Tableau-回归、预测

最新推荐文章于 2024-03-20 17:46:07 发布
原创 最新推荐文章于 2024-03-20 17:46:07 发布 · 2.2k 阅读 · 7 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了使用Tableau进行回归分析和预测的方法。通过R值评估模型拟合度，高R值表示更好的拟合效果。此外，介绍了如何编辑拟合线条以优化预测模型。

文章目录


在这里插入图片描述

回归

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述R值越大，拟合度越好
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
点击拟合线条，然后可以编辑
在这里插入图片描述

预测

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

最低0.47元/天 解锁文章
Tableau可视化数据分析60讲-Tableau预测及趋势线 Python
JieLun_C的博客
09-20 573
在本文中，我们将学习如何使用Tableau和Python进行数据可视化和预测分析。我们将探讨如何使用Tableau创建可视化图表，并使用Python编写代码来生成预测和趋势线。
tableau回归分析与时间序列分析 - 17
最新发布
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
【Tableau】chapter14-回归与预测（个人学习笔记）
清朔shimmer
02-17 662
----课时作业 1、回归 将数据放入行和列，取消聚合度量，第一种方法时在图像右键选择趋势线——>添加趋势线（默认添加线性），第二种是分析菜单中选择趋势线添加，第三种是左侧菜单栏选择分析进行添加趋势线 回归方程如上，R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 描述趋势线中内容如下： 编辑中可以选择其他类型趋势模型 2、时间序列 放入数据 和回归较...
如何使用Tableau进行预测分析
adbandon的博客
03-11 5623
基于时间序列的数据预测分析想必很多小伙伴都有所接触，比如每年双11的销售额预测，股市走势的推测等等。 对于大部分小伙伴来说，预测分析是一个比较复杂的模型问题。但是，使用Tableau在此类问题上，我们不需要掌握复杂的手动建模，就可以轻松实现这一功能。 本文简单介绍Tableau的预测功能 我们之前介绍过，基于时间序列的分析与展现，一般选择使用折线图。 所谓预测分析，也就是基于过去一段时间的数据，分析其走势、波动规律，使用模型来捕捉数据的演变趋势或季节性规律，并将数据外推到未来。 因此，我们使用Tablea
快速入门Tableau系列 | Chapter14入门最终章【回归分析和时间序列分析】
不温卜火
03-23 6415
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 ...
Tableau学习11——回归分析和时间序列分析
积一时之步，臻千里之遥程
03-30 1851
1.回归分析 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
Tableau中使用R语言做----回归分析图像
查数菇乐园
04-20 1036
关于如何配置链接Tableau和R https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41744624/article/details/105634247 看一个栗子： 图中重点展示的部分有： H: Infant mort/1k live births：预测变量–x H: Life exp (years)：响应变量–y Above Trend Line?：判定函数 关于回归函数 lm...
Tableau学习笔记①③终（回归分析、时间序列分析）
weixin_45994391的博客
04-25 1030
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
Tableau 超市经典案例之预测分析（二）
程志伟的博客
09-14 1467
关注微信公共号：小程在线 关注优快云博客：程志伟的博客 由于各个地区地理、 文化、 政治、 语言、 风俗、 宗教不同， 消费者也有很大差异， 因此企业必须正视各地区的差异性， 实事求是、 因地制宜， 有针对性地制定经营战略和营销推广策略。 在本案例中， 我们可以通过该超市2012年至2015年各个地区的销售额预测2016年的销售额。 二、区域销售预测 操作步骤：1.将维度下的“订单日期”拖放到列功能区， 频率调整为季度。 2.将维度下的“...
Tableau数据分析笔记-Chapter14线性回归、时间序列分析
weixin_46070656的博客
10-24 2984
Tableau数据分析-Chapter14线性回归、时间序列分析 回归分析 线性回归模型及参数解释 构建其他回归分析模型 时间序列分析 创建人工服务接听量预测曲线 预测选项设置 预测模型评价 回归分析 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
使用Excel数据分析工具进行多元回归分析
01-07
使用Excel数据分析工具进行多元回归分析
Tableau14——回归分析与时间序列分析
金亮的博客
10-24 520
使用Tableau做回归分析和时间序列分析
Tableau学习——回归分析、时间序列分析
qq_47966193的博客
03-20 938
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 十四、回归分析与时间序列分析
zilongxuan008的博客
06-30 3599
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
【Tableau 设计提示15】-有关预测提示的八大技巧
张国荣家的弟弟
03-04 1067
文章目录1 - 显示N个月并预测所有未来值。2 - 消除预测中的实际与预测距离3 - 从预测中删除灰背景色4 - 将预测设置为统一颜色5 - 从预测中删除预测预测间隔7 - 使用预测扩展 X 轴。8.了解描述预测 1 - 显示N个月并预测所有未来值。 您是否曾经遇到过这样的情况，即您只想查看过去两三个月的实际数据，但查看基于完整实际值的预测？ 这个有几个小技巧。使用参数来计算数据中每个日期与最大日期的差值。然后，将该计算用作属性来创建新的实际值行，并在使用"显示预测"之前隐藏完整的实际值行。 类似于这种：
Tableau回归分析和时间序列分析
ljm_99的博客
08-24 1326
课程总结 课程视频链接
关于R与tableau的集成----回归
u013946794的专栏
12-25 4754
关于R与tableau的集成----回归 背景：利用R的算法结合tableau报表作图的优势，做出灵活性的图形。 1.连接Rserve() 2.结果图中颜色区分在回归线的上下方。y=b+alnx，其中x=H..Life.exp..years.,y=H..Infant.mort.1k.live.births，a=Coefficient，b=Intercept ---tableau av
使用TabPy将时间序列预测与Tableau进行集成
deephub
05-21 3748
在这篇文章中，我们将特别关注时间序列预测。 我们将使用三个时间序列模型，它们是使用python建立的超级商店数据集(零售行业数据)。我们将使用jupyter notebook 来构建我们的python代码，然后转移到Tableau。 本文旨在演示如何将模型与Tableau的分析扩展集成，并使其无缝使用。 为什么Tableau?因为我喜欢它，而且我不能强调它是多么容易探索你的数据。（译者注：我个人也认为Tableau是最强的可视化工具） 让我们从数据开始: #importing libraries impor
Tableau进行时间序列、线性回归
王樰沫
10-26 3092
Tableau进行时间序列、线性回归一、线性回归第一步，打开“全球超市订单数据.xlsx”；第二步，生成折线图。将“订购日期”放入列，选择“月，”“销售额”放入行；第三步，构建趋势线。在图中，右击，选择“显示趋势线”；第四步，显示趋势线公式。首先，点击趋势线，右击，选择“描述趋势线”；然后，复制里面的公式；接着，点击图，右击，选择“添加注释”--“区域”，在新出现的窗口中粘贴刚刚复制的公式，调整区...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值