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코스 개요
1. 고급 Spotfire Analyst 개요
- 강의 목표 및 커리큘럼 소개
- Spotfire 아키텍처에 대한 복습
- Spotfire Analyst와 Spotfire 웹 클라이언트의 차이점
- 고급 데이터 분석을 위한 모범 사례
2. Spotfire 서버 및 환경 개요
- Spotfire 플랫폼의 구성 요소들
- Spotfire 서버에 연결하는 방법
- 인증 절차와 사용자 역할 관리
- 환경 설정 및 사용자 환경 보기 조정
3. Spotfire 웹 클라이언트 활용법
- 웹 플레이어를 이용한 작업 방법
- 분석 자료 열기 및 공유하기
- 북마크와 필터 사용법
- 개인용 및 공유 콘텐츠 관리
4. 라이브러리 및 정보 자산 관리
- 라이브러리 구조와 체계적인 관리 방법
- 분석 결과를 라이브러리에 등록하는 절차
- 버전 관리 및 콘텐츠 운영 전략
- 권한 설정 및 접근 제어 관리
5. 협업과 안전한 콘텐츠 공유
- 팀원들과 분석 자료를 함께 사용하는 방법
- 사용자 역할 및 접근 권한 설정법
- 협업 기반 워크플로우 관리
- 안전한 데이터 공유를 위한 가이드라인
6. 정보 링크 생성 및 기업용 데이터 접근법
- 정보 디자이너의 기본 개념 설명
- 정보 링크를 만들어내는 절차
- 관계형 데이터베이스에 연결하기
- 다양한 데이터 소스를 한 번에 통합 활용하는 방법
- 데이터 검색 성능 최적화 전략
7. 고급 데이터 준비 기법
- 데이터 변환 및 정제 절차
- 데이터 가공을 위한 다양한 기술 적용
- 계산 열 관리법
- 데이터셋 회전 혹은 역회전 방법
- 여러 데이터 테이블들을 결합하거나 연결하는 과정
8. 고급 시각화 기법
- 고급 차트 및 대시보드 제작 절차
- 지도 차트와 지리적 데이터 분석 방법
- 산점도, 박스플롯, 히트맵 생성법
- 계층 구조 기반 시각화 활용법
- 상호작용형 필터링 및 드릴다운 분석 실행 방법
- 효과적인 시각화 디자인 원칙
9. 표현식 활용을 통한 고급 분석
- 계산값 및 맞춤형 표현식 생성법
- OVER 함수의 기초와 활용법
- 중첩 구조로 된 복합 표현식 구성하기
- 맞춤형 계산을 직접 설계하는 절차
- 동적으로 변화하는 측정값 사용방법
- 표현식 효율성 향상을 위한 성능 최적화 방안
10. 상호작용형 대시보드 제작
- 프로퍼티 컨트롤 설정법
- 입력 요소 및 매개변수 활용법
- 실시간 필터링 기능 적용하기
- 문서 속성 관리 절차
- 사용자 주도형 대시보드 상호작용 방안
11. 통계 엔진과의 연동법
- 데이터 함수 관련 개요 설명
- R을 Spotfire에 연결하는 과정 소개
- R 스크립트 실행 절차
- 통계 분석을 위해 TERR 활용법
- 자동화된 통계 워크플로우 설계하기
12. 데이터 관계 파악 및 예측 분석
- 서로 다른 데이터셋 간의 상관관계 이해법
- 상관분석과 회귀분석 기초 개념
- 예측 모델 개발을 위한 전반적 접근법
- 예측 기반 업무 흐름 구축 과정
- 모델 성능 평가를 위한 지표 측정 방법
13. 다변량 데이터 분석법
- 다차원 형태의 데이터 탐색 절차
- 군집화 기법 활용법
- 주성분 분석(PCA) 이해 및 적용
- 데이터 내에 숨겨진 패턴 발견 방법
- 이상치 식별 및 대처 전략
14. 성능 최적화와 문제 해결법
- 대시보드 실행 효율성 개선 전략
- 데이터 로딩 속도 향상 기법
- 거대한 데이터셋 운영 관리 노하우
- 일반적인 Spotfire 문제점에 대한 해결 방안
- 분석 자료를 장기간 유지할 수 있는 모범 사례
15. 모범 사례와 실전 활용법
- 효과적인 대시보드 디자인 원칙 정리
- 일반적으로 적용되는 구현 시나리오들
- 안전성 및 데이터 관리를 위한 방향 제시
- 실제 사례 연구와 실무 활용 사례 소개
16. 요약 및 종합 실습 세션
- 배운 내용 전체에 대한 복습 과정
- 처음부터 끝까지 진행해볼 수 있는 통합 연습 문제
- 질의응답 시간 구성
- 추가 학습 자료 소개 및 향후 배움길 제시
요건
- 이전에 Spotfire 사용 경험이 있어야 합니다.
대상 수강생
- 비즈니스 분석가들
14 시간
회원 평가 (2)
프로페셔널하고 매우 실용적이어서 일상적인 작업에서 유용합니다.
Jozefin Rekasi - SC Automobile Dacia SA
코스 - Advanced Data Analysis with TIBCO Spotfire
기계 번역됨
파블로의 스타일이 마음에 들었고, 보고서 설계부터 HTML을 이용한 커스터마이징, 간단한 머신러닝 알고리즘 구현까지 다양한 주제를 다루었습니다. 이론적인 정보와 연습 문제 사이의 균형도 좋았습니다. 파블로는 제가 관심 있는 모든 주제를 다루었고, 제 질문에 대해 종합적인 답변을 해주었습니다.
Cristian Tudose - SC Automobile Dacia SA
코스 - Advanced Data Analysis with TIBCO Spotfire
기계 번역됨