第1章 自助式BI的特點 / 1
1.1 自助式BI的崛起 / 1
1.2 派生維度的概念 / 3
1.3 Power BI與Tableau的誕生 / 5
1.4 Power BI和Tableau 的對比 / 7
1.5 數據可視化的技、術與道 / 15
第2章 基礎知識 / 18
2.1 Tableau計算精要 / 18
2.2 Power BI 計算精要 / 21
2.3 時間函數 / 26
2.4 參數 / 32
2.5 度量單位 / 36
2.6 透視與逆透視 / 39
2.7 組的應用 / 43
2.8 數據桶的應用 / 45
2.9 移動平均值、中位數、眾數與百分位數統計 / 46
第3章 趨勢分析 / 57
3.1 第1招：季節性同比分析 / 57
3.2 第2招：非季節性環比分析 / 62
3.3 第3招：YTD（年初至今）日期同比分析 / 66
3.4 第4招：平均值與期末值分析 / 74
3.5 第5招：個體趨勢變化分析 / 79
3.6 第6招：纍積增長分析 / 83
第4章 排名分析 / 88
4.1 第7招：靜態排名分析 / 88
4.2 第8招：動態排名分析 / 94
4.3 第9招：排名變動分析 / 98
第5章 分類分析 / 104
5.1 第10招：靜態分類分析 / 104
5.2 第11招：動態分類分析I / 107
5.3 第12招：動態分類（分類重疊）分析II / 111
第6章 差異分析 / 115
6.1 第13招：異常值檢測分析 / 115
6.2 第14招：差異分析 / 120
6.3 第15招：總體與個體分析 / 126
6.4 第16招：單值與平均值差異分析 / 133
第7章 分布分析 / 139
7.1 第17招：次數分布分析 / 139
7.2 第18招：時間分布分析 / 142
7.3 第19招：閤計百分比分布分析 / 145
7.4 第20招：靜態象限圖分析 / 150
7.5 第21招：動態象限圖分析 / 155
7.6 第22招：帕纍托分析 / 166
第8章 占比分析 / 175
8.1 第23招：群體占比分析 / 175
8.2 第24招：地理位置占比分析 / 178
8.3 第25招：堆積百分比分析 / 183
8.4 第26招：占比統計分析 / 187
第9章 相關性分析 / 192
9.1 第27招：交叉分析 / 192
9.2 第28招：籃子分析 / 198
第10章 綜閤示例 / 209
10.1 第29招：客戶最大消費額與平均消費額分析 / 209
10.2 第30招：動態曆史變化趨勢分析 / 213
10.3 第31招：返迴客戶分析 / 225
10.4 第32招：流失客戶分析 / 232
10.5 第33招：復活客戶分析 / 239
10.6 第34招：客戶群年度購買頻次分析 / 242
· · · · · · (收起)