Полное руководство по статистике для науки о данных: раскрытие секретов данных

Добро пожаловать в полное руководство по статистике для науки о данных! Когда мы погрузимся в увлекательный мир анализа данных, вы откроете для себя ключевую роль, которую статистика играет в извлечении значимой информации из необработанных данных. Это подробное руководство охватывает все, от основ статистики до передовых методов машинного обучения. Итак, пристегните ремни и приготовьтесь к захватывающему путешествию по царствам науки о данных!

Введение

Статистика часто считается основой науки о данных, обеспечивая основу для принятия обоснованных решений и осмысленных выводов. По мере того как мир все больше зависит от данных, важность понимания и применения статистических методов становится как никогда важной. В этом руководстве мы рассмотрим основы статистики, теории вероятностей, статистического моделирования, машинного обучения и визуализации данных, дав вам знания, необходимые для достижения успеха в области науки о данных.

II. Основы статистики

Определение статистики

Статистика — это наука о сборе, анализе и интерпретации данных для извлечения полезной информации и выводов. Это важный инструмент для специалистов по данным, позволяющий им разобраться в огромном количестве данных, с которыми они сталкиваются ежедневно.

Типы данных

Данные можно разделить на две основные категории: качественные и количественные. Качественные данные не являются числовыми и описывают атрибуты или характеристики, в то время как количественные данные являются числовыми и представляют измеримые величины.

Описательная статистика

Описательная статистика обобщает и описывает основные характеристики набора данных. Двумя ключевыми аспектами являются показатели центральной тенденции (среднее значение, медиана и мода) и показатели дисперсии (диапазон, дисперсия и стандартное отклонение). Эти меры помогают нам понять общее поведение данных.

Выводная статистика

Логическая статистика позволяет нам делать прогнозы или делать выводы о совокупности на основе выборки. Ключевые концепции включают проверку гипотез, p-значения и доверительные интервалы, которые помогают определить статистическую значимость наших результатов.

III. Теория вероятности

Определение вероятности

Вероятность — это мера вероятности того, что конкретное событие произойдет, в диапазоне от 0 (невозможно) до 1 (определенно). Это фундаментальное понятие в статистике, лежащее в основе многих методов, используемых в науке о данных.

Распределение вероятностей

Распределения вероятностей описывают вероятность различных результатов для случайной величины. Их можно разделить на дискретные (например, пуассоновское и биномиальное) и непрерывные (например, нормальное и экспоненциальное) распределения.

Центральная предельная теорема

Центральная предельная теорема (ЦПТ) является краеугольным камнем статистики, утверждая, что распределение выборочных средних приближается к нормальному распределению по мере увеличения размера выборки, независимо от распределения совокупности.

Байесовская статистика

Байесовская статистика — это подход к статистическому выводу, основанный на теореме Байеса, который сочетает в себе предыдущие знания с новыми данными для обновления вероятностей. Это мощная альтернатива традиционной частотной статистике, предлагающая большую гибкость в определенных ситуациях.

IV. Статистическое моделирование

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ исследует взаимосвязь между переменными, что позволяет нам делать прогнозы. Ключевые методы включают простую линейную регрессию, множественную линейную регрессию и логистическую регрессию, которые могут обрабатывать различные типы данных и взаимосвязей.

Анализ временных рядов

Анализ временных рядов имеет дело с данными, которые собираются с течением времени, с целью выявления тенденций, закономерностей или сезонных изменений. Это важнейший инструмент для прогнозирования и принятия решений в различных отраслях.

ANOVA и MANOVA

Дисперсионный анализ (ANOVA) и многофакторный дисперсионный анализ (MANOVA) — это методы, используемые для сравнения средних значений нескольких групп. ANOVA фокусируется на одной зависимой переменной, а MANOVA расширяет анализ на несколько зависимых переменных.

Непараметрические методы

Непараметрические методы не полагаются на конкретные предположения о распределении, что делает их подходящими для ситуаций, когда традиционные

параметрические методы могут оказаться неподходящими. Примеры включают критерий суммы рангов Уилкоксона, критерий Краскела-Уоллиса и ранговую корреляцию Спирмена.

V. Машинное обучение и статистика

Обзор машинного обучения

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов, способных учиться на данных. Это мощный инструмент, дополняющий традиционные статистические методы и позволяющий специалистам по данным решать сложные задачи с большими наборами данных.

Контролируемое обучение

Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором алгоритм учится на размеченных данных, включая классификацию (например, SVM, Случайный лес) и задачи регрессии (например, Усиление градиента ).

Обучение без учителя

Обучение без учителя включает обучение на неразмеченных данных с кластеризацией (например, K-means, DBSCAN) и уменьшением размерности (например, PCA, t-SNE) — популярные методы.

Глубокое обучение

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое фокусируется на нейронных сетях с несколькими слоями, что позволяет изучать сложные шаблоны и представления. Приложения включают распознавание изображений, обработку естественного языка и обучение с подкреплением.

VI. Визуализация данных

Важность визуализации данных

Визуализация данных — это искусство графического представления данных, облегчающее людям понимание и интерпретацию. Это жизненно важный навык для ученых, занимающихся данными, позволяющий им эффективно сообщать о своих выводах и стимулировать принятие решений.

Типы диаграмм

Существует множество типов графиков, которые можно использовать для визуализации данных, в том числе:

  1. Гистограммы
  2. Гистограммы
  3. Графики рассеяния
  4. Линейные графики
  5. Круговые диаграммы
  6. Тепловые карты
  7. Коробчатые графики

Рекомендации по созданию эффективных визуализаций

Чтобы создать эффективную визуализацию, следуйте этим рекомендациям. Чтобы создать эффективную визуализацию, следуйте этим рекомендациям.

  • Выберите правильный тип графика для ваших данных
  • Используйте цвета и форматирование, чтобы выделить ключевую информацию
  • Сохраняйте простоту и избегайте беспорядка
  • Обеспечьте удобочитаемость с помощью соответствующих размеров шрифта и меток.
  • Всегда указывайте четкое название и легенду

В этом окончательном руководстве мы рассмотрели жизненно важную роль статистики в науке о данных, углубившись в такие темы, как теория вероятностей, статистическое моделирование, машинное обучение и визуализация данных. Освоив эти концепции и методы, вы будете хорошо подготовлены к решению проблем мира, управляемого данными, и преуспеете в области науки о данных. Итак, идите вперед и раскройте секреты данных, превратив необработанные цифры в полезную информацию!

Повышение уровня кодирования

Спасибо, что являетесь частью нашего сообщества! Перед тем, как ты уйдешь:

  • 👏 Хлопайте за историю и подписывайтесь на автора 👉
  • 📰 Смотрите больше контента в публикации Level Up Coding
  • 💰 Бесплатный курс собеседования по программированию ⇒ Просмотреть курс
  • 🔔 Подписывайтесь на нас: Twitter | ЛинкедИн | "Новостная рассылка"

🚀👉 Присоединяйтесь к коллективу талантов Level Up и найдите прекрасную работу