कोर्स
Power BI में Exploratory Data Analysis
बुनियादीकौशल स्तर
अपडेट किया गया 10/2024
Power BIExploratory Data Analysis3 घंटे9 वीडियो26 अभ्यास2,050 XP50,271उपलब्धि का प्रमाण पत्र
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Power BI में अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण का परिचय
Power BI की एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस (EDA) के साथ अपनी रिपोर्ट्स को बेहतर बनाएं! डेटा विश्लेषकों के लिए यह शुरुआती पाठ्यक्रम EDA के मूलभूत पहलुओं को कवर करता है, जिसमें वर्णनात्मक सांख्यिकी, अनुपस्थित डेटा को संभालना, वितरणों का विश्लेषण, और आउट्लायर्स की पहचान शामिल है। आप डेटा को विज़ुअलाइज़ करने, वितरणों की व्याख्या करने, और चर के बीच संबंधों को समझने के लिए हिस्टोग्राम, बॉक्स प्लॉट, और स्कैटर प्लॉट का उपयोग करना सीखेंगे।सांख्यिकीय तकनीकों को लागू करें
श्रेणीबद्ध और सतत चर को प्रबंधित करने, उन्नत विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों का उपयोग करने, और सहसंबंध गुणांक की गणना करने का तरीका जानें। इंटरैक्टिव अभ्यास और वास्तविक दुनिया के उदाहरण सुनिश्चित करते हैं कि आप इन कौशलों को अपने डेटा का प्रभावी ढंग से विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए लागू कर सकें।पूर्व आवश्यकताएं
Introduction to DAX in Power BI1
Power BI में शुरुआती Exploratory Data Analysis
आप इस Exploratory Data Analysis (EDA) कोर्स की शुरुआत वर्णनात्मक आँकड़ों का उपयोग करना सीखकर करेंगे, missing data की पहचान करेंगे, और अपने डेटा में मौजूद कमी को भरने के लिए imputation तकनीकें लागू करेंगे।
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Distributions और Outliers
कोर्स के दूसरे अध्याय में, आप डेटासेट में मौजूद आउट्लायर की पहचान करना और उनसे निपटना सीखेंगे। आप distributions का विश्लेषण करने के लिए हिस्टोग्राम बनाएँगे और आउट्लायर को नियंत्रित करने के लिए winsorizing का उपयोग करेंगे।
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Categorical Variables के साथ EDA
अब समय है proportions का उपयोग करके श्रेणीबद्ध वैरिएबल्स के बीच संबंधों का पता लगाने का। इसके बाद, आप बॉक्स प्लॉट्स और वर्णनात्मक आँकड़ों का प्रयोग करके तय करेंगे कि किसी सतत वैरिएबल पर किसी श्रेणीबद्ध वैरिएबल का क्या असर पड़ता है।
4
Continuous Variables के बीच संबंध
अंतिम अध्याय में, आप दो सतत वैरिएबल्स के बीच संबंध का विश्लेषण करने के लिए स्कैटर प्लॉट्स में गहराई से जाएँगे और correlation coefficient की गणना करेंगे।
Power BI में Exploratory Data Analysis
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