【课程笔记】《Udacity数据分析（入门）》「纳米学位」——自
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Tensor麻麻麻
1、了解数据和统计基础
| 数据类型 | ||
|---|---|---|
| 数值 | 连续 | 离散 |
| 身高、年龄、收入 | 书中的页数、院子里的树、咖啡店里的狗 | |
| 分类 | 定序 | 定类 |
| 字母成绩等级、调查评级 | 性别、婚姻状况、早餐食品 |
2、描述统计学基础
在分析离散数值数据和连续数值数据的时候，我们从四个角度：
- center（集中趋势）
- spread（离散程度）
- shape（形状）
- outliers（异常值）
center 集中趋势
三大测量方法：mean（均值）、median（中位数） 、mode（众数）
3、理解数据分析过程
数据分析步骤：
- question（提出问题）
- wrangle（整理数据）
收集数据（gather data）、评估数据(assess data)、清理数据（clean data） - explore（探索数据EDA——explore data analysis）
寻找数据模式（finding patterns）、可视化数据中的相关性（visualizing relationships）、对处理对象的直观认知、剔除异常值 - draw conclusions(得出结论、甚至作出预测)
通过借助machine learning、inferential statistics（推断统计学）来实现预测 - communicate（进行交流）
数据可视化
