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コースの説明
時系列は私たちの身の回りにあふれています。Twitterへの投稿や、金融市場の日々の変動など、これらはすべて分析が必要な時系列データの一例です。 このコースでは、時系列データの分類、処理、分析方法を学びます。分析のプロフェッショナルを目指す方にとって、必須の内容です。
時系列データの力を発見しよう
まずは基礎から始め、さまざまな種類の時系列データと、それを分析するための分析手法について学びます。 基礎を身につけた後は、単変量および多変量の可視化に向けて、時系列データを再フォーマットする方法を学びます。データ準備 & 時系列
誰もがデータを分析したいと思っていますが、同時にデータをきちんと整理することも重要です。 Tableauの日時関数を使って時系列データをクリーンアップし、関心のあるさまざまな時間の文脈に基づいてデータを再構成する方法を学びます。 さらに、これらの計算を自動化するためにLODを活用する方法についても詳しく学びます！時系列データの分析
このコースの最後のパートでは、Z値などの統計的手法について学び、Tableauで独自の異常検知フィールドを作成し、トレーディング会社にとって最適なアービトラージ機会を特定できるようになります。 時系列とは何か、その扱い方、そしてさらに重要なこととして、統計的手法を用いて説得力のあるストーリーを伝える方法を学びます。 さっそく始めましょう！前提条件
カリキュラム
コース概要
1
Tableauでの時系列分析入門
この章では、まず存在するさまざまな時系列のタイプと、それを分析するための手法を理解するところから始めます。基礎概念を押さえたうえで、単変量および多変量の可視化に向けて、時系列データの整形方法を学びます。
2
時系列分析のためのデータ準備
誰もがデータを分析したいと思いますが、重要なのはデータがクリーンであることです。この章では、Tableauに備わっている日付関数を使って時系列データをクレンジングし、関心のある時間的な文脈にあわせてデータの形を変え、分割し、再結合する方法を学びます。さらに、季節性、トレンド分析、異常検知の概念にも踏み込みます。
3
Tableauのウィンドウ関数と移動平均
最終章では、ウィンドウ関数の活用とZ値のような統計手法を学び、トレーディング企業における最適なプライシングの裁定機会を見つけるための独自の異常分類器を作成します。章の後半では、複数の異常検知手法を比較し、時系列の取り扱いと分析に幅広く対応できるようにします。
Tableauで学ぶ時系列分析
コース修了
