第1章 零售大數據概論 1-1 大數據與精準行銷 1-2 大數據行銷實務 1-3 智慧零售 1-4 零售4.0時代第2章 淺談資料視覺化分析觀念 2-1 資料視覺化分析 2-2 視覺化分析程序 2-3 用戶型商業智慧第3章 認識Power BI 3-1 大數據分析的重要性 3-2 Power BI對使用者的價值 3-3 Power BI工作流程 3-4 為何選擇Power BI 3-5 安裝Power BI與註冊帳號 3-6 Power BI 三大模組與服務第4章 資料視覺化(Data Visualization)- Power View【本章彩色印刷】 4-1 儀表板工作區介紹 4-2 操作報表物件的技巧 4-3 數據問題的圖表歸納 4-4 視覺效果模板第5章 數據工程(Data Engineer)- Power Query 5-1 何謂Power Query編輯 5-2 Power Query編輯器工作 5-3 可以取得哪些資料來 實戰演練(一)以處理實價登錄資料為例 實戰演練(二)更多資料處理案例解說 5-4 Power Query自動化作業及常見問題排除第6章 資料建模(Data Modeling)- Power Pivot 6-1 何謂資料建模Power Pivot 實戰演練(一)設定關聯模型 6-2 數據分析語言 - DAX 實戰演練(二)關聯函數 實戰演練(三)日曆維度動態表 實戰演練(四)列計算函數 實戰演練(五)安全除法 6-3 DAX量值管理 實戰演練(六)創建初階彙總量值 實戰演練(七)進階彙總量值 實戰演練(八)條件判斷 實戰演練(九)排名函數應用 實戰演練(十)聚合迭代函數 6-4 常見的時間智慧函數 6-5 介面式快速量值 實戰演練(十一)常用快速量值第7章 Power BI管理服務分析 7-1 從Power BI Desktop發行儀表板 7-2 Power BI雲端工作區介紹 7-3 商業智慧系統儀表板權限管理情境設計第8章 零售大數據實戰分析【本章彩色印刷】 8-1 架構數據介紹 8-2 建立分析指標 實戰演練(一)創建對比指標 實戰演練(二)創建品類(品牌)熱度指標 8-3 建立分析模型 實戰演練(三)地域分佈四象限應用 實戰演練(四)RFM客戶價值分析模型 實戰演練(五)分解樹AI模型 第9章 零售大數據應用儀表板【本章彩色印刷】 9-1 營運分析類 9-2 客戶360度圖像標籤 9-3 客戶360度圖像標籤的使用情境 9-4 客戶360度圖像標籤的常用儀表板參考文獻