Veri Analizi Eğitimleri

Örneklem küçükse veya varyans bilinmiyorsa t-testlerini, örneklem büyükse ve varyans biliniyorsa Z-testlerini kullanın.

Bu makale, Notebook’ların ne olduğunu ve neden kullanmanız gerektiğini ele alır. Ayrıca, paylaşımı ve iş birliğini kolaylaştıran barındırılan notebook’lara değiniyoruz. Makale ayrıca ipuçları, püf noktaları ve klavye kısayollarını da kapsar.

Lojistik regresyonu, temel özelliklerini öğrenin ve scikit-learn kullanarak Python'da gerçek bir uygulama üzerinde makine öğrenmesi modeli oluşturun.

Çarpıklık/basıklığa dair kapsamlı bir görsel rehber: dağılımları ve nihayetinde veri bilimi projenizi nasıl etkiledikleri.

Varyans şişirme faktörü (VIF) kullanarak regresyon modellerinde çoklu doğrusal bağıntıyı tespit etmeyi öğrenin. Bu eğitim, VIF’in nasıl hesaplandığını, değerlerinin nasıl yorumlandığını ve regresyon modellemenizin güvenilirliğini artırmak için yüksek VIF’i ele alma tekniklerini açıklar.

VBA’yı Excel’de görevleri otomatikleştirmek, makrolar oluşturmak ve pratik örnekler ile en iyi uygulamalarla veri işleme becerilerinizi geliştirmek için nasıl etkili kullanacağınızı öğrenin.

Excel çalışma kitabınızda başka bir sayfadan veri çekmek için VLOOKUP() kullanımını görün. Uygulamalı örneklerle ve sorun giderme teknikleriyle güven kazanın.

Excel'de VLOOKUP() işlevini birden fazla kriterle kullanmayı öğrenin. Yardımcı sütunlar ve CHOOSE() işlevi gibi ileri teknikleri keşfedin.

XLOOKUP() her yönde arar, varsayılan olarak tam eşleşme yapar ve yerleşik hata yönetimine sahiptir; VLOOKUP() ise yalnızca sağa arar ve elle sütun indekslemesi gerektirir.

Düzeltilmiş r-karenin regresyon modeli performansını değerlendirmek için nasıl yorumlanacağını keşfedin. R ve Python örnekleriyle r-kare ile düzeltilmiş r-kare arasındaki farkı karşılaştırın.

ANOVA testini, birden çok grubun ortalamalarını karşılaştırmak için nasıl kullanacağınızı; net örnekler, gerçek dünya uygulamaları ve veri analizi için pratik ipuçlarıyla keşfedin.

Binom dağılımının çoklu ikili sonuçları nasıl modellediğini ve finans, sağlık ve makine öğrenimi gibi alanlarda nasıl kullanıldığını öğrenin.