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.

What is exploratory data analysis?

Steps to EDA

Initial EDA of AirBnB listings

Identify missing data

Descriptive statistics for a variable

Imputation for missing data

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 dengan variabel kategorikal

Opsi

Box plot

Histogram

Histogram vs. box plot

Mengeksplorasi variabel kategorikal dengan data AirBnB

Menganalisis variabel kategorikal

Proporsi dengan variabel kategorikal

Menganalisis beberapa variabel kategorikal

Membuat 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

Tingkatkan laporan Anda dengan Exploratory Data Analysis (EDA) di Power BI. Anda akan mulai dengan menggunakan statistik deskriptif untuk menemukan pencilan, mengidentifikasi data hilang, dan menerapkan teknik imputasi untuk mengisi kekosongan dalam himpunan data Anda. Selanjutnya, Anda akan mempelajari bagaimana EDA di Power BI membantu menemukan hubungan antarvariabel—baik kategorikal maupun kontinu—dengan menggunakan ukuran statistik dasar serta plot kotak dan sebar.

<h2>Pengantar Analisis Data Eksploratori di Power BI</h2>
Perkuat laporan Anda dengan Analisis Data Eksploratori (EDA) Power BI! 

Kursus pemula ini untuk analis data mencakup aspek dasar EDA, termasuk statistik deskriptif, penanganan data yang hilang, analisis distribusi, dan identifikasi outlier. Anda akan belajar menggunakan histogram, diagram kotak, dan diagram pencar untuk memvisualisasikan data, menginterpretasikan distribusi, dan memahami hubungan antara variabel.
<br><br>
<h2>Terapkan Teknik Statistik</h2>
Pelajari cara mengelola variabel kategorikal dan kontinu, menggunakan teknik visualisasi lanjutan, dan menghitung koefisien korelasi. Latihan interaktif dan contoh nyata memastikan Anda dapat menerapkan keterampilan ini untuk menganalisis dan menafsirkan data Anda dengan efektif. 


Introduction to DAX in Power BI

Pelajari cara membuat laporan berdampak dengan EDA Power BI untuk mengungkap wawasan dan nilai bisnis.

Analisis Data Eksploratori di Power BI

Analis Data di Power BI

Proporsi dengan variabel kategorikal

Analisis Data Eksploratori di Power BI

Latihan interaktif praktis