目录第一篇预备篇第1章数据分析与数据库的初步认识11数据分析的基本概念111大数据与数据价值112数据、数据分析与数据挖掘113数据可视化114数据驱动决策115数据分析师在企业中扮演的角色12数据库的基本概念121企业级关系型数据库122主键与外键123维度与度量124日期分区13数据分析的一般流程131定义数据分析目标132数据预处理133数据分析与模型搭建134数据产品上线与维护本章小结第2章TPC-DS数据分析案例简介21数据集简介22数据集结构解析221storesales网络222catalogsales网络223websitesales网络224inventory网络23数据集字段解析231事实表字段解析232维度表字段解析24启示与挑战本章小结第二篇技能篇第3章企业级数据分析环境的搭建31SQLServer2019数据库管理工具311SQLServer2019安装与配置312新建TPC-DS数据库313通过数据导入向导导入TPC-DS数据集314通过BulkInsert命令导入TPC-DS数据集315通过数据导出向导导出数据32ExcelPower插件数据分析工具321ExcelPower插件的调用322PowerPivot连接SQLServer2019数据库323PowerView与PowerMap的调用33PowerBIDesktop数据分析工具331PowerBIDesktop简介与安装332PowerBIDesktop连接SQLServer2019数据库34TableauDesktop&Prep数据分析工具341TableauDesktop&Prep安装与配置342TableauDesktop连接SQLServer2019数据库343TableauPrep应用基础35Python数据分析工具351Python简介与安装352Python连接SQLServer2019数据库353通过Python代码导入TPC-DS数据集本章小结第4章结构化查询语言SQL41SQL数据查询概述42单表查询421投影操作422选择操作423聚集操作424分组操作425排序操作43连接查询431等值、非等值连接432自身连接433外连接434多表连接44嵌套查询441包含in谓词的子查询442带有比较运算符的相关子查询443带有any或all谓词的子查询444带有exist谓词的子查询45集合查询451集合并运算452集合交运算453集合差运算454多值列集合差运算46基于派生表的查询47复杂查询案例解析471复杂查询案例1472复杂查询案例2473复杂查询案例3474复杂查询案例4475复杂查询案例548SQL语言的其他功能481数据定义SQL482数据更新SQL483视图的定义和使用本章小结第5章数据可视化基础51工作界面布局52基本可视化组件521堆积条形图522簇状条形图523折线图524组合图525饼状图与环状图526表格与矩阵527仪表与卡片528基本可视化应用小结53进阶可视化组件531排名图532瀑布图533树状图534直方图535盒须图536散点图537词云图538弦图与桑基图539R&Python视觉对象5310进阶可视化应用小结54分析板块的应用541汇总功能542模型功能543自定义功能55仪表板与故事551创建仪表板552创建故事本章小结第三篇实战篇第6章用户数据分析与挖掘实战61引言62用户宏观监控仪表板设计621设计目的622可视化效果623组件介绍624小结63用户微观监控仪表板设计631设计目的632可视化效果633组件介绍634小结64用户价值识别模型（RFM模型）641背景简介642目标定义与数据获取643数据预处理与分析644建立模型645模型评价与应用646小结65用户优惠券使用行为预测模型651背景简介652目标定义与特征工程653数值质量诊断与变量描述性统计654数据预处理655模型建立与效果评估656小结本章小结第7章供应链数据分析与挖掘实战71引言72用户偏好维度供应链监控仪表板设计721设计目的722可视化效果723组件介绍724小结73用户满足维度供应链监控仪表板设计731设计目的732可视化效果733组件介绍734小结74产品需求量预测模型741背景简介742数据准备743数据预分析744产品行为模式聚类745时间序列建模与效果评估746小结本章小结