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做數(shù)據(jù)分析,需要懂多少統(tǒng)計學?
2021-11-03 09:55:03
大家好,我是愛學習的小xiong熊妹。



很多小伙伴會問:做數(shù)據(jù)分析,需要懂多少統(tǒng)計學知識?今天簡單跟大家分享一下。

一、統(tǒng)計學是個啥

統(tǒng)計學是個歷史悠久的學科,有著300年以上歷史。隨著近代科學的發(fā)展,人們不再滿足于“普天之下”“眾所周知”這一類含糊的描述,希望用精確的數(shù)據(jù)來描述事物,因此誕生了描述性統(tǒng)計(descriptive statistics)。

這是統(tǒng)計學最早,也是最普遍的應用。我們經(jīng)常說的平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)等等概念,都是描述性統(tǒng)計的概念。

另一方面,人們發(fā)現(xiàn):獲得數(shù)據(jù)太難了!尤其在300年前,遍地文盲,口述手抄的時代,想獲取數(shù)據(jù)難如登天。怎么辦呢?人們開始思考:能否從總體中,抽一些樣本,通過樣本情況推斷總體情況。這樣就一定程度上解決了數(shù)據(jù)獲取難的問題,是所謂的推斷性統(tǒng)計(inferential statistics)。

上過《統(tǒng)計學》課的小伙伴,都對假設檢驗、統(tǒng)計量、分布函數(shù)等概念記憶深刻。這些東西很難搞懂,實際工作中似乎又很少用到。因為這些東西,都是推斷性統(tǒng)計的概念。

二、統(tǒng)計學有哪些內(nèi)容

隨便百度一本統(tǒng)計學術(shù)的目錄,可以看到,有以下章節(jié)(如下圖)

圖片


其實大部分統(tǒng)計學書都是這么布局的,大同小異。一般四大部分


第一部分:描述性統(tǒng)計。


第二部分:概率與抽樣。


第三部分:假設檢驗。


第四部分:統(tǒng)計模型。(如下圖)


圖片


那么,到底需要掌握多少呢?

三、初級數(shù)據(jù)分析師,要掌握哪些

第一部分描述性統(tǒng)計是人人必會的。因為這是做數(shù)據(jù)分析的最基礎知識和基本概念,不管做什么工作都要用到。而且這一部分概念簡單,很容易掌握。所以入門的新人,最好人手必備。


包括:


基礎變量概念(連續(xù)、定序、分類)


描述集中程度(均值、中位數(shù)、眾數(shù))


描述離散程度(平均差、方差、標準差)


描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)(箱型圖)


數(shù)據(jù)圖形展示(8種基礎圖形)


很多基礎的數(shù)據(jù)分析方法,比如分層分析、矩陣分析等,其實就是描述性統(tǒng)計+數(shù)據(jù)交叉表。所以如果真的是小白入行,統(tǒng)計學數(shù)一般看到前四章就能打住了。不用自己難為自己。

當掌握基礎知識,要參加面試的時候,可以適當補充第二部分:概率與抽樣的知識。并非因為這一部分用處多,而是很多企業(yè)喜歡在面試時候問這些問題(就是一個字:卷)。學這一部分,最好的辦法是對著章節(jié)后邊的習題做。做對題,通過面試是第一目標。

四、中級數(shù)據(jù)分析師,要掌握哪些

第三部分知識,是中級以后數(shù)據(jù)分析師要掌握的。因為這一部分,講的是用抽樣方法做統(tǒng)計推斷。實際工作中,大部分場景不需要做抽樣。比如統(tǒng)計銷售、運營、產(chǎn)品情況,都是全量統(tǒng)計,很少做抽樣。只有特定場景需要。

最典型的就是質(zhì)量檢測。比如檢查產(chǎn)品的使用壽命、耐用程度、物理強度等指標,就一定得對產(chǎn)品做破壞性檢測。這就意味著不可能100%檢測,一定得抽樣。類似的場景,在供應鏈上還有很多,比如檢測生產(chǎn)線生產(chǎn)質(zhì)量,比如檢測藥品服用效果等等。

之所以在供應鏈應用多,還有一個深層次原因,就是:供應鏈的檢測,檢測的是一個有固定物理/化學屬性的事物。這樣有可能通過小樣本抽樣,推斷出總體的物理/化學屬性。這樣使得抽樣檢測的結(jié)果很穩(wěn)定,有指導意義。

在營銷端也有類似應用,一般是用在未上線的產(chǎn)品/概念/價格。比如傳統(tǒng)企業(yè)流行的包裝測試/口味測試/價格彈性測試,或者互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)流行的ABtest。因為這些測試,都是挑選一小批用戶參與測試,因此涉及小樣本推斷總體情況的判斷,就得用到概率和假設檢驗。

但要注意的是:抽樣方法,往往和具體業(yè)務場景捆綁緊密。都是抽樣,質(zhì)檢端可能就是按產(chǎn)品編號抽;調(diào)研則得先攔截受訪者,再甄別特征;互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的ABtest,則是先對流量做分桶。因此孤零零看統(tǒng)計學知識,無法滿足實際工作需要,得結(jié)合具體業(yè)務場景學習才行。

五、高級數(shù)據(jù)分析師,要掌握哪些

第四部分回歸/預測模型,建議緩看。因為這一部分涉及知識量大,且平時工作中不怎么用得上,并且現(xiàn)在機器學習流行,其計算模型思路和統(tǒng)計學不太一樣。所以這一部分,建議在自己已經(jīng)有積累情況下再看。

另一個問題是:統(tǒng)計模型經(jīng)常被錯用、亂用。特別是相關分析和回歸分析,因為這兩個非常簡單,用excel就能做,所以經(jīng)常被一知半解的小白拿出來亂用。結(jié)果,要么是業(yè)務表示看不懂,不認可;要么是做的錯誤百出,無法自圓其說。所以新人真的慎用。

如果新人真的想看這一塊,建議只看時間序列預測。因為時間序列預測使用范圍非常廣,特別適合領導扔幾個數(shù)據(jù)過來,讓我們“做個預測看看”的場景。至于其他方法,建議找個現(xiàn)成的工具(比如SPSS),把數(shù)據(jù)懟進去,然后對著輸出參數(shù)做解讀。

以上就是我個人在工作中運用心得,供大家參考。估計有小伙伴會表示:“小熊妹,你這完全不夠呀!最近招聘越來越內(nèi)卷了,問的統(tǒng)計學知識越來越多,咋辦!”從我的面試經(jīng)歷看,一般這些卷王們,喜歡卷三個話題:


ABtest(涉及假設檢驗、抽樣)


因果推斷(涉及統(tǒng)計推斷、控制變量)


預測模型(時間序列/因果關系模型)

-END-

碼工小熊
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    3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢;
    4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;


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    2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
    3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
    4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
    5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序


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