Tableau回归分析和时间序列分析

最新推荐文章于 2024-07-12 12:58:01 发布
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本课程总结了如何使用超市数据进行销售额的时间序列分析，通过线性回归模型预测未来13个月的销售额，采用累加+累加预测模型，评估模型预测效果。

课程总结
课程视频链接

第14课作业：
使用超市数据，分析销售额随月份变化的情况，添加线性回归模型，并将模型公式以添加区域注释的方式添加到图形空白区域，
再通过时间序列分析，通过每月的销售额预测13个月的销售额数据，（提示：预测模型选择：累加+累加），
将模型预测评价作为参数添加到说明中，导出图像。

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答案：
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Tableau学习笔记①③终（回归分析、时间序列分析）
weixin_45994391的博客
04-25 1031
一、回归分析 回归分析：本质上是讲存在及可能存在的相关关系的变量拟合成直线或者曲线。据此，我们一方面可以总结出已有数据的规律和特征，另一方面还可以预测数据。 1. 线性回归模型及参数解释 简单的线性回归模型 步骤： ①人工服务接听量->列，呼入案头总时长->列；分析->取消聚合度量 ②添加回归分析：直接右键->趋势线->显示趋势线 回归方程如上，R值越大越好，越大越拟合越有关联性，p值越小越好，p值决定了可信程度 添加趋势线的几种方法： 直接右键-&gt
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06-05 2239
5.3.4 时间序列分析时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法（如非线性最小二乘法）进行预测的方法。时间序列分析常用在企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境污染控制等方面。时间序列分析法是根据过去的变化预测未来的发展，前提是假定事物的过去延续到未来。时间序列分析，正是根据客观事物发展的连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测未来的发展趋势。...
快速入门Tableau系列 | Chapter14入门最终章【回归分析和时间序列分析】
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03-23 6417
41、回归分析 回归分析：本质上是讲存在及可能存在的相关关系的变量拟合成直线或者曲线。据此，我们一方面可以总结出已有数据的规律和特征，另一方面还可以预测数据。 1、简单的线性回归模型 步骤： ①人工服务接听量->列，呼入案头总时长->列；分析->取消聚合度量 ②添加回归分析：直接右键->趋势线->显示趋势线 ...
时间序列预测实践教程
05-08
该教程通过一个简单的实例浅显的描述了时间序列预测的常用方法。选用的方法是EXCEL的插件XLMiner，简单易上手，是新手入门的好帮手。
Tableau学习——回归分析、时间序列分析
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03-20 942
数据下载链接:https://pan.baidu.com/s/1F0V2bvGOLIcM0PgQ1z_BHA?（2）工作区右键——预测（日期类型不能错，都得是度量类型），默认为自动预测，意义不大。预测按钮为灰色，可能原因如下，因为跟时间有关，所以时间类型肯定很重要。（1）导入数据并将时间改为具体的天数，不能是维度，否则不能预测。P值：越小越好，决定了系数（15.9995）的可信程度。（4）查看预测的质量等模型参数再来进行自定义的调整。R平方值：越大越好，表示拟合优度。（3）预测选项可以进行自定义编辑。
tableau回归分析与时间序列分析 - 17
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m0_46926492的博客
07-12 528
回归分析与时间序列分析 1. 回归分析1.1 线性回归绘制1.1.1 导入数据1.1.2 基本绘制1.1.3 趋势线显示-方法一1.1.4 趋势线显示-方法二1.1.5 趋势线显示-方法三1.1.6 添加区域注释1.2 指数回归绘制1.2.1 创建字段1.2.2 异常区分1.2.3 创建参数1.2.4 异常区分字段修改1.2.5 显示控件1.2.6 设置参考线1.3 幂回归绘制1.3.1 基本创建1.3.2 结果1.4 多项式回归绘制1.4.1 基本创建1.4.2 结果2.时间序列分析2.1 时
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1.回归分析 1.1线性回归模型及参数解释 回归分析是将可能存在相关关系的变量拟合成直线或者曲线，然后据此一方面总结已有数据的规律和特征，另一方面预测数据。 导入数据“人工坐席接听数据.xlsx” 在工作表1，将【人工服务接听量】放入【列】，将【呼入案头总时长(秒)】放入【行】。 点击【分析】，取消【聚合度量】的勾选。 第一种添加趋势线方式 选择【整个视图】，右击图表——【趋势线】——【显示趋势线】。这样就添加好了线性回归模型。 将鼠标悬浮在趋势线上，会出现提示框。 参数解释 线性回归就是一次方程，比
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文章目录 1、回归分析 1.1 线性回归模型及参数解释 1.2 构建其他回归分析模型 2、时间序列分析 2.1 创建人工服务接听量预测曲线 2.2 预测选项设置 2.3 预测模型评价 1、回归分析 1.1 线性回归模型及参数解释 1.2 构建其他回归分析模型 对数： 指数： 幂： 多项式： 2、时间序列分析 2.1 创建人工服务接听量预测曲线 2.2 预测选项设置 2.3 预测模型评价 ...
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