Curso
Técnicas estatísticas no Tableau
IntermediárioNível de habilidade
Atualizado 10/2024
TableauProbability & Statistics4 h18 vídeos52 Exercícios4,300 XP14,678Declaração de realização
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Experimente para EmpresasDescrição do curso
Use funções estatísticas integradas
Leve suas habilidades de criação de relatórios para o próximo nível com as funções estatísticas integradas do Tableau.Faça uma análise de EDA e crie modelos de regressão
Usando análises de arrastar e soltar, você vai aprender a fazer análises exploratórias de dados univariadas e bivariadas e criar modelos de regressão para identificar tendências ocultas.Aplique técnicas de machine learning
Trabalhando com conjuntos de dados reais, você também vai usar técnicas de machine learning, como agrupamento e previsão. É hora de explorar melhor seus dados!Pré-requisitos
Introduction to Tableau1
Análise exploratória de dados univariada
A análise exploratória de dados, ou EDA, é uma etapa fundamental em pesquisas com dados. Obter os primeiros insights do seu conjunto de dados é fácil no Tableau: você vai criar e interpretar tabelas, gráficos de barras, histogramas e box plots em pouco tempo!
2
Medidas de dispersão e intervalos de confiança
Neste capítulo mais conceitual, você vai se aprofundar no uso de diferentes medidas de tendência central e de dispersão, e em como aplicá-las no Tableau. Você vai aprender sobre o uso do cartão de resumo, a diferença entre amostra e população, e como variância, desvio padrão e intervalos de confiança podem ser calculados e visualizados.
3
Análise exploratória de dados bivariada
Agora é hora de observar duas variáveis ao mesmo tempo. Descrever a relação entre duas variáveis, ou regressão, é uma ótima forma de identificar tendências nos seus dados. Você vai aprender a encontrar a melhor linha de tendência, descrever o modelo de tendência e prever observações futuras — usando dados de dinossauros!
4
Previsão e clustering
Neste último capítulo, você vai explorar duas técnicas estatísticas mais avançadas: previsão e clustering. A previsão ajuda a detectar padrões recorrentes em séries temporais e pode antecipar como esses padrões vão mudar no futuro. Com clustering, você consegue detectar padrões em dados sem rótulos, permitindo fatiar e detalhar seu conjunto de dados para revelar insights ocultos.
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