Taller intermedio de Spotfire®
Temario
A nivel de graficas – Visualización de datos en Spotfire
Profundización en la configuración de gráficos y uso del tipo de grafico según su análisis (comparación, relación, distribución y composición): Cada tipo de gráfico y visualización tiene sus propias ventajas y desventajas, y es importante elegir el tipo adecuado para representar los datos de manera clara y efectiva.
• Cross Table
• Graphical Table
• Bart chart
• Line chart
• Combination chart
• Pie chart
• Scatter Plot
• Map Chart (Explicación de sus diferentes usos con los layers)
• TreeMap
• Heat Map
• KPI Chart
A nivel de analítica predictiva:
Utilización de herramientas de análisis avanzado en Spotfire
Spotfire ofrece varias estadísticas y algoritmos de análisis de datos integrados, entre los que se incluyen:
• Line similarity: La línea de similitud o «similarity line» en Spotfire es una herramienta de análisis que se utiliza para comparar dos conjuntos de datos y determinar la similitud entre ellos. Esta herramienta es útil cuando se quiere comparar dos variables para identificar cualquier patrón o correlación que puedan tener.
La línea de similitud es una herramienta útil para la exploración de datos y la identificación de patrones y correlaciones.
• K-means clustering: K-means es un algoritmo de análisis de clúster o agrupamiento, disponible en Spotfire, que se utiliza para identificar grupos o clúster de datos similares en un conjunto de datos. El objetivo del algoritmo k-means es encontrar k grupos o clúster en los datos, donde k es un número predefinido por el usuario.
• Hierarchical Clustering: El análisis de agrupamiento jerárquico o Hierarchical Clustering es una técnica de análisis de datos que se utiliza en Spotfire para agrupar observaciones o datos en clúster o grupos en función de su similitud.
• Regression Modeling: La modelización de regresión o Regression Modeling es una técnica de análisis de datos que se utiliza en Spotfire para predecir el valor de una variable de respuesta en función de una o más variables predictoras. La técnica se basa en ajustar una línea o curva que representa la relación entre las variables predictoras y la variable de respuesta.
• Classification Modeling: La modelización de clasificación o Classification Modeling es una técnica de análisis de datos que se utiliza en Spotfire para clasificar datos en diferentes categorías o clases en función de sus características. La técnica se basa en ajustar un modelo que puede separar las observaciones en diferentes clases utilizando una o más variables predictoras.
A nivel visual:
Creación de Menú interactivos.
En Spotfire, se pueden crear menús interactivos para permitir a los usuarios interactuar con la visualización de datos de una manera más eficiente y efectiva. Estos menús pueden contener diferentes opciones y acciones que pueden ser seleccionadas por el usuario para filtrar, resumir o manipular los datos en la visualización, en donde usaremos plantillas desarrolladas en JavaScript y HTML.
A nivel de funciones:
Creación de columnas calculadas.
Cuando se agrega una columna calculada en Spotfire, se tienen disponibles varias funciones que se pueden utilizar para realizar cálculos y análisis avanzados en los datos. A continuación, se mencionan las funciones a explorar.
• Funciones matemáticas: Spotfire ofrece una variedad de funciones matemáticas, como Suma, Resta, Multiplicación, División, Logaritmo, Raíz Cuadrada, etc.
• Funciones estadísticas: Spotfire también ofrece funciones estadísticas como Promedio, Desviación Estándar, Varianza, Mínimo, Máximo, etc.
• Funciones de texto: Spotfire permite la manipulación de texto con funciones como Concatenar, Substring, Upper, Lower, etc.
• Funciones de fecha y hora: Spotfire también ofrece funciones de fecha y hora para manipular valores de fechas, como Día, Mes, Año, Diferencia de días, etc.
El entrenamiento tiene una duración de 28 horas, las cuales se dictarán de forma remota y en español y será dictado por un consultor certificado en TIBCO Spotfire de IT-NOVA.
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