この章では、まず存在するさまざまな時系列のタイプと、それを分析するための手法を理解するところから始めます。基礎概念を押さえたうえで、単変量および多変量の可視化に向けて、時系列データの整形方法を学びます。


時系列の導入

時系列の分類

Tableau における日時フォーマット

DATENAME で再フォーマットする

DATEPART を使った区分け

日付の変換と可視化

日付・時刻の知識チェック

Tableauで日付を再整形する

日付の切り捨て

日時スタンプから所要時間を計算する

時系列データの分類

利用動向（乗車行動）の分析

Tableauでの時系列分析入門

誰もがデータを分析したいと思いますが、重要なのはデータがクリーンであることです。この章では、Tableauに備わっている日付関数を使って時系列データをクレンジングし、関心のある時間的な文脈にあわせてデータの形を変え、分割し、再結合する方法を学びます。さらに、季節性、トレンド分析、異常検知の概念にも踏み込みます。

日付文字列の操作と再整形

有効かどうか？

日付の整形を実践する

日付のパース

週単位の切り捨て

時系列データの季節性と異常値

異常検知の手法

季節性とパーセンタイルの可視化

季節性の変化を見てみよう

トレンドは重要

箱ひげ図で季節変動を確認する

アボカド価格の乖離を分析する

時系列分析のためのデータ準備

最終章では、ウィンドウ関数の活用とZ値のような統計手法を学び、トレーディング企業における最適なプライシングの裁定機会を見つけるための独自の異常分類器を作成します。章の後半では、複数の異常検知手法を比較し、時系列の取り扱いと分析に幅広く対応できるようにします。 

Tableauのウィンドウ関数

ウィンドウ関数を理解する

ウィンドウ関数を使った計算

移動平均でデータをスムージングする

移動平均のウィンドウ幅を選ぶ

ウィンドウ相関で関係性を見つける

ウィンドウ関数による異常検知

Zスコアと標準偏差で腕慣らし

ウィンドウ計算を深掘りする

ボラティリティを分解する

上限値の設定

Zスコアによる異常検知

おめでとうございます！

Tableauのウィンドウ関数と移動平均

Workbooks and Datasources

時系列は私たちの身の回りにあふれています。あなたがTwitterに投稿した内容から、金融市場の日々の変動まで——これらはすべて分析すべき時系列データです。本コースでは、時系列を分類・整形・分析する方法を学びます。アナリティクスのプロとしてレベルアップしたい方にとって必須のスキルです。

時系列は私たちの身の回りにあふれています。Twitterへの投稿や、金融市場の日々の変動など、これらはすべて分析が必要な時系列データの一例です。 このコースでは、時系列データの分類、処理、分析方法を学びます。分析のプロフェッショナルを目指す方にとって、必須の内容です。

<h2>時系列データの力を発見しよう</h2>
まずは基礎から始め、さまざまな種類の時系列データと、それを分析するための分析手法について学びます。 基礎を身につけた後は、単変量および多変量の可視化に向けて、時系列データを再フォーマットする方法を学びます。

<h2>データ準備 & 時系列</h2>
誰もがデータを分析したいと思っていますが、同時にデータをきちんと整理することも重要です。 Tableauの日時関数を使って時系列データをクリーンアップし、関心のあるさまざまな時間の文脈に基づいてデータを再構成する方法を学びます。 さらに、これらの計算を自動化するためにLODを活用する方法についても詳しく学びます！<h2>時系列データの分析</h2>
このコースの最後のパートでは、Z値などの統計的手法について学び、Tableauで独自の異常検知フィールドを作成し、トレーディング会社にとって最適なアービトラージ機会を特定できるようになります。 時系列とは何か、その扱い方、そしてさらに重要なこととして、統計的手法を用いて説得力のあるストーリーを伝える方法を学びます。 さっそく始めましょう！

Calculations in Tableau

このコースでは、時系列を分類、処理、分析する方法を学びます。分析のプロに必須です。

Tableauで学ぶ時系列分析

時系列の分類・処理・分析スキルを習得し、アナリティクスのプロを目指す方に必須のコースです。


有効かどうか？

Tableauで学ぶ時系列分析

実践的なインタラクティブ演習