時間：2022-11-01來源：阿貓阿狗zzZ瀏覽數(shù)：150次
每次在寫數(shù)據(jù)分析必學知識時，我都會提到，對于數(shù)據(jù)分析師來說，我們是必須學習統(tǒng)計學知識的，畢竟天天跟數(shù)據(jù)打交道，總不能連最基礎的統(tǒng)計學知識都不會吧？
舉個例子，數(shù)據(jù)分析，你如果連最起碼的置信區(qū)間都不懂，你還怎么處理數(shù)據(jù)？如果統(tǒng)計學中最基本、核心的思想：用樣本估計總體，你都沒概念，就別說自己會數(shù)據(jù)分析了。
但多數(shù)人在學習統(tǒng)計學知識時會無比頭疼，因為統(tǒng)計學的書籍里幾乎都是復雜的推理公式，讓人難以理解。其實，對于大部分數(shù)據(jù)分析師來說，我們并不需要掌握的那么細。
因此，我整理了一些你需要掌握的統(tǒng)計學知識，把統(tǒng)計學知識展開了說，讓大家大致了解有哪幾個模塊知識，然后跟著這些模塊知識去學習。
先要明確，統(tǒng)計學不研究統(tǒng)計，它研究的是不確定性！而不確定性事件唯一的量化標準就是概率，獨立隨機事件沒法通過概率來預判何時發(fā)生，但卻可以用概率來描述事件發(fā)生的可能性。
這一模塊主要掌握：
隨機事件的概率
離散隨機變量
連續(xù)隨機變量的概率分布
在數(shù)據(jù)人的實際工作中，你會經(jīng)常遇到這種情況：業(yè)務人員/老板拿到一坨數(shù)據(jù)，丟在你面前，讓你分析。這時，大多數(shù)人會不知所措，不知道從哪一步開始整理這些數(shù)據(jù)。這個時候，就需要通過概括性的度量指標，來幫我們從宏觀上把握數(shù)據(jù)中的初步信息。
這一模塊主要掌握：
集中趨勢的度量
離散程度的度量
分布形態(tài)的度量
回歸分析，因為它的易懂性，也因為它的實用性，但隨著自己數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗的積累，對回歸分析的理解也越來越深，它不是簡單的回歸模型求解那么簡單，它更是一種日常工作中解決問題的思路和方法論。
這一模塊主要掌握：
相關(guān)系數(shù)
回歸分析
最小二乘法
顯著性檢驗
抽樣，就是從研究的總體中抽取一部分個體作為我們真正的研究對象，稱為樣本，最后通過樣本的結(jié)果來推測總體情況。
這一模塊主要掌握：
統(tǒng)計量的基本概念
常用統(tǒng)計量
正態(tài)分布
參數(shù)估計，顧名思義就是對參數(shù)進行估計，那什么是參數(shù)呢？就是你假設分布的參數(shù)，也就是說你知道某個隨機過程服從什么分布，但是不確定他的參數(shù)是什么，那怎么辦？你采樣，然后通過這些樣本的值，去估計分布的參數(shù)就是參數(shù)估計。
這一章節(jié)，需要大家掌握幾個核心概念：
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