Tutorials zur Datenanalyse

XLOOKUP() sucht in alle Richtungen, gibt exakte Übereinstimmungen vor und hat eine integrierte Fehlerbehandlung, während VLOOKUP() nur nach rechts sucht und eine manuelle Spaltenindizierung benötigt.

Lerne, alle Datentypen in Excel zu identifizieren und zu formatieren, und erfahre wertvolle Tipps zum Konvertieren zwischen Datentypen, um deine Tabellenkalkulation funktionaler zu gestalten.

Lerne den vereinfachten Prozess der Durchführung von ANOVA in Excel und die Interpretation der Ergebnisse mit klaren Schritt-für-Schritt-Anleitungen.

Lerne das statistische Konzept der Korrelation kennen und folge der Berechnung und Interpretation von Korrelationen für einen Beispieldatensatz in einem Schritt-für-Schritt-Tutorial.

Entdecke die Vorteile von Python pathlib gegenüber dem os-Modul, indem du Pfadobjekte, Pfadkomponenten und gängige Pfadoperationen für die Interaktion mit dem Dateisystem kennenlernst.

Lerne wichtige Datenbereinigungstechniken in Excel kennen, z. B. das Entfernen von Duplikaten, den Umgang mit fehlenden Werten und die Beibehaltung einer einheitlichen Formatierung.

Die Datenbanknormalisierung ist ein wichtiger Prozess, um relationale Datenbanken zu organisieren und zu strukturieren. Dieser Prozess stellt sicher, dass die Daten so gespeichert werden, dass die Redundanz minimiert, die Abfrage vereinfacht und die Datenintegrität verbessert wird.

Erfahre alles, was du wissen musst, um ein Dashboard in Excel zu erstellen, mit Tipps und Beispielen.

Dieser Artikel erklärt, was Notebooks sind und warum du sie benutzen solltest. Wir beschäftigen uns auch mit gehosteten Notebooks, die die gemeinsame Nutzung und Zusammenarbeit erleichtern. Dieser Artikel enthält auch Tipps, Tricks und Tastaturkürzel.

In diesem Tutorium lernst du die Funktionsweise von Joins in SQL und ihre verschiedenen Typen kennen.

Lerne, wie du das Listenverständnis in Python effektiv nutzen kannst, um Listen zu erstellen, um (verschachtelte) for-Schleifen und die Funktionen map(), filter() und reduce() zu ersetzen, ...!

In diesem Lernprogramm lernst du verschiedene Möglichkeiten kennen, wie mehrere DataFrames in Python mit der Pandas-Bibliothek zusammengeführt werden können.