第1章 自助式BI的特點(diǎn) / 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(duì)比 / 7
1.5 數(shù)據(jù)可視化的技、術(shù)與道 / 15

第2章 基礎(chǔ)知識(shí) / 18
2.1 Tableau計(jì)算精要 / 18
2.2 Power BI 計(jì)算精要 / 21
2.3 時(shí)間函數(shù) / 26
2.4 參數(shù) / 32
2.5 度量單位 / 36
2.6 透視與逆透視 / 39
2.7 組的應(yīng)用 / 43
2.8 數(shù)據(jù)桶的應(yīng)用 / 45
2.9 移動(dòng)平均值、中位數(shù)、眾數(shù)與百分位數(shù)統(tǒng)計(jì) / 46

第3章 趨勢(shì)分析 / 57
3.1 第1招：季節(jié)性同比分析 / 57
3.2 第2招：非季節(jié)性環(huán)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(gè)體趨勢(shì)變化分析 / 79
3.6 第6招：累積增長(zhǎng)分析 / 83

第4章 排名分析 / 88
4.1 第7招：靜態(tài)排名分析 / 88
4.2 第8招：動(dòng)態(tài)排名分析 / 94
4.3 第9招：排名變動(dòng)分析 / 98

第5章 分類(lèi)分析 / 104
5.1 第10招：靜態(tài)分類(lèi)分析 / 104
5.2 第11招：動(dòng)態(tài)分類(lèi)分析I / 107
5.3 第12招：動(dòng)態(tài)分類(lèi)（分類(lèi)重疊）分析II / 111

第6章 差異分析 / 115
6.1 第13招：異常值檢測(cè)分析 / 115
6.2 第14招：差異分析 / 120
6.3 第15招：總體與個(gè)體分析 / 126
6.4 第16招：?jiǎn)沃蹬c平均值差異分析 / 133

第7章 分布分析 / 139
7.1 第17招：次數(shù)分布分析 / 139
7.2 第18招：時(shí)間分布分析 / 142
7.3 第19招：合計(jì)百分比分布分析 / 145
7.4 第20招：靜態(tài)象限圖分析 / 150
7.5 第21招：動(dòng)態(tài)象限圖分析 / 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(tǒng)計(jì)分析 / 187

第9章 相關(guān)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 綜合示例 / 209
10.1 第29招：客戶(hù)最大消費(fèi)額與平均消費(fèi)額分析 / 209
10.2 第30招：動(dòng)態(tài)歷史變化趨勢(shì)分析 / 213
10.3 第31招：返回客戶(hù)分析 / 225
10.4 第32招：流失客戶(hù)分析 / 232
10.5 第33招：復(fù)活客戶(hù)分析 / 239
10.6 第34招：客戶(hù)群年度購(gòu)買(mǎi)頻次分析 / 242