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.

Che cos'è l'analisi esplorativa dei dati?

Fasi dell'Exploratory Data Analysis

Fasi dell'EDA

EDA iniziale degli annunci AirBnB

Identificare i dati mancanti

Statistiche descrittive per una variabile

Imputazione dei dati mancanti

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

Migliora i tuoi report con l'Analisi Esplorativa dei Dati (EDA) in Power BI. Inizierai usando statistiche descrittive per individuare valori anomali, identificare dati mancanti e applicare tecniche di imputazione per colmare le lacune nel tuo insieme di dati. Poi scoprirai come l'EDA in Power BI può aiutarti a individuare le relazioni tra variabili—sia categoriali che continue—usando misure statistiche di base e box plot e grafici a dispersione.

<h2>Introduzione all'analisi esplorativa dei dati in Power BI</h2>
Rendi più interessanti i tuoi report con l'analisi esplorativa dei dati (EDA) di Power BI! 

Questo corso per chi sta iniziando a fare l'analista di dati parla delle basi dell'EDA, tipo statistica descrittiva, cosa fare con i dati mancanti, come analizzare le distribuzioni e come trovare i valori anomali. Imparerai a usare istogrammi, box plot e grafici a dispersione per visualizzare i dati, capire le distribuzioni e cogliere le relazioni tra le variabili.
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<h2>Applicare tecniche statistiche</h2>
Scopri come gestire variabili categoriali e continue, usare tecniche di visualizzazione avanzate e calcolare i coefficienti di correlazione. Gli esercizi interattivi e gli esempi pratici ti aiutano a mettere in pratica queste competenze per analizzare e interpretare i tuoi dati in modo efficace. 


Introduction to DAX in Power BI

Scopri come creare report efficaci con l'EDA di Power BI per ottenere rapidamente intuizioni preziose.

Analisi Esplorativa dei Dati in Power BI

Analista dati in Power BI

Imputazione dei dati mancanti

Analisi Esplorativa dei Dati in Power BI

Esercizio pratico interattivo