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Tag: tableau

数据科学的前十个Tableau项目

导言 数据科学的世界有很多具备技术专长的候选人,但只有少数人擅长解决问题。当涉及到有效地沟通和表达这些技能时,有些人天生擅长,而其他人需要随着时间的推移发展这种能力。幸运的是,随着诸如Tableau等工具的出现,您可以访问多种易于可视化的选项。在这个背景下,让我们探讨一下数据科学的前十个Tableau项目。这些项目将提升您的可视化技巧,增强您的问题解决能力,并帮助您向潜在雇主展示您的实践经验。 初学者级Tableau项目示例 如果您正在寻找一些初学者级的Tableau项目,那就不用再找了。这里是一些最简单项目的列表: 患者风险医疗信息看板 在医疗领域的候选人可以使用患者数据分析可能的风险,从而在数据科学中进行预测建模。您最好从收集与特定医院或根据其他任意选择标准相关的患者的基本信息和相关疾病开始。分析可以预测健康风险、特定疾病的发作时间或治疗时间。通过折线图、柱状图和散点图来设计患者风险医疗信息看板。 销售预测分析看板 该项目鼓励初学者级别的数据分析和数据科学,适用于Tableau项目的简历。您可以通过创建或获取关于任何公司各个团队或部门的销售数量等信息继续进行这个类别的项目。使用它来分析并预测下一时期特定物品的销售情况。使用不同的工具来预测值,并根据您的解释提供合理的想法。使用时间序列线图进行销售趋势的展示,使用柱状图进行实际可量化销售的展示,使用趋势线进行分析。 市场营销活动信息看板 您可以使用市场营销数据来分析不同市场营销活动的表现。因此,您可以建议继续某些特定市场营销活动或停止某些市场营销活动。继续使用包含不同数据类型的变量,如问题、段落类型和各种描述。找到其他相关信息,如答案和数量,并进行分析。确保使用趋势分析来描述总结信息以获得更好的理解。您可以使用饼图来展示段落分布,而柱状图则适用于市场营销活动的展示。市场营销活动相关的可视化需求很高。 航班价格分析看板 航空业利用数据可视化。在这个行业中,用于简历的最佳Tableau项目之一是预测航班价格的问题陈述。这个实践项目将是一个晋升的项目,因为它涉及多种数据类型和变量,从而导致特定结果。它还涉及到探索性数据分析和识别隐藏模式,然后实施预测模型。后者可以用散点图来描述和总结,而热力图可以用于价格变化。 犯罪分析看板 另一个涉及多个变量的初学者级项目对于分析趋势和预测是必要的。它也有助于通过了解罪犯的下一步行动来制定策略。请考虑将强度或任何其他增加数据集相关性和解决项目紧迫性的参数加入进来。在可视化数据时,采用树状图,并寻找基于时间段的模式以深入理解。用于相关性的散点图、用于趋势分析的折线图和用于犯罪分布的树状图是犯罪分析看板的常见想法。 空气质量和污染分析看板 该项目解决方案可用于展示经验,并展示环境保护行业的Tableau项目。您可以选择分析与任何特定地区的任何类型的污染或污染物相关的数据集。分析将深入探讨原因并预测适当的措施。它还专注于明确正确的行动。因此,创建的看板可以包含多个图表,如柱状图和折线图等。 中级级别的Tableau项目构思 在申请一些需要一定经验的职位时,考虑以下项目: 股票交易分析仪表板 在市场环境中使用,股票交易分析有助于决策。您可以创建一个包含特定地区当前市场趋势的详细信息的Tableau项目GitHub仪表板。呈现的信息可以通过区域图、趋势图、股票或市场分析、股权等相关信息的蜡烛图或热力图来包括。在这里需要适应经常变化的适当可视化方式。您还可以期望在此领域熟悉大数据量。 全球恐怖主义分析仪表板 通过这个项目所获得的经验和技能将有助于政府工作。创建的可视化工具可以协助制定正确的行动方案,帮助各国对抗恐怖主义,并进行模式识别来策划正确的战略。还涉及使用地图进行更好的识别,然后通过折线图和水平条形图进行表示。 COVID-19分析仪表板 这是另一个实际的、与医疗保健相关的项目,展示了您处理医疗行业的能力。Tableau项目GitHub仪表板可用于对不同地区的预测,并提供实时分析。它已经被用于实际的COVID-19描绘。该可视化工具能够分别显示不同强度和其他不同度量的大数据量的传播情况。对于其他项目构思,您可以使用地理空间图来表示传播情况的可视化效果,使用热力图来表示强度,并使用折线图来表示每日病例。 高级级别的Tableau项目构思…

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数据分析师是一个好职业吗?

根据劳工统计局(BLS)的数据,研究分析师,包括数据分析师的就业预计将在2021年至2031年间增长23%。数据分析职业的显著增长为有抱负的候选人带来了前景。它深刻地影响了向公众提供的服务和产品。作为数据分析师,您必须具备解决问题和分析技能以及计算机科学,统计学和数学的技术知识。该领域为个人和职业增长提供了充足的机会,使您可以与尖端技术一起工作。但是,这个令人兴奋的职业道路究竟包括什么?让我们探讨一下为公司提供数据分析服务的理想候选人所面临的期望。 数据分析师做什么? 数据分析是指从数据中获取信息或分析它以用于业务利益。它提供了关键的质量见解,指导公司的决策过程。工作的职责包括: 收集分析数据。它将涉及通过各种方式发现或收集不同类型的数据。例如,调查,投票,问卷以及跟踪网站上的访客特征。或者,根据要求和可用性,可以购买数据集。 编程语言对前一步骤生成的数据进行清理处理,称为原始数据。名称意味着存在不需要的信息,包括异常值,错误和重复项,需要处理。清理过程旨在提高数据质量并使其可用。 现在需要对数据进行建模,为其提供结构和有组织的表现形式。它还涉及将数据进行分类和其他相关流程,使其可呈现。 因此形成的数据将服务于多种目的。使用将取决于问题陈述,这也将确定解释方法。数据解释主要涉及查找数据中的趋势或模式。 数据的展示同样是一项重要任务,其中最重要的要求是让信息以与预期相同的方式到达观众和相关方。它需要表达和沟通技巧。通常,数据分析师使用图表和图形,随后是报告撰写和信息呈现。 成为数据分析师的原因 有多种原因可以鼓励人们成为数据分析师。最重要的五个原因是: 需求高:数据生成的增加导致了大量未处理的数据。它包含许多公司可以使用的秘密。可以执行任务的个人需求呈指数级增长,标准需求为每年3000个职位。 动态领域:如果您喜欢应对挑战并在克服问题中找到乐趣,则数据分析师工作有很多提供。每天都有新的有趣挑战,这是一个需要分析思维和头脑风暴以提出解决方案的地方。在这个过程中您也可以学到很多,有益于自我提高。 高薪:数据分析师职位的薪资水平很高,值得追求此职业。薪资涨幅根据行业而异,并在某些领域承诺更高的收入和奖金。 通用性:数据分析师的需求不限于特定领域。每个行业都会产生大量数据,并需要根据信息做出逻辑决策。因此,该职位对每个专业化的人士都开放,而不受您的背景或兴趣的限制。 引领职业选择:有技能的数据分析师将为职位和公司带来价值。成长,晋升和额外福利的可能性无处不在。它使您有机会做出改变,领导团队,教导他们,变得有竞争力或塑造劳动力文化。 需求和未来就业趋势 目前数据分析师的需求很高,薪资水平也很好。根据当前数据生成的速度,未来的需求也有望增长。随着新技术的产生和数据收集的便利性,未来肯定会为人才提供新的机会。未来数据分析师的一些预期新职位包括: 解释人工智能的功能和适用性。对新开发功能的质量分析。 在业务运营和数据处理中组合实时分析。它将指导基于逻辑和策略的规划。 生成的数据解释报告需要自我解释和易于解释。数据可视化至关重要,并且该领域具有良好的职业前景。 预计引入增强型分析,其中可以通过ML算法和NLP算法处理复杂数据集。它将是引人入胜且普遍可访问。 发展机器学习和物联网,以确保当前不可能的事情成为可能。 数据分析领域的专业化方向 数据分析岗位提供了特定的工作领域。可以期待的不同专业化方向包括: 风险分析师…

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