Tutorials zur Datenanalyse

Lerne, wie du Text anhand von Position oder Trennzeichen mit Excel-Substring-Funktionen wie LEFT(), RIGHT(), MID() und mehr extrahierst und formatierst – Schritt für Schritt.

Lerne, wie du mit Pythons pop()-Methode Elemente aus Listen und Dictionaries entfernst – inklusive Entfernen beim Iterieren. Vermeide typische Fehler wie IndexError und KeyError.

Von den Grundlagen bis zur Umsetzung: Lerne, wirkungsvolle Sankey-Diagramme mit gängigen Tools zu bauen. Entdecke die Schlüsselelemente, Best Practices und Designprinzipien für überzeugende Flow-Visualisierungen.

Entferne unnötige Leerzeichen — führend, nachgestellt und doppelt — für klare Daten. Dieser Guide behandelt TRIM(), SUBSTITUTE() und CLEAN() sowie praktische Tipps, damit Tabellen korrekt und leicht zu bearbeiten bleiben.

Lerne, wie du DBSCAN einsetzt, versteh seine wichtigsten Parameter und finde heraus, wann du seine einzigartigen Stärken in deinen Data-Science-Projekten nutzen kannst.

Schau dir die Unterschiede zwischen Mittelwert und Median an, lerne ihre Anwendungen in der Datenanalyse kennen und finde heraus, wie du die richtige Messgröße für verschiedene Szenarien auswählst.

Schau dir mal die Unterschiede bei der Ausgabe und Leistung zwischen UNION und UNION ALL an: UNION entfernt Duplikate, während UNION ALL sie beibehält.

Genauigkeit reicht nicht aus. Lerne den Unterschied zwischen Präzision und Recall, verstehe den Kompromiss und wähle die richtige Metrik für dein Modell.

Finde die perfekte Python-IDE für deine Data-Science-Anforderungen im Jahr 2026. Vergleich die Funktionen, Vorteile und Leistung, um eine gute und sichere Entscheidung zu treffen.

Schau dir unsere Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Aktualisieren von Pip und Python unter Windows, macOS und Linux an. Halte deine Umgebung auf dem neuesten Stand und kompatibel.

Lerne, wie du in Excel mit einfachen und fortgeschrittenen Formeln eindeutige Werte zählst. Schau dir den Unterschied zwischen eindeutigen und unterschiedlichen Werten an.

Um die Standardabweichung in Excel zu berechnen, gib deine Daten in einen Zellbereich ein und benutze entweder =STDEV.S() für Stichprobendaten oder =STDEV.P() für Populationsdaten.