Je vais effectuer une analyse de données et une visualisation à l'aide de r, Excel et python

La première étape cruciale dans l'analyse de données consiste à nettoyer les données et à traiter les valeurs manquantes. Après le nettoyage, effectuez diverses opérations pour obtenir des insights sur les données.

1. Je vais nettoyer vos données puis les analyser.

Je réaliserai différentes opérations sur les données pour obtenir des résultats utiles qui peuvent servir à prendre des décisions efficaces pour de grands conglomérats et entreprises.

Plusieurs opérations sont possibles

• Calculer l'écart type, la médiane, la moyenne et la variance d'un ensemble de données
• Test de Tukey ou test #Tukey_HSD
• Test d'analyse de la variance (#ANOVA)
• Comparer plusieurs moyennes
• Tests de Duncan pour la différence multiple
• Test de la différence significative la plus faible ou #LSD_Test

et tout autre test pouvant être utilisé pour l'analyse de données.

Je peux également tracer différents graphiques pour différents types de données, par exemple :

• Nuage de points
• Graphique jitter
• Analyse en composantes principales (ACP) : Comprendre les données multidimensionnelles

Et bien d'autres graphiques tels que les heatmaps, les graphiques ECDF (fonction de densité empirique cumulative), les diagrammes en secteurs, Q-Q, barres d'erreur, histogrammes, et plus encore.

Je vous fournis des graphiques de haute qualité que je peux utiliser pour une meilleure visualisation des données.