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Tableau में टाइम सीरीज विश्लेषण

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कोर्स विवरण

टाइम सीरीज़ हमारे चारों ओर है; आपने ट्विटर पर जो पोस्ट किया है, से लेकर वित्तीय बाज़ारों में दैनिक उतार-चढ़ाव तक - ये सभी टाइम-सीरीज़ डेटा पॉइंट्स के उदाहरण हैं, जिनका विश्लेषण किया जाना आवश्यक है। इस पाठ्यक्रम में, आप समय श्रृंखलाओं को वर्गीकृत करना, संसाधित करना और उनका विश्लेषण करना सीखेंगे; यदि आप एक एनालिटिक्स पेशेवर के रूप में आगे बढ़ने को लेकर गंभीर हैं, तो यह बिल्कुल आवश्यक है।

समय श्रृंखला की शक्ति की खोज करें

आप मूलभूत बातों से शुरुआत करेंगे, जहाँ आप समय श्रृंखला के विभिन्न प्रकारों के बारे में जानेंगे, साथ ही उनका विश्लेषण करने के लिए विश्लेषणात्मक पद्धतियों के बारे में भी सीखेंगे। मूलभूत बातें समझ लेने के बाद, आप एकविवर और बहुविवर विज़ुअलाइज़ेशन की तैयारी के लिए टाइम सीरीज़ डेटा को पुनः स्वरूपित करना सीखेंगे।

डेटा तैयारी और टाइम सीरीज़

हर कोई डेटा का विश्लेषण करना चाहता है, लेकिन यह भी ज़रूरी है कि हम इसे साफ़ करें। हम Tableau के date functions का उपयोग करके time-series data को साफ़ करना सीखेंगे, जहाँ हम अपनी data को उस अलग-अलग time context के आधार पर reshape करेंगे जिसमें हमारी रुचि है। इसके अतिरिक्त, हम यह भी सीखेंगे कि इन गणनाओं को हमारे लिए स्वचालित करने हेतु LODs का उपयोग कैसे किया जाए!

समय श्रृंखला डेटा का विश्लेषण

इस पाठ्यक्रम के अंतिम भागों में, आप Z-Values जैसी सांख्यिकीय तकनीकों के बारे में जानेंगे, जहाँ आप Tableau में अपने स्वयं के Anomaly detection फ़ील्ड बनाएँगे, ताकि एक ट्रेडिंग कंपनी के लिए सर्वोत्तम arbitrage अवसरों की पहचान कर सकें! आपने टाइम सीरीज़ क्या है, इसे कैसे संभालना है, और उससे भी महत्वपूर्ण, सांख्यिकीय मापों का उपयोग करके एक प्रभावशाली कहानी कैसे सुनानी है, यह सीख लिया होगा। आइए शुरू करें!

पूर्वापेक्षाएँ

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

1

Tableau में टाइम सीरीज विश्लेषण का परिचय

इस अध्याय में, हम पहले मौजूद विभिन्न प्रकार की टाइम सीरीज को समझेंगे, साथ ही उन्हें विश्लेषित करने की विश्लेषणात्मक पद्धतियाँ भी सीखेंगे। जब आप मूलभूत अवधारणाएँ समझ लेंगे, तब आप यूनिवेरिएट और मल्टिवेरिएट विज़ुअलाइज़ेशंस की तैयारी के लिए टाइम सीरीज डेटा को फिर से फॉर्मैट करना सीखेंगे。
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2

टाइम सीरीज विश्लेषण के लिए डेटा तैयारी

हर कोई डेटा का विश्लेषण करना चाहता है, लेकिन डेटा का साफ़ होना जरूरी है। इस अध्याय में, हम Tableau के इनबिल्ट डेट फंक्शंस का उपयोग करके टाइम सीरीज डेटा को क्लीन करना सीखेंगे, जहाँ हम अपनी रुचि वाले अलग-अलग टाइम कॉन्टेक्स्ट के आधार पर डेटा को रीशेप, स्प्लिट और फिर से जॉइन करेंगे। इसके अलावा, हम सीज़नैलिटी, ट्रेंड विश्लेषण और एनोमली डिटेक्शन की अवधारणाओं में गहराई से जाएँगे!
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3

Tableau में विंडोइंग फंक्शंस और मूविंग एवरेज

इस अंतिम अध्याय में, आप विंडो फंक्शंस और Z-Values जैसी सांख्यिकीय तकनीकों की ताकत के बारे में सीखेंगे, जहाँ आप एक ट्रेडिंग कंपनी के लिए बेहतर प्राइसिंग आर्बिट्रेज़ अवसर पहचानने हेतु अपने खुद के एनोमली क्लासिफायर बनाएँगे! इस अध्याय के दूसरे हिस्से में, हम कई एनोमली डिटेक्शन तकनीकों की तुलना करेंगे, जिससे आप टाइम सीरीज के ट्रीटमेंट और विश्लेषण के लिए विविध तरीकों से लैस हो जाएँगे!
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