Сбор и анализ данных в Python
Skip to content. You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. You switched accounts on another tab or window.
Теория вероятности и статистика являются фундаментальными дисциплинами для анализа данных. Они помогают понять и интерпретировать данные, делать прогнозы и принимать обоснованные решения. В этой статье мы рассмотрим основные понятия, теоремы и методы, которые помогут вам начать изучение этих важных областей. Понимание этих дисциплин является ключевым для успешного анализа данных, поскольку они предоставляют инструменты для работы с неопределенностью и вариативностью, которые неизбежно присутствуют в реальных данных.
Интуитивно кажется, что да, но неплохо бы собрать данные и проверить это предположение. В этом параграфе мы расскажем, какие инструменты существуют для оценки данных, что есть «много», «мало», «нормально» и почему всё относительно. Как вы уже поняли, статистика любит точность и вопросы. Поэтому вместо «что есть мало? Эти три вопроса сводятся к одному понятию — распределению наблюдений относительно друг друга. Предположим, нас попросили исследовать зарплату сотрудников в небольшой компании.
