Tutorial di analisi dei dati

Crea grafici a torta efficaci in Tableau con istruzioni chiare passo passo su importazione dati, dimensioni e colori. Scopri metodi avanzati come il raggruppamento delle categorie e l'aggiunta di filtri.

Capisci come la distribuzione t aiuta quando i campioni sono piccoli o la varianza della popolazione è sconosciuta. Confrontala con le distribuzioni normale e Z per capire quando ciascuna è appropriata.

Esplora diverse tecniche per gestire in modo efficiente i valori mancanti e le loro implementazioni in Python.

Inizia ad analizzare i dati del Titanic con R e il tidyverse: impara a filtrare, ordinare, riassumere, modificare e visualizzare i dati con dplyr e ggplot2!

In Python, timedelta è un tipo di dato del modulo datetime usato per rappresentare durate o differenze tra due istanti nel tempo.

Ottieni i dati di Google Trends per keyword come "diet" e "gym" e osserva come variano nel tempo mentre impari trend e stagionalità nelle serie temporali.

Impara a scomporre i dati di serie temporali in componenti significative come trend, stagionalità e residui con modelli additivi e moltiplicativi. Scopri i metodi classici e STL. Esplora gli aggiustamenti stagionali ed esercitati nel forecasting con i modelli di scomposizione.

Impara l’analisi delle serie temporali con R e usa un package in R per il forecasting per adattare la serie reale al modello ottimale.

La disuguaglianza triangolare è più di un semplice principio geometrico: è una pietra angolare delle misure di distanza in data science. Scopri come questo elegante concetto matematico alimenta algoritmi nella geometria computazionale, nell'ottimizzazione e nel machine learning.

Scopri come la funzione TRIM() rimuove gli spazi in eccesso e ripulisce i tuoi dati. Combinala con altre funzioni come SUBSTITUTE(), CLEAN() e VALUE() per risolvere ogni tipo di problema di formattazione.

Scopri come risolvere rapidamente l’eccezione ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn' con la nostra guida online dettagliata e facile da seguire.

La pulizia dei dati è un tassello fondamentale della data science. Scopri perché è importante e come usare Python per eseguire il processo.