Data Analysis Tutorials

Aprende cómo el perfilado de memoria en Python puede optimizar el rendimiento con herramientas como memory_profiler, tracemalloc y objgraph.

El error de argumento no numérico a operador binario en R ocurre cuando intentas hacer aritmética con datos no numéricos, como una cadena de caracteres o un factor.

Repasa tres métodos para añadir comentarios en SQL: comentarios de una sola línea, comentarios de varias líneas y comentarios en línea utilizando la siguiente sintaxis: --, /* y */.

Aprende el proceso simplificado de realizar ANOVA en Excel, e interpretar los resultados con instrucciones claras, paso a paso.

Las operaciones de conjunto en SQL son técnicas para combinar o comparar los resultados de dos o más sentencias SELECT.

Python ofrece tres operadores lógicos: y, o y no. Estos operadores, también conocidos como operadores booleanos, evalúan múltiples condiciones y determinan el valor de verdad global de una expresión.

Aplicar la validación de datos en Excel es sencillo: Abre la pestaña "Datos". Ve al grupo "Herramientas de datos". Pulsa el botón "Validación de datos".

Calcular el coeficiente de variación en Excel es un proceso sencillo: dividimos STDEV.P por PROMEDIO.

Aprende a crear un salto de línea para una cadena en Python y a crear una sangría adecuada utilizando barras invertidas, paréntesis y otros delimitadores.

Aprende más sobre el Lenguaje de Manipulación de Datos (DML), cómo se compara con el DQL y el DDL, y domina los comandos DML, incluidos SELECT, INSERT, DELETE y UPDATE.

La normalización de bases de datos es un proceso importante utilizado para organizar y estructurar bases de datos relacionales. Este proceso garantiza que los datos se almacenen de forma que se minimice la redundancia, se simplifiquen las consultas y se mejore la integridad de los datos.

La modelización de la combinación de marketing (MMM) es un enfoque analítico basado en datos que utilizan las empresas para evaluar la eficacia de sus estrategias de marketing y asignar los recursos de forma óptima.