导语

  

内容提要

  

    本书聚焦商业智能与数据可视化主题，从概念、价值、方法、工具等理论基础出发，以实际场景为参考，分入门、进阶两大阶段重点介绍了商业智能工具FineBI的数据分析与可视化应用实践。本书内容层层递进，体系完善。
    本书面向的对象广泛，无论是商业智能与数据可视化领域的IT人员、数据分析师、业务人员，还是其他领域具有数据分析与可视化需求的人员，抑或是高校商业智能与数据可视化相关专业的师生，都可以通过本书提升自己借助商业智能工具挖掘数据价值的能力。

第一部分  理论基础
  第1章  商业智能
    1.1  商业智能的概念
    1.2  商业智能的价值
      1.2.1  支撑管理决策
      1.2.2  提升管理水平
      1.2.3  提高业务运营效率
      1.2.4  改进优化业务
    1.3  商业智能的功能与技术
      1.3.1  商业智能系统的功能架构
      1.3.2  商业智能的主要技术
    1.4  商业智能工具
    1.5  商业智能与数据分析
    思考
  第2章  数据可视化
    2.1  用数据讲故事
      2.1.1  数据背后的故事
      2.1.2  视觉与图形的力量
      2.1.3  讲什么故事
    2.2  数据可视化介绍
      2.2.1  数据可视化的框架
      2.2.2  数据可视化的方法
      2.2.3  数据可视化的流程
    2.3  数据可视化的应用
    思考
第二部分  可视化入门
  第3章  商业智能的处理过程与工具准备
    3.1  商业智能的处理过程
    3.2  常用的商业智能工具
      3.2.1  Excel
      3.2.2  FineBI
      3.2.3  Tableau
      3.2.4  PowerBI
    3.3  FineBI使用简介
      3.3.1  FineBI下载、安装与启动
      3.3.2  FineBI主界面
      3.3.3  FineBI使用流程
    思考
  第4章  表格与图表设计
    4.1  表格
      4.1.1  分组表：统计不同合同类型和付款类型下的合同金额
      4.1.2  交叉表：统计不同年份下不同合同类型和付款类型的合同金额
      4.1.3  明细表：统计合同签约明细数据
    4.2  可视化图表
      4.2.1  智能推荐
      4.2.2  柱形图：比较年度合同总额
      4.2.3  点图：总览月度合同金额
      4.2.4  热力点图：通过颜色分析用户类型与年龄分布
      4.2.5  线形图：观察注册人数随时间的变化趋势
      4.2.6  面积图：观察不同平台下的用户浏览量随时间的变化趋势
      4.2.7  矩形块图：分析不同平台和不同阶段的网站访问时间分布
      4.2.8  饼图：分析网站在不同阶段的访问时间占比情况
      4.2.9  文本图：使用词云图分析网站搜索的关键词
      4.2.10  填充地图：观察不同城市的销售情况
      4.2.11  漏斗图：平台用户访问阶段转化情况的漏斗分析
      4.2.12  仪表盘：观察平台用户的访问时间达标率
    思考与实践
  第5章  图表操作与OLAP
    5.1  排序：按照既定顺序观察不同合同类型的销售额
    5.2  过滤：按照不同条件显示合同销售额
    5.3  分组
    5.4  指标计算
    5.5  OLAP
      5.5.1  切片：减少维度以集中观察数据
      5.5.2  钻取：观察省份和省份下各城市的销售额
      5.5.3  特殊显示：为满足条件的注册人数添加注释
      5.5.4  分析线：添加平均回款金额警戒线
    思考与实践
  第6章  仪表板设计：销售管理中心驾驶舱
    6.1  可视化组件
      6.1.1  制作组件
      6.1.2  组件操作
    6.2  过滤与展示组件
      6.2.1  过滤组件
      6.2.2  展示组件
    6.3  仪表板布局
      6.3.1  智能布局原理
      6.3.2  组件悬浮
      6.3.3  联动与跳转
      6.3.4  移动端布局
    6.4  仪表板样式
    6.5  预览、导出、分享仪表板
    思考与实践
第三部分  可视化进阶
  第7章  可视化中的数据分析思维
    7.1  数据分析的概念和价值
    7.2  数据分析的战略思维
      7.2.1  数据分析的目的
      7.2.2  数据分析的驱动力
      7.2.3  数据分析的进化论
    7.3  数据分析的基本工作流程
    7.4  经典数据分析方法
      7.4.1  趋势分析：银行用信率趋势分析
      7.4.2  多维分析：牛奶销售分析
      7.4.3  四象限图分析：商品销售异常分析
      7.4.4  漏斗转化分析：平台用户访问阶段转化率分析
      7.4.5  留存分析：平台用户月度留存分析
      7.4.6  A/B测试
      7.4.7  经典模型
    思考与实践
  第8章  高阶布局与配色技巧
    8.1  学会使用最佳的图表类型
    8.2  颜色搭配一致性原则
    8.3  仪表板布局设计原则
      8.3.1  故事性可视化仪表板布局
      8.3.2  管理驾驶舱／大屏看板布局
    8.4  不断完善你的作品
    实践
  第9章  数据可视化故事讲解
    9.1  何谓好的数据故事
    9.2  如何生动讲解你的数据可视化故事
      9.2.1  准备工作
      9.2.2  故事模板
      9.2.3  叙事顺序
      9.2.4  重复的力量
      9.2.5  保证故事条理清晰的策略
      9.2.6  改进建议
    9.3  感受数据可视化故事的真实魅力
    思考与实践
  第10章  企业BI信息建设与推广
    10.1  现代商业智能时代的到来
    10.2  企业BI自助分析建设推广
      10.2.1  构建项目蓝图
      10.2.2  先行要素
      10.2.3  重新定位企业IT部门角色
      10.2.4  构建商业智能数据决策平台
      10.2.5  数据分析氛围拓展
      10.2.6  推广模式
    10.3  企业数据人才的建设培养
      10.3.1  定位企业数据发展现状
      10.3.2  企业数据文化建设
      10.3.3  企业数据人才制度
      10.3.4  增大企业投入预期
    思考
附录  FineBI函数汇总