コース概要
1日目:
- データ可視化とは何か
- なぜ重要なのか
- データ可視化とデータマイニングの違い
- 人間の認知能力
- HMI(ヒューマン・マシン・インターフェース)
- 一般的な落とし穴
2日目:
- 異なる種類の曲線
- 詳細表示のための曲線
- カテゴリデータのプロット
- 多変量プロット
- データグリフとアイコン表現
3日目:
- データを使用したKPI(主要業績評価指標)のプロット
- RとXチャートの例
- 「もしも」ダッシュボード
- 並列軸の混合
- カテゴリデータと数値データの組み合わせ
4日目:
- データ可視化の異なる側面
- データ可視化が誤解を生む場合
- 隠された傾向
- 学生データのケーススタディ
- 視覚的クエリと領域選択
要求
X-Yグラフ、ヒストグラム、散布図の作成に関する知識と、データの傾向や時系列グラフの一般的な理解が必要です。
お客様の声 (7)
I enjoyed the good real world examples, reviews of existing reports.
Ronald Parrish
コース - Data Visualization
機械翻訳
I liked the examples.
Peter Coleman
コース - Data Visualization
機械翻訳
I liked the examples.
Peter Coleman
コース - Data Visualization
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I am a hands-on learner and this was something that he did a lot of.
Lisa Comfort
コース - Data Visualization
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I really liked the content / Instructor.
Craig Roberson
コース - Data Visualization
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Trainer was enthusiastic.
Diane Lucas
コース - Data Visualization
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Learning about all the chart types and what they are used for. Learning the value of cluttering. Learning about the methods to show time data.
Susan Williams
コース - Data Visualization
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