数据分析( A) 工具

以拖放方式建立可视化的 SQL 查询

可视化数据库计划和关系

生成实体关系 文本格式图表

在不同数据类型之间安全转换

计算统计(平均值、中值、模式、std dev)

计算数据集之间的关联系数

进行线性回归分析

在数字数据集中检测异常值

计算统计样本大小

从混淆矩阵计算 ML 度量

ML 模型的缩放和常态特性

用估算策略处理缺失数据

计算最佳列车/测试分拆比率

K倍计划交叉验证

配置和分析数据集特性

创建专业图表. 有效可视化数据。 以多种格式导出 .

分析 CSV 文件以了解数据。 寻找规律与异常. 生成统计.

格式化和美化JSON数据. 解决格式问题。 提高可读性.

格式化和验证XML数据. 修复缩进和结构. 提高可读性.

并肩比较两个数据集. 寻异与异. 突出变化.

查找和识别数据集中的重复条目。 删除冗余数据 。 清理数据.

将多个 CSV 文件合并为一个文件 。 高效合并数据集. 合并数据.

将大型 CSV 文件分成小块 。 更容易管理数据 。 组织数据集.

从原始数据创建关键表格。 从多个角度分析数据. 产生知见.

从数值数据创建直方图 。 可视化数据分布. 分析频率.