Data Science Tutorials

Erfahre, was R-Quadrat in der Regressionsanalyse bedeutet, wie man es berechnet und wann man es zur Bewertung der Modellleistung verwendet. Vergleiche sie mit verwandten Metriken anhand von Beispielen in R und Python.

Lerne, wie du Zeitreihendaten mithilfe von additiven und multiplikativen Modellen in aussagekräftige Komponenten wie Trend, Saisonalität und Residuen zerlegen kannst. Lerne sowohl die klassischen als auch die STL-Methoden kennen. Erforsche saisonale Anpassungen und übe Prognosen mit Zerlegungsmodellen.

In dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung erfährst du alles über das Python datetime-Modul, die Konvertierung von Strings in Zeitangaben, Codebeispiele und häufige Fehler.

Erforsche die Grundlagen der Pareto-Verteilung und ihre Anwendungen. Lerne, wie dieses statistische Konzept in verschiedenen Bereichen angewendet werden kann. Entdecke praktische Beispiele und visuelle Hilfen, um dein Verständnis zu verbessern.

Das zentrale Grenzwertsatz besagt, dass bei einer ausreichend großen Stichprobe die Stichprobenverteilung des Mittelwerts normalverteilt ist, unabhängig von der Verteilung der Grundgesamtheit. Lerne die Formel, die wichtigsten Bedingungen und die Anwendungen in der Statistik und im maschinellen Lernen.

Lerne, wie du mit NumPy, statsmodels und scikit-learn eine lineare Regression in Python durchführen kannst.

Visualisiere Ungleichheit auf einen Blick mit der Lorenzkurve. Entdecke, wie du mit Python Lorenzkurven erstellst und interpretierst, um die Ungleichheit von Einkommen, Kriminalität und anderen realen Datensätzen zu analysieren.

Lerne, wie du die Nachfragekurve nutzen kannst, um die Beziehung zwischen Preis und verkaufter Menge aufzuzeigen, und nutze dieses Wissen, um klügere Entscheidungen auf wettbewerbsorientierten Märkten zu treffen. Erforsche Methoden, um den optimalen Preis zu finden und den Gesamtumsatz zu maximieren.

Entdecke, wie kollaboratives Filtern Empfehlungssysteme im E-Commerce, Streaming und mehr unterstützt. Lerne ihre Arten, Vorteile, Herausforderungen und die Implementierung in Python kennen.

Beherrsche die Kunst, Daten in Excel mithilfe von Histogrammen zu visualisieren! Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung führt dich durch verschiedene Methoden wie integrierte Diagramme, Formeln und das Analysis ToolPak, damit du Häufigkeitsverteilungen wie ein Profi analysieren kannst.

Entdecke, wie du mit dem Python-Paket psycopg2 PostgreSQL-Datenbanken erstellst, dich mit ihnen verbindest und sie verwaltest.