강의
Tableau에서 배우는 통계 기법
중급기술 수준
업데이트됨 2024. 10.
TableauProbability & Statistics4시간18 동영상52 연습 문제4,300 XP14,647성취 증명서
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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 조건
Introduction to Tableau1
Univariate exploratory data analysis
Exploratory data analysis, or EDA, is a fundamental step when doing data research. Getting the first insights of your data is easy in Tableau: you’ll be creating and interpreting tables, bar plots, histograms, and box plots in no time!
2
Measures of spread and confidence intervals
In this more conceptual chapter, you’ll dive deeper into the use of different measures of center and spread, and how they should be used in Tableau. You’ll learn about the use of the summary card, the difference between sample and population, and how variance, standard deviation, and confidence intervals can be calculated and visualized.
3
Bivariate exploratory data analysis
It's time to look at two variables at a time. Describing the relationship between two variables, or regression, is a great way to spot trends in your data. You'll learn how to find the best trend line, describe the trend model, and predict future observations, using dinosaur data!
4
Forecasting and clustering
In this last chapter, you’ll explore two more advanced statistical techniques: forecasting and clustering. Forecasting helps you detect recurring patterns in your time-series data, and can predict how these patterns will change in the future. With clustering, you’re able to detect patterns in unlabeled data, allowing you to slice and dice your dataset to reveal hidden insights.
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