สถิติพื้นฐานสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคนควรรู้เกี่ยวกับ

สถิติเป็นคำศัพท์ทั่วไปที่คุณอาจได้ยินบ่อยๆ ในชีวิตประจำวันของคุณ แต่คุณเคยสงสัยหรือไม่ว่ามันหมายถึงอะไรและย่อมาจากอะไร? สถิติคือการวิเคราะห์ตัวเลขทางคณิตศาสตร์ด้วยวิธีการต่างๆ

มันทำให้เราเข้าใจอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้นและความหมายของตัวเลขต่างๆ สถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นพื้นฐานและสำคัญมาก วิทยาศาสตร์ข้อมูลหมุนรอบตัวเลข ซึ่งทำให้ง่ายขึ้นและครอบคลุมมากขึ้นด้วยความช่วยเหลือของสถิติ

ทำไมคุณจึงควรใช้ สถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ?

หากคุณเห็นแผนภูมิธรรมดา เช่น กราฟแท่งหรือแผนภูมิวงกลม ข้อมูลจะเข้าใจง่ายขึ้นเพราะเป็นภาพ เหล่านี้เป็นกราฟสถิติ สามารถให้ความเข้าใจข้อมูลในระดับสูงมาก ซึ่งยากต่อการตีความ ยิ่งไปกว่านั้น คุณสามารถดำเนินการต่างๆ กับข้อมูลนี้เพื่อให้มีประโยชน์มากขึ้น

ในยุคปัจจุบัน เกือบทุกคน ไม่ว่าจะเป็นบุคคล มหาวิทยาลัย บริษัท และรัฐบาลต่างก็ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล ทุกคนรู้เกี่ยวกับความสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล สถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ก็มีความสำคัญเช่นกัน เพราะจะช่วยให้ได้ข้อสรุปที่เป็นรูปธรรมและตัดสินใจอย่างมีข้อมูล บางครั้งข้อมูลก็ถูกใช้เพื่อทำนายว่าอนาคตจะเป็นอย่างไร

อะไรคือองค์ประกอบที่สำคัญของ สถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ?

คุณสมบัติทางสถิติ: เพื่อให้ใช้ สถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้อย่างมีประสิทธิภาพ คุณจำเป็นต้องรู้องค์ประกอบสำคัญที่มักใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีการใช้บ่อยมากและโดยทั่วไปเข้าใจง่าย ซึ่งรวมถึงคุณลักษณะพื้นฐาน เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน โหมด ความแปรปรวน และความเอนเอียงของชุดข้อมูล สิ่งเหล่านี้สามารถคำนวณได้อย่างรวดเร็ว

การแจกแจงความน่าจะเป็น: มีการแจกแจงความน่าจะเป็นประเภทต่างๆ ที่แนบมากับชุดข้อมูลแต่ละชุด เหล่านี้คือการแจกแจงความน่าจะเป็นแบบสม่ำเสมอ ปกติ และแบบปัวซอง การแจกแจงความน่าจะเป็นแบบสม่ำเสมอคือเมื่อโอกาสของผลลัพธ์ที่แตกต่างกันของเหตุการณ์เท่ากัน ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณโยนเหรียญที่ยุติธรรม มีโอกาส 50% ที่จะออกหัว และ 50% ของก้อย

นี่คือการกระจายความน่าจะเป็นแบบสม่ำเสมอ การแจกแจงความน่าจะเป็นแบบปกติหมายความว่าความเป็นไปได้ของผลลัพธ์เฉพาะจากเหตุการณ์นั้นอยู่ระหว่างค่าเฉพาะ การแจกแจงความน่าจะเป็นแบบปัวซองหมายความว่าความน่าจะเป็นของผลลัพธ์จะขึ้นอยู่กับจำนวนครั้งที่เหตุการณ์เกิดขึ้น

การลดมิติข้อมูล: นี่เป็นส่วนสำคัญของ สถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ ข้อมูล การลดมิติเป็นกระบวนการในการลดจำนวนตัวแปรที่เกี่ยวข้อง

Over Sampling: นี่คือวิธีการปรับการกระจายคลาสของชุดข้อมูล ดังนั้นเมื่อชุดข้อมูลไม่เท่ากัน ข้อมูลจะถูกเพิ่มเพื่อทำให้เท่าเทียมกันมากขึ้น

การสุ่มตัวอย่างต่ำ: นี่คือวิธีการที่มีการปรับการกระจายคลาสของชุดข้อมูล ดังนั้นเมื่อชุดข้อมูลไม่เท่ากัน ข้อมูลบางส่วนจะถูกลบออกเพื่อทำให้ตัวอย่างเท่ากัน อย่างไรก็ตาม คุณอาจสูญเสียข้อมูลสำคัญบางอย่างในกรณีนี้ ดังนั้นจึงไม่แนะนำโดยทั่วไป

สถิติเบย์: นี่เป็นอีกวิธีที่สำคัญของสถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล การอนุมานทางสถิติสะดวกขึ้นในวิธีนี้ มันถูกตั้งชื่อตาม Thomas Bayes ผู้พัฒนาทฤษฎีบท Bayes เป็นกระบวนการอัปเดตสมมติฐานเมื่อชุดข้อมูลเปลี่ยนแปลง

ส่วนประกอบด้านบนนี้ใช้บ่อยมาก และคุณจะได้ยินคำศัพท์เหล่านี้บ่อยๆ ดังนั้นจึงเป็นการดีที่สุดที่จะทำความคุ้นเคยกับข้อกำหนดเหล่านี้

เรียนรู้เกี่ยวกับ ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

อะไรคือความท้าทายในการใช้ สถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ?

ประการแรก เราคาดว่าชุดข้อมูลจะเป็นเนื้อเดียวกันเพื่อให้เราใช้การดำเนินการทางสถิติกับข้อมูลนั้น ในกรณีของชุดข้อมูลที่ต่างกัน การดำเนินการเหล่านี้อาจไม่แสดงผลลัพธ์ที่แม่นยำมาก นอกจากนี้ยังเป็นกิจกรรมที่เบ้ในเชิงปริมาณมาก ดังนั้น หากคุณต้องการตีความบางสิ่งในเชิงคุณภาพ สถิติไม่ใช่สิ่งที่ถูกต้องที่จะทำในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การสังเกตเพียงครั้งเดียวในชุดข้อมูลสามารถขัดขวางค่าเฉลี่ยโดยรวมของชุดข้อมูลได้ สิ่งนี้มีข้อจำกัดเป็นพิเศษในกรณีของ สถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ ข้อมูล นอกจากนี้ สำหรับผู้เริ่มต้น การทำความเข้าใจแนวคิดต่างๆ ของ สถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล อาจเป็นเรื่องยากและใช้เวลานาน

สถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นทักษะที่เป็นประโยชน์และทรงพลังที่ควรรู้ในยุคปัจจุบัน กระบวนการที่ซับซ้อนสามารถเข้าถึงได้มากขึ้นเพื่อตีความความหมายของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ สิ่งนี้สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นหากคุณรู้แนวคิดพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและสถิติเป็นอย่างดี

รับ ใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก เรียนรู้หลักสูตร Executive PG Programs, Advanced Certificate Programs หรือ Masters Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ห่อ

คุณสามารถวัดค่าความไม่แน่นอนในชุดข้อมูลและเจาะลึกลงไปในการตีความของคุณได้ ข้อมูลนี้จะช่วยให้คุณเห็นภาพรวมที่ดีว่าชุดข้อมูลของคุณเป็นอย่างไร และมีความสำคัญต่องานของคุณอย่างไร บริษัทหลายแห่งใช้วิธีนี้ในการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอทางการเงิน การวิเคราะห์รายงานต่างๆ และการตีความชุดข้อมูลต่างๆ

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ให้ลองดูประกาศนียบัตร PG ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ IIIT-B และ upGrad ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพด้านการทำงานและเสนอกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1- on-1 กับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ