课程介绍

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课程大纲

1.0 Tableau实战进阶篇课程内容介绍

1.1 为什么要学Tableau

1.2 Tableau的产品体系

1.3 Tableau的安装与激活

1.4 十分钟Tableau快速入门

2.1 案例需求分析

2.2 文本格式数据文件的读取

2.3 其他格式本地数据文件的读取

2.4 读取时自动清理非标准格式数据

2.5 数据透视表方式读取数据文件

2.6 并集文件和拼接文件

2.7 编辑和整理数据

2.8 维度和度量

2.9 统计表的基本类型与绘制

2.10 泰坦尼克数据的表格分析

2.11 统计图的基本类型与绘制

2.12 泰坦尼克数据的图形分析

3.1 案例需求分析

3.2 Tableau的数据连接和数据源

3.3 Tableau新款数据模型麻烦了解一下

3.4 Tableau多表数据连接的三种处理方式

3.5 基于SQL和复杂表连接的数据库读取

3.6 多个数据源的融合

3.7 远程数据的本地提取与保存

3.8 用汇总方式实现Top表

3.9 用数据提取和汇总的方式实现Top表

3.10 使用筛选器

3.11 用参数实现变长列表

3.12 巧用复杂表计算

4.1 进一步的需求分析

4.2 刻度轴及其编辑操作

4.3 多度量与组合图形

4.4 维度分层与维度钻取

4.5 集合的使用

4.6 绘制统计地图

4.7 绘制工作表

4.8 构建仪表板

4.9 仪表板的图表联动

4.10 让仪表板的显示更丰富

5.1 案例需求分析

5.2 为已有数据源增加数据

5.3 用数据解释自动分析数据

5.4 用参考线、参考区间和箱图监测异常值

5.5 用参数动态切换所考察的变量

5.6 对散点图进行回归分析

5.7 用树图和词云展示开放题结果

5.8 对指数做趋势预测

5.9 对案例做聚类分析

6.1 分析结果的离线发布

6.2 分析结果的在线发布

6.3 如何将Tableau图表与PPT结合使用

6.4 图表模板的应用方法

7.1 表计算1

7.2表计算2

7.3 LOD1

7.4 LOD2

7.5 集动作

7.6 参数动作

7.7 Tableau如何外接Python环境（上）

7.8 Tableau如何外接Python环境（下）
3.2 数据横向和纵向合并

3.3 数据文件排序

3.4 数据文件分类汇总

3.5 数据文件加权

3.6 重组数据文件结构

4.1汇总分析

4.2 频数分析

4.3 描述性分析

4.4 探索性分析

4.5 列联表分析

5.1 假设检验

5.2 平均值检验

5.3 单样本T检验

5.4 两独立样本检验

5.5 两配对样本检验

5.6 二项分布检验

5.7 卡方检验

6.1 方差分析

6.2 单因素方差

6.3 多因素方差

7.1 相关和回归介绍

7.2 偏相关分析

7.3 简单相关分析

7.4 一元和Logstic回归

7.5 二元逻辑回归演示

8.1 缺失值处理应用

8.2 缺失值估计法

8.3 回归法和最大似然法

8.4 缺失值处理法

8.5 特征法处理

9.1 异常值概述

9.2 异常值原因及检验

9.3 检验单变量

9.4 检测多变量

9.5 减少异常值的方案

10.1 条形图

10.2 散点图

10.3 饼图应用

10.4 绘制直方图与使用图表固定器

11.1 主成分分析应用

11.2 因子分析介绍及应用

12.1 Kmeans聚类分析

12.2 聚类分析案例

13.1 时间序列预处理

13.2 时间序列案例

14.1 信度分析概述

14.2 信度分析案例

14.3 古典多维尺度分析

14.4 最优多维尺度分析

15.1 生存分析概述

15.2 life tab分析概述

15.3 寿命表SPSS实现

15.4 K-M分析

15.5 COC回归分类

15.6 COC回归归类案例