EDA в Tableau: таблиці та стовпчикові діаграми

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

Поточна вправа

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 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!