Tutorial Analisis Data

Pelajari cara menangani kriteria kompleks dalam satu rumus. Tingkatkan pelaporan Anda dengan cara yang menghemat waktu dan tenaga serta mengurangi kesalahan.

Pelajari cara menormalisasi database SQL dari 1NF hingga 5NF. Panduan ini mencakup setiap bentuk normal dengan contoh dunia nyata, tabel perbandingan, dan praktik terbaik untuk menghilangkan redundansi data.

Temukan perbedaan utama, aplikasi, dan penerapan normalisasi serta standardisasi dalam pra-pemrosesan data untuk machine learning.

Bangun kepercayaan diri dalam regresi OLS dengan menguasai landasan teorinya. Pelajari cara melakukan implementasi sederhana di Excel, R, dan Python.

Pelajari cara menggunakan pustaka ydata-profiling di Python untuk menghasilkan laporan terperinci untuk dataset dengan banyak fitur.

Jelajahi analisis data dengan Python. Pandas DataFrame memudahkan manipulasi data Anda, dari memilih atau mengganti kolom dan indeks hingga mengubah bentuk data Anda.

Kuasai penerapan PCA di R dalam tutorial ini. Normalisasi data, hitung komponen utama dengan princomp(), dan visualisasikan hasil dengan scree plot dan biplot.

Baca instruksi langkah demi langkah kami tentang cara memutakhirkan Pip dan Python di Windows, macOS, dan Linux. Jaga lingkungan Anda tetap terbaru dan kompatibel.

Pelajari cara membuat laporan paginasi yang presisi di Power BI, dari penyiapan hingga desain dan publikasi, menggunakan Power BI Report Builder.

Pelajari cara menambahkan pasangan kunci-nilai dalam dictionary Python menggunakan metode seperti notasi tanda kurung siku, .update() untuk penambahan massal, dan .setdefault() untuk penyisipan bersyarat.

Pelajari cara menggunakan list comprehension di Python secara efektif untuk membuat list, menggantikan (nested) for loop serta fungsi map(), filter(), dan reduce(), ...!

Pelajari cara menggunakan metode pop() di Python untuk menghapus elemen dari list dan dictionary, termasuk cara menghapus item saat iterasi. Pelajari cara menghindari kesalahan umum seperti IndexError dan KeyError.