Grundlegende Statistiken für Data Science, die jeder Data Scientist kennen sollte

Statistik ist ein geläufiger Begriff, den Sie in Ihrem täglichen Leben häufig hören werden. Aber haben Sie sich gefragt, was es bedeutet und wofür es steht? Statistik ist die Analyse mathematischer Zahlen durch verschiedene Methoden.

Es gibt uns einen tieferen Einblick und die Bedeutung verschiedener Zahlen. Statistik für die Datenwissenschaft ist sehr grundlegend und entscheidend. Data Science dreht sich um Zahlen, was nur mit Hilfe von Statistiken einfacher und umfassender wird.

Warum sollten Sie Statistiken für Data Science verwenden ?

Wenn Sie ein gewöhnliches Diagramm sehen – wie ein Balkendiagramm oder ein Tortendiagramm – sind die Daten einfacher zu verstehen, da sie visuell sind. Dies sind statistische Diagramme. Es kann Ihnen ein sehr hohes Maß an Verständnis für Daten vermitteln, die ansonsten schwer zu interpretieren sind. Darüber hinaus können Sie verschiedene Operationen mit diesen Daten durchführen, um sie nützlicher zu machen.

Heutzutage nutzt fast jeder – Einzelpersonen, Universitäten, Unternehmen und Regierungen – Data Science. Jeder weiß um die Bedeutung von Data Science. Statistik für Data Science ist auch deshalb unerlässlich, weil sie dabei hilft, konkrete Schlussfolgerungen zu ziehen und dann fundierte Entscheidungen zu treffen. Manchmal werden Daten auch verwendet, um vorherzusagen, wie die Zukunft aussehen wird.

Was sind die wesentlichen Bestandteile der Statistik für die Datenwissenschaft ?

Statistische Funktionen: Um Statistiken effizient für die Datenwissenschaft zu nutzen , müssen Sie die wesentlichen Elemente kennen, die normalerweise in der Datenwissenschaft verwendet werden. Sie werden sehr häufig verwendet und sind im Allgemeinen leicht verständlich. Dazu gehören die grundlegenden Merkmale wie Mittelwert, Median, Modus, Varianz und systematische Abweichung eines Datensatzes. Diese können sehr schnell berechnet werden.

Wahrscheinlichkeitsverteilung: Jedem Datensatz sind verschiedene Arten von Wahrscheinlichkeitsverteilungen zugeordnet. Dies sind gleichmäßige, normale und Poisson-Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Eine einheitliche Wahrscheinlichkeitsverteilung liegt vor, wenn die Chancen für unterschiedliche Ergebnisse eines Ereignisses gleich sind. Wenn Sie beispielsweise eine faire Münze werfen, besteht eine 50-prozentige Chance auf Kopf und eine 50-prozentige Chance auf Zahl.

Dies ist eine gleichmäßige Wahrscheinlichkeitsverteilung. Die normale Wahrscheinlichkeitsverteilung impliziert, dass die Möglichkeit eines bestimmten Ergebnisses eines Ereignisses zwischen bestimmten Werten liegt. Poisson-Wahrscheinlichkeitsverteilung bedeutet, dass die Ergebniswahrscheinlichkeit davon abhängt, wie oft ein Ereignis eintritt.

Dimensionsreduktion: Dies ist ein wesentlicher Bestandteil der Statistik für die Datenwissenschaft . Dimensionsreduktion ist der Prozess der Reduzierung der Anzahl der beteiligten Variablen.

Oversampling: Dies ist die Methode, bei der die Klassenverteilung des Datensatzes angepasst wird. Wenn also der Datensatz ungleich ist, werden mehr Daten hinzugefügt, um ihn auszugleichen.

Undersampling: Dies ist die Methode, bei der die Klassenverteilung des Datensatzes angepasst wird. Wenn also der Datensatz ungleich ist, werden einige der Daten entfernt, um die Stichprobe auszugleichen. In diesem Fall können Sie jedoch einige wichtige Daten verlieren, daher wird dies im Allgemeinen nicht empfohlen.

Bayesianische Statistik: Dies ist eine weitere wichtige statistische Methode für die Datenwissenschaft. Statistische Inferenz wird bei dieser Methode bequem. Es ist nach Thomas Bayes benannt, der das Theorem von Bayes entwickelt hat. Es ist der Prozess der Aktualisierung der Hypothese, wenn sich der Datensatz ändert.

Die oben genannten Komponenten werden sehr häufig verwendet, und Sie werden diese Begriffe immer wieder hören. Daher ist es am besten, sich an diese Begriffe zu gewöhnen.

Erfahren Sie mehr über die Voraussetzungen für Data Science

Was sind die Herausforderungen bei der Verwendung von Statistiken für Data Science ?

Erstens erwarten wir, dass der Datensatz homogen ist, damit wir statistische Operationen darauf anwenden können. Bei heterogenen Datensätzen zeigen diese Operationen möglicherweise keine sehr genauen Ergebnisse. Es ist auch eine sehr quantitativ verzerrte Aktivität. Wenn man also etwas qualitativ interpretieren möchte, ist Statistik in der Data Science nicht das Richtige.

Eine einzelne Beobachtung im Datensatz kann den Gesamtdurchschnitt des Datensatzes beeinträchtigen. Dies ist insbesondere im Fall von Statistiken für die Datenwissenschaft einschränkend . Außerdem kann es für einen Anfänger schwierig und zeitaufwändig sein , die verschiedenen Konzepte der Statistik für die Datenwissenschaft zu verstehen .

Statistik für Data Science ist eine nützliche und mächtige Fähigkeit, die man in der heutigen Zeit kennen sollte. Komplexe Prozesse können leichter zugänglich gemacht werden, um zu interpretieren, was riesige Datensätze bedeuten. Dies lässt sich effizienter bewerkstelligen, wenn Sie die Grundkonzepte von Data Science und Statistik gut kennen.

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Einpacken

Sie können Unsicherheiten in Datensätzen quantifizieren und tiefer in Ihre Interpretationen eintauchen. So haben Sie einen guten Überblick darüber, wie Ihr Datensatz wirklich ist und was er für Ihre Arbeit bedeutet. Mehrere Unternehmen nutzen dies für die Optimierung von Finanzportfolios, die Analyse verschiedener Berichte und die Interpretation verschiedener Datensätze.

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