Статистика для науки о данных: комплексное руководство

Статистика является фундаментальной основой для извлечения значимой информации из сложных наборов данных. Это упрощает получение выводов из огромных объемов данных. Работая с данными день и ночь, ученые, работающие с данными, нуждаются в мощных инструментах и ​​методологиях, которые облегчат работу и при этом выполнят точный анализ. Предоставляя правильное представление о закономерностях, тенденциях, прогнозах и принятии решений, статистика для науки о данных ценна для проверки гипотез, количественной оценки неопределенностей, а также способствует повышению устойчивости и надежности анализа.

Основы статистики

Наука о данных относится к работе с данными. Статистический анализ помогает повысить предсказуемость, анализ закономерностей, а также сделать выводы и интерпретировать данные. Две фундаментальные концепции статистики, которые играют ключевую роль в науке о данных, — это описательная статистика и статистика, основанная на выводах.

Описательная статистика

Он включает в себя метод обобщения и описания основных особенностей набора данных. Различные меры центральной тенденции, используемые в описательной статистике, включают среднее значение, медиану и моду. Кроме того, включены такие дисперсионные показатели, как диапазон, стандартное отклонение и дисперсия, чтобы обеспечить всесторонний обзор характеристик данных.

Инференциальная статистика

Эта часть статистики касается использования выборочных данных для выводов или прогнозов о населении. Это включает в себя использование проверки гипотез для оценки обоснованности предположений или утверждений о популяции. Эта концепция также полезна для построения доверительных интервалов для оценки вероятного диапазона значений параметров популяции. Инференциальная статистика имеет важное значение при принятии решений.

Почему статистика имеет значение в науке о данных?

Важность статистики для науки о данных и статистики для анализа данных огромна. Изучаем его по нижеуказанным пунктам:

• Для описания и количественной оценки данных
• Для идентификации данных и преобразования шаблонов данных в удобный формат.
• Собирать, анализировать, оценивать и подводить итоги по данным с использованием математических моделей.
• Систематизируйте данные, отслеживая тенденции.
• Способствует распределению и оценке вероятностей.
• Улучшите визуализацию данных и сократите количество предположений

Статистика для науки о данных также имеет отраслевое значение, как указано ниже:

• Полезно при оценке рисков, обнаружении мошенничества и оптимизации портфеля. Это также способствует прогнозированию рыночных тенденций, моделированию финансовых данных и принятию инвестиционных решений.
• Статистика помогает в здравоохранении посредством клинических испытаний, анализа данных пациентов и определения эффективности лечения.
• Это помогает оценить методологии преподавания, оценить успеваемость учащихся и улучшить учебную программу и образовательную политику.
• Розничные торговцы получают выгоду от управления запасами, прогнозирования спроса и сегментации клиентов. Это помогает поддерживать оптимальные уровни запасов в соответствии с требованиями, совершенствовать стратегии ценообразования и повышать общее качество обслуживания клиентов.
• Производители также получают выгоду от оптимизации процессов и контроля качества за счет выявления дефектов, сокращения времени простоя и повышения эффективности.
• Он помогает в экологических исследованиях для экологического мониторинга и моделирования климата для поддержки усилий по сохранению окружающей среды и разработки экологической политики.

Фундаментальные концепции статистики для науки о данных

Статистика и наука о данных сливаются, образуя инновационные платформы для анализа данных. Вот некоторые ключевые понятия, которые помогут в их изучении:

Корреляция

Корреляция в статистике и науке о данных измеряет направления и силу линейных связей между двумя переменными со значениями в диапазоне от -1 до 1. Отношения важны для выбора признаков, что приводит к выбору переменных, соответствующих прогностическим моделям. Это также помогает избежать мультиколлинеарности, что предотвращает проблемы с интерпретируемостью модели.

Источник

Регрессия

Он анализирует модельные отношения между зависимыми и одной или несколькими независимыми переменными. Целью здесь является найти наиболее подходящую линию или кривую, отражающую взаимосвязь. Это также способствует прогнозному моделированию на основе входных переменных. Это также помогает понять влияние переменных на результаты, что положительно влияет на процедуру прогнозирования. Она бывает двух типов: линейная и логистическая регрессия.

Источник

Предвзятость

Смещение относится к ошибкам в данных или моделях, которые приводят к отклонению результатов в определенном направлении, а не делают их несмещенными. Оно возникает из-за неэффективности алгоритмов, измерений и выборки. Устранение предвзятости способствует обеспечению справедливости и точности, что еще больше улучшает процесс принятия решений и приводит к дискриминационным результатам. Они бывают трех типов: отбор, подтверждение и смещение временного интервала.

Событие

Событие в статистике для науки о данных относится к интересующему происшествию или результату и обычно используется в теории вероятностей для описания вероятности конкретных результатов. Они важны для расчетов вероятности, позволяющих делать прогнозы, количественно оценивать неопределенности и понимать вероятность различных результатов. Он также играет определенную роль в оценке рисков и принятии решений. Далее существуют зависимые и независимые события.

Статистический анализ

Это анализ статистических данных, который в дальнейшем интерпретируется как анализ и интерпретация данных с использованием статистических инструментов и методов. Он включает в себя описательную и логическую статистику, а также другие методы. Важность проявляется в проверке гипотез, выявлении закономерностей, исследовании данных и принятии обоснованных решений. Это также способствует принятию решений на основе фактических данных.

Источник

Регулярное распространение

Колоколообразная кривая или нормальное распределение — это симметричное распределение вероятностей, характеризующееся определенной формой. Здесь есть два параметра: среднее значение и стандартное отклонение. Распределение необходимо для науки о данных для анализа различных сценариев, таких как ошибки измерений, результаты тестов и высоты. Регулярное распределение упрощает расчеты и является основой проверки гипотез, статистического вывода и оценки параметров.

Статистическое программное обеспечение, используемое в науке о данных

Статистика для анализа данных обычно выполняется с помощью программного обеспечения. Вот некоторые весьма важные из них:

Эксель

Это наиболее распространенное программное обеспечение для работы с электронными таблицами, необходимое для анализа данных. Он используется для управления, организации и визуализации наборов данных с помощью графических инструментов, столбцов и диаграмм. Он также выполняет математические и статистические расчеты с их эффективным представлением. Excel содержит пакет инструментов анализа, который охватывает дисперсию, статистический анализ и регрессию.

Р

Это простой в освоении язык программирования с открытым исходным кодом. R используется для статистических вычислений и графики, визуализации данных и манипулирования ими. Он также используется при исследовательском анализе данных и предлагает богатую экосистему пакетов для машинного обучения.

Питон

Это широко используемый язык программирования, который также легко изучить. Python играет важную роль в разработке программного обеспечения, веб-разработке и анализе данных. Он оптимизирует, визуализирует, моделирует и анализирует данные с помощью встроенных инструментов и библиотек анализа данных, таких как SciPy, NumPy, Pandas и других, для статистического анализа.

MySQL

Это СУБД с открытым исходным кодом или система управления реляционными базами данных, используемая популярными приложениями. Приложение защищает данные, выполняет стандартный анализ данных, а также управляет и манипулирует структурированными данными. MySQL в основном занимается хранением, поиском и предварительной обработкой данных. Реляционные базы данных организованы в таблицы. SQL, используемый с MySQL, облегчает процессы извлечения, преобразования и загрузки данных (ETL).

САС

SAS, сокращенная форма программного обеспечения для статистического анализа, служит для анализа, такого как расширенная аналитика, бизнес-аналитика и прогнозная аналитика. Он используется для извлечения, анализа, составления отчетов и визуализации данных. Он имеет интуитивно понятный графический интерфейс пользователя (GUI), что делает его простым и доступным для использования.

Блокнот Юпитера

Веб-приложение с открытым исходным кодом предоставляет общий доступ к «записным книжкам» или вычислительным документам, содержащим коды и данные. Он также может создавать уравнения, повествовательный текст, живые коды и т. д. Jupyter Notebook необходим для написания и запуска кода, визуализации и очистки данных, а также выполнения статистического анализа.

Заключение

Карьера специалиста по данным в настоящее время находится на пике своего развития благодаря четвертой промышленной революции искусственного интеллекта. Поиск карьеры в этой области требует приобретения навыков и знаний. Учитывая возможности карьерного роста в ведущих транснациональных корпорациях, учебная программа, ориентированная как на образование, так и на практический опыт реализации проектов, является обязательной.
Simplilearn предлагает специально разработанные экспертами курсы. Мы предлагаем 8-месячную программу обучения в области Data Science Career Bootcamp, разработанную в формате самостоятельного обучения, которая поможет вам повысить уровень подготовки к работе своей мечты!

Часто задаваемые вопросы

1. Какая статистика необходима для науки о данных?

Наиболее важной статистикой, необходимой для науки о данных, являются описательная статистика и статистика выводов, а также статистика вероятности.

2. Каковы отрасли статистики?

Существует несколько разделов науки о данных, таких как описательная статистика, статистика выводов, биостатистика, эконометрика, теория вероятностей, многомерная статистика, байесовская статистика, анализ временных рядов и регрессионный анализ.

3. Какова важность статистики в науке о данных?

Важность статистики в науке о данных заключается в описательном понимании, моделировании взаимосвязей, выводах и принятии решений, вероятности неопределенности, достоверности и надежности.

4. Могу ли я изучить статистику для науки о данных онлайн?

Да, несколько платформ предлагают курсы. Тем не менее, рекомендуется искать лучший вариант со всеми подходящими предложениями. Например, ищите практическое обучение по проектам, рекомендации отраслевых экспертов, гибридный режим обучения и охват всех важных концепций и навыков, имеющих отношение к интересующей области.