前面我們為大家講述了excel、資料視覺化、資料分析思維、資料庫的知識。學會了這些就相當於學會了資料分析一般的內容，但是這些知識並不能構成乙個完整的資料分析知識體系，還需要學習統計學、python/r以及業務知識，現在就給大家講解一下統計學的知識。
就目前而言，很多資料分析師統計學基礎知識並不是很重視，這是一種錯誤的做法，在資料分析知識中，統計學的地位也是不容忽視的，如果在分析資料的時候沒有了統計學，那麼分析資料就不那麼準確了。如果相關人員不清楚某種事物的置信度的含義和概念，那麼就不能夠分析出乙個完整的資料。如果不了解統計學的資料分析師，往往是乙個粗糙的分析師。如果你想要往機器學習發展，那麼統計學更是需要掌握的基礎。
很多人都喜歡用平均數去分析乙個事物的結果，但是這往往不是準確的，如果學習了統計學，那麼我們就能夠以另乙個角度看待資料。畢竟很多資料分析的決策並不牢靠。我們統計學裡面還需要學習描述統計中的諸多變數，比如平均數、中位數、眾數、分位數、標準差、方差。這些統計標準會讓新手分析師從平均數這個不靠譜的泥潭中出來。
如果將統計學和資料視覺化相結合，那麼這就是對資料的分布進行乙個直觀的概念講解。這是因為很多特定的模型都有自有的資料分布圖，這些分布圖有很多，比如直方圖和箱線圖，如果掌握了這些分布圖的好處，那麼就是對資料分析有極大的幫助。由此可見，直方圖和箱線圖會是長久伴隨分析師的利器。
要學好統計學，或者要利用好統計學，那麼一定要重視概率論的研究，統計學的一大重要分支是概率論，概率是度量一件事發生的可能性，它是介於0到1之間的數值。很多事情，都可以用概率論解釋，概率論包括貝葉斯公式、二項概率、泊松概率、正態分佈等理論。這些理論在資料分析中都會用得到。
由此可見，統計學是乙個很廣闊的領域，涉及到各方各面，尤其是包括方差分析，時間序列等，都有各自不同的應用。大家在學習的時候一定要重視統計學的知識，這樣才能夠將資料分析的知識學的十分透徹。
七周速學資料分析（資料分析思維篇）
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七周速學資料分析（資料視覺化篇）
前面我們提到了資料分析中的excel技能，excel技能是資料分析知識的基礎，只能夠分析簡單小型的資料，但是在資料分析中，我們應給意識到乙個問題，那就是我們盡量使用圖表的方式代替文字表達，這是因為人們對於圖表表達的直觀度比文字表達的直觀度要高，所以也就有了怎麼一句話，那就是字不如表，表不如圖。所以我...
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