《业务数据分析》第二版资料与勘误表

鸣谢：特别感谢厦门阿凯为本书勘误做出的贡献；特别感谢电子工业出版社石倩老师为本书出版做出的巨大贡献。

2026/10/12 update

“一个卖商品的企业家不能光想着‘我的生意是卖商品’ ，应该想‘我的生意是创造幸福’ ，而创造幸福的方式之一是卖商品。

随书资料

第13章 客户迁徙分析源文件.twbx 文件，文件参加Tableau Public：

第16章 参考

【供应链】从数据的角度理解需求预测与平衡 → https://xilejun.com/case/manufacturing-forcast-and-balance/
【供应链实践】业务到数据的倒影：数据关系 → https://xilejun.com/dababase_sql/e-r-and-business-operation/
【供应链】需求预测与平衡：RRR 方法论 → https://xilejun.com/case/manufacturing-forcast-and-balance/
从 Monitor ERP数据到分析决策：预测、分析与动态平衡 → https://xilejun.com/case/from-erp-to-data/

受限于出版要求，部分地图不能展示，或做了模糊处理，说明如下的：

第11章中，“图 11 22 John Snow1854年绘制的霍乱分布地图”应该为下图上面部分，由于出版要求，删除了街道……改为了下面的图。

原文中引用了tableau public的一个复原作品，也不得不删除。如下所示：

【原图】图 12 1 地理空间坐标系（经纬度坐标系）

图 12 2 全球1900年至2014年的地震分布

在12.4.3 空间地图小节，不得不删除了下图：

图6-38 克利夫兰点图：表达进度的极简图形（基于双轴创建）

图 6 42 在当前视图，引用更低聚合层次的聚合完成二次聚合

P160 ，“详细级别”，为了和软件保持一致，应该是“详细信息”。不过本质意义是详细级别。

在窗口函数中，order by 和partition by对应。

参考资料：

一张订单的旅程：聚水潭销售业务的数据地图

订单在流转中会「变形」：取消、合并、拆分、异常这四条岔路，才是数据对不上、指标算不准的地方。本文以聚水潭 ERP 为例，把销售业务摊成「业务—数据—分析」三层，讲清一条订单的完整旅程与四种变化，并给出壳单去重的口径和三个必须提前知道的断点。