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第一時(shí)間獲取最新內(nèi)容哦

大家好，我是愛學(xué)習(xí)的小xiong熊妹。

很多小伙伴會(huì)問：做數(shù)據(jù)分析，需要懂多少統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)？今天簡單跟大家分享一下。

一、統(tǒng)計(jì)學(xué)是個(gè)啥

統(tǒng)計(jì)學(xué)是個(gè)歷史悠久的學(xué)科，有著300年以上歷史。隨著近代科學(xué)的發(fā)展，人們不再滿足于“普天之下”“眾所周知”這一類含糊的描述，希望用精確的數(shù)據(jù)來描述事物，因此誕生了描述性統(tǒng)計(jì)（descriptive statistics）。

這是統(tǒng)計(jì)學(xué)最早，也是最普遍的應(yīng)用。我們經(jīng)常說的平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)等等概念，都是描述性統(tǒng)計(jì)的概念。

另一方面，人們發(fā)現(xiàn)：獲得數(shù)據(jù)太難了！尤其在300年前，遍地文盲，口述手抄的時(shí)代，想獲取數(shù)據(jù)難如登天。怎么辦呢？人們開始思考：能否從總體中，抽一些樣本，通過樣本情況推斷總體情況。這樣就一定程度上解決了數(shù)據(jù)獲取難的問題，是所謂的推斷性統(tǒng)計(jì)（inferential statistics）。

上過《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課的小伙伴，都對(duì)假設(shè)檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)量、分布函數(shù)等概念記憶深刻。這些東西很難搞懂，實(shí)際工作中似乎又很少用到。因?yàn)檫@些東西，都是推斷性統(tǒng)計(jì)的概念。

二、統(tǒng)計(jì)學(xué)有哪些內(nèi)容

隨便百度一本統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)的目錄，可以看到，有以下章節(jié)（如下圖）

其實(shí)大部分統(tǒng)計(jì)學(xué)書都是這么布局的，大同小異。一般四大部分

第一部分：描述性統(tǒng)計(jì)。
第二部分：概率與抽樣。
第三部分：假設(shè)檢驗(yàn)。
第四部分：統(tǒng)計(jì)模型。（如下圖）

那么，到底需要掌握多少呢？

三、初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，要掌握哪些

第一部分描述性統(tǒng)計(jì)是人人必會(huì)的。因?yàn)檫@是做數(shù)據(jù)分析的最基礎(chǔ)知識(shí)和基本概念，不管做什么工作都要用到。而且這一部分概念簡單，很容易掌握。所以入門的新人，最好人手必備

包括

基礎(chǔ)變量概念（連續(xù)、定序、分類）
描述集中程度（均值、中位數(shù)、眾數(shù)）
描述離散程度（平均差、方差、標(biāo)準(zhǔn)差）
描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)（箱型圖）
數(shù)據(jù)圖形展示（8種基礎(chǔ)圖形）

很多基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析方法，比如分層分析、矩陣分析等，其實(shí)就是描述性統(tǒng)計(jì)+數(shù)據(jù)交叉表。所以如果真的是小白入行，統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)一般看到前四章就能打住了。不用自己難為自己。

當(dāng)掌握基礎(chǔ)知識(shí)，要參加面試的時(shí)候，可以適當(dāng)補(bǔ)充第二部分：概率與抽樣的知識(shí)。并非因?yàn)檫@一部分用處多，而是很多企業(yè)喜歡在面試時(shí)候問這些問題（就是一個(gè)字：卷）。學(xué)這一部分，最好的辦法是對(duì)著章節(jié)后邊的習(xí)題做。做對(duì)題，通過面試是第一目標(biāo)。

四、中級(jí)數(shù)據(jù)分析師，要掌握哪些

第三部分知識(shí)，是中級(jí)以后數(shù)據(jù)分析師要掌握的。因?yàn)檫@一部分，講的是用抽樣方法做統(tǒng)計(jì)推斷。實(shí)際工作中，大部分場景不需要做抽樣。比如統(tǒng)計(jì)銷售、運(yùn)營、產(chǎn)品情況，都是全量統(tǒng)計(jì)，很少做抽樣。只有特定場景需要。

最典型的就是質(zhì)量檢測(cè)。比如檢查產(chǎn)品的使用壽命、耐用程度、物理強(qiáng)度等指標(biāo)，就一定得對(duì)產(chǎn)品做破壞性檢測(cè)。這就意味著不可能100%檢測(cè)，一定得抽樣。類似的場景，在供應(yīng)鏈上還有很多，比如檢測(cè)生產(chǎn)線生產(chǎn)質(zhì)量，比如檢測(cè)藥品服用效果等等。

之所以在供應(yīng)鏈應(yīng)用多，還有一個(gè)深層次原因，就是：供應(yīng)鏈的檢測(cè)，檢測(cè)的是一個(gè)有固定物理/化學(xué)屬性的事物。這樣有可能通過小樣本抽樣，推斷出總體的物理/化學(xué)屬性。這樣使得抽樣檢測(cè)的結(jié)果很穩(wěn)定，有指導(dǎo)意義。

在營銷端也有類似應(yīng)用，一般是用在未上線的產(chǎn)品/概念/價(jià)格。比如傳統(tǒng)企業(yè)流行的包裝測(cè)試/口味測(cè)試/價(jià)格彈性測(cè)試，或者互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)流行的ABtest。因?yàn)檫@些測(cè)試，都是挑選一小批用戶參與測(cè)試，因此涉及小樣本推斷總體情況的判斷，就得用到概率和假設(shè)檢驗(yàn)。

但要注意的是：抽樣方法，往往和具體業(yè)務(wù)場景捆綁緊密。都是抽樣，質(zhì)檢端可能就是按產(chǎn)品編號(hào)抽；調(diào)研則得先攔截受訪者，再甄別特征；互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的ABtest，則是先對(duì)流量做分桶。因此孤零零看統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，無法滿足實(shí)際工作需要，得結(jié)合具體業(yè)務(wù)場景學(xué)習(xí)才行。

五、高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，要掌握哪些

第四部分回歸/預(yù)測(cè)模型，建議緩看。因?yàn)檫@一部分涉及知識(shí)量大，且平時(shí)工作中不怎么用得上，并且現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)流行，其計(jì)算模型思路和統(tǒng)計(jì)學(xué)不太一樣。所以這一部分，建議在自己已經(jīng)有積累情況下再看。

另一個(gè)問題是：統(tǒng)計(jì)模型經(jīng)常被錯(cuò)用、亂用。特別是相關(guān)分析和回歸分析，因?yàn)檫@兩個(gè)非常簡單，用excel就能做，所以經(jīng)常被一知半解的小白拿出來亂用。結(jié)果，要么是業(yè)務(wù)表示看不懂，不認(rèn)可；要么是做的錯(cuò)誤百出，無法自圓其說。所以新人真的慎用。

如果新人真的想看這一塊，建議只看時(shí)間序列預(yù)測(cè)。因?yàn)闀r(shí)間序列預(yù)測(cè)使用范圍非常廣，特別適合領(lǐng)導(dǎo)扔幾個(gè)數(shù)據(jù)過來，讓我們“做個(gè)預(yù)測(cè)看看”的場景。至于其他方法，建議找個(gè)現(xiàn)成的工具（比如SPSS），把數(shù)據(jù)懟進(jìn)去，然后對(duì)著輸出參數(shù)做解讀。

以上就是我個(gè)人在工作中運(yùn)用心得，供大家參考。估計(jì)有小伙伴會(huì)表示：“小熊妹，你這完全不夠呀！最近招聘越來越內(nèi)卷了，問的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)越來越多，咋辦！”從我的面試經(jīng)歷看，一般這些卷王們，喜歡卷三個(gè)話題：