什么是统计学？

Python 统计学入门

Maggie Matsui

Content Developer, DataCamp

什么是统计学？

  • 统计学领域——收集与分析数据的实践与研究

  • 汇总统计量——关于数据的事实或摘要

Python 统计学入门

统计学能做什么？

什么是统计学？

  • 统计学领域——收集与分析数据的实践与研究

  • 汇总统计量——关于数据的事实或摘要

统计学能做什么？

  • 某人购买产品的可能性有多大？若提供不同支付方式，是否更可能购买？
  • 你的酒店将有多少入住？如何优化入住率？
  • 需生产多少种牛仔裤尺码以覆盖95%的人群？各尺码应等量生产吗？
  • A/B 测试：哪则广告更能促进购买？
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统计学不能做什么？

  • 《权力的游戏》为何如此受欢迎？

更好的做法…

  • 暴力场面更多的剧集，是否有更多观众？

但需要注意…

  • 即便如此，也无法说明更多暴力场面会带来更多观看
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统计类型

描述统计

  • 描述并总结数据

2辆车、1辆公交、1辆自行车

  • 50% 的朋友开车上班
  • 25% 坐公交
  • 25% 骑车

推断统计

  • 用样本对更大总体进行推断

2辆车、1辆公交、1辆自行车，被更多的车、公交和自行车围绕

有多少人开车上班？

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数据类型

数值型（定量）

  • 连续型（测量）
    • 飞机速度
    • 排队等待时间
  • 离散型（计数）
    • 宠物数量
    • 发货包裹数

分类型（定性）

  • 名义型（无序）
    • 已婚/未婚
    • 居住国家
  • 有序型（有序）

强烈反对/比较反对/既不赞成也不反对/比较赞成/强烈赞成

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分类数据可用数字表示

名义型（无序）

  • 已婚/未婚（1/0）
  • 居住国家（1、2、...）

有序型（有序）

  • 强烈反对（1）
  • 比较反对（2）
  • 既不赞成也不反对（3）
  • 比较赞成（4）
  • 强烈赞成（5）
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为什么数据类型重要？

汇总统计
import numpy as np
np.mean(car_speeds['speed_mph'])

40.09062
可视化

汽车速度与重量的散点图

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为什么数据类型重要？

汇总统计
demographics['marriage_status'].value_counts()

single      188
married     143
divorced    124
dtype: int64
可视化

婚姻状态计数的条形图

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Passons à la pratique !

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