डेटा विश्लेषण ट्यूटोरियल्स

Python में tabulate लाइब्रेरी का उपयोग करके सलीके से फॉर्मेट की गई टेबल बनाएं। इसके उन्नत फीचर्स और टेबल की उपस्थिति को कस्टमाइज़ करने के विकल्पों के बारे में जानें।

Python ElementTree पैकेज, for लूप्स और XPath अभिव्यक्तियों के साथ XML फ़ाइलों को पार्स, एक्सप्लोर, संशोधित और पॉप्युलेट करना सीखें।

जानें कि Q-Q प्लॉट्स नॉर्मलिटी का आकलन करने का उपयोगी दृश्य तरीका कैसे हैं। नॉर्मल जैसे सैद्धांतिक वितरण के साथ अवलोकित डेटा की तुलना करके विचलनों को उजागर करें। मॉडल फिट का निदान करना सीखें।

Tableau में डायनेमिक क्वाड्रंट चार्ट के रूप में डेटा का विश्लेषण करना सीखें।

यह लेख scikit-learn के साथ रैंडम फॉरेस्ट क्लासिफिकेशन का उपयोग कैसे और कब करें, इसके कॉन्सेप्ट्स, वर्कफ़्लो, और उदाहरणों पर केंद्रित है। हम कन्फ्यूज़न मैट्रिक्स और फीचर इम्पॉर्टेंस का उपयोग करने को भी कवर करते हैं।

रैंडम वॉक के गणितीय सिद्धांतों का परीक्षण करें और उनके रूपों—एक-आयामी पथों से लेकर बायस्ड और गॉसियन मॉडलों तक—की खोज करें। Python का उपयोग करके जानें कि ये स्टोकेस्टिक प्रक्रियाएँ जीवविज्ञान, भौतिकी और वित्त में वास्तविक घटनाओं को कैसे सूचित करती हैं।

रिग्रेशन मॉडल की सटीकता का मूल्यांकन करने के लिए टोटल सम ऑफ़ स्क्वेर्स (SST), रिग्रेशन सम ऑफ़ स्क्वेर्स (SSR), और एरर सम ऑफ़ स्क्वेर्स (SSE) की गणना करना सीखें। उनके गणितीय संबंधों और R-स्क्वेयर्ड पर उनके प्रभाव को जानें।

जो तरीका आपके लिए सबसे अच्छा हो, उसके अनुसार सॉर्टिंग, सूत्रों और VBA की मदद से अतिरिक्त पंक्तियाँ तेजी से हटाना सीखें।

Excel के बिल्ट-इन फीचर्स, फ़ॉर्मूला, और Power Query की मदद से डुप्लिकेट हटाना सीखें—साथ ही जटिल डेटा सेट सँभालने के लिए सर्वश्रेष्ठ अभ्यास और समस्या निवारण सुझाव।

R के बिल्ट-इन mean फ़ंक्शनों का उपयोग करके संख्यात्मक, लॉजिकल और वेटेड डेटा का औसत निकालें। Missing मानों को कैसे संभालें और फ़ंक्शन को वेक्टर व डेटा फ़्रेम पर कैसे लागू करें, समझें।

प्रतिगमन विश्लेषण में RMSE का अर्थ, उसे कैसे गणना करें, और मॉडल प्रदर्शन का आकलन करने के लिए कब उपयोग करें—यह जानें। Python और R के उदाहरणों के साथ व्यावहारिक व्याख्याएं देखें।

सोच रहे हैं कि डेटा विश्लेषण के लिए आपको Python लेना चाहिए या R? आप सही जगह पर हैं।