Data Analysis Tutorials

Découvrez la puissance de la moyenne géométrique en finance, en biologie et en science des données. Découvrez comment le calculer, quand l'utiliser et pourquoi il est utile pour analyser les taux de croissance.

Apprenez à utiliser les fonctions intégrées d'Excel, les formules et même Power Query pour lutter contre les doublons, ainsi que les meilleures pratiques et les conseils de dépannage pour traiter les ensembles de données complexes.

Apprenez à trouver la valeur p dans Excel à l'aide de fonctions Excel telles que T.TEST() et Z.TEST(), en utilisant le Data Analysis Toolpak ou en effectuant des calculs manuels. Équipez-vous pour prendre des décisions sûres et étayées par des données dans Excel.

Ce tutoriel vous guide à travers Microsoft Fabric, vous montrant comment configurer, connecter des données, construire des pipelines et collaborer, le tout dans un seul guide pratique !

Explorez les différentes méthodes de filtrage et de suppression permanente des lignes dupliquées en utilisant SQL. Apprenez les applications pratiques de la suppression des doublons dans SQL Server, MySQL et PostgreSQL.

Explorez le rôle de la moyenne arithmétique dans l'analyse des données. Apprenez sa formule, ses applications, sa comparaison avec d'autres types de moyennes et d'autres mesures statistiques, et comprenez quand chacune d'entre elles est la plus utile.

Découvrez les principales différences, les applications et la mise en œuvre de la normalisation et de la standardisation dans le prétraitement des données pour l’apprentissage automatique.

Découvrez l'impact de la multicolinéarité sur les modèles de régression. Découvrez les techniques permettant de détecter la multicolinéarité et de maintenir la fiabilité du modèle. Apprenez à traiter la multicolinéarité avec des solutions pratiques.

Curus : apprenez à créer, personnaliser et interpréter des diagrammes de Gantt dans Power BI pour suivre les délais et les tâches d'un projet. Suivez nos instructions détaillées et regardez des exemples concrets.

Apprenez à mettre en œuvre DBSCAN, comprenez ses paramètres clés et découvrez quand tirer parti de ses atouts uniques dans vos projets de science des données.

Utilisez color_palette() pour une séparation catégorielle claire, cubehelix_palette() pour des données séquentielles graduelles, et diverging_palette() pour une divergence claire par rapport à un point médian.

Créez des diagrammes à barres remarquables en utilisant Matplotlib, Seaborn, Plotly, Plotnine et Pandas. Explorez les types de diagrammes à barres, depuis les simples barres verticales et horizontales jusqu'aux présentations groupées et empilées plus complexes.