このTableauケーススタディは、求人投稿データセットのインポートとクレンジング、欠損値の確認から始めます。準備が整ったら、袖をまくって初期のデータ探索に取りかかりましょう。

Tableauでの求人市場分析

Options

In Scope

Out of scope

EDAで考えるべき質問

データのインポート

初期EDA

求人投稿のトレンド分析

職種名のデータフィルタリング

給与と経験年数の関係

True

False

EDAで見つけた傾向

探索的分析

この章では、フィルタリング、興味深い可視化、トレンド分析を通じて、Tableauスキルをさらに活用し、データからインサイトを引き出します。DataSearchチームはまだ答えを求めています。幸い、あなたがチームにいます！

市場インサイト分析

注目すべき主要インサイト

職務スキルの分析

経験レベル別の需要と供給

列の分割

主要な職務記述を深掘りする

分析から見えたトレンド

市場トレンドの分析

いよいよ最終成果物の提出が近づいています。最後の章では、これまでに得た求人に関するインサイトを、DataSearchチーム向けのインタラクティブなTableauダッシュボードにまとめます。

求人市場分析ダッシュボードを作成する

ダッシュボード設計のポイント

最初のダッシュボードを作成する

KPI を追加する

Less is more

最後のビジュアルを追加する

仕上げとインサイトの最終チェック

ケーススタディのまとめ

ダッシュボードとインサイト

Workbooks and Datasources

Metadata sheet

このTableauケーススタディでは、架空の採用企業DataSearchのために、実際の求人投稿データセットを分析してインサイトを導き出します。これまでに学んだ内容を活かし、可視化のテクニックを使ってデータを掘り下げ、データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニアの間でどのスキルの需要が高いかを見つけていきます。

まずはデータセットをインポートしてクレンジングし、探索に適した状態に整えます。次に、フィルターや計算フィールドを使って洞察のある可視化を作成し、トレンドを分析します。最後に、Tableauの強力なダッシュボード機能で内容を集約し、DataSearchチームの疑問に答えられるように仕上げます。

ここまでに学んだテクニックを実践することで、このTableauケーススタディでは実データに触れて手を動かす練習ができます。コース修了後は、Tableauでデータのインサイトを分かりやすく伝える自信が高まります。


Creating Dashboards in Tableau

このケーススタディでは、データサイエンティスト、アナリスト、エンジニアに求められるスキルを可視化技術で分析します。

ケーススタディ：Tableauで求人市場データを分析する

このケーススタディでは、可視化手法を用いて、Data Scientist、Data Analyst、Data Engineerに最も求められるスキルを特定します。

Tableauでの求人市場分析

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