Name: 商业仪表盘可视化解决方案
ISBN: 9787300267555

作者: 史蒂夫·韦克斯勒 / 杰佛里·谢弗 / 安迪·卡特格雷夫
译者: 段力鲡 / 陈天皓 / 陈映雪
出版社: 中国人民大学出版社
出品方: 阅想时代
出版年: 2019-10
ISBN: 9787300267555
页数: 308
装帧: 平装
定价: 129元
原作名: The Big Book of Dashboards：Visualizing Your Data Using Real-world Business Scenarios
丛书: 阅想·商业

豆瓣评分

7.9

57人评价

5星

29.8%
4星

56.1%
3星

12.3%
2星

1.8%
1星

0.0%

评价:

内容简介 · · · · · ·

本书作者基于真实商业情景组织全书内容，书中囊括了几十个不同的行业和平台，提供了很多实用有效的可视化案例。当你需要创建有效的商业仪表盘时，本书可以为你提供全面可信的参考。

除了真实的商业情景之外，本书还用一部分内容解释了许多你在数据分析工作中将会遇到的问题。比如，当有人希望你能做出带有气泡和甜甜圈的“酷炫”仪表盘时，你会怎么做？

设计良好的仪表盘必然可以显示出数据潜藏的风险、机遇以及更多的信息；但设计不良的仪表盘不仅可能会让仪表盘变得毫无用处，甚至还会产生误导。这本书提供的工具、指导和模型，不仅可以让仪表盘呈现所有的信息，还能使其生动有趣，富有启发性，让使用者产生参与感。

本书的几位作者都是有着30多年实操经验的权威专家，他们曾帮助数百个组织创建了有效的数据可视化工具，为很多实际问题提供了最佳解决方案。他们完全能够理解你在工作中将会遇到什么样的问题，并...

(展开全部)

作者简介 · · · · · ·

史蒂夫·韦克斯勒

仪表盘制作大师，数据可视化比赛Iron Viz冠军。曾为德勤、《经济学人》杂志、蒂芙妮、麦肯锡等众多公司提供数据可视化方面的培训。他的演讲和培训课程不仅提供了高超的技能，而且将几十年的实战经验倾囊相授。他的研讨会以清晰、耐心和幽默的风格而闻名。

杰佛里·谢弗

仪表盘制作大师，辛辛那提大学兼职教授，讲授数据可视化课程，并被评为 2016 年杰出兼职教授。他的数据可视化博客入围 2016 年凯度信息之美大赛的提名。

安迪·卡特格雷夫

Tableau公司软件技术专员。在数据可视化和商业智能方面拥有10多年的经验，曾是牛津大学的分析师。他帮助并激励了成千上万的人，为他们提供了如何在企业中构建数据驱动文化的技术建议和思路。他合伙发起的MakeoverMonday社交数据项目荣获了 2016 年凯度信息之美大赛的荣誉奖。

目录 · · · · · ·

第一部分基础知识
第 1 章数据可视化入门/2
第二部分情境案例
第 2 章课程指标仪表盘/32
第 3 章个人绩效一较高下/40
第 4 章假设分析：工资增长的利弊/52
· · · · · · (更多)

丛书信息 · · · · · ·

　　阅想·商业(共88册)，这套丛书还有《这才是经济学的思维方式》《断点：互联网进化启示录》《鲜活的故事》《白板式销售》《微观中国经济之变》等。

喜欢读"商业仪表盘可视化解决方案"的人也喜欢的电子书 · · · · · ·

支持 Web、iPhone、iPad、Android 阅读器

: 如何用数据解决实际问题

5.20元

: 大数据技术原理与应用（第2版）

29.99元

: 乐见数据

43.30元

: 最简单的图形与最复杂的信息

23.03元

: 数据分析思维：分析方法和业务知识

69.30元

喜欢读"商业仪表盘可视化解决方案"的人也喜欢 · · · · · ·

: 用数据讲故事 8.3

: 业务可视化分析 8.1

: 数据可视化分析：Tableau原理与实... 7.6

: 数字化魔方：数字化转型的创新思维... 7.7

: Power BI商业数据分析 8.1

: DAX权威指南（第2版） 9.8

: 好图表，坏图表 8.2

: 用数据决策 7.1

: SQL基础教程（第2版） 9.2

: 高效商业分析 8.5

我来说两句

短评 · · · · · · ( 全部 14 条 )

商业仪表盘可视化解决方案的书评 · · · · · · ( 全部 2 条 )

热门只看本版本的评论

SonicConan 2019-12-16 16:14:31

如何在真实商业情境下做好数据可视化？

在这个天猫双11只用时1小时3分59秒交易额就突破1000亿元的时代，数据作为其中的核心，其重要性不言而喻。数据分析的利器，有很多。无论是Excel、SQL、R、SAS、SPSS，还是Python、Tableau、Power BI，甚至如今非常火热的机器学习（Machine Learning）、人工智能（AI）、自然语... (展开)

5 0回应