Podstawowe statystyki dla nauki o danych, o których każdy naukowiec powinien wiedzieć

Statystyka to powszechne określenie, które często możesz słyszeć w swoim codziennym życiu. Ale czy zastanawiałeś się, co to oznacza i oznacza? Statystyka to analiza danych matematycznych różnymi metodami.

Daje nam głębszy wgląd i znaczenie różnych liczb. Statystyki dla nauki o danych są bardzo fundamentalne i kluczowe. Nauka o danych kręci się wokół liczb, które są prostsze i obszerniejsze tylko dzięki statystykom.

Dlaczego warto używać statystyk do nauki o danych ?

Jeśli widzisz zwykły wykres — taki jak wykres słupkowy lub kołowy, dane są łatwiejsze do zrozumienia, ponieważ są wizualne. To są wykresy statystyczne. Może zapewnić bardzo wysoki poziom zrozumienia danych, które w innym przypadku są trudne do interpretacji. Co więcej, możesz wykonywać różne operacje na tych danych, aby były bardziej przydatne.

W dzisiejszych czasach prawie wszyscy — osoby fizyczne, uniwersytety, firmy i rządy — korzystają z nauki o danych. Wszyscy wiedzą o znaczeniu nauki o danych. Statystyki dla nauki o danych są również niezbędne, ponieważ pomagają w wyciąganiu konkretnych wniosków, a następnie w podejmowaniu świadomych decyzji. Czasami dane są również wykorzystywane do przewidywania, jak będzie wyglądać przyszłość.

Jakie są podstawowe składniki statystyki dla nauki o danych ?

Funkcje statystyczne: aby efektywnie korzystać ze statystyk w nauce o danych , musisz znać podstawowe elementy, które są zwykle używane w nauce o danych. Są używane bardzo często i ogólnie są łatwe do zrozumienia. Obejmują one podstawowe cechy, takie jak średnia, mediana, tryb, wariancja i stronniczość zbioru danych. Można je bardzo szybko obliczyć.

Rozkład prawdopodobieństwa: Do każdego zestawu danych dołączone są różne rodzaje rozkładów prawdopodobieństwa. Są to rozkłady prawdopodobieństwa jednostajnego, normalnego i Poissona. Jednolity rozkład prawdopodobieństwa ma miejsce, gdy szanse na różne wyniki zdarzenia są równe. Na przykład, kiedy rzucasz uczciwą monetą, istnieje 50% szansa na reszki i 50% na reszki.

Jest to jednolity rozkład prawdopodobieństwa. Normalny rozkład prawdopodobieństwa implikuje, że możliwość określonego wyniku zdarzenia leży między określonymi wartościami. Rozkład prawdopodobieństwa Poissona oznacza, że ​​prawdopodobieństwo wyniku zależy od liczby wystąpień zdarzenia.

Redukcja wymiarowości: jest to kluczowa część statystyki dla nauki o danych . Redukcja wymiarowości to proces zmniejszania liczby zaangażowanych zmiennych.

Nadpróbkowanie: jest to metoda, w której dopasowywany jest rozkład klas zestawu danych. Tak więc, gdy zestaw danych jest nierówny, dodaje się więcej danych, aby go wyrównać.

Undersampling: jest to metoda, w której dopasowywany jest rozkład klas zestawu danych. Tak więc, gdy zestaw danych jest nierówny, niektóre dane są usuwane w celu wyrównania próbki. Jednak w tym przypadku możesz stracić kilka kluczowych danych, więc generalnie nie jest to zalecane.

Statystyki Bayesowskie: Jest to kolejna istotna metoda statystyki dla nauki o danych. Wnioskowanie statystyczne staje się w tej metodzie wygodne. Jego nazwa pochodzi od Thomasa Bayesa, który opracował twierdzenie Bayesa. Jest to proces aktualizowania hipotezy wraz ze zmianą zbioru danych.

Powyższe elementy są używane bardzo często i będziesz często słyszeć te terminy. Dlatego najlepiej jest przyzwyczaić się do tych warunków.

Dowiedz się więcej o wymaganiach wstępnych dla nauki o danych

Jakie są wyzwania związane z używaniem statystyk do nauki o danych ?

Po pierwsze, oczekujemy, że zbiór danych będzie jednorodny, abyśmy mogli zastosować na nim jakąkolwiek operację statystyczną. W przypadku heterogenicznych zbiorów danych operacje te mogą nie dawać bardzo dokładnych wyników. Jest to również czynność bardzo ilościowo wypaczona. Dlatego też, jeśli chcesz zinterpretować coś jakościowo, statystyka nie jest właściwą rzeczą w nauce o danych.

Pojedyncza obserwacja w zestawie danych może utrudnić ogólną średnią zestawu danych. Jest to szczególnie ograniczające w przypadku statystyki dla nauki o danych . Również dla początkującego zrozumienie różnych pojęć statystyki w nauce o danych może być trudne i czasochłonne.

Statystyki dla nauki o danych to korzystna i potężna umiejętność, którą warto poznać w dzisiejszych czasach. Złożone procesy mogą być bardziej dostępne w celu interpretacji znaczenia ogromnych zbiorów danych. Można to zrobić wydajniej, jeśli dobrze znasz podstawowe pojęcia nauki o danych i statystyki.

Uzyskaj certyfikat nauk o danych od najlepszych uniwersytetów na świecie. Naucz się programów Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Zawijanie

Możesz określić ilościowo niepewności w zestawach danych i głębiej zagłębić się w swoje interpretacje. Daje to dobry wgląd w to, jak naprawdę wygląda Twój zestaw danych i co to oznacza dla Twojej pracy. Kilka firm wykorzystuje to do optymalizacji portfeli finansowych, analizy różnych raportów i interpretacji różnych zestawów danych.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź IIIT-B i upGrad's PG Diploma in Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1- on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.