每個數據科學家都應該知道的數據科學的基本統計數據

統計是一個常用術語，您可能會在日常生活中經常聽到。 但是你有沒有想過它的含義和代表什麼？ 統計學是通過不同的方法對數學圖形進行分析。

它讓我們對不同的數字有更深入的洞察力和意義。 數據科學的統計是非常基礎和關鍵的。 數據科學以數字為中心，只有在統計的幫助下才能變得更簡單、更全面。

為什麼要在數據科學中使用統計學？

如果你看到一個普通的圖表——比如條形圖或餅圖，數據更容易理解，因為它是可視化的。 這些是統計圖表。 它可以讓您對數據有非常高的理解，否則很難解釋。 此外，您可以對這些數據進行不同的操作以使其更有用。

在當今時代，幾乎每個人——個人、大學、公司和政府——都在使用數據科學。 每個人都知道數據科學的重要性。 數據科學的統計數據也很重要，因為它有助於得出具體的結論，然後做出明智的決定。 有時，數據也被用來預測未來會是什麼樣子。

數據科學統計學的基本組成部分是什麼？

統計特徵：為了有效地使用數據科學的統計數據，您需要了解數據科學中通常使用的基本要素。 它們經常使用並且通常很容易理解。 這些包括數據集的均值、中值、眾數、方差和偏差等基本特徵。 這些可以很快計算出來。

概率分佈：每個數據集都有不同類型的概率分佈。 這些是均勻、正態和泊松概率分佈。 均勻概率分佈是當事件的不同結果的機會相等時。 例如，當你拋一枚公平的硬幣時，正面的概率為 50%，反面的概率為 50%。

這是一個均勻的概率分佈。 正態概率分佈意味著事件的特定結果的可能性介於特定值之間。 泊松概率分佈意味著結果概率取決於事件發生的次數。

降維：這是數據科學統計學的重要組成部分。 降維是減少涉及的變量數量的過程。

Over Sampling：這是調整數據集的類分佈的方法。 所以當數據集不相等時，會添加更多的數據來均衡它。

欠採樣：這是調整數據集的類分佈的方法。 所以當數據集不等時，會移除部分數據，以均衡樣本。 但是，在這種情況下，您可能會丟失一些關鍵數據，因此通常不建議這樣做。

貝葉斯統計：這是數據科學的另一種重要統計方法。 統計推斷在這種方法中變得很舒服。 它以提出貝葉斯定理的托馬斯貝葉斯命名。 它是隨著數據集的變化而更新假設的過程。

上述組件經常使用，您將經常聽到這些術語。 因此，最好讓自己習慣這些術語。

了解數據科學的先決條件

將統計學用於數據科學有哪些挑戰？

首先，我們期望數據集是同質的，以便我們對其應用任何統計操作。 在異構數據集的情況下，這些操作可能不會顯示非常準確的結果。 這也是一個非常定量傾斜的活動。 因此，如果您想定性地解釋某些事情，那麼統計數據在數據科學中並不是正確的做法。

數據集中的單個觀察可能會影響數據集的整體平均值。 這在數據科學統計的情況下尤其有限。 此外，對於初學者來說，理解數據科學統計的不同概念可能既困難又耗時。

在當今時代，數據科學統計是一項有益而強大的技能。 可以使復雜的過程更容易理解，以解釋海量數據集的含義。 如果您了解數據科學和統計學的基本概念，這可以更有效地完成。

獲得世界頂尖大學的數據科學認證。 學習行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程，以加快您的職業生涯。

包起來

您可以量化數據集中的不確定性並深入了解您的解釋。 這使您可以很好地了解您的數據集的真實情況以及它對您的工作意味著什麼。 幾家公司將其用於優化財務投資組合、分析不同的報告以及解釋不同的數據集。

如果您想了解數據科學，請查看 IIIT-B 和 upGrad 的數據科學 PG 文憑，該文憑專為在職專業人士而設，提供 10 多個案例研究和項目、實用的實踐研討會、行業專家的指導、1-與行業導師面對面交流，400 多個小時的學習和頂級公司的工作協助。