Data Analysis Tutorials

Gagnez en confiance dans la régression par les MCO en maîtrisant ses fondements théoriques. Découvrez comment réaliser des mises en œuvre simples dans Excel, R et Python.

Supprimez les espaces inutiles, y compris les espaces de tête, les espaces de fin et les espaces supplémentaires, pour que vos données restent claires. Ce guide couvre les fonctions TRIM(), SUBSTITUTE() et CLEAN(), ainsi que des conseils pratiques pour s'assurer que les feuilles de calcul restent précises et faciles à utiliser.

Découvrez comment améliorer votre analyse de données avec le slicer d'Excel. Apprenez des techniques avancées pour créer des tableaux de bord dynamiques et rationaliser votre flux de travail.

Découvrez comment traiter des critères complexes dans une seule formule. Améliorez vos rapports en économisant du temps et des efforts et en réduisant les erreurs.

Apprenez à analyser, explorer, modifier et remplir des fichiers XML avec le paquetage Python ElementTree, les boucles for et les expressions XPath.

Dans ce tutoriel, apprenez à mettre en œuvre des décorateurs en Python.

Apprenez à détecter la multicollinéarité dans les modèles de régression à l'aide du facteur d'inflation de la variance (VIF), un outil de diagnostic clé. Ce tutoriel explique comment le VIF est calculé, comment interpréter ses valeurs et les techniques pour traiter un VIF élevé afin d'améliorer la fiabilité de votre modélisation de régression.

Découvrez comment les diagrammes Q-Q constituent une méthode visuelle utile pour évaluer la normalité. Comparez les données observées à une distribution théorique, telle que la distribution normale, pour mettre en évidence les écarts. Apprenez à diagnostiquer l'adéquation du modèle.

Découvrez comment créer un histogramme avec Base R à l'aide de notre tutoriel complet en 6 étapes. Personnalisez vos tracés et visualisez efficacement les distributions de données.

Dans Pandas, vous pouvez enregistrer un DataFrame dans un fichier CSV en utilisant la méthode df.to_csv('votre_nom_de_fichier.csv', index=False), où df est votre DataFrame et index=False empêche l'ajout d'une colonne d'index.

Apprenez l'application de la fonction SQL REPLACE() dans la manipulation de texte. Comprendre l'utilisation de la fonction REPLACE() dans le nettoyage des données et la gestion des bases de données.

Maîtrisez la clause SQL OFFSET. Découvrez comment utiliser ORDER BY et LIMIT pour renvoyer des valeurs en fonction de la position, avec des exemples pratiques, y compris la pagination des données pour les applications web.