Statistiques de base pour la science des données que tout scientifique de données devrait connaître

Les statistiques sont un terme courant, que vous pourriez entendre fréquemment dans votre vie quotidienne. Mais vous êtes-vous demandé ce que cela signifie et signifie? La statistique est l'analyse de chiffres mathématiques par différentes méthodes.

Cela nous donne un aperçu plus approfondi et une signification des différents nombres. Les statistiques pour la science des données sont très fondamentales et cruciales. La science des données s'articule autour de chiffres, ce qui n'est rendu plus simple et complet qu'à l'aide de statistiques.

Pourquoi utiliser les statistiques pour la science des données ?

Si vous voyez un graphique ordinaire, comme un graphique à barres ou un graphique à secteurs, les données sont plus faciles à comprendre car elles sont visuelles. Ce sont des graphiques statistiques. Cela peut vous donner un très haut niveau de compréhension des données, qui sont autrement difficiles à interpréter. De plus, vous pouvez effectuer différentes opérations sur ces données pour les rendre plus utiles.

De nos jours, presque tout le monde – particuliers, universités, entreprises et gouvernements – utilise la science des données. Tout le monde connaît l'importance de la science des données. Les statistiques pour la science des données sont également essentielles car elles aident à tirer des conclusions concrètes, puis à prendre des décisions éclairées. Parfois, les données sont également utilisées pour prédire à quoi ressemblera l'avenir.

Quelles sont les composantes essentielles des statistiques pour la science des données ?

Fonctionnalités statistiques : pour utiliser efficacement les statistiques pour la science des données , vous devez connaître les éléments essentiels qui sont généralement utilisés en science des données. Ils sont très souvent utilisés et sont généralement faciles à comprendre. Celles-ci incluent les caractéristiques de base telles que la moyenne, la médiane, le mode, la variance et le biais d'un ensemble de données. Ceux-ci peuvent être calculés très rapidement.

Distribution de probabilité : Il existe différents types de distributions de probabilité attachées à chaque ensemble de données. Ce sont des distributions de probabilité uniformes, normales et de Poisson. La distribution de probabilité uniforme est lorsque les chances de différents résultats d'un événement sont égales. Par exemple, lorsque vous lancez une pièce équitable, il y a 50 % de chances de pile et 50 % de chance de face.

Il s'agit d'une distribution de probabilité uniforme. La distribution de probabilité normale implique que la possibilité d'un résultat particulier d'un événement se situe entre des valeurs spécifiques. La distribution de probabilité de Poisson signifie que la probabilité de résultat repose sur le nombre de fois qu'un événement se produit.

Réduction de la dimensionnalité : il s'agit d'une partie essentielle des statistiques pour la science des données . La réduction de la dimensionnalité est le processus de réduction du nombre de variables impliquées.

Suréchantillonnage : il s'agit de la méthode par laquelle la distribution de classe de l'ensemble de données est ajustée. Ainsi, lorsque l'ensemble de données est inégal, davantage de données sont ajoutées pour l'égaliser.

Sous-échantillonnage : il s'agit de la méthode par laquelle la distribution des classes de l'ensemble de données est ajustée. Ainsi, lorsque l'ensemble de données est inégal, certaines données sont supprimées pour égaliser l'échantillon. Cependant, vous pouvez perdre des données cruciales dans ce cas, c'est donc généralement déconseillé.

Statistiques bayésiennes : il s'agit d'une autre méthode essentielle de statistiques pour la science des données. L'inférence statistique devient confortable dans cette méthode. Il porte le nom de Thomas Bayes, qui a développé le théorème de Bayes. C'est le processus de mise à jour de l'hypothèse à mesure que l'ensemble de données change.

Les composants ci-dessus sont très souvent utilisés et vous continuerez à entendre ces termes fréquemment. Il est donc préférable de vous habituer à ces termes.

En savoir plus sur les prérequis pour la science des données

Quels sont les enjeux de l'utilisation des statistiques pour la science des données ?

Premièrement, nous nous attendons à ce que l'ensemble de données soit homogène pour que nous puissions y appliquer toute opération statistique. Dans le cas d'ensembles de données hétérogènes, ces opérations peuvent ne pas donner des résultats très précis. C'est aussi une activité très biaisée quantitativement. Par conséquent, si vous souhaitez interpréter quelque chose de manière qualitative, les statistiques ne sont pas la bonne chose à faire en science des données.

Une seule observation dans l'ensemble de données peut entraver la moyenne globale de l'ensemble de données. Ceci est particulièrement limitant dans le cas des statistiques pour la science des données . De plus, pour un débutant, comprendre les différents concepts de statistiques pour la science des données peut être difficile et prendre du temps.

Les statistiques pour la science des données sont une compétence bénéfique et puissante à connaître de nos jours. Les processus complexes peuvent être rendus plus accessibles pour interpréter ce que signifient des ensembles de données massifs. Cela peut être fait plus efficacement si vous connaissez bien les concepts de base de la science des données et des statistiques.

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Vous pouvez quantifier les incertitudes dans les ensembles de données et approfondir vos interprétations. Cela vous donne un bon aperçu de l'état réel de votre ensemble de données et de ce qu'il signifie pour votre travail. Plusieurs entreprises l'utilisent pour l'optimisation des portefeuilles financiers, l'analyse de différents rapports et l'interprétation de différents ensembles de données.

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