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像数据科学家一样思考:12步指南(上)

发布时间:2019-04-14 03:36:40 所属栏目:教程 来源:虎说八道译
导读:副标题#e# 介绍 目前,数据科学家正在受到很多关注,因此,有关数据科学的书籍正在激增。我看过很多关于数据科学的书籍,在我看来他们中的大多数更关注工具和技术,而不是数据科学中细微问题的解决。直到我遇到Brian Godsey的像数据科学家一样思考,它讨论

除数学外,统计学还拥有一套专属的以数据为中心的技术。

  1. 描述性统计是一种通常直观或简单的统计数据,可以提供对数据的良好概述,不会过于复杂或难以理解。在某种意义上,描述性统计通常与数据保持接近。
  2. 推理统计本质上是从数据中删除的一个或多个步骤。推断是基于可测量的相关量来估计未知量的过程。通常,推论统计涉及统计模型,该模型定义数量,可测量和不可测量,以及它们彼此之间的关系。推论统计的方法可以从简单到复杂,也可以在抽象性和可解释性方面有所不同。
  3. 统计建模是使用描述性统计系统后使用模型来帮助分析和解释与系统相关数据的一般实践。描述性和推论性统计都依赖于统计模型,但在某些情况下,模型本身的明确构造和解释起次要作用。
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