喜乐君·数据分析夏令营 第 2 期：问题的结构与维度度量
数据分析的起点是把问题写清楚。本文拆解问题的结构、维度与度量，教你用 Tableau 把业务问题转成可分析的结构。
数据分析
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数据分析的方法与案例：指标口径怎么定、数据对不上怎么查、分析结论怎么落到业务动作上，全部来自一线项目。
【数据】好书慢读《深入浅出数据分析》(上）
【数据】好书慢读《深入浅出数据分析》(上）
【数据】好书慢读《深入浅出数据分析》(下）
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【定价】提高盈利能力的短期差别定价
定价杠杆揭示价格提高1%可带动利润增长10%以上，差别定价按购买意愿差异化提升总体盈利。销售经理、市场经理、数据分析师精准掌握短期定价策略的核心工具与方法。
什么是 DIKW 金字塔？
DIKW金字塔严格按数据→信息→知识→智慧顺序构建，揭示四者之间层级递进关系。面向数据分析入门者与知识管理从业者，理解从原始数据到决策智慧的核心转化路径。
指标平台到底有没有用？"神器"OR"鸡肋"？
一、被神化的指标体系 在数字化转型的喧嚣里，指标体系一度被奉为“万能钥匙”。招聘网站上，数据分析师的 JD 里必写“精通指标体系建设”；软件服务商吆喝着自己沉淀了成百上千个行业指标，能让企业“一夜进阶…
SQL 别裁新解：PostgreSQL函数分类速查表
SQL 分类1. 主流的函数分类方法及其局限目前市面上主流的函数分类方法是按照函数引用的字段类型进行划分的。📊 聚合函数 (多行变一行)📊 窗口函数 & JSON (上下文与结构)2. 个人推荐的分类…
Tableau计算回流客户：参数筛选 vs 表关联，哪个更高效？
最近社群里有同学询问客户回流分析，如何在 Tableau 中完成。抛出了下面这张表。啥是客户回流简单说——之前买过，然后“消失”了（这里按“连续90天没下单”算），结果当月又跑来买了，这类客户就是“回…
Tableau中的离散、连续数据在绘制图表中的作用
此篇文章为旧文，《解构Tableau可视化原理》一书中已经更新内容。Tableau的视图中，胶囊的颜色有蓝色和绿色的区分，蓝色代表离散数据，绿色代表连续数据。字符串或者布尔类型的数据默认是离散型，且不…
8.1 计算的演进及分类：从Excel、SQL到Tableau
计算的演进与分类：从Excel到SQL再到Tableau，理解不同工具的计算思维差异。
智能生产排程：构建人性化调度模型
从简单假设出发，通过计算机模拟人脑思考模式，逐步构建生产排产智能调度器，解决库存最小化核心问题。
SQL函数分类新思路：基于计算上下文的PostgreSQL速查表
突破传统按数据类型分类的局限，提出按计算详细级别划分SQL函数的新思路——从行级计算到聚合计算，帮你建立更清晰的高级分析框架。
Monitor ERP 拒收数据深度解析：18张表、5个成本子查询与完整 Tableau 查询指南
Monitor ERP 拒收数据深度解析：18张核心数据表、5个嵌套成本子查询，附完整 Tableau SQL 查询指南。制造业供应链实践案例。
Tableau 2025.3发布：可视化扩展、数据模型、易用性的全面进化（上）
2025年Tableau Desktop迎来了可视化扩展、数据模型和易用性的全面进化：桑基图与表格扩展持续增强，径向图官方入场，多事实关系模型走向成熟，自定义调色板告别XML时代。
《数据分析通识》剧透 by AI
分析常识系列：《数据分析通识》剧透 by AI
【管理会计】入门1-账户余额与期初余额
管理会计入门：账户余额与期初余额的SQL查询方法与数据结构解析，帮助BI分析师理解财务数据建模。
视图物化："逻辑表"的"退化"及其优劣
逻辑表中维度与度量因问题而获得身份——物化中间表虽提升查询效率，却失去聚合灵活性与细节。适合数据仓库与BI从业者理解模型设计的权衡。
从业务的数据建模："生产入库"场景的业务逻辑与数据库设计
以生产入库场景为例，讲解业务数据建模：从业务逻辑到数据库表结构设计，基于 Monitor ERP 的真实案例。
【相关性分析】11.3 用皮尔逊系数生成相关值矩阵
【相关性分析】11.3 用皮尔逊系数生成相关值矩阵
【喜乐君书摘】"业务分析需要可视化"
业务分析离不开可视化——图表揭示隐藏的业务问题，数据驱动决策助力敏捷BI，结构化分析超越传统Excel。适合企业管理者和数据分析师。
【供应链】应收帐款(AR)及其数据形式 V0.4
供应链应收帐款(AR)的业务逻辑与数据形式详解：信用交易、账龄分析及Tableau应用场景。
数字化是"指南针"，也是"照妖镜"
数字化是“指南针”，也是“照妖镜”
【喜乐君书摘】指标与文本表的优势、 使用场景
喜乐君书摘：指标与文本表的优势、 使用场景
【喜乐君书摘】相关性或因果关系：基于空间的流行病学案例
相关性不等于因果关系——John Snow霍乱地图案例展示空间流行病学如何通过假设验证区分二者。适合数据分析师与决策者理解因果推断的本质与方法。