Data Analysis Tutorials

Saiba como usar a função ROUND do SQL neste tutorial. Ele aborda a implementação da função ROUND no Oracle, MySQL, PostgreSQL e SQL Server.

Descubra como os escores de propensão ajudam a minimizar a confusão em pesquisas observacionais, com aplicações detalhadas em estudos do mundo real.

Explore os fundamentos da eigendecomposição e suas aplicações em ciência de dados e aprendizado de máquina.

Aprenda técnicas passo a passo para lidar com INDEX MATCH com vários critérios no Excel. Inclua colunas auxiliares para simplificar suas pesquisas ou aplique fórmulas de matriz para obter dados complexos.

Ganhe confiança na regressão OLS ao dominar sua base teórica. Explore como realizar implementações simples no Excel, R e Python.

Remova espaços desnecessários, inclusive espaços à esquerda, à direita e extras, para manter seus dados claros. Este guia aborda as funções TRIM(), SUBSTITUTE() e CLEAN(), além de dicas práticas para garantir que as planilhas permaneçam precisas e fáceis de trabalhar.

Descubra como aprimorar sua análise de dados com o fatiador do Excel. Aprenda técnicas avançadas para criar painéis dinâmicos e otimizar seu fluxo de trabalho.

Descubra como lidar com critérios complexos em uma única fórmula. Melhore seus relatórios de forma a economizar tempo e esforço e reduzir erros.

Saiba como você pode analisar, explorar, modificar e preencher arquivos XML com o pacote Python ElementTree, loops for e expressões XPath.

Neste tutorial, você aprenderá a implementar decoradores em Python.

Saiba como detectar multicolinearidade em modelos de regressão usando o fator de inflação de variância (VIF), uma ferramenta de diagnóstico importante. Este tutorial explica como o VIF é calculado, como interpretar seus valores e as técnicas para lidar com o VIF alto para melhorar a confiabilidade da modelagem de regressão.

Descubra como os gráficos Q-Q são um método visual útil para avaliar a normalidade. Compare os dados observados com uma distribuição teórica, como a distribuição normal, para destacar os desvios. Aprenda a diagnosticar o ajuste do modelo.