Hướng dẫn Phân tích Dữ liệu

Tìm hiểu cách sử dụng hàm ROUND trong SQL trong hướng dẫn này. Nội dung bao gồm cách triển khai hàm ROUND trong Oracle, MySQL, PostgreSQL và SQL Server.

Nâng tầm trực quan hóa với Matplotlib colormap. Học cách chọn colormap phù hợp, điều chỉnh lớp màu và khắc phục sự cố trực quan hóa thường gặp.

Tìm hiểu mean reversion là gì, cách nhận diện hành vi hồi quy về trung bình trong dữ liệu chuỗi thời gian, và cách khái niệm này được dùng trong thống kê, giao dịch và tài chính định lượng.

Khám phá sự khác nhau giữa mean và median, tìm hiểu cách áp dụng trong phân tích dữ liệu, và biết cách chọn thước đo phù hợp cho các tình huống khác nhau.

Tìm hiểu cách phân tích bộ nhớ trong Python có thể tối ưu hiệu năng với các công cụ như memory_profiler, tracemalloc và objgraph.

Gộp dữ liệu là một tác vụ phổ biến trong phân tích dữ liệu, đặc biệt khi làm việc với các tập dữ liệu lớn. Hàm merge trong R là một công cụ mạnh mẽ cho phép bạn kết hợp hai hoặc nhiều tập dữ liệu dựa trên các biến chung.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách nối nhiều tập dữ liệu trong R.

Hướng dẫn này sẽ đưa bạn qua Microsoft Fabric, chỉ cho bạn cách thiết lập, kết nối dữ liệu, xây dựng pipeline và cộng tác—tất cả trong một hướng dẫn thực hành!

Tìm giá trị phổ biến nhất trong dữ liệu của bạn. Học dùng hàm MODE() trong Excel để có insight thống kê nhanh. Nắm vững các trường hợp cơ bản và nâng cao với ví dụ rõ ràng.

Tìm hiểu cách bạn có thể nắm bắt xu hướng và hiểu dữ liệu chuỗi thời gian với sự hỗ trợ của trung bình động hoặc trung bình cuộn.

Khám phá tác động của đa cộng tuyến lên các mô hình hồi quy. Tìm hiểu kỹ thuật phát hiện đa cộng tuyến và duy trì độ tin cậy của mô hình. Học cách xử lý đa cộng tuyến với các giải pháp thực tiễn.

Khám phá tầm quan trọng của mô hình đa cấp trong phân tích các cấu trúc dữ liệu phân cấp. Học cách tính đến biến thiên trong và giữa nhóm bằng hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên. Áp dụng các khái niệm này để khai mở hiểu biết sâu hơn trong các lĩnh vực như giáo dục, y tế và khoa học xã hội.