Tutorials voor data-analyse

Leer wat een residuplot is, hoe je veelvoorkomende patronen interpreteert en hoe residuplots helpen om niet-lineariteit, heteroscedasticiteit, uitschieters en andere regressieproblemen te herkennen.

Leer hoe je de SQL-functie REPLACE() gebruikt om substrings in je database te zoeken en te vervangen. Behandelt syntaxis, hoofdlettergevoeligheid, tekens verwijderen, omgaan met NULL en prestatietips.

Kwadrateren in Python is eenvoudig: gebruik de ingebouwde **-operator of probeer NumPy, pow(), math.pow(), bitwise-operators en andere functies voor veelzijdigere oplossingen.

Voeg twee kolommen in Excel samen met de ampersand-operator & of de functie CONCAT() met een aangepast scheidingsteken. Of gebruik TEXTJOIN(), waarmee je lege cellen kunt negeren.

Krijg vertrouwen in OLS-regressie door de theoretische basis onder de knie te krijgen. Ontdek eenvoudige implementaties in Excel, R en Python.

Ontdek de verschillen tussen gemiddelde en mediaan, leer hun toepassingen in data-analyse en kies de juiste maatstaf voor verschillende scenario’s.

Ontdek de belangrijkste verschillen, toepassingen en implementatie van normaliseren en standaardiseren in datavoorbewerking voor machine learning.

Leer hoe je SQL-databases normaliseert van 1NF tot 5NF. Deze gids behandelt elke normaalvorm met praktijkvoorbeelden, vergelijkende tabellen en best practices om dataredundantie te elimineren.

Ontdek hoe je complexe criteria in één formule afhandelt. Til je rapportages naar een hoger niveau, bespaar tijd en moeite en verminder fouten.

Lees onze stapsgewijze instructies voor het upgraden van Pip en Python op Windows, macOS en Linux. Houd je omgeving up-to-date en compatibel.

Beheers PCA toepassen in R in deze tutorial. Normaliseer data, bereken hoofdcomponenten met princomp(), en visualiseer resultaten met screeplots en biplots.

Leer hoe je pixel-perfecte paginatierapporten maakt in Power BI, van setup tot ontwerp en publicatie, met Power BI Report Builder.