Capítulo 8. Regresión lineal en Tableau
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
En los capítulos anteriores, aprendiste distintos métodos que puedes utilizar para comprender mejor tus datos. Los intervalos de confianza te permiten hacer inferencias sobre los datos, la detección de anomalías puede ayudarte a encontrar valores atípicos, y conocer la distribución de tus datos es una habilidad fundamental que todo analista debe tener. A partir de este capítulo, aprenderás a incorporar modelos predictivos en tus visualizaciones, empezando por la regresión lineal simple. Este es un gran modelo que te permite hacer inferencias sobre tus datos y predecir resultados futuros, y es muy fácil de explicar a tus interesados.
Al final de este capítulo, tendrás una comprensión básica de la regresión lineal simple, sabrás cómo implementarla en Tableau y serás capaz de interpretar los resultados del resumen estadístico.
Modelo de regresión lineal
La regresión lineal tiene muchas aplicaciones y se utiliza en muchos sectores diferentes. Algunos ejemplos de estas aplicaciones son:
- Predecir los precios de la vivienda
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En el sector inmobiliario, la regresión lineal puede utilizarse para predecir el precio de la vivienda en función de diversos factores, como el tamaño de la casa, el número de habitaciones, la ubicación y otras características relevantes. Ajustando un modelo de regresión lineal a los datos históricos de ventas ...
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