【摘要】提到数据分析，很多人第一反应就是：数据分析要数学很好吧，学习数据分析要掌握什么数学基础才可以呢？如果说数据分析需要什么数学基础，那统计学应该是涉及最多的了，但不需要非常深入，因为大多数数据分析用到的无非是统计量、数据分布等基础知识。

数据分布

数据分布主要靠几何分布、泊松分布、二项分布来研究数据的分布趋势。例如，目标数据段整体分布是发散的还是集中的?集中在哪个频率段?中位数集中在哪个区间段?占80%的数据集中在什么数据区间段?看分布的目的就是了解业务数据是否稳定，以及数据的集中度。

正态分布

正态数据类型按照属性可以分为连续型数据和离散型数据。连续型数据属于可以不断细分的数据，如：长度，宽度，高度，密度，温度等。离散型数据不可被细分，主要来表达客观事物的属性，如：个数，属性，比率等。

不论是连续型数据还是离散型数据，都能使用数据的分布来表达。数据分布属于概率统计范畴，也是数据相关知识的基础。只有对各种数据分布有一定理解，才能选取合适的分析方法和工具，对数据做出合理的分析。分布主要是离散数据与连续数据

统计抽样

统计抽样涉及到如何设计样本、点量估计、比例抽样分析。当对海量数据进行数据分析，查看数据分布情况的时候比较困难。就需要对样本进行抽样，通过抽样样本分布情况来反映总体样本的分布情况。

置信区间

主要是置信区间计算与误差范围计算，以前上学的时候经常会考试，考完试以后老爱去估分，一般人估分不太可能直接估一个具体的数，肯定都是估一个大概的数，啥叫大概的数呢?就是比如高考分数预计 600 左右，这个左右其实就是一个区间，还有平常很多食品包装袋上会写 ±0.5 KG，表示啥意思呢?就是要么多给了你 0.5 KG，要么少给了你 0.5 KG。我们把这种用一个范围来对一个事情进行估计的方式称为区间估计，得出来的区间就是置信区间。

假设检验

假设检验的基本思想，可以理解为带有概率性质的反证法。在总体分布未知或已知分布但有部分参数未知时，为了推断总体的某些未知特性，提出关于总体的假设。我们根据样本提供的信息，计算适当的统计量，对所提的假设做出接受或拒绝的决策。假设检验就是做决策的过程。

关于分享!数据分析入门小技巧，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。