学数据分析究竟要懂哪些统计学?全都给你梳理好了,拿走不谢

每次在写数据分析必学知识时,我都会提到,对于数据分析师来说,我们是必须学习统计学知识的,毕竟天天跟数据打交道,总不能连最基础的统计学知识都不会吧?

举个例子,数据分析,你如果连最起码的置信区间都不懂,你还怎么处理数据?如果统计学中最基本、核心的思想:用样本估计总体,你都没概念,就别说自己会数据分析了。

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但多数人在学习统计学知识时会无比头疼,因为统计学的书籍里几乎都是复杂的推理公式,让人难以理解。其实,对于大部分数据分析师来说,我们并不需要掌握的那么细。

因此,我整理了一些你需要掌握的统计学知识,把统计学知识展开了说,让大家大致了解有哪几个模块知识,然后跟着这些模块知识去学习。

一、概率与概率分布

先要明确,统计学不研究统计,它研究的是不确定性!而不确定性事件唯一的量化标准就是概率,独立随机事件没法通过概率来预判何时发生,但却可以用概率来描述事件发生的可能性。

这一模块主要掌握

  • 随机事件的概率
  • 离散随机变量
  • 连续随机变量的概率分布

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二、数据的概括性度量

在数据人的实际工作中,你会经常遇到这种情况:业务人员/老板拿到一坨数据,丢在你面前,让你分析。这时,大多数人会不知所措,不知道从哪一步开始整理这些数据。这个时候,就需要通过概括性的度量指标,来帮我们从宏观上把握数据中的初步信息。

这一模块主要掌握

  • 集中趋势的度量
  • 离散程度的度量
  • 分布形态的度量

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三、回归分析

回归分析,因为它的易懂性,也因为它的实用性,但随着自己数据分析经验的积累,对回归分析的理解也越来越深,它不是简单的回归模型求解那么简单,它更是一种日常工作中解决问题的思路和方法论。

这一模块主要掌握

  • 相关系数
  • 回归分析
  • 最小二乘法
  • 显著性检验

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四、统计量及其抽样分布

抽样,就是从研究的总体中抽取一部分个体作为我们真正的研究对象,称为样本,最后通过样本的结果来推测总体情况。

这一模块主要掌握

  • 统计量的基本概念
  • 常用统计量
  • 正态分布

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五、参数估计

参数估计,顾名思义就是对参数进行估计,那什么是参数呢?就是你假设分布的参数,也就是说你知道某个随机过程服从什么分布,但是不确定他的参数是什么,那怎么办?你采样,然后通过这些样本的值,去估计分布的参数就是参数估计。

这一章节,需要大家掌握几个核心概念:

  • 参数
  • 点估计
  • 区间估计

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