Корреляционный анализ – это фундаментальный метод, используемый для понимания взаимосвязи между двумя переменными. В Tableau вы можете легко выполнить корреляционный анализ и визуализировать результаты. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы проведения корреляционного анализа двух столбцов в Tableau, сопровождаемые примерами кода.

Метод 1: коэффициент корреляции Пирсона
Коэффициент корреляции Пирсона измеряет линейную связь между двумя переменными. Чтобы рассчитать его в Таблице, вы можете использовать функцию КОРР(). Вот пример:

CORR([Column1], [Column2])

Метод 2: ранговая корреляция Спирмена
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена оценивает монотонную связь между двумя переменными, независимо от линейности. Чтобы вычислить его в Таблице, вы можете использовать функцию RS(). Вот пример:

RS([Column1], [Column2])

Метод 3: Тау Кендалла
Тау Кендалла — это еще один коэффициент ранговой корреляции, используемый для измерения связи между двумя переменными. Tableau предоставляет функцию KENDALL() для расчета этого коэффициента. Вот пример:

KENDALL([Column1], [Column2])

Метод 4: матрица корреляции
Если вы хотите изучить корреляцию между несколькими парами столбцов, вы можете создать матрицу корреляции в Tableau. Эта матрица дает полное представление о взаимосвязях между переменными. Вот пример:

CORRELATION([Column1], [Column2])

Метод 5: визуализация корреляций
Tableau предлагает ряд вариантов визуализации для визуального представления корреляций. Вы можете создавать точечные диаграммы, тепловые карты или сетевые графики, чтобы эффективно отображать взаимосвязи между переменными. Вот пример диаграммы рассеяния:

1. Перетащите [Столбец1] на полку «Столбцы».
2. Перетащите [Столбец2] на полку «Строки».
3. Выберите тип диаграммы «Точечная диаграмма».

В этой статье мы рассмотрели различные методы проведения корреляционного анализа двух столбцов в Tableau. Мы рассмотрели такие методы, как расчет коэффициента корреляции Пирсона, ранговой корреляции Спирмена, тау Кендалла и создание корреляционной матрицы. Кроме того, мы обсудили визуализацию корреляций с использованием диаграмм рассеяния и других вариантов визуализации в Tableau. Используя эти методы, вы можете получить ценную информацию о взаимосвязях между переменными в ваших наборах данных.