Data Analysis Tutorials

Erfahre mehr über LOD-Ausdrücke in Tableau und wie du sie verwenden kannst.

In diesem Lernprogramm lernst du, wie du die SQL-Funktion ROUND verwendest. Es behandelt die Implementierung der ROUND-Funktion in Oracle, MySQL, PostgreSQL und SQL Server.

Erfahre, wie Propensity Scores dazu beitragen, Verwirrung in der Beobachtungsforschung zu minimieren, mit detaillierten Anwendungen in realen Studien.

Erforsche die Grundlagen der Eigenkomposition und ihre Anwendungen in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen.

Lerne Schritt für Schritt, wie du INDEX MATCH mit mehreren Kriterien in Excel handhabst. Füge Hilfsspalten ein, um deine Suchvorgänge zu vereinfachen, oder verwende Array-Formeln für komplexe Datenabfragen.

Gewinne Vertrauen in die OLS-Regression, indem du ihre theoretischen Grundlagen beherrschst. Erforsche, wie du einfache Implementierungen in Excel, R und Python durchführst.

Entferne unnötige Leerzeichen, einschließlich führender, nachgestellter und zusätzlicher Leerzeichen, um deine Daten übersichtlich zu halten. Dieser Leitfaden behandelt die Funktionen TRIM(), SUBSTITUTE() und CLEAN() sowie praktische Tipps, um sicherzustellen, dass Tabellenkalkulationen korrekt und einfach zu bearbeiten sind.

Entdecke, wie du deine Datenanalyse mit dem Excel Slicer verbessern kannst. Lerne fortgeschrittene Techniken, um dynamische Dashboards zu erstellen und deinen Arbeitsablauf zu optimieren.

Entdecke, wie du komplexe Kriterien in einer einzigen Formel behandeln kannst. Verbessere dein Berichtswesen auf eine Weise, die Zeit und Mühe spart und Fehler reduziert.

Lerne, wie du XML-Dateien mit dem Python ElementTree-Paket, for-Schleifen und XPath-Ausdrücken parsen, untersuchen, verändern und auffüllen kannst.

In diesem Lernprogramm lernst du, wie du Dekoratoren in Python implementierst.

Lerne, wie du Multikollinearität in Regressionsmodellen mithilfe des Varianzinflationsfaktors (VIF), einem wichtigen Diagnoseinstrument, erkennen kannst. In diesem Tutorial wird erklärt, wie VIF berechnet wird, wie man die Werte interpretiert und wie man mit hohen VIF-Werten umgeht, um die Zuverlässigkeit deiner Regressionsmodellierung zu verbessern.