Tutorials voor data-analyse

De SQL BETWEEN-operator helpt waarden binnen specifieke bereiken te filteren, wat efficiënte data-analyse mogelijk maakt. Ontdek de verschillende toepassingen en het volledige potentieel.

Leer wat R-kwadraat betekent in regressieanalyse, hoe je het berekent en wanneer je het gebruikt om modelprestaties te evalueren. Vergelijk het met gerelateerde metrics met voorbeelden in R en Python.

Leer hoe je duplicaten te lijf gaat met de ingebouwde functies van Excel, formules en zelfs Power Query, plus best practices en tips voor troubleshooting bij complexe datasets.

Ontdek hoe de LAG()-functie je toegang geeft tot vorige rijen in je dataset, waardoor tijdreeksanalyse en vergelijkingen van opeenvolgende observaties mogelijk worden.

Ontdek de verschillen in output en performance tussen UNION en UNION ALL: UNION verwijdert duplicaten terwijl UNION ALL ze behoudt.

Van basisconcepten tot geavanceerde implementatie: leer effectieve Sankey-diagrammen bouwen met populaire tools. Ontdek de belangrijkste onderdelen, best practices en ontwerpprincipes die stroomvisualisaties krachtig en inzichtelijk maken.

Verbeter je SQL-vaardigheden met de SQL PIVOT-operator. Leer rijen om te zetten in kolommen om draaitabellen te maken in SQL Server en Oracle.

Leer eenvoudige lineaire regressie. Beheers de modelequatie, begrijp belangrijke aannames en diagnostiek, en leer de resultaten effectief interpreteren.

Leer hoe je in SQL een datum filtert die later is dan een specifieke datum. Vergelijk hoe de ‘groter dan’-logica verschilt in MySQL, PostgreSQL en SQL Server.

Leer hoe je de SQL-operator EXISTS() gebruikt voor subquery-evaluatie en filtering, met voorbeelden, best practices en tips om je queries te optimaliseren.

Ontdek de verschillende methoden om dubbele rijen te filteren en permanent te verwijderen met SQL. Leer de praktische toepassingen voor het verwijderen van duplicaten in SQL Server, MySQL en PostgreSQL.

Ontdek hoe Q-Q-plots een handig visueel middel zijn om normaliteit te beoordelen. Vergelijk geobserveerde data met een theoretische verdeling zoals de normale verdeling om afwijkingen te benadrukken. Leer de modelfit te diagnosticeren.