Cours
Techniques statistiques dans Tableau
IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 10/2024
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Utiliser les fonctions statistiques intégrées
Améliorez vos compétences en matière de reporting grâce aux fonctions statistiques intégrées de Tableau.Effectuer une analyse EDA et créer des modèles de régression
Grâce à l'analyse par glisser-déposer, vous apprendrez à effectuer des analyses exploratoires univariées et bivariées et à créer des modèles de régression pour identifier les tendances cachées.Appliquer les techniques d'apprentissage automatique
En travaillant avec des ensembles de données réels, vous utiliserez également des techniques d'apprentissage automatique telles que le regroupement et la prévision. Il est temps d'approfondir l'analyse de vos données.Prérequis
Introduction to Tableau1
Analyse exploratoire univariée
L’analyse exploratoire des données, ou EDA, est une étape fondamentale de toute recherche de données. Obtenir un premier aperçu de vos données est simple dans Tableau : vous créerez et interpréterez des tableaux, des diagrammes en barres, des histogrammes et des boîtes à moustaches en un rien de temps !
2
Mesures de dispersion et intervalles de confiance
Dans ce chapitre plus conceptuel, vous approfondirez l’usage des différentes mesures de tendance centrale et de dispersion, ainsi que leur mise en œuvre dans Tableau. Vous verrez comment utiliser la carte récapitulative, la différence entre échantillon et population, et comment la variance, l’écart type et les intervalles de confiance peuvent être calculés et visualisés.
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Analyse exploratoire bivariée
Il est temps d’examiner deux variables à la fois. Décrire la relation entre deux variables, ou faire une régression, est un excellent moyen de repérer des tendances dans vos données. Vous apprendrez à trouver la meilleure ligne de tendance, à décrire le modèle de tendance et à prédire de futures observations, avec des données de dinosaures !
4
Prévision et clustering
Dans ce dernier chapitre, vous explorerez deux techniques statistiques plus avancées : la prévision et le clustering. La prévision vous aide à détecter des motifs récurrents dans vos séries chronologiques et à anticiper leur évolution future. Avec le clustering, vous pouvez déceler des structures dans des données non étiquetées, ce qui vous permet de segmenter votre jeu de données pour mettre au jour des informations cachées.
Techniques statistiques dans Tableau
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