String operations

लगभग हर डेटा विश्लेषण में string operations ज़रूरी होते हैं। शुरुआत में ही कुछ फ़ील्ड्स को एडाप्ट करके डेटासेट तैयार कर लेना, आगे चलकर हमारा समय बचाता है.

इस अभ्यास में, हम अपने Fitbit यूज़र डेटा को साफ़ करेंगे—कुछ टेक्स्ट फ़ील्ड्स को ट्रांसफॉर्म करके—ताकि आगे के विश्लेषण के लिए यह तैयार हो जाए.

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Tableau में Calculations

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हम Tableau calculations की यात्रा की शुरुआत calculated fields की संकल्पना से करेंगे और विभिन्न प्रकार की calculations, जैसे row-level और aggregations की बुनियाद दोहराएँगे. हम सामान्य calculation errors को troubleshoot करना भी सीखेंगे, और इस अध्याय के दूसरे हिस्से में, हम उपयोगी String और Logical functions पढ़ेंगे जो किसी भी data analysis में अनिवार्य हैं.

Exercise 1: Calculations का परिचय Exercise 2: Calculations ज्ञान-जांच Exercise 3: Tableau में गणना शुरू करें Exercise 4: बेसिक calculations Exercise 5: Calculations का पुन: उपयोग Exercise 6: बेसिक errors का ट्रबलशूटिंग Exercise 7: Averages को समझना Exercise 8: String और Logical functions Exercise 9: Knowledge check Exercise 10: String और Logical फंक्शन का व्यावहारिक उपयोग Exercise 11: String operations

वर्तमान अभ्यास

Exercise 12: काश यह आख़िरी अभ्यास होता

इस अध्याय में हम डेटा की विभिन्न granularity स्तरों के बीच नेविगेशन का अन्वेषण करेंगे। LOD expressions के साथ हम सीखेंगे कि view में मौजूद dimensions से स्वतंत्र होकर calculations कैसे करें। नए analytical विकल्पों की एक पूरी दुनिया खोजने के लिए तैयार हो जाइए, जो आपको सतही insights से आगे बढ़ने में मदद करेगी!

Exercise 1: LOD Expressions और FIXED का परिचय Exercise 2: LOD expressions - तथ्य और भ्रांतियाँ Exercise 3: व्यावहारिक रूप में LOD FIXED Exercise 4: प्रति कैटेगरी कुल दूरी Exercise 5: Cohort analysis Exercise 6: Survival rate Exercise 7: INCLUDE और EXCLUDE LOD expressions Exercise 8: LOD expressions ज्ञान जाँच Exercise 9: व्यवहार में INCLUDE और EXCLUDE अभिव्यक्तियाँ Exercise 10: INCLUDE LOD का अभ्यास Exercise 11: EXCLUDE LOD का अभ्यास Exercise 12: एकाधिक LOD expressions का उपयोग

इस अध्याय में, हम एक और उपयोगी प्रकार पर ध्यान देंगे: Table calculations। हम running totals, percentage of category, और ranking निकालना सीखेंगे और underlying functions की बारीकियाँ समझेंगे। इस अध्याय के दूसरे हिस्से में, हम parameters को समझेंगे और सीखेंगे कि calculations में उनका उपयोग कैसे करें। चलिए शुरू करें!

Exercise 1: Table Calculations का परिचय Exercise 2: Table Calculations तथ्य-जांच Exercise 3: Table Calculations का उपयोग व्यवहार में Exercise 4: संचयी कैलकुलेशन Exercise 5: Nested Table Calculation Exercise 6: रैंकिंग Exercise 7: Parameters का परिचय Exercise 8: Parameters: ज्ञान जाँच Exercise 9: प्रैक्टिस में Parameters Exercise 10: TOP N की गणना Exercise 11: Measures स्विच करना Exercise 12: Parameterized quadrant chart

इस अध्याय में हम time series analysis पर कार्य करेंगे, लेकिन उससे पहले, हम date और time data types पर ध्यान देंगे, जो सभी संबंधित time series calculations के महत्वपूर्ण घटक हैं। प्रमुख date functions सीखने से हम अधिक जटिल विश्लेषणों की ओर बढ़ पाएँगे, जैसे CAGR की गणना, year-over-year calculations, और seasonality trends या indexed growths का अध्ययन। पिछले सभी अध्यायों का ज्ञान यहाँ काम आएगा.

Exercise 1: तिथि और समय फंक्शन Exercise 2: तिथि और समय के साथ काम करना - नॉलेज चेक Exercise 3: प्रैक्टिस में तारीख और समय Exercise 4: Date कन्वर्ज़न Exercise 5: Date differences Exercise 6: टाइम सीरीज़ विश्लेषण Exercise 7: टाइम सीरीज़ एनालिसिस - नॉलेज चेक Exercise 8: व्यवहार में टाइम सीरीज़ विश्लेषण Exercise 9: सीज़नैलिटी और मूविंग एवरेज Exercise 10: CAGR की गणना Exercise 11: Indexed growth Exercise 12: बधाई हो!