Статистика для науки о данных: полное руководство

Статистика является фундаментальной основой для извлечения значимых идей из сложных наборов данных. Она упрощает получение выводов из огромных объемов данных. Работая с данными днем ​​и ночью, специалисты по данным нуждаются в мощных инструментах и ​​методологиях, которые облегчат работу и при этом выполнят точный анализ. Предлагая правильные идеи о закономерностях, тенденциях, прогнозах и принятии решений, статистика для науки о данных ценна для проверки гипотез, количественной оценки неопределенностей и внесения вклада в надежность и достоверность анализа.

Основы статистики

Наука о данных относится к работе с данными. Статистический анализ помогает в улучшении предсказуемости, анализе закономерностей, а также в выводах и интерпретации данных. Две основные концепции статистики, которые играют ключевую роль в науке о данных, — это описательная и выводная статистика.

Описательная статистика

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

Выводная статистика

Эта часть статистики касается использования выборочных данных для выводов или предсказаний относительно популяции. Она включает использование проверки гипотез для оценки обоснованности предположений или утверждений относительно популяции. Эта концепция также полезна для построения доверительных интервалов для оценки вероятного диапазона значений параметров популяции. Выводная статистика имеет значение для принятия решений.

Почему статистика важна в науке о данных?

Значение статистики для науки о данных и статистики для аналитики данных огромно. Исследуем ее по нижеперечисленным пунктам:

• Для описания и количественной оценки данных
• Для идентификации данных и преобразования шаблонов данных в удобный формат
• Собирать, анализировать, оценивать и делать выводы по результатам данных с использованием математических моделей.
• Организуйте данные, выявляя тенденции.
• Способствует распределению и оценке вероятностей
• Улучшить визуализацию данных и уменьшить количество предположений

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

• Полезно для оценки рисков, обнаружения мошенничества и оптимизации портфеля. Также способствует прогнозированию рыночных тенденций, моделированию финансовых данных и принятию инвестиционных решений.
• Статистика помогает здравоохранению посредством клинических испытаний, анализа данных пациентов и определения эффективности лечения.
• Он помогает оценивать методики обучения, оценивать успеваемость учащихся, а также совершенствовать учебную программу и образовательную политику.
• Ритейлеры получают выгоду от управления запасами, прогнозирования спроса и сегментации клиентов. Это помогает поддерживать оптимальные уровни запасов в соответствии с требованиями, улучшать ценовые стратегии и повышать общий уровень обслуживания клиентов.
• Производители также получают выгоду за счет оптимизации процессов и контроля качества за счет выявления дефектов, сокращения простоев и повышения эффективности.
• Он оказывает помощь в проведении экологических исследований для экологического мониторинга и моделирования климата с целью поддержки усилий по охране природы и разработки экологической политики.

Фундаментальные статистические концепции для науки о данных

Статистика и наука о данных объединяются, чтобы дать инновационные платформы анализа данных. Вот некоторые ключевые концепции, которые помогают в их изучении:

Корреляция

Корреляция в статистике и науке о данных измеряет направления и силу линейных связей между двумя переменными, значения которых находятся в диапазоне от -1 до 1. Связь важна для выбора признаков, что приводит к выбору переменных, релевантных для прогностических моделей. Она также помогает избежать мультиколлинеарности, что предотвращает проблемы с интерпретируемостью модели.

Источник

Регрессия

Он анализирует модельную связь между зависимой и одной или несколькими независимыми переменными. Цель здесь — найти наиболее подходящую линию или кривую для обозначения связи. Он также способствует прогнозному моделированию на основе входных переменных. Он также помогает понять влияние переменных на результаты, тем самым положительно влияя на процедуру прогнозирования. Он бывает двух типов: линейная и логистическая регрессия.

Источник

Предвзятость

Смещение относится к ошибкам в данных или моделях, которые приводят к наклону результатов в определенном направлении, а не делают их беспристрастными. Оно возникает из-за неэффективности алгоритмов, измерения и выборки. Устранение смещения способствует обеспечению справедливости и точности, что дополнительно улучшает принятие решений и приводит к дискриминационным результатам. Они бывают трех типов: смещение выбора, подтверждение и смещение временного интервала.

Событие

Событие в статистике для науки о данных относится к интересующему явлению или результату и обычно используется в теории вероятностей для описания вероятности определенных результатов. Они важны для вероятностных расчетов для составления прогнозов, количественной оценки неопределенностей и понимания вероятности различных результатов. Оно также играет определенную роль в оценке рисков и принятии решений. Кроме того, существуют зависимые и независимые события.

Статистический анализ

Это анализ статистических данных, который далее интерпретируется как анализ и интерпретация данных с использованием статистических инструментов и методов. Он включает описательную и выводную статистику вместе с другими методами. Важность видна в проверке гипотез, идентификации закономерностей, исследовании данных и принятии обоснованных решений. Он также способствует принятию решений на основе доказательств.

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 рост. Регулярное распределение упрощает вычисления и является основополагающим в проверке гипотез, выводной статистике и оценке параметров.

Статистическое программное обеспечение, используемое в науке о данных

Статистика для анализа данных обычно выполняется с помощью программного обеспечения. Вот некоторые из наиболее важных:

Эксель

Это наиболее распространенное программное обеспечение для электронных таблиц, необходимое для анализа данных. Оно используется для управления, организации и визуализации наборов данных с использованием графических инструментов, столбцов и диаграмм. Оно также выполняет математические и статистические вычисления с эффективным представлением того же самого. Excel содержит Analysis ToolPak, который охватывает дисперсию, статистический анализ и регрессию.

Р

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

Питон

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

MySQL

Это система управления реляционными базами данных (RDBMS) с открытым исходным кодом, используемая популярными приложениями. Приложение защищает данные, выполняет рутинный анализ данных, управляет структурированными данными и манипулирует ими. MySQL в основном занимается хранением, извлечением 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 для Statistical Analysis Software, обслуживает анализ, такой как расширенная аналитика, бизнес-аналитика и предиктивная аналитика. Он используется для извлечения, анализа, составления отчетов и визуализации данных. Он имеет интуитивно понятный графический пользовательский интерфейс (GUI), что делает его простым и доступным для использования.

Блокнот Jupyter

Веб-приложение с открытым исходным кодом делится «блокнотами» или вычислительными документами, содержащими коды и данные. Оно также может создавать уравнения, повествовательный текст, живые коды и т. д. Jupyter Notebook жизненно важен для написания и запуска кода, визуализации и очистки данных, а также для выполнения статистического анализа.

Заключение

Карьера в области науки о данных сейчас на пике популярности благодаря четвертой промышленной революции искусственного интеллекта. Поиск карьеры в этой области требует приобретения навыков и знаний. С карьерными возможностями в ведущих многонациональных корпорациях учебная программа, ориентированная как на образование, так и на практический опыт проекта, является обязательной.
Simplilearn предлагает специально подобранные экспертами курсы. Мы предлагаем 8-месячную программу Data Science Career Bootcamp, разработанную в формате самостоятельного обучения, чтобы помочь вам повысить уровень подготовки к работе вашей мечты!

Часто задаваемые вопросы

1. Какая статистика нужна для науки о данных?

Наиболее важными статистическими данными, необходимыми для науки о данных, являются описательная и выводная статистика, а также вероятность.

2. Каковы отрасли статистики?

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

3. Какова важность статистики в науке о данных?

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

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

Да, курсы предлагаются на нескольких платформах. Однако рекомендуется искать лучшую, которая предлагает все необходимые предложения. Например, ищите практическое обучение в проектах, отраслевое экспертное руководство, гибридный режим обучения и охват всех важных концепций и навыков, относящихся к интересующей вас области.