Phân tích chuỗi thời gian trong Tableau

Dữ liệu chuỗi thời gian xuất hiện ở khắp mọi nơi; từ bài đăng bạn đã chia sẻ trên Twitter cho đến những biến động hàng ngày trên thị trường tài chính – tất cả đều là ví dụ về các điểm dữ liệu chuỗi thời gian cần được phân tích. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách phân loại, xử lý và phân tích chuỗi thời gian; đây là kỹ năng không thể thiếu nếu bạn thực sự muốn nâng cao trình độ chuyên môn trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

Khám phá sức mạnh của chuỗi thời gian

Bạn sẽ bắt đầu với những kiến thức cơ bản, nơi bạn sẽ tìm hiểu về các loại chuỗi thời gian khác nhau hiện có, cũng như các phương pháp phân tích để phân tích chúng. Khi bạn đã nắm vững các kiến thức cơ bản, bạn sẽ học cách định dạng lại dữ liệu chuỗi thời gian để chuẩn bị cho việc trực quan hóa đơn biến và đa biến.

Chuẩn bị dữ liệu & Chuỗi thời gian

Ai cũng muốn phân tích dữ liệu, nhưng việc làm sạch dữ liệu cũng rất quan trọng. Chúng ta sẽ tìm hiểu cách làm sạch dữ liệu chuỗi thời gian bằng cách sử dụng các hàm ngày tháng của Tableau, qua đó định hình lại dữ liệu dựa trên các bối cảnh thời gian mà chúng ta quan tâm. Ngoài ra, chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết về cách sử dụng LODs để tự động hóa các phép tính này cho chúng ta!

Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian

Trong những phần cuối của khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu về các kỹ thuật thống kê như Z-Values, nơi bạn sẽ tự tạo các trường phát hiện bất thường trong Tableau để xác định các cơ hội kinh doanh chênh lệch giá tối ưu cho một công ty giao dịch! Bạn sẽ tìm hiểu về chuỗi thời gian là gì, cách xử lý chuỗi thời gian, và quan trọng hơn, cách sử dụng các phép đo thống kê để kể một câu chuyện có sức ảnh hưởng. Cùng bắt đầu khám phá nào!