In questo capitolo inizieremo il nostro percorso comprendendo i diversi tipi di serie temporali esistenti e le metodologie analitiche per analizzarle. Una volta chiariti i concetti fondamentali, vedrai come riformattare i dati temporali per prepararti a visualizzazioni univariate e multivariate.


Introduzione alle serie temporali

Classificazione delle serie temporali

Formattazione di data e ora in Tableau

Riformattare con datename

Partizionare con datepart

Trasformazioni e visualizzazioni delle date

Verifica sulle date e ore

Riformattare le date in Tableau

Troncamento delle date

Calcolare le durate dai timestamp delle date

Classificare i dati di serie temporali

Analizzare il comportamento dei passeggeri

Introduzione all’analisi delle serie temporali in Tableau

Tutti vogliono analizzare i dati, ma è fondamentale che siano puliti. In questo capitolo impareremo a ripulire i dati di serie temporali usando le funzioni data integrate di Tableau, con cui rimodelleremo, divideremo e riuniremo i dati in base ai diversi contesti temporali di interesse. Inoltre, approfondiremo stagionalità, analisi del trend e rilevamento delle anomalie!

Manipolazione e riformattazione delle stringhe di data

Valido o no?

Riformattare le date nella pratica

Parsing della data

Troncamenti settimanali

Stagionalità e anomalie nei dati di serie temporali

Tecniche per anomalie

Visualizzare la stagionalità e i percentili

Cambiando le stagioni

L’andamento conta

Variazione stagionale con box plot

Analizzare le discrepanze nei prezzi degli avocado

Preparazione dei dati per l’analisi delle serie temporali

In questo capitolo finale scoprirai tutta la potenza delle funzioni finestra e di tecniche statistiche come i valori Z, con cui creerai classificatori di anomalie personalizzati per individuare opportunità ottimali di arbitraggio sui prezzi per un’azienda di trading! Nella seconda parte del capitolo confronteremo più tecniche di rilevamento delle anomalie, fornendoti un ampio ventaglio di approcci per trattare e analizzare le serie temporali! 

Funzioni di finestra in Tableau

Capire le window function

Calcoli con le funzioni finestra

Smussare i dati con le medie mobili

Selezionare finestre temporali per la media mobile

Identificare relazioni con le correlazioni finestrate

Rilevamento delle anomalie con le funzioni finestra

Opzioni

Vero

Falso

Memoria muscolare con Z-score e deviazione standard

Un approfondimento sulle funzioni finestra

Analizzare la volatilità

Impostare limiti superiori

Rilevamento di anomalie con Z-score

Congratulazioni!

Funzioni finestra e medie mobili in Tableau

Workbooks and Datasources

Le serie temporali sono ovunque: dai post che pubblichi su Twitter alle fluttuazioni quotidiane dei mercati finanziari — tutti esempi di punti dati nel tempo che vanno analizzati. In questo corso imparerai a classificare, trattare e analizzare le serie temporali; un passaggio imprescindibile se vuoi fare un salto di qualità come professionista dell’analisi.

Le serie temporali sono ovunque: dai post che pubblichi su Twitter alle fluttuazioni quotidiane dei mercati finanziari, sono tutti esempi di dati temporali che devono essere analizzati. In questo corso imparerai a classificare, trattare e analizzare le serie temporali: una competenza fondamentale se vuoi davvero diventare un professionista dell'analisi dei dati.

<h2>Scopri quanto sono utili le serie temporali</h2>
Inizierai dalle basi, dove imparerai i diversi tipi di serie temporali che ci sono, e anche i metodi per analizzarle. Una volta che avrai capito le basi, imparerai a riformattare i dati delle serie temporali per prepararli alle visualizzazioni univariate e multivariate.

<h2>Preparazione dei dati e serie temporali</h2>
Tutti vogliono analizzare i dati, ma è importante anche pulirli. Impareremo a sistemare i dati delle serie temporali usando le funzioni data di Tableau, dove rimodelleremo i nostri dati in base al contesto temporale che ci interessa. In più, scopriremo come usare i LOD per automatizzare questi calcoli!

<h2>Analisi dei dati delle serie temporali</h2>
Nelle parti finali di questo corso, imparerai tecniche statistiche come i valori Z, dove potrai creare i tuoi campi di rilevamento delle anomalie in Tableau per trovare le migliori opportunità di arbitraggio per una società di trading! Avrai imparato cos'è una serie temporale, come gestirla e, soprattutto, come usare le misure statistiche per raccontare una storia che lasci il segno. Diamoci dentro!

Calculations in Tableau

In questo corso imparerai a classificare, trattare e analizzare serie temporali; essenziale per analisti.

Analisi delle serie temporali in Tableau

Lo Z-score misura la posizione relativa di un dato in numero di deviazioni standard; la deviazione standard quantifica l’ampiezza (spread) dell’insieme di dati

Lo Z-score misura la dispersione dei dati dalla media, mentre la deviazione standard rappresenta la distanza media dalla mediana

Lo Z-score calcola la distanza media tra i punti dati, mentre la deviazione standard determina la probabilità che si verifichino valori estremi

Lo Z-score rappresenta la proporzione di punti dati entro un certo intervallo, mentre la deviazione standard determina l’asimmetria (skewness) dell’insieme di dati

Memoria muscolare con Z-score e deviazione standard

Analisi delle serie temporali in Tableau

esercizio interattivo pratico