想成为市场分析师、商业智能分析师、数据分析师或数据科学家吗？
想获得此类工作所需的量化技能吗？
没错，您来对了！
《数据科学和商业分析中的统计学基础》正是为此而打造！（还附赠Excel模板哦）
从这里开始吧，这将是一个完美的起点！
相信用不了多久，您就能掌握这些基本技能，理解这些复杂的统计分析逻辑。我们打造这门课程的目标是：
简单易懂
综合全面
实际可用
切中要害
包含大量练习和资源
数据驱动
会向您介绍统计科学术语
会教你数据可视化
向您展示量化研究的主要支柱
本课所包含的大多数主题互联网上都已有很多解释，这不是什么秘密。但是，我们几乎不可能找到一个成体系的内容，给您讲清楚为什么某些统计测试会被如此频繁的使用。现代编程语言和相关程序包正在自动化大多数这些功能，但本课程会为您提供更有价值的东西——批判性思维能力。计算机和编程语言就像海上的船。它们是很好的船只，可以将您带到所需的目的地，但您，作为有远见的数据科学家或商业智能分析师，可以为它们指明正确的前进方向。
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我们对教学充满热情
我们为了创建最好的统计学课程，连续工作了几个月，这将为您带来最大的价值。我们希望您取得成功，这就是本课为什么要制作的非常有趣的原因。高质量的动画、一流的课程材料、测验问题、讲义和课程笔记，以及包含学习会涉及到的新术语的词汇表，而且这也只是您加入本课程后的一部分好处。
这门课程与其他统计学课程有何不同？
高品质的制作——高清视频和动画（这不是无聊讲座的集合！）
知识渊博的老师（一位曾参加过国际竞赛水平的数学家和统计学家）
完整的课程结构——我们将涵盖成为市场分析师、商业智能分析师、数据分析师或数据科学家所需的所有主要统计学主题和技能
广泛的案例研究将帮助您巩固所学的一切
出色的支持 - 如果您对某个概念不了解或只是单纯想给我们留个言，我们将会在1个工作日内给您答复
动态的教学节奏 - 不想浪费时间？讲师已在整个课程中设定了非常好的节奏
为什么需要这些技能？
薪水/收入 —— 数据科学领域的职业是当今最受企业欢迎的职业之一。大多数企业开始意识到可支配数据能带来的竞争优势，而且这种趋势会持续增长。
升职——如果您建立了对统计学的良好理解，您就能够用量化的证据来支撑自己的商业创意，毋庸置疑这将会是一条升职捷径。
有保障的未来——如上所言，对理解数字和数据并能够解释它的人，企业的需求正在呈指数增长；您可能还听说过即将被自动化浪潮所取代的工作，对吧？是的，数据科学职业是那些设计自动化的人，而不是被自动化所取代的人。
成长——这不是一份无聊的工作。每天，您都会面临不同的挑战，这些挑战将考验您现有的技能，并要求您学习新的东西。
请记住，该课程附带Udemy的30天无条件退款保证。为什么我们敢作出这样的承诺呢？因为我们坚信这门课程将为您提供巨大的价值。
点击“立即购买”，让我们今天就开始学习吧！
What's inside
Learning objectives
- 理解统计学的基本原理
- 学习如何使用不同类型的数据
- 掌握绘制不同类型的数据
- 掌握集中趋势、不对称性和变异性量度的计算方法
- 计算相关性和协方差
- 区分和使用不同类型的分布
- 估计置信区间
- 进行假设检验
- 数据驱动的决策
- 理解回归分析的机制
- 进行回归分析
- 使用和理解虚拟变量
- 基于python和r来理解数据科学的相关概念！
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- 掌握绘制不同类型的数据
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Syllabus
引言
课程概要
您可以从本节提供的链接下载本课程的所有资源。
样本数据和总体数据
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Syllabus
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每个统计分析的第一步是确定正在处理的数据是总体还是样本。此外，我们需要知道随机样本和代表性样本之间的区别。
在进行检验之前，我们必须熟悉变量的类型，因为不同类型的统计检验和可视化需要使用不同类型的数据。
在本节课中，我们展示了变量的另一种分类方式——计量尺度
了解数据类型之后，我们开始研究分类变量的可视化技巧，即频率分布表，条形图，饼图和帕累托图。
分类变量的可视化技巧练习。
在对数据类型进行分类之后，我们开始研究数值型变量的频率分布表。
数值型变量的频率分布表练习。
在频率分布表的基础上，我们将学习如何用直方图来表示数据。
直方图练习。
描述性统计
在本节课中，我们将探讨展示变量关系的不同方法。
交叉表和散点图练习。
本节课将介绍集中趋势的三个量度——均值，中位数和众数。
关于集中趋势度量的练习。
在本节课中，我们展示了最常用的测量不对称性的工具——偏度，及偏度与均值、中位数和众数的关系。
偏度练习。
我们开始探讨最常见的变异性测量方法。本节课将重点讨论方差。
方差练习。
我们通过引入标准差和变异系数来建立方差。
标准差和变异系数练习。
我们继续学习变量之间相关性最常见的量度：协方差。
协方差练习。
相关系数——变量之间相关性的定量表示。
相关系数练习。
描述性统计实例
这是一次实操，包含了迄今为止的所有课程所学的内容——数据类型，测量水平；分类和数值型变量的图形和表格，以及变量之间的关系；集中趋势、不对称性、可变性和变量之间关系的度量。
我们将所有已学的知识应用于房地产公司的真实数据，并从零开始进行商业分析。
实例练习。
介绍推论统计部分内容的课程。
我们解释了什么是分布，有哪些类型的分布，以及分布如何帮助我们更好地理解统计数据。
我们介绍了正态分布及其在统计学领域的重要性。
我们通过标准化将正态分布转化为标准正态分布以便进行研究，并详细阐述了标准正态分布在检验中的作用。
标准正态分布练习。
中心极限定理——最重要的统计学概念之一。定义和示例。
我们引入了标准误——进行预测的重要因素。
我们探讨了估计量和估计值，并尝试区分这两个概念。
这部分课程的核心——置信区间。
我们将看到使用置信区间的第一个例子，并介绍了z分数的概念。
置信区间练习。
回答了问答区的问题后，我们决定增加一节课来更深入地探讨置信区间是什么。
关于学生T分布出现的小故事——这是处理小样本很有用的工具。
我们将置信区间与学生T分布两部分知识相结合，使用小样本进行推理。
总体方差未知的情况下计算置信区间的练习。
通过误差幅度深入研究影响置信区间的因素。
我们展示了置信区间的实例。在本课中，我们将重点介绍医学中经常发现的相关样本。
两个均值（相关样本）的置信区间练习。
我们继续应用所学的知识。这次的例子使用的是总体方差已知的独立样本。
两个均值（独立样本）的置信区间练习。
通常情况下，我们不知道总体方差，因为拥有总体的数据成本太高（或不可能）。我们通过样本方差探讨如何处理这个问题。我们从更简单的情况开始，假设两个样本的方差相等。
我们以方差未知且不同的独立样本为例结束置信区间的部分。这是最常见的情况。
推论统计的一个实例
到目前为止，我们将应用所有关于描述统计和推论统计的知识。
该数据为鞋店的购物数据。我们探讨了不同产品和商店的销售量，并尝试更好地管理我们公司的库存。
推论统计的一个实例
到目前为止，我们将应用所有关于描述统计和推论统计的知识。
该数据为鞋店的购物数据。我们探讨了不同产品和商店的销售量，并尝试更好地管理我们公司的库存。
请查看本节课附带的练习和解答文件。
假设检验是统计学的核心。我们从最基本的假设开始：什么是零假设和备择假设。我们展示了不同的例子，并说明了如何提出将被检验的假设。
每当我们进行假设检验时，我们要么接受，要么拒绝。在本节课中，我们将解释检验背后的基本原理。
检验时可能会犯两个错误——错误肯定和错误否定。为了成为更好的统计学家，我们必须熟悉这些问题。
基于对置信区间、z分数的了解和提出假设的能力，我们检验了我们的第一个假设。
假设检验练习。总体方差已知时检验均值。
显著性水平决定了假设是应该被接受还是应该被拒绝。在现实生活中，我们更喜欢使用另一种量度——p值。
使用新的p值概念，我们执行一些t检验。
假设检验练习。总体方差未知时检验均值。
与我们置信区间的例子类似，检验有不同的情况。我们这节课检验两个相关样本的均值。
相关样本的假设检验练习。
我们尝试更常见的独立样本的例子。我们研究了两个学院学生大学成绩的数据集：工程学院和管理学院。
我们用苹果价格的例子来结束这个课题。这个例子包含两个方差未知但相等的两个独立样本。
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Reviews summary
数据科学和商业分析统计基础
内容组织有序，循序渐进。
非常适合统计学零基础的学员。
理论结合实际，案例有启发性。
讲师能够把复杂概念讲简单。
为数据科学和商业分析奠定基础。
Activities
阅读《统计学》
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通过阅读统计学教材，可以更全面地了解统计学的知识体系，并加深对课程内容的理解。
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选择一本适合自己的统计学教材。
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系统地阅读教材，并做好笔记。
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结合课程内容，重点阅读相关章节。
使用Excel进行统计分析练习
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通过使用Excel进行统计分析练习，可以巩固所学的统计知识，并提高数据处理和分析能力。
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-
下载或创建包含统计数据的数据集。
-
使用Excel计算各种统计量，如均值、标准差等。
-
使用Excel绘制各种统计图表，如直方图、散点图等。
-
分析结果，并撰写分析报告。
阅读《商务与经济统计》
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通过阅读商务与经济统计教材，可以了解统计学在商业分析中的应用，并提高解决实际问题的能力。
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选择一本适合自己的商务与经济统计教材。
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系统地阅读教材，并做好笔记。
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结合课程内容，重点阅读相关章节。
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完成一个小型数据分析项目
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通过完成一个小型数据分析项目，可以将所学的统计知识应用到实际问题中，并提高解决问题的能力。
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选择一个感兴趣的数据分析项目。
-
收集相关数据。
-
使用统计方法分析数据。
-
撰写分析报告，并提出建议。
创建统计学概念讲解视频
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通过创建统计学概念讲解视频，可以加深对统计学概念的理解，并提高表达能力。
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选择一个统计学概念进行讲解。
-
准备讲解材料，包括文字、图片、动画等。
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录制讲解视频。
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编辑视频，并添加字幕。
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发布视频，并接受反馈。
在论坛上回答统计学问题
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通过在论坛上回答统计学问题，可以巩固所学的知识，并帮助他人解决问题。
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-
寻找统计学相关的论坛。
-
浏览论坛上的问题，并选择自己能够回答的问题。
-
认真回答问题，并提供详细的解释。
-
及时回复提问者的反馈。
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