Tutoriels d'analyse de données

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.

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.

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.

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.

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

Apprenez à combiner plusieurs tracés dans R en un seul graphique à l'aide des fonctions par() ou layout(). Cette page contient des exemples de codage.

COUNT() vous permet de compter le nombre de lignes qui répondent à certaines conditions. Apprenez à l'utiliser dans ce tutoriel.

Apprenez tout ce que vous devez savoir sur la création d'un tableau de bord dans Excel, avec des conseils et des exemples.

Pratiquez les listes en R en utilisant le matériel du cours Intro to R de DataCamp.

L'erreur de l'argument non numérique de l'opérateur binaire dans R se produit lorsque vous essayez de faire de l'arithmétique sur des données non numériques, comme une chaîne de caractères ou un facteur.

FORMAT() est l'une des fonctions les plus utilisées en SQL. Découvrez ses principales applications dans ce tutoriel.