python資料分析基礎
學資料分析之前應該明白整個資料分析的基本流程：
1.明確需求與目的
2.資料收集
3.資料預處理
4.資料分析
5.編寫報告
假設檢驗,也稱為顯著性檢驗，是通過樣本的統計量,來判斷與總體引數之間是否存在差異(差異是否顯著).即我們對總體引數進行一定的假設,然後通過收集到的資料,來驗證我們之前作出的假設(總體引數)是否合理。
在假設檢驗中,我們會建立兩個完全對立的假設,分別為原假設(零假設) ho與備則假設(對立假設) h。然後根據樣本資訊進行分析判斷,是選擇接受(維持)原假設還是拒絕原假設(接受備擇假設)。假設檢驗基於「反證法"。
首先,我們會假設原假設為真,如果在此基礎上,得出了違反邏輯與常理的結論,則表明原假設是錯誤的,我們就接受備擇假設。否則,我們就沒有充分的理由推翻原假設，此時,我們選擇去接受原假設。
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學python前要明確其使用目的。學python是為了進行資料分析，所以現階段最主要的任務是了解python的最基礎知識，然後通過運用python進行資料分析的專案，從而學會使用python。一 資料型別 1 整數 浮點數 字串 2 列表 list 2list.count obj 統計某個元素在列表...
python基礎資料分析
單樣本t檢驗 乙個連續變數與乙個數值的顯著性關係 sm.stats.descrstatsw a b ttest mean 0.1 0.1為引數 雙樣本t檢驗 乙個分類變數 二分類 與乙個連續變數的顯著性關係 方差齊性檢查 a1 creditcard exp a b 0 c a2 creditcard...
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