الإحصائيات الأساسية لعلوم البيانات يجب أن يعرفها كل علماء البيانات

الإحصاء مصطلح شائع قد تسمعه كثيرًا في حياتك اليومية. لكن هل تساءلت عما يعنيه ذلك وما يمثله؟ الإحصاء هو تحليل الأرقام الرياضية من خلال طرق مختلفة.

إنه يعطينا نظرة أكثر تعمقًا ومعنى للأرقام المختلفة. تعتبر الإحصائيات الخاصة بعلوم البيانات أساسية وحاسمة للغاية. يدور علم البيانات حول الأرقام ، والتي أصبحت أكثر بساطة وشمولية بمساعدة الإحصائيات.

لماذا يجب عليك استخدام الإحصاء لعلوم البيانات ؟

إذا رأيت مخططًا عاديًا - مثل الرسم البياني الشريطي أو المخطط الدائري ، فمن السهل فهم البيانات لأنها مرئية. هذه رسوم بيانية إحصائية. يمكن أن يمنحك مستوى عالٍ جدًا من فهم البيانات ، والتي يصعب تفسيرها بخلاف ذلك. علاوة على ذلك ، يمكنك إجراء عمليات مختلفة على هذه البيانات لجعلها أكثر فائدة.

في يومنا هذا وفي عصرنا هذا ، يستخدم الجميع تقريبًا - الأفراد والجامعات والشركات والحكومات - علم البيانات. يعلم الجميع أهمية علم البيانات. تعد الإحصائيات الخاصة بعلم البيانات ضرورية أيضًا لأنها تساعد في الوصول إلى استنتاجات ملموسة ثم اتخاذ قرارات مستنيرة. في بعض الأحيان ، تُستخدم البيانات أيضًا للتنبؤ بالشكل الذي سيبدو عليه المستقبل.

ما هي المكونات الأساسية للإحصاء لعلوم البيانات ؟

الميزات الإحصائية: لاستخدام الإحصائيات بكفاءة في علم البيانات ، تحتاج إلى معرفة العناصر الأساسية التي تُستخدم عادةً في علم البيانات. يتم استخدامها في كثير من الأحيان ويسهل فهمها بشكل عام. تتضمن هذه الميزات الأساسية مثل المتوسط ​​والوسيط والوضع والتباين والتحيز لمجموعة البيانات. يمكن حساب هذه بسرعة كبيرة.

توزيع الاحتمالية: هناك أنواع مختلفة من التوزيعات الاحتمالية المرتبطة بكل مجموعة بيانات. هذه توزيعات احتمالية موحدة وطبيعية وتوزعات بواسون. التوزيع الاحتمالي الموحد هو عندما تتساوى فرص النتائج المختلفة لحدث ما. على سبيل المثال ، عندما ترمي قطعة نقود عادلة ، فهناك فرصة بنسبة 50٪ لظهور صورة و 50٪ فرصة لظهور ذيول.

هذا توزيع احتمالي موحد. يعني التوزيع الاحتمالي الطبيعي أن احتمال نتيجة معينة من حدث يقع بين قيم محددة. يعني توزيع احتمالية بواسون أن احتمال النتيجة يكمن في عدد مرات وقوع الحدث.

تقليل الأبعاد: هذا جزء حيوي من الإحصائيات لعلوم البيانات . تقليل الأبعاد هو عملية تقليل عدد المتغيرات المعنية.

أخذ العينات الزائد: هذه هي الطريقة التي يتم فيها تعديل توزيع فئة مجموعة البيانات. لذلك عندما تكون مجموعة البيانات غير متكافئة ، تتم إضافة المزيد من البيانات لمعادلتها.

Undersampling: هذه هي الطريقة التي يتم فيها تعديل توزيع فئة مجموعة البيانات. لذلك عندما تكون مجموعة البيانات غير متكافئة ، تتم إزالة بعض البيانات لمعادلة العينة. ومع ذلك ، قد تفقد بعض البيانات المهمة في هذه الحالة ، لذلك لا ينصح بذلك بشكل عام.

إحصائيات بايز: هذه طريقة أساسية أخرى للإحصاء لعلوم البيانات. يصبح الاستدلال الإحصائي مريحًا في هذه الطريقة. سميت على اسم توماس بايز ، الذي طور نظرية بايز. إنها عملية تحديث الفرضية مع تغير مجموعة البيانات.

يتم استخدام المكونات المذكورة أعلاه كثيرًا ، وستستمر في سماع هذه المصطلحات كثيرًا. ومن ثم فمن الأفضل أن تعتاد على هذه الشروط.

تعرف على المتطلبات المسبقة لعلوم البيانات

ما هي تحديات استخدام الإحصاء لعلوم البيانات ؟

أولاً ، نتوقع أن تكون مجموعة البيانات متجانسة بالنسبة لنا لتطبيق أي عملية إحصائية عليها. في حالة مجموعات البيانات غير المتجانسة ، قد لا تظهر هذه العمليات نتائج دقيقة للغاية. إنه أيضًا نشاط منحرف من الناحية الكمية. ومن ثم ، إذا كنت تريد تفسير شيء ما بطريقة نوعية ، فإن الإحصاء ليس هو الشيء الصحيح الذي يجب القيام به في علم البيانات.

يمكن لملاحظة واحدة في مجموعة البيانات أن تعرقل المتوسط ​​العام لمجموعة البيانات. هذا مقيد بشكل خاص في حالة الإحصاء لعلوم البيانات . أيضًا ، بالنسبة للمبتدئين ، قد يكون فهم المفاهيم المختلفة للإحصاء لعلوم البيانات أمرًا صعبًا ويستغرق وقتًا طويلاً.

تعتبر الإحصائيات الخاصة بعلوم البيانات مهارة مفيدة وقوية يجب معرفتها في يومنا هذا وفي عصرنا. يمكن جعل العمليات المعقدة أكثر سهولة في الوصول لتفسير ما تعنيه مجموعات البيانات الضخمة. يمكن القيام بذلك بشكل أكثر كفاءة إذا كنت تعرف المفاهيم الأساسية لعلوم البيانات والإحصاء جيدًا.

احصل على شهادة علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. تعلم برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

تغليف

يمكنك تحديد أوجه عدم اليقين في مجموعات البيانات والتعمق في تفسيراتك. يمنحك هذا نظرة عامة جيدة عن كيفية مجموعة البيانات الخاصة بك حقًا ، وماذا يعني ذلك لعملك. تستخدم العديد من الشركات هذا لتحسين المحافظ المالية وتحليل التقارير المختلفة وتفسير مجموعات البيانات المختلفة.

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على علوم البيانات ، فراجع دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في علوم البيانات والذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1- على - 1 مع موجهين في الصناعة ، وأكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.