Data Analysis Tutorials

Analysez les tendances trompeuses pour découvrir ce qui se cache réellement derrière vos données. Apprenez à identifier les facteurs de confusion, à segmenter votre analyse et à éviter les conclusions erronées causées par le paradoxe de Simpson.

Découvrez comment ajouter des paires clé-valeur dans un dictionnaire Python à l'aide de méthodes telles que la notation entre crochets, .update() pour les ajouts en masse et .setdefault() pour les insertions conditionnelles.

Découvrez comment arrondir un nombre à deux décimales dans Python pour une plus grande précision à l'aide de techniques telles que round(), format() et les techniques de formatage de chaînes.

Découvrez comment créer un histogramme dans Excel grâce à ce guide destiné aux débutants. Découvrez les types de graphiques, les conseils de mise en forme, les fonctionnalités dynamiques et les techniques de dépannage.

Découvrez comment créer un histogramme dans Excel grâce à ce guide destiné aux débutants. Découvrez les types de graphiques, les conseils de mise en forme, les fonctionnalités dynamiques et les techniques de dépannage.

Plongez dans l'univers du p-hacking, où la manipulation de la valeur p est tentante. Découvrez les différents pièges du p-hacking, ainsi que les moyens de les détecter et de les éviter.

Comprenez la signification du coefficient de détermination dans l'analyse de régression. Découvrez comment il est calculé, comment interpréter sa valeur et quand utiliser plutôt le R-carré ajusté et le R-carré partiel.

Apprenez quand utiliser la régression de Poisson, comment interpréter les résultats par le biais des ratios de taux d'incidence et mettez en œuvre les techniques essentielles dans R.

Apprenez comment la fonction de masse de probabilité définit les distributions de probabilités discrètes. Explorez ses propriétés, ses exemples et ses différences avec les fonctions de densité de probabilité.

Apprenez ce que signifie le RMSE dans l'analyse de régression, comment le calculer et quand l'utiliser pour évaluer la performance d'un modèle. Voyez des exemples en Python et en R avec des interprétations pratiques.

Calculez la moyenne de données numériques, logiques et pondérées à l'aide des fonctions de moyenne intégrées à R. Comprendre comment traiter les valeurs manquantes et appliquer la fonction aux vecteurs et aux cadres de données.

Utilisez cette méthode pour faire de meilleures prévisions à partir de données réelles. Apprenez à minimiser les erreurs et à trouver la ligne de tendance la plus fiable.