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数据可视化分析(第2版):分析原理和TABLEAU、SQL实践(全彩) 版权信息
- ISBN：9787121461729
- 条形码：9787121461729 ; 978-7-121-46172-9
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
数据可视化分析(第2版):分析原理和TABLEAU、SQL实践(全彩) 本书特色
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 由点及面地介绍了业务分析的思考和原理 提出了实践性的“业务—数据—分析”层次框架 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
数据可视化分析(第2版):分析原理和TABLEAU、SQL实践(全彩) 内容简介
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。
数据可视化分析(第2版):分析原理和TABLEAU、SQL实践(全彩) 目录
内容及说明 XVIII
第1篇 奠基：数字化转型与业务分析原理
第1章 数字化转型：21世纪的机遇与挑战 2
1.1 理解数据的层次及分析的价值 2
1.2 数据应用的3个阶段 4
1.2.1 初级·报表展现：信息的整理与固定展现 5
1.2.2 中级·业务分析：分析辅助决策，决策创造价值 7
1.2.3 终极·智能商业：大数据重塑商业模式 8
1.3 数字化转型到底“转”什么 10
1.3.1 塑造实事求是的数据文化：一切用数据说话 10
1.3.2 数字化转型源自各个业务场景的数字化和持续进化 12
1.3.3 业务和技术兼备的卓越中心和分析型人才 13
1.3.4 统一并持续优化分析方法论，提高分析效率和准确性 15
参考资料 18
第2章 “业务—数据—分析”体系与企业数据地图 19
2.1 “业务—数据—分析”体系：BDA分析框架 19
2.1.1 分析层：指标体系建设和分析仪表板 21
2.1.2 数据层：数据管理与数据仓库 22
2.1.3 业务层：业务流程与“业务在线化” 23
2.2 建立全局视角：企业数据地图 24
2.3 两种企业级分析推进路径：“自上而下”与“自下而上” 26
2.3.1 自下而上：从数据出发的分析之路 26
2.3.2 自上而下：从问题和指标出发的分析之路 27
2.4 可视化是大数据分析的桥梁和媒介 28
2.4.1 数字、文字的可视化及可视化要素 28
2.4.2 从可视化到抽象分析：走向仪表板和高级分析 30
2.5 Tableau：大数据敏捷业务分析的“代表作” 32
参考资料 34
第3章 业务可视化分析：关键概念与方法论 35
3.1 解析问题结构、理解聚合过程和指标 35
3.1.1 问题的结构及其相互关系 36
3.1.2 聚合是问题分析的本质 38
3.1.3 基于聚合的字段分类：维度描述问题，度量回答问题 40
3.1.4 指标是聚合度量的业务形态 41
3.2 明细表与聚合表：聚合的逻辑过程 42
3.2.1 业务明细表和问题聚合表：聚合的起点和终点 43
3.2.2 物理表与逻辑表：数据表的抽象类型 45
3.2.3 字段的数据类型：数据表字段的抽象类型 46
3.3 可视化图形：聚合交叉表的“另一面” 49
3.3.1 问题类型与可视化增强分析 50
3.3.2 可视化背后的数据类型：连续和离散 51
3.3.3 Tableau中的字段属性及其作用 55
3.4 简单问题的“三步走”方法和Tableau示例 56
3.5 聚合度和详细级别：构建复杂问题层次理论 58
3.5.1 数据明细表和聚合度：多个问题的基准点和衡量尺度 59
3.5.2 详细级别：不同“聚合度”问题对应的抽象依据 60
3.5.3 结构化分析的两个应用方向 62
3.5.4 关键概念汇总：聚合、聚合度、详细级别、颗粒度 64
参考资料 66
练习题目 66
第2篇 数据准备、可视化、交互设计
第4章 数据合并与关系模型（Tableau/SQL） 68
4.1 概论：数据合并与连接数据源 69
4.1.1 理解数据合并、数据模型的重要性 69
4.1.2 数据合并和数据模型的相关概念 71
4.2 数据合并的分类矩阵与数据模型案例 72
4.2.1 “所见即所得”的行级别数据合并：Union和Join 72
4.2.2 Excel的局限：基于数据透视表的数据合并 74
4.2.3 Tableau数据混合初探，在聚合后完成连接 76
4.2.4 数据合并分类矩阵：两种合并方法、两个合并位置 78
4.3 行级别并集、连接与Tableau/SQL方法 81
4.3.1 数据并集 81
4.3.2 数据连接：连接条件与连接方式 84
4.3.3 高级连接的形式：仅左侧连接、交叉连接与“自连接” 89
4.3.4 明细表并集与连接的异同点与局限性 93
4.4 从数据关系匹配到关系模型 96
4.4.1 “临时”数据关系：基于问题层次创建数据关系匹配 96
4.4.2 数据模型：在*详细且有业务意义的详细级别预先构建数据关系 98
4.4.3 【关键】层次分析方法：从数据合并到数据关系模型 100
4.4.4 【难点】关系模型优化（上）：匹配类型（基数） 106
4.4.5 【难点】关系模型优化（下）：匹配范围（引用完整性） 111
4.4.6 共享维度表：从雪花模型到网状模型 116
4.4.7 通往*佳实践：业务关系模型的可视化表达 117
4.4.8 案例：图书及销售的数据关系模型 118
4.5 重说数据混合：编辑匹配关系和匹配详细级别 120
4.5.1 数据混合设置：自定义混合条件和自定义匹配字段 121
4.5.2 高级数据混合：数据匹配详细级别不同于主视图 123
4.6 不同数据合并类型的相互影响 127
4.7 Tableau与SQL/Python的结合 128
4.7.1 Tableau和SQL的结合 128
4.7.2 SQL中的连接 129
4.7.3 Tableau Table Extension：给数据源插上“算法之翼”（Tableau 2022.3 版本） 132
参考资料 133
练习题目 133
第5章 可视化分析与探索 134
5.1 数据准备：理解业务过程与整理数据字段 134
5.1.1 数据表：理解业务过程及数据表详细级别 134
5.1.2 字段：理解业务过程的对象并做分组分类 136
5.2 从问题到可视化图形：如何确定主视图框架 138
5.2.1 从问题类型到主要的可视化图形 138
5.2.2 初级可视化：“三图一表” 139
5.2.3 中级可视化：分布分析、相关性分析 143
5.2.4 地理位置可视化 148
5.2.5 数据图像角色可视化（Tableau 2022.4 版本） 155
5.3 可视化绘制方法与可视化增强 156
5.3.1 像油画一样做可视化：可视化三步骤和标记的使用 156
5.3.2 度量双轴及其综合处理 158
5.3.3 多个坐标轴的“公共基准”：度量值 160
5.4 高级分析入门：参考线与参考区间 161
5.4.1 参考线的创建及其组合 161
5.4.2 标准甘特图和标靶图：条形图与参考线的两种结合方式 163
5.4.3 参考区间 166
5.4.4 置信区间模型 167
5.4.5 趋势线与预测线 168
5.4.6 群集 169
5.5 格式设置：必要调整，但不要过度 170
5.5.1 常见的设置格式工具栏 170
5.5.2 设置“标签”格式，自定义文本表 171
5.5.3 工具提示的格式设置、交互和“画中画” 172
5.5.4 其他常用小技巧 173
参考资料 175
练习题目 175
第6章 Tableau/SQL筛选与集操作 176
6.1 理解不同工具背后的筛选方法与共同点 176
6.1.1 筛选的两类位置：独立筛选和“条件计算” 176
6.1.2 使用不同工具完成“独立筛选” 177
6.2 筛选的分类方法：基于详细级别的视角 182
6.2.1 【入门】数据表行级别的筛选：维度筛选器 183
6.2.2 【进阶】指定详细级别的聚合筛选：简单条件和顶部筛选 186
6.2.3 【难点】指定详细级别聚合的筛选：建立在自定义计算之上 192
6.3 筛选范围的交互方法：快速筛选和参数控制 195
6.3.1 快速筛选器及其基本配置 195
6.3.2 特殊的日期筛选器：默认筛选到*新日期 196
6.3.3 参数控制：完全独立和依赖引用 197
6.4 多个筛选的处理：交集计算和优先级 199
6.4.1 多个筛选的基础知识：数据集及运算 199
6.4.2 多个筛选的计算原则（上）：相同类型取交集 200
6.4.3 多个筛选的计算原则（下）：不同类型按优先级计算交集 200
6.4.4 调整筛选器优先级（上）：上下文筛选器和表计算筛选器 202
6.4.5 调整筛选器优先级（下）：数据源筛选器和数据提取筛选器 204
6.4.6 筛选与计算的优先级 206
6.5 集（Set）：把筛选保留下来的“神奇容器” 207
6.5.1 创建自定义集及集的本质 207
6.5.2 自定义集内成员：“集控制”（Tableau 2020.2 版本） 209
6.5.3 创建动态条件集 209
6.5.4 集动作：以视图交互方式更新集成员 211
6.6 集的运算、优先级和应用 212
6.6.1 多个集的合并与“合并集”运算 212
6.6.2 集和筛选的关系及优先级 215
6.6.3 集的高级应用：控制用户权限的“用户筛选器” 217
6.7 中级交互：仪表板中的快速筛选、集交互 218
6.7.1 交互设计的基本分类 218
6.7.2 “以图筛图”：仪表板中的多表快速关联筛选 218
6.7.3 共用筛选器、集和参数：典型的仪表板交互 220
6.7.4 工具提示“画中画”：*简单的多表关联 223
6.8 更多实用工具：分组、数据桶、分层结构、排序 224
6.8.1 作为数据准备的“组” 224
6.8.2 分层结构钻取分析与仅显示相关值 225
6.8.3 排序：对离散字段的数据值排序 226
参考资料 228
练习题目 228
第7章 仪表板设计、进阶与高级交互 230
7.1 仪表板：*重要的主题展现形式 230
7.1.1 仪表板设计的基本过程和常见功能 231
7.1.2 仪表板大小、布局和对象 233
7.1.3 常用的交互对象：隐藏按钮、导航按钮 237
7.1.4 仪表板布局中的分层结构 239
7.1.5 跨设备类型的仪表板适配 240
7.2 故事：以数据故事叙事、探索 241
7.2.1 故事及其基本设置 241
7.2.2 故事的阐述方式 242
7.3 仪表板进阶：指标、初始模板、性能优化与“数据指南” 243
7.3.1 指标：聚焦仪表板关键度量 244
7.3.2 初始模板：专家分析模板加速分析 246
7.3.3 发布工作簿和“工作簿优化器” 247
7.3.4 数据指南（Tableau 2022.3 版本） 251
7.4 三种基本交互类型：筛选、高亮和页面 252
7.4.1 突出显示：以聚焦实现间接筛选 253
7.4.2 页面轮播：快速筛选的连续叠加 255
7.5 两类高级交互工具：参数、集交互 257
7.5.1 关键原理：参数、集的共同点和差异 257
7.5.2 参数与逻辑判断结合：切换视图度量 260
7.5.3 动态参数：动态更新范围和初始值 262
7.5.4 集控制：以控件方式手动更新集成员 264
7.6 参数动作：参数、计算和交互（Tableau 2019.2 版本） 264
7.6.1 参数动作：使用动作更新度量值 265
7.6.2 动态筛选：参数动作和计算实现差异化筛选 266
7.6.3 动态基准分析：使用参数动作控制参考线和计算基准 268
7.6.4 自定义分层结构：使用参数展开指定的类别 270
7.7 高级交互：指定区域对象的动态可见性（Tableau 2022.3 版本） 272
7.8 高级互动的巅峰：集动作和集控制 275
7.8.1 经典集动作：交互更新自定义集（Tableau 2018.3 版本） 276
7.8.2 集的控制与更新：赋予集以强大的灵魂 278
7.8.3 使用集完成对比分析和标杆分析 279
7.8.4 高级互动的使用建议 282
练习题目 283
第3篇 以有限字段做无尽分析：Tableau、SQL函数和计算体系
第8章 计算的底层框架：行级别计算与聚合计算 286
8.1 计算的演进及分类：从Excel、SQL到Tableau 287
8.1.1 计算的本质及其与业务过程的关系 287
8.1.2 以Excel理解详细级别与计算的两大分类 288
8.1.3 从Excel“存取一体”到“数据库-SQL”的存取分离 292
8.1.4 集大成者Tableau：将查询、计算和展现融为一体 294
8.2 计算的两大分类：分析是聚合的抽象过程 297
8.2.1 行级别计算、聚合计算的差异和关系 297
8.2.2 从业务角度理解计算的结果：业务字段VS分析字段 300
8.3 数据准备类函数（上）：字符串函数、日期函数 302
8.3.1 字符串函数：截取、查找替换等清理函数 302
8.3.2 日期函数：日期独特性与转换、计算 306
8.3.3 数据类型转换函数 315
8.4 数据准备类函数（下）：正则表达式 316
8.5 分析函数：从明细到问题的“直接聚合” 318
8.5.1 描述规模：总和、计数、平均值 319
8.5.2 描述数据的波动程度：方差和标准差 320
8.5.3 关注个体，走向分布：百分位函数及*大值、*小值、中位数 322
8.5.4 ATTR属性——针对维度字段的聚合判断 324
8.6 通用型计算：算术函数和逻辑函数 325
8.6.1 算术运算、精度控制函数 325
8.6.2 逻辑表达式和逻辑判断符 329
8.7 行级别计算与聚合计算的区别与结合 332
8.7.1 案例：各子类别的利润与盈利结构分析 332
8.7.2 复习：行级别计算和聚合计算的差异 334
8.7.3 SUMIF条件聚合：将行级别筛选和聚合分析合二为一 335
8.8 专题：地理空间分析之“空间函数” 338
参考资料 345
练习题目 345
第9章 高级分析函数：Tableau表计算/ SQL窗口函数 346
9.1 合计的两个方法及“广义LOD表达式” 346
9.1.1 入门：从Excel理解“合计百分比”计算的层次关系 347
9.1.2 高级分析的层次框架：数据表详细级别和聚合度 348
9.1.3 进阶：“合计百分比”的两种SQL方法 349
9.1.4 Tableau敏捷BI，让业务用户轻松驾驭二次聚合分析 351
9.1.5 “广义LOD表达式”与计算的分类 354
9.2 “同/环比”偏移计算及表计算设置方法 356
9.2.1 维度作为偏移计算依据：单一维度的同比差异 356
9.2.2 包含多个维度的同比（上）：区别范围和依据 358
9.2.3 包含多个维度的同比（下）：设置多个依据 360
9.2.4 SQL窗口函数：偏移类窗口函数案例介绍 361
9.3 小结：表计算的独特性及两种设置方法 365
9.3.1 从差异计算的两种方法理解窗口计算的独特性 365
9.3.2 Tableau设置范围的两种方法：相对/绝对方法与适用场景 368
9.4 高级分析函数之排序计算：INDEX与RANK 369
9.4.1 Tableau/SQL排序与百分位排序 370
9.4.2 公共基准对比：不同时间的电影票房对比（TC2） 374
9.4.3 凹凸图：随日期变化的RANK函数（TC4） 376
9.5 *重要的二次聚合函数：WINDOW（窗口）函数 380
9.5.1 合计：*简单、常用的WINDOW（窗口）函数 381
9.5.2 累计聚合：RUNNING_SUM函数——累计汽车销量 383
9.5.3 移动聚合：移动窗口计算函数MOVING AVG 385
9.5.4 “大一统”：千变万化的窗口函数WINDOW 386
9.6 *常用的表计算：快速表计算及其附加计算 389
9.6.1 快速表计算：预置的常见表计算应用 390
9.6.2 快速表计算的嵌套：表计算的组合（TC3） 391
9.7 表计算应用（1）：自定义参考线、“合计利润率” 393
9.7.1 聚合值参考线——表计算的“可视化形式” 393
9.7.2 “合计利润率”：理解参考线对应的表计算 394
9.7.3 【难点】理解TOTAL（合计）与WINDOW_SUM（汇总）的差异 396
9.7.4 自定义参考线及其计算：箱线图松散化与散点图颜色矩阵 398
9.8 表计算应用（2）：标杆分析——多种类型的计算组合 402
9.9 表计算应用（3）：帕累托分布——累计、合计及嵌套 406
9.10 表计算应用（4）：金融ANR计算——表计算高级嵌套 409
9.11 表计算筛选器：优先级*低的筛选类型 413
9.11.1 使用RANK函数聚合判断完成筛选 413
9.11.2 使用偏移函数LOOKUP完成年度同比和筛选 415
9.12 表计算延伸应用：预测建模函数 416
9.12.1 MODEL_QUANTILE预测模型 417
9.12.2 MODEL_PERCENTILE预测模型 419
练习题目 420
第10章 结构化问题分析：LOD表达式与SQL聚合子查询 421
10.1 业务解析：理解LOD表达式的逻辑和本质 421
10.1.1 简单详细级别：“不同购买频次的客户数量” 421
10.1.2 多维详细级别：“各年度、不同矩阵年度的销售额贡献” 424
10.2 LOD表达式的“详细级别”及其与视图关系 428
10.2.1 从问题详细级别出发，理解高级问题的构成 428
10.2.2 主视图引用“更高聚合度”的详细级别聚合：占比分析 429
10.2.3 主视图引用“更低聚合度”的详细级别之聚合：购买力分析 432
10.2.4 主视图引用独立详细级别的聚合：客户矩阵分析 433
10.3 相对指定的LOD表达式及运算优先级 435
10.3.1 绝对指定和相对指定的LOD表达式 435
10.3.2 INCLUDE LOD引用更低聚合级别的聚合及优先级 437
10.3.3 EXCLUDE LOD引用更高聚合级别的聚合，以及优先级对比 439
10.4 超越LOD：计算的详细级别体系及其优先级 441
10.4.1 不同计算类型的应用场景与作用 442
10.4.2 层次分析法：理解计算的运算逻辑及其组合形式 443
10.4.3 Tableau计算、筛选、数据关系的优先级 445
10.5 走向实践：多遍聚合问题与结构化分析方法 446
10.5.1 方法论：高级问题分析的4个步骤 446
10.5.2 LOD多遍聚合：客户购买力分析的嵌套LOD计算 447
10.5.3 嵌套LOD的语法和SQL表示 452
10.6 客户分析专题：客户RFM相关案例分析 454
10.6.1 客户分析概论与常见指标体系 454
10.6.2 使用Tableau完成 RFM主题分析 457
10.6.3 单维度的分布案例：客户频次分布和生命周期分布 460
10.6.4 多维度的结构分析：与“客户获客时间”相关的分析案例 461
10.6.5 复购间隔：行级别计算和LOD计算的结合 464
10.6.6 客户留存分析：LOD表达式、表计算的结合 465
10.6.7 客户矩阵分析：客户价值分类 468
10.7 产品分析高级专题：购物篮分析的多个角度 470
10.7.1 购物篮比率：任意子类别相对于所有订单的比率 471
10.7.2 支持度、置信度和提升度分析：类别之间的关联推荐 472
10.7.3 指定类别的关联比率：筛选中包含“引用详细级别” 475
10.8 总结：高级计算的*佳实践 480
10.8.1 问题的3大构成与计算的4种类型 480
10.8.2 如何选择计算类型 482
练习题目 484
第11章 从数据管理到数据仓库：敏捷分析的基石 486
11.1 数据管理功能：以数据为中心 486
11.1.1 Tableau Catalog：数据资产目录和世系管理 487
11.1.2 Tableau Prep Conductor：数据ETL流程管理 491
11.1.3 Virtual Connections：数据库和分析之间的桥梁 492
11.1.4 Data Policy：为数据访问增加行级别权限 495
11.2 从数据管理（DM）到数据仓库（DW） 499
11.2.1 数据仓库是数据分析发展到一定阶段的产物 499
11.2.2 数据仓库的逻辑分层 502
11.3 ETL：数据仓库中的数据处理 504
11.3.1 敏捷ETL工具Prep Builder简介 504
11.3.2 敏捷ETL工具对数据分析的影响 505
11.4 建议：视Tableau为DW/BI平台 506
参考资料 507
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数据可视化分析(第2版):分析原理和TABLEAU、SQL实践(全彩) 相关资料
当前，数据分析早已不再是少数人的专属领域。随着各种可视化技术和工具的兴起，非技术用户也可以通过简单易用的方式进行数据探索和分析，以发现其中蕴含的商业价值。 很高兴看到本书的及时出版。它是喜乐君在广泛实践的基础上深度思考、总结和再实践而得来的知识结晶，深入浅出地剖析了商业智能和数据分析的方法论。在直面数字化转型机遇和挑战的当下，我们相信它定会促进可视分析的普及和数据思维的推广。 ——浙江大学“求是”特聘教授 陈为 数字化转型带来的是海量的数据。如何面对、如何处理、如何通过数据驱动业务成功，就成为“后数字化转型时代”的一个话题。此时此刻，我们需要这样一个工具，既如“显微镜”一样让我们看清业务的微观过程，又如“望远镜”一样让我们探索抽象的业务世界。 ——中国一汽体系数字化部总经理 门欣 越来越多的人意识到，数据是企业的关键资产；数据化经营，用数据驱动代替经验驱动，是企业竞争成败的关键。这几年来，我们在全公司推广数据化经营，通过数字化人才能力培养、数据管理和敏捷分析工具的建设，提升全员数据经营的能力和意识，实现多用户、多场景的规模化价值，助力公司降本增效。 特别感谢喜乐君老师对我们复合型数字化人才体系培训的大力支持。 ——陆金所控股有限公司财务部总经理 杜建国 传统生产制造型企业一直面临着信息化、自动化、数字化、智能化的多重挑战与机遇，归根结底，是考验企业业务能否全面在线、部门横向协调是否贯通、数据能否赋能决策、流程可否持续优化。 借助于Tableau卓越的分析框架和敏捷能力，过去几年，哈克过滤科技实现了销售、生产数据的“上下贯通”，实现了考核指标自动跟踪；效率的大幅提升，坚定了公司业务与数据融合、数据与流程互补的信心。喜乐君的系列图书和课程，则为公司的数字化转型补上了“员工能力培养”和“前瞻性的市场预测”的关键一环。 ——上海哈克过滤科技股份有限公司董事长 朱乃峰 数字时代要求人们掌握大数据工具；反过来，大数据工具要求使用人员具备数据素养。 从初识Tableau的惊艳，到以敏捷BI分析为导向推进数字化转型，海南航空同时经历着数字化转型的欣喜和阵痛。在取得开创性成果的同时，也发觉体系化的、本土化的方法论和工具体系才是关键。 不管是工具的使用技巧，还是人员数据素养的提升路径，喜乐君均提供了结构化、易理解、操作性极强的方法论，是助力个人、企业在数字时代获得成功的优秀解决方案。 ——海南航空总裁助理 邱曾维 每一次捧起喜乐君的书，细细品味那优雅的文笔、深入浅出的表述，再结合业务的问题和痛点，以及娓娓道来背后的原理和脉络，总让我醍醐灌顶、豁然开朗，充斥着一种畅快淋漓的感觉。 作为高管和数字化转型的实践者，我和喜乐君都提倡建立“一种探究而不是鼓吹的文化”，这敦促每一个管理者要“越过肩膀看问题”，以一种正确的文化基调，向公司里那些聪明的分析师问同样聪明的问题——关于他们的模型和假设，而不是试图让分析结果取悦领导者。将想法与人区分开来，并坚持要有严格的证据来细分这些想法。这个数据驱动的过程，往往更能激励优秀员工去掌握和利用数据，迸发出巨大的力量，让员工从迷茫中脱颖而出。 不管你正身处数据分析领域，还是打算投身这一时代大潮，喜乐君的书都是值得反复阅读的。期待Tableau和本书能为你构建职业上强有力的竞争优势。 ——上海凯敖智科技有限公司创始合伙人 刘璺 （2021年大中华区Tableau Live开场主题演讲嘉宾） 业务数字化发展必然导致传统审计向数字化转型，Tableau强大的数据分析与仪表展示功能为数字化审计提供了专业支持，喜乐君在光伏领域的数字化审计建设过程中贡献了宝贵经验，在此深表谢意。 ——天合光能审计监察部 李梅轩 面对常态的经济态势，大家对于未来的期待都越发理性，更多的人聚焦在如何“敏捷”地抓住不确定性中的确定性机会。而“现代化BI”在某种程度上就是“敏捷分析”的代名词。从这点来说，喜乐君在敏捷分析方面的深度实战与方法论，正在迎来一个美丽的春天。 本书可以指导实际操作，但又远不止于此，通过一手有温度的案例，与作者全程陪伴的启发思考，本书系统性地回答了敏捷决策的3个核心问题：如何从业务出发？如何以问题为导向？如何用数据驱动决策闭环？这与我们所倡导的“让业务用起来”的数据理念不谋而合，也帮助我们丰富了很多认知，感谢喜乐君。诚意将本书介绍给热爱数据分析的朋友，以及所有追求敏捷进化的组织。 ——观远软件创始人兼CEO 苏春园
数据可视化分析(第2版):分析原理和TABLEAU、SQL实践(全彩) 作者简介
喜乐君Tableau Visionary（2020—2023）、数据分析咨询顾问、培训讲师·敏捷BI“布道师”。连续创业者、上海唯知唯识创始人。 山东大学法学学士、教育学硕士，首届“硕士研究生国家奖学金”获得者。 站在业务角度、深入行业一线，借Tableau洞悉敏捷分析，重新理解和诠释“业务数据分析”。
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