이 강의들을 수강한 후, 전문적인 시각화와 대시보드를 자신 있게 만들 수 있게 되었습니다
Shoebur Rahman구매 담당자, Giz Bangladesh
강의 설명
내장 통계 함수 사용하기
Tableau의 내장 통계 함수를 활용해 보고 기술을 한 단계 끌어올리세요.EDA를 수행하고 회귀 모델을 생성하기
드래그 앤 드롭 분석을 사용하여 단변량 및 이변량 탐색적 데이터 분석을 수행하고 회귀 모델을 만들어 숨겨진 추세를 찾아내는 방법을 배우게 됩니다.머신 러닝 기법 적용
실제 데이터세트를 다루면서 클러스터링과 예측 같은 머신 러닝 기법도 활용하게 됩니다. 데이터를 더 깊이 파고들 시간입니다!선수 과목
커리큘럼
강의 개요
1
단변량 탐색적 데이터 분석
탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터 연구의 핵심 단계입니다. Tableau에서는 처음 인사이트를 얻기가 쉽습니다. 금세 표, 막대그래프, 히스토그램, 상자 그림을 만들고 해석할 수 있어요!
- 강의에 오신 것을 환영합니다!50 XP
- 히스토그램 해석하기100 XP
- Tableau에서의 EDA: 표와 막대 그래프50 XP
- 슈퍼스토어 데이터: 표100 XP
- Superstore 데이터: 막대 그래프100 XP
- Tableau에서 하는 EDA: 히스토그램50 XP
- Superstore 데이터: 히스토그램 프로모션100 XP
- Superstore 데이터: 히스토그램 구간 크기100 XP
- 상자 그림과 분포 특성50 XP
- 어떤 시각화를 선택해야 할까요?100 XP
- Tableau에서 하는 EDA: 상자 그림50 XP
- Superstore 데이터: 상자 그림100 XP
- Superstore 데이터: 상자그림 비교하기100 XP
2
산포도 지표와 신뢰구간
이 장에서는 개념을 한층 더 깊게 다룹니다. 중심 경향과 산포도의 다양한 지표를 Tableau에서 어떻게 활용해야 하는지 배웁니다. 요약 카드 사용법, 표본과 모집단의 차이, 분산·표준편차·신뢰구간을 계산하고 시각화하는 방법을 익히게 됩니다.
3
이변량 탐색적 데이터 분석
이제 한 번에 두 변수에 주목해 볼까요? 두 변수의 관계를 설명하는 회귀는 데이터에서 추세를 찾는 훌륭한 방법입니다. 공룡 데이터를 사용해 최적의 추세선을 찾고, 추세 모델을 설명하며, 앞으로의 관측값을 예측하는 방법을 배웁니다!
4
예측과 클러스터링
마지막 장에서는 더 고급 통계 기법 두 가지, 예측과 클러스터링을 살펴봅니다. 예측은 시계열 데이터에서 반복 패턴을 찾아내고, 앞으로 그 패턴이 어떻게 변할지 가늠하게 해 줍니다. 클러스터링을 사용하면 비라벨 데이터의 패턴을 탐지하여, 데이터셋을 여러 관점에서 분할해 숨은 인사이트를 드러낼 수 있어요.
Tableau에서 배우는 통계 기법
강의
완료
