写在前面的话

今天的主题是数据分析要用到的统计学知识

如何学到统计学知识？

概率与概率分布

样本空间

随机事件

概率

概率分布

用图表演示数据

1.数据类型

2.统计表

3.统计图

数据的概括性度量

1.众数/平均数

2.方差/标准差

3.偏度/峰度

统计量及其抽样分布

参数估计

1.参数

2.点估计

3.区间估计

写在前面的话

嘿，亲爱的小伙伴, 众所周知现当今是个数据化的时代，你们猜猜什么职业最受欢迎呢？

没错，就是数据分析师啦！数据是一种珍贵的、极具价值的资源，数据分析师就像淘金者一样，能够最大程度地开采这一资源，将数据转换为真正的价值。

你是不是很想知道为什么数据分析师这个职业这么火？

其实很简单啦！现在巨量数据如洪水般涌入各行各业，企业需要数据分析师们来帮忙分析和解读这些数据，找出它们背后隐藏的规律。有了这些规律，企业就可以制定更准确、更高效的商业决策，提高市场竞争力。而数据分析师们说白了就是一帮看不见摸不着的“魔法师”，通过魔法棒——各种先进技术和算法，把海量数据变成有用的信息，让企业们眼前一亮。而且，随着科技的不断进步，这个职业前景非常不错，就像是一条通往成功的高速公路，让你咻咻地一路飞奔。所以，如果你喜欢把数字变得有趣有用的话，考虑一下当一名数据分析师吧！

当然，学数据分析并不是一定就要成为数据分析师，如果你有了这项技能无疑会让你比别人有更强大的竞争力。所谓技多不压身，能学个热门的技术在身上，总会有用处的。

欢迎你关注本人的数据分析专栏，这里会为你自学数据分析提供良好的帮助。

由于本人是利用业余时间编写博客，可能更新内容不及时,但一定是自己最用心写的。你们如果有任何问题请留言，本人看到一定会及时回复。请不要吝啬你的三连哦，布丁_码到成功在这里先谢谢啦！

今天的主题是数据分析要用到的统计学知识

我们都知道做数据分析是离不开统计学知识的，但是，有一些小白在学习统计学知识时却十分头疼，看了很多统计学的书，却容易一看就忘，很难记住统计学的根本要点。

如何学到统计学知识？

首先，我们要明确一点：统计学并不是针对精英级别的专才，因为我们都可以掌握这门知识。只是，有些人喜欢用诸如 μ、σ 这类看似神秘的符号，而有些人更愿意用生动的例子来理解。

假设你有一家小型餐厅，想要增加销售额。为了达到这个目标，你需要先了解哪些菜品比较受欢迎，客人点了哪些餐点，以及顾客来餐厅就餐的时间分布等信息。这就需要开始记录数据了。

首先，你需要建立一个表格或者电子表格来存储这些数据，类似于一个“数据集”。然后，你需要选取一个适当的样本数量（比如每周抽取10%的顾客，并记录他们所点的食物类型及数量），来代表整体销售情况，类似于进行抽样调查来分析数据。

接下来，你需要对数据进行清洗和处理，比如去除重复记录、填充缺失值等。类似于在进行数据分析时，需要对数据进行清洗和预处理，以确保采用明确的量化手段来揭示问题背后的模式和规律。

在这个过程中，你可以运用各种统计方法来分析和探索数据，例如计算平均数、标准差、相关系数、方差等。类似地，在数据分析中也需要利用这些统计学方法，来了解数据的分布规律和相互之间的关系。

最后，在你完成数据收集、整理、分析和探索之后，你就可以得到许多有价值的信息，例如哪些餐厅设施需要改进、增加什么菜肴以及在哪些时段推出折扣等。类似地，在进行数据分析时，也需要从数据中提取出有用的信息，从而为问题的解决提供参考和指导。

也就是说，学习统计学知识，我们要善于联系实际去类比知识点，而不是单纯地学习理论知识，否则学的再多，不能实际运用起来就跟没学一样了。

本文为小伙伴们罗列了数据分析中需要掌握的统计学知识，让小伙伴们了解统计学有哪几大块，每一类分别用于什么样的分析场景，这篇文章仅为大家梳理知识点，具体的知识点讲解不详细展开。

概率与概率分布

不确定性事件唯一的规律就是概率，独立随机事件我们没办法预测或控制它在某个时刻一定会发生，但却可以用概率来描述它发生的可能性。以概率论作为理论基础，为我们提供了认识不确定世界的方法。概率论是统计学的基础，而随机事件的概率是概率论研究的基本内容。

以下是概率与概率分布中的几个核心概念：

样本空间

指一个试验中所有可能的结果组成的集合

随机事件

指样本空间的一个子集，表示试验的某种结果

概率

指一个随机事件发生的可能性大小，通常用一个介于0和1之间的数来表示

概率分布

指一个随机变量所有可能取值及其发生的概率的分布情况

用图表演示数据

数据分析中数据可视化是最有吸引力的，也许大家并不喜欢那些让人烧脑的数据，但各种专业、好看、直观的图表和数据图，却能让数据呈现得一目了然。

我们需要掌握下面几个核心概念：

1.数据类型

2.统计表

3.统计图

数据的概括性度量

利用上面所讲的图表展示，我们可以对数据分布的形状和特征有一个大致的了解，但要全面把握数据分布就要反映数据分布特征的代表值。通常包含分布的集中趋势、分布的离散程度、分布的形状。当你手上拿到一组数据，需要通过这些概括性的度量指标，来帮我们从宏观上把握数据中的初步信息。

小伙伴们得要掌握下面几个核心概念：

1.众数/平均数

2.方差/标准差

3.偏度/峰度

统计量及其抽样分布

抽样好懂，抽样分布不好懂。

抽样是指从一个大群体中随机选择一部分个体来进行研究或者调查。这样可以更加经济和高效地了解群体的特征和性质，从而可以对整个群体进行推断和预测。

抽样分布是指从同一个大群体中进行多次随机抽样，然后对每次抽取得到的样本数据进行统计分析，得到的统计量所组成的分布。抽样分布可以帮助我们更好地了解群体的特征和性质，从而更加准确地进行推断和预测。

举个例子，假设我们要对大学生的平均身高进行调查。如果我们要对全国大学生进行调查，那么显然是不可能调查每一个大学生的身高的。这时候，我们可以随机选择一部分大学生进行调查，然后计算这些大学生的平均身高，这就是一个样本。如果我们对这个大群体进行多次随机抽样，每次都得到一个样本，那么这些样本的平均身高所组成的分布就是抽样分布。通过对抽样分布的分析，我们可以更好地了解大学生的身高分布情况，从而更加准确地进行推断和预测。

总之，抽样和抽样分布是非常重要的统计学概念，可以帮助我们更好地了解和推断群体的特征和性质，更加准确地进行统计分析和预测。

参数估计

参数估计就像是瞎子摸象，我们只能通过触摸象身上的一些部位来猜测它的形态和特征。在统计学中，我们也只能通过样本数据来猜测总体的分布和参数。这就像是我们只能通过摸象鼻子、腿和身体来猜测整个象的形状和大小。但是，我们并不能保证我们的猜测一定准确，可能会因为样本的大小和质量等因素而产生误差。因此，参数估计是一个需要谨慎对待的问题，需要结合专业知识和经验来进行。不过，如果你的瞎子摸象技术足够好，也许能够摸出一个真正的大象呢！

1.参数

2.点估计

3.区间估计

后面还会有数据分析的其他优质内容分享，小伙伴感兴趣可以关注一下，下期见啦！

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随机事件

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概率分布

用图表演示数据

1.数据类型

2.统计表

3.统计图

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1.众数/平均数

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