1. 統計學專業怎麼學
如何學好洞槐統計學丨學習統計學的一些體會和經驗
前言：
首先明確一下我是一名在校醫學生，但統計學這門課程卻伴隨了我的大學生涯，剛開始學習統計真的很枯燥，學著學著就想放棄，有時候即使學完了，等到數據放在面前依然不知道怎麼處理。
下面談談我學習統計的一些體會和經驗：
一、系統學習基本統計學方法
1.有效地利用網路資源：
現如今是網路學習時代，學習資源很多，通過搜索引擎就可以找到許多關於統計的公眾號、APP，也有配視頻學習的，那就更容易理解了。
不要再徘徊了，趕緊加入學習統計學的隊伍，開啟你的蛻變之路吧！
2. 如何學習數據分析
首先我說說這兩種方向共同需要的技術面，當然以下只是按照數據分析入門的標准來寫：
1. SQL（資料庫），我們都知道數據分析師每天都會處理海量的數據，這些數據來源於資料庫，那麼怎麼從資料庫取數據？如何建立兩表、三表之間的關系？怎麼取到自己想要的特定的數據？等等這些數據選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能，零基礎學習SQL可以閱讀這里：SQL教程_w3cschool
2. 統計學基礎，數據分析的前提要對數據有感知，數據如何收集？數據整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數據的平均值是什麼？數據的最大值最小值指什麼？數據相關與回歸、時間序列分析和預測等等，這些在網易公開課上倒是有不錯的教程：哈里斯堡社區大學公開課：統計學入門_全24集_網易公開課
3.Python或者R的基礎，這一點是必備項也是加分項，在數據挖掘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。至於學習資料：R語言我不太清楚，Python方向可以在廖雪峰廖老師的博客里看Python教程，面向零基礎。
再說說兩者有區別的技能樹：
1.數據挖掘向
我先打個前哨，想要在一兩個月內快速成為數據挖掘向的數據分析師基本不可能，做數據挖掘必須要底子深基礎牢，編程語言基礎、演算法、數據結構、統計學知識樣樣不能少，而這些不是你自習一兩個月就能完全掌握的。
所以想做數據挖掘方向的，一定要花時間把軟體工程專業學習的計算機基礎課程看完，這些課程包括：數據結構、演算法，可以在這里一探究竟：如何學習數據結構？
在此之後你可以動手用Python去嘗試實現數據挖掘的十八大演算法：數據挖掘18大演算法實現以及其他相關經典DM演算法
2.產品經理向
產品經理向需要你對業務感知能力強，對數據十分敏感，掌握常用的一些業務分析模型套路，企業經常招聘的崗位是：商業分析、數據運營、用戶研究、策略分析等等。這方面的學習書籍就很多，看得越多掌握的方法越多，我說幾本我看過的或者很多人推薦的書籍：《增長黑客》、《網站分析實戰》、《精益數據分析》、《深入淺出數據分析》、《啤酒與尿布》、《數據之魅》、《Storytelling with Data》
3. 數據統計學習的5個基本流程
數據統計學習的5個基本流程
統計學、大數據應用很廣泛，常常被提及！統計學習也有一定的規律流程，下面我們大聖眾包小編分享一位朋友關於統計學習流程步驟的看法，看看他怎麼說。
統計學習現在市面上談論到的數據挖掘基本上都是基於統計學習的監督學習或非監督學習問題。尤其以監督學習應用面更廣。
統計學習的一般流程
得到一個有限的數據集合
確定所有的學習模型集合
確定模型選擇的准則，就是學習的策略
實現求解最優模型的演算法並通過學習方法選擇最優模型
利用學習得到的最優模型對新數據進行分析或預測
步驟一：得到一個有限的數據集合
涉及到以下多個流程：
1、數據的採集
2、原始數據的格式化、標准化
3、原始去噪，去掉錯誤的值(而不是誤差值，這里又涉及到一個復雜的問題，如何界定錯誤數據)
4、預處理(針對具體需要研究的問題、抽取相應地特徵組成需要研究的數據集合)
步驟二：確定所有的學習模型集合
這個問題取決於我們選擇怎麼樣的學習方法。常見得學習方法有：
1、感知機模型
2、k近鄰法
3、樸素貝葉斯法
4、決策樹
5、邏輯斯諦回歸和最大熵模型
6、支持向量機
7、提升方法AdaBoost
8、EM演算法
9、隱馬爾可夫模型
10、條件隨機場
而且這些演算法還可以進行變異、組合然後形成新的演算法模型。也是通常認為中數據挖掘比較核心的部分。
步驟三：確定模型選擇的策略
一般來說，當你確定了你的學習方法後，在學習的過程中會產生很多個模型。而如何在這些模型中間挑選最優的模型，成為了我們亟待解決的問題。
一般衡量一個模型的優秀程度我們使用兩個指標：
1、擬合能力
2、泛化能力
擬合能力
表示模型的計算結果和實際結果的相差程度，我們一般使用風險函數來衡量。而風險函數是損失函數的期望。所以我們其實是使用損失函數來衡量一個模型的期望。
常見的損失函數:
1、0-1損失函數
2、平分損失函數
3、絕對值損失函數
4、對數損失函數
損失函數越小，模型的擬合能力就越好。
泛化能力泛化能力是指模型對新數據的預測能力。一般來說，越復雜的薯陸模型的擬合能力越強，但是泛化能力越弱。所以我們需要選擇一個適當復雜度的模型，使其泛化能力和擬合能力都足夠強。
而衡量一個模型同時具有較好地泛化能力和擬合能力，我們一般用結構風險函數。
結構風險函數是在風險函數的基礎上面加上一個罰項。通過罰項來降低復雜度高的模型的結構風險函數值。從而達到篩選出合適的復雜度的模型的目的。
罰項一般取特徵空間w的范數，一般有：
1、L0范數
2、L1范數
3、L2范數
4、核范數…
步驟四：實現求解最優模型的演算法並通過學習方法選擇最優模型
求解最優模型的演算法其實就是求解結構風險函數最小值得演算法,即結構風險函數最優化的問題。
如果結構風險函數在我們所關心的區域中是凸函數的話，那麼任何局部最小解也是全局最優解。現在已經有穩定，快速的數值計算方法來求二次可微地凸函數的最小值。
然而，很多時候我們沒有辦法通過結構風險函數直接算出它的最小值。我們只能通過一些迭代的方式獲得局部最優解。
常見的通過迭代的方式獲得局部最優解的演算法有：
1、梯度下降法
2、牛頓法
3、共軛梯度法
4、線性搜索
5、置信域方法
另外還有一些演算法：
1、模擬退火
2、遺傳演算法
3、類免疫演算法
4、演化策略
5、差異演化演算法
6、微粒群演算法
7、神經網路
8、支持向量機
步驟五：利用學習得到的最優模型對新數據進行分析或預測
到這一步一般來說已經成功了，然後往往現實是殘酷的，辛辛苦苦20年，一朝回到解放前。
往往學習得到的模型在實際使用過程當中並不是那麼的理想。這裡面有很多種原因：
有可能是原始數據的原因
有可能是特徵選擇的原因
有可能是模型的原因
有可能是最優模型演算法的問題
有可數顫頃能是代碼錯誤
總之，以上的所有步驟的所有細節都可能導致你的模型不夠優秀。這就需要你再次的思考這個問題，去不斷的優化你的模型。直到得到一個不錯的模型。
小結
其實數據挖掘洞塵涉及的東西遠比我上面說的這點東西多的多，我上面提到的還只是監督學習。就光我上面提到的幾個步驟。其實每一個步驟都有很多很多東西可以講，可以研究，工程方面的、演算法理論方面的等等等等。
一入數據挖掘深似海，從此奮斗到天明。
數據挖掘還是很有意思的，你可以用機器的力量、數學的力量理解世界的運行規律。去預測他或者利用你研究到的東西做一些有意思的事情。
4. 零基礎如何系統學習數據分析
【導讀】隨著大數據，人工智慧的普及，數據分析也是越來越吃香螞渣了，市場人才需求量很大，吸引理論很多初學者和跨行的零基礎小白，那麼零基礎如何系統學習數據分析?一起來看看吧!
什麼是初學者?——如果解析學和數據科學對你來說是全新的領域，你也不知該行業的發展模式，而你又想在這個行業大展拳腳一番，那麼初學者就是你。以下這些應該在你的計劃之內。
1. R語言也好，Python語言也好，學習一門新的編程語言
我曾見到有同學同時學習R語言和Python語言，最後落得兩手空空。這種做法是很致命的。你一定要沉下心來專攻一門。鑒於這兩種語言都是開放源代碼工具，所以在公司里都有廣泛運用。Python被公認為最簡單的編程語言，而R語言一直都是最受青睞的統計工具。學習哪一門的決定權在你，因為兩個同等出色。
推薦課程：推薦R語言和Python入門課程《Python入門：數據挖掘實戰》、《R語言入門》
2. 學習統計學和數學
統計學的內容全都是關於假設和數列，然而沒有統計學和數學的知識你很難深入到數據行業里，這是數據科學家的重中之重。
3.一次性完成一門網路開放課程(最難執行)
大規模網路開放課程可以免費獲取和學習，可這對你來說也是最難實現的諾言。很多學生通常一次性注冊選修很多課程，結果一門也沒有圓滿完成。所以，你一定要一次專注一門課，完成之後再選下一門。
推薦課程：推薦R語言和python進階課程：《R語言實戰》、《Python進階：數據挖掘演算法》
4.了解業界動態，善於探索和發現歲羨
你要了解業內動態。我們生活在一個變化的世界，一夜之間事物就可能發生重大悶雀悄變化，今日和流行的技術明日就很可能面臨淘汰。你一定要多與一些富有經驗的專業人士、業內專家交流，預見未來的自己。
以上就是小編今天給大家整理發布的關於「零基礎如何系統學習數據分析?」的相關內容，希望對大家有所幫助。
5. 如何系統學習數據分析
不知你是做哪一行的?我的建議是分三步走.
第一步應對目前的工作.按時間要求收集這些數據,保持數據及時有效性這一點非常重要;然後將這些數據分類.與指標或標數相近的數據,或是數值基本相同的數據暫時不要看它,先關注數值培判突出的數據(如最大值或最小值),找相關部門確認這些數值產生的原因,收集起來列成條款,向領導匯報;
第二步建議向質量質量部門的專業人事學習一下新老七種工具.這是日本豐田企業總結質量管理的工具.目前為止應是對復雜統計學的一種最好的簡化理解和應用.很簡單的.
第三步就是要系統地學習一下統計學,以及一些統計性的軟體.如本身的業務沒有那麼復雜,EXCELL功殲鋒能氏中晌完全能應付非專業性的統計業務.
6. 如何學習數據分析
數據分析（Data Analysis）是指用運用統計方法和分析工敬基李具對大量數據進行分析，挖掘出其潛在規律及價值，為經營決策提供科學嚴謹的理性依據。數據分析將數學原理和計算機技術進行有機結合，一般遵循設計方案、數據採集鋒備、數據處理、數據分析、出具報告5個步驟。在實際應用中，數據分析能夠利用大量非結構化數據，挖掘出隱藏信息，總結其內在規律，從而幫亮遲助企業進行量化經營，引導企業採取適當的行動，以達到精準營銷，理性決策的目的。
如何學習數據分析？
首先，我先簡單地將學習數據的人群進行分類：
1.學過計算機但不會統計學（新手）
2.學過統計學但不會計算機（小白）
3.統計學和計算機都不會（菜鳥）
他們的排名是： 菜鳥 < 小白 <= 新手。 無需置疑，菜鳥是最弱的級別，學習起來也是困難重重。小白和新手算是有一定的基礎，學習起來會比較輕松一點。 從我個人角度來看，我覺得計算機技術要重於統計學知識，因此我認為學計算機的同學更容易入門。
無論處於什麼級別：學習數據分析，你需要做的兩件事：
1.一份正確的學習計劃
2.一位帶你入門的師傅（行業前輩）
學習也需要知道側重點，需要掌握哪些本領：
①統計學基礎
②常用模型理論
③R和PYTHON
④網頁分析
⑤資料庫技術
⑥實戰應用
入門師傅：自認為是靠譜的導師或者行業前輩，真正了解行業發展狀態及前景
中國商業聯合會數據分析專業委員會，為國務院國有資產監督管理委員會審核同意，中華人民共和國民政部正式批准和登記的中國數據分析行業的行業協會。
典型的數據分析應用主要體現在以下三個方面：
1、探索性數據分析，當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。
2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。
3、推斷分析，通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。