Tutorial di analisi dei dati

Scopri come aggiungere coppie chiave-valore in un dizionario Python usando metodi come la notazione con parentesi quadre, .update() per aggiunte in blocco e .setdefault() per inserimenti condizionati.

Scopri come usare il metodo pop() di Python per rimuovere elementi da liste e dizionari, incluso come rimuovere elementi durante l'iterazione. Impara a evitare errori comuni come IndexError e KeyError.

Impara a usare in modo efficace le list comprehension in Python per creare liste, sostituire i (nidificati) cicli for e le funzioni map(), filter() e reduce(), ...!

Esplora l’analisi dei dati con Python. I DataFrame di Pandas rendono facile manipolare i tuoi dati: dalla selezione o sostituzione di colonne e indici al reshaping dei dati.

Scopri come rimuovere rapidamente righe in più usando ordinamento, formule e VBA, in base a ciò che funziona meglio per te.

Scopri cosa significa R-quadro nell’analisi di regressione, come calcolarlo e quando usarlo per valutare le prestazioni del modello. Confrontalo con metriche correlate con esempi in R e Python.

Capisci come rimuovere elementi da una lista in Python. Familiarizza con metodi come remove(), pop() e del per la gestione delle liste.

Scopri cos’è l’RMSE nell’analisi di regressione, come calcolarlo e quando usarlo per valutare le prestazioni del modello. Vedi esempi in Python e R con interpretazioni pratiche.

Impara a classificare i dati in Excel con le funzioni RANK(), RANK.EQ() e RANK.AVG(). Capisci le differenze, le applicazioni e i consigli per un'analisi accurata.

Scopri come usare le funzioni integrate di Excel, le formule e persino Power Query per gestire i duplicati, insieme a best practice e consigli di troubleshooting per dataset complessi.

Scopri come analizzare, esplorare, modificare e popolare file XML con il pacchetto Python ElementTree, i for loop e le espressioni XPath.

Questo articolo spiega come e quando usare la classificazione random forest con scikit-learn, concentrandosi su concetti, workflow ed esempi. Vediamo anche come usare la confusion matrix e l'importanza delle feature.