對於數據分析師來說,我們是必須學習統計學知識的,但多數人在學習統計學知識時會無比頭疼,因為統計學的書籍裡幾乎都是複雜的推理公式,讓人難以理解。
其實,對於大部分數據分析師來說,我們並不需要掌握的那麼細。因此,數據君這次就和大家分享一下數據分析師必須要掌握的統計學知識,讓大家大致瞭解有哪幾個模組知識,然後跟著這些模組知識去學習。
1、機率與機率分佈
先要明確,統計學不研究統計,它研究的是不確定性!而不確定性事件唯一的量化標準就是機率,獨立隨機事件沒法透過機率來預判何時發生,但卻可以用機率來描述事件發生的可能性。
這一模組主要掌握:
◆隨機事件的機率
◆離散隨機變數
◆連續隨機變數的機率分佈
2、數據的概括性度量
在數據人的實際工作中,你會經常遇到這種情況:業務人員/老闆給你一堆數據,讓你分析。這時,大多數人會不知所措,不知道從哪一步開始整理這些數據。這個時候就需要透過概括性的度量指標,幫我們從宏觀上把握數據中的初步資訊。
這一模組主要掌握:
◆集中趨勢的度量
◆離散程度的度量
◆分佈形態的度量
3、迴歸分析
迴歸分析,因為它的易懂性,也因為它的實用性,但隨著自己數據分析經驗的積累,對迴歸分析的理解也越來越深,它不是簡單的迴歸模型求解那麼簡單,它更是一種日常工作中解決問題的思路和方法論。
這一模組主要掌握:
◆相關係數
◆迴歸分析
◆最小二乘法
◆顯著性檢驗
4、統計量及其抽樣分佈
抽樣,就是從研究的總體中抽取一部分個體作為我們真正的研究物件,稱為樣本,最後透過樣本的結果來推測總體情況。
這一模組主要掌握:
◆統計量的基本概念
◆常用統計量
◆正態分佈
5、參數估計
參數估計,顧名思義就是對參數進行估計,也就是指用樣本指標(稱爲統計量)估計總體指標(稱爲參數),用樣本均數估計總體均數以及用樣本率估計總體率。
這一章節,需要大家掌握幾個核心概念:
◆參數
◆點估計
◆區間估計
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