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基础统计学在线课程

掌握数据分析的基本统计方法。学会使用统计方法和工具收集、分析和 Interpretation 数据。

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    U

    University of Colorado Boulder

    Foundations of Probability and Statistics

    您将获得的技能: Probability, Statistical Inference, Markov Model, Estimation, Statistical Methods, Probability & Statistics, Statistics, Probability Distribution, Data Literacy, Statistical Analysis, Sampling (Statistics), Bayesian Statistics, Applied Mathematics, Mathematical Modeling, Statistical Modeling, Data Science, Theoretical Computer Science, Data Analysis, Machine Learning Algorithms, Artificial Intelligence

    攻读学位

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    310 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Amsterdam

    基本统计数据

    您将获得的技能: 科学方法, 统计假设检验, 统计, 数据分析软件, 定量研究

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4592 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
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    S

    Stanford University

    统计入门

    您将获得的技能: 统计方法, 探索性数据分析, 数据分析, 回归分析, 统计建模, 统计推理, 抽样(统计), 统计, 统计假设检验, 概率分布, 描述性统计, 概率, 统计分析, 定量研究

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4206 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    M

    Meta

    统计基础

    您将获得的技能: 时间序列分析和预测, 统计方法, 数据分析, 电子表格软件, Tableau 软件, 数据建模, 回归分析, 统计推理, 抽样(统计), 统计, 分析, 统计建模, 营销分析, 描述性统计, 统计分析, 统计假设检验, 概率与统计, 贝叶斯统计

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    361 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Probability and Statistics

    您将获得的技能: Data Analysis, Statistical Analysis, Statistical Methods, Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Applied Mathematics, Data Visualization

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    R

    Rice University

    商业统计与分析

    您将获得的技能: 商业分析, 统计方法, 数据分析, 微软Excel, 电子表格软件, 统计推理, 回归分析, 数据展示, 制图, 统计建模, 统计, 统计假设检验, 概率分布, 样本量的确定, 描述性统计, 概率与统计, 统计分析, 透视表和图表, Excel 公式

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.3万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Colorado Boulder

    Statistics and Applied Data Analysis

    您将获得的技能: Statistical Hypothesis Testing, Descriptive Statistics, Statistical Visualization, Data Transformation, Data Cleansing, Statistical Analysis, Regression Analysis, Probability, Probability Distribution, Sampling (Statistics), Box Plots, Histogram, R Programming, Statistical Methods, Probability & Statistics, Scatter Plots, Microsoft Excel, Statistics, Data Import/Export, Data Analysis

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    40 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:预览
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    U

    University of Zurich

    概率直观入门

    您将获得的技能: 应用数学, 风险分析, 统计, 概率分布, 描述性统计, 金融, 概率, 概率与统计

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1874 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    适用于数据分析的 Excel 基础知识

    您将获得的技能: 数据清理, 数据整理, 数据操作, 数据科学, 信息隐私, 数据分析, 微软Excel, 电子表格软件, 数据导入/导出, 数据质量, 谷歌工作表, Excel 公式, 数据完整性, 透视表和图表

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
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    状态:免费试用
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    M

    Macquarie University

    Statistics and Data Analysis with Excel

    您将获得的技能: Interactive Data Visualization, Pivot Tables And Charts, Data Visualization, Data Presentation, Data-Driven Decision-Making, Microsoft Excel, Correlation Analysis, Forecasting, Regression Analysis, Excel Formulas, Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Descriptive Statistics, Data Analysis, Business Analytics, Statistical Inference, Box Plots, Statistical Analysis, Statistical Modeling, Statistical Visualization

    5
    评分, 5 星,最高 5 星
    ·
    25 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Pennsylvania

    定量建模基础

    您将获得的技能: 回归分析, 商业数学, 业务建模, 统计, 统计建模, 模拟和模拟软件, 概率分布, 数学建模, 概率, 马尔可夫模型, 预测, 风险管理, 金融建模, 工艺优化, 预测分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    9266 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
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    P

    Pearson

    Data Science Fundamentals Part 2: Unit 2

    您将获得的技能: A/B Testing, Sampling (Statistics), Statistical Inference, Estimation, Statistical Analysis, Analytics, Probability & Statistics, Data Analysis, Correlation Analysis, Descriptive Statistics

    初级 · 课程 · 1-4 周

基础统计学习者还可搜索

R 统计
应用统计
初级统计
统计项目
高级统计
统计
数据科学统计
用 R 进行统计
1234…384

总之,以下是 10 最受欢迎的 basic statistics 课程

  • Foundations of Probability and Statistics: University of Colorado Boulder
  • 基本统计数据: University of Amsterdam
  • 统计入门: Stanford University
  • 统计基础: Meta
  • Probability and Statistics: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • 商业统计与分析: Rice University
  • Statistics and Applied Data Analysis: University of Colorado Boulder
  • 概率直观入门: University of Zurich
  • 适用于数据分析的 Excel 基础知识: IBM
  • Statistics and Data Analysis with Excel: Macquarie University

关于 Basic Statistics 的常见问题

基础统计学是指用于分析和解释数字数据的基本原则和技术。 它包含一系列统计概念和方法,使个人能够收集、组织、描述数据并从中得出有意义的结论。

在基础统计学中,学习者通常会发现以下基本概念:

  1. 描述性统计:这包括使用平均值、中位数、模式、范围和标准差等指标总结和展示数据。 它可以帮助用户了解数据的特征和属性。

  2. 推断统计:这一统计学分支使用户能够根据样本得出结论或对群体进行推断。 我们使用假设检验、置信区间和 p 值等技术来支持这些结论。

  3. 概率论概率论是基础统计学的一个重要方面。 它量化了事件发生的可能性。 概率分布和概率法则等概念有助于用户理解不确定事件及其结果。

  4. 抽样技术:基础统计学》向学员介绍用于收集数据的不同抽样方法。 了解如何获得具有代表性的样本对于准确推断整个人口非常重要。

  5. 数据可视化:这包括创建数据图表,以提供洞察力并促进理解。 通常采用条形图、柱状图、散点图和饼图等技术来直观地展示数据。

通过学习基础统计学,个人将获得批判性评估数字信息、识别趋势、做出数据驱动决策和执行基本统计分析的必要技能。 这些技能广泛应用于商业、社会科学、医疗保健、金融等各个领域。 ‎

要学习基础统计学,您需要掌握以下技能:

  1. 对代数的理解:基础统计学经常涉及数学计算、公式和概念,这需要坚实的代数基础。 这包括熟练掌握变量、方程和函数。

  2. 数据分析:基础统计学涉及分析数据集并从中得出有意义的结论。 了解不同类型的数据(如数字或分类数据)、数据组织技术和数据汇总方法(包括中心倾向和离散度测量)非常重要。

  3. 概率论概率论是许多统计概念的基础。 了解概率原理,包括独立事件和从属事件、条件概率和期望值等概念,将有助于您理解统计分析。

  4. 统计概念:您需要掌握基本的统计概念,如假设检验、置信区间、相关性、回归分析和抽样技术。 这些概念将使您能够在统计背景下解释数据并从中得出结论。

  5. 统计软件:熟练掌握 R、Python 或 SPSS 等统计软件可以大大提高您处理数据、执行统计分析和可视化结果的能力。 熟悉至少一种统计软件包,以便进行计算和生成统计图形。

  6. 批判性思维和解决问题的技能:基础统计学涉及根据数据解释结果、得出结论和做出决策。 培养批判性思维能力,并能将统计概念应用到实际场景中,将有助于您成为一名更精通的统计人员。

  7. 交流和数据可视化:能够有效地交流统计结果至关重要。 学习如何通过图表、图形和表格直观地展示数据,清晰地传达想要传达的信息。

请记住,基础统计学的学习是一个反复的过程,因此练习是必不可少的。 通过实践经验和将这些技能应用于实际问题,您将打下坚实的统计学基础。 ‎

掌握了基础统计学技能,您就可以从事各种职业,包括

  1. 数据分析师:基本的统计技能对于解释和分析数据至关重要,这对于做出明智的业务决策以及识别趋势和模式至关重要。

  2. 市场调研分析员:基本的统计学知识有助于开展调查、收集数据和分析市场趋势,从而帮助公司就其产品或服务做出以数据为导向的决策。

  3. 金融分析师了解基本统计学》使金融分析师能够解读金融数据、进行风险评估并为投资目的做出预测。

  4. 质量控制分析员:基本统计技能对于识别和分析趋势、确保质量标准、保持一致性和改进流程至关重要。

  5. 流行病学家流行病学家利用基础统计学研究和分析疾病发病率和分布的模式和趋势,帮助确定风险因素和制定有效的公共卫生战略。

  6. 运筹分析员:基础统计学是进行分析、模拟和数学建模的基础,以优化各种流程和解决组织中的复杂问题。

  7. 数据科学家:基础统计学知识是数据科学的基础,使专业人员能够收集、清理和分析大型数据集,并为战略决策提取有意义的见解。

  8. 研究分析员:基础统计学技能对于分析研究数据、检测相关性以及在社会科学、市场研究和政策分析等不同领域得出结论非常有价值。

  9. 精算师精算师利用基础统计学评估保险和金融行业的风险和不确定性,分析数据以制定有效管理风险的策略。

  10. 业务顾问:基本的统计学能力可帮助业务顾问分析数据、识别趋势并提出可行的见解,从而提供战略指导并推动业务增长。

请记住,基础统计学技能可以为各种职业打下坚实的基础,而且可以通过高级课程或认证进一步发展和专业化。 ‎

基础统计学是一门基础学科,可以使众多人受益。 不过,它尤其适合以下人群:

  1. 攻读数学、统计学、经济学或任何其他涉及数据分析领域学位的学生:基础统计学为理解和解释数据打下了坚实的基础,这在这些学科中至关重要。

  2. 金融、市场研究、数据科学等领域的专业人士,或任何需要分析和解释数据的工作:基础统计学使个人掌握必要的技能,以便根据数据做出明智的决策、识别趋势并得出有意义的结论。

  3. 研究人员和学者:基础统计学对社会科学、自然科学和医疗保健等各个领域的研究、实验设计和数据分析至关重要。

  4. 商业专业人士和企业家:了解基本统计学》使个人能够做出数据驱动型决策、识别模式并深入了解客户行为、市场趋势和业务绩效。

  5. 任何对个人发展和提高分析能力感兴趣的人:基础统计学》为批判性思维、解决问题以及在日常生活中做出明智决策提供了宝贵的工具包。

总之,《基础统计学》对不同的人都有帮助,无论他们的背景或职业抱负如何。 它使个人能够浏览和解读当今数字时代的大量数据。 ‎

以下是一些与基础统计学相关的主题,供您学习:

  1. 描述性统计:了解中心倾向度量(平均值、中位数、模式)、变异度量(标准差、方差)以及数据的图形表示。

  2. 概率了解概率论的基本原理,包括样本空间、事件、概率分布和条件概率等概念。

  3. 统计推断:探索假设检验、置信区间的概念,了解样本数据在推断群体中的作用。

  4. 回归分析:研究线性回归模型,以了解变量之间的关系、估计参数并做出预测。

  5. 实验设计:了解各种实验设计技术,如随机对照试验,以分析干预或治疗的有效性。

  6. 数据可视化:掌握通过图表、图形和其他可视化表现形式直观呈现数据的技能,以有效传达统计结果。

  7. 统计软件:亲身体验使用 R 或 Python 等统计软件分析和处理数据、执行统计测试和创建可视化效果。

  8. 统计建模:深入学习方差分析、逻辑回归、时间序列分析等高级统计模型,探索变量之间的关系。

  9. 多元统计:了解分析多变量数据的技术,包括因子分析、主成分分析和聚类分析。

  10. 统计伦理:探讨统计分析中的伦理问题,包括隐私、偏见和负责任地使用数据。

请记住,这只是一个起点,在基础统计领域还有更多的主题值得探索。 ‎

在线基础统计学课程提供了一种方便灵活的方式来增强您的知识或学习新知识 基础统计学是指用于分析和解释数字数据的基本原则和技术。 它包含一系列统计概念和方法,使个人能够收集、组织、描述数据并从中得出有意义的结论。

在基础统计学中,学习者通常会发现以下基本概念:

  1. 描述性统计:这包括使用平均值、中位数、模式、范围和标准差等指标总结和展示数据。 它可以帮助用户了解数据的特征和属性。

  2. 推断统计:这一统计学分支使用户能够根据样本得出结论或对群体进行推断。 我们使用假设检验、置信区间和 p 值等技术来支持这些结论。

  3. 概率论概率论是基础统计学的一个重要方面。 它量化了事件发生的可能性。 概率分布和概率法则等概念有助于用户理解不确定事件及其结果。

  4. 抽样技术:基础统计学》向学员介绍用于收集数据的不同抽样方法。 了解如何获得具有代表性的样本对于准确推断整个人口非常重要。

  5. 数据可视化:这包括创建数据图表,以提供洞察力并促进理解。 通常采用条形图、柱状图、散点图和饼图等技术来直观地展示数据。

通过学习基础统计学,个人将获得批判性评估数字信息、识别趋势、做出数据驱动决策和执行基本统计分析的必要技能。 这些技能广泛应用于商业、社会科学、医疗保健、金融等各个领域。 技能由顶尖大学和行业领导者提供的基础统计学课程种类繁多,适合不同技能水平的学员选择。 ‎

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此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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