Data Analysis Tutorials

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.

Comprendre l'utilité de la distribution t lorsque la taille des échantillons est faible ou que la variance de la population est inconnue. Comparez-la aux distributions normale et Z pour savoir quand chacune est appropriée.

Apprenez à utiliser PI() dans Excel afin d'être plus précis dans les formules mathématiques. Découvrez des exemples, des détails syntaxiques et des conseils pour exploiter π dans les calculs.

Apprenez les principes fondamentaux de la gestion d'un entrepôt de données dans le cloud à l'aide de Snowflake. Snowflake est une plateforme basée sur le cloud qui offre des avantages significatifs aux entreprises souhaitant extraire un maximum d'informations de leurs données aussi rapidement et efficacement que possible.

Comprendre comment la loi des grands nombres soutient le raisonnement statistique. Découvrez comment il garantit la cohérence des moyennes dans le temps et permet de faire des prédictions dans des domaines tels que le sport, la finance et la science.

Apprenez ce que signifie le R-carré dans l'analyse de régression, comment le calculer et quand l'utiliser pour évaluer la performance d'un modèle. Comparez-la à des métriques connexes à l'aide d'exemples en R et en Python.

Apprenez à décomposer les données de séries temporelles en composantes significatives telles que la tendance, la saisonnalité et les résidus à l'aide de modèles additifs et multiplicatifs. Découvrez les méthodes classiques et STL. Explorez les ajustements saisonniers et pratiquez les prévisions à l'aide de modèles de décomposition.

Comprendre les concepts de base du clustering hiérarchique, son fonctionnement et sa mise en œuvre en Python.

Apprenez à utiliser la fonction ROUND() et ses alternatives dans Excel. Apprenez à arrondir les décimales, les entiers et les valeurs temporelles.

Apprenez à construire et à améliorer des diagrammes circulaires à l'aide des bibliothèques Matplotlib et Pandas de Python. Découvrez des exemples de code pratiques et des conseils de conception essentiels pour créer des visuels clairs et lisibles.

Explorez les principes fondamentaux de la distribution de Pareto et ses applications. Apprenez comment ce concept statistique peut être appliqué dans différents domaines. Découvrez des exemples pratiques et des aides visuelles pour améliorer votre compréhension.

Le théorème de la limite centrale stipule qu'avec un échantillon de taille suffisante, la distribution d'échantillonnage de la moyenne sera normalement distribuée, quelle que soit la distribution de la population. Apprenez sa formule, ses conditions clés et ses applications dans le domaine des statistiques et de l'apprentissage automatique.