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:
- Гистограммы
- Гистограммы
- Графики рассеяния
- Линейные графики
- Круговые диаграммы
- Тепловые карты
- 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