什么是数据分析的统计建模?

那些追求数据分析或数据科学的职业生涯可能熟悉很多相关的技能在这个要求很高的领域取得成功。然而，尽管对一些人来说，所需的知识和实践能力的水平可能会让他们感到难以承受，爱丽丝梅洛大学的助理教学教授分析程序在东北大学专业研究学院-建议所有有抱负的数据专业人员从基础开始。

她说:“如果你想进入数据分析领域，你需要对数据和事实有热情。”“这不仅仅是处理数字。通过理解数据，你将其转化为事实，得出结论，并使用这些结论创造和讲述故事．”

幸运的是，那些花时间去理解统计建模在数据分析中所扮演的角色——以及不同的建模技术可以用来分析和操作数据的方式——的人将拥有这样做所需要的上下文。

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什么是统计建模以及如何使用它?

统计建模是对数据集应用统计分析的过程。一个统计模型是观测数据的数学表示(或数学模型)。

当数据分析师将各种统计模型应用到他们正在调查的数据中，他们能够更有战略地理解和解释信息。这种做法让他们能够识别变量之间的关系，而不是筛选原始数据，作出预测关于未来的数据集，并可视化这些数据，以便非分析人员和利益相关者可以使用和利用它。

梅洛说:“当你分析数据时，你是在寻找模式。“你是在用一个样本来推断整体。”

学习统计建模的3个原因

而数据科学家分析师最经常的任务是建立模型和编写算法，有时也会在工作中与统计模型进行交互。出于这个原因，希望出类拔萃的分析师应该致力于对这些模型的构成有一个坚实的理解成功的．

梅洛说:“随着机器学习和人工智能变得越来越普遍，越来越多的公司和组织开始利用统计建模，以便根据数据对未来做出预测。”“(所以)如果你在数据分析领域工作，你需要了解底层模型是如何工作的……无论你在做什么样的分析，或者你在处理什么样的数据，你都需要以某种方式使用统计建模。”

下面是全面理解统计建模所带来的一些好处。

1.你将更好地为自己的需求选择合适的型号。

有许多不同类型的统计模型，有效的数据分析师需要全面了解它们。在每个场景中，您不仅应该能够确定哪个模型有助于最好地回答手头的问题，而且还应该能够确定哪个模型最适合您正在处理的数据。

2.你将能够更好地准备数据进行分析。

数据很少以原始形式进行分析。为了确保您的分析是准确和可行的，必须首先清理数据。这种清理通常包括组织收集到的信息，并从示例中删除“坏的或不完整的数据”。

梅洛说:“在完成任何统计模型之前，你需要探索和理解数据。”“如果(数据)没有质量，那么你就无法真正从中获得任何见解。”

一旦您了解了各种统计模型的工作原理以及它们如何利用数据，您就更容易确定哪些数据与您试图回答的问题最相关。

3.你会成为一个更好的沟通者。

在大多数组织中，数据分析师被要求交流他们的发现两种不同的受众．第一个受众由业务团队中的人组成，他们不需要了解分析的细节，而只是想知道关键的要点。第二类读者是那些对更细粒度的细节感兴趣的人;这组人既想要你列出的广泛结论，也想要你解释你是如何得出结论的。

全面了解统计建模可以帮助你更好地与这两种受众进行交流，因为你会更好地得出结论，因此生成更好的数据可视化，这有助于将复杂的想法传达给非分析人员。同时，对这些模型在后端如何工作的复杂理解将允许您在必要时生成和解释那些更细粒度的细节。

数据分析中的重要统计技术

在创建任何统计模型之前，分析师需要收集或获取数据库、云、社交媒体或普通excel文件中的数据。要做到这一点，分析人员还必须扎实掌握数据结构和管理，包括如何以及在哪里存储、获取和维护数据。因此，在这一领域工作的人应该对事实和数据充满热情，并了解数据操作的基础知识。

一旦到了分析数据的时候，分析人员可以选择使用一系列统计模型。Mello认为，最常见的技巧可以分为以下两类:

• 监督学习，包括回归和分类模型。
• 无监督学习，包括聚类算法和关联规则。

回归模型

数据分析师使用回归模型检查变量之间的关系。组织经常使用回归模型来确定哪些自变量对因变量的影响最大——可以利用这些信息使其变得至关重要业务决策．

Mello说:“最传统的回归模型是逻辑回归、线性回归和多项式回归。“这些是最常见的。”

回归模型的其他例子包括逐步回归、脊回归、套索回归和弹性净回归。

分类模型

分类是一种使用算法来分析已知点的现有数据集的过程。然后利用通过分析获得的理解作为对数据进行适当分类的一种手段。分类是机器学习的一种形式，在分析非常大、复杂的数据集时特别有用，有助于做出更准确的预测。

Mello说:“分类模型是一种有监督的机器学习形式，通常用于分析人员需要了解他们是如何达到某个点的。”“他们给你更多不仅仅是一个输出;(它们会给你)更多信息，你可以用这些信息向你的老板或利益相关者解释预测的结果。”

一些最常见的分类模型包括决策树、随机森林、最近邻和朴素贝叶斯。

还有一些神经网络模型在人工智能中使用得更多。“这些都是非常强大的模型，它们可以很好地做出准确的预测，”梅洛说，“但你通常无法解释幕后发生了什么。”

深入挖掘:这个模型中发生的未知过程可以比作把生面团放进黑盒子的一边，然后把刚烤好的面包从另一边拿出来。因为你了解输入(面团)和输出(面包)，你可以对盒子里发生的事情做出一定的假设——面团是煮熟的——但这一切发生的确切机制是不知道的。

学习统计建模技术

对于那些准备探索统计建模技术并在分析职业生涯中前进的人，可以获得一个分析学硕士学位是获得这些技能最有效的方法之一。然而，并不是所有的分析程序都是一样的，Mello说，所以专业人士在选择程序时有选择性是很重要的。

为了最好地将你在研究生院的经历与你作为分析师的职业目标结合起来，梅洛建议寻找将机器学习纳入课程的课程。随着这一趋势的不断发展，越来越多的组织希望雇佣了解这些系统基础的数据分析师。事实上，机器学习的需求是如此之高，以至于那些有透彻理解的人可以期望获得接近的平均工资113000美元每年。

此外，那些有数学、计算机科学或工程专业学士学位对统计建模的深刻理解——以及支持各种模型的算法和机器学习——可能能够利用这种理解来构建一个更好的模型数据科学家职业生涯．这是一个战略性的举措加薪潜力．

梅洛说:“并非所有的数据分析课程都将涵盖机器学习，但在东北大学，我们做到了，因为它可以为毕业生提供更多的机会。”

当选择一个分析程序参加的项目包括:

• 体验式学习机会:该项目是否为你提供了充分的机会将所学的知识付诸实践真实的，动手的情况能帮助你提高技能的?
• 相关课程:由于数据分析是一个快速发展的领域，因此您所考虑的任何程序都必须能够跟上行业趋势，这一点非常重要。
• Industry-sourced教员:直接向在行业有经验的教师学习，为学生提供了有价值的学习机会网络的机会这对找工作很有帮助。向行业领导者学习还可以让学生接触到直接从现实经验中开发的前沿教学。

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