Перейти к основному содержимому

Курс

Разведочный анализ данных в Power BI

Базовый3 ч

Создавайте эффективные отчеты с Exploratory Data Analysis (EDA) в Power BI, чтобы быстрее находить инсайты и повышать ценность бизнеса.

Python3 чвидео: 9Упражнений: 262,050 XP52,687Свидетельство о достижении

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через Google
или
Продолжая, вы принимаете нашу Условия использования, наши Политику конфиденциальности и то, что ваши данные хранятся в США.

Нас выбирают учащиеся из тысяч компаний

Обучаете команду?

Попробовать для бизнеса

Описание курса

Введение в исследовательский анализ данных в Power BI

Улучшите свои отчеты с помощью исследовательского анализа данных (EDA) в Power BI! Этот курс для начинающих аналитиков данных охватывает базовые аспекты EDA, включая описательную статистику, работу с пропущенными данными, анализ распределений и выявление выбросов. Вы научитесь использовать гистограммы, box plots и scatter plots для визуализации данных, интерпретации распределений и понимания взаимосвязей между переменными.

Применяйте статистические методы

Изучите, как работать с категориальными и непрерывными переменными, использовать продвинутые методы визуализации и рассчитывать коэффициенты корреляции. Интерактивные упражнения и реальные примеры помогут вам эффективно применять эти навыки для анализа и интерпретации ваших данных.

Предварительные требования

Программа

План курса

1

Первичный разведочный анализ данных в Power BI

В этой главе вы приступите к изучению разведочного анализа данных (EDA): освоите описательную статистику, научитесь выявлять пропущенные значения и применять методы импутации для их заполнения.
Начать главу
2

Распределения и выбросы

Во второй главе вы научитесь обнаруживать выбросы в наборе данных и работать с ними. Вы построите гистограммы для анализа распределений и примените метод винсоризации для устранения выбросов.
Начать главу
3

EDA с категориальными переменными

Теперь пришло время исследовать взаимосвязи между категориальными переменными с помощью пропорций. Затем вы воспользуетесь ящичными диаграммами и описательной статистикой, чтобы оценить влияние категориальной переменной на непрерывную.
Начать главу
4

Взаимосвязи между непрерывными переменными

Разведочный анализ данных в Power BI

Курс
завершён

Получить сертификат об окончании

Записаться сейчас

Развивайте навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств

Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.