Statystyka i prawdopodobieństwo w Data Science

Współczesny świat jest pełen danych. Od telefonów komórkowych, przez media społecznościowe, aż po skomplikowane systemy korporacyjne - wszystko generuje dane. Ale jak z tych surowych informacji wydobyć cenne wnioski? Tutaj z pomocą przychodzi Data Science oraz dwa jej kluczowe filary: statystyka i prawdopodobieństwo.

Kurs Statystyka i prawdopodobieństwo od podstaw

Opanuj od zera statystykę i prawdopodobieństwo. Zrozum czym jest rozkład zmiennych, wnioskowanie, błąd standardowy i naucz się wykonywać testy statystyczne. Dowiedz się więcej

1. Statystyka: nie tylko suche liczby!

Statystyka, mimo że na pierwszy rzut oka wydaje się sucha i skomplikowana, jest niezwykle ważnym narzędziem w świecie danych. To nauka, która pozwala nam zgłębić tajniki zbiorów danych, zrozumieć je i opisać w sposób sensowny. W Data Science jest niezbędna do wyciągania wniosków i przewidywania trendów.

Podstawowe pojęcia:

• Średnia (mean) - prosty sposób na określenie "środkowej" wartości zbioru. To suma wszystkich wartości podzielona przez ich liczbę.


• Mediana - wartość, która dzieli zbiór danych na dwie równe części. Pokazuje nam, jaka wartość leży dokładnie pośrodku.


• Odchylenie standardowe - informuje nas, jak bardzo wartości w zbiorze danych różnią się od średniej. Im wyższe odchylenie, tym większe różnice.


• Rozkład danych - opisuje, jak dane są rozłożone, czyli czy skupiają się wokół średniej, czy też są rozrzucone.

2. Prawdopodobieństwo: przewidywanie przyszłości

Prawdopodobieństwo daje nam wskazówki, jakie zdarzenia są bardziej, a jakie mniej prawdopodobne. W Data Science jest kluczem do modelowania przyszłych zdarzeń i trendów na podstawie historycznych danych.

Podstawowe pojęcia:

• Zdarzenie - to, co może się przytrafić w wyniku eksperymentu, na przykład rzut kostką.


• Przestrzeń próbki - zbiór wszystkich możliwych wyników eksperymentu. Rzucając kostką, mamy sześć możliwych wyników.


• Prawdopodobieństwo zdarzenia - opisuje, jak często oczekujemy, że dane zdarzenie zajdzie. Obliczamy je jako stosunek liczby korzystnych wyników do liczby wszystkich możliwych wyników.

3. Korelacja i regresja: Związki między zmiennymi

Często w Data Science chcemy zrozumieć, jak jedna zmienna wpływa na drugą. Na przykład, jak reklama wpływa na sprzedaż, czy jak pogoda wpływa na nastrój ludzi.

Podstawowe pojęcia:

• Korelacja - miara, która pokazuje, jak silnie dwie zmienne są ze sobą powiązane.


• Regresja - technika pozwalająca przewidywać wartość jednej zmiennej na podstawie wartości innej zmiennej.

4. Testy statystyczne: sprawdzanie hipotez

Kiedy analizujemy dane, często chcemy sprawdzić, czy obserwowane przez nas zjawisko jest "prawdziwe" lub “istotnie statystycznie”, czy może jest efektem przypadku.

Podstawowe pojęcia:

• Hipoteza zerowa - początkowe założenie, że nie ma żadnej różnicy czy efektu.


• Hipoteza alternatywna - przeciwieństwo hipotezy zerowej, zakładająca istnienie efektu.


• Poziom istotności - prawdopodobieństwo, że odrzucimy hipotezę zerową, kiedy jest ona prawdziwa.

5. Statystyka i prawdopodobieństwo w akcji: przykład e-commerce

Wyobraźmy sobie, że pracujesz w prężnie rozwijającej się firmie e-commerce. Jesteś odpowiedzialny za prognozowanie sprzedaży na najbliższy miesiąc. Jak to zrobić?

Podstawowe pojęcia:

• Analiza danych historycznych: Zacznij od przeanalizowania danych z poprzednich miesięcy. Jak wyglądały trendy zakupowe? Kiedy były największe wzrosty sprzedaży? A może były okresy, kiedy sprzedaż spadała?


• Segmentacja użytkowników: Dzięki statystyce możesz podzielić użytkowników na segmenty według różnych kryteriów, takich jak częstotliwość zakupów, wartość koszyka czy rodzaj kupowanych produktów.


• Modelowanie prawdopodobieństwa: Na podstawie danych historycznych i segmentacji możemy obliczyć prawdopodobieństwo dokonania zakupu przez danego użytkownika w przyszłym miesiącu. Na przykład, jeśli w przeszłości 40% użytkowników z segmentu "często kupujących" dokonywało zakupu co miesiąc, możemy zakładać podobne prawdopodobieństwo na przyszły miesiąc.


• Optymalizacja strategii marketingowej: Korzystając z powyższych analiz, możesz skupić swoje działania marketingowe na tych segmentach, które mają największe prawdopodobieństwo dokonania zakupu.

6. Dlaczego to jest tak ważne dla Data Science?

Wyobraźmy sobie, że pracujesz w prężnie rozwijającej się firmie e-commerce. Jesteś odpowiedzialny za prognozowanie sprzedaży na najbliższy miesiąc. Jak to zrobić?

Podstawowe pojęcia:

• Dokładność i wiarygodność: w świecie pełnym danych ważne jest, aby potrafić je prawidłowo interpretować. Błędna interpretacja może prowadzić do złych decyzji biznesowych. Statystyka i prawdopodobieństwo dają nam narzędzia, by unikać takich pułapek.


• Podejmowanie świadomych decyzji: firmom zależy na podejmowaniu decyzji opartych na danych. Dzięki statystyce i prawdopodobieństwu analitycy mogą dostarczyć solidnych prognoz i rekomendacji, na których można polegać.


• Innowacyjność i konkurencyjność: firmy, które potrafią skutecznie wykorzystać analizę danych, mają przewagę nad konkurencją. Pozwalają one na odkrywanie nowych trendów, przewidywanie zachowań klientów i optymalizowanie strategii biznesowych.


• Nieustanny rozwój: świat danych ciągle się rozwija. Nowe technologie, algorytmy i metody analizy pojawiają się niemal codziennie. Solidne podstawy z zakresu statystyki i prawdopodobieństwa pozwalają analitykom na łatwiejsze przyswajanie nowości i dostosowywanie się do zmieniającego się otoczenia.

Statystyka i prawdopodobieństwo to fundamenty Data Science. Bez nich byłoby trudno zrozumieć otaczający nas świat danych. Nawet jeśli nie planujesz zostać profesjonalnym analitykiem danych, warto poznać te podstawy - pomogą Ci one lepiej zrozumieć świat, który jest coraz bardziej napędzany danymi.