Data Analysis Tutorials

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.

Aprende a solucionar rápidamente el error ModuleNotFoundError: No hay excepción de módulo llamado "sklearn" con nuestra guía en línea detallada y fácil de seguir.

Mejora tus habilidades SQL con el operador SQL PIVOT. Aprende a convertir filas en columnas para crear tablas dinámicas en SQL Server y Oracle.

Combina VLOOKUP() con IF() para un análisis eficaz de los datos, incluyendo búsquedas condicionales, gestión de errores e indexación dinámica de columnas.

Descubre las diferencias de rendimiento y prestaciones entre UNION y UNION ALL: UNION elimina los duplicados, mientras que UNION ALL los incluye.

Descubre tres técnicas sencillas para redondear números en Python: utilizar math.ceil() del módulo math, utilizar el módulo decimal y NumPy.

Aprende a clasificar datos en Excel con las funciones RANK(), RANK.EQ() y RANK.AVG(). Comprende sus diferencias, aplicaciones y consejos para un análisis de datos preciso.