数据分析之统计学速查表（上）

数据人学习平台新功能上线

作者简介：Claire，小红书用户和“数据人创作者联盟”成员，拥有美国德克萨斯大学奥斯汀分校商学院硕士学位，是一名消费者数据平台的数据分析师，也是美剧爱好者和美食家。

统计学在数据分析中的重要性

统计学是数据分析和机器学习算法的基础，包含描述性统计和推断性统计两大类。描述性统计涉及平均值、众数、中位数、标准差等概念，而推断性统计则通过样本来推断总体的结论，例如假设检验。

统计学基础知识点

介绍了平均值、众数、中位数的定义和计算方法，强调了平均数可能存在的局限性并提出了标准差的重要性。同时解释了Z-score、经验法则以及概率、排列和组合的相关概念，并通过实例演示了如何应用这些统计概念。

概率与统计

讨论了概率的定义，排列与组合的应用，以及贝叶斯定理在实际问题中的应用。还介绍了二项分布的概念以及如何计算特定事件的概率。

样本与总体的关系

解释了样本比例和样本均值的概念，介绍了中心极限定理以及如何使用样本数据推断总体比例。此外，探讨了置信区间的定义和计算方法，并通过案例说明了如何进行假设检验。

文章最后预告了未来将讨论不同种群和样本之间差异的显著性测试，包括使用z-test、t-test和f-test的情况，并鼓励读者关注作者的小红书账号和推荐阅读相关书籍。

这个摘要基于原文内容和结构进行了简洁的概括，并按照原文的结构分段呈现。作者的介绍、统计学的重要性、基础知识点、概率与统计的关系、样本与总体的关系以及未来的讨论主题都被包含在内。