ÎncepețiÎncepe gratuit

Acasă
Cursuri
Tehnici statistice în Tableau

EDA în Tableau: tabele și diagrame cu bare

Create Your Free Account

or

Email Address

Password

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Acest exercițiu face parte din cursul

Tehnici statistice în Tableau

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

Analiza exploratorie a datelor (EDA) este un pas esențial în orice proiect de cercetare a datelor. În Tableau, primele informații despre datele tale sunt ușor de obținut: vei crea și interpreta tabele, diagrame cu bare, histograme și diagrame box în cel mai scurt timp!

Exercise 1: Bun venit la curs!Exercise 2: Interpretarea histogramelor Exercise 3: EDA în Tableau: tabele și diagrame cu bare

Exercițiul curent

Exercise 4: Date Superstore: tabel Exercise 5: Date Superstore: grafic cu bare Exercise 6: EDA în Tableau: histograme Exercise 7: Date Superstore: promo histogramă Exercise 8: Date Superstore: dimensiunea intervalului în histogramă Exercise 9: Grafice box plot și caracteristicile distribuției Exercise 10: Ce vizualizare alegi?Exercise 11: EDA în Tableau: diagrame box plot Exercise 12: Date Superstore: boxplot Exercise 13: Date Superstore: compararea box plot-urilor

În acest capitol mai conceptual, vei aprofunda utilizarea diferitelor măsuri de tendință centrală și dispersie și modul în care acestea se aplică în Tableau. Vei descoperi cum funcționează cardul de sumar, care este diferența dintre eșantion și populație și cum se calculează și se vizualizează varianța, abaterea standard și intervalele de încredere.

Exercise 1: Măsuri ale dispersiei Exercise 2: Statistici: adevărat sau fals Exercise 3: Tableau: carduri de sumar și dispersie Exercise 4: Date Superstore: Summary Card Exercise 5: Date Superstore: deviația standard Exercise 6: Întrebare bonus: eșantion vs. populație Exercise 7: Date Superstore: varianța Exercise 8: Eroarea standard și intervalele de încredere Exercise 9: O serie de statistici și estimări Exercise 10: Tableau: adăugarea liniilor și a benzilor de distribuție Exercise 11: Date Superstore: volum de muncă ridicat Exercise 12: Date Superstore: intervale de încredere Exercise 13: Date Superstore: medie sau mediană?

E momentul să analizezi două variabile simultan. Descrierea relației dintre două variabile prin regresie este o metodă excelentă de a identifica tendințe în date. Vei învăța cum să găsești cea mai potrivită linie de tendință, să descrii modelul și să faci predicții pentru observații viitoare – folosind date despre dinozauri!

Exercise 1: Relația dintre două variabile Exercise 2: Ghicește corelația Exercise 3: Tableau: linii de tendință Exercise 4: Dinozauri: ce anume să prezicem?Exercise 5: Dinozauri: cum dezagregăm datele?Exercise 6: Dinozauri: adăugarea unei linii de tendință Exercise 7: Evaluarea unei linii de tendință Exercise 8: Predicțiile modelului: rigoare sau întâmplare?Exercise 9: Tableau: descrierea modelelor de tendință Exercise 10: Dinozauri: rezumatul modelului Exercise 11: Dinozauri: model pe clade Exercise 12: Dinozauri: intervale de încredere

În acest ultim capitol, vei explora două tehnici statistice mai avansate: prognoza și clustering-ul. Prognoza te ajută să detectezi tipare recurente în datele de tip serie temporală și să estimezi cum vor evolua acestea în viitor. Clustering-ul îți permite să identifici tipare în date neetichertate, oferindu-ți posibilitatea de a segmenta setul de date și de a descoperi informații ascunse.

Exercise 1: Prognoză Exercise 2: Forecasting: adevărat sau fals?Exercise 3: Tableau: prognoze Exercise 4: Vânzări de tricouri: primul forecast Exercise 5: Vânzări de tricouri: agregarea datelor Exercise 6: Vânzări de tricouri: ajustări ale prognozei Exercise 7: Clustering Exercise 8: Clustering sau nu?Exercise 9: Tableau: clustering Exercise 10: Indicatori mondiali: gruparea țărilor prin clustering Exercise 11: Indicatori mondiali: descrierea clusterelor Exercise 12: Indicatori mondiali: vizualizarea clusterelor pe hartă Exercise 13: Indicatori mondiali: rezultatele clusterizării Exercise 14: Felicitări!