Форматування дати й часу в Tableau

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

Аналіз часових рядів у Tableau

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

158 reviews

Почніть курс безкоштовно

У цьому розділі ми розберемося з різними типами часових рядів і підходами до їх аналізу. Після засвоєння базових понять ви навчитеся переформатовувати дані часових рядів, щоб підготувати їх до унівариативних і мультивариативних візуалізацій.

Exercise 1: Вступ до часових рядів Exercise 2: Класифікація часових рядів Exercise 3: Форматування дати й часу в Tableau

Поточна вправа

Exercise 4: Переформатування за допомогою DATENAME Exercise 5: Сегментація за DATEPART Exercise 6: Перетворення дат і візуалізації Exercise 7: Перевірка знань про дату й час Exercise 8: Переформатування дат у Tableau Exercise 9: Обрізання дат Exercise 10: Обчислення тривалостей із часових позначок дати Exercise 11: Класифікація даних часових рядів Exercise 12: Аналіз поведінки користувачів прокату

Усі хочуть аналізувати дані, але важливо, щоб дані були чистими. У цьому розділі ми навчимося очищати дані часових рядів за допомогою вбудованих функцій дат у Tableau: змінюватимемо форму, розділятимемо та знову обʼєднуватимемо дані залежно від потрібного часово́го контексту. Крім того, ми зануримося в поняття сезонності, аналізу трендів і виявлення аномалій!

Exercise 1: Обробка та перетворення рядків дат Exercise 2: Дійсна чи ні?Exercise 3: Реформування дат на практиці Exercise 4: Розбір дати (Parsing the date)Exercise 5: Тижневе усічення Exercise 6: Сезонність і аномалії в часових рядах Exercise 7: Методи виявлення аномалій Exercise 8: Візуалізація сезонності та процентилів Exercise 9: Зміна сезонів Exercise 10: Тренди мають значення Exercise 11: Сезонні відхилення з box plot Exercise 12: Аналіз розбіжностей у цінах на авокадо

У фінальному розділі ви дізнаєтеся про можливості віконних функцій і статистичні методи на кшталт Z-значень. Ви створите власні класифікатори аномалій, щоб знаходити можливості оптимального цінового арбітражу для трейдингової компанії! У другій частині розділу ми порівняємо кілька методів виявлення аномалій, щоб озброїти вас широким набором підходів до обробки та аналізу часових рядів!

Exercise 1: Віконні функції в Tableau Exercise 2: Розуміння віконних функцій Exercise 3: Обчислення з віконними функціями Exercise 4: Згладжування даних за допомогою ковзних середніх Exercise 5: Вибір часових вікон для ковзного середнього Exercise 6: Виявлення взаємозв'язків за допомогою віконних кореляцій Exercise 7: Виявлення аномалій за допомогою віконних функцій Exercise 8: Тренування памʼяті: Z-значення та стандартне відхилення Exercise 9: Глибоке занурення у віконні обчислення Exercise 10: Розкриття волатильності Exercise 11: Встановлення верхніх меж Exercise 12: Виявлення аномалій за Z-оцінками Exercise 13: Вітаємо!