Kurzusleírás
Bevezetés
- A AWS QuickSight áttekintése
- Mi az AWS és a QuickSight
Kezdő lépések: AWS QuickSight
- AWS- és QuickSight-fiók létrehozása
- A QuickSight munkafolyamat megértése
- Navigálás a QuickSight felhasználói felületén
Adatok előkészítése a QuickSightban
- Az adatok előkészítésének megértése a QuickSightban
- SPICE vs. közvetlen lekérdezés
- Adatok feltöltése és importálása a QuickSightba
- Munka oszlopokkal és mezőkkel
- A számított mezők, függvények és operátorok megértése
- Számított mezők hozzáadása karakterláncok használatával projektünkhöz
- Információk kinyerése karakterláncokból
- Feltételes függvények használata
- Számított mezők létrehozása számértékekkel
- Különféle szűrők hozzáadása egy projekthez
Adatok elemzése és megjelenítése
- Az adatok előkészítése és elemzése közötti különbség megértése
- Az adatelemzés elkészítése
- Vizuális elemek készítése
- A méretek és mértékek megértése
- További adatkészletek hozzáadása
- Mezőformázás, összesítés és részletesség
- Látványok formázása
- Történet és fatérkép készítése
- Szűrők és táblázatok használata
- KPI vizualizáció hozzáadása
Projektadatok exportálása és megosztása
- A frissítés megértése és a frissítés ütemezése
- Projektadatok exportálása .csv fájlként
- Felhasználók hozzáadása egy fiókhoz
- Adatkészlet megosztása és elemzése
- Irányítópultok létrehozása és megosztása
Databases adatforrásként
- Adatbázis felállítása
- Hamis adatok előkészítése
- QuickSight csatlakoztatása adatbázishoz
- Adatok importálása a SPICE-ba
- Adatok importálása lekérdezésként
- Számított mezők és lekérdezés importálása
- NoSQL adatbázisok használata
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- Adatelemzés alapismeretei és megértése
Közönség
- Adatelemzők
- Akit érdekel az adatelemzés és a vizualizáció
Vélemények (4)
Deepthi szuperül igazodott az igényeimhez, meg tudta mondani, mikor kell összetettebb rétegeket hozzáadni, és mikor kell visszafogni, és strukturáltabb megközelítést alkalmazni. Deepthi valóban az én tempómban dolgozott, és biztosította, hogy magam is tudjam használni az új funkciókat/eszközöket azáltal, hogy először megmutatta, majd engedte, hogy magam készítsem újra azokat az elemeket, amelyek valóban segítették a képzés beágyazását. Nem is lehetnék boldogabb ennek a képzésnek az eredményeinek és a Deepthi szakértelmének!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Kurzus - IBM Cognos Analytics
Gépi fordítás
Ossza meg az alkalmazási példát
Kurzus - Alteryx for Data Analysis
Gépi fordítás
Very clearly articulated and explained
Harshit Arora - PwC South East Asia Consulting
Kurzus - Alteryx for Developers
Linear regression - the algorithm to predict the trend