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大數據及人工智能產教融合系列叢書商業智能工具應用與數據可視化 版權信息
- ISBN：9787121392320
- 條形碼：9787121392320 ; 978-7-121-39232-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據及人工智能產教融合系列叢書商業智能工具應用與數據可視化 本書特色
適讀人群 ：本書面向的對象廣泛，無論是商業智能與數據可視化領域的IT人員、數據分析師、業務人員，還是其他領域具有數據分析與可視化需求的人員，抑或是高校商業智能與數據可視化相關專業的師生，都可以通過本書提升自己借助商業智能工具挖掘數據價值的能力。《商業智能工具應用與數據可視化》一書適合剛入門數據可視化領域的讀者，因為書中手把手教讀者怎么分析數據及展示數據； 《商業智能工具應用與數據可視化》一書也適合熟悉數據可視化分析的讀者，因為書中還有更多高階的內容，教你怎么講好自己的可視化故事，從而贏取更多的機會。
大數據及人工智能產教融合系列叢書商業智能工具應用與數據可視化 內容簡介
《商業智能工具應用及數據可視化》一書聚焦商業智能與數據可視化主題，從概念、價值、方法、工具等理論基礎出發，以實際場景為參考，分入門、進階兩大階段，以帆軟FineBI為例從商業智能工具的基本知識，商業應用場景，數據可視化很好案例等方面，介紹了商業智能工具和各種常規和不錯可視化圖形的使用方法，重點介紹了商業智能工具FineBI的數據分析與可視化應用實踐。本書內容層層遞進，體系完善，可使讀者對商業智能工具的運用有一個全面、系統、深入的了解。
大數據及人工智能產教融合系列叢書商業智能工具應用與數據可視化 目錄
**部分 理論基礎
第1章 商業智能 3
1．1 商業智能的概念 3
1．2 商業智能的價值 5
1．2．1 支撐管理決策 5
1．2．2 提升管理水平 6
1．2．3 提高業務運營效率 6
1．2．4 改進優化業務 7
1．3 商業智能的功能與技術 8
1．3．1 商業智能系統的功能架構 8
1．3．2 商業智能的主要技術 9
1．4 商業智能工具 11
1．5 商業智能與數據分析 13
思考 14
第2章 數據可視化 15
2．1 用數據講故事 15
2．1．1 數據背后的故事 15
2．1．2 視覺與圖形的力量 16
2．1．3 講什么故事 17
2．2 數據可視化介紹 17
2．2．1 數據可視化的框架 17
2．2．2 數據可視化的方法 18
2．2．3 數據可視化的流程 20
2．3 數據可視化的應用 20
思考 22
第二部分 可視化入門
第3章 商業智能的處理過程與工具準備 25
3．1 商業智能的處理過程 25
3．2 常用的商業智能工具 26
3．2．1 Excel 26
3．2．2 FineBI 27
3．2．3 Tableau 27
3．2．4 PowerBI 28
3．3 FineBI使用簡介 28
3．3．1 FineBI下載、安裝與啟動 28
3．3．2 FineBI主界面 30
3．3．3 FineBI使用流程 31
思考 39
第4章 表格與圖表設計 40
4．1 表格 40
4．1．1 分組表：統計不同合同類型和付款類型下的合同金額 42
4．1．2 交叉表：統計不同年份下不同合同類型和付款類型的合同金額 45
4．1．3 明細表：統計合同簽約明細數據 46
4．2 可視化圖表 48
4．2．1 智能推薦 50
4．2．2 柱形圖：比較年度合同總額 52
4．2．3 點圖：總覽月度合同金額 55
4．2．4 熱力點圖：通過顏色分析用戶類型與年齡分布 57
4．2．5 線形圖：觀察注冊人數隨時間的變化趨勢 59
4．2．6 面積圖：觀察不同平臺下的用戶瀏覽量隨時間的變化趨勢 61
4．2．7 矩形塊圖：分析不同平臺和不同階段的網站訪問時間分布 63
4．2．8 餅圖：分析網站在不同階段的訪問時間占比情況 64
4．2．9 文本圖：使用詞云圖分析網站搜索的關鍵詞 66
4．2．10 填充地圖：觀察不同城市的銷售情況 68
4．2．11 漏斗圖：平臺用戶訪問階段轉化情況的漏斗分析 68
4．2．12 儀表盤：觀察平臺用戶的訪問時間達標率 70
思考與實踐 72
第5章 圖表操作與OLAP 75
5．1 排序：按照既定順序觀察不同合同類型的銷售額 75
5．2 過濾：按照不同條件顯示合同銷售額 78
5．3 分組 82
5．4 指標計算 86
5．5 OLAP 91
5．5．1 切片：減少維度以集中觀察數據 92
5．5．2 鉆取：觀察省份和省份下各城市的銷售額 92
5．5．3 特殊顯示：為滿足條件的注冊人數添加注釋 95
5．5．4 分析線：添加平均回款金額警戒線 96
思考與實踐 98
第6章 儀表板設計：銷售管理中心駕駛艙 100
6．1 可視化組件 101
6．1．1 制作組件 101
6．1．2 組件操作 103
6．2 過濾與展示組件 104
6．2．1 過濾組件 105
6．2．2 展示組件 107
6．3 儀表板布局 108
6．3．1 智能布局原理 108
6．3．2 組件懸浮 108
6．3．3 聯動與跳轉 109
6．3．4 移動端布局 111
6．4 儀表板樣式 111
6．5 預覽、導出、分享儀表板 113
思考與實踐 114
第三部分 可視化進階
第7章 可視化中的數據分析思維 119
7．1 數據分析的概念和價值 119
7．2 數據分析的戰略思維 120
7．2．1 數據分析的目的 121
7．2．2 數據分析的驅動力 121
7．2．3 數據分析的進化論 121
7．3 數據分析的基本工作流程 123
7．4 經典數據分析方法 127
7．4．1 趨勢分析：銀行用信率趨勢分析 127
7．4．2 多維分析：牛奶銷售分析 129
7．4．3 四象限圖分析：商品銷售異常分析 132
7．4．4 漏斗轉化分析：平臺用戶訪問階段轉化率分析 133
7．4．5 留存分析：平臺用戶月度留存分析 134
7．4．6 A/B 測試 135
7．4．7 經典模型 135
思考與實踐 136
第8章 高階布局與配色技巧 137
8．1 學會使用*佳的圖表類型 138
8．2 顏色搭配一致性原則 144
8．3 儀表板布局設計原則 146
8．3．1 故事性可視化儀表板布局 147
8．3．2 管理駕駛艙／大屏看板布局 147
8．4 不斷完善你的作品 149
實踐 152
第9章 數據可視化故事講解 153
9．1 何謂好的數據故事 153
9．2 如何生動講解你的數據可視化故事 154
9．2．1 準備工作 154
9．2．2 故事模板 156
9．2．3 敘事順序 157
9．2．4 重復的力量 158
9．2．5 保證故事條理清晰的策略 159
9．2．6 改進建議 160
9．3 感受數據可視化故事的真實魅力 161
思考與實踐 163
第10章 企業BI信息建設與推廣 164
10．1 現代商業智能時代的到來 164
10．2 企業BI自助分析建設推廣 166
10．2．1 構建項目藍圖 166
10．2．2 先行要素 167
10．2．3 重新定位企業IT部門角色 168
10．2．4 構建商業智能數據決策平臺 169
10．2．5 數據分析氛圍拓展 172
10．2．6 推廣模式 172
10．3 企業數據人才的建設培養 173
10．3．1 定位企業數據發展現狀 174
10．3．2 企業數據文化建設 175
10．3．3 企業數據人才制度 177
10．3．4 增大企業投入預期 178
思考 179
附錄 FineBI函數匯總 180
展開全部
大數據及人工智能產教融合系列叢書商業智能工具應用與數據可視化 作者簡介
王佳東,帆軟FineBI產品經理,擁有7年數據項目以及數據產品經驗，歷任帆軟數據項目經理、零售行業負責人、FineBI產品經理等職位。 王文信，電子科技大學管理學碩士，帆軟數據應用研究院研究主管，專注大數據/BI行業趨勢研究和企業數據化管理落地，在數據分析、商業智能等方面有豐富的項目和咨詢經驗。
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