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七周速學數據分析（統計學篇）
2018-12-11
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前面我們為大家講述了Excel、數據可視化、數據分析思維、數據庫的知識。學會了這些就相當于學會了數據分析一般的內容，但是這些知識并不能構成一個完整的數據分析知識體系，還需要學習統計學、Python/R以及業務知識，現在就給大家講解一下統計學的知識。


就目前而言，很多數據分析師統計學基礎知識并不是很重視，這是一種錯誤的做法，在數據分析知識中，統計學的地位也是不容忽視的，如果在分析數據的時候沒有了統計學，那么分析數據就不那么準確了。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據。如果不了解統計學的數據分析師，往往是一個粗糙的分析師。如果你想要往機器學習發展，那么統計學更是需要掌握的基礎。


很多人都喜歡用平均數去分析一個事物的結果，但是這往往不是準確的，如果學習了統計學，那么我們就能夠以另一個角度看待數據。畢竟很多數據分析的決策并不牢靠。我們統計學里面還需要學習描述統計中的諸多變量，比如平均數、中位數、眾數、分位數、標準差、方差。這些統計標準會讓新手分析師從平均數這個不靠譜的泥潭中出來。


如果將統計學和數據可視化相結合，那么這就是對數據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據分布圖，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，那么就是對數據分析有極大的幫助。由此可見，直方圖和箱線圖會是長久伴隨分析師的利器。


要學好統計學，或者要利用好統計學，那么一定要重視概率論的研究，統計學的一大重要分支是概率論，概率是度量一件事發生的可能性，它是介于0到1之間的數值。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、正態分布等理論。這些理論在數據分析中都會用得到。


由此可見，統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。大家在學習的時候一定要重視統計學的知識，這樣才能夠將數據分析的知識學的十分透徹。


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