データサイエンスの基本統計すべてのデータサイエンティストが知っておくべき

統計は一般的な用語であり、日常生活でよく耳にすることがあります。 しかし、それが何を意味し、何を意味するのか疑問に思ったことはありますか？ 統計は、さまざまな方法による数学的な数字の分析です。

それは私たちにさまざまな数へのより深い洞察と意味を与えてくれます。 データサイエンスの統計は非常に基本的で重要です。 データサイエンスは、統計の助けを借りて単純かつ包括的になるだけの数字を中心に展開しています。

なぜデータサイエンスに統計を使用する必要があるのですか？

棒グラフや円グラフなどの通常のグラフを見ると、データは視覚的であるため理解しやすくなっています。 これらは統計グラフです。 それはあなたにデータの非常に高いレベルの理解を与えることができます、さもなければ解釈するのは難しいです。 さらに、このデータに対してさまざまな操作を実行して、データをより便利にすることができます。

今日の時代では、個人、大学、企業、政府など、ほとんどすべての人がデータサイエンスを使用しています。 誰もがデータサイエンスの重要性を知っています。 データサイエンスの統計も、具体的な結論を導き出し、情報に基づいた意思決定を行うのに役立つため、不可欠です。 時には、データは未来がどのようになるかを予測するためにも使用されます。

データサイエンスの統計の重要な要素は何ですか？

統計機能：データサイエンスの統計を効率的に使用するには、データサイエンスで通常使用される重要な要素を知る必要があります。 それらは非常に頻繁に使用され、一般的に理解しやすいです。 これらには、データセットの平均、中央値、最頻値、分散、バイアスなどの基本機能が含まれます。 これらは非常に迅速に計算できます。

確率分布：各データセットに添付されたさまざまなタイプの確率分布があります。 これらは、一様、正規、およびポアソン確率分布です。 一様確率分布とは、イベントのさまざまな結果の確率が等しい場合です。 たとえば、公正なコインを投げると、50％の確率で表が出て50％の確率で尾が出ます。

これは均一な確率分布です。 正規確率分布は、イベントからの特定の結果の可能性が特定の値の間にあることを意味します。 ポアソン確率分布は、結果の確率がイベントの発生回数に依存することを意味します。

次元削減：これは、データサイエンスの統計の重要な部分です。 次元削減は、関係する変数の数を減らすプロセスです。

オーバーサンプリング：これは、データセットのクラス分布を調整する方法です。 したがって、データセットが等しくない場合、それを均等化するためにさらにデータが追加されます。

アンダーサンプリング：これは、データセットのクラス分布を調整する方法です。 したがって、データセットが等しくない場合、サンプルを均等化するために一部のデータが削除されます。 ただし、この場合、いくつかの重要なデータが失われる可能性があるため、通常はお勧めしません。

ベイズ統計：これは、データサイエンスの統計のもう1つの重要な方法です。 この方法では、統計的推論が快適になります。 これは、ベイズの定理を開発したトーマスベイズにちなんで名付けられました。 これは、データセットの変更に応じて仮説を更新するプロセスです。

上記のコンポーネントは非常に頻繁に使用され、これらの用語を頻繁に聞くことになります。 したがって、これらの用語に慣れることが最善です。

データサイエンスの前提条件について学ぶ

データサイエンスに統計を使用する際の課題は何ですか？

まず、統計操作を適用するために、データセットが均一であることが期待されます。 異種データセットの場合、これらの操作は非常に正確な結果を示さない可能性があります。 それはまた、非常に量的に歪んだ活動です。 したがって、何かを定性的に解釈したい場合、統計はデータサイエンスで行うのが正しいことではありません。

データセット内の単一の観測は、データセットの全体的な平均を妨げる可能性があります。 これは、データサイエンスの統計の場合に特に制限されます。 また、初心者にとって、データサイエンスの統計のさまざまな概念を理解することは、困難で時間がかかる場合があります。

データサイエンスの統計は、今日の時代に知っておくべき有益で強力なスキルです。 複雑なプロセスをよりアクセスしやすくして、大量のデータセットの意味を解釈できます。 データサイエンスと統計の基本的な概念をよく知っていれば、これをより効率的に行うことができます。

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まとめ

データセットの不確実性を定量化し、解釈をさらに深く掘り下げることができます。 これにより、データセットが実際にどのようになっているか、およびそれが作業にとって何を意味するかについての概要がわかります。 いくつかの企業は、これを財務ポートフォリオの最適化、さまざまなレポートの分析、およびさまざまなデータセットの解釈に使用しています。

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