本书共分为4个部分，分别是产品主题分析、客户主题分析、营销主题分析、技术扩展主题分析。本书偏重于商业分析思路的讲解，采用6个人物场景对话的方式讲授商业问题。每一章的结构：先抛出商业环境中一个真实、具有挑战性的业务或需要决策的问题，然后提出解决问题的思路并得出结论（“分析思路”部分），再介绍如何用Tableau实现其中的关键部分（“技术实现”部分），最后给出相应的练习（“课后练习”部分）。“分析思路”部分，通常与具体的软件工具无关；“技术实现”部分，若用到了R或Kettle等相关软件工具，则在相应节中呈现详细的操作步骤；“课后练习”部分，是对所学内容的实践练习，加以理解巩固。本书适合企业中从事数据分析岗位1～3年的职场人员作为自学教程，适合大中专院校相关专业作为教学参考书，也适合社会上的商业分析类培训机构作为教材。由于书中案例均采用Tableau 2020.3版本完成，某些功能旧版本无法实现，请先下载新版本。

第一部分　产品主题分析
第1章 见微知著：快速了解产品线状况
1.1　分析思路：两个女装品牌的产品线分析（1.0 版）
1.2　技术实现：用Tableau实现1.1 节的分析
1.3 拓展技术专题1：盒须图
1.4 拓展技术专题2：Tableau连接其他数据库
1.5 课后练习
第2章 对比出真知：如何评估产品线的优劣
2.1　分析思路：两个女装品牌的产品线分析（2.0 版）
2.2　技术实现：用Tableau实现2.1 节的分析
2.3 拓展技术专题3：数据清理
2.4 课后练习
第3章 穿越时空：结合时间发现销售模式的特征
3.1 一年销售期产品混合线图分析（不合理的方法）
3.2 分析思路：长周期分组分析（萧岚的分析）
3.3　技术实现：用Tableau实现3.2 节的分析
3.4 拓展技术专题4：根据数值等级自动分组
3.5 课后练习
第4章 赔本是否赚吆喝？产品价值如何综合评估
4.1 产品促销情况的初步探查
4.2 数据ETL工具Kettle
4.3 Kettle的数据处理过程
4.4 产品促销的价值再分析
4.5 技术实现：用Tableau实现综合分析气泡图
4.6 拓展技术专题5：用Tableau Prep Builder实现数据处理
4.7 课后练习
第二部分　客户主题分析
第5章 拒绝平均人：对客户进行合理的分群
5.1 分析思路：依据行为将客户分群
5.2? 技术实现：用Tableau实现5.1 节的分析
5.3 扩展技术专题6：直方图和散点图
5.4 拓展技术专题7：Tableau与R语言
5.5 拓展技术专题8：聚类分析
5.6 课后练习
第6章 重塑客户漏斗：研究客户流失模式、识别关键因素
6.1 分析思路：客户留存漏斗分析
6.2? 技术实现：用Tableau实现6.1 节的分析
6.3 拓展技术专题9：分析的数据粒度
6.4 课后练习
第7章 简约不简单：RFM分析与客户生命期分析结合
7.1 分析思路：关于客户生命期的分析
7.2　技术实现：用Tableau实现7.1 节的分析
7.3 课后练习
第8章 你之蜜糖，我之砒霜：不同客户对价格优惠的态度观察
8.1 分析思路：优惠券的使用情况分析
8.2　技术实现：用Tableau实现8.1 节的分析
8.3 拓展技术专题10：价格弹性
8.4 课后练习
第三部分　营销主题分析
第9章 抛弃糊涂账：如何衡量媒体的营销价值
9.1 分析思路：媒体的测量和筛选
9.2? 技术实现：用Tableau实现9.1 节的分析
9.3 课后练习
第10章 不猜测，不盲从：A/B测试分析
10.1 分析思路：新套装促销的A/B测试
10.2　技术实现：用Tableau实现10.1 节的分析
10.3 拓展技术专题11：A/B测试
10.4 课后练习
第11章 大巧若拙：重新认识购物篮分析
11.1 分析思路：购物篮分析
11.2　技术实现：用Tableau实现11.1 节的分析
11.3 拓展技术专题12：购物篮Lift（提升）指标
11.4 课后练习
第四部分　技术扩展主题分析
第12章 人言可畏：快速捕获客户的产品关键评价
12.1 获取评论数据
12.2 相关软件的安装及介绍
12.3 R语言的中文分词及处理
12.4 应用Kettle进行后续处理
12.5 技术实现：分词文件的Tableau可视化分析
12.6 拓展技术专题13：文本分析的要点与难点
12.7 课后练习
第13章 设计仪表板：谁敢说自己不是“外貌协会”会员
13.1 报表的设计原则
13.2 报表的美化原则
第14章 使用与管理Tableau Server：分享意味着价值
14.1 Tableau Server概述
14.2 交互功能
14.3 数据治理
14.4 Tableau Mobile
第15章 Tableau的新功能与新版本
15.1 数据解释：从描述现象到解释原因
15.2 数据问答：使用自然语言分析数据
15.3 数据角色：实现数据标准化
15.4 Tableau Prep Conductor：自动运行流程