每个数据科学家都应该知道的数据科学的基本统计数据

统计是一个常用术语，您可能会在日常生活中经常听到。 但是你有没有想过它的含义和代表什么？ 统计学是通过不同的方法对数学图形进行分析。

它让我们对不同的数字有更深入的洞察力和意义。 数据科学的统计是非常基础和关键的。 数据科学以数字为中心，只有在统计的帮助下才能变得更简单、更全面。

为什么要在数据科学中使用统计学？

如果你看到一个普通的图表——比如条形图或饼图，数据更容易理解，因为它是可视化的。 这些是统计图表。 它可以让您对数据有非常高的理解，否则很难解释。 此外，您可以对这些数据进行不同的操作以使其更有用。

在当今时代，几乎每个人——个人、大学、公司和政府——都在使用数据科学。 每个人都知道数据科学的重要性。 数据科学的统计数据也很重要，因为它有助于得出具体的结论，然后做出明智的决定。 有时，数据也被用来预测未来会是什么样子。

数据科学统计学的基本组成部分是什么？

统计特征：为了有效地使用数据科学的统计数据，您需要了解数据科学中通常使用的基本要素。 它们经常使用并且通常很容易理解。 这些包括数据集的均值、中值、众数、方差和偏差等基本特征。 这些可以很快计算出来。

概率分布：每个数据集都有不同类型的概率分布。 这些是均匀、正态和泊松概率分布。 均匀概率分布是当事件的不同结果的机会相等时。 例如，当你抛一枚公平的硬币时，正面的概率为 50%，反面的概率为 50%。

这是一个均匀的概率分布。 正态概率分布意味着事件的特定结果的可能性介于特定值之间。 泊松概率分布意味着结果概率取决于事件发生的次数。

降维：这是数据科学统计学的重要组成部分。 降维是减少涉及的变量数量的过程。

Over Sampling：这是调整数据集的类分布的方法。 所以当数据集不相等时，会添加更多的数据来均衡它。

欠采样：这是调整数据集的类分布的方法。 所以当数据集不等时，会移除部分数据，以均衡样本。 但是，在这种情况下，您可能会丢失一些关键数据，因此通常不建议这样做。

贝叶斯统计：这是数据科学的另一种重要统计方法。 统计推断在这种方法中变得很舒服。 它以提出贝叶斯定理的托马斯贝叶斯命名。 它是随着数据集的变化而更新假设的过程。

上述组件经常使用，您将经常听到这些术语。 因此，最好让自己习惯这些术语。

了解数据科学的先决条件

将统计学用于数据科学有哪些挑战？

首先，我们期望数据集是同质的，以便我们对其应用任何统计操作。 在异构数据集的情况下，这些操作可能不会显示非常准确的结果。 这也是一个非常定量倾斜的活动。 因此，如果您想定性地解释某些事情，那么统计数据在数据科学中并不是正确的做法。

数据集中的单个观察可能会影响数据集的整体平均值。 这在数据科学统计的情况下尤其有限。 此外，对于初学者来说，理解数据科学统计的不同概念可能既困难又耗时。

在当今时代，数据科学统计是一项有益而强大的技能。 可以使复杂的过程更容易理解，以解释海量数据集的含义。 如果您了解数据科学和统计学的基本概念，这可以更有效地完成。

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