Začněte nyníZačněte zdarma

Domů
Kurzy
Statistické techniky v Tableau

EDA v Tableau: tabulky a sloupcové grafy

Create Your Free Account

or

Email Address

Password

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Toto cvičení je součástí kurzu

Statistické techniky v Tableau

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Začněte kurz zdarma

Explorační analýza dat, zkráceně EDA, je základním krokem každého datového výzkumu. V Tableau získáš první vhled do svých dat snadno a rychle: budeš vytvářet a interpretovat tabulky, sloupcové grafy, histogramy a krabicové grafy, a to během chvilky!

Exercise 1: Vítej v kurzu!Exercise 2: Interpretace histogramů Exercise 3: EDA v Tableau: tabulky a sloupcové grafy

Aktuální cvičení

Exercise 4: Data superstore: tabulka Exercise 5: Data Superstore: sloupcový graf Exercise 6: EDA v Tableau: histogramy Exercise 7: Data ze superobchodu: histogram po akci Exercise 8: Data ze superstore: velikost koše histogramu Exercise 9: Krabicové grafy a charakteristiky rozdělení Exercise 10: Jakou vizualizaci zvolit?Exercise 11: EDA v Tableau: krabicové grafy Exercise 12: Data superstore: krabicový graf Exercise 13: Data Superstore: porovnání krabicových grafů

V této více konceptuální kapitole se hlouběji ponoříš do různých měr středu a variability a zjistíš, jak je správně používat v Tableau. Naučíš se pracovat s kartou souhrnu, pochopit rozdíl mezi výběrem a populací a zjistíš, jak se počítá a vizualizuje rozptyl, směrodatná odchylka a intervaly spolehlivosti.

Exercise 1: Míry rozptýlení Exercise 2: Statistika: pravda, nebo lež?Exercise 3: Tableau: souhrnné karty a rozptyl Exercise 4: Data Superstoreu: souhrná karta Exercise 5: Data Superstore: směrodatná odchylka Exercise 6: Bonusová otázka: výběr vs. populace Exercise 7: Data Superstore: rozptyl Exercise 8: Standardní chyba a intervaly spolehlivosti Exercise 9: Statistiky a odhady pohromadě Exercise 10: Tableau: přidávání čar a distribučních pásem Exercise 11: Data Superstore: vysoká pracovní zátěž Exercise 12: Data Superstore: intervaly spolehlivosti Exercise 13: Data Superstore: průměr, nebo medián?

Teď se podíváme na dvě proměnné najednou. Popis vztahu mezi dvěma proměnnými, tedy regrese, je skvělý způsob, jak v datech odhalit trendy. Naučíš se najít nejlepší trendovou přímku, popsat model trendu a předpovídat budoucí pozorování – a to vše na datech o dinosaurech!

Exercise 1: Vztah mezi dvěma proměnnými Exercise 2: Odhadni korelaci Exercise 3: Tableau: trendové přímky Exercise 4: Dinosauři: co předpovídat?Exercise 5: Dinosauři: jak disagregovat data?Exercise 6: Dinosauři: přidání trendové čáry Exercise 7: Hodnocení trendové linie Exercise 8: Předpovědi modelu: přesnost, nebo náhoda?Exercise 9: Tableau: popis modelů trendů Exercise 10: Dinosauři: souhrn modelu Exercise 11: Dinosauři: model podle kladu Exercise 12: Dinosauři: intervaly spolehlivosti

V poslední kapitole prozkoumáš dvě pokročilejší statistické techniky: předpovídání a clustering. Předpovídání ti pomůže odhalit opakující se vzory v časových řadách a odhadnout, jak se tyto vzory budou vyvíjet v budoucnosti. Clustering zase umožňuje nacházet vzory v neoznačených datech, takže si svůj dataset můžeš libovolně rozdělit a odkrýt skryté poznatky.

Exercise 1: Prognózování Exercise 2: Forecasting: pravda, nebo nepravda?Exercise 3: Tableau: forecasting Exercise 4: Prodej triček: první předpověď Exercise 5: Prodeje triček: agregace Exercise 6: Prodeje triček: úpravy předpovědi Exercise 7: Clustering Exercise 8: Clusterovat, či neclusterovat?Exercise 9: Tableau: clustering Exercise 10: Světové ukazatele: shlukování zemí Exercise 11: Světové ukazatele: popis clusterů Exercise 12: Světové ukazatele: mapování clusterů Exercise 13: Světové ukazatele: výsledky clusteringu Exercise 14: Gratulujeme!