Kurs
Tableau'da İstatistiksel Teknikler
Orta SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 10.2024
TableauProbability & Statistics4 sa18 video52 Egzersiz4,300 XP14,663Başarı Belgesi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?
İşletmeler için deneyinKurs Açıklaması
Yerleşik İstatistiksel İşlevleri Kullanma
Tableau'nun yerleşik istatistiksel işlevleriyle raporlama becerilerinizi bir üst düzeye taşıyın.EDA gerçekleştirin ve regresyon modelleri oluşturun
Sürükle ve bırak analitiğini kullanarak, tek değişkenli ve iki değişkenli keşifsel veri analizi yapmayı ve gizli eğilimleri tespit etmek için regresyon modelleri oluşturmayı öğreneceksiniz.Makine Öğrenimi Tekniklerini Uygula
Gerçek dünya veri kümeleriyle çalışırken, kümeleme ve tahmin gibi makine öğrenimi tekniklerini de kullanacaksınız. Verilerinizi daha derinlemesine incelemenin zamanı geldi!Önkoşullar
Introduction to Tableau1
Tek değişkenli keşifsel veri analizi
Keşifsel veri analizi (EDA), veri çalışması yaparken temel bir adımdır. Tableau’da verilerinden ilk içgörüleri almak çok kolay: kısa sürede tablolar, çubuk grafikler, histogramlar ve kutu grafikleri oluşturup yorumlayacaksın!
2
Yayılım ölçüleri ve güven aralıkları
Bu daha kavramsal bölümde, farklı merkezi eğilim ve yayılım ölçülerinin kullanımına ve bunların Tableau’da nasıl kullanılacağına daha derinlemesine dalacaksın. Özet kartının kullanımını, örneklem ile ana kütle arasındaki farkı, ayrıca varyans, standart sapma ve güven aralıklarının nasıl hesaplanıp görselleştirilebileceğini öğreneceksin.
3
İki değişkenli keşifsel veri analizi
Şimdi aynı anda iki değişkene bakma zamanı. İki değişken arasındaki ilişkiyi tanımlamak, yani regresyon, verindeki eğilimleri yakalamanın harika bir yoludur. Dinozor verilerini kullanarak en iyi eğilim çizgisini nasıl bulacağını, eğilim modelini nasıl tanımlayacağını ve gelecekteki gözlemleri nasıl tahmin edeceğini öğreneceksin!
4
Tahminleme ve kümeleme
Bu son bölümde iki daha ileri düzey istatistiksel tekniği keşfedeceksin: tahminleme ve kümeleme. Tahminleme, zaman serisi verilerindeki yinelenen kalıpları saptamana yardımcı olur ve bu kalıpların gelecekte nasıl değişeceğini öngörebilir. Kümeleme ile etiketlenmemiş verilerdeki kalıpları bulabilir, veri kümeni dilimleyip ayrıştırarak gizli içgörüleri ortaya çıkarabilirsin.
Tableau'da İstatistiksel Teknikler
Kurs Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun
Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Tableau'da İstatistiksel Teknikler eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin
Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.