我們已經看過如何使用 Tableau 介面建立移動平均,但如果你需要自己建立一個移動平均的計算欄位來平滑資料該怎麼做?
在這個練習中,我們會用 WINDOW_AVERAGE() 函式和 Market Water Demand GL 欄位來重現移動平均。
WINDOW_AVERAGE()
Market Water Demand GL
特別是,我們會著重在理解視窗大小,並說明這如何影響你的解讀。
如果你遺失進度,請從桌面上的 Workbooks 資料夾載入活頁簿 3_2_window_average_2.twbx
3_2_window_average_2.twbx
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。
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!
當前練習