Une aventure analytique dont vous êtes le héros
Un jeu interactif
Bienvenue, analyste Prophète.
Vous voici dans le rôle du Prophète, prêt à vivre Une aventure analytique dont vous êtes le héros. Bonne chance !
Chaque année, plus d'un milliard de touristes partent en voyage. Ils dépensent plus de 885 milliards de dollars. Mais qui sont-ils ? Et où vont-ils ?
De quel pays viennent les touristes qui dépensent le plus ?
Vos actions :
Créez un nuage de points en utilisant les pays et les dépenses des touristes. Créez ensuite des clusters en fonction des dépenses. Cela permet de voir facilement que (1) les États-Unis se détachent avec des dépenses élevées, et que (2) l'Allemagne et le Royaume-Uni forment un second groupe bien distinct avec également des dépenses importantes.
Vos découvertes :
Les touristes en provenance des États-Unis sont de loin les plus dépensiers. Les touristes en provenance de l'Allemagne et du Royaume-Uni arrivent en seconde position pour les dépenses.
Technique analytique avancée :
Vous avez utilisé le clustering, autrement dit l'analyse de clusters. Il s'agit d'une méthode statistique pour regrouper des points de données. Cela permet de créer des groupes dont les membres sont similaires, mais clairement différents de ceux des autres groupes. Tableau utilise l'algorithme de clustering en fonction des k-moyennes avec une méthode de partitionnement basée sur la variance, ce qui garantit une cohérence entre les exécutions. Consultez l'aide pour en savoir plus sur le fonctionnement des clusters dans Tableau.
Maintenant, vous vous demandez...
Dans quel pays les dépenses sont-elles les plus élevées ?
Vos actions :
Créez une vue pour observer les tendances régionales en matière de dépenses faites par les touristes (ces données sont fournies dans un autre fichier). En utilisant deux ensembles de données, visualisez les dépenses annuelles des touristes par région, puis ajoutez des courbes de tendance pour vérifier les trajectoires obtenues dans le graphique.
Vos découvertes :
Des tendances se dégagent nettement en matière de dépenses des touristes par région. Comment en avoir l'assurance ? Les valeurs p sont bien inférieures à 0,08 et les valeurs R au carré sont proches de 1 (reportez-vous à l'aide en ligne pour plus d'informations à ce sujet). Traduction : la plupart de vos points de données sont très proches de la courbe de tendance que vous avez identifiée, ce qui signifie que ce modèle est bien adapté à vos données. Les dépenses des touristes dans la zone Asie-Pacifique en particulier semblent augmenter plus rapidement que dans les autres régions.
Techniques analytiques avancées :
Vous avez effectué une analyse des tendances. Une analyse des tendances consiste à comparer les mêmes valeurs dans le temps pour identifier les relations qui existent entre les variables associées. Vous avez également effectué une jointure entre bases de données pour utiliser les données sur les marchés régionaux. Une jointure entre bases de données vous permet d'intégrer des données issues de plusieurs ensembles de données afin de réaliser une analyse plus exhaustive.
Maintenant, vous vous demandez...
Quelle pourrait être la contribution future de la Thaïlande à la croissance des dépenses dans la zone Asie-Pacifique ?
Vos actions :
Analysez la contribution de la Thaïlande dans l'influence grandissante de la zone Asie-Pacifique en termes de dépenses touristiques dans le monde. Vous constatez qu'en 2013 les touristes ont dépensé près de 47 milliards de dollars dans le pays, mais seulement 42 milliards de dollars en 2014. Vous créez un modèle en R dans Tableau pour prédire le nombre de touristes nécessaires pour dépasser le niveau de revenus de 2013.
Vos découvertes :
La Thaïlande devrait accueillir 29 millions de touristes supplémentaires pour atteindre ce niveau de revenus.
Technique analytique avancée :
Vous avez utilisé une intégration du langage R pour réaliser un modèle prédictif, plus précisément une régression linéaire multiple. R est un langage de programmation utilisé pour réaliser des opérations sophistiquées et des analyses prédictives sur des ensembles de données volumineux. Vous pouvez exploiter des modèles en R dans Tableau pour approfondir vos analyses.
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