სტატისტიკასთან დაკავშირებული ფუნქციონალობა უფრო მოთხოვნადია, ვიდრე ოდესმე, მაგრამ Tableau ზოგადად უკეთესია გამოყენების სიმარტივით, ვიდრეანალიტიკური სიმკაცრით. … ეს პოსტი განიხილავს რამდენიმე მარტივ, მაგრამ მძლავრ მახასიათებლებს სტატისტიკური ანალიზისთვის და გთავაზობთ დამატებით რესურსებს, რათა მაქსიმალურად გამოიყენოთ თქვენი მონაცემები სწორი ანალიტიკით.
უნდა იცოდეთ სტატისტიკა Tableau-სთვის?
Tableau-ს შესასწავლად, თქვენ უნდა გქონდეთ მონაცემთა ანალიზისა და ვიზუალიზაციის ძირითადი გაგება. მიუხედავად იმისა, რომ არ გჭირდებათ მონაცემთა ექსპერტი ანალიტიკოსი იყოთ Tableau-ს გამოსაყენებლად, მონაცემების ანალიზის შესახებ ერთი-ორი რამის ცოდნა დაგეხმარებათ შეეჩვიოთ ჟარგონს და გადახედოთ Tableau-ს მიერ შემოთავაზებულ ფუნქციებს.
იყენებს თუ არა მონაცემთა ანალიტიკოსი Tableau?
Tableau Desktop-მა დაიმკვიდრა თავი, როგორც გაბატონებული ინსტრუმენტი, რომელსაც ანალიტიკოსები იყენებენ მონაცემთა დასაკავშირებლად, ურთიერთქმედებისა და ვიზუალიზაციისთვის. … ანალიტიკოსებმა უნდა იცოდნენ, როგორ ეფექტურად შექმნან სხვადასხვა ხედები ან ვიზუალიზაცია და როგორ გაზარდონ Tableau Desktop-ის ჩაშენებული ფუნქციები.
შეიძლება თუ არა Tableau-ს გამოყენება პროგნოზირებადი ანალიტიკისთვის?
Tableau-ს მოწინავე ანალიტიკური ხელსაწყოები მხარდაჭერა დროის სერიების ანალიზს, საშუალებას გაძლევთ აწარმოოთ წინასწარმეტყველური ანალიზი, როგორიცაა პროგნოზირება ვიზუალური ანალიტიკური ინტერფეისის ფარგლებში.
რა არის საუკეთესო ინსტრუმენტი პროგნოზირებადი ანალიტიკისთვის?
აქ არის რვა პროგნოზირებადი ანალიტიკის ინსტრუმენტი, რომლის გათვალისწინება ღირს შერჩევის პროცესის დაწყებისას:
- IBM SPSSსტატისტიკა. თქვენ ნამდვილად ვერ შეცდებით IBM-ის პროგნოზირებადი ანალიტიკის ინსტრუმენტს. …
- SAS Advanced Analytics. …
- SAP პროგნოზირებადი ანალიტიკა. …
- TIBCO სტატისტიკა. …
- H2O. …
- Oracle DataScience. …
- Q კვლევა. …
- Information Builders WEBFocus.
