W tym rozdziale rozpoczniesz od poznania różnych typów szeregów czasowych oraz metodologii ich analizy. Po opanowaniu podstawowych pojęć nauczysz się przekształcać dane szeregów czasowych w celu przygotowania wizualizacji jedno- i wielowymiarowych.


Wprowadzenie do szeregów czasowych

Klasyfikacja szeregów czasowych

Formatowanie daty i godziny w Tableau

Zmiana formatu za pomocą funkcji DATENAME

Partycjonowanie z użyciem datepart

Przekształcenia dat i wizualizacje

Sprawdzenie wiedzy o typach danych czasowych

Reformatting dat w Tableau

Przycinanie dat

Obliczanie czasu trwania na podstawie znaczników czasu

Klasyfikowanie danych szeregów czasowych

Analiza zachowań użytkowników

Wprowadzenie do analizy szeregów czasowych w Tableau

Każdy chce analizować dane, ale kluczowe jest to, aby były one dobrej jakości. W tym rozdziale nauczysz się oczyszczać dane szeregów czasowych przy użyciu wbudowanych funkcji daty w Tableau – będziesz przekształcać, dzielić i ponownie łączyć dane w zależności od interesującego cię kontekstu czasowego. Pójdziesz też o krok dalej i zgłębisz pojęcia sezonowości, analizy trendów oraz wykrywania anomalii!

Manipulacja i przekształcanie ciągów dat

Prawidłowe czy nie?

Reformatowanie dat w praktyce

Parsowanie daty

Obcinanie do tygodnia

Sezonowość i anomalie w danych szeregów czasowych

Techniki wykrywania anomalii

Wizualizacja sezonowości i percentyli

Zmieniające się pory roku

Analiza trendów ma znaczenie

Zmienność sezonowa za pomocą wykresów pudełkowych

Analiza rozbieżności cen awokado

Przygotowanie danych do analizy szeregów czasowych

W tym ostatnim rozdziale poznasz możliwości funkcji okna i technik statystycznych, takich jak wartości Z. Stworzysz własne klasyfikatory anomalii, które pomogą zidentyfikować optymalne okazje arbitrażowe dla firmy handlowej. W drugiej części rozdziału porównasz kilka technik wykrywania anomalii, zdobywając szeroki wachlarz podejść do analizy szeregów czasowych!

Funkcje okna w Tableau

Zrozumienie funkcji okna

Obliczenia z funkcjami okna

Wygładzanie danych za pomocą średnich kroczących

Wybieranie okien czasowych dla średniej kroczącej

Wykrywanie zależności za pomocą korelacji okienkowych

Wykrywanie anomalii za pomocą funkcji okna

Opcje

Prawda

Fałsz

Utrwalamy wiedzę o Z-score i odchyleniu standardowym

Dogłębna analiza obliczeń okienkowych

Analiza zmienności

Wyznaczanie górnych granic

Wykrywanie anomalii przy użyciu Z-score

Gratulacje!

Funkcje okna i średnie kroczące w Tableau

Workbooks and Datasources

Szeregi czasowe otaczają nas wszędzie – od wpisów na Twitterze po codzienne wahania na rynkach finansowych. To wszystko przykłady danych szeregów czasowych, które wymagają analizy. W tym kursie nauczysz się klasyfikować, przygotowywać i analizować szeregi czasowe – umiejętność niezbędna, jeśli chcesz rozwijać się jako profesjonalista w dziedzinie analityki.

Szeregi czasowe są wszędzie wokół nas; od posta, który zamieściłeś na Twitterze, po codzienne wahania na rynkach finansowych — to wszystko są przykłady punktów danych szeregów czasowych, które trzeba analizować. W tym kursie nauczysz się klasyfikować, przetwarzać i analizować szeregi czasowe; to absolutna konieczność, jeśli poważnie myślisz o rozwoju jako specjalista ds. analityki.

<h2>Odkryj moc szeregów czasowych</h2>
Zaczniesz od podstaw, gdzie poznasz różne rodzaje szeregów czasowych, które istnieją, a także metodologie analityczne służące do ich analizy. Gdy opanujesz już podstawy, nauczysz się, jak przeformatować dane szeregów czasowych, aby przygotować je do wizualizacji jednowymiarowych i wielowymiarowych.

<h2>Przygotowanie danych i szeregi czasowe</h2>
Wszyscy chcą analizować dane, ale ważne jest też, abyśmy to uporządkowali. Nauczymy się, jak porządkować dane szeregów czasowych za pomocą funkcji dat w Tableau, gdzie przekształcimy nasze dane w oparciu o różne konteksty czasowe, które nas interesują. Dodatkowo nauczymy się wszystkich tajników korzystania z LOD-ów, aby zautomatyzować te obliczenia za nas!

<h2>Analiza danych szeregów czasowych</h2>
W końcowych częściach tego kursu poznasz techniki statystyczne, takie jak wartości Z, dzięki którym stworzysz własne pola wykrywania anomalii w Tableau, aby identyfikować najlepsze okazje arbitrażowe dla firmy handlowej! Nauczyłbyś się, czym są szeregi czasowe, jak je analizować, a co ważniejsze, jak wykorzystywać miary statystyczne, aby opowiadać przekonującą historię. Zaczynajmy!

Calculations in Tableau

Na tym kursie nauczysz się klasyfikować, analizować i leczyć szereg czasowy; kluczowe dla analityka.

Analiza szeregów czasowych w Tableau

Z-score mierzy względne położenie punktu danych jako liczbę odchyleń standardowych, natomiast odchylenie standardowe określa rozproszenie danych w zbiorze

Z-score mierzy rozproszenie punktów danych względem średniej, podczas gdy odchylenie standardowe reprezentuje średnią odległość od mediany

Z-score oblicza średnią odległość między punktami danych, natomiast odchylenie standardowe określa prawdopodobieństwo wystąpienia wartości ekstremalnych

Z-score reprezentuje udział punktów danych w określonym przedziale, natomiast odchylenie standardowe określa skośność rozkładu

Utrwalamy wiedzę o Z-score i odchyleniu standardowym

Analiza szeregów czasowych w Tableau

Interaktywne ćwiczenie praktyczne