Data Analysis Tutorials

Ein umfassender visueller Leitfaden über Schiefe und Kurtosis und wie sie sich auf Verteilungen und letztendlich auf dein Data Science-Projekt auswirken.

Bestimme mit t.test() in R, ob es einen signifikanten Unterschied zwischen den Mittelwerten der beiden Gruppen gibt.

Mit COUNT() kannst du die Anzahl der Zeilen zählen, die bestimmten Bedingungen entsprechen. In diesem Tutorial erfährst du, wie du sie benutzen kannst.

Entdecke die Grundlagen der Bash-Skripterstellung und lerne, wie man ein Bash-Skript schreibt.

DATEDIFF() ist eine der am häufigsten verwendeten Funktionen zur Manipulation von Datumsdaten in SQL. Beherrsche sie, indem du dieses Tutorial liest.

FORMAT() ist eine der am häufigsten verwendeten Funktionen in SQL. In diesem Tutorial lernst du seine wichtigsten Anwendungen kennen.

In diesem Artikel erfährst du, wie und wann du die Random Forest-Klassifizierung mit scikit-learn verwenden kannst. Der Schwerpunkt liegt auf Konzepten, Arbeitsabläufen und Beispielen. Wir behandeln auch die Verwendung der Konfusionsmatrix und die Bedeutung von Merkmalen.

Entdecke in unserem umfassenden 6-Schritte-Tutorial, wie du mit Base R ein Histogramm erstellst. Passe deine Diagramme an und visualisiere Datenverteilungen effektiv.

Lerne die lineare Regression, ein statistisches Modell, das die Beziehung zwischen Variablen analysiert. Folge unserer Schritt-für-Schritt-Anleitung, um die Funktion lm() in R zu lernen.

In diesem Lernprogramm lernst du, wie du mit R PCA (Principal Component Analysis) Daten mit vielen Variablen extrahieren und Visualisierungen zur Darstellung dieser Daten erstellen kannst.

Ein intuitiver Leitfaden zum Entdecken der zwei beliebtesten SQL-Befehle zum Aggregieren von Zeilen deines Datensatzes

Lerne die logistische Regression und ihre grundlegenden Eigenschaften kennen und erstelle mit scikit-learn in Python ein maschinelles Lernmodell für eine reale Anwendung.