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。

 28 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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