商業智慧:從Tableau運作機製邁嚮大數據分析之路

商業智慧:從Tableau運作機製邁嚮大數據分析之路 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

吳國清
圖書標籤:
  • 商業智能
  • Tableau
  • 數據分析
  • 大數據
  • 數據可視化
  • 數據挖掘
  • 商業決策
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  • ETL
  • 分析思維
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圖書描述

顛覆商業智慧邏輯思維
適用於所有人的直覺式視覺化分析

  Tableau最佳入門書,從理論、語法到應用實務,循序漸進教學。
  內容多元豐富,包括資料庫處理、地理資訊處理、數位鑑識分析和大數據分析等。

  適用於大學部和研究所之相關資訊係所學生、老師或研究人員;以及個人、公司、政府機關或研究機構等資料分析人員。

  程式設計 × 跨領域應用軟體結閤使用 × 真實資料 = 洞悉商業智慧

  本書以Tableau為核心,試圖將量性和質性資料,透過程式設計及其他相關應用軟體的結閤與交互使用,再套入實際資料分析結果。內容包括Tableau運作機製的介紹;撰寫程式完成更細膩的問題洞察,產齣有價值的「智慧」;瞭解視覺化的操作原理與其相對應程式碼;以及完成商業智慧、文字採礦、資料採礦、數位鑑識和大數據等跨領域的結閤應用。

  書中引導讀者上機實作,可真正體驗到:(1)以Tableau為上機實作的核心,如何透過它的運作機製處理巨量資料,且可在極短時間內來完成。(2)透過Tableau洞察問題的所在,用統計分析來檢定這種洞察、影響因子和解釋,並以資料探礦獲取潛在價值的知識。(3)Tableau跨領域的結閤應用是具有交互操作與其實質效果的。
 
商業智慧:從Tableau運作機製邁嚮大數據分析之路 本書旨在為企業決策者、數據分析師以及所有對商業智慧(Business Intelligence, BI)和數據驅動決策充滿熱忱的專業人士,提供一條清晰、務實的學習路徑。我們將徹底剖析現代數據生態係統的核心工具——Tableau的深層運作原理,並將其作為橋樑,引導讀者深入探索更廣闊的大數據分析領域,最終實現數據轉化為實質商業價值的目標。 在當今快速變化的商業環境中,單純擁有數據已遠遠不夠,如何高效地從數據中提取洞察、預測趨勢,並即時反應市場變化,是決定企業成敗的關鍵。本書不滿足於停留在基礎的「如何點擊按鈕」的教學層麵,而是深入挖掘Tableau背後強大的數據引擎、計算邏輯以及其與底層數據源的交互機製。 第一部分:Tableau核心機製的深度解構 我們將從基礎概念齣發,逐步剖析Tableau如何將複雜的原始數據轉化為直觀、富有洞察力的視覺呈現。 一、Tableau架構與數據連接的藝術: 不同於傳統的報告工具,Tableau的強大源於其獨特的數據提取與處理架構。本部分將詳述Tableau Desktop、Server/Cloud之間的架構差異及其適用場景。重點分析數據連接器的類型(Live vs. Extract),理解它們對查詢性能和數據延遲的實質影響。讀者將學會如何根據業務需求,設計最高效的數據連接策略,避免常見的性能瓶頸。我們將深入探討Tableau數據源的內部結構,理解.tds和.hyper文件格式的底層差異,以及它們在數據治理中的角色。 二、計算欄位的內核邏輯與計算引擎: 計算欄位是Tableau的靈魂所在,也是區分初階使用者與進階分析師的關鍵分水嶺。本書將專門闢齣一章節,係統性地介紹Tableau的計算引擎——VizQL(視覺化查詢語言)的運作原理。這不僅僅是學習幾種函數(如`SUM()`, `AVG()`),而是理解VizQL如何將視覺化「意圖」轉譯為高效的底層數據庫查詢(SQL或其等價形式)。 我們將細緻解析不同層級的計算:行級計算、基於維度的聚閤、以及至關重要的Tableau LOD(Level of Detail)錶達式。LOD的深入探討將包括`FIXED`, `INCLUDE`, `EXCLUDE`的語義差異、執行順序,以及如何利用它們精確控製聚閤的層級,解決複雜的非標準聚閤問題。 三、優化工作簿性能的實戰技術: 性能是商業智慧應用的生命線。本書將提供一係列針對Tableau性能的優化「手術」指南。這包括:如何審視和優化VizQL查詢(使用性能記錄工具)、理解數據源的預聚閤(In-Memory vs. Database Aggregation)、選擇閤適的篩選器類型(上下文篩選器、數據源篩選器與常規篩選器的優先級比較)、以及如何設計高效的Dashboard佈局,減少不必要的重繪。 第二部分:從Tableau到大數據分析的躍遷 掌握Tableau的精髓後,我們將視角從單個分析工具擴展到整個數據分析價值鏈,重點關注如何將Tableau與現代大數據技術棧無縫整閤。 四、數據倉庫與數據湖的橋樑: 現代BI不再依賴孤立的Excel或小型數據庫。本部分將探討Tableau如何與雲端數據倉庫(如Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery)高效協同工作。我們將分析如何在數據倉庫層麵進行預處理和建模(Data Marts),以最大限度地發揮Tableau的查詢速度,並討論在數據湖架構(Data Lake)下,Tableau如何通過數據目錄和標準化層(如數據虛擬化工具)來獲取和信任數據。 五、擴展Tableau的能力邊界:與外部語言的集成 僅靠內置函數無法解決所有複雜的統計建模問題。本書將展示如何利用Tableau的R和Python集成(TabPy/Rserve),將先進的機器學習模型(如預測性需求分析、客戶流失預測)嵌入到實時的視覺化儀錶闆中。這不僅限於顯示模型的輸齣,更在於理解如何構造輸入參數,並將模型結果的解釋性視覺化。我們將涵蓋基礎的腳本編寫、安全連接配置,以及如何將模型部署為可被Tableau調用的服務。 六、走嚮預測分析與規範性建議: 商業智慧的終極目標是從「發生瞭什麼」(描述性分析)進化到「將會發生什麼」(預測性分析)和「我們應該做什麼」(規範性分析)。我們將探討如何利用Tableau強大的時間序列分析能力,結閤外部工具輸齣的預測結果,構建「What-If」場景分析工具。此外,我們將介紹如何設計行動驅動的儀錶闆,利用Tableau的參數和操作功能,引導業務用戶根據數據洞察採取明確的行動,真正實現數據的閉環管理。 結語:建立數據驅動的決策文化 本書的最終目的,是培養讀者具備「數據架構師」的思維。從數據連接、性能優化到複雜模型整閤,每一個環節都需要對商業目標有深刻理解。我們相信,透過對Tableau這一強大工具運行機製的透徹理解,讀者能夠更自信地駕馭大數據的浪潮,將技術轉化為持續的競爭優勢。這不僅是一本關於軟件操作的手冊,更是一本關於如何運用數據力量重塑商業決策流程的實戰指南。

著者信息

作者簡介

吳國清


  現職
  中央警察大學資訊管理學係專任教授
  中央警察大學鑑識科學研究委員會委員

  學歷
  國立成功大學工程科學研究所

  經歷
  中央警察大學資訊管理學係主任兼所長
  中央警察大學鑑識科學研究委員會委員兼物理類鑑定小組召集人
  中央警察大學治安犯罪與情資分析實驗室主持人
  國傢高考/特考考試典試委員、命題委員、口試委員
  臺灣各級法院委託中央警察大學數位證據鑑定委員
 

圖書目錄

第1章   Tableau使用入門
第2章 Tableau理論基礎
第3章 Tableau程式設計基礎
第4章 基本計算
第5章 錶計算
第6章 資料層級計算——FIXED
第7章 資料層級計算——INCLUDE
第8章 資料層級計算——EXCLUDE
第9章 Tableau語法
第10章 Tableau與資料庫處理
第11章 Tableau與地理資訊處理
第12章 Tableau與數位鑑識分析
第13章 Tableau與大數據分析

圖書序言

  • ISBN:9786263175884
  • 規格:平裝 / 416頁 / 19 x 26 x 2.08 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 齣版地:颱灣

圖書試讀



  教育心理學者Tamara van Gog & Nikol Rummel(2010)認為「對於新手學習者來說,更多依賴於工作實例,對學習更有效,並且也更有效率。花費更少的時間和精力通常可以獲得更好的學習成果。」撰寫這本書理念即以實例學習認知觀點,來引導商業智慧軟體Tableau學習者的快速入門與如何應用於實務和學術上。

  民國73年,作者完成第一支有關電子元件品管程式給某傢小公司使用後,至今仍在撰寫各種領域的應用程式。期間學習與使用過不少的電腦語言和應用軟體,並開發完成一些實務與學術的應用程式和發錶文章,包括大數據在內。

  撰寫此書過程中,經歷瞭Tableau軟體的不同版本更新。以作者數十年程式設計經驗纍積,透過Tableau運作機製,已找到舊版的一些錯蟲(Bugs),並發現新版的更正。作者始終認為每一種電腦語言和應用軟體,皆存在著它們的運作機製。然而,要找齣這些機製,對於初學和有經驗使用者來說,仍是個挑戰。此外,國內外相關Tableau書籍和線上教材,乃以Tableau視覺化的人為操作與產齣令人吸引的圖錶為主,並已為Tableau推廣與應用做齣卓越的貢獻。

  當讀者閱讀此書時,便會發現它的邏輯思維、撰寫風格、內容範疇與現有市麵Tableau書籍有所差異。它是以Tableau為核心,試圖將量性和質性資料,透過程式設計,及應用軟體的結閤與交互使用,再以實際真實資料來加以實現之。其內容包括Tableau運作機製的介紹;撰寫程式來完成更細膩的問題洞察,以產齣更有價值的「智慧」;瞭解視覺化的操作原理與其相對應程式碼;以及Tableau如何與其他相關領域應用軟體的結閤應用等。這本書是以初學者角度,政府開放資料作為範例,電腦上機實作為導嚮。從資料收集開始,以Tableau為中介,如何進行文字採礦和資料採礦,以及統計分析,到最後實務性的統計意義解釋等。它所涉及的基礎知識領域包括離散數學、程式語言、統計、機器學習、資料庫、地理資訊、數位鑑識與大數據分析等。基於此,此書也很適閤於企業、政府和學術等機構和人士所採用。

  本書得以順利齣版,首先要感謝中央警察大學和中國科技大學,長久以來提供很好教學、研究環境和所需電腦設備。其次,非常感謝五南圖書齣版公司侯傢嵐主編熱心協助齣書和編輯部人員為編輯與校對所作的辛勞。還有,令我銘感五內的三位資訊科技先進——瀋金祥主任、陳毓潔董事長和林永清主任,長期對作者在教學、研究上的協助與指導。最後,要感謝傢人在撰寫此書期間的生活照料與精神寄託。知識是建立在不斷追求與容忍錯誤基礎上纍積的,故而期待讀者們從批判觀點來檢視與指正此書的錯誤,使商業智慧更具有知識與商業的價值。
 
作者 吳國清

用户评价

评分

這本書的閱讀體驗,讓我重新審視瞭過去自己處理數據的習慣。過去總覺得,隻要能把報錶做齣來,就算完成任務瞭。但讀完這本書後,纔意識到那隻是整個過程的起點。本書著重於「如何設計一個能夠自我修正的分析係統」,而非僅僅是「如何使用某個軟體做圖」。其中對於數據模型的選擇與權衡的討論非常深刻,尤其是在探討處理時間序列數據和非結構化數據時的考量,展現瞭作者對不同數據類型特性的掌握度。相較於市麵上其他偏嚮工具操作層麵的書籍,這本更像是一本關於「數據哲學」的入門書。它引導讀者思考數據的「信賴度」與「可用性」,這對於建立長期穩固的BI架構至關重要。我尤其欣賞作者在結尾處對於未來趨勢的展望,雖然著墨不多,但切中要害,指齣未來競爭的關鍵在於「數據解讀的速度與準確性」,而不是單純的運算能力。總之,這本書提供的知識密度很高,需要反覆閱讀纔能完全消化其中的精髓。

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對於我們這些身處變動快速的科技業的從業人員來說,麵對「大數據」這三個字,常常感到壓力山大,深怕自己被時代淘汰。這本「商業智慧」的書籍,提供瞭一個非常務實的切入點,它沒有鼓吹盲目追逐最新的Hadoop或Spark技術,而是迴歸到商業問題的核心。書中對於如何利用現有資源,透過結構化的分析流程,逐步建立起企業內部的預測模型和營運監控係統,提供瞭清晰的藍圖。我認為它最寶貴的價值在於,它將「大數據分析」這個龐大且抽象的工程,拆解成一係列可管理的、可迭代的步驟。特別是關於「數據視覺化」如何反饋到「模型優化」的章節,展現瞭作者深厚的實戰經驗。它告訴我們,分析不是一次性的任務,而是一個持續學習與優化的循環。這本書的文字風格相當穩健而理性,沒有過多的煽動性詞彙,讓人感覺非常可靠,彷彿有一位經驗豐富的顧問在身邊指導你如何穩健地推動數據轉型。

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說實在話,這本關於商業智慧的著作,成功地在理論深度與實務操作之間找到瞭難得的平衡點。許多市場上的書籍,要麼過於學術化,充斥著複雜的統計模型,讓人望而卻步;要麼就是過於淺薄,僅停留在「拖曳欄位、選取圖錶」這種基礎教學層麵。然而,這本書的厲害之處在於,它清晰地勾勒齣從原始資料到最終商業洞察的完整價值鏈。我特別關注到它對於「資料敘事」(Data Storytelling)的論述,這在當前強調溝通力的職場環境中至關重要。作者強調,數據本身不會說話,需要分析師賦予其邏輯和情感,纔能真正打動聽眾。書中舉例說明如何調整圖錶的呈現方式以強化論點,例如在解釋營收下滑的原因時,應該優先展示趨勢圖而非單純的數字列錶,這類細微但關鍵的技巧,是光靠自學很難掌握的。這本書的排版和結構也相當有條理,確保讀者在學習複雜概念的同時,不會感到迷失方嚮,推薦給所有需要將「數據」轉譯為「行動」的夥伴們。

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這本書的書名雖然點齣瞭「商業智慧」與「大數據分析」的連結,但實際閱讀下來,更像是一場對於工具如何與策略結閤的深刻省思。尤其是在現今這個數據爆炸的時代,如何真正從報錶數字中挖掘齣有價值的商業洞察,絕對是企業決策者和分析師的共同痛點。作者很巧妙地避開瞭單純的軟體操作教學,而是著重在「思維模式」的轉變上。我看過不少強調技術層麵的書籍,它們通常會陷入不斷更新軟體介麵的睏境,但這本卻著重在分析框架的建立,這點我非常欣賞。例如,書中關於「如何定義關鍵績效指標(KPI)」的章節,提供瞭一個非常實用且具備彈性的思維模型,讓讀者可以將抽象的商業目標,轉化為可量化、可追蹤的數據指標。這對於剛接觸BI(商業智慧)領域的新手來說,無疑是一劑強心針,因為他們往往隻會操作工具,卻不知道該對哪些數據負責。總體來說,這本書提供瞭從「數據呈現」到「數據驅動決策」的完整路徑圖,對於想在數據洪流中站穩腳跟的專業人士,是本值得細細品味的參考書。它教會我們的,遠超過於螢幕上的圖錶。

评分

拿到這本書的時候,我原以為會看到大量關於某特定視覺化工具的炫技展示,畢竟書名提到瞭「Tableau」,但在深入閱讀後,我發現這本書的格局遠比我想像的要大。它探討的重點是如何將數據轉化為可執行的商業策略,而非僅僅是製作齣漂亮的儀錶闆。書中對於「資料治理」和「數據文化」的探討,尤其讓我印象深刻。在颱灣的中小企業中,數據孤島現象非常普遍,各部門的數據標準不一,導緻彙整齣來的報錶經常是「各說各話」。本書用深入淺齣的方式,剖析瞭造成這種睏境的根本原因,並提齣瞭一套漸進式的導入方法論。這種由內而外的改革思維,是許多技術導嚮書籍所缺乏的。它提醒我們,再強大的分析工具,若沒有乾淨、一緻的數據源頭作為基礎,最終產齣的不過是更快速的錯誤決策。我特別喜歡它在描述如何建立跨部門溝通橋樑時所採用的案例,那些場景非常貼近颱灣職場的實際狀況,讓人讀起來有種「對,我們公司就是這樣!」的共鳴感。這本書更像是一本關於「數據組織管理」的指南,而不單純是技術手冊。

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