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Técnicas estadísticas en Tableau
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Actualizado 10/2024
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Utiliza las funciones estadísticas integradas
Lleva tus habilidades de generación de informes al siguiente nivel con las funciones estadísticas integradas de Tableau.Realizar EDA y crear modelos de regresión
Mediante el análisis de arrastrar y soltar, aprenderás a realizar análisis exploratorios de datos univariantes y bivariantes, y a crear modelos de regresión para detectar tendencias ocultas.Aplicar técnicas de machine learning
Trabajando con conjuntos de datos del mundo real, también utilizarás técnicas de machine learning, como la agrupación y la previsión. ¡Es hora de profundizar en tus datos!Requisitos previos
Introduction to Tableau1
Análisis exploratorio de datos univariante
El análisis exploratorio de datos, o EDA, es un paso fundamental al investigar datos. Obtener primeros insights de tus datos es fácil en Tableau: ¡crearás e interpretarás tablas, gráficos de barras, histogramas y diagramas de caja en muy poco tiempo!
2
Medidas de dispersión e intervalos de confianza
En este capítulo más conceptual, profundizarás en el uso de distintas medidas de centralidad y dispersión, y en cómo deben utilizarse en Tableau. Aprenderás a usar la tarjeta de resumen, la diferencia entre muestra y población, y cómo calcular y visualizar la varianza, la desviación estándar y los intervalos de confianza.
3
Análisis exploratorio de datos bivariante
Es momento de analizar dos variables a la vez. Describir la relación entre dos variables, o hacer una regresión, es una gran manera de detectar tendencias en tus datos. Aprenderás a encontrar la mejor línea de tendencia, describir el modelo de la tendencia y predecir observaciones futuras, ¡usando datos de dinosaurios!
4
Forecasting y clustering
En este último capítulo, explorarás dos técnicas estadísticas más avanzadas: forecasting y clustering. El forecasting te ayuda a detectar patrones recurrentes en tus series temporales y puede predecir cómo cambiarán esos patrones en el futuro. Con el clustering, podrás detectar patrones en datos sin etiquetar, lo que te permite segmentar tu conjunto de datos para revelar insights ocultos.
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