Tutoriales de Análisis de Datos

Explora cómo puedes identificar entradas duplicadas en Excel utilizando el Formato Condicional, la fórmula COUNTIF() y Power Query. Aprende las mejores prácticas y soluciona los problemas.

Mira cómo utilizar VLOOKUP() para extraer datos de otra hoja de tu libro de Excel. Aumenta tu confianza con ejemplos prácticos y técnicas de resolución de problemas.

Este tutorial te guía a través de Microsoft Fabric, mostrándote cómo configurarlo, conectar datos, crear canalizaciones y colaborar, ¡todo en una práctica guía!

Mejora tus visualizaciones con mapas de colores Matplotlib. Aprende a elegir el mapa de color adecuado, a ajustar las clases de color y a solucionar problemas comunes de visualización.

Comprende cómo deducir la ecuación característica de una matriz y explora sus propiedades fundamentales. Descubre cómo los valores y vectores propios revelan patrones en las aplicaciones de la ciencia de datos. Construye una base sólida en álgebra lineal para el aprendizaje automático.

Descubre el poder de la media geométrica en finanzas, biología y ciencia de datos. Aprende a calcularla, cuándo utilizarla y por qué es útil para analizar las tasas de crecimiento.

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.