Data Analysis Tutorials

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.

Entdecke, wie Q-Q-Diagramme eine nützliche visuelle Methode zur Beurteilung der Normalität sind. Vergleiche beobachtete Daten mit einer theoretischen Verteilung wie der Normalverteilung, um Abweichungen hervorzuheben. Lerne, die Modellanpassung zu diagnostizieren.

Erfahre, wie du mit Hilfe von bedingter Formatierung, der Formel COUNTIF() und Power Query doppelte Einträge in Excel identifizieren kannst. Lerne Best Practices und behebe Probleme.

Hier erfährst du, wie du mit VLOOKUP() Daten aus einem anderen Blatt in deiner Excel-Arbeitsmappe ziehen kannst. Schaffe Vertrauen mit praktischen Beispielen und Techniken zur Fehlerbehebung.

Dieses Tutorial führt dich durch Microsoft Fabric und zeigt dir, wie du es einrichtest, Daten verbindest, Pipelines aufbaust und zusammenarbeitest - alles in einem praktischen Leitfaden!

Verbessere deine Visualisierungen mit Matplotlib Colormaps. Lerne, die richtige Farbkarte auszuwählen, Farbklassen anzupassen und häufige Probleme bei der Visualisierung zu beheben.