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Página inicialTableauStatistical Techniques in Tableau

Statistical Techniques in Tableau

Take your reporting skills to the next level with Tableau’s built-in statistical functions.

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4 Horas18 Videos52 Exercicios
9.024 AprendizesTrophyDeclaração de Realização

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Descrição do Curso

Use Built-in Statistical Functions

Take your reporting skills to the next level with Tableau’s built-in statistical functions.

Perform EDA and Create Regression Models

Using drag and drop analytics, you'll learn how to perform univariate and bivariate exploratory data analysis and create regression models to spot hidden trends.

Apply Machine Learning Techniques

Working with real-world datasets, you’ll also use machine learning techniques such as clustering and forecasting. It’s time to dig deeper into your data!
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  1. 1

    Univariate exploratory data analysis

    Grátis

    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!

    Reproduzir Capítulo Agora
    Welcome to the course!
    50 xp
    Interpreting histograms
    100 xp
    EDA in Tableau: tables and bar plots
    50 xp
    Superstore data: table
    100 xp
    Superstore data: bar plot
    100 xp
    EDA in Tableau: histograms
    50 xp
    Superstore data: histogram promo
    100 xp
    Superstore data: histogram bin size
    100 xp
    Box plots and distribution characteristics
    50 xp
    Which visualization should you choose?
    100 xp
    EDA in Tableau: box plots
    50 xp
    Superstore data: boxplot
    100 xp
    Superstore data: compare box plots
    100 xp
  2. 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.

    Reproduzir Capítulo Agora
  3. 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!

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  4. 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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Colaboradores

Collaborator's avatar
Sara Billen
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Hadrien Lacroix
Maarten Van den Broeck HeadshotMaarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

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