Forecasting und Zeitreihenanalyse in Tableau - Code-Codierer
Wollen Sie wissen, wie Zeitreihen im Tableau zu behandeln?
Wollen Sie Tableaus Forecasting-Funktion verwenden, um große Visualisierungen zu erhalten?
Oder Sie wollen wahrscheinlich wissen, wie zusätzliche Prognosefunktionen wie ARIMA-Modelle Tableau hinzufügen?
Zeitbasierte Daten hat seine eigenen Regeln und Konsequenzen. Wir werden diese in Tableau diskutieren. Ziemlich häufig Zeitreihendaten werden verwendet, um in die Zukunft zu schauen. Forecasting ist der Name des Spiels hier. Zum Glück Tableau bietet eine exponentielle Glättung Prognose-Tool, das wir natürlich erkunden.
Also, was wollen Sie in den Kurs lernen?
Wir beginnen mit dem allgemeinen Wissen, das Sie brauchen, um mit Zeitreihendaten zu arbeiten. Besonders Rollen Daten. Wir werden dann diskutieren gleitende Durchschnitte, die in der Zeitreihenanalyse weit verbreitet sind. Und wir werden einige Zeit basierte Filterung tun. Wir werden natürlich unsere eigene Funktionen schreiben, werden wir Parameter erstellen, und Sie werden auch über die Zeit basierten Funktionen lernen Tableau zu bieten hat. Jedes dieser Dinge werden mit Übungen erzwungen.
Das ist der erste Abschnitt, nachdem wir mit Tableau prognostiziert werden. das bedeutet, die exponentielle Glättung. Ich werde Ihnen zeigen, wie die Ergebnisse lesen, das Sie erhalten und wie Sie manuell die Prognoseeinstellungen ändern.
Das ist ein Weg der Prognose in Tableau, aber es ist eine fortschrittliche Alternative. Sie können R aus Tableau verwenden, um erweiterte Vorhersage-Modellierung durchführen, wie wir im letzten Abschnitt des Kurses lernen.
So, wie Sie am besten Sie für diesen Kurs vorbereiten?
Nun, ich baute den Kurs für Leute, die schon ein wenig über Tableau wissen. Sie sollten in der Lage sein, Daten in Tableau zu bekommen und sich in der Schnittstelle zu orientieren. Sie sollten bereits die Grundlagen kennen. Auf diese Weise können wir auf Zeitreihen und Prognosen konzentrieren und wir verschwenden keine kostbare Zeit zu den grundlegenden Dinge, die Sie vielleicht schon wissen.
Sie haben keine R Fähigkeiten benötigen, obwohl es ein Vorteil ist. Die Verfahren im letzten Abschnitt beschrieben werden in einer Art und Weise erläutert, so dass Sie leicht folgen können zusammen.
Ich hoffe, dass Sie diesen Kurs genießen - vergessen Sie nicht, es zu Ihrem Lebenslauf hinzufügen, so dass die Humanressourcen wissen, dass Sie sich auf den neuesten Technologien trainieren. Wertvollen Fähigkeiten sind auf jeden Fall eine Karriere-Booster.
Wer ist die Zielgruppe?
- Daten Wissenschaft Profis
- Business-Intelligence-Personal
- Die Menschen in Datenvisualisierung bezogenen Positionen arbeiten
- Jeder interessiert sich für die Datenvisualisierung von Zeitreihen und Prognosen