Hướng dẫn Phân tích Dữ liệu

Tìm hiểu cách thêm cặp khóa–giá trị vào dictionary trong Python bằng các phương pháp như cú pháp ngoặc vuông, .update() để thêm hàng loạt và .setdefault() để chèn có điều kiện.

Tìm hiểu cách sử dụng hiệu quả list comprehension trong Python để tạo list, thay thế vòng lặp for (lồng nhau) và các hàm map(), filter() và reduce(), ...!

Tìm hiểu cách dùng phương thức pop() của Python để xóa phần tử khỏi list và dictionary, bao gồm cách xóa khi đang lặp. Học cách tránh các lỗi thường gặp như IndexError và KeyError.

Tìm hiểu cách xóa phần tử khỏi list trong Python. Làm quen với các phương thức như remove(), pop() và del để quản lý list.

Tìm hiểu cách bạn có thể phân tích, khám phá, chỉnh sửa và điền dữ liệu cho các tệp XML với gói ElementTree của Python, vòng lặp for và biểu thức XPath.

Khám phá cách biểu đồ Q-Q là một phương pháp trực quan hữu ích để đánh giá tính chuẩn. So sánh dữ liệu quan sát với một phân phối lý thuyết như phân phối chuẩn để làm nổi bật các sai lệch. Học cách chẩn đoán độ phù hợp của mô hình.

Bài viết này đề cập cách và thời điểm sử dụng phân loại random forest với scikit-learn, tập trung vào khái niệm, quy trình và ví dụ. Chúng tôi cũng trình bày cách dùng ma trận nhầm lẫn và mức độ quan trọng của đặc trưng.

Tìm hiểu cách xếp hạng dữ liệu trong Excel với các hàm RANK(), RANK.EQ() và RANK.AVG(). Hiểu sự khác nhau, cách ứng dụng và mẹo để phân tích dữ liệu chính xác.

Tìm hiểu cách nhanh chóng xóa hàng thừa bằng sắp xếp, công thức và VBA, tùy theo phương pháp phù hợp nhất với bạn.

Tìm hiểu cách dùng các tính năng tích hợp của Excel, công thức và cả Power Query để xử lý dữ liệu trùng, cùng thực hành tốt và mẹo khắc phục sự cố cho bộ dữ liệu phức tạp.

Tìm hiểu ý nghĩa của RMSE trong phân tích hồi quy, cách tính và khi nào dùng để đánh giá hiệu suất mô hình. Xem ví dụ Python và R kèm diễn giải thực tế.

Hàm SQL ROW_NUMBER() gán các số nguyên tuần tự cho các dòng trong một tập kết quả, có thể phân vùng dữ liệu và sắp xếp các dòng trong mỗi phân vùng.