第一部分 理论基础__eol__第1章 商业智能 3__eol__1.1 商业智能的概念 3__eol__1.2 商业智能的价值 5__eol__1.2.1 支撑管理决策 5__eol__1.2.2 提升管理水平 6__eol__1.2.3 提高业务运营效率 6__eol__1.2.4 改进优化业务 7__eol__1.3 商业智能的功能与技术 8__eol__1.3.1 商业智能系统的功能架构 8__eol__1.3.2 商业智能的主要技术 9__eol__1.4 商业智能工具 11__eol__1.5 商业智能与数据分析 13__eol__思考 14__eol__第2章 数据可视化 15__eol__2.1 用数据讲故事 15__eol__2.1.1 数据背后的故事 15__eol__2.1.2 视觉与图形的力量 16__eol__2.1.3 讲什么故事 17__eol__2.2 数据可视化介绍 17__eol__2.2.1 数据可视化的框架 17__eol__2.2.2 数据可视化的方法 18__eol__2.2.3 数据可视化的流程 20__eol__2.3 数据可视化的应用 20__eol__思考 22__eol__第二部分 可视化入门__eol__第3章 商业智能的处理过程与工具准备 25__eol__3.1 商业智能的处理过程 25__eol__3.2 常用的商业智能工具 26__eol__3.2.1 Excel 26__eol__3.2.2 FineBI 27__eol__3.2.3 Tableau 27__eol__3.2.4 PowerBI 28__eol__3.3 FineBI使用简介 28__eol__3.3.1 FineBI下载、安装与启动 28__eol__3.3.2 FineBI主界面 30__eol__3.3.3 FineBI使用流程 31__eol__思考 39__eol__第4章 表格与图表设计 40__eol__4.1 表格 40__eol__4.1.1 分组表：统计不同合同类型和付款类型下的合同金额 42__eol__4.1.2 交叉表：统计不同年份下不同合同类型和付款类型的合同金额 45__eol__4.1.3 明细表：统计合同签约明细数据 46__eol__4.2 可视化图表 48__eol__4.2.1 智能推荐 50__eol__4.2.2 柱形图：比较年度合同总额 52__eol__4.2.3 点图：总览月度合同金额 55__eol__4.2.4 热力点图：通过颜色分析用户类型与年龄分布 57__eol__4.2.5 线形图：观察注册人数随时间的变化趋势 59__eol__4.2.6 面积图：观察不同平台下的用户浏览量随时间的变化趋势 61__eol__4.2.7 矩形块图：分析不同平台和不同阶段的网站访问时间分布 63__eol__4.2.8 饼图：分析网站在不同阶段的访问时间占比情况 64__eol__4.2.9 文本图：使用词云图分析网站搜索的关键词 66__eol__4.2.10 填充地图：观察不同城市的销售情况 68__eol__4.2.11 漏斗图：平台用户访问阶段转化情况的漏斗分析 68__eol__4.2.12 仪表盘：观察平台用户的访问时间达标率 70__eol__思考与实践 72__eol__第5章 图表操作与OLAP 75__eol__5.1 排序：按照既定顺序观察不同合同类型的销售额 75__eol__5.2 过滤：按照不同条件显示合同销售额 78__eol__5.3 分组 82__eol__5.4 指标计算 86__eol__5.5 OLAP 91__eol__5.5.1 切片：减少维度以集中观察数据 92__eol__5.5.2 钻取：观察省份和省份下各城市的销售额 92__eol__5.5.3 特殊显示：为满足条件的注册人数添加注释 95__eol__5.5.4 分析线：添加平均回款金额警戒线 96__eol__思考与实践 98__eol__第6章 仪表板设计：销售管理中心驾驶舱 100__eol__6.1 可视化组件 101__eol__6.1.1 制作组件 101__eol__6.1.2 组件操作 103__eol__6.2 过滤与展示组件 104__eol__6.2.1 过滤组件 105__eol__6.2.2 展示组件 107__eol__6.3 仪表板布局 108__eol__6.3.1 智能布局原理 108__eol__6.3.2 组件悬浮 108__eol__6.3.3 联动与跳转 109__eol__6.3.4 移动端布局 111__eol__6.4 仪表板样式 111__eol__6.5 预览、导出、分享仪表板 113__eol__思考与实践 114__eol__第三部分 可视化进阶__eol__第7章 可视化中的数据分析思维 119__eol__7.1 数据分析的概念和价值 119__eol__7.2 数据分析的战略思维 120__eol__7.2.1 数据分析的目的 121__eol__7.2.2 数据分析的驱动力 121__eol__7.2.3 数据分析的进化论 121__eol__7.3 数据分析的基本工作流程 123__eol__7.4 经典数据分析方法 127__eol__7.4.1 趋势分析：银行用信率趋势分析 127__eol__7.4.2 多维分析：牛奶销售分析 129__eol__7.4.3 四象限图分析：商品销售异常分析 132__eol__7.4.4 漏斗转化分析：平台用户访问阶段转化率分析 133__eol__7.4.5 留存分析：平台用户月度留存分析 134__eol__7.4.6 A/B 测试 135__eol__7.4.7 经典模型 135__eol__思考与实践 136__eol__第8章 高阶布局与配色技巧 137__eol__8.1 学会使用最佳的图表类型 138__eol__8.2 颜色搭配一致性原则 144__eol__8.3 仪表板布局设计原则 146__eol__8.3.1 故事性可视化仪表板布局 147__eol__8.3.2 管理驾驶舱／大屏看板布局 147__eol__8.4 不断完善你的作品 149__eol__实践 152__eol__第9章 数据可视化故事讲解 153__eol__9.1 何谓好的数据故事 153__eol__9.2 如何生动讲解你的数据可视化故事 154__eol__9.2.1 准备工作 154__eol__9.2.2 故事模板 156__eol__9.2.3 叙事顺序 157__eol__9.2.4 重复的力量 158__eol__9.2.5 保证故事条理清晰的策略 159__eol__9.2.6 改进建议 160__eol__9.3 感受数据可视化故事的真实魅力 161__eol__思考与实践 163__eol__第10章 企业BI信息建设与推广 164__eol__10.1 现代商业智能时代的到来 164__eol__10.2 企业BI自助分析建设推广 166__eol__10.2.1 构建项目蓝图 166__eol__10.2.2 先行要素 167__eol__10.2.3 重新定位企业IT部门角色 168__eol__10.2.4 构建商业智能数据决策平台 169__eol__10.2.5 数据分析氛围拓展 172__eol__10.2.6 推广模式 172__eol__10.3 企业数据人才的建设培养 173__eol__10.3.1 定位企业数据发展现状 174__eol__10.3.2 企业数据文化建设 175__eol__10.3.3 企业数据人才制度 177__eol__10.3.4 增大企业投入预期 178__eol__思考 179__eol__附录 FineBI函数汇总 180__eol__