数据分析常用的统计学

1. 描述统计
描述性统计用于描述一组数据的基本特征，例如：
平均值：数据的平均值。
中位数：将数据从低到高排列时的中间值。
众数：出现次数最多的值。
标准差：测量数据分布的分散程度。
2. 推断统计
推断统计用于根据样本数据对总体进行推断。 它包括：
假设检验：测试有关总体参数的假设。
置信区间：估计总体参数的范围，具有一定置信度。
常用的推断统计检验：
t 检验：比较两组均值。
方差分析 (ANOVA)：比较三组或更多组均值。
回归分析：确定变量之间的关系。
卡方检验：测试两个分类变量之间的关联。
3. 回归分析
回归分析是一种统计技术，用于确定一个或多个独立变量与一个因变量之间的关系。 它可以用来：
预测因变量的值。
确定变量之间的相关性。
4. 聚类分析
聚类分析是一种统计技术，用于将数据点分组为相似的组。 它可以用来：
识别数据中的模式。
发现不同的客户群。
5. 分类分析
分类分析是一种统计技术，用于预测某一数据点属于某个组别的概率。 它可以用来：
预测客户流失。
确定最适合某一产品的客户。
6. 时间序列分析
时间序列分析是一种统计技术，用于分析随着时间的推移而发生变化的数据。 它可以用来：
预测未来的趋势。
识别季节性模式。
数据分析中使用的统计学方法是多种多样的，具体选择取决于数据的性质和要解决的问题。 对统计学的了解对于准确解释数据、得出正确的结论并做出明智的决策至关重要。