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711数据分析

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1、正态分布的应用——基于峰度系数解释离群效应内容导入:大家好，这里每天都有一点分析 。本期介绍数据分析的基础系列，主要介绍描述性统计分析的原理、概念和应用，包括中位数、众数、平均数、方差、标准差、离差系数、峰度和异常值 。结合地区工资水平，讨论了峭度在离群效应分析中的应用 。文章内容适合数据分析小白 。内容简单，案例实用 。欢迎大家关注 。概念介绍:峰度的概念:峰度也叫峰度系数 。

直观上，峰度反映了峰的锐度 。与正态分布相比，样本的峰度是一个统计量 。如果峰度大于0 ， 则峰的形状比正态分布峰更尖锐和陡峭 。高峰值意味着方差增加是由大于或小于平均值的低频极值差引起的 。峰度一般可以表示为三种形式:尖峰度、平峰度和标准峰度 。当变量值的个数集中在众数周围时，个数分布曲线比正态分布曲线的峰值更陡，称为尖点度；当变量值的个数分散在众数周围时，个数分布曲线比正态分布曲线平滑，称为平峰度 。

2、数据科学家需要哪些技能? Jean 数据分析教师兼工程师，成长为数据科学家 。1.弥补缺陷，掌握数据科学家应有的全方位综合技能 。2.学习先进前沿的算法模型和高性能技术，大大提高工作效率 。3.掌握大数据治理，架构设计，提升宏观视角，制定企业战略 。4.掌握项目管理能力 ， 学会组建数据团队 。2020年做数据科学家需要哪些技能？数学基础知识:微积分是严格要掌握的 。
【711数据分析】
另外线性代数一定要精通，尤其是矩阵运算，向量空间，秩等概念 。目前机器学习框架中的很多计算都需要用到矩阵乘法、转置或求逆 。虽然很多框架直接提供了这样的工具，但我们至少要了解内部原型原理，比如如何有效判断一个矩阵是否有逆矩阵，如何计算 。数理统计:概率论和各种统计方法要基本掌握 ， 比如如何计算贝叶斯概率 。概率分布是什么？

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