基础 / 36
3.1 工具安装：Power BI Desktop / 36
3.1.1 Power BI的版本、许可介绍 / 36
3.1.2 Power BI Desktop界面简介 / 38
3.2 数据准备：获取SQL或Excel数据源 / 39
3.2.1 获取SQL数据源 / 39
3.2.2 获取Excel数据源 / 42
3.3 数据准备：优化数据模型 / 43
3.3.1 集中放置度量 / 43
3.3.2 重命名字段 / 44
3.3.3 删除冗余列 / 44
3.3.4 筛选表行 / 45
3.3.5 调整字段属性 / 45
3.3.6 创建层级 / 46
3.4 数据建模：建立表关联 / 47
3.4.1 SQL表关联 / 47
3.4.2 Excel表关联 / 51
3.5 数据建模：创建度量 / 54
3.6 数据建模：创建进阶度量 / 56 3.7 数据建模：DAX基础知识 / 59
3.7.1 DAX的重要概念 / 59
3.7.2 DAX函数简介 / 61
第4章 Power BI建模进阶 / 70
4.1 销售分析——创建销售趋势报表页 / 70
4.1.1 创建销售度量 / 70
4.1.2 创建销售趋势图 / 72
4.1.3 创建销售地图 / 73
4.1.4 创建产品类别占比与销售渠道占比饼图 / 74
4.1.5 创建同比、环比卡片图 / 76
4.2 销售分析——增加销售渠道维度、优化地理表 / 78
4.2.1 增加销售渠道维度 / 78
4.2.2 优化地理表信息 / 82
4.3 产品销售分析 / 84
4.3.1 创建产品度量与草图 / 85
4.3.2 创建簇状条形图 / 86
4.3.3 创建销售利润率箱形图 / 87
4.3.4 创建产品分布散点图 / 88
4.3.5 创建层级筛选器 / 90
4.4 客户分析 / 92
4.4.1 创建客户度量和草图 / 92
4.4.2 创建客户消费排名 / 94
4.4.3 计算客户渗透率 / 95
4.4.4 创建客户消费TreeViz图 / 97
4.5 销售业绩分析 / 98
4.5.1 查询、编辑销售任务元数据 / 99
4.5.2 创建折线和簇状柱形图 / 102
4.5.3 理解隐性上下文转换 / 103
4.5.4 创建销售人员排名表 / 105
4.5.5 创建销售利润贡献率瀑布图 / 106
4.5.6 创建排名彩虹图 / 107
4.5.7 创建KPI仪表板 / 107
4.6 ABC分析 / 108
4.6.1 用EARLIER函数创建ABC分类 / 109
4.6.2 创建ABC分类矩阵图 / 111
4.6.3 创建Top销售金额排名树状图 / 111
4.6.4 创建销售利润率漏斗图 / 113
4.6.5 创建销售金额分布光圈图 / 113
4.6.6 创建ABC分类产品数 / 114
4.7 销售预测分析 / 115
4.7.1 方法一： Power BI 自带回归预测分析 / 115
4.7.2 方法二： 用户自定回归分析 / 117
4.8 财务报表分析 / 121
4.8.1 用DAX建立层级财务账目 / 122
4.8.2 修正账目表元数据 / 126
4.8.3 财务表账目的同比、等比分析 / 129
4.9 钻取明细数据 / 131
4.9.1 报表钻取设置 / 131
4.9.2 书签功能 / 133
第5章 发布Power BI报表 / 135
5.1 Power BI Online菜单介绍与发布工作簿 / 135
5.1.1 Power BI Online菜单介绍 / 135
5.1.2 发布报表内容 / 137
5.1.3 内容类型简介 / 139
5.1.4 Power BI Desktop读取Power BI Online数据源 / 140
5.2 Power BI Online的特色功能介绍 / 141
5.2.1 自然语言查询 / 141
5.2.2 快速见解 / 143
5.2.3 创建仪表板 / 143
5.3 共享仪表板和OneDrive数据源 / 145
5.3.1 共享仪表板 / 145
5.3.2 分享数据源 / 147
5.3.3 Power BI Mobile / 149
5.4 数据刷新设置 / 151
第6章 Tableau建模基础 / 153
6.1 工具安装：Tableau Desktop / 153
6.1.1 Tableau Desktop 界面简介 / 154
6.1.2 Tableau Prep 界面简介 / 155
6.2 数据准备：Tableau Prep / 156
6.3 数据建模：联合事实表 / 162
6.4 数据建模：联接多数据源 / 164
6.4.1 左侧联接 / 164
6.4.2 1表多次添加 / 165
6.4.3 手动调整联接字段 / 167
6.4.4 保存文件类型和连接 / 169
6.5 数据准备：优化数据模型 / 170
6.5.1 创建销售渠道维度 / 170
6.5.2 字段隐藏、名称改动、层级创建 / 171
6.5.3 创建文件夹 / 172
6.6 数据建模：创建基础公式 / 173
6.7 数据建模：创建进阶公式 / 178
6.7.1 Tableau的判断函数 / 178
6.7.2 Tableau的表函数 / 180
6.7.3 LOD公式 / 181
6.7.4 Tableau 筛选顺序 / 185
第7章 Tableau建模进阶 / 188
7.1 销售分析 / 188
7.1.1 创建销售趋势柱形图（A1） / 188
7.1.2 创建销售金额与销售利润双轴图（A1） / 189
7.1.3 创建销售环比、同比表（A2） / 190
7.1.4 创建线上/线下销售金额占比、产品类销售金额占比饼图（A3、A4） / 190
7.1.5 创建销售地图（A5） / 191
7.2 销售分析：创建仪表板 / 193
7.2.1 仪表板筛选器设置 / 193
7.2.2 图表位置空间调整 / 194
7.2.3 字体格式调整 / 194
7.2.4 数字格式调整 / 194
7.2.5 动态标题 / 195
7.2.6 设置图表为筛选器 / 195
7.2.7 添加筛选器 / 196
7.2.8 调整筛选器样式 / 197
7.2.9 设置浮动图例 / 197
7.2.10 下钻销售趋势 / 198
7.3 销售分析——完善地图 / 198
7.3.1 添加州地图及LOD计算字段 / 198
7.3.2 设置地图筛选器 / 200
7.3.3 制作VIZ in Tooltip / 202
7.4 产品销售分析 / 204
7.4.1 创建产品订单数量趋势图（B1） / 204
7.4.2 创建产品销售数量散点图（B2） / 205
7.5 客户分析 / 209
7.5.1 创建统计排名（C1） / 209
7.5.2 控制排序内容 / 210
7.5.3 创建显示排名参数 / 212
7.5.4 计算客户渗透率 / 213
7.6 销售业绩分析 / 218
7.6.1 运用数据混合模式 / 218
7.6.2 计算销售任务达成率 / 219
7.6.3 创建销售排名表 / 222
7.6.4 员工销售金额和利润贡献率 / 227
7.7 ABC分析 / 230
7.7.1 计算产品销售累加和占比 / 230
7.7.2 创建帕累托图 / 232
7.7.3 用帕累托图验证“二八法则” / 233
7.7.4 色阶与词云应用 / 235
7.8 销售预测分析 / 237
7.8.1 预测方法一：Tableau自带回归预测分析 / 238
7.8.2 预测方法二： 定制化分析 / 241
7.9 财务报表分析 / 245
7.9.1 创建财务明细条行图 / 245
7.9.2 子类账目的合计百分比 / 248
7.9.3 创建财务报表趋势区域图 / 249
7.9.4 设置突出显示效果 / 251
7.10 钻取销售记录明细 / 253
7.10.1 创建筛选器菜单 / 253
7.10.2 快速填充空白重复区 / 255
第8章 发布Tableau报表 / 260
8.1 Tableau Online简介与发布工作簿 / 260
8.1.1 Tableau Online简介与注册方法 / 260
8.1.2 发布工作簿 / 262
8.2 发布数据源 / 264
8.2.1 Tableau Bridge客户端简介 / 264
8.2.2 发布共享数据源 / 265
8.2.3 替换数据源 / 268
8.3 Tableau Online服务功能 / 269
8.3.1 Tableau 项目菜单 / 269
8.3.2 Tableau视图菜单 / 273
8.3.3 Tableau移动端视图 / 274
企业级应用篇
第9章 IT与商业的新型合作模式 / 277
9.1 IT与业务共同管理 / 277
9.2 创建SSAS项目 / 279
9.3 搭建SSAS数据模型 / 282
9.3.1 创建关联 / 282
9.3.2 创建度量 / 284
9.3.3 建立动态表 / 286
9.3.4 创建层级 / 286
9.3.5 部署数据模型 / 287
9.4 SSAS模式中的Power BI和Tableau应用 / 287
9.4.1 创建Power BI应用 / 287
9.4.2 创建Tableau应用 / 289
9.4.3 SSAS模式自动处理模型 / 291
9.4.4 Power BI网关的设置 / 295
9.5 未来SSBI之展望 / 295
后记 / 298
1.1 什么是商业智能 / 2
1.2 从零开始学习商业智能知识 / 4
1.2.1 **阶段：积累基础知识 / 4
1.2.2 第二阶段：从小处着手，改变现状 / 4
1.2.3 第三阶段：坚持不懈，持之以恒地提升自我 / 5
1.2.4 第四阶段：充分发挥你的实力 / 5
1.3 数据挖掘流程CRISP-DM / 6
1.3.1 **阶段：商业理解 / 6
1.3.2 第二阶段：数据理解 / 6
1.3.3 第三阶段：数据准备 / 7
1.3.4 第四阶段：建立模型 / 7
1.3.5 第五阶段：模型评估 / 8
1.3.6 第六阶段：结果部署 / 8
1.4 商业智能的成熟度 / 8
1.5 商业智能基础术语 / 11
1.5.1 数据库概念 / 11
1.5.2 数据表关系 / 13
1.5.3 数据库浏览 / 16
1.5.4 BI工具 / 17
1.6 数据源：Adventure Works数据库简介 / 18
XII 1.7 安装SQL产品及数据库指南 / 21
第2章 商业智能视觉呈现理论 / 25
2.1 视觉构图的基本理念 / 25
2.1.1 视觉构图元素 / 25
2.1.2 视觉构图原则 / 27
2.1.3 视觉草图工具 / 29
2.2 视觉图形的基本介绍 / 30
2.2.1 图表分类 / 31
2.2.2 图表的功能 / 34
Power BI和Tableau建模篇
第3章 Power BI建模基础 / 36
3.1 工具安装：Power BI Desktop / 36
3.1.1 Power BI的版本、许可介绍 / 36
3.1.2 Power BI Desktop界面简介 / 38
3.2 数据准备：获取SQL或Excel数据源 / 39
3.2.1 获取SQL数据源 / 39
3.2.2 获取Excel数据源 / 42
3.3 数据准备：优化数据模型 / 43
3.3.1 集中放置度量 / 43
3.3.2 重命名字段 / 44
3.3.3 删除冗余列 / 44
3.3.4 筛选表行 / 45
3.3.5 调整字段属性 / 45
3.3.6 创建层级 / 46
3.4 数据建模：建立表关联 / 47
3.4.1 SQL表关联 / 47
3.4.2 Excel表关联 / 51
3.5 数据建模：创建度量 / 54
3.6 数据建模：创建进阶度量 / 56 3.7 数据建模：DAX基础知识 / 59
3.7.1 DAX的重要概念 / 59
3.7.2 DAX函数简介 / 61
第4章 Power BI建模进阶 / 70
4.1 销售分析——创建销售趋势报表页 / 70
4.1.1 创建销售度量 / 70
4.1.2 创建销售趋势图 / 72
4.1.3 创建销售地图 / 73
4.1.4 创建产品类别占比与销售渠道占比饼图 / 74
4.1.5 创建同比、环比卡片图 / 76
4.2 销售分析——增加销售渠道维度、优化地理表 / 78
4.2.1 增加销售渠道维度 / 78
4.2.2 优化地理表信息 / 82
4.3 产品销售分析 / 84
4.3.1 创建产品度量与草图 / 85
4.3.2 创建簇状条形图 / 86
4.3.3 创建销售利润率箱形图 / 87
4.3.4 创建产品分布散点图 / 88
4.3.5 创建层级筛选器 / 90
4.4 客户分析 / 92
4.4.1 创建客户度量和草图 / 92
4.4.2 创建客户消费排名 / 94
4.4.3 计算客户渗透率 / 95
4.4.4 创建客户消费TreeViz图 / 97
4.5 销售业绩分析 / 98
4.5.1 查询、编辑销售任务元数据 / 99
4.5.2 创建折线和簇状柱形图 / 102
4.5.3 理解隐性上下文转换 / 103
4.5.4 创建销售人员排名表 / 105
4.5.5 创建销售利润贡献率瀑布图 / 106
4.5.6 创建排名彩虹图 / 107
4.5.7 创建KPI仪表板 / 107
4.6 ABC分析 / 108
4.6.1 用EARLIER函数创建ABC分类 / 109
4.6.2 创建ABC分类矩阵图 / 111
4.6.3 创建Top销售金额排名树状图 / 111
4.6.4 创建销售利润率漏斗图 / 113
4.6.5 创建销售金额分布光圈图 / 113
4.6.6 创建ABC分类产品数 / 114
4.7 销售预测分析 / 115
4.7.1 方法一： Power BI 自带回归预测分析 / 115
4.7.2 方法二： 用户自定回归分析 / 117
4.8 财务报表分析 / 121
4.8.1 用DAX建立层级财务账目 / 122
4.8.2 修正账目表元数据 / 126
4.8.3 财务表账目的同比、等比分析 / 129
4.9 钻取明细数据 / 131
4.9.1 报表钻取设置 / 131
4.9.2 书签功能 / 133
第5章 发布Power BI报表 / 135
5.1 Power BI Online菜单介绍与发布工作簿 / 135
5.1.1 Power BI Online菜单介绍 / 135
5.1.2 发布报表内容 / 137
5.1.3 内容类型简介 / 139
5.1.4 Power BI Desktop读取Power BI Online数据源 / 140
5.2 Power BI Online的特色功能介绍 / 141
5.2.1 自然语言查询 / 141
5.2.2 快速见解 / 143
5.2.3 创建仪表板 / 143
5.3 共享仪表板和OneDrive数据源 / 145
5.3.1 共享仪表板 / 145
5.3.2 分享数据源 / 147
5.3.3 Power BI Mobile / 149
5.4 数据刷新设置 / 151
第6章 Tableau建模基础 / 153
6.1 工具安装：Tableau Desktop / 153
6.1.1 Tableau Desktop 界面简介 / 154
6.1.2 Tableau Prep 界面简介 / 155
6.2 数据准备：Tableau Prep / 156
6.3 数据建模：联合事实表 / 162
6.4 数据建模：联接多数据源 / 164
6.4.1 左侧联接 / 164
6.4.2 1表多次添加 / 165
6.4.3 手动调整联接字段 / 167
6.4.4 保存文件类型和连接 / 169
6.5 数据准备：优化数据模型 / 170
6.5.1 创建销售渠道维度 / 170
6.5.2 字段隐藏、名称改动、层级创建 / 171
6.5.3 创建文件夹 / 172
6.6 数据建模：创建基础公式 / 173
6.7 数据建模：创建进阶公式 / 178
6.7.1 Tableau的判断函数 / 178
6.7.2 Tableau的表函数 / 180
6.7.3 LOD公式 / 181
6.7.4 Tableau 筛选顺序 / 185
第7章 Tableau建模进阶 / 188
7.1 销售分析 / 188
7.1.1 创建销售趋势柱形图（A1） / 188
7.1.2 创建销售金额与销售利润双轴图（A1） / 189
7.1.3 创建销售环比、同比表（A2） / 190
7.1.4 创建线上/线下销售金额占比、产品类销售金额占比饼图（A3、A4） / 190
7.1.5 创建销售地图（A5） / 191
7.2 销售分析：创建仪表板 / 193
7.2.1 仪表板筛选器设置 / 193
7.2.2 图表位置空间调整 / 194
7.2.3 字体格式调整 / 194
7.2.4 数字格式调整 / 194
7.2.5 动态标题 / 195
7.2.6 设置图表为筛选器 / 195
7.2.7 添加筛选器 / 196
7.2.8 调整筛选器样式 / 197
7.2.9 设置浮动图例 / 197
7.2.10 下钻销售趋势 / 198
7.3 销售分析——完善地图 / 198
7.3.1 添加州地图及LOD计算字段 / 198
7.3.2 设置地图筛选器 / 200
7.3.3 制作VIZ in Tooltip / 202
7.4 产品销售分析 / 204
7.4.1 创建产品订单数量趋势图（B1） / 204
7.4.2 创建产品销售数量散点图（B2） / 205
7.5 客户分析 / 209
7.5.1 创建统计排名（C1） / 209
7.5.2 控制排序内容 / 210
7.5.3 创建显示排名参数 / 212
7.5.4 计算客户渗透率 / 213
7.6 销售业绩分析 / 218
7.6.1 运用数据混合模式 / 218
7.6.2 计算销售任务达成率 / 219
7.6.3 创建销售排名表 / 222
7.6.4 员工销售金额和利润贡献率 / 227
7.7 ABC分析 / 230
7.7.1 计算产品销售累加和占比 / 230
7.7.2 创建帕累托图 / 232
7.7.3 用帕累托图验证“二八法则” / 233
7.7.4 色阶与词云应用 / 235
7.8 销售预测分析 / 237
7.8.1 预测方法一：Tableau自带回归预测分析 / 238
7.8.2 预测方法二： 定制化分析 / 241
7.9 财务报表分析 / 245
7.9.1 创建财务明细条行图 / 245
7.9.2 子类账目的合计百分比 / 248
7.9.3 创建财务报表趋势区域图 / 249
7.9.4 设置突出显示效果 / 251
7.10 钻取销售记录明细 / 253
7.10.1 创建筛选器菜单 / 253
7.10.2 快速填充空白重复区 / 255
第8章 发布Tableau报表 / 260
8.1 Tableau Online简介与发布工作簿 / 260
8.1.1 Tableau Online简介与注册方法 / 260
8.1.2 发布工作簿 / 262
8.2 发布数据源 / 264
8.2.1 Tableau Bridge客户端简介 / 264
8.2.2 发布共享数据源 / 265
8.2.3 替换数据源 / 268
8.3 Tableau Online服务功能 / 269
8.3.1 Tableau 项目菜单 / 269
8.3.2 Tableau视图菜单 / 273
8.3.3 Tableau移动端视图 / 274
企业级应用篇
第9章 IT与商业的新型合作模式 / 277
9.1 IT与业务共同管理 / 277
9.2 创建SSAS项目 / 279
9.3 搭建SSAS数据模型 / 282
9.3.1 创建关联 / 282
9.3.2 创建度量 / 284
9.3.3 建立动态表 / 286
9.3.4 创建层级 / 286
9.3.5 部署数据模型 / 287
9.4 SSAS模式中的Power BI和Tableau应用 / 287
9.4.1 创建Power BI应用 / 287
9.4.2 创建Tableau应用 / 289
9.4.3 SSAS模式自动处理模型 / 291
9.4.4 Power BI网关的设置 / 295
9.5 未来SSBI之展望 / 295
后记 / 298
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商业智能数据分析:从零开始学POWER BI和TABLEAU自助式BI 节选
用Power BI和Tableau创建商业智能报表 ——彼得的学习笔记 彼得任职于一家国际公司，早年做过几年商业智能IT工作，*近晋升为综合事业部总监助理，负责统筹业务数据管理。总监助理*重要的工作之一是负责管理不同部门之间数目庞大的商务报表及CIP（改动需求）的统筹管理。 近年来，随着业务的需求增长及快速变化，许多传统的BI报表样式固定，修改空间小，已经无法满足业务的需求。而IT支持人员需要经常修改原有报表甚至频繁创建新的报表，开发费用及工作量也陡然增加。*令人沮丧的是，因为IT人员受到资源的限制，许多新开发项目的交付时间严重滞后，严重影响了业务的发展。从而造成业务部门与IT部门之间的矛盾日益严重。 业务人员认为给IT部门投入的开发费用已经很高了，但报表的开发和修改都需要额外费用。在开发期间有新的业务变化，IT项目经理经常以项目范围已经锁定为理由不允许增加新的改动，业务的新要求只能作为新的IT需求重新被提出，整个开发过程费时、费钱，还不一定百分之百满足开发需求。IT部门给业务部门的印象是：僵化、低效。 而IT部门认为业务部门缺乏监管，经常提出新的需求，做事缺乏统一性，甚至自相矛盾。有时甚至需要IT人员通过系统设计反向了解业务逻辑，让IT人员不堪重负。业务部门给IT的印象是：统筹差、监管低、效率低。 于是，抱怨之声不绝于耳，严重影响了公司的业务发展。*终公司的高层管理者要求两个部门改进目前状况，因此，IT部门和业务部门接连开了几次会，讨论解决方案，大家认为如果业务部门能自助式使用商业智能报表，开发效率就会大为提升，并且会解放大部分IT部门的人力资源，让IT人员更好地把精力集中在BI系统架构的管理维护上。 *终，双方一致同意推动自助式BI模式。自助式BI，即Self-Service BI，SSBI。然而，自助式BI不等于自动式BI，仍然需要通过学习SSBI工具才能在实践中发挥出自助式BI的优势，为企业带来价值。*好先在公司内部推广SSBI工具，并解决目前的困境。思路的确很好，问题是目前公司在这一块还是空白，谁更适合负责此任务呢？*终这个任务被派到了既懂商务智能，也了解业务对报表需求的彼得身上。 彼得十分赞同这个方案，认为这是一个新机遇。一旦这个方案落地，业务报表将由现在的ITDriven（IT部门驱动）转型至Business-Driven（业务部门驱动），于是他编写了本书。在SSBI工具的选择上，他挑选了目前业界*受欢迎的两款工具：Power BI与Tableau。 为了使推广更具实操性，本书的内容将涉及用SSBI工具实现商务智能报表结合工具本身的知识，采用以点带面的方式编写形式，而不会面面俱到地介绍工具的每一种功能。本书的目的是让用户有效掌握SSBI的核心思想及功能，并马上能运用到实际工作中。 本书的目标人群为经常分析商务报表的业务人员。他们了解业务，熟练掌握Excel，有的甚至是高级用户，大部分无IT背景。针对此群体，彼得设想SSBI推广分为几个阶段实施。 一阶段：基本理论培养阶段。提供一系列数据分析的知识分享给用户，包括商务智能、维度与度量、聚合、ETL等概念。内容通俗、易懂，适合所有非IT人员理解。为使用分析工具打好理论基础。 二阶段：工具理论介绍以及数据准备阶段。工欲善其事，必先利器。本阶段会介绍这两种工具的主要特点，以及对比差异。帮助用户理解BI产品设计特性。同时开始准备下一阶段学习的数据准备。 三阶段：SSBI实操学习。通过具体案例系统性地分别学习Power BI和Tableau分析工具的使用，包括为高级用户准备高级教学案例，让用户真正掌握使用工具的核心技能。 好了，请读者跟随彼得一起开始本书的学习吧！
商业智能数据分析:从零开始学POWER BI和TABLEAU自助式BI 作者简介
雷元，曾任职于多家IT企业，如微软、惠普、希捷。在玛氏公司从事数据分析工作已经6年；熟悉Power BI与Tableau敏捷BI的应用，负责公司用户培训服务，热心于BI知识创作与传播。
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