顧客分群是產品分析的重要一環。在我們的 Citibike 資料集中,包含臨時使用者與年度付費會員。
兩種騎乘者中,哪一種在騎乘「時長」上較多?
我們或許會預期年度會員騎得更多;來看看是否真如此!
如果你遺失了進度,請從桌面上的 Workbooks 資料夾載入活頁簿 1_4_datediff.twbx。
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本練習屬於課程
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在本章中,你會先了解各種時間序列的型態,以及用來分析它們的常見方法。打好基礎之後,你將學會如何重新整理時間序列資料,為單變數與多變數的視覺化做好準備。
當前練習
人人都想分析資料,但乾淨的資料才有用。本章將示範如何使用 Tableau 內建的日期函式清理時間序列資料,依關注的時間脈絡來重塑、切分並重新合併資料。除此之外,還會深入探討季節性、趨勢分析與異常偵測的概念!
在最後一章中,你將全面掌握視窗函式與像 Z 值這類統計技巧,並建立自己的異常分類器,替交易公司找出最佳的價格套利機會!接著我們會比較多種異常偵測方法,讓你具備多元手法來處理與分析時間序列!