Hướng dẫn Phân tích Dữ liệu

Tìm hiểu cách tính và diễn giải khả năng nhiều biến cố xảy ra đồng thời. Khám phá các ứng dụng thực tế trong mô hình dự đoán, đánh giá rủi ro và học máy để giải quyết các thách thức khoa học dữ liệu phức tạp.

Trong hướng dẫn Kaggle này, bạn sẽ học cách tiếp cận và xây dựng các mô hình học có giám sát với sự hỗ trợ của phân tích dữ liệu thăm dò (EDA) trên dữ liệu Titanic.

Tìm hiểu cách luật số lớn hỗ trợ tư duy thống kê. Xem cách nó đảm bảo tính nhất quán của trung bình theo thời gian và thúc đẩy dự đoán trong các lĩnh vực như thể thao, tài chính và khoa học.

Dùng phương pháp này để đưa ra dự đoán tốt hơn từ dữ liệu thực tế. Tìm hiểu cách giảm thiểu sai số và tìm đường xu hướng đáng tin cậy nhất.

LEFT JOIN và LEFT OUTER JOIN trong SQL là giống hệt nhau, không có khác biệt về chức năng. Tiếp tục đọc để khám phá các ví dụ thực tiễn và cách áp dụng các phép nối này hiệu quả trong truy vấn của bạn.

Tìm hiểu hồi quy tuyến tính, một mô hình thống kê phân tích mối quan hệ giữa các biến. Làm theo hướng dẫn từng bước để học hàm lm() trong R.

Tìm hiểu thêm về các biểu thức LOD trong Tableau và cách sử dụng chúng.

Tìm hiểu về các câu lệnh IF và CASE trong Tableau và cách dùng các hàm logic này để biến đổi và trực quan hóa dữ liệu có điều kiện.

Trực quan hóa bất bình đẳng trong nháy mắt bằng đường cong Lorenz. Khám phá cách tạo và diễn giải đường cong Lorenz bằng Python để phân tích bất bình đẳng trong thu nhập, tội phạm, và các tập dữ liệu thực tế khác.

Học cách tạo và tùy chỉnh histogram trong base R bằng hàm hist(). Bao gồm màu sắc, nhãn, ngăn (bins), đường mật độ và thống kê mô tả.

Khai mở sức mạnh của Tối ưu hóa Bayes cho tinh chỉnh siêu tham số trong Học máy. Làm chủ nền tảng lý thuyết và ứng dụng thực tiễn với Python để nâng cao độ chính xác mô hình.

Để tạo biểu đồ kết hợp trong Excel, hãy chọn dữ liệu của bạn, vào tab "Insert", đi đến nhóm "Charts" và chọn "Combo Chart."