Principles of statistics and enterprise statistics là môn gì
|
Nếu được quay trở lại thời đại học, mình chắc chắn sẽ học thật tốt các môn: Xác suất – Thống kê, Kinh tế lượng. Đây là 2 cái môn hồi đó mình nghĩ nó không quan trọng và học rất là chơi chơi, xác suất thống kê 9.0 nhưng Kinh tế lượng thì 5.0 tròn trĩnh luôn. “Ghét cái nào trời ban cho cái ấy” là một nguyên lý luôn đúng với cá nhân mình, giờ đây công việc hằng ngày luôn cần dùng kiến thức Thống kê và các phương pháp kiểm định giả thuyết khi làm phân tích dữ liệu. Hậu quả là mình đã phải học đi học lại kiến thức thống kê không dưới 5 lần mỗi khi cần dùng mà lại chưa nắm chắc. Show Với bài viết này, mình sẽ chia sẻ với các bạn các nội dung quan trọng mà chúng ta cần lưu ý khi học Thống kê để áp dụng trong việc phân tích dữ liệu nhé:
Bắt đầu thôi nào! Các kiến thức quan trọng về Thống kê áp dụng trong phân tích dữ liệuĐây là sơ đồ mà mình hướng dẫn các học viên mỗi khi mọi người cần tìm hiểu về Thống kê. Hãy chia làm 2 category kiến thức lớn là: Descriptive statistics (thống kê mô tả) và Inferential statistics (thống kê suy luận) để dễ dàng nắm bắt. Descriptive statistics:Thống kê mô tả được hiểu là các chỉ số dùng để miêu tả hay tóm tắt tính phân bổ của một tập dữ liệu nhất định, cũng có thể là đại diện cho toàn bộ (population) hoặc một mẫu (sample). Thống kê mô tả gồm các chỉ số đo lường xu hướng tập trung (Center) và đo lường sự biến động (Variability).
Để làm tốt thống kê mô tả bạn còn cần dùng các loại biểu đồ thể hiện sự phân bổ của dữ liệu như: Histogram, Boxplot kết hợp với các kiến thức về Quantile và Percentile Inferential statisticsThống kê suy luận, nôm na là khi làm phân tích dữ liệu chúng ta thường sẽ chọn ra một mẫu (sample) để phân tích chứ ít khi lấy tất cả data. Bởi lẽ dữ liệu trong doanh nghiệp thực tế rất là LỚN (từ vài triệu records cho đến trăm triệu dòng và hơn thế), không có hệ thống hay tool nào có thể đảm bảo hiệu quả khi tải hết lượng data đó, nếu có tải được thì cũng sẽ xử lý rất chậm. Khi chọn một sample để phân tích và chúng ta muốn biết kết quả của một tổng thể thì sẽ cần đến thống kê suy luận. Ở phần này bạn cần chú trọng các nội dung sau đây:
Phần này thì hơi khó, các bạn cứ xem dần dần sau khi đã nắm chắc phần Descriptive statistics nhé. Mình sẽ chia sẻ với mọi người các nguồn mình đã học qua đảm bảo chất lượng và siêu dễ hiểu nhé mọi người.
Đọc sách thì bạn sẽ lĩnh hội tất tần tật kiến thức rồi. Sách viết các nội dung logic theo các phần cần học, ráng đọc bạn sẽ thấy nó siêu hay. Link tải sách ở đây nè: Link 2. StatQuest with Josh Starmer Phải nói đây là kênh youtube chất lượng nhất, dễ hiểu nhất về Statistics mà mình từng xem. Đọc sách mà chỗ nào không hiểu thì ghé qua đây nha các bạn. Link 3. Khóa học Udemy: Statistics for Data Science and Business Analysis Đây là khóa học mà mình mua hồi năm 2019 khi muốn học Stat, nội dung tương đối chất lượng và dễ hiểu. Các bạn có thể tham khảo thêm nếu thấy đọc sách khó khăn quá nhe. Link KếtTrên đây là kinh nghiệm học Statistics và nguồn học mình tích lũy ngần ấy năm. Hi vọng sẽ giúp các bạn tiếp cận Thống kê một cách dễ dàng hơn một chút. Đừng ngần ngại khi share bài viết này cho bạn bè của chúng ta nếu họ cũng cần nha. happylearningMaz. Kết nối với mình nhé:LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ntrunghieu/ Facebook Group: https://www.facebook.com/groups/mazhocdata Fanpage: Maz học Data & Lucas học Product Tiktok: https://www.tiktok.com/@mazhocdata ** Mọi thông tin trên blog đều thuộc bản quyền của blog Maz Nguyen. Vui lòng đọc kĩ Copyright Notice trước khi copy hoặc đăng tải lại nội dung/hình ảnh của bài viết ** —————————————————————————————————– Maz có một dự án dạy học ở đây: Maz Học Data với SQL là course đầu tiên, bạn có thể tham khảo qua nếu thấy cần thiết nhé. |
