本书以敏捷分析工具Tableau为基础，部分章节辅以SQL讲解，系统介绍了数据可视化分析的体系和方法，内容涵盖问题分析方法、数据合并和建模、可视化图形的选择和构建、多种交互方式及其组合、仪表板设计与高级交互、基本计算和高级计算等。
本书以Tableau Desktop的应用为中心，借工具讲解原理，以原理深化工具应用，并由点及面地介绍了业务分析的思考和原理，特别是提出了实践性的“业务—数据—分析”层次框架，并以三类“详细级别”的概念贯通数据模型、高级筛选和高级计算三大主题。
本书重点介绍工具应用背后的思考方式和原理，帮助读者建立“详细级别”的思考框架，举一反三，从而实现多维、结构化分析。

喜乐君，山东大学政治学本科、教育学硕士，Tableau Desktop QA、Server QA官方技术认证，Tableau官方合作伙伴。多年央企、民企、创业经历，历经人资行政经理、董事长助理、业务经理、项目经理等职，热爱读书，特别是技术、心理学，用心写好一本书，全心全意为客户服务。
“喜乐君”（yupengwu.com）博客作者。

内容及说明
第1篇 奠基：数字化转型与业务分析原理
第1章 数字化转型：21世纪的机遇与挑战
1.1 理解数据的层次及分析的价值
1.2 数据应用的3个阶段
1.2.1 初级·报表展现：信息的整理与固定展现
1.2.2 中级·业务分析：分析辅助决策，决策创造价值
1.2.3 终极·智能商业：大数据重塑商业模式
1.3 数字化转型到底“转”什么
1.3.1 塑造实事求是的数据文化：一切用数据说话
1.3.2 数字化转型源自各个业务场景的数字化和持续进化
1.3.3 业务和技术兼备的卓越中心和分析型人才
1.3.4 统一并持续优化分析方法论，提高分析效率和准确性
参考资料
第2章 “业务—数据—分析”体系与企业数据地图
2.1 “业务—数据—分析”体系：BDA分析框架
2.1.1 分析层：指标体系建设和分析仪表板
2.1.2 数据层：数据管理与数据仓库
2.1.3 业务层：业务流程与“业务在线化”
2.2 建立全局视角：企业数据地图
2.3 两种企业级分析推进路径：“自上而下”与“自下而上”
2.3.1 自下而上：从数据出发的分析之路
2.3.2 自上而下：从问题和指标出发的分析之路
2.4 可视化是大数据分析的桥梁和媒介
2.4.1 数字、文字的可视化及可视化要素
2.4.2 从可视化到抽象分析：走向仪表板和高级分析
2.5 TABLEAU：大数据敏捷业务分析的“代表作”
参考资料
第3章 业务可视化分析：关键概念与方法论
3.1 解析问题结构、理解聚合过程和指标
3.1.1 问题的结构及其相互关系
3.1.2 聚合是问题分析的本质
3.1.3 基于聚合的字段分类：维度描述问题，度量回答问题
3.1.4 指标是聚合度量的业务形态
3.2 明细表与聚合表：聚合的逻辑过程
3.2.1 业务明细表和问题聚合表：聚合的起点和终点
3.2.2 物理表与逻辑表：数据表的抽象类型
3.2.3 字段的数据类型：数据表字段的抽象类型
3.3 可视化图形：聚合交叉表的“另一面”
3.3.1 问题类型与可视化增强分析
3.3.2 可视化背后的数据类型：连续和离散
3.3.3 Tableau中的字段属性及其作用
3.4 简单问题的“三步走”方法和TABLEAU示例
3.5 聚合度和详细级别：构建复杂问题层次理论
3.5.1 数据明细表和聚合度：多个问题的基准点和衡量尺度
3.5.2 详细级别：不同“聚合度”问题对应的抽象依据
3.5.3 结构化分析的两个应用方向
3.5.4 关键概念汇总：聚合、聚合度、详细级别、颗粒度
参考资料
练习题目
第2篇 数据准备、可视化、交互设计
第4章 数据合并与关系模型（Tableau/SQL）
4.1 概论：数据合并与连接数据源
4.1.1 理解数据合并、数据模型的重要性
……
第3篇 以有限字段做无尽分析：Tableau、SQL函数和计算体系