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Análise exploratória de dados no Power BI

Melhore seus relatórios com a Análise Exploratória de Dados (EDA) do Power BI e extraia insights dos dados.

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Descrição do Curso

Análise exploratória de dados

Aprimore seus relatórios com a Análise Exploratória de Dados (EDA) do Power BI. Você começará usando estatísticas descritivas para identificar outliers, identificar dados ausentes e aplicar técnicas de imputação para preencher lacunas no seu conjunto de dados.

Aplicar técnicas estatísticas

Em seguida, você aprenderá como a EDA no Power BI pode ajudá-lo a descobrir as relações entre variáveis - tanto categóricas quanto contínuas - usando medidas estatísticas básicas e gráficos de caixa e dispersão.
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Analista de dados no Power BI

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  1. 1

    Análise inicial de dados exploratórios no Power BI

    Gratuito

    Você começará este curso de Análise Exploratória de Dados (EDA) aprendendo a usar estatísticas descritivas e a identificar dados ausentes, além de aplicar técnicas de imputação para preencher as lacunas em seus dados.

    Reproduzir Capítulo Agora
    O que é análise exploratória de dados?
    50 xp
    Etapas para EDA
    100 xp
    Inicial EDA de anúncios do AirBnB
    50 xp
    Identificar dados ausentes
    100 xp
    Estatísticas descritivas para uma variável
    100 xp
    Imputação de dados ausentes
    100 xp
  2. 2

    Distribuições e outliers

    Gratuito

    No segundo capítulo deste curso, você aprenderá como identificar e tratar os outliers no conjunto de dados. Você criará histogramas para analisar distribuições e usará winsorizing para remover outliers.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Distribuições e outliers
    50 xp
    Opções para encontrar outliers
    50 xp
    Histogramas e outliers em anúncios do AirBnB
    50 xp
    Crie seu primeiro histograma
    100 xp
    Identificar exceções
    100 xp
    Abordagem de exceções nos dados
    100 xp
  3. 3

    EDA com variáveis categóricas

    Agora é hora de explorar as relações entre as variáveis categóricas usando proporções. Em seguida, você usará gráficos de caixa e estatísticas descritivas para determinar como uma variável contínua é influenciada por uma variável categórica.

    Reproduzir Capítulo Agora
    EDA com variáveis categóricas
    50 xp
    Histogramas vs. gráficos de caixa
    100 xp
    Exploração de variáveis categóricas com dados do AirBnB
    50 xp
    Análise de uma variável categórica
    100 xp
    Proporções com variáveis categóricas
    100 xp
    Análise de múltiplas variáveis categóricas
    100 xp
    Criando um gráfico de caixa
    100 xp
  4. 4

    Relações entre variáveis contínuas

    No capítulo final, você mergulhará em gráficos de dispersão para analisar a relação entre duas variáveis contínuas e calcular o coeficiente de correlação.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Relações entre variáveis contínuas
    50 xp
    Praticar a interpretação de um gráfico de dispersão
    50 xp
    Explorando os anúncios do AirBnB com gráficos de dispersão
    50 xp
    Análise de relações com gráficos de dispersão
    100 xp
    Adicionando contexto aos gráficos de dispersão
    100 xp
    Coeficiente de correlação
    100 xp
    Parabéns!
    50 xp
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conjuntos de dados

Exercises and DatasetsDataCamp vs. Local Experience

colaboradores

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Carl Rosseel

pré-requisitos

Introduction to DAX in Power BI
Maarten Van den Broeck HeadshotMaarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

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