Tutoriais de análise de dados

Saiba mais sobre a Linguagem de Manipulação de Dados (DML), como ela se compara à DQL e à DDL, e domine os comandos DML, incluindo SELECT, INSERT, DELETE e UPDATE.

Aprenda a criar uma quebra de linha para uma string em Python e a criar uma indentação adequada usando barras invertidas, parênteses e outros delimitadores.

A modelagem do mix de marketing (MMM) é uma abordagem analítica orientada por dados usada pelas empresas para avaliar a eficácia de suas estratégias de marketing e alocar recursos de forma otimizada.

A normalização de bancos de dados é um processo importante usado para organizar e estruturar bancos de dados relacionais. Esse processo garante que os dados sejam armazenados de forma a minimizar a redundância, simplificar a consulta e melhorar a integridade dos dados.

Saiba como corrigir rapidamente o ModuleNotFoundError: Nenhum módulo chamado 'sklearn' é exceção com nosso guia on-line detalhado e fácil de seguir.

Aprimore suas habilidades em SQL com o operador SQL PIVOT. Você aprenderá a converter linhas em colunas para criar tabelas dinâmicas no SQL Server e no Oracle.

Saiba como classificar dados no Excel com as funções RANK(), RANK.EQ() e RANK.AVG(). Entenda suas diferenças, aplicações e dicas para uma análise de dados precisa.

Combine VLOOKUP() com IF() para uma análise de dados eficiente, incluindo pesquisas condicionais, tratamento de erros e indexação dinâmica de colunas.

Descubra três técnicas simples para arredondar números em Python: usando math.ceil() do módulo math, usando o módulo decimal e o NumPy.

Aprenda a usar a instrução pass do Python em loops, funções e classes. Compreender a importância da instrução pass na execução e legibilidade do código.

Saiba como usar o operador SQL EXISTS() para avaliação e filtragem de subconsultas, com exemplos, práticas recomendadas e dicas para otimizar suas consultas.

Explore a formatação condicional no Excel com exemplos simples a avançados e suas práticas recomendadas.