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数据统计学学习资料-数据 统计学
cysgjj时间2024-02-27 05:20:08分类学习资料浏览37
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适合初学者的统计学书籍有哪些?
爱上统计学（第二版）《爱上统计学》非常清晰地阐明了整个抽样调查、统计检验的思想和逻辑，特别是书中总结的一个表：在什么时候需要用到什么样的统计技术，对刚入门的人特别有用。
统计学基础部分 《统计学》 D***id Freedman等著，魏宗舒，施锡铨等译 中国统计 据说是统计思想讲得最好的一本书，读了部分章节，受益很多。整本书几乎没有公式，但是讲到了统计思想的精髓。
《概率论与数理统计教程》（第三版）作者：李贤平，出版社：高等教育出版社。这本书是一本较为全面的教材，内容涵盖了概率论和数理统计的基本概念、方法和应用，适合初学者和进阶学习者使用。
统计学（第N版）推荐理由：本书作者中国人民大学贾俊平 教授，目前是第6版，国内统计学方面的经典教材，从统计应用、基础概念、数据收集、图表展示到各种统计学方法介绍，可以系统的学习统计学基础。
统计学基础知识之数据集中趋势的描述
1、定量资料的集中趋势描述包括：算术平均数、几何均数、中位数；离散趋势描述包括：极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数。适用条件如下：集中趋势 算术均数：适用于对称分布，特别是正态分布。
2、集中趋势分析是指用一个典型值或代表值来反映一组数据的一般水平。集中趋势反映一组数据向某一中心值靠拢的倾向根据取得中心值的方法将描述集中趋势的指标分为两类。
3、均值是描述数据分布集中趋势的最常用的度量，它是将所有数据相加后除以数据的个数，代表了数据的平均水平。中位数是将一组数据按照大小排序后，位于中间位置的数值，它对极端值不敏感，可以较好地描述数据的集中趋势。
做统计需要学什么
一般说来，统计人员执行统计任务所需要的专业知识，根据各自工作性质的不同，主要涉及统计、经济、计算机、法律、外语等方面。每个统计人员都应该努力成为自己专业的专家。
专业必修课：国民经济核算、多元统计分析、时间序列分析、抽样技术、应用统计软件、统计预测、统计决策、应用统计学、统计史。
专业统计：stata、sas、spss软件之一必须掌握，可以说是基本的。统计员需要具备的能力：要具备文书处理能力，如公文写作等。要具备地一定的沟通能力，部门内部的沟通，以及跨部门之间的沟通。
数学基础：统计学是建立在坚实的数学基础上的，因此需要掌握高等数学、线性代数、概率论等数学知识。数据分析能力：统计学专业需要具备较强的数据分析能力，能够处理和分析大量的数据，并运用统计方法进行数据建模和推断。
数据分析需要掌握哪些知识?
数据分析需要学四部分，即数学知识、分析工具、分析思维、开发工具及环境。数学知识：数学知识是数据分析师的基础知识。
数据分析需要学习以下几点：统计学。编程能力。数据库。数据仓库。数据分析方法。数据分析工具。
SQL语言 SQL（结构化查询语言）是一种用于处理和检索关系数据库中存储的数据的计算机语言，是关系数据库管理系统的标准语言。 可视化工具 将数据可视化可以让人更加理解数据。
具有分析思维 2 基本的大学数学知识，包括微积分和线性代数。3 统计学知识，包括描述统计学和推导统计学 4 编程基础，如 Python 、R语言、SQL语句 5 算法知识，如回归、分类、聚类算法等。
数学知识 数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。
数据分析必备的统计学基础,数据分析必备的统计学知识大梳理?
1、线性回归：一种利用数理统计中的回归分析，确定两个或多个变量之间相互依存的定量关系的统计分析方法。应用不同逻辑回归：常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。线性回归：常用于数学、金融、趋势线、经济学等领域。
2、统计学知识，包括描述统计学和推导统计学 编程基础，如 Python 、R语言、SQL语句 算法知识，如回归、分类、聚类算法等。数据可视化，将你的分析结果展示出来。领域专业知识，如商业知识、生物知识等，视具体分析的[_a***_]而定。
3、我的理解，《概率论与数理统计》更专业一些，偏理工科，会有大量公式的推导，知其然，知其所以然；而统计学这本书更基础，侧重于概念现象的解释，一般会直接给出结论，而不要求掌握结论的数理推导过程，文理科皆可用。
4、要进行数据分析，需要学习以下几个关键方面： 统计学基础：统计学是数据分析的基石，包括概率论、抽样与估计、***设检验等。掌握统计学基础知识可以帮助你理解数据的分布、变异性和相关性等重要概念。
5、数据建模与分析：学会使用统计学和机器学习的方法进行数据建模和分析，如线性回归、逻辑回归、决策树、聚类分析、时间序列分析等。这些方法可以帮助你从数据中提取更深入的洞察和关联，并进行预测和决策支持。
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