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R语言与高级医学统计学,医学方,leopardliu,一篇优秀的科研论文，离不开对原始数据的深刻剖析和探索。如今的数据，无论是临床上的疾病数据，抑或是患者的基因数据，可以说是海量的，如何从海量的数据中提取有价值的信息，这是一个值得研究的问题。也正是基于这种考量，统计学在今天迎来了又一次的蓬勃发展。而医学统计学作为统计学中不可分割的一部分，在我们的医学科研中的地位越来越重要。
“医学方”在前期已经推出了两套关于R语言的视频教程，其一是关于R语言入门与数据清洗的，其二是关于R语言数据可视化的，中间似乎还缺点什么。所以，在经过精心筹备之后，“医学方”推出了《R语言与高级医学统计方法》系列教程，使R语言教程成为了一个完整的系统。
在本期的视频系列教程中，将主要关注于统计方法的基本原理及其在R语言中的实现。所涉及的统计方法，从线性回归到广义估计方程，无论是简单还是复杂，可以说都是衍生于医学科研中经常会碰到的一些问题。
学习了本门课程之后，您不仅可以了解这些看似高大上的统计学方法到底是怎么回事，本教程将对这些统计方法进行原理的讲解；更重要的是，你知道何时去使用它，知道如何在R语言中实现其统计分析。从此，统计方法问题不再成为你医学科研道路上的绊脚石。
适用人群：临床医学科研工作者，其他医学相关科研人员，以及所有R语言和统计爱好者R语言在统计学教学中的探讨--《科技展望》2016年07期
R语言在统计学教学中的探讨
【摘要】：在计算机科学和大数据的背景下,统计学作为我国高等教育新的一级学科,在近几年有了跨越式的发展。而R语言作为统计软件,也越来越受到学术界和企业界的高度关注和认可。以R语言作为统计分析软件,围绕统计学的教学过程,本文主要探讨了统计软件R的教学优势、教学改革和教学评价方法三个方面,经过教学实践,学生对软件教学的满意度最高。
【作者单位】：
【基金】：
【分类号】：G642.4;C8-4
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学习R大概有两年的时间了，自己收集了很多关于学习R的网络资料和书籍，今天拿出来和大家分享 下面是关于初学者学习R的资源China R school: 目前找到的唯一的中文R学习网站，该网站主要通过案例的形式提供可查询的R代码。如果记不住代码，该网站非常方便。
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Computing for DataAnalysis：大约四周的视频课程。 Introduction to R for Data Mining: R进行数据挖掘方面的材料，包括一些ppt和视频资料Rstudio: R语言的集成操作环境，强烈建议安装。Rstudio会让你的工作效率指数提高。
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谢谢楼主的分享，请问楼主一般学会R要多久啊？（假如每天两个小时的学习）
不用客气，大家一起学习！
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统计学：基于Excel和R语言编辑推荐适读人群 ：本书可以作为理工科、经济、管理、人文社会科学等专业的统计学教材或参考书，也适合市场调查与营销、数据分析、金融、医学等企业的相关人员阅读和参考。
　　深入浅出，注重统计学基本思想的讲述。　　通过案例来驱动统计学思想与方法的学习和应用。　　结合统计软件，实现统计方法的应用。　　编写了大量的R语言函数，并制作了相应的R程序包statsup。内容简介　　本书以Excel和R语言为计算工具，阐述统计学基础理论与方法。全书共分为8章，其中第1章为概述，是全书的基础，主要介绍统计学中的一些基本概念、数据的搜集方式及R语言的基本操作；第2章和第3章介绍描述统计，阐述如何整理和显示数据，以及如何描述现象的基本数量特征；第4章和第5章介绍推断统计，研究抽样推断中参数估计和假设检验两大基本问题；第6章和第7章介绍方差分析和回归分析，这是实际工作中应用最为广泛的两类统计模型，也是很多复杂统计模型的基础；第8章介绍时间序列数据的分析与预测问题，研究如何挖掘历史数据的信息，合理地应用各种预测模型，实现对现象的预测。本书各章均从实际问题入手，在不失严谨性的前提下，尽量淡化统计方法本身的数学推导，注重统计学思想的阐述及以Excel和R语言为计算工具的应用过程。
作者简介汪朋，西藏民族大学统计教研室主任，主要从事统计计算、统计决策、计量经济学和民族经济统计的研究，先后主持和参加国家社会科学基金项目、教育部人文社科学基金项目、国家民委基金项目、西藏哲学社会科学基金项目等23余项，主持和参与省部级科研创新团队建设两个，发表学术论文20余篇，独立完成学术专著1部，参与完成学术专著3部，主编教材3部。
目录第1章 统计学概述案例导入：有关文学著作的统计推断1．1
统计学及相关概念1．1．1 什么是统计学1．1．2 统计学中的一些基本概念1．2
统计数据的搜集1．2．1 统计数据的来源1．2．2 统计调查1．2．3 统计实验1．2．4 统计数据的误差1．3
常用统计软件介绍1．4
R语言基本操作简介1．4．1 R语言基本知识概述1．4．2 R语言中的向量与矩阵1．4．3 列表、数据框与因子1．4．4 R语言程序设计1．4．5 编写函数第2章 统计数据的整理与显示案例导入：如何整理和显示数据2．1
统计数据的整理2．1．1 统计数据的预处理2．1．2 统计分组2．1．3 次数分布数列2．1．4 累计次数分布2．2 统计表2．2．1 统计表的定义和结构2．2．2 统计表的分类2．2．3 编制统计表应注意的问题2．3
统计图2．3．1 反映数据分布的图示2．3．2 反映现象依存关系的图形2．3．3 反映现象变化趋势的图形2．3．4 R语言绘图基本知识补充2．4
案例分析――灯泡使用寿命数据的整理与显示第3章 统计数据的描述性分析案例导入：今天，你被平均了吗3．1
集中趋势的描述3．1．1数值平均数3．1．2 位置平均数3．1．3 算术平均数、众数和中位数的关系3．2
离散程度的描述3．2．1 极差与四分位差3．2．2 平均差3．2．3 方差和标准差3．2．4 离散系数3．3
数据分布形状的描述3．3．1 分布偏态的描述3．3．2 分布峰态的描述3．4
应用Excel计算描述性统计指标3．4．1 利用统计函数计算描述统计量3．4．2 用【数据分析】工具计算描述统计量3．5
应用R语言计算描述性统计指标3．5．1 算术平均数的计算3．5．2 调和平均数的计算3．5．3 几何平均数的计算3．5．4 众数的计算3．5．5 中位数的计算3．5．6 方差和标准差的计算3．5．7 偏态系数和峰态系数的计算3．5．8 计算描述统计指标的综合函数3．6
案例分析第4章 抽样分布与参数估计案例导入：大学生消费调查：一个月花费多少4．1
抽样分布4．1．1几种常用的抽样分布4．1．2 样本均值的抽样分布4．1．3 样本比例的抽样分布4．1．4 样本方差的抽样分布4．1．5 与抽样分布有关的Excel和R函数4．2
点估计及其评价标准4．2．1 点估计的方法4．2．2 点估计的评价标准4．3
区间估计4．3．1 区间估计的含义4．3．2 单个总体参数的区间估计4．3．3 两个总体参数的区间估计第5章 假设检验案例导入：男女婚嫁的假设检验5．1
假设检验的一般问题5．1．1 假设检验的基本思想与过程5．1．2 双侧检验和单侧检验5．1．3 假设检验的两类错误5．1．4 假设检验的 值5．2
正态总体参数的假设检验5．2．1 单个正态总体参数的假设检验5．2．2 两个正态总体参数的假设检验5．3
总体比例的假设检验5．3．1 单个总体比例的检验5．3．2 两个总体比例的检验5．4
非参数检验5．4．1 卡方检验5．4．2 Kolmogorov-Smirnov检验5．4．3 正态性检验5．4．4 符号检验5．4．5 Wilcoxon符号秩检验第6章 方差分析案例导入：如何检验安眠药的疗效6．1
单因素方差分析6．1．1 方差分析的基本假定6．1．2 单因素方差分析的基本原理6．1．3 单因素方差分析表的计算6．1．4 多重比较6．1．5 方差齐性检验6．2
双因素方差分析6．2．1 无交互作用的双因素方差分析6．2．2 有交互作用的双因素方差分析6．3
案例分析6．3．1 问题的提出6．3．2 数据的适用性检验6．3．3 方差分析6．3．4 结论第7章 相关分析与回归分析案例导入：花粉量对防晒霜的销量有影响吗7．1
相关分析7．1．1 变量之间的关系7．1．2 相关分析与回归分析7．1．3 相关系数及其检验7．1．4 等级相关关系7．2
一元线性回归7．2．1 一元线性回归模型7．2．2 参数的最小二乘估计7．2．3 一元线性回归模型的评价与检验7．2．4 一元线性回归的预测7．3
多元线性回归7．3．1 多元线性回归模型7．3．2 参数的最小二乘估计7．3．3 多元线性回归模型的拟合优度7．3．4 多元线性回归模型的显著性检验7．3．5 多元线性回归模型的预测7．3．6 线性回归分析的几个常用R函数介绍7．4
线性回归模型的诊断7．4．1 方差齐性的检验7．4．2 序列相关性的检验7．4．3 多重共线性的检验7．4．4 正态性检验7．4．5 线性回归案例分析7．5
非线性回归7．5．1 可线性化模型7．5．2 不可线性化模型第8章 时间序列分析与预测案例导入：如何预测产品的销售量8．1
时间序列概述8．1．1 时间序列的概念8．1．2 时间序列的因素分解8．2
时间序列的描述性分析8．2．1 图形分析8．2．2 水平分析8．2．3 速度分析8．2．4 速度分析应注意的问题8．3
时间序列预测的一般问题8．4
平稳时间序列的预测8．4．1 移动平均法8．4．2 指数平滑法8．5
趋势型时间序列的预测8．5．1 考虑趋势的平滑法8．5．2 趋势外推法8．6
复合型时间序列的预测8．6．1 季节性回归预测法8．6．2 分解预测法8．6．3 温特线性与季节指数平滑预测法8．6．4 案例分析附录A 常用统计表附录B 书中用到的R程序包及函数
前言/序言　　前言　　在大数据时代的今天，数据信息呈几何级数迅猛增长，各类数据的采集、处理、辨识和分析已经成为各行各业日常工作的重要内容，作为数据处理和技术分析的统计方法越来越广泛地应用于科学研究、生产管理、经济分析和经营决策的各个方面。因此，对于任何人而言，学习一些统计学知识，掌握基本的统计学思想、方法和统计分析工具，都是十分重要和必要的。　　然而，多数人认为统计学是一门难学的课程，这是因为：一方面是读者往往将注意力放在了公式和数据的计算过程上，而忽略了对统计学方法的基本思想和原理的理解，这使得读者往往事倍功半，即花了大量的时间，却难以掌握统计学的精髓；另一方面，统计学中涉及的数据量往往较大，计算较为复杂，如果不结合统计软件来学习，很难实现所学的统计学方法，也无法将统计用到实处。为了克服这些困难，我们组织撰写了本书。与其他一些传统的统计学书籍相比，本书具有以下几个特点。　　（1）本书定位于统计学基础，注重统计学基本思想的讲述，淡化统计方法本身的数学背景，写作的过程中尽量避免复杂的数学推导，具有高中文化水平的读者就可以读懂。　　（2）通过案例来驱动统计学思想与方法的学习和应用。首先，本书各章开头都安排了“案例导入”，通过社会生活中的各种实例和热点问题引导读者思考，激发读者学习的兴趣，做到了学习内容的具体化、目标化，便于读者把握学习的总方向；其次，对于每一种统计学方法，都是通过具体的实例来介绍其操作过程的，这使得读者能在应用的过程中进行学习，避免了学习的枯燥性和抽象性，便于读者更好地掌握统计学的方法和思想；同时，在大部分章节，还安排了一些综合案例，这些综合案例与实际工作和生活更为接近，其分析需要应用多个有联系的统计学知识和方法，因此，通过对这些案例的介绍和分析，读者可以了解统计学的科学性和严谨性，将所学的知识应用到实处。　　（3）结合统计软件，实现统计方法的应用。现代统计涉及大量的计算，不借助于统计软件，是很难完成数据的整理和分析的。与此同时，统计软件的学习也必须结合统计学理论，抛开统计学思想而一味地学习软件，是难以学会的。为此，本书结合Excel和R语言来实现统计学方法的应用，而之所以选择Excel和R语言，一方面是因为所有的统计软件分为界面菜单式和语言编程型两类，而Excel和R语言分别是这两类软件中的典型代表。另一方面，Excel是目前应用最为广泛的数据表格软件，群众基础很好，结合Excel来学习统计学，容易被非专业的读者所接受，同时在学习了Excel的统计操作之后，再学习其他更专业的界面菜单式软件（如SPSS）就变得非常容易了；而R语言是一款免费、开源的专业统计软件，其编程简单，功能十分全面和强大，这使得多数人不费任何代价就能进行专业的统计数据分析，正因如此，R语言已成为国内外最为流行的统计软件和语言，然而国内介绍R语言的书籍大多起点高，需要具备一定的统计学基础，为此，本书从最基础的统计学内容开始，循序渐进，来介绍R语言的操作，这样既便于没有任何基础的读者入门，也便于具备一定统计学基础的人员进一步学习和参考。　　（4）为了更方便读者的学习和应用，本书编写了大量的R语言函数，并制作了相应的R程序包statsup。这为读者（尤其是非专业的读者）提供了极大的便利，使其在现有R函数的基础上，结合本书自编的R函数，能够轻松地应用本书介绍的统计学方法，实现若干统计问题的“秒杀”。与此同时，在书中我们也公布了所有实例及自编函数的源代码，这为读者剖析统计学思想，学会统计编程，进而实现统计学方法的灵活运用提供一定的帮助。　　本书可以作为理工科、经济、管理、人文社会科学等专业的统计学教材或参考书，也适合市场调查与营销、数据分析、金融、医学等企业的相关人员阅读和参考。　　本书的撰写工作主要由汪朋同志负责。具体分工如下：汪朋负责全书大纲的设计、各章导入案例和应用案例的选取与撰写，并负责第1章的第1、3、4节，第2章，第3章，第4章，第7章的第4、5节和第8章的第3、4节的撰写；苏婕负责第1章的第2节和第8章的第1、2节的撰写；侯淑静负责第6章和第7章的第1、2、3节的撰写；陶青负责第5章的撰写。最后，汪朋对全书进行了最后的修改、总纂和技术处理，并制作了R程序包——statasup。　　在本书的撰写过程中，我们阅读、参考和采纳了所列参考文献中一些著作的部分观点、思想、方法和好的例题与习题，在此向这些著作的作者表示诚挚的谢意。　　本书是西藏教育厅“西藏特色经济发展与产业转型研究创新团队”项目和西藏民族大学“统计学专业实践教学模式创新研究”项目的阶段性成果，本书的出版得到了“西藏特色经济发展与产业转型研究创新团队”项目的经费支持，在此表示感谢。本书的出版也得到了电子工业出版社的大力支持和帮助，特别是出版社的黄爱萍老师为本书的组稿、编辑做了大量的工作，在此一并表示衷心的感谢！　　最后，由于作者水平有限，加之时间紧迫，书中不妥甚至错误之处在所难免，恳请广大读者和同行批评指正。　　汪朋　　日
第1章 统计学概述案例导入：有关文学著作的统计推断1．1
统计学及相关概念1．1．1 什么是统计学1．1．2 统计学中的一些基本概念1．2
统计数据的搜集1．2．1 统计数据的来源1．2．2 统计调查1．2．3 统计实验1．2．4 统计数据的误差1．3
常用统计软件介绍1．4
R语言基本操作简介1．4．1 R语言基本知识概述1．4．2 R语言中的向量与矩阵1．4．3 列表、数据框与因子1．4．4 R语言程序设计1．4．5 编写函数第2章 统计数据的整理与显示案例导入：如何整理和显示数据2．1
统计数据的整理2．1．1 统计数据的预处理2．1．2 统计分组2．1．3 次数分布数列2．1．4 累计次数分布2．2 统计表2．2．1 统计表的定义和结构2．2．2 统计表的分类2．2．3 编制统计表应注意的问题2．3
统计图2．3．1 反映数据分布的图示2．3．2 反映现象依存关系的图形2．3．3 反映现象变化趋势的图形2．3．4 R语言绘图基本知识补充2．4
案例分析――灯泡使用寿命数据的整理与显示第3章 统计数据的描述性分析案例导入：今天，你被平均了吗3．1
集中趋势的描述3．1．1数值平均数3．1．2 位置平均数3．1．3 算术平均数、众数和中位数的关系3．2
离散程度的描述3．2．1 极差与四分位差3．2．2 平均差3．2．3 方差和标准差3．2．4 离散系数3．3
数据分布形状的描述3．3．1 分布偏态的描述3．3．2 分布峰态的描述3．4
应用Excel计算描述性统计指标3．4．1 利用统计函数计算描述统计量3．4．2 用【数据分析】工具计算描述统计量3．5
应用R语言计算描述性统计指标3．5．1 算术平均数的计算3．5．2 调和平均数的计算3．5．3 几何平均数的计算3．5．4 众数的计算3．5．5 中位数的计算3．5．6 方差和标准差的计算3．5．7 偏态系数和峰态系数的计算3．5．8 计算描述统计指标的综合函数3．6
案例分析第4章 抽样分布与参数估计案例导入：大学生消费调查：一个月花费多少4．1
抽样分布4．1．1几种常用的抽样分布4．1．2 样本均值的抽样分布4．1．3 样本比例的抽样分布4．1．4 样本方差的抽样分布4．1．5 与抽样分布有关的Excel和R函数4．2
点估计及其评价标准4．2．1 点估计的方法4．2．2 点估计的评价标准4．3
区间估计4．3．1 区间估计的含义4．3．2 单个总体参数的区间估计4．3．3 两个总体参数的区间估计第5章 假设检验案例导入：男女婚嫁的假设检验5．1
假设检验的一般问题5．1．1 假设检验的基本思想与过程5．1．2 双侧检验和单侧检验5．1．3 假设检验的两类错误5．1．4 假设检验的 值5．2
正态总体参数的假设检验5．2．1 单个正态总体参数的假设检验5．2．2 两个正态总体参数的假设检验5．3
总体比例的假设检验5．3．1 单个总体比例的检验5．3．2 两个总体比例的检验5．4
非参数检验5．4．1 卡方检验5．4．2 Kolmogorov-Smirnov检验5．4．3 正态性检验5．4．4 符号检验5．4．5 Wilcoxon符号秩检验第6章 方差分析案例导入：如何检验安眠药的疗效6．1
单因素方差分析6．1．1 方差分析的基本假定6．1．2 单因素方差分析的基本原理6．1．3 单因素方差分析表的计算6．1．4 多重比较6．1．5 方差齐性检验6．2
双因素方差分析6．2．1 无交互作用的双因素方差分析6．2．2 有交互作用的双因素方差分析6．3
案例分析6．3．1 问题的提出6．3．2 数据的适用性检验6．3．3 方差分析6．3．4 结论第7章 相关分析与回归分析案例导入：花粉量对防晒霜的销量有影响吗7．1
相关分析7．1．1 变量之间的关系7．1．2 相关分析与回归分析7．1．3 相关系数及其检验7．1．4 等级相关关系7．2
一元线性回归7．2．1 一元线性回归模型7．2．2 参数的最小二乘估计7．2．3 一元线性回归模型的评价与检验7．2．4 一元线性回归的预测7．3
多元线性回归7．3．1 多元线性回归模型7．3．2 参数的最小二乘估计7．3．3 多元线性回归模型的拟合优度7．3．4 多元线性回归模型的显著性检验7．3．5 多元线性回归模型的预测7．3．6 线性回归分析的几个常用R函数介绍7．4
线性回归模型的诊断7．4．1 方差齐性的检验7．4．2 序列相关性的检验7．4．3 多重共线性的检验7．4．4 正态性检验7．4．5 线性回归案例分析7．5
非线性回归7．5．1 可线性化模型7．5．2 不可线性化模型第8章 时间序列分析与预测案例导入：如何预测产品的销售量8．1
时间序列概述8．1．1 时间序列的概念8．1．2 时间序列的因素分解8．2
时间序列的描述性分析8．2．1 图形分析8．2．2 水平分析8．2．3 速度分析8．2．4 速度分析应注意的问题8．3
时间序列预测的一般问题8．4
平稳时间序列的预测8．4．1 移动平均法8．4．2 指数平滑法8．5
趋势型时间序列的预测8．5．1 考虑趋势的平滑法8．5．2 趋势外推法8．6
复合型时间序列的预测8．6．1 季节性回归预测法8．6．2 分解预测法8．6．3 温特线性与季节指数平滑预测法8．6．4 案例分析附录A 常用统计表附录B 书中用到的R程序包及函数R学习笔记系列—R语言与数据分析之数据时代篇R学习笔记系列—R语言与数据分析之数据时代篇爱编程爱统计百家号引言 R语言与数据时代0.1 数据时代我们已经进入了全新的数据时代，大数据、云计算、物联网、机器学习、人工智能等等一系列技术纷至沓来，数据的管理和应用已经渗透到每一个行业和业务领域，成为当今以及未来商业运作的基础资产。对于海量数据的挖掘预示着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来，数据将成为决策的关键因素。可以说，只有掌握数据并善于运用数据的人，才会在竞争日益激烈的环境中寻得先机。对于数据时代，已经很多学者商业领袖做了深刻的阐述。未来简史作者：“数据将取代土地成为最重要的资源”。阿里巴巴董事局主席马云：“我们认为，数据将在未来变得对人们的生活非常重要。明天，一切事物都将通过物联网与网络相连”。谷歌母公司Alphabet的执行董事长埃里克-施密特：“我认为，对数据分析的基本理解对下一代年轻人来说非常重要，这就是你们要进入的世界”。哈佛商业评论：“数据科学家是二十一世纪最性感的工作”。......所有这些，都强调了数据的极端重要性。所以，如果你对数据分析的世界感兴趣，那么不要再犹豫，立即行动起来，为自赢得未来。0.2 数据分析师的分类数据科学是一个内涵十分丰富的科学，数据分析领域包含着许多问题，因而数据科学家也有很多不同的分工。如果从工作的性质来看，大致有四类。数据工程师：更多地关注数据分析的软硬件基础设施，比如数据仓库、海量数据分布式处理框架、数据集成等，能够熟练编写管理和操作数据的代码，一般是具有IT背景的工程师。数据科学家：通常来自学术界，具有扎实的数学、统计学背景和极强的知识扩展能力，在新算法的研究，以及一些开创新的工作中至关重要，是整个数据科学发展的重要驱动力。数据分析师： 有较为深厚的统计学背景，同时也熟练掌握大数据、机器学习以及编程，能够为指定的任务制定科学的数据分析方案，从大量的数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供支撑。数据营销师：营销推广数据分析产品和服务的人，一般来说本身就具备丰富的数据从业经历，擅长于专业人士打交道，并将数据分析方案转化为现实收入。当然，以上分类只是一个参考，并不绝对。本系列教程的目的是通过循序渐进的学习，让读者熟练掌握成为一名数据分师所需要的知识和技能。如果你励志成为一名具备深厚IT技能的数据工程师、或者理论背景深厚的前沿算法研究者，那么本书并不适合你。0.3 数据分析师应该具备的特质要在任何一个领域取得成功，变得卓越，都必须具备一些基本的特质或者品格，否则就算勉强从事这个行业，也很难从平庸变得卓越。当然，需要具备什么样的素质，不同的人有不同的看法，并没有一个标准答案。但有一些特质是共同的。首先，足够热爱。想要探究数据背后的规律，想要了解事物之间的关联，想要预测事物未来的发展轨迹。只有这样，你才能怡然自得心情愉悦地工作，在普通人感到枯燥无趣的一大堆数据中找到乐趣，而乐趣或者兴趣所带来的愉悦感是做好任何事情的基本前提和根本动力。正如那句话所说：“世界上所有的坚持，都源自内心真正的热爱”。其次，坚韧不拔。数据分析的世界广袤辽阔，需要掌握很多的知识和技能，需要付出大量的精力学习和掌握，在这个过程中，可能常常感到沮丧、失望、难以坚持。那么，当你心情低落时，请不要放弃，回想最初要成为数据分析师的初衷，继续前行。正所谓不忘初心、方得始终，坚持会让你体会到类似禅宗“顿悟”，以及诗词中“柳暗花明又一村”、“众里寻她千百度，蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处”的人生体验。第三，保持专注。数据分析的知识和技能是通用的，但应用的领域是具体的。除非你立志成为一名数据科学家，研究基础理论，否则建议专注于具体的领域，成为行业专家，不要经常变换自己的研究领域。之所以这样，是因为人的精力是有限的，只有长时间专注某一领域，才能在该行业价值链中占据高位，成为高端工作者，获得远超一般人员的超额回报。当然，扎实的基础知识是必备的，在需要的时候，你也能够比较自如的切换到另一行业。第四，混合思维。数据分析必须具备两种可能有一定冲突的思维方式，一是数学的思维方式，习惯用数学的、逻辑的方式观察、描述和思考事物，；另一种是直觉的、艺术的思维。我们对世界的认识是不完备的，有些现象和关联很难用数学直观的表述出来。目前很热的深度学习，其实也只能做出在一定领域适用的弱人工智能，局限性非常大，且很容易被欺骗。很多时候，数据分析的结果取决于算法的选择和优化，取决于数据分析师的经验和直觉，而这种直觉和经验，或者说复杂度到一定程度后必须引入的宏观思维，更类似一种艺术。0.4 本书的学习路径作者看过很多介绍大数据分析、数据挖掘、机器学习的书籍或者文章，很多都强调了大数据分析与传统统计学的区别，比如不再突出小样本下的推断问题，不再追求因果关系而是承认混杂性，不再追求精确性而是过程黑箱化等等。因此，在学习方法上，这些书籍都直接从数据挖掘、机器学习的各种算法开始，告诉大家怎么打开软件，输入哪个函数，调整哪些参数，然后会输出什么结果，做出某个结论。看多了这样速成的教材，你初期会很有成就感，因为觉得数据分析不过如此，很快就掌握了相关技能。但是，随着应用的逐渐深入你会发现，好像除了知道那几个算法怎么调用，你很难对数据的性质有更加深入和直观的认识，或者离开了样例数据库，就很难得出有效的结论，做出有用的决策。作者始终认为，要想精通任何一门技术或者学问，成为行业专家，都需要从最基础的知识开始，反复学习和练习，别无捷径。具体到数据分析领域，作者认为数据科学家不过是统计学家的一个比较时髦的叫法，所有的数据技术，包括炙手可热的机器学习，都是统计学和计算机科学交叉发展的结果，扎实的数学和统计学基础永远是数据分析师必须具备h和熟练掌握的知识。可以说，关于数据的学问，全部的基础都源于数学和统计学，数学和统计学对于数据性质的研究、对于误差行为的假定和分析、对于数据质量的判断、对于模型建立的指导原则等等，是一切数据分析的基础。只有通过循序渐进的学习，逐步熟练掌握数学和统计学基本原理和技能，才能在数据分析领域走的更远。本系列教程首先从统计学基础知识开始学习，然后逐步过度到各种数据挖掘算法，再到机器学习和深度学习，中间会穿插介绍各种背景知识，包括一些数学知识和编程思想，最大程度地让读者夯实基础、拓宽视野，熟练掌握数据分析师所需具备的各种知识。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。爱编程爱统计百家号最近更新：简介:喜欢闲适的生活，懂一点编程，懂一点统计。作者最新文章相关文章}