高云龙、孙辰著的《大话数据分析(Tableau数据可视化实战)》讲述了一个现代企业从最初的报表开发模式转向敏捷型分析模式的故事，通篇以对话的形式模拟职场人员在日常工作中使用数据分析解决问题并进行业务决策的过程。本书组织了一套全新的学习体系，内容由浅入深，从一开始就带入到实际的业务分析应用中，从最基本的时间序列分析开始发现销售模式和季节性波动规律，到通过热图来分析一线销售和服务人员的排班优化，再到深入分析客户的80/20规律等，每一章都在使用Tableau分析和解决实际商业中遇到的问题。
本书适合Tableau数据分析师阅读。
第0章 没有Tableau的日子
第1章 分析师起步：Tableau的第一堂课
1.1 先了解一下Tableau公司
1.2 动手连接数据吧
1.3 发现销售规律：时间序列分析
1.4 洞察亏损地区：地理维度分析
1.5 探究产品亏损的原因：产品维度分析
1.6 初步客户画像：客户维度分析
1.7 呈现你的观点和结论：仪表板和故事
第2章 破解难题：Tableau连接复杂Excel数据
2.1 陷入困难
2.2 Tableau轻松搞定
第3章 通过数据洞察业务：Tableau计算基础
3.1 雾霾对客服是否有影响
3.2 计算实际发货周期
3.3 可视化最佳实践：为什么不用饼图
3.4 从概况到细节：具体至每笔交易发货状态
3.5 数据分析师的台历：台历图
第4章 初识表计算
4.1 如果生意本来就很好，还需要分析吗
4.2 基础表计算选项
4.3 计算依据难度1级：表横穿向下
4.4 计算依据难度2级：区横穿向下
4.5 计算依据难度3级：单元格内表计算
4.6 计算依据难度4级：特定维度
4.7 计算依据难度5级：多维度组合
4.8 计算依据难度6级：重启顺序
4.9 计算依据难度7级：嵌套表计算
第5章 增收不增利，成长有隐忧：Tableau计算进阶
5.1 数据可能误导决策
5.2 聚合非聚合
5.3 Tableau函数一瞥
第6章 欢迎进入Tableau计算深水区：LOD表达式概述
6.1 有道理的奇葩要求
6.2 LOD基础
6.3 过滤后的全国占比问题：FIXED应用
6.4 每个省最大的客户：INCLUDE应用
6.5 对标分析：EXCLUDE应用
第7章 老客户贡献分析：集的应用
7.1 吵架也要有数据支持
7.2 如何从数据中找出头绪
7.3 客户跟踪分析
7.4 集合的创建和使用
7.5 客户发展分析
7.6 老客户究竟贡献有多大
第8章 客户80/20定律：快速嵌套表计算
8.1 数据平息争论
8.2 客户流失分析
8.3 80/20分析：客户帕累托
第9章 关注重点产品：排序
9.1 Top N中的陷阱
9.2 rank方法
9.3 嵌套排序
9.4 合并字段方法
9.5 Index方法
第10章 数据桶与指标分段：数据分组
10.1 按照销售量的简单分组
10.2 数据桶
10.3 产品帕累托
第11章 销售要重新划地盘儿啦：手工分组
11.1 调整销售区划
11.2 产品归类分组
11.3 用函数切分产品名称，获取品牌信息
第12章 灵活的KPI分析：数据混合与嵌套表计算
12.1 卖得多就是业绩好吗
12.2 实际值遇到目标值，得到KPI：数据混合和表计算
12.3 紧盯目标：标靶图
12.4 各种TD的分析
12.5 混合，然后去掉混合
12.6 不关联的混合
第13章 提升分析性能：数据提取
13.1 快则酣畅，慢则憋气
13.2 条件都选好再刷新
13.3 性能分析
13.4 实时与提取
第14章 把数据分析和网络百科相连：动态仪表板
14.1 不公平的对比分析
14.2 引导式分析
14.3 仪表板操作
14.4 仪表板上的URL动作
14.5 悬停加亮
第15章 一切都可以图形化：自定义地图应用详解
15.1 地图的玩法
15.2 背景地图标记应用
15.3 背景图片上画线
15.4 背景图片上画多边形区域
第16章 更多的灵活与互动性：参数概述
16.1 问题
16.2 变动的Top N
16.3 可变的维度和度量
16.4 What-if分析
16.5 切换不同的图表
第17章 分析常常就是筛选过程：筛选器概述
17.1 筛选的基本原理
17.2 各种筛选器的优先顺序
17.3 筛选器的作用范围
第18章 让数据更生动：自定义形状
18.1 仪表板上的产品分析
18.2 自定义形状
18.3 可能的应用场景
第19章 流向分析：桑基十八式
19.1 流向问题的提出
19.2 桑基十八式
第20章 数据准备也能可视化：Tableau Prep
第21章 职业困惑：数据分析师有没有前途
21.1 机会与困惑
21.2 锚点分析
21.3 柳暗花明
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