Data Analysis Tutorials

Suivez notre guide pas à pas pour créer des distributions de fréquence dans Excel en utilisant la fonction FREQUENCY() avec seulement deux arguments : data_array et bins_array.

Apprenez à créer un saut de ligne pour une chaîne de caractères en Python et à créer une indentation correcte à l'aide de barres obliques inversées, de parenthèses et d'autres délimiteurs.

Les opérations d'ensemble en SQL sont des techniques permettant de combiner ou de comparer les résultats de deux ou plusieurs instructions SELECT.

Apprenez à utiliser les opérateurs arithmétiques et logiques dans R. Ces opérateurs binaires fonctionnent sur les vecteurs, les matrices et les scalaires.

Apprenez à créer un nuage de points dans R. La fonction de base est plot(x, y), où x et y sont des vecteurs numériques représentant les points (x,y) à représenter.

Améliorez vos graphiques dans R avec des titres, des annotations de texte, l'étiquetage des points, des marques mineures, des lignes de référence, des axes personnalisés et une légende de graphique.

Apprenez à corriger rapidement l'erreur ModuleNotFoundError : Aucun module nommé 'sklearn' ne fait exception avec notre guide en ligne détaillé et facile à suivre.

Le calcul du coefficient de variation dans Excel est un processus simple : nous divisons STDEV.P par AVERAGE.

La normalisation des bases de données est un processus important utilisé pour organiser et structurer les bases de données relationnelles. Ce processus garantit que les données sont stockées de manière à minimiser la redondance, à simplifier l'interrogation et à améliorer l'intégrité des données.

Apprenez à sélectionner facilement plusieurs tableaux d'une base de données en SQL, ou à sélectionner toutes les colonnes d'un tableau en une simple requête.

Apprenez à utiliser la fonction SQL ROUND dans ce tutoriel. Il couvre l'implémentation de la fonction ROUND dans Oracle, MySQL, PostgreSQL et SQL Server.

Un guide visuel complet sur l'asymétrie et l'aplatissement et sur la façon dont ils affectent les distributions et, en fin de compte, votre projet de science des données.