石家庄数据分析培训机构这么多如何选择,CDA数据分析师石家庄校区,在电脑设计领域有着非常重要的地位,而且经过十余年的发展,在行业内部屡创奇迹,为社会培养了十余万的学员,为各行各业的设计部门培养了大批的人才.

　　数据分析师的必备技能栈里，除了熟悉业务、掌握业务分析思维和工具外，还有一个特别重要的知识点，就是统计学，无论在简历的技能描述中还是实际的面试过程中，统计学都是必备的基础知识。
　　为什么对于数据分析师来说统计学那么重要？其实答案显而易见，数据分析的价值就是通过数据去洞察业务背后的信息，避免之前的“一拍脑袋决定，二拍胸脯增加，三拍屁股走人”的主观误判，一切用数据说话！数据怎么能说话呢，算出一个数据，怎么知道这个数据是好还是坏？有多好有多坏？两组数据呈现在你面前，怎么判断这两组数据是否有明显差异？要回答这些问题，就必须要用到统计学知识，而不是相信自己的眼睛，因为眼睛有时候也会说谎，你看到的“好”不一定是好，你看到的“没有差异”不代表没有差异。
　　但是很多刚入门的数据分析师在学习统计学知识时都很头疼（也包括我哈哈哈），因为统计学的书籍里都是写晦涩难懂的公式，真不是一般人能看懂的。其实，对于大部分数据分析师来说，我们并不需要掌握的那么全面和深入，我们只需要掌握部分知识点，理论看不懂，但是知道在什么场景下用就行，用起来你才会慢慢地搞懂！
　　所以为了让大家更容易学习掌握统计学的基础知识，这里整理了数据分析工作中较常见的一些统计学基础知识，尽量用简单白话的形式去解释，这样无论是在面试中还是以后的工作中，都能把统计学的知识用起来！
　　数据分析中的统计学
　　Q1、什么是辛普森悖论?为什么会出现？
　　细分的结果和整体的结果相悖，这就是我们常说的辛普森悖论。辛普森悖论主要是因为2组样本不均衡，抽样不合理。正确的试验实施方案里，除被测试的变量外，其他可能影响结果的变量的比例都应该保持一致，这就需要对流量进行均匀合理的分割。例如：
　　如原来男性20人，点击1人；女性100人，点击99人，总点击率100/120。
　　现在男性100人，点击6人；女性20人，点击20人，总点击率26/120。
　　男生和女生的点击率虽然都增加了，但是由于点击率更高的女生所占的比例过小，未能拉动整体的点击率上升。
　　Q2、协方差与相关系数的区别和联系
　　协方差：
　　协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。
　　相关系数：
　　研究变量之间线性相关程度的量，取值范围是[-1,1]。相关系数也可以看成协方差：一种剔除了两个变量量纲影响、标准化后的特殊协方差。
　　Q3、AB测试统计显着但实际不显着是什么原因？
　　这个可能的原因是我们在AB测试当中所选取的样本量过大，导致和总体数据量差异很小，这样的话即使我们发现一个细微的差别，它在统计上来说是显着的，在实际的案例当中可能会变得不显着了。
　　举个栗子，对应到我们的互联网产品实践当中，我们做了一个改动，APP的启动时间的优化了0.001秒，这个数字可能在统计学上对应的P值很小，也就是说统计学上是显着的，但是在实际中用户0.01秒的差异是感知不出来的。那么这样一个显着的统计差别，其实对我们来说是没有太大的实际意义的。所以统计学上的显着并不意味着实际效果的显着。

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