資料科學家需要掌握的 10 種基本統計技術

在大資料技術飛速發展的今天，資料科學家在學術界和工業界都有著巨大的影響力，那麼什麼是資料科學家呢？ 資料科學家具備哪些技能？

什麼是資料科學家？

資料科學家是工程師或專家（不同於統計學家或分析師），他們可以使用科學方法和資料探勘工具以數字方式複製和理解複雜的資料、符號、文字、音訊或其他資訊，並發現新的資料見解。 優秀的資料科學家需要具備的素質是：懂資料採集，懂數學演算法，懂數學軟體，懂統計分析，懂高階分析，懂市場應用，懂決策分析等。

與傳統資料分析師相比，資料科學家是技術專家和資料分析師的結合體，傳統資料分析師通常使用內部資料來支援領導決策，通過專注於面向使用者的資料來建立具有不同特徵的產品和流程，為客戶提供有意義的增值服務。

為什麼要學習統計學？

統計學是一門綜合性科學，它使用搜尋、排序、分析和描述資料等手段來推斷被測物件的本質，甚至推斷物件的未來。 它使用了數學和其他學科的大量專業知識，幾乎涵蓋了社會科學和自然科學的所有領域。

幾十年來，統計學和電腦科學一直相互平行，創造了一系列相互創造的工具和演算法。 但直到最近，人們才開始注意到，計算機科學家所說的機器學習只是統計學中的預測。 於是，這兩個學科又開始融合了。

純機器學習專注於演算法，而統計學一直是稱讚“可解釋性”的強力襯衫。 作為一名資料科學家，80% 的時間你需要向客戶、團隊或老闆解釋為什麼 A 有效而 B 無效。 如果你告訴他們，“我的神經網路太強大了，但我無法解釋它”，那麼沒有人會願意相信你。

總而言之，學習統計學對資料科學家來說非常重要！

傳統的資料探勘統計方法包括回歸分析、主成分分析和聚類分析。

用於資料探勘的非機器學習統計學習方法包括模糊集、粗糙集和支援向量機。

資料探勘是從大量資料中通過演算法搜尋隱藏資訊的過程。 資料探勘通常與電腦科學相關聯，並通過許多方法完成，例如統計、分析處理、智慧型檢索、機器學習、專家系統和模式識別。 如今，人們渴望深入分析海量資料，發現和提取隱藏的資訊，以便更好地利用它，正是因為這種需求，資料探勘技術應運而生。

資料探勘有許多合法用途，例如在患者資料庫中找出藥物與其***之間的關係。 這種關係可能不會發生在 1,000 人身上，但與藥理學相關的專案可以使用這種方法來減少對藥物有不良反應的患者數量，並可能挽救生命。

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資料探勘中常用的統計方法有幾種：

傳統的統計方法包括回歸分析、主成分分析、聚類分析等

非機器學習方法：模糊集、粗糙集、支援向量機。