Tutorial di analisi dei dati

Determina se c’è una differenza significativa tra le medie di due gruppi usando t.test() in R.

La funzione SUMIFS() in Excel somma i valori che soddisfano più criteri, risultando utile per calcoli condizionali con numeri, date e testo. Impara a usare SUMIFS() con sintassi, esempi e buone pratiche.

Usa i t-test con campioni piccoli o varianza sconosciuta, e gli Z-test quando i campioni sono grandi e la varianza è nota.

Questo articolo spiega cosa sono i Notebook e perché dovresti usarli. Approfondiamo anche i notebook ospitati, che facilitano condivisione e collaborazione. L'articolo include inoltre suggerimenti, trucchi e scorciatoie da tastiera.

Padroneggia l’uso di VLOOKUP() con criteri multipli in Excel. Esplora tecniche avanzate come colonne di supporto e la funzione CHOOSE().

Una guida visiva completa su asimmetria/curtosi, su come influenzano le distribuzioni e, in definitiva, il tuo progetto di data science.

Scopri come rilevare la multicollinearità nei modelli di regressione usando il fattore di inflazione della varianza (VIF), uno strumento diagnostico chiave. Questo tutorial spiega come si calcola il VIF, come interpretarne i valori e le tecniche per affrontare VIF elevati e migliorare l’affidabilità della modellazione di regressione.

Scopri come usare VLOOKUP() per prelevare dati da un altro foglio della tua cartella di lavoro Excel. Fai pratica con esempi concreti e tecniche di troubleshooting.

XLOOKUP() cerca in qualsiasi direzione, predefinisce corrispondenze esatte e ha gestione errori integrata, mentre VLOOKUP() cerca solo a destra e richiede l’indicizzazione manuale delle colonne.

Trasponi i dati in Excel con Incolla speciale, la funzione TRANSPOSE() o Power Query. Scopri come passare da righe a colonne, da colonne a righe e trasporre intere tabelle.

Scopri come usare efficacemente VBA in Excel per automatizzare attività, creare macro e migliorare le tue competenze di elaborazione dati con esempi pratici e best practice.

Fare il quadrato in Python è facile: usa l’operatore integrato ** oppure prova NumPy, pow(), math.pow(), operatori bitwise e altre funzioni per soluzioni più versatili.