Tutoriais de análise de dados

Aprenda a usar a curva de demanda para revelar uma relação entre preço e quantidade vendida e use esse conhecimento para orientar decisões mais inteligentes em mercados competitivos. Explore métodos para encontrar o preço ideal para maximizar a receita geral.

Crie um programa preciso de controle de pagamento de empréstimos no Excel com fórmulas e cálculos claros. Crie um cronograma de amortização abrangente para visualizar como os pagamentos reduzem sua dívida ao longo do tempo e planejar seu futuro financeiro.

Saiba como usar a função SQL COALESCE() para lidar com valores nulos, combinar colunas e limpar seus dados com exemplos e dicas do mundo real.

Descubra como calcular a taxa de crescimento anual composta (CAGR) no Excel. Aprenda aplicativos práticos e técnicas avançadas para aprimorar suas habilidades de análise de dados.

Saiba como desproteger uma planilha do Excel com e sem senha.

Descubra como a filtragem colaborativa potencializa os sistemas de recomendação em comércio eletrônico, streaming e muito mais. Conheça seus tipos, benefícios, desafios e a implementação do Python.

Domine a arte de visualizar dados no Excel usando histogramas! Este guia passo a passo o guiará por vários métodos, como gráficos integrados, fórmulas e o Analysis ToolPak, para ajudá-lo a analisar distribuições de frequência como um profissional.

Descubra como criar, conectar-se e gerenciar bancos de dados PostgreSQL usando o pacote psycopg2 do Python.

Explore o papel do determinante em operações de matriz, geometria e métodos computacionais, com cálculos passo a passo em Python e R.

Saiba como a função NPER() no Excel calcula o número de períodos necessários para pagar um empréstimo ou atingir uma meta de investimento. Descubra sua sintaxe, casos de uso e exemplos práticos.

Transpor dados no Excel usando o recurso Colar especial, a função TRANSPOSE() ou o Power Query. Saiba como alternar linhas para colunas, colunas para linhas e tabelas inteiras.

Aprenda a realizar regressão linear em Python usando NumPy, statsmodels e scikit-learn.