数据分析对统计学有什么需求?
【摘要】统计和机器学习是两个密切相关的领域。两者之间的界线有时会非常模糊。然而，有些方法显然属于统计领域，不仅在机器学习项目中有用，而且在其他领域中也非常有价值。那么，数据分析对统计学有什么需求呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!
了解问题
预测模型中最具影响力的环节也许就是了解问题。这是问题类型的选择，例如回归或分类，也许是问题的输入和输出的结构和类型。了解问题一开始可能有点难度，数据分析对于这个领域的新手来说，可能需要对该领域内的预测内容进行重大探索。
了解数据
理解数据分析意味着要对变量的分布和变量之间的关系有充分的了解。这可能需要来自数据分析领域的专业知识才能进行解释。无论哪种方式，数据分析研究领域的专家和新手都将从实际处理过程中的实际观察结果中受益。摘要数据是了解统计数据的其中一个方面，这是使用统计量总结变量分布和关系的方法之一。
数据清理
在现实世界中，数据是杂乱无章的。尽管数据是数字化的，但它可能会受到破坏数据保真度的处理，进而可能会影响到利用该数据作的任何下游处理或模型。数据分析的实例包括有数据丢失和数据损坏。此外，还有用于纠正数据问题的方法，其中两个典型的示例是异常值检测和估算。离群值是远远超出标准的数据值，而插补正在取代缺失值。
资料选择数据分析
几乎没有数据处于模型就绪状态。数据分析通常需要进行转换，以更改数据的形式或结构，使其更适合于所选择的问题框架或学习算法。使用统计方法进行数据准备的时候，缩放和编码是其中两个步骤。缩放包括标准化和规范化，而经常使用的编码方法是独热编码。
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