Tutorials zur Datenanalyse

Entdecke, wie du mit dem ANOVA-Test die Mittelwerte mehrerer Gruppen vergleichen kannst, mit anschaulichen Beispielen, realen Anwendungen und praktischen Tipps zur Datenanalyse.

Entdecke die Bedeutung der Gauß-Verteilung, ihre Beziehung zum zentralen Grenzwertsatz und ihre realen Anwendungen beim maschinellen Lernen und bei Hypothesentests.

Die Poisson-Verteilung modelliert die Wahrscheinlichkeit, dass eine bestimmte Anzahl von Ereignissen innerhalb eines festen Intervalls eintritt. Sieh dir an, wie sie in realen Szenarien wie Warteschlangentheorie und Verkehrsmodellierung angewendet wird.

Ein winsorisierter Mittelwert reduziert den Einfluss von Ausreißern, indem er die Extremwerte auf bestimmte Perzentile begrenzt und so die Gesamtstruktur des Datensatzes bewahrt. Lies weiter, um zu erfahren, wie du mit Python den winsorisierten Mittelwert berechnest, um praktische Erfahrungen zu sammeln.

Lerne, wie die AUC-ROC-Kurve binäre Klassifizierungsmodelle bewertet, wobei der Schwerpunkt auf der Leistung über Schwellenwerte hinweg liegt, insbesondere bei unausgewogenen Datensätzen. Nutze die Python-Bibliotheken, um AUC-Werte zu berechnen und Klassifikatoren in einem Arbeitsgang zu vergleichen.

Lerne, wie du mehrere Diagramme in R mit den Funktionen par() oder layout() zu einem einzigen Diagramm zusammenfassen kannst. Diese Seite enthält Beispiele für die Codierung.

Lerne, wie man arithmetische und logische Operatoren in R verwendet. Diese binären Operatoren funktionieren mit Vektoren, Matrizen und Skalaren.

Verbessere deine Diagramme in R mit Titeln, Textanmerkungen, Beschriftung von Punkten, kleinen Häkchen, Referenzlinien, benutzerdefinierten Achsen und einer Diagrammlegende.

Wie man einen Datenrahmen in R sortiert.

Das Zusammenführen von Daten ist eine häufige Aufgabe bei der Datenanalyse, vor allem wenn du mit großen Datensätzen arbeitest. Die Merge-Funktion in R ist ein leistungsstarkes Werkzeug, mit dem du zwei oder mehr Datensätze auf der Grundlage gemeinsamer Variablen kombinieren kannst.

Lerne, wie du in SQL ein Datum abfragen und filtern kannst, das größer als ein bestimmtes Datum ist. Vergleiche, wie sich die Logik für das Datum größer als in MySQL, PostgreSQL und SQL Server unterscheidet.

Die Berechnung des Variationskoeffizienten in Excel ist ganz einfach: Wir teilen STDEV.P durch AVERAGE.