数据分析师需要了解的统计概念

开课吧小一2021-05-07 17:36

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利用统计学,可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的,并且基于这种组织结构,如何能够以最佳的形式来应用其它相关的技术以获取更多的信息。那么数据分析师需要掌握基本的统计学概念有哪些?

数据分析师需要了解的统计概念

特征统计。特征统计可能是数据科学中最常用的统计学概念。它是你在研究数据集时经常使用的统计技术,包括偏差、方差、平均值、中位数、百分数等等。理解特征统计并且在代码中实现都是非常容易的。

概率分布。可以将概率定义为一些事件将要发生的可能性大小,以百分数来表示。在数据科学领域中,这通常被量化到0到1的区间范围内,其中0表示事件确定不会发生,而1表示事件确定会发生。那么,概率分布就是表示所有可能值出现的几率的函数。

数据分析师需要了解的统计概念

降维。降维这个术语可以很直观的理解,意思是降低一个数据集的维数。在数据科学中,这是特征变量的数量。

过采样和欠采样。过采样和欠采样是用于分类问题的技术。

贝叶斯统计。完全理解为什么在我们使用贝叶斯统计的时候,要求首先理解频率统计失败的地方。大多数人在听到“概率”这个词的时候,频率统计是首先想到的统计类型。它涉及应用一些数学理论来分析事件发生的概率,明确地说,我们唯一计算的数据是先验数据(prior data)。

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