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【我们不一YOUNG】做实验需要掌握哪些统计学知识
Ins_c893613c
2024/07/16
私聊
数据处理
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
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》。
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。
来源:实验室ISO17025
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