5个统计基本概念!数据分析师必须了解
【摘要】利用统计学,我们可以更深入、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。今天,我们来看看数据分析师需要掌握的5个基本的统计学概念。
1、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。
2、概率分布
我们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。
3、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。
4、过采样和欠采样
过采样和欠采样是用于分类问题的技术。例如,我们有1种分类的2000个样本,但第2种分类只有200个样本。这将抛开我们尝试和使用的许多机器学习技术来给数据建模并进行预测。那么,过采样和欠采样可以应对这种情况。
5、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)。
关于5个统计基本概念,数据分析师必须了解,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
就业培训申请领取
环球青藤
官方QQ群扫描上方二维码或点击一键加群,免费领取大礼包,加群暗号:青藤。 一键加群
数据分析师相关文章推荐
|数据分析师最新文章推荐
刷题看课 APP下载
免费直播 一键购课
代报名等人工服务