Tutorials zur Datenanalyse

In diesem Tutorial bekommst du einen Überblick über den Einsatz von SVERWEIS sowie eine grundlegende Einführung in INDEX-VERGLEICH.

Clusteranalyse ist ein zentrales Thema in der Datenanalyse. Data Scientists nutzen Clustering, um defekte Server zu erkennen, Gene mit ähnlichen Expressionsmustern zu gruppieren und vieles mehr.

Marketing Mix Modeling (MMM) ist ein datenbasierter Analyseansatz, mit dem Unternehmen die Wirksamkeit ihrer Marketingstrategien bewerten und Ressourcen optimal verteilen.

In diesem Schritt-für-Schritt-Tutorial lernst du, wie du Jupyter Notebook auf Amazon Web Services (AWS) EC2 mit GPU für Deep Learning einrichtest und nutzt.

Lerne Techniken, um mit einem unausgewogenen Datensatz umzugehen.

Erkunde Pythons maximale Integer-Größe, inklusive Systemgrenzen und das Attribut sys.maxsize.

Um in Excel ein Boxplot zu erstellen, markiere deine Daten, öffne Einfügen, klicke auf Empfohlene Diagramme, wähle Box & Whisker und bestätige mit OK.

Analysiere Stärke und Richtung von Zusammenhängen zwischen Variablen mit den integrierten Excel-Tools.

Lerne die Grundlagen der Explorativen Datenanalyse (EDA) in Python mit pandas, Matplotlib und NumPy: Sampling, Feature Engineering, Korrelation u. v. m.

Lerne, wie du Daten aus dem Web extrahierst, vorverarbeitest und mit R eine grundlegende explorative Datenanalyse durchführst.

Dieses Tutorial basiert auf Inhalten aus DataCamps kostenlosem Intro-to-R-Kurs und lässt dich mit Faktoren üben.

In diesem Tutorial zeichnest du mit Geodaten den Weg des Hurrikans Florence vom 30. August bis zum 18. September nach.