Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Verwende die eingebauten Statistikfunktionen
Bring deine Reporting-Fähigkeiten mit den integrierten Statistikfunktionen von Tableau auf die nächste Stufe.Mach eine EDA und erstelle Regressionsmodelle
Mit Drag-and-Drop-Analysen lernst du, wie du univariate und bivariate explorative Datenanalysen durchführst und Regressionsmodelle erstellst, um versteckte Trends zu erkennen.Machine-Learning-Techniken anwenden
Du arbeitest mit echten Datensätzen und nutzt dabei auch Techniken des maschinellen Lernens wie Clustering und Prognosen. Es ist Zeit, deine Daten genauer unter die Lupe zu nehmen!Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Univariate explorative Datenanalyse
Explorative Datenanalyse, kurz EDA, ist ein grundlegender Schritt in der Datenanalyse. Erste Einblicke in deine Daten zu gewinnen, ist in Tableau ganz einfach: Du erstellst und interpretierst im Handumdrehen Tabellen, Balkendiagramme, Histogramme und Boxplots!
- Willkommen im Kurs!50 XP
- Histogramme interpretieren100 XP
- EDA in Tableau: Tabellen und Balkendiagramme50 XP
- Superstore-Daten: Tabelle100 XP
- Superstore-Daten: Balkendiagramm100 XP
- EDA in Tableau: Histogramme50 XP
- Superstore-Daten: Histogramm-Aktion100 XP
- Superstore-Daten: Klassenbreite im Histogramm100 XP
- Boxplots und Eigenschaften von Verteilungen50 XP
- Welche Visualisierung solltest du wählen?100 XP
- EDA in Tableau: Boxplots50 XP
- Superstore-Daten: Boxplot100 XP
- Superstore-Daten: Boxplots vergleichen100 XP
2
Streuungsmaße und Konfidenzintervalle
In diesem eher konzeptionellen Kapitel tauchst du tiefer in verschiedene Lage- und Streuungsmaße ein und lernst, wie sie in Tableau eingesetzt werden. Du erfährst, wie die Zusammenfassungskarte genutzt wird, den Unterschied zwischen Stichprobe und Grundgesamtheit, und wie Varianz, Standardabweichung und Konfidenzintervalle berechnet und visualisiert werden können.
3
Bivariate explorative Datenanalyse
Jetzt betrachten wir zwei Variablen gleichzeitig. Die Beziehung zwischen zwei Variablen zu beschreiben – also eine Regression – ist ein hervorragender Weg, Trends in deinen Daten zu erkennen. Du lernst, wie du die beste Trendlinie findest, das Trendmodell beschreibst und mit Dinosaurierdaten zukünftige Beobachtungen vorhersagst!
4
Forecasting und Clustering
Im letzten Kapitel lernst du zwei fortgeschrittene statistische Techniken kennen: Forecasting und Clustering. Forecasting hilft dir, wiederkehrende Muster in Zeitreihendaten zu erkennen und vorherzusagen, wie sich diese Muster in Zukunft verändern. Mit Clustering kannst du Muster in nicht gelabelten Daten finden und so deinen Datensatz gezielt segmentieren, um verborgene Erkenntnisse sichtbar zu machen.
Statistische Techniken in Tableau
Kurs
abgeschlossen
