Tableau에서 배우는 통계 기법

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.

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!

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.