Tableau: опис трендових моделей

Create Your Free Account

or

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

Ця вправа є частиною курсу

Статистичні методи в Tableau

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Почніть курс безкоштовно

Розвідувальний аналіз даних (EDA) — це базовий крок у дослідженні даних. Отримати перші інсайти про ваші дані в Tableau легко: ви швидко створюватимете й тлумачитимете таблиці, стовпчикові діаграми, гістограми та коробчаті діаграми!

Exercise 1: Ласкаво просимо до курсу!Exercise 2: Інтерпретація гістограм Exercise 3: EDA в Tableau: таблиці та стовпчикові діаграми Exercise 4: Superstore data: table Exercise 5: Дані Superstore: стовпчикова діаграма Exercise 6: EDA в Tableau: гістограми Exercise 7: Дані Superstore: промо на гістограмі Exercise 8: Дані Superstore: розмір бінів гістограми Exercise 9: Боксплоти та характеристики розподілу Exercise 10: Яку візуалізацію варто обрати?Exercise 11: EDA в Tableau: діаграми розмаху Exercise 12: Дані Superstore: boxplot Exercise 13: Дані Superstore: порівняння діаграм розмаху

У цьому більш концептуальному розділі ви глибше зануритесь у використання різних мір центру та розкиду і в те, як їх застосовувати в Tableau. Ви дізнаєтеся про використання підсумкової картки, різницю між вибіркою та генеральною сукупністю, а також як обчислювати й візуалізувати дисперсію, стандартне відхилення та довірчі інтервали.

Exercise 1: Міри розсіювання Exercise 2: Статистика: істина чи хиба Exercise 3: Tableau: підсумкові картки та розкид Exercise 4: Дані Superstore: картка підсумків Exercise 5: Дані Superstore: стандартне відхилення Exercise 6: Додаткове запитання: вибірка чи генеральна сукупність Exercise 7: Дані Superstore: дисперсія Exercise 8: Стандартна похибка та довірчі інтервали Exercise 9: Набір статистик і оцінок Exercise 10: Tableau: додавання ліній і смуг розподілу Exercise 11: Дані Superstore: надмірне навантаження Exercise 12: Дані Superstore: довірчі інтервали Exercise 13: Дані Superstore: середнє чи медіана?

Час розглянути по дві змінні одночасно. Опис зв'язку між двома змінними, або регресія, — чудовий спосіб помічати тренди у ваших даних. Ви навчитеся знаходити найкращу лінію тренду, описувати модель тренду та прогнозувати майбутні спостереження, використовуючи дані про динозаврів!

Exercise 1: Зв'язок двох змінних Exercise 2: Вгадайте кореляцію Exercise 3: Tableau: лінії тренду Exercise 4: Динозаври: що передбачати?Exercise 5: Динозаври: як розагрегувати?Exercise 6: Динозаври: додаємо трендову лінію Exercise 7: Оцінювання трендової лінії Exercise 8: Прогнози моделі: строгість чи випадковість?Exercise 9: Tableau: опис трендових моделей

Поточна вправа

Exercise 10: Динозаври: підсумок моделі Exercise 11: Динозаври: модель за кладою Exercise 12: Динозаври: довірчі інтервали

У цьому останньому розділі ви дослідите ще дві просунуті статистичні техніки: прогнозування та кластеризацію. Прогнозування допомагає виявляти повторювані шаблони у часових рядах і передбачати, як ці шаблони змінюватимуться надалі. Кластеризація дає змогу виявляти закономірності в нерозмічених даних, щоб по-новому сегментувати набір даних і відкривати приховані інсайти.

Exercise 1: Прогнозування Exercise 2: Прогнозування: правда чи ні?Exercise 3: Tableau: прогнозування Exercise 4: Продажі футболок: перший прогноз Exercise 5: Продажі футболок: агрегування Exercise 6: Продажі футболок: коригування прогнозу Exercise 7: Кластеризація Exercise 8: Кластеризувати чи ні?Exercise 9: Tableau: кластеризація Exercise 10: Світові індикатори: кластеризація країн Exercise 11: Світові індикатори: опис кластерів Exercise 12: Світові індикатори: відображення кластерів на мапі Exercise 13: Показники світу: результати кластеризації Exercise 14: Вітаємо!