Schița de curs
Introducere
- Prezentare generală a AWS QuickSight
- Ce este AWS și QuickSight
Noțiuni de bază pentru început cu AWS QuickSight
- Crearea unui cont AWS și QuickSight
- Înțelegerea fluxului de lucru QuickSight
- Navigarea în interfața de utilizare QuickSight
Pregătirea datelor în QuickSight
- Înțelegerea pregătirii datelor în QuickSight
- SPICE vs. interogare directă
- Încărcarea și importul de date în QuickSight
- Lucrul cu coloane și câmpuri
- Înțelegerea câmpurilor calculate, a funcțiilor și a operatorilor
- Adăugarea de câmpuri calculate folosind șiruri de caractere în proiectul nostru
- Extragerea de informații din șiruri de caractere
- Utilizarea funcțiilor condiționale
- Crearea de câmpuri calculate cu valori numerice
- Adăugarea de diferite filtre la un proiect
Analizarea și vizualizarea datelor
- Înțelegerea diferenței dintre pregătirea și analizarea datelor
- Crearea analizei datelor
- Crearea de elemente vizuale
- Înțelegerea dimensiunilor și a măsurilor
- Adăugarea de seturi de date suplimentare
- Formatarea câmpurilor, agregarea și granularitatea câmpurilor
- Formatarea elementelor vizuale
- Crearea unei povești și a unei diagrame în trepte
- Utilizarea filtrelor și a tabelelor
- Adăugarea unui vizual KPI
Exportul și partajarea datelor proiectului
- Înțelegerea reîmprospătării și a reîmprospătării programului
- Exportarea datelor de proiect ca fișiere .csv
- Adăugarea de utilizatori la un cont
- Partajarea setului de date și a analizei
- Crearea și partajarea tablourilor de bord
Utilizarea Databases ca surse de date
- Configurarea unei baze de date
- Pregătirea datelor fictive
- Conectarea QuickSight la o bază de date
- Importarea datelor în SPICE
- Importul datelor ca o interogare
- Importarea câmpurilor calculate și a interogării
- Utilizarea bazelor de date NoSQL
Rezumat și etape următoare
Cerințe
- Cunoștințe de bază și înțelegere a analizei datelor
Audiență
- Analiști de date
- Oricine este interesat de analiza și vizualizarea datelor
Mărturii (4)
Deepthi a fost foarte atentă nevoilor mele, ea știa când să adauge straturi de complexitate și când să se împiedice și să adopte o abordare mai structurată. Deepthi a luat cu adevărat în considerare ritmul meu de lucru și s-a asigurat că am reușit să folosesc noile funcții/unelte pe cont propriu, întâi prin demonstrație, apoi lăsându-mă să recrez elementele cu propria mea mânu, ceea ce a ajutat enorm la încorporarea instruirii. Nu ar putea fi mai mulțumit de rezultatele acestei instruire și de nivelul de experiență al lui Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Curs - IBM Cognos Analytics
Tradus de catre o masina
Distribuiți un exemplu de aplicație
Curs - Alteryx for Data Analysis
Tradus de catre o masina
Expus clar și explicat cu precizie
Harshit Arora - PwC South East Asia Consulting
Curs - Alteryx for Developers
Tradus de catre o masina
Regressia liniară - algoritmul pentru previziunea tendinței
Vincent Ko - UBS
Curs - Data Preparation with Alteryx
Tradus de catre o masina