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この演習はコースの一部です
探索的データ分析（EDA）は、データ分析の基本ステップです。Tableauなら、データから最初の示唆を得るのも簡単です。テーブル、棒グラフ、ヒストグラム、箱ひげ図をすぐに作成・解釈できるようになります！
現在の演習
この章では概念面をさらに深め、位置と散らばりのさまざまな尺度と、そのTableauでの使いどころを学びます。サマリーカードの活用、標本と母集団の違い、そして分散・標準偏差・信頼区間の計算と可視化について理解します。
ここからは、2つの変数に注目します。2変数の関係（回帰）を記述することは、データ内の傾向を見つける有効な方法です。最適なトレンドラインの見つけ方、トレンドモデルの説明方法、そして恐竜データを使って将来の観測値を予測する方法を学びます！
最終章では、さらに高度な統計手法である予測とクラスタリングを扱います。予測では、時系列データの繰り返し現れるパターンを捉え、将来それらがどう変化するかを見通せます。クラスタリングでは、ラベルのないデータからパターンを発見し、データセットを多面的に切り分けて、隠れた洞察を引き出せます。