数据科学和商业分析中的统计学 from Udemy

统计学是您想进入的行业的推动力吗？您想成为营销分析师、商业智能分析师、数据分析师数据科学家吗？

那好，那你来对了地方！

这里为您提供了数据科学和商业分析的统计学，还有Excel表格中的模版。

从这里开始，这是个完美的开始！

你很快就能学到一些基础知识，可以帮助你理解复杂的数据分析，并直接运用到现实生活的情况中。我们的课程有以下特点：

· 通俗易懂

· 容易理解

· 实用性强

· 切中要点

· 配套齐全

· 数据驱动

· 带你进入数据科学的世界

· 教你学会数据可视化

· 向你揭示量化研究的要点

众所周知，上述许多要点已经有许多在线课程讲过成千上万次了。然而，几乎不可能有一个结构化的课程能让你理解，为什么某些特定的统计学检验方法使用的频率这么高。现代软件包和编程语言可以让很多工作自动化，但这门课程将为您提供更有价值的东西——批判思维的能力。计算机和编程语言就像海上的船只。它们会您带到理想目的地，但是你们，有抱负的数据科学家或BI分析师们才是掌舵人，是你们将这些船驶向正确的方向。

教学是我们的热情所在

我们努力了四个多月，创造了最好的统计学课程，为您提供最大的价值。我们希望您取得成功，所以我们的课程会尽可能地吸引人。高质量的动画、精湛的课程材料、测验问题、讲义、课程笔记，以及涵盖您将学习的所有新术语的词汇表，订阅课程即可获得这些。

本课程与其他的统计学课程的区别在哪里？我们有

· 高质量制作——高清视频和动画（并不是一堆无聊的演讲！）

· 博学的导师（我们的导师是世界顶级的数学家和统计学家）

· 完整的培训——课程将涵盖您成为营销分析师、商业智能分析师、数据分析师或数据科学家所需的所有统计学课题和技能

· 广泛的案例研究将帮助您巩固学到的知识

· 优秀的支持——如果你不理解某个概念或者想联系我们，您将在1个工作日内收到答复

· 动态的安排——我们不想浪费您的时间！导师为整个课程安排了很好的节奏

为什么要学习这些技能？

1. 薪资/收入——数据科学领域的职业是最受当今企业界欢迎的职业。而且，鉴于大多数企业开始意识到使用数据的优势，这种趋势只会继续增长

2. 升职——如果您精通统计学，就能够通过定量证据来支持您的业务创意，这是职业发展的一条简单途径

3. 保障未来——正如我们所说，对理解数字和数据并能够解释数字和数据的人的需求呈指数级增长; 你可能已经听说过，很多工作即将被自动化取代，对不对？那么，数据科学的职业是执行自动化，而不是被自动化

4. 成长——这不是一份无聊的工作。每一天，你都将面临不同的挑战，测试现有的技能，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。何乐而不为呢？因为我们确信这门课程将为您提供巨大的价值。

让我们一起开始学习吧！

What's inside

Learning objectives

理解统计学基本知识
学会与不同类型的数据打交道
如何划分不同类型的数据
计算集中趋势、不对称性和变异性的标准
计算相关和协方差
分辨处理不同类型的分布
估算置信区间
进行假设检验

用数据驱动的决策
理解回归分析的原理
进行回归分析
使用和理解虚拟变量
理解数据科学中的概念包括python和r语言！
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理解统计学基本知识
学会与不同类型的数据打交道
如何划分不同类型的数据
计算集中趋势、不对称性和变异性的标准
计算相关和协方差
分辨处理不同类型的分布
估算置信区间
进行假设检验
用数据驱动的决策
理解回归分析的原理
进行回归分析
使用和理解虚拟变量
理解数据科学中的概念包括python和r语言！
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Syllabus

简介

课程涵盖内容

样本还是总体？

理解总体和样本的区别

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Provides a foundation in statistical concepts, which is essential for roles such as marketing analyst, business intelligence analyst, and data scientist

Covers data visualization, which is a core skill for communicating insights and findings to stakeholders in data-driven decision-making processes

Explores hypothesis testing, which is a fundamental method for validating assumptions and drawing conclusions from data in various business contexts

Teaches regression analysis, which is a powerful technique for understanding relationships between variables and making predictions in business and data science

Includes practical examples and case studies, which helps learners apply statistical concepts to real-world scenarios in data science and business analytics

Briefly introduces Python and R, which are essential programming languages used in data science for statistical analysis and data manipulation

Reviews summary

数据科学和商业分析统计学基础

根据学习者反馈，本课程为希望进入数据科学和商业分析领域的学生提供了扎实的统计学基础（positive）。许多人称赞讲师的讲解清晰易懂（positive），能够将复杂概念简单化。课程提供了丰富的实际案例和Excel模版（positive），帮助理解并应用所学知识（positive）。然而，也有部分评论指出，课程侧重于统计理论（neutral），对于需要深入学习编程语言（如Python/R）应用（warning）的学员来说可能深度不足（warning），需要额外补充学习。课程进度总体合理（positive），但个别章节可能感觉稍快或稍慢。总体而言，课程制作精良，材料丰富（positive），是入门统计学概念的良好起点（positive）。

进度总体适中，练习题难度有差异

"课程进度安排得很合理，可以按照自己的节奏学习。"

"有时候觉得某些章节内容讲得比较快，需要暂停下来仔细思考。"

"我觉得练习题的难度不均衡，有些太简单，有些又需要额外思考很久。"

"整体来说课程节奏很好，不会觉得枯燥或难以跟上。"

侧重统计理论，代码示例较少

"课程更侧重统计概念的理解，如果想学习如何用Python或R实现，可能需要额外找资源。"

"我原本期望有更多编程实践，但课程主要是讲解理论，这有点出乎意料。"

"对于已经掌握基础统计想看代码实现的同学来说，这门课的代码部分可能不足够。"

"我觉得课程在统计理论方面讲得很好，但在如何用软件实现方面可以增加更多内容。"

视频质量高，配套材料丰富

"视频质量很高，动画辅助理解效果很好，学习体验很棒。"

"课程提供的讲义、笔记和词汇表都非常详细，是非常好的补充材料。"

"我觉得课程的制作非常用心，从视频到配套资料都能看到高质量。"

"有测验题目可以检验学习效果，整个课程配套很齐全。"

为数据科学打下良好统计基础

"这门课为我后续学习数据科学打下了非常坚实可靠的统计学基础。"

"作为一个初学者，这门课是了解统计学基本概念的绝佳起点。"

"课程涵盖了数据科学所需的大部分基础统计知识点，非常全面。"

"我觉得课程内容很有结构，循序渐进地介绍了统计学的基础框架。"

提供实际案例和Excel模版，帮助应用

"课程中的实际案例非常有用，帮助我理解了如何在现实世界中应用统计学。"

"Excel模版简直是福音，可以直接套用，省去了很多麻烦。"

"通过实际操作和案例分析，我对统计学在商业分析中的应用有了更直观的认识。"

"课程不仅仅是理论，还提供了很多实用的工具和方法，可以立即用到我的工作中。"

讲师擅长将复杂统计概念简单化

"老师的讲解非常清晰，让我这个统计学小白也能听懂复杂的概念。"

"讲师能够把抽象的统计学原理讲得通俗易懂，非常感谢！"

"课程最赞的地方就是老师讲解的逻辑性和清晰度，很容易跟着思路走。"

"我觉得老师的解释非常到位，很多之前不理解的地方都豁然开朗了。"

对有经验的学习者来说可能不够深入

"如果已经有一些统计学基础，可能会觉得这门课的内容比较基础，深度不够。"

"课程很好地覆盖了基础，但对于想要深入研究某一统计方法的学员来说，可能需要其他更高级的课程。"

"我觉得课程内容很好，但如果能对某些主题进行更深入的探讨就更完美了。"

"对于初学者是完美的，但对于中级或高级学习者来说，可能只是一个回顾。"

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in 数据科学和商业分析中的统计学 with these activities:

阅读《统计学》

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通过阅读统计学教材，加深对统计学概念的理解，并扩展知识面。

View Statistics on Amazon

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选择一本适合自己的统计学教材。
系统地阅读教材，并做好笔记。
完成教材中的练习题，巩固所学知识。

练习假设检验

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通过大量的假设检验练习，熟练掌握假设检验的步骤和方法，提高解决实际问题的能力。

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选择不同类型的假设检验题目。
独立完成题目，并核对答案。
分析错误原因，并总结经验教训。

创建统计学概念图

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通过创建概念图，将统计学知识系统化、可视化，加深对知识的理解和记忆。

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选择一个统计学主题，例如“假设检验”。
列出与该主题相关的概念和术语。
使用概念图软件或工具，将这些概念和术语连接起来。
添加解释和示例，使概念图更清晰易懂。

Three other activities

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分析商业数据集

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通过分析真实的商业数据集，将所学的统计学知识应用到实际问题中，提高解决问题的能力。

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选择一个感兴趣的商业数据集。
使用统计学方法，对数据进行分析。
撰写分析报告，并提出建议。

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，了解统计学在商业分析中的应用。

View 商务与经济统计 on Amazon

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选择一本适合自己的商务与经济统计教材。
系统地阅读教材，并做好笔记。
完成教材中的案例分析，巩固所学知识。

辅导其他学生

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通过辅导其他学生，巩固自己的统计学知识，并提高沟通和表达能力。

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在论坛或学习小组中，解答其他学生的问题。
组织学习小组，共同学习统计学知识。
分享自己的学习经验和技巧。

Career center

Learners who complete 数据科学和商业分析中的统计学 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

数据分析师

数据分析师负责从大量数据中提取有价值的信息，而本课程是成为一名成功的数据分析师的理想起点。数据分析师需要具备扎实的统计学基础，才能有效地分析数据并做出数据驱动的决策。通过本课程，你将学习如何处理不同类型的数据，计算各种统计指标，并理解不同类型的分布。本课程强调实用性，这意味着你将学习如何将统计学知识应用到实际案例中。此外，课程中对回归分析的讲解，能帮助数据分析师建立数据模型，预测未来的趋势。本课程对数据分析师有所帮助。

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营销分析师

营销分析师利用数据分析来优化营销活动和策略，而本课程是成为一名成功的营销分析师的理想起点。一位营销分析师需要能够处理各种类型的数据，并计算集中趋势、不对称性和变异性的标准，这些技能对于理解市场数据的分布和特征至关重要。通过本课程，你将学习与不同类型的数据打交道，计算相关和协方差，并理解回归分析的原理。这将帮助你更好地理解市场数据，并做出更明智的营销决策。本课程对营销分析师有所帮助

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数据科学家

数据科学家利用统计学、机器学习和计算机科学等领域的知识，解决复杂的商业问题。数据科学家需要对统计学有深入的理解，才能构建和评估数据模型。本课程涵盖了统计学的基本知识，包括描述性统计学、分布、置信区间和假设检验。课程中还介绍了数据科学中的概念，包括Python和R语言。通过学习本课程，你将能够理解数据科学的核心概念，并为进一步学习高级的数据科学技术打下坚实的基础。数据科学家这个工作可能需要硕士或博士学位。

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商業智能分析師

商业智能分析师致力于将数据转化为可操作的商业洞察，而本课程提供的统计学知识可以帮助你在这个领域取得成功。作为一位商业智能分析师，你需要能够理解和运用回归分析的原理，从而预测未来的商业趋势。本课程的重点在于实用性，其中涵盖了数据可视化，这有助于商业智能分析师更有效地呈现数据分析结果。此外，课程中对假设检验的讲解，能帮助商业智能分析师验证商业假设，从而做出更明智的决策。商业智能分析师需要对各种类型的数据有深入的了解，并能够运用统计学方法进行分析。通过学习本课程，你将能够胜任商业智能分析师的职位。

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市场分析师

市场分析师这个职位需要对市场趋势和消费者行为有深入的了解，而本课程对统计学基本知识的讲解，能够帮助你快速入门。通过学习本课程，你将能够运用数据驱动的决策方法，更好地分析市场数据，从而为企业提供更精准的市场营销方案。市场分析师需要能够处理各种类型的数据，并计算集中趋势、不对称性和变异性的标准。这些技能对于理解市场数据的分布和特征至关重要。此外，课程中关于相关和协方差的讲解，能帮助市场分析师发现不同变量之间的关系，例如广告投入与销售额之间的关系。本课程可能对市场分析师有所帮助

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定量分析师

定量分析师使用数学和统计模型来解决金融领域的问题，而本课程能帮助你打下坚实的统计学基础。作为一位定量分析师，你需要能够理解和运用回归分析的原理，从而预测未来的市场趋势。本课程涵盖了统计学的基本知识，包括描述性统计学、分布、置信区间和假设检验。定量分析师需要对各种类型的数据有深入的了解，并能够运用统计学方法进行分析。通过学习本课程，你将能够胜任定量分析师的职位。定量分析师通常需要硕士或博士学位。

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投资分析师

投资分析师利用数据和统计模型来评估投资机会，而本课程能帮助你打下坚实的统计学基础。作为一位投资分析师，你需要能够理解和运用回归分析的原理，从而预测未来的投资回报。本课程涵盖了统计学的基本知识，包括描述性统计学、分布、置信区间和假设检验。投资分析师需要对各种类型的数据有深入的了解，并能够运用统计学方法进行分析。通过学习本课程，你将能够胜任投资分析师的职位。

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風險分析師

风险分析师评估和管理各种风险，而本课程能帮助你理解风险分析中的统计学原理。作为一位风险分析师，你需要能够理解和运用假设检验的原理，从而评估不同风险的可能性和影响。本课程涵盖了统计学的基本知识，包括描述性统计学、分布、置信区间和假设检验。风险分析师需要对各种类型的数据有深入的了解，并能够运用统计学方法进行分析。通过学习本课程，你将能够胜任风险分析师的职位。

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精算师

精算师评估和管理金融风险，特别是与保险和养老金计划相关的风险，本课程的学习可能对你有所帮助。为了在这个岗位上取得成功，你需要理解假设检验原理，评估不同风险的可能性和影响，并理解如何使用虚拟变量。本课程涵盖统计学的基本知识，包括描述性统计、分布、置信区间和假设测试。精算师需要深入理解各种数据类型，并能够使用统计方法进行分析。精算师通常需要硕士或博士学位。

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运营分析师

运营分析师专注于优化业务运营流程，提高效率和降低成本。掌握统计学的基本知识对于理解运营数据和做出数据驱动型决策至关重要。本课程涉及了数据科学和商业分析方面的统计学，涵盖了描述性统计、分布、置信区间和假设检验。本课程的学习可以帮助运营分析师掌握处理不同类型数据的统计工具，计算集中的趋势，衡量偏差和可变性，并理解回归分析的原理。这些知识可以帮助运营分析师识别运营流程中的瓶颈，并提出改进建议。本课程可能会对运营分析师有帮助。

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供应链分析师

供应链分析师负责优化供应链运作，确保产品能够高效、经济地从供应商流向客户，而本课程是成为一名成功的供应链分析师的理想起点。供应链分析师需要具备扎实的统计学基础，才能有效地分析供应链数据并做出数据驱动的决策。在本岗位上取得成功，需要能够使用虚拟变量并理解回归模型的原则。通过本课程，你将学习如何处理不同类型的数据，计算各种统计指标，并理解不同类型的分布。课程中还介绍了如何进行回归分析，进行假设检验以及如何用数据驱动的决策。，你将学习如何将统计学知识应用到实际案例中。本课程可能对供应链分析师有所帮助。

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财务分析师

财务分析师负责评估企业的财务状况，为投资和融资决策提供支持，而本课程的学习可能对你有所帮助。作为一位成功的财务分析师，你需要能够理解和应用回归分析的原理，从而预测未来的财务表现。本课程涵盖了统计学的基本知识，包括描述性统计学、分布、置信区间和假设检验。你在本岗位上取得成功，需能够划分不同类型的数据，掌握数据的测量尺度，并能对分类变量和数值变量进行可视化。通过学习本课程，你将能够更好胜任财务分析师的职位。

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定价分析师

定价分析师负责制定产品和服务的价格策略，以实现利润最大化。理解统计学基本知识对定价分析师至关重要，因为他们需要分析市场数据、竞争对手的价格和客户需求，来制定合理的价格策略。本课程涉及了数据科学和商业分析中的统计应用，涵盖了描述性统计、分布、置信区间和假设检验，为定价分析师奠定理论基础。定价分析师需要处理不同类型的数据，使用回归分析，进行假设检验以及使用数据驱动的决策。这些都可以在本课程中学到，因此本课程可能对定价分析师有所帮助。

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信用风险分析师

信用风险分析师的工作是评估借款人违约的风险，并为贷款决策提供建议，而本课程的学习可能对你有所帮助。作为信用风险分析师，你需要能够使用置信区间来评估风险范围，并应用假设检验来验证风险模型。本课程涵盖了统计学的基本知识，包括描述性统计学、分布、置信区间和假设检验。信用风险分析师需要对各种类型的数据有深入的了解，并能够运用统计学方法进行分析。通过学习本课程，你将能够更好胜任信用风险分析师的职位。

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客户分析师

客户分析师是负责深入分析客户数据，以识别客户行为模式、需求和价值，并将这些洞察应用于改善客户关系、提升客户满意度和促进业务增长的专业人员，本课程的学习可能对你有所帮助。学习本课程，你能够理解在处理估计量和估计值，计算集中趋势等概念。客户分析师需要对各种类型的数据有深入的了解，并能够运用统计学方法进行分析。本课程强调实用性，涵盖了数据可视化，这有助于客户分析师更有效地呈现数据分析结果。

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数据科学和商业分析中的统计学

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