Data Analysis Tutorials

Explora los distintos métodos para filtrar y eliminar permanentemente filas duplicadas utilizando SQL. Aprende las aplicaciones prácticas de cómo eliminar duplicados en SQL Server, MySQL y PostgreSQL.

Descubre el impacto de la multicolinealidad en los modelos de regresión. Descubre técnicas para detectar la multicolinealidad y mantener la fiabilidad del modelo. Aprende a abordar la multicolinealidad con soluciones prácticas.

Descubre las diferencias clave, las aplicaciones y la implementación de la normalización y la estandarización en el preprocesamiento de datos para el aprendizaje automático.

La función SUMMARIZE() de DAX crea tablas resumen agrupando datos y aplicando funciones de agregación en herramientas como Power BI y Excel Power Pivot. Sigue leyendo para aprender a utilizar DAX SUMMARIZE() para agrupar y agregar tus datos y obtener buenas perspectivas.

Utiliza color_palette() para una separación categórica clara, cubehelix_palette() para datos secuenciales graduales, y diverging_palette() para una divergencia clara respecto a un punto medio.

Aprende regresión lineal simple. Domina la ecuación del modelo, comprende los supuestos y diagnósticos clave, y aprende a interpretar los resultados con eficacia.

Aprende a calcular la desviación típica muestral y comprende su importancia en el análisis estadístico. Explora ejemplos y buenas prácticas para la interpretación de datos del mundo real.

Aprende a calcular la suma total de cuadrados (SST), la suma de cuadrados de regresión (SSR) y la suma de cuadrados de error (SSE) para evaluar la precisión del modelo de regresión. Descubre sus relaciones matemáticas y cómo influyen en la R-cuadrado.

Descubre cómo interpretar la r-cuadrado ajustada para evaluar el rendimiento del modelo de regresión. Compara la diferencia entre r-cuadrado y r-cuadrado ajustado con ejemplos en R y Python.

Descubre cómo utilizar la prueba ANOVA para comparar las medias de varios grupos con ejemplos claros, aplicaciones reales y consejos prácticos para el análisis de datos.

Descubre el significado de la distribución de Gauss, su relación con el teorema del límite central y sus aplicaciones reales en el aprendizaje automático y la comprobación de hipótesis.

La distribución de Poisson modela la probabilidad de que se produzca un determinado número de sucesos en un intervalo fijo. Mira cómo se aplica en escenarios del mundo real, como la teoría de colas y la modelización del tráfico.