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