Statistiken für Data Science | Ein Anfängerleitfaden zur Statistik für Data Science

Dieser Artikel wurde im Rahmen der Data Science Blogathon.

Einführung in Statistik und maschinelles Lernen:

Was ist Statistik?? Welche Arten von statistischen Konzepten sollten Sie kennen??

Statistik ist eine der bekanntesten Disziplinen, die sich hauptsächlich auf die Datenerhebung konzentriert, Datenorganisation, Datenanalyse, Dateninterpretation und Datenvisualisierung. Vorher, Statistiken, Ökonomen und Unternehmer praktizierten Statistik, um relevante Daten in ihrem Bereich zu berechnen und darzustellen. Heute, Statistik hat in verschiedenen Bereichen wie Data Science eine grundlegende Rolle eingenommen, maschinelles Lernen, die Rolle des Datenanalysten, die Rolle des Business-Intelligence-Analysten, die Rolle der Informatik und vieles mehr.

ja ok, bestimmte statistische Konzepte wie zentrale Tendenz und Standardabweichung werden uns schon viel früher vorgestellt. Es gibt viele weitere wichtige statistische Konzepte, die wir für Data Science und maschinelles Lernen lernen und implementieren müssen.. Lernen wir die grundlegende Terminologie der Statistik und ihre Kategorien kennen.

Grundbegriffe in der Statistik:

Um Meister im Statistikprogramm zu werden, müssen wir mit bestimmten Terminologien vertraut sein. Sohn:

• Bevölkerung: eine Bevölkerung ist der Satz von Ressourcen, aus denen wir Daten sammeln können
• Zeigt an: EIN Zeigt an es ist nichts anderes als eine Teilmenge der Grundgesamtheit, die für Datenstichproben und inferenzielle Statistiken verwendet wird, um das Ergebnis vorherzusagen.
• VariableIn Statistik und Mathematik, ein "Variable" ist ein Symbol, das einen Wert darstellt, der sich ändern oder variieren kann. Es gibt verschiedene Arten von Variablen, und qualitativ, die nicht-numerische Eigenschaften beschreiben, und quantitative, numerische Größen darstellen. Variablen sind grundlegend in Experimenten und Studien, da sie die Analyse von Beziehungen und Mustern zwischen verschiedenen Elementen ermöglichen, das Verständnis komplexer Phänomene zu erleichtern....: EIN Variable kann eine Zahl sein, ein Merkmal oder eine abzählbare Größe. Es kann auch als Datenpunkt bezeichnet werden.
• Wahrscheinlichkeitsverteilung: EIN Wahrscheinlichkeitsverteilung es ist ein mathematisches Konzept, das hauptsächlich die Wahrscheinlichkeiten des Auftretens verschiedener möglicher Ergebnisse im Allgemeinen für ein von Statistikern durchgeführtes Experiment angibt.
• Statistisch Parameter: Der statistische oder Populationsparameter ist im Grunde eine Größe, die hilft, eine Familie von Wahrscheinlichkeitsverteilungen als Mittelwert zu indizieren, das MedianDer Median ist ein statistisches Maß, das den zentralen Wert eines Satzes geordneter Daten darstellt. Um es zu berechnen, Die Daten werden von der niedrigsten zur höchsten sortiert und die Zahl in der Mitte wird identifiziert. Wenn es eine gerade Anzahl von Beobachtungen gibt, Die beiden Kernwerte werden gemittelt. Dieser Indikator ist besonders nützlich bei asymmetrischen Verteilungen, da es nicht von Extremwerten beeinflusst wird.... oder die Mode einer Bevölkerung.

Arten von statistischen Konzepten:

1. Beschreibende Statistik -Deskriptive Statistik ist ein Konzept, das es uns ermöglicht, Daten zu analysieren, zusammenzufassen und in Form eines Zahlengraphen zu organisieren., Balkendiagramme, Histogramm, KuchendiagrammDas Tortendiagramm, Auch bekannt als Tortendiagramm, ist eine visuelle Darstellung, die das Verhältnis verschiedener Teile zu einem Ganzen zeigt. Es wird häufig in der Statistik verwendet, um die Verteilung kategorialer Daten zu veranschaulichen. Jeder Abschnitt des Diagramms stellt einen Prozentsatz des Gesamtwerts dar., Erleichterung des Vergleichs zwischen Kategorien. Sein klares und prägnantes Design macht es zu einem effektiven Werkzeug für die Präsentation quantitativer Informationen...., etc. Deskriptive Statistik ist einfach ein Prozess, um unsere vorhandenen Daten zu beschreiben.. Verwandeln Sie Rohbeobachtungen in aussagekräftige Daten, die weiter interpretiert und verwendet werden können. Konzepte wie Standardabweichung, zentrale Tendenz, sind weltweit weit verbreitet, wenn es um das Erlernen deskriptiver Statistiken geht.
2. Inferenzstatistik – Auf der anderen Seite ist die Inferenzstatistik ein wichtiges Konzept, das sich damit beschäftigt, Schlussfolgerungen aus kleinen Stichproben zu ziehen, die aus der gesamten Bevölkerung gesammelt wurden.. Zum Beispiel, bei einer Wahlumfrage, Menschen werden oft die Ergebnisse einer Exit-Umfrage vorhersagen wollen, um eine Umfrage in verschiedenen Teilen des Staates oder Landes durchzuführen und ihre Meinung aufzuzeichnen. Basierend auf den gesammelten Informationen, neigen dazu, Schlussfolgerungen zu ziehen und Schlussfolgerungen zu ziehen, um Ergebnisse für die gesamte Bevölkerung vorherzusagen.

Jetzt, da wir die Arten von Statistiken kennen, Es ist sehr wichtig, die grundlegende Rolle statistischer Konzepte in Data Science und maschinellem Lernen zuzugeben, und inwiefern beides eng miteinander verbundene Studienrichtungen sind. Data-Science-Statistiken helfen uns wirklich bei der Auswahl, evaluieren und interpretieren prädiktive Modelle für Data Science Use Cases.

Statistik und Datenwissenschaft

Das Kernkonzept von Machine Learning und Data Science basiert vollständig auf Statistik. Deswegen, Es ist wichtig, die Grundlagen der Statistik gründlich zu erlernen, um reale Probleme zu lösen.

Wenn Sie sich vorher mit Statistiken nicht wohl gefühlt haben, Wir erklären bestimmte Konzepte, die Sie beherrschen müssen, um Ihre Data Science-Reise voranzutreiben. Sie müssen sich beim Erlernen mathematischer Gleichungen und statistischer Formeln und Theorien wohl fühlen, damit Sie wissen, was Sie wo anwenden müssen. Es ist schwer, zweifellos, aber das Thema ist es wert, gelernt zu werden.

Von der explorativen Datenanalyse zum Hypothesentestdesign, Statistiken spielen eine entscheidende Rolle bei der AuflösungDas "Auflösung" bezieht sich auf die Fähigkeit, feste Entscheidungen zu treffen und gesetzte Ziele zu erreichen. Im persönlichen und beruflichen Kontext, Dabei geht es darum, klare Ziele zu definieren und einen Aktionsplan zu entwickeln, um diese zu erreichen. Entschlossenheit ist entscheidend für persönliches Wachstum und Erfolg in verschiedenen Lebensbereichen, denn es ermöglicht Ihnen, Hindernisse zu überwinden und sich auf das zu konzentrieren, was wirklich wichtig ist.... vieler Probleme in verschiedenen Branchen und Sektoren, speziell für Data Scientists.

Warum sollten Sie die Konzepte der Statistik beherrschen?

Heute, Fast alle Unternehmen sind datengetrieben und verwenden verschiedene Konzepte, um ihre vorhandenen Daten zu interpretieren. Hier kommen grundlegende statistische Konzepte ins Spiel und ihre Implementierungen helfen uns, die vorliegenden Daten zu beschreiben..

Um laufende Probleme im Unternehmen zu lösen und eine bessere Strategie zur Verbesserung der RandMargin ist ein Begriff, der in einer Vielzahl von Zusammenhängen verwendet wird, wie z.B. Buchhaltung, Wirtschaft und Druck. In der Buchhaltung, bezieht sich auf die Differenz zwischen Umsatz und Kosten, die es ermöglicht, die Rentabilität eines Unternehmens zu bewerten. Im Bereich Publishing, Der Rand ist der Leerraum um den Text auf einer Seite, Das macht es gut lesbar und sorgt für eine ästhetische Darstellung. Die korrekte Verwaltung ist unerlässlich.. des Unternehmensgewinns, wir müssen Konzepte lernen, die uns helfen, die Daten zu verstehen und sie nach ihren Eigenschaften zu kategorisieren. Glücklicherweise, Statistiken verfügen über eine Reihe von Werkzeugen, die uns helfen, Daten zu organisieren und zu visualisieren und nützliche Informationen bereitzustellen.

Deswegen, es ist zu dieser Zeit entscheidend geworden, statistische Konzepte zu beherrschen. Es gibt viele Online-Kurse und -Bücher, die uns helfen, unser Wissen zu verbessern und bessere Datenwissenschaftler zu werden..

So verstehen Sie aktuelle Daten

Grundsätzlich, die Daten sind nichts anderes als eine Sammlung von Beobachtungen, die im System unseres Unternehmens vorhanden sind. Mit Hilfe deskriptiver Statistiken, wir können sammeln, organisieren, kategorisieren, Stichproben und Visualisierung von Daten, um fundierte Entscheidungen für das Unternehmen zu treffen.

Wir können auch inferenzielle Statistiken verwenden, um Ergebnisse vorherzusagen.. Allgemein, Dieses Konzept wird verwendet, wenn wir Umfragen oder Marktstudien durchführen, wir neigen dazu, Datenproben zu sammeln und, darauf bezogen, wir sagen die Ergebnisse für die gesamte Bevölkerung dieses bestimmten Ortes voraus.

Hier sind bestimmte Konzepte, die Sie beherrschen müssen, um ein besserer Data Science-Praktiker zu werden.:

✔ Sie müssen Messungen der zentralen Tendenz auf gruppierte und nicht gruppierte Daten berechnen und anwenden.

✔ Sie sollten sich beim Zusammenfassen wohl fühlen, Daten präsentieren und visualisieren, damit die erhaltenen Berichte klar sind und den Stakeholdern und Geschäftsinhabern Ihres Unternehmens praktische Informationen liefern.

✔ Sie müssen auch Hypothesentests durchführen, die für gängige Datensätze verwendet werden sollten.

✔ Führen Sie strenge Korrelationstests und Regressionsanalysen durch, um Daten zu übermitteln.

✔ Implementieren statistischer Konzepte mit R & Python und beweisen Sie Ihre Kenntnisse in diesem Programm.

✔ Meistere Werkzeuge wie Excel, Malen, Power Bi, um die Daten in einem geeigneten Format darzustellen.

Welche Bedeutung haben Statistiken in unserem täglichen Leben?

Zum Glück für uns, Statistiken können uns helfen, wichtige Datenfragen zu beantworten, wie z:

• Unter den verfügbaren Datenpunkten, welche Features sind für uns wichtig, um das Modell zu entwickeln.
• Wie führt man das Experiment am besten durch??
• Wie man eine Strategie basierend auf den Ergebnissen des Experiments entwirft?
• Auf welche Leistungskennzahlen sollten Sie sich konzentrieren?
• So interpretieren Sie das Ergebnis?
• So unterscheiden Sie zwischen gültigen und Rauschdaten?

Dies sind alles häufige und wichtige Fragen, die statistisch wichtig sind., und Datenteams müssen sie beantworten, um ihre Aufgaben besser erfüllen zu können.

Dies sind einige der Tipps, die Sie kennen sollten, um mit dem Statistikprogramm zu beginnen. Es gibt viele Kurse, die Ihnen helfen, Ihr Wissen zu verbessern und ein besserer Profi zu werden.

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