Tutorial Analisis Data

Pelajari platform terpadu paling populer untuk analitik big data - Databricks. Tutorial ini membahas tujuh konsep dan fitur inti Databricks serta bagaimana semuanya saling terhubung untuk menyelesaikan masalah dunia nyata di dunia data modern.

Kupas seluk-beluk model non-linear dibandingkan dengan model linear. Pelajari penerapannya, keterbatasannya, dan cara melakukan fitting menggunakan dataset dunia nyata.

Dalam tutorial ini, Anda akan diperkenalkan pada penyaringan baris di SQL menggunakan klausa WHERE.

Pelajari cara menghitung dan menafsirkan kemungkinan beberapa peristiwa terjadi secara bersamaan. Temukan penerapan praktis dalam pemodelan prediktif, penilaian risiko, dan machine learning untuk menyelesaikan tantangan data science yang kompleks.

Dalam tutorial Kaggle ini, Anda akan mempelajari cara mendekati dan membangun model pembelajaran terawasi dengan bantuan exploratory data analysis (EDA) pada data Titanic.

Pahami bagaimana hukum bilangan besar mendukung penalaran statistik. Lihat bagaimana hukum ini memastikan konsistensi rata-rata dari waktu ke waktu dan menggerakkan prediksi di bidang seperti olahraga, keuangan, dan sains.

Gunakan metode ini untuk membuat prediksi yang lebih baik dari data dunia nyata. Pelajari cara meminimalkan kesalahan dan menemukan garis tren paling andal.

LEFT JOIN dan LEFT OUTER JOIN dalam SQL identik, tanpa perbedaan fungsional di antara keduanya. Teruskan membaca untuk mengeksplorasi contoh praktis dan temukan cara menerapkan join ini secara efektif dalam kueri Anda.

Pelajari regresi linear, model statistik yang menganalisis hubungan antar variabel. Ikuti panduan langkah demi langkah untuk mempelajari fungsi lm() di R.

Pelajari lebih lanjut tentang ekspresi LOD di Tableau dan cara menggunakannya.

Pelajari pernyataan IF dan CASE di Tableau dan jelajahi cara menggunakan fungsi logika ini untuk mentransformasi dan memvisualisasikan data secara kondisional.

Visualisasikan ketimpangan secara sekilas menggunakan kurva Lorenz. Pelajari cara membuat dan menafsirkan kurva Lorenz menggunakan Python untuk menganalisis ketimpangan pada pendapatan, kejahatan, dan dataset dunia nyata lainnya.