You’ll begin this Exploratory Data Analysis (EDA) course by learning how to use descriptive statistics and identify missing data, and apply imputation techniques to fill the gaps in your data.

Qu'est-ce que l'analyse exploratoire des données ?

Étapes de l'analyse exploratoire des données

Étapes de l’analyse exploratoire des données

Analyse exploratoire initiale des données des annonces AirBnB

Identifier les données manquantes

Statistiques descriptives d'une variable

Imputation des données manquantes

Initial Exploratory Data Analysis in Power BI

In the second chapter of this course you'll learn how to identify and address outliers within the dataset.  You will build histograms to analyze distributions and use winsorizing to remove outliers.

Distributions and outliers

Choices for finding outliers

Histograms and outliers in AirBnB listings

Create your first histogram

Identify outliers

Addressing outliers in the data

Distributions and Outliers

Now it’s time to explore the relationships between categorical variables using proportions. You’ll then use box plots and descriptive statistics to determine how a continuous variable is influenced by a categorical one. 

EDA with categorical variables

Histograms vs. box plots

Exploring categorical variables with AirBnB data

Analyzing a categorical variable

Proportions with categorical variables

Analyzing multiple categorical variables

Creating a box plot

EDA with Categorical Variables

In the final chapter, you’ll dive into scatter plots to analyze the relationship between two continuous variables and calculate the correlation coefficient.

Relationships between continuous variables

Practice interpreting a scatter plot

Exploring AirBnB listings with scatter plots

Analyzing relationships with scatter plots

Adding context to scatter plots

Correlation coefficient

Congratulations!

Relationships between Continuous Variables

Exercises and Datasets

DataCamp vs. Local Experience

Améliorez vos rapports grâce à l'analyse exploratoire des données de Power BI (EDA). Vous commencerez par utiliser les statistiques descriptives pour repérer les valeurs aberrantes, identifier les données manquantes et appliquer des techniques d'imputation pour combler les lacunes de votre ensemble de données. Vous apprendrez ensuite comment l’analyse exploratoire des données dans Power BI peut vous aider à découvrir les relations entre les variables (qu'elles soient catégorielles ou continues) en utilisant des mesures statistiques de base ainsi que des diagrammes en boîte et des nuages de points.

<h2>Introduction à l'analyse exploratoire des données dans Power BI</h2>
Améliorez vos rapports grâce à l'analyse exploratoire des données (AED) de Power BI ! 

Ce cours d'initiation pour les analystes de données couvre les aspects fondamentaux de l'EDA : les statistiques descriptives, le traitement des données manquantes, l'analyse des distributions et l'identification des valeurs aberrantes. Vous apprendrez à utiliser les histogrammes, les diagrammes en boîte et les diagrammes en nuage de points pour visualiser les données, interpréter les distributions et comprendre les relations entre les variables.
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<h2>Appliquer des techniques statistiques</h2>
Découvrez comment gérer des variables catégorielles et continues, utiliser des techniques de visualisation avancées et calculer des coefficients de corrélation. Des exercices interactifs et des exemples concrets vous permettent d'appliquer ces compétences pour analyser et interpréter efficacement vos données. 


Introduction to DAX in Power BI

Apprenez à créer des rapports percutants avec Power BI et l'EDA pour révéler des insights rapidement.

Analyse exploratoire des données dans Power BI

Créez des rapports puissants avec l’AED de Power BI pour révéler rapidement des insights et booster la valeur business.

Analyste de données dans Power BI

Explorer les relations entre les variables

Étapes de l’analyse exploratoire des données

Exercice interactif pratique