数据科学之统计：终极指南

今日份知识你摄入了么？

欢迎观看数据科学统计终极指南！当我们深入数据分析这个诱人的领域时，你会发现，统计发挥着关键作用，它可以从原始数据中爬取到有意义的见解。这份全面的指南涵盖了从统计基础到高级机器学习技术的所有内容。所以，系好安全带，准备好进入数据科学领域，开始激动人心的旅程吧！

图片来自Unsplash，作者Markus Spiske

统计常常被认为是数据科学的支柱，为做出明智决定、得出有意义的见解提供了基础。随着世界和数据绑得越来越紧，理解和应用统计比以往任何时候都更加重要。在这份指南中，我们将讲解统计学、概率论、统计建模、机器学习和数据可视化的基础知识，让你彻底明白，在数据科学中，何为统计。

统计基础

统计的定义

统计是收集、分析和解释数据以爬取有用信息并得出结论的科学。对于数据科学家来说，这是一个必不可少的工具，帮助他们理解每天遇到的大量数据。

数据类型

数据可分为两大类：定性和定量。定性数据是非数值的，描述属性或特征，而定量数据是数值的，代表可测量的数量。

描述统计

描述统计总结和描述数据集的主要特征：一方面是中心趋势的测量（均值、中值和众数），另一方面是离散度的测量（范围、方差和标准差）。这些度量有助于我们全面地理解数据。

推论统计

推论统计使我们能够根据样本对总体做出预测或得出结论：包括假设检验、p值和置信区间，它们有助于确定我们研究结果的统计意义。

概率论

概率的定义

概率是对特定事件发生的可能性的度量，范围从0（不可能发生）到1（肯定会发生）。这是统计学中的一个基本概念，是数据科学中使用的许多技术的基础。

概率分布

概率分布描述随机变量不同结果的可能性。可分为离散分布（例如泊松分布和二项式分布）和连续分布（例如正态分布和指数分布）。

中心极限定理

中心极限定理（Central Limit Theorem，CLT）是统计学的基石，它指出，无论总体分布如何，样本均值的分布都会随着样本数量的增加而接近正态分布。

贝叶斯统计

贝叶斯统计是一种基于贝叶斯定理的统计推理方法，它将先验知识与新数据相结合，使概率实时更新。它是传统数据统计工具的有力替代，在某些情况下提供了更大的灵活性。

统计建模

回归分析

回归分析检查变量之间的关系，使我们能够做出预测。主要方法包括简单线性回归、多元线性回归和逻辑回归，它们可以处理不同类型的数据和关系。

时间序列分析

时间序列分析处理随时间收集的数据，旨在确定趋势、模式或季节变化。它是各种行业预测和决策的重要工具。

ANOVA和MANOVA

方差分析（ANOVA）和多变量方差分析（MANOVA）是比较多组均值的方法。ANOVA专注于单个因变量，而MANOVA将分析扩展到多个因变量。

非参数方法

非参数方法不依赖于特定的分布假设，因此它们适用于传统参数化方法不合适的时候。比如，Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验和Spearman相关系数。

机器学习和统计

机器学习的定义

机器学习是AI的子领域，专注于开发可以从数据中学习的算法。这是一个强大的工具，更新了统计方法，使数据科学家能够利用大型数据集解决复杂的问题。

监督学习

监督学习属于一种机器学习，算法会从被标记的数据中学习比如分类（如SVM、随机森林）和回归（如梯度提升）等任务。

无监督学习

无监督学习指的是从未标记的数据中学习比如集群（如K-means、DBSCAN）和降维（如PCA、t-SNE）等流行技术。

深度学习

深度学习是机器学习的一部分，它主要负责具有多层的神经网络，能够学习复杂的模式和表示，比如图像识别、自然语言处理和强化学习。

数据可视化

数据可视化的重要性

数据可视化指的是以图表表示数据，它称得上是一种艺术，使数据更容易理解和解释。对于数据科学家来说，这是一项至关重要的技能，帮助他们有效地交流发现，并推动决策。

图表类型

有许多类型的图表可用于可视化数据，包括：

1. 条形图

2. 直方图

3. 散点图

4. 折线图

5. 饼状图

6. 热图

7. 箱型图

创建有效可视化图表的最佳做法

要创建有效的可视化图表，请遵循以下做法；要创建有效的可视化图表，请遵循以下做法（重要的事情说两遍）：

• 为你的数据选择正确的图表类型

• 使用颜色和格式来突出显示关键信息

• 保持简单，避免混乱

• 使用适当的字体大小和节点确保可读性

• 标题和图例始终保持明确

在本终极指南中，我们探讨了统计学在数据科学中的重要作用，深入剖析了概率论、统计建模、机器学习和数据可视化等主题。通过掌握这些概念和技术，你将有能力应对“数据‘世界化’”的挑战，并在数据科学领域表现得出类拔萃。那么，去解开数据的秘密吧，把数据给你的启示应用到生活中！

原文作者：John Vastola

翻译作者：高佑兮

美工编辑：过儿

校对审稿：Chuang

原文链接：https://levelup.gitconnected.com/ultimate-guide-to-statistics-for-data-science-56e4988946b

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