План на курса
Въведение
- Преглед на AWS QuickSight
- Какво е AWS и QuickSight
Първи стъпки с AWS QuickSight
- Създаване на AWS и QuickSight акаунт
- Разбиране на работния процес на QuickSight
- Навигация в потребителския интерфейс на QuickSight
Подготовка на данни в QuickSight
- Разбиране на подготовката на данни в QuickSight
- SPICE срещу директна заявка
- Качване и импортиране на данни в QuickSight
- Работа с колони и полета
- Разбиране на изчисляеми полета, функции и оператори
- Добавяне на изчислени полета с помощта на низове към нашия проект
- Извличане на информация от низове
- Използване на условни функции
- Създаване на изчисляеми полета с числови стойности
- Добавяне на различни филтри към проект
Анализиране и визуализиране на данни
- Разбиране на разликата между подготовка и анализ на данни
- Създаване на анализ на данни
- Създаване на визуални елементи
- Разбиране на размери и мерки
- Добавяне на допълнителни набори от данни
- Форматиране на полета, агрегиране и детайлност
- Форматиране на визуални елементи
- Създаване на история и дървовидна карта
- Използване на филтри и таблици
- Добавяне на визуален KPI
Експортиране и споделяне на проектни данни
- Разбиране на опресняването и обновяването на графика
- Експортиране на проектни данни като .csv файлове
- Добавяне на потребители към акаунт
- Споделяне на набор от данни и анализ
- Създаване и споделяне на табла за управление
Използване на Database като източници на данни
- Създаване на база данни
- Подготовка на фиктивни данни
- Свързване на QuickSight към база данни
- Импортиране на данни в SPICE
- Импортиране на данни като заявка
- Импортиране на изчислени полета и заявка
- Използване на NoSQL бази данни
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основни познания и разбиране на анализа на данни
Публика
- Анализатори на данни
- Всеки, който се интересува от анализ и визуализация на данни
Отзиви от потребители (4)
Дипти беше изключително чувствителна към моите нужди, тя умее да разбере кога да добави нива на сложност и кога да се задържи и да предприеме по-структуриран подход. Дипти изключително добре работеше в моя темп и сигурни беше, че мога да използвам новите функции/инструменти самостоятелно, като първо ми показваше, а после ме оставяше да ги реконструирам сам, което много помогна за закрепяването на обучението. Не мога да изразя колко съм доволен от резултатите от това обучение и от нивото на експертиза на Дипти!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Курс - IBM Cognos Analytics
Машинен превод
Поделете пример на приложение
Курс - Alteryx for Data Analysis
Машинен превод
Много ясно изложено и обяснено
Harshit Arora - PwC South East Asia Consulting
Курс - Alteryx for Developers
Машинен превод
Линейната регресия - алгоритъм за предвиждане на тренд
Vincent Ko - UBS
Курс - Data Preparation with Alteryx
Машинен превод