În acest capitol, vom începe prin a înțelege diferitele tipuri de serii de timp care există, precum și metodologiile analitice utilizate pentru a le studia. După ce vei înțelege conceptele fundamentale, vei învăța cum să reformatezi datele de tip serie de timp în vederea creării de vizualizări univariate și multivariate.


Introducere în analiza seriilor de timp

Clasificarea seriilor de timp

Formatarea datelor calendaristice în Tableau

Reformatare cu datename

Partiționare cu datepart

Transformări de date și vizualizări

Verificarea cunoștințelor despre date și ore

Reformatting datelor în Tableau

Truncherea datelor

Calcularea duratelor din marcaje temporale

Clasificarea datelor de tip serie temporală

Analiza comportamentului utilizatorilor

Introducere în analiza seriilor de timp în Tableau

Toată lumea vrea să analizeze date, dar este important ca acestea să fie curate. În acest capitol, vei învăța cum să curești datele de tip serie de timp folosind funcțiile de dată integrate în Tableau – vom restructura, separa și reuni datele în funcție de contextul temporal care ne interesează. În plus, vom explora conceptele de sezonalitate, analiză a tendințelor și detectare a anomaliilor!

Manipularea și reformatarea șirurilor de date

Valid sau nu?

Reformatarea datelor calendaristice în practică

Parsarea datei

Trunchieri săptămânale

Sezonalitate și anomalii în datele de tip serie temporală

Tehnici pentru detectarea anomaliilor

Vizualizarea sezonalității și a percentilelor

Schimbarea anotimpurilor

Tendințele contează

Variația sezonieră cu box plot-uri

Analiza discrepanțelor de prețuri la avocado

Pregătirea datelor pentru analiza seriilor de timp

În acest capitol final, vei descoperi puterea funcțiilor de fereastră și a tehnicilor statistice precum valorile Z, cu ajutorul cărora vei construi propriul clasificator de anomalii pentru a identifica oportunități optime de arbitraj de prețuri pentru o companie de tranzacționare! În a doua parte a capitolului, vom compara mai multe tehnici de detectare a anomaliilor, oferindu-ți o gamă largă de abordări pentru tratarea și analiza seriilor de timp!

Funcții de fereastră în Tableau

Înțelegerea funcțiilor de fereastră

Calcule cu funcții de fereastră

Netezirea datelor cu medii mobile

Selectarea ferestrelor de timp pentru media mobilă

Identificarea relațiilor cu corelații de fereastră

Detectarea anomaliilor cu funcții de fereastră

Opțiuni

Adevărat

Fals

Antrenament cu Z-scoruri și deviație standard

O analiză aprofundată a calculelor pe ferestre

Descifrarea volatilității

Stabilirea limitelor superioare

Detectarea anomaliilor cu Z-scoruri

Felicitări!

Funcții de fereastră și medii mobile în Tableau

Workbooks and Datasources

Seriile de timp sunt peste tot în jurul nostru: de la postările tale pe Twitter până la fluctuațiile zilnice ale piețelor financiare – toate sunt exemple de date de tip serie de timp care trebuie analizate. În acest curs, vei învăța să clasifici, să pregătești și să analizezi serii de timp – o competență esențială dacă vrei să avansezi ca profesionist în analitica de date.

Seriile temporale sunt peste tot în jurul nostru; de la postarea pe care ai făcut-o pe Twitter, până la fluctuațiile zilnice de pe piețele financiare - toate acestea sunt exemple de puncte de date din serii temporale care trebuie analizate. În acest curs, vei învăța să clasifici, să tratezi și să analizezi seriile temporale; un lucru absolut esențial dacă ești serios în privința evoluției tale ca profesionist în analytics.

<h2>Descoperă puterea seriilor temporale</h2>
Vei începe cu elementele de bază, unde vei învăța diferitele tipuri de serii temporale care există, precum și metodologiile analitice pentru a le analiza. După ce ai stăpânit elementele de bază, vei învăța cum să reformatezi datele din seriile temporale pentru a le pregăti pentru vizualizări univariate și multivariate.

<h2>Pregătirea datelor și serii de timp</h2>
Toată lumea vrea să analizeze date, dar este important să facem și curățarea acestora. Vom învăța cum să curățăm datele de tip serie temporală folosind funcțiile de dată din Tableau, unde vom restructura datele în funcție de diferitele contexte temporale care ne interesează. În plus, vom învăța toate detaliile despre utilizarea LOD-urilor pentru a automatiza aceste calcule pentru noi!

<h2>Analiza datelor din serii temporale</h2>
În ultimele părți ale acestui curs, vei învăța despre tehnici statistice precum valorile Z, unde îți vei crea propriile câmpuri de detectare a anomaliilor în Tableau pentru a identifica oportunități optime de arbitraj pentru o companie de trading! Ai fi învățat ce este o serie temporală, cum să o tratezi și, mai important, cum să folosești măsuri statistice pentru a spune o poveste cu impact. Să începem!

Calculations in Tableau

În acest curs, vei învăța să clasifici, tratezi și analizezi serii temporale; esențial pentru analiști.

Analiza seriilor de timp în Tableau

Z-score măsoară poziția relativă a unui punct de date ca număr de deviații standard, iar deviația standard cuantifică dispersia setului de date

Z-score măsoară dispersia punctelor de date față de medie, în timp ce deviația standard reprezintă distanța medie față de mediană

Z-score calculează distanța medie dintre punctele de date, în timp ce deviația standard determină probabilitatea apariției valorilor extreme

Z-score reprezintă proporția punctelor de date dintr-un anumit interval, în timp ce deviația standard determină asimetria setului de date

Antrenament cu Z-scoruri și deviație standard

Analiza seriilor de timp în Tableau

Exercițiu interactiv practic