第1章 自助式BI的特点 / 1
1.1 自助式BI的崛起 / 1
1.2 派生维度的概念 / 3
1.3 Power BI与Tableau的诞生 / 5
1.4 Power BI和Tableau 的对比 / 7
1.5 数据可视化的技、术与道 / 15
第2章 基础知识 / 18
2.1 Tableau计算精要 / 18
2.2 Power BI 计算精要 / 21
2.3 时间函数 / 26
2.4 参数 / 32
2.5 度量单位 / 36
2.6 透视与逆透视 / 39
2.7 组的应用 / 43
2.8 数据桶的应用 / 45
2.9 移动平均值、中位数、众数与百分位数统计 / 46
第3章 趋势分析 / 57
3.1 第1招：季节性同比分析 / 57
3.2 第2招：非季节性环比分析 / 62
3.3 第3招：YTD（年初至今）日期同比分析 / 66
3.4 第4招：平均值与期末值分析 / 74
3.5 第5招：个体趋势变化分析 / 79
3.6 第6招：累积增长分析 / 83
第4章 排名分析 / 88
4.1 第7招：静态排名分析 / 88
4.2 第8招：动态排名分析 / 94
4.3 第9招：排名变动分析 / 98
第5章 分类分析 / 104
5.1 第10招：静态分类分析 / 104
5.2 第11招：动态分类分析I / 107
5.3 第12招：动态分类（分类重叠）分析II / 111
第6章 差异分析 / 115
6.1 第13招：异常值检测分析 / 115
6.2 第14招：差异分析 / 120
6.3 第15招：总体与个体分析 / 126
6.4 第16招：单值与平均值差异分析 / 133
第7章 分布分析 / 139
7.1 第17招：次数分布分析 / 139
7.2 第18招：时间分布分析 / 142
7.3 第19招：合计百分比分布分析 / 145
7.4 第20招：静态象限图分析 / 150
7.5 第21招：动态象限图分析 / 155
7.6 第22招：帕累托分析 / 166
第8章 占比分析 / 175
8.1 第23招：群体占比分析 / 175
8.2 第24招：地理位置占比分析 / 178
8.3 第25招：堆积百分比分析 / 183
8.4 第26招：占比统计分析 / 187
第9章 相关性分析 / 192
9.1 第27招：交叉分析 / 192
9.2 第28招：篮子分析 / 198
第10章 综合示例 / 209
10.1 第29招：客户最大消费额与平均消费额分析 / 209
10.2 第30招：动态历史变化趋势分析 / 213
10.3 第31招：返回客户分析 / 225
10.4 第32招：流失客户分析 / 232
10.5 第33招：复活客户分析 / 239
10.6 第34招：客户群年度购买频次分析 / 242
· · · · · · (收起)