Data Analysis Tutorials

Aprenda a adicionar pares de chave-valor em um dicionário Python usando métodos como notação entre colchetes, .update() para adições em massa e .setdefault() para inserções condicionais.

Aprenda a arredondar um número para duas casas decimais em Python para melhorar a precisão usando técnicas como round(), format() e técnicas de formatação de strings.

Aprenda a fazer um gráfico de barras no Excel com este guia fácil de entender. Dá uma olhada nos tipos de gráficos, dicas de formatação, recursos dinâmicos e técnicas de solução de problemas.

Aprenda a fazer um gráfico de barras no Excel com este guia fácil de entender. Dá uma olhada nos tipos de gráficos, dicas de formatação, recursos dinâmicos e técnicas de solução de problemas.

Mergulhe fundo no mundo do p-hacking, onde é tentador mexer no valor p. Aprenda as diferentes armadilhas do p-hacking e como detectá-las e evitá-las.

Entenda o que é o coeficiente de determinação na análise de regressão. Aprenda como ele é calculado, como interpretar seu valor e quando usar o R-quadrado ajustado e o R-quadrado parcial em vez dele.

Saiba quando usar a regressão de Poisson, como interpretar os resultados por meio de taxas de incidência e implementar técnicas essenciais no R.

Saiba como a função de massa de probabilidade define distribuições de probabilidade discretas. Explore suas propriedades, exemplos e diferenças em relação às funções de densidade de probabilidade.

Saiba o que significa RMSE na análise de regressão, como calculá-lo e quando usá-lo para avaliar o desempenho do modelo. Veja exemplos em Python e R com interpretações práticas.

Calcule a média de dados numéricos, lógicos e ponderados usando as funções de média incorporadas do R. Entenda como lidar com valores ausentes e aplicar a função a vetores e quadros de dados.

Dos conceitos básicos à implementação avançada, você aprenderá a criar diagramas Sankey eficazes usando ferramentas populares. Descubra os principais componentes, as práticas recomendadas e os princípios de design que tornam as visualizações de fluxo atraentes e perspicazes.

Use esse método para fazer previsões melhores a partir de dados do mundo real. Saiba como minimizar os erros e encontrar a linha de tendência mais confiável.