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如何學習數(shù)據(jù)分析中的統(tǒng)計知識？
2019-02-26
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數(shù)據(jù)分析工作是一項很有成就感的工作，我們在做好了數(shù)據(jù)分析工作就需要將這些數(shù)據(jù)分析結(jié)果呈現(xiàn)給大家，而一般來說，很多客戶和領導不是數(shù)據(jù)分析專業(yè)的人，如果我們直接把數(shù)據(jù)分析結(jié)果讓他們看是一件不現(xiàn)實的事情。這就需要我們做到數(shù)據(jù)可視化，我們應該意識到一個問題，那就是我們盡量使用圖表的方式代替文字表達，這是因為人們對于圖表表達的直觀度比文字表達的直觀度要高，所以也就有了怎么一句話，那就是字不如表，表不如圖。所以我們就需要學習數(shù)據(jù)可視化的技能。



在數(shù)據(jù)分析中有很多的知識是需要我們學習的，比如Excel、數(shù)據(jù)庫、以及數(shù)據(jù)可視化的知識，通過這些知識的講解我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析師需要學習的內(nèi)容還是有很多的。而數(shù)據(jù)分析中的統(tǒng)計知識也是一個十分重要的知識，如果學習的數(shù)據(jù)分析中的統(tǒng)計知識，這就能夠幫助大家構(gòu)建一個完整的數(shù)據(jù)分析知識體系，那么數(shù)據(jù)分析中的統(tǒng)計知識是如何學習的呢？下面我們就給大家詳細的介紹一下這些知識。


現(xiàn)如今，很多數(shù)據(jù)分析師統(tǒng)計學基礎知識并不是很重視，對統(tǒng)計知識不屑一顧，其實這是一種錯誤的做法，在數(shù)據(jù)分析知識中，統(tǒng)計學的地位也是不容忽視的，如果在分析數(shù)據(jù)的時候沒有了統(tǒng)計學，那么分析數(shù)據(jù)就不那么準確了。如果相關人員不清楚某種事物的置信度的含義和概念，那么就不能夠分析出一個完整的數(shù)據(jù)。如果不了解統(tǒng)計學的數(shù)據(jù)分析師，往往是一個粗糙的分析師。如果你想要往機器學習發(fā)展，那么統(tǒng)計學更是需要掌握的基礎。


就目前而言，很多人都喜歡用平均數(shù)去分析一個事物的結(jié)果，但是這往往不是準確的，如果學習了統(tǒng)計學，那么我們就能夠以另一個角度看待數(shù)據(jù)。畢竟很多數(shù)據(jù)分析的決策并不牢靠。我們統(tǒng)計學里面還需要學習描述統(tǒng)計中的諸多變量，比如平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)、分位數(shù)、標準差、方差。這些統(tǒng)計標準會讓新手分析師從平均數(shù)這個不靠譜的泥潭中出來。如果將統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)可視化相結(jié)合，那么這就是對數(shù)據(jù)的分布進行一個直觀的概念講解。這是因為很多特定的模型都有自有的數(shù)據(jù)分布圖，這些分布圖有很多，比如直方圖和箱線圖，如果掌握了這些分布圖的好處，那么就是對數(shù)據(jù)分析有極大的幫助。由此可見，直方圖和箱線圖會是長久伴隨分析師的利器。要學好統(tǒng)計學，或者要利用好統(tǒng)計學，那么一定要重視概率論的研究，統(tǒng)計學的一大重要分支是概率論，概率是度量一件事發(fā)生的可能性，它是介于0到1之間的數(shù)值。很多事情，都可以用概率論解釋，概率論包括貝葉斯公式、二項概率、泊松概率、正態(tài)分布等理論。這些理論在數(shù)據(jù)分析中都會用得到。


從這篇文章中我們可以看出，統(tǒng)計學是一個很廣闊的領域，涉及到各方各面，尤其是包括方差分析，時間序列等，都有各自不同的應用。所以說大家不能夠忽視統(tǒng)計知識的應用，希望這篇文章能夠更好的幫助大家。



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