统计学基础（数据分析）

最新推荐文章于 2022-06-10 09:30:09 发布
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m0_37420352
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三 数据分析基础 -关于统计学
waywardG的博客
01-16 1021
统计学是数据分析的基石 基本的统计量：均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等 概率分布：几何分布、二项分布、泊松分布、正态分布等 总体和样本：了解基本概念，抽样的概念 置信区间与假设检验：如何进行验证分析 相关性与回归分析：一般数据分析的基本模型 一 集中趋势 1 众数 出现频率最高的数 2 中位数 把样本值排序，分布在最中间的值 样本总数为奇数时，中位数为第(n+1)/2 个值 样本总数为偶数时，中位数是第 n/2 个，第(n/2)+1 个值的平均数 3 平均数.
数据分析需要知道的统计学知识
weixin_43418093的博客
02-05 2891
数据分析师必须知道的统计学知识！
数据分析---统计学基础知识
weixin_44111377的博客
07-15 572
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...
数据分析的统计学基础--相关及回归分析
Gavin Chen的专栏
11-14 1078
数据分析的统计学基础--相关及回归分析
数据分析中的统计学基础知识
amsonga的博客
06-01 3534
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 .
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...
商业统计学类型数据分析讲义.pptx
10-14
"商业统计学类型数据分析讲义" 本讲义主要讲解商业统计学中的类型数据分析，涵盖了类型数据的定义、类型数据的特点、卡方分布的性质、卡方检验的应用、同质性检验、独立性检验等重要概念。 类型数据是指根据某种...
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...
数据分析中常用的统计学基础汇总.doc
最新发布
08-06
在数据分析领域，统计学基础是分析和解释数据的关键工具。统计学的基本概念包括描述性统计、概率分布、抽样方法、抽样分布、假设检验以及相关分析和回归分析。 描述性统计是初步分析数据的方法，它涉及对数据集中...
数据分析面试题-统计学、数据科学面试常见知识点.docx
05-02
数据分析面试题-统计学、数据科学面试常见知识点 本文总结了统计学和数据科学面试中常见的知识点，涵盖了统计学的基本概念、方法和应用领域，以及数据科学的定义、方法和应用领域。 一、统计学 1. 统计学中的三个...
数据分析必备的统计学知识（二）
licent2011的博客
02-14 458
写在前面 数据分析师的必备技能栈里，除了熟悉业务、掌握业务分析思维和工具外，还有一个特别重要的知识点，就是统计学！无论在简历的技能描述中还是实际的面试过程中，统计学都是必备的基础知识。 为什么对于数据分析师来说统计学那么重要？其实答案显而易见，数据分析的价值就是通过数据去洞察业务背后的信息，避免之前的“一拍脑袋决定，二拍胸脯保证，三拍屁股走人”的主观误判，一切用数据说话！数据怎么能说话呢，算出一个数据，怎么知道这个数据是好还是坏？有多好有多坏？两组数据呈现在你面前，怎么判断这两组数据是否有明显差异？要回答这
数据分析入门需要了解的统计学知识【持续更新】
热门推荐
w0714的博客
08-12 3万+
最近一直都在重温统计学的知识，是时候整理出来分享给大家了！ 本篇博客会大致整理常见的统计学知识，多数内容只是简单概述，必要部分我会详讲。 基础知识点 随机抽样：从总体中随机抽取元素到样本中。 分层抽样：对总体分层，并在每层中做随机抽样。 简单随机抽样：在不对总体分层的情况下，做随机抽样所得到的样本。 偏差：系统性误差。 样本偏差：样本对总体做出了错误的解释。 样本统计量：对抽取自大规模总体中的样本做计算，所得到的一些度量值。 数据分布：单个值在数据集中的频数分布。 抽样分布：一个样本统计量在多个样本或重抽
数据分析的统计学基础--描述性统计
Gavin Chen的专栏
11-10 2567
数据分析的统计学基础--抽样估计
Gavin Chen的专栏
11-10 1288
数据分析师必知必会的统计学知识
weixin_43373042的博客
06-10 708
本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念：统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。从高的角度来看，统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术。象柱状图这种基本的可视化形式，会给你更加全面的信息。但是，通过统计学我们可以以更富有信息驱动力和针对性的方式对数据进行操作。所涉及的数学理论帮助我们形成数据的具体结论，而不仅仅是猜测。利用统计学，我们可以更...
统计学专有名词
m0_37468171的博客
05-08 2332
平均数：表示数据集中趋势的一种方法。（容易受到较大数和较小数的影响） 中位数：表示数据集中趋势的一种方法。（不受较大数较小数的影响） 众数：表示数据的普遍情况。（没有平均数准确） 方差：各个数据与平均数之差的平方的平均数。在概率论和数理统计中，方差（英文Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。 标准差：方差开根号。 协方差：在概率论和统计学中...
什么是统计学？
m0_47158080的博客
09-01 763
生物统计学是生物医学工程学生必须要学习的一门课程，也是未来科研工作的基础。显而易见生物统计学是统计学的一门分支，因此阅读其他统计学的书籍也是有必要的，在最后会推荐几本。 首先，什么是统计学？ 统计学是一门用样本来推断和估计总体的学科。提炼事实和数据，最终得到规律和理念。 作为工科生，学一样东西一定要问一问用来干什么。统计学可以做什么？ 运用统计学，可以发现事物的本质规律，从而提高我们的认识。在生活中，学了统计学还可以让我们识破阴谋者的谎言，避免我们被愚弄。 那什么是生物统计学呢？ 生物统计学是生物数学中最早
统计学
m0_45204938的博客
12-26 488
“You can, for example, nerve foretell what any one man will do, but you can say with precision what an average number will be up to. Individuals vary, but percentages remain constant. So says the stat...
统计学基础知识
m0_51911781的博客
11-19 959
统计学基础知识 一、β错误、α错误 β错误：原假设为伪却在检验中未拒绝原假设，又称取伪错误或第Ⅱ类错误，用β表示其概率。 α错误：原假设为真却在检验中将原假设放弃，又称弃真错误或第Ⅰ类错误，用α表示其概率。 二、置信区间 由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。 ...
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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