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數據分析師必須掌握的統計學知識

科技更新时间:2024-07-31 09:14:59

每次在寫數據分析必學知識時，我都會提到，對于數據分析師來說，我們是必須學習統計學知識的，畢竟天天跟數據打交道，總不能連最基礎的統計學知識都不會吧？

舉個例子，數據分析，你如果連最起碼的置信區間都不懂，你還怎麼處理數據？如果統計學中最基本、核心的思想：用樣本估計總體，你都沒概念，就别說自己會數據分析了。

數據分析師必須掌握的統計學知識（學數據分析究竟要懂哪些統計學）1

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，對于大部分數據分析師來說，我們并不需要掌握的那麼細。

因此，我整理了一些你需要掌握的統計學知識，把統計學知識展開了說，讓大家大緻了解有哪幾個模塊知識，然後跟着這些模塊知識去學習。

一、概率與概率分布

先要明确，統計學不研究統計，它研究的是不确定性！而不确定性事件唯一的量化标準就是概率，獨立随機事件沒法通過概率來預判何時發生，但卻可以用概率來描述事件發生的可能性。

這一模塊主要掌握

随機事件的概率
離散随機變量
連續随機變量的概率分布

數據分析師必須掌握的統計學知識（學數據分析究竟要懂哪些統計學）2

二、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/老闆拿到一坨數據，丢在你面前，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，就需要通過概括性的度量指标，來幫我們從宏觀上把握數據中的初步信息。

這一模塊主要掌握

集中趨勢的度量
離散程度的度量
分布形态的度量

數據分析師必須掌握的統計學知識（學數據分析究竟要懂哪些統計學）3

三、回歸分析

回歸分析，因為它的易懂性，也因為它的實用性，但随着自己數據分析經驗的積累，對回歸分析的理解也越來越深，它不是簡單的回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。

這一模塊主要掌握

相關系數
回歸分析
最小二乘法
顯著性檢驗

數據分析師必須掌握的統計學知識（學數據分析究竟要懂哪些統計學）4

四、統計量及其抽樣分布

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對象，稱為樣本，最後通過樣本的結果來推測總體情況。

這一模塊主要掌握

統計量的基本概念
常用統計量
正态分布

數據分析師必須掌握的統計學知識（學數據分析究竟要懂哪些統計學）5

五、參數估計

參數估計，顧名思義就是對參數進行估計，那什麼是參數呢？就是你假設分布的參數，也就是說你知道某個随機過程服從什麼分布，但是不确定他的參數是什麼，那怎麼辦？你采樣，然後通過這些樣本的值，去估計分布的參數就是參數估計。

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

數據分析師必須掌握的統計學知識（學數據分析究竟要懂哪些統計學）6

我是“數據分析不是個事兒”，常年分享數據分析幹貨，不定期分享好用的職場技能工具，對數據分析感興趣的話，可以點個關注。

數據分析師必須掌握的統計學知識（學數據分析究竟要懂哪些統計學）7

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