Prévision et analyse des séries chronologiques dans le Tableau - code codeur
Voulez-vous savoir comment gérer les séries chronologiques dans le Tableau?
Voulez-vous utiliser la fonction de prévision Tableaus pour obtenir de grands visualisations?
Ou vous voulez sans doute savoir comment ajouter des fonctionnalités de prévision supplémentaires comme des modèles ARIMA à Tableau?
données à base de temps a ses propres règles et implications. Nous allons en discuter dans le Tableau. Très souvent, les données de séries chronologiques est utilisé pour regarder vers l'avenir. La prévision est le nom du jeu ici. Heureusement, offre un outil Tableau de prévision de lissage exponentiel, que nous allons bien sûr explorer.
Alors qu'est-ce que vous allez apprendre dans le cours?
Nous commençons par les connaissances générales que vous devez travailler avec des données de séries chronologiques. En particulier les rôles de données. Nous allons ensuite discuter des moyennes mobiles qui sont largement utilisés dans l'analyse des séries chronologiques. Et nous ferons un peu de temps le filtrage basé. Nous allons bien sûr écrire nos propres fonctions, nous allons créer des paramètres et vous aussi en apprendre davantage sur les fonctions à base de temps Tableau a à offrir. Chacune de ces choses seront appliquées avec des exercices.
Telle est la première section, après que nous allons avec tablons sur Tableau. cela signifie que le lissage exponentiel. Je vais vous montrer comment lire les résultats que vous obtenez et comment modifier manuellement les paramètres de prévision.
C'est une façon de prévision dans le Tableau, mais il existe une alternative avancée. Vous pouvez utiliser R à partir de Tableau pour réaliser la modélisation des prévisions avancées que nous apprendrons dans la dernière partie du cours.
Alors, comment mieux vous préparer à ce cours?
Eh bien, je construit le cours pour les personnes qui connaissent déjà un peu Tableau. Vous devriez être en mesure d'obtenir des données dans Tableau et pour vous orienter dans l'interface. Vous devez connaître les bases déjà. De cette façon, nous pouvons nous concentrer sur les séries chronologiques et les prévisions et nous ne perdons pas de temps précieux sur les choses de base que vous savez peut-être.
Vous n'avez pas besoin de compétences en R, bien qu'il soit un avantage. Les méthodes décrites dans la dernière section sont expliqués d'une manière afin que vous puissiez suivre facilement le long.
J'espère que vous apprécierez ce cours - ne pas oublier d'ajouter à votre CV, de sorte que les ressources humaines sait que vous vous entraînez sur les dernières technologies. compétences précieuses sont certainement un booster de carrière.
Quels sont les spectateurs ciblés?
- professionnels des sciences de données
- Le personnel du renseignement d'affaires
- Les personnes travaillant dans des postes liés visualisation des données
- Tout le monde intéressé par la visualisation des données de séries chronologiques et prévisions