数据分析的统计学基础

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#统计学 #数据分析

于 2017-11-14 18:28:53 首次发布
本文探讨了数据分析中统计学的基础，包括数理统计基础、描述性统计、抽样估计、假设检验、方差分析以及相关性和回归分析，旨在帮助读者建立扎实的数据分析统计学基础。
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数据分析的统计基础
weixin_44626528的博客
05-29 3157
1.1 什么是数据分析？ 数据分析有针对性地收集、加工、整理数据，并采用统计、挖掘技术分析和解释数据，为特定的研究或商业目的提供参考。 1.2 数据分析步骤？ 明确分析目的和内容、数据收集、数据预处理、数据分析、数据展现和报告撰写 1.2.1 数据预处理 第一步：数据审查。数据的数量（记录数）是否满足分析的最低要求。变量值的内容是否与研究目的要求一致，是否全面。包括利用描述性统计分析，检查各个变量的数据类型，变量值的最大值、最小值、平均数、中位数等，数据个数、缺失值或空值个数等。 第二步：数据清
数据分析统计基础篇
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李皮皮的博客
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本文基于MT5756 Data Analysis 复习笔记。禁止未经本人同意任何形式的转载，如有需要请联系422892137@qq.com第一章 介绍对统计学的理解：相比传统数学观念，统计学包含了data management, display和summary的技巧。下为一现代对统计学的理解：statistics is the sicence of collecting, organisating...
数据分析中的统计学基础
最新发布
zzqingyun的博客
09-28 1426
本文介绍了数据分析中的描述统计学与推断统计学核心概念。描述统计学部分重点讲解了数据分类（分类数据与数值数据）、集中趋势（均值、中位数、众数）、离散趋势（极差、四分位距、标准差）以及分布形态（偏度、峰度）的度量方法，并演示了Python实现一维数据分析的代码示例（包括统计指标计算和可视化图表）。推断统计学部分涵盖了假设检验方法（T检验和Z检验），通过实际代码展示如何判断两组数据的显著性差异。文章还探讨了不同维度数据的可视化策略，从单变量（直方图、箱线图）到多变量（散点图、热力图）的分析方法。
数据分析中的统计学基础知识
amsonga的博客
06-01 3573
统计学在我们生活中其实运用面还挺广的，比如社会调查的结果分析都会运用到统计学的知识。 我们今天就来分享一下统计学的一些基础的知识。 大致而言，统计学由“描述统计”和“推论统计”两部分构成。 描述统计就是从取得的数据中抽取其特征的技术。 推论统计是将统计学与概率理论相结合。对“无法整体把握的大的对象”或“还未发生而未来会发生的事情”进行推测。 一、描述统计 1、平均值 平均值就是用数据的合计除以数据的个数 平均数还可以通过以下公式求得 平均数=组值×相对频数的合计 2 、方差 .
数据分析 统计基础
mixiaolemy的博客
08-29 1715
统计基础概念和数据分析方法 1.分析数据集中度和分散度的描述性统计 2.通过样本对总体情况作出推断的推断统计 3.聚类，回归分类 4.组间差异 描述数据有两个关键的问题 第一个是中心度-销售额的集中在哪个区域 第二个是分散度-销售额有多发散，它最大和最小的点在哪里 一.对数据进行描述分析 a.数据的集中度（均值，中位数，众数） 均值：也称平均数，是最常用的衡量集中度的指标 均值误区：极大值或者极小值引起平均值的偏差 中位数：将数据从小到大排列之后，处于正中间位置的那个数字 众数：数
数据分析---统计学基础知识
weixin_44111377的博客
07-15 630
统计学基础知识 1.众数:一组数中出现次数最多的数 eg: 1,2,3,3,4 —>3 eg: 1,2,2,3,3 —>2,3 eg: 1,2,3,4,5 —>没有众数 在高斯分布中,众数位于峰值 2.中位数:中值,是按顺序排列的一组数据位于中间位置的数,一半比它大,一半比它小 m0.5 众数个数可能不止一个,中位数只能有一个 求中位数: 排序:X1.X2...
数据分析与统计学基础V02.pptx
07-14
数据分析与统计学基础 数据分析的重要性： 数据分析是企业决策的基础，它帮助企业制定针对性的营销策略，了解市场动向和趋势，为管理、经济以及投资决策提供依据。通过数据分析，企业可以深入了解竞争对手，掌握...
统计学基础知识.pdf
10-07
统计学基础知识 一、 数据的特征值 数据的特征值是指用来描述数据总体特征的统计量。常见的数据特征值有位置特征值、中位数、众数...通过学习统计学基础知识，可以更好地理解和分析数据，提高决策的科学性和准确性。
统计学与数据分析：掌握数据背后的力量（含代码示例）.md
07-27
统计学与数据分析统计学与数据分析统计学与数据分析统计学与数据分析统计学与数据分析统计学与数据分析统计学与数据分析统计学与数据分析统计学与数据分析统计学与数据分析统计学与数据分析统计学与数据分析统计学与...
全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 01 第一章 统计学习方法概论 （共32页）.pptx
09-21
《统计学习方法概论》是清华大学提供的一套全面的数据分析和统计学系列课程，涵盖了从基础概念到高级技术的广泛内容。这套课程旨在通过深入学习统计模型和算法，提升学生在大数据时代的数据处理和分析能力。 统计...
数据分析之统计基础（一）——数理统计基础
qq_41020195的博客
08-21 1418
抽样估计 随机现象 样本空间 样本空间是随机现象的一切可能结果组成的集合，记为Ω={ω}Ω={ω}\Omega = \{\omega\},其中，ωω\omega为基本结果，成为样本点。 随机事件的概率 随机事件是样本空间的一个子集。概率是随机事件出现可能性的度量。 在数据分析中，需要掌握的最重要的两个概念，一个是条件概率，一个是随机事件的独立性 条件概率 已知样本空间ΩΩ\Omega...
【数理统计】数据分析需要掌握的统计学理论基础知识
Code · Cloud · Think · Repeat
05-10 1175
最近在阅读徐麟老师的《数据分析师求职面试指南》，这本书系统性地描述了数据分析师的知识技能框架，非常值得阅读。对于一个数据分析师来说，统计学理论基础知识的重要性不言而喻。虽然这本书通俗易懂，但是只要涉及到数学公式、统计理论，多少会显得有些枯燥无味。这让笔者想起了自己曾经学习概率论、数理统计、离散数学这些课程的“美好时光”！哈哈 ~ 本文是我在读这本书时的一些问题总结。
四、CDA数据分析师系列_从零进阶_数据分析的统计基础_简明笔记
Norni的博客
12-24 4478
目录1、数据分析概述1.1 什么是数据分析1.2 数据分析六部曲1.2.1 明确分析目的和内容1.2.2 数据收集1.2.3 数据预处理1.2.4 数据分析1.2.5 数据展现1.2.6 报告撰写1.3 数据分析方法简介1.3.1 统计分析方法简介1.3.1.1 描述性统计分析1.3.1.2 回归分析1.3.1.3 对应分析1.3.1.4 因子分析1.3.1.5 方差分析1.3.2 数据挖掘方法...
《从零进阶！数据分析的统计基础》-1.数据分析概述
intricate_的博客
04-08 1853
第1章 数据分析概述： 什么是数据分析： 1.比较常见的答案：数据分析就是分析数据，从一大堆数据中提取到你想要的信息 2.比较专业的答案：数据分析是由针对性的收集、加工、整理数据，并采用统计、挖掘技术分析和解释数据的科学和艺术 3.比较客观的答案：基于某种行业目的，有目的地进行收集、整理、加工和分析数据，提炼信息的一个过程 数据分析的六个步骤： 1.明确分析目的和内容 在进...
数据分析统计学基础一
花与花
12-30 2626
文章目录数据分析方法分类1、单纯的数据加工方法2、基于数理统计的数据分析方法3、基于数据挖掘的数据分析方法4、基于大数据的数据分析方法 数据分析方法分类 1、单纯的数据加工方法 a.描述性统计分析（集中、离中趋势分析和数据分布）b.相关性分析 2、基于数理统计的数据分析方法 方差分析、回归分析（特指一元线性回归）、因子分析 3、基于数据挖掘的数据分析方法 a.聚类分析b.分类分析（决策树、人工神经...
数据分析的统计基础（下）
L_earning_的博客
03-14 1725
初等数理统计
数据分析的统计基础（上）
L_earning_的博客
03-11 2412
初级概率论
数据分析基础篇---统计学基础
weixin_42248408的博客
08-14 1959
描述数据 频数分布表、树图、 频数密度=频数/组距 算数平均值、中位数、众数 四分位数间距法（剔除异常值）/百分位数 数据排序 中位数分成项数相等的高低两组 低值组中位数，第一四分位数Q1 高值组中位数，第三四分位数Q3 四分位间距 IQR=Q3-Q1 展示方式：矩形-胡须图（也叫箱线图） 标准离差 方差 标准差 z-比值/标准比值 ：从数据点到平均值的标准离差个数 经验法则：对于接近正态分布的数...
数据分析之统计分析基础(1)
su.nn.y的博客
02-11 1990
文章目录统计分析(statistical analysis)几个对应概念标准误变量类型和测量尺度变量类型测量尺度抽样方法简单随机抽样(random sampling)系统抽样(等距抽样 systematic sampling)分层抽样(stratified random sampling)整体抽样 统计分析(statistical analysis) 统计，顾名思义即将信息统括起来进行计算的意思，对数据进行定量处理的理论与技术。统计分析常常指的是对收集到的有关数据资料进行整理归档并进行解释的过程。 按照功能
数据分析统计学基础
04-26
<think>好的，我现在要处理用户关于学习数据分析和统计学基础知识的请求。首先，用户之前提到想学习基础，所以需要从最基础的概念入手，逐步展开。我需要确保回答结构清晰，分步骤讲解，并且结合Python示例，因为用户之前的引用里提到了Python实现。 首先，确定数据分析的基本流程。用户可能还不清楚数据分析的具体步骤，所以先介绍流程：数据收集、清洗、探索、建模、可视化、报告。这部分需要简明扼要，每个步骤用一两句话说明，并给出Python库的例子，比如pandas用于数据清洗，matplotlib用于可视化。 接下来是统计学基础。用户需要理解描述性统计和推论性统计的区别。描述性统计包括集中趋势和离散程度，这部分可以具体解释均值、中位数、标准差等，并给出Python代码示例，使用numpy和pandas计算这些指标。推论性统计部分需要介绍假设检验和置信区间，这里可能需要提到t检验和p值，但暂时不需要太深入，保持基础即可。同样，给出示例代码，比如使用scipy进行t检验。 然后，概率分布也是基础的一部分。用户可能需要了解常见的分布，如正态分布和二项分布。用Python生成这些分布的数据并绘制图表，可以增强理解。这部分需要展示代码和可能的输出结果，比如直方图。 线性回归分析作为建模的例子，用户可能对如何用Python实现感兴趣。这里可以展示一个简单的线性回归模型，使用scikit-learn库，从数据生成到模型训练，再到可视化的全过程。确保代码简单易懂，解释清楚每个步骤的目的。 最后，学习路径建议部分需要帮助用户规划接下来的学习方向，比如深入学习统计推断、机器学习等，并推荐相关资源，如在线课程和书籍，特别是用户之前提到的引用中的教程，需要适当引用[^1][^2]来增强可信度。 生成相关问题时要考虑用户可能的后续疑问，比如统计学的数学基础要求、处理缺失数据的方法、选择统计模型的依据，以及统计学在机器学习中的作用。这些问题能够引导用户进一步探索，符合他们的学习路径。 需要检查所有数学公式是否正确使用$...$和$$...$$格式，例如均值$\mu = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N x_i$和独立公式的排列。同时确保所有Python代码语法正确，并适当注释，方便用户理解。引用标识要自然地添加在相关段落的末尾，避免干扰阅读流畅性。 总结下来，回答需要结构分明，逐步引导，结合理论和实践，确保用户能够循序渐进地掌握数据分析和统计学的基础知识，并通过生成的问题促进深入思考和学习。</think># 数据分析与统计学基础教程 ## 一、数据分析基础流程 1. **数据收集**：通过数据库、API或文件（CSV/Excel）获取原始数据 2. **数据清洗**：处理缺失值、异常值和重复数据 ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') df.dropna(inplace=True) # 删除缺失值 ``` 3. **探索性分析**：使用描述性统计和可视化理解数据分布 4. **建模分析**：应用统计模型或机器学习算法 5. **结果可视化**：用图表呈现关键发现 6. **报告输出**：形成可解释的分析结论 ## 二、统计学核心概念 ### 1. 描述性统计 - **集中趋势**： 均值 $\mu = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N x_i$ 中位数 $\text{median} = Q_2$ ```python print(df['age'].mean()) # 计算均值 print(df['age'].median()) # 计算中位数 ``` - **离散程度**： 方差 $\sigma^2 = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (x_i - \mu)^2$ 标准差 $\sigma = \sqrt{\sigma^2}$ ```python print(df['salary'].std()) # 计算标准差 ``` ### 2. 推论性统计 - **假设检验**：通过p值判断结果显著性（如t检验） $$ t = \frac{\bar{X}_1 - \bar{X}_2}{\sqrt{s^2(\frac{1}{n_1}+\frac{1}{n_2})}} $$ ```python from scipy import stats stats.ttest_ind(group_A, group_B) ``` - **置信区间**：估计参数可能范围 95%置信区间：$\bar{x} \pm 1.96\frac{s}{\sqrt{n}}$[^1] ### 3. 概率分布 | 分布类型 | 公式 | Python实现 | |------------|-----------------------|-------------------------| | 正态分布 | $f(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}$ | `np.random.normal()` | | 二项分布 | $P(k) = C(n,k)p^k(1-p)^{n-k}$ | `np.random.binomial()` | ## 三、线性回归分析实例 ```python import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression # 生成数据 X = [[1], [2], [3]] # 特征 y = [2, 4, 5] # 目标值 # 建模预测 model = LinearRegression() model.fit(X, y) plt.scatter(X, y) plt.plot(X, model.predict(X), color='red') plt.show() ``` ## 四、学习路径建议 1. **统计基础**：掌握概率论、假设检验、回归分析[^2] 2. **工具进阶**：熟练使用Pandas/Numpy/Matplotlib 3. **实战训练**：通过Kaggle数据集实践完整分析流程 4. **拓展领域**：时间序列分析、机器学习基础 推荐资源： - 在线课程：Coursera《统计学基础》 - 书籍：《统计学完全教程-中文版》[^2]
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