Bạn sẽ bắt đầu khóa học Phân tích Khám phá Dữ liệu (EDA) này bằng cách học cách sử dụng thống kê mô tả, xác định dữ liệu thiếu và áp dụng các kỹ thuật nội suy để lấp đầy khoảng trống trong dữ liệu.

Phân tích dữ liệu khám phá là gì?

Các bước thực hiện EDA

Khám phá dữ liệu ban đầu cho danh sách AirBnB

Nhận diện dữ liệu thiếu

Thống kê mô tả cho một biến

Bù giá trị cho dữ liệu thiếu

Phân tích Khám phá Dữ liệu ban đầu trong Power BI

Trong chương thứ hai của khóa học, bạn sẽ học cách xác định và xử lý các giá trị ngoại lai trong tập dữ liệu. Bạn sẽ xây dựng biểu đồ histogram để phân tích phân phối và dùng kỹ thuật winsorizing để loại bỏ ngoại lai.

Phân phối và giá trị ngoại lai

Các lựa chọn để tìm điểm ngoại lệ

Biểu đồ tần suất và ngoại lệ trong danh sách AirBnB

Tạo histogram đầu tiên của bạn

Xác định ngoại lệ (outlier)

Xử lý ngoại lệ trong dữ liệu

Giờ là lúc khám phá mối quan hệ giữa các biến phân loại bằng tỷ lệ. Sau đó, bạn sẽ dùng biểu đồ hộp và thống kê mô tả để xác định cách một biến liên tục chịu ảnh hưởng bởi một biến phân loại.

EDA với biến phân loại

Tùy chọn

Biểu đồ hộp

Biểu đồ tần suất

Biểu đồ tần suất vs. biểu đồ hộp

Khám phá biến phân loại với dữ liệu AirBnB

Phân tích một biến phân loại

Tỷ lệ với biến phân loại

Phân tích nhiều biến phân loại

Tạo box plot

Ở chương cuối, bạn sẽ đi sâu vào biểu đồ phân tán để phân tích mối quan hệ giữa hai biến liên tục và tính hệ số tương quan.

Mối quan hệ giữa các biến liên tục

Luyện tập diễn giải biểu đồ phân tán

Khám phá danh sách AirBnB bằng biểu đồ phân tán

Phân tích mối quan hệ với biểu đồ phân tán

Bổ sung ngữ cảnh cho biểu đồ phân tán

Hệ số tương quan

Chúc mừng bạn!

Exercises and Datasets

DataCamp vs. Local Experience

Nâng tầm báo cáo của bạn với Phân tích Khám phá Dữ liệu (EDA) trong Power BI. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách dùng thống kê mô tả để phát hiện ngoại lai, xác định dữ liệu thiếu và áp dụng kỹ thuật nội suy để lấp đầy khoảng trống trong tập dữ liệu. Tiếp theo, bạn sẽ học cách EDA trong Power BI giúp khám phá mối quan hệ giữa các biến — cả phân loại và liên tục — bằng các thước đo thống kê cơ bản cùng biểu đồ hộp và biểu đồ phân tán.

<h2>Giới thiệu về Phân tích Dữ liệu Khám phá trong Power BI</h2>
Nâng cao báo cáo của bạn với Phân tích Dữ liệu Khám phá (EDA) của Power BI! 

Khóa học dành cho người mới bắt đầu này dành cho các nhà phân tích dữ liệu, bao gồm các khía cạnh nền tảng của EDA như thống kê mô tả, xử lý dữ liệu thiếu, phân tích phân phối và xác định giá trị ngoại lai. Bạn sẽ học cách sử dụng biểu đồ histogram, biểu đồ hộp và biểu đồ phân tán để trực quan hóa dữ liệu, diễn giải các phân phối và hiểu mối quan hệ giữa các biến.
<br><br>
<h2>Áp dụng các Kỹ thuật Thống kê</h2>
Khám phá cách quản lý biến phân loại và biến liên tục, sử dụng các kỹ thuật trực quan hóa nâng cao, và tính toán hệ số tương quan. Các bài tập tương tác và ví dụ thực tế đảm bảo rằng bạn có thể áp dụng những kỹ năng này để phân tích và diễn giải dữ liệu của bạn một cách hiệu quả. 


Introduction to DAX in Power BI

Tìm hiểu cách tạo báo cáo hiệu quả với Power BI EDA để khám phá nhanh và tăng giá trị kinh doanh.

Phân tích Khám phá Dữ liệu trong Power BI

Tìm hiểu cách xây dựng các báo cáo hiệu quả với Exploratory Data Analysis (EDA) của Power BI để khám phá thông tin nhanh hơn và thúc đẩy giá trị kinh doanh.

Chuyên viên phân tích dữ liệu trong Power BI

Các đường chỉ mức dưới và trên để nhận diện ngoại lệ

Các khoảng, hay bins, của giá trị

Giá trị xuất hiện thường xuyên nhất

Biểu đồ tần suất vs. biểu đồ hộp

Phân tích Khám phá Dữ liệu trong Power BI

Bài tập tương tác thực hành