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美国研究生统计学 数学分析辅导

2019-09-27 17:56:56

      统计学是数据分析的基石。学了统计学,你会发现很多时候的分析并不靠谱。比如很多人都喜欢用平均数去分析一个事物的结果,但是这往往是粗糙的,不准确的。如果学了统计学,那么我们就能以更多更科学的角度看待数据。

  大部分的数据分析,都会用到统计方面的以下知识,可以重点学习:

  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

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  通过基本的统计量,你可以进行更多元化的可视化,以实现更加精细化的数据分析。这个时候也需要你去了解更多的Excel函数来实现基本的计算,或者python、R里面一些对应的可视化方法。

  有了总体和样本的概念,你就知道在面对大规模数据的时候,怎样去进行抽样分析。

  你也可以应用假设检验的方法,对一些感性的假设做出更加精确地检验。

  利用回归分析的方法,你可以对未来的一些数据、缺失的数据做基本的预测。

  了解统计学的原理之后,你不一定能够通过工具实现,那么你需要去对应的找网上找相关的实现方法,也可以看书。先推荐一本非常简单的:吴喜之-《统计学·从数据到结论》。也可以看《商务与经济统计》,结合业务能更容易理解。

  另外,如何精力允许,请掌握一些主流算法的原理,比如线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络、关联分析、聚类、协同过滤、随机森林。再深入一点,还可以掌握文本分析、深度学习、图像识别等相关的算法。关于这些算法,不仅需要了解其原理,你最好可以流畅地阐述出来,还需要你知晓其在各行业的一些应用场景。如果现阶段不是工作刚需,可不作为重点。

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