集中趨勢的度量
參加本集中趨勢測量課程，掌握解決數據科學問題的統計技術。學習不同的數學測量方法，如均值、模式、中值、離散度、範圍、偏差和變化。
你們在集中趨勢的度量學到了什麼?
關於這個免費證書課程
本課程旨在涵蓋數據科學的集中趨勢概念。本課程從幫助你理解統計學的重要性開始。然後繼續討論統計和數據類型等主題，然後詳細闡述集中趨勢和離散度度量。在後麵的部分，課程包括一個案例研究的措施集中傾向。在課程結束時，會有一個評估來評估你的收獲。免費完成課程並獲得證書。我們也可以參考附件的資料。
在這個自由的，自我節奏的，初學者指南的集中傾向的措施之後，你可以報名參加數據科學課程，帶著專業的研究生證書開始你的職業生涯，與全球數百萬有誌之士一起學習各種深入的概念!
課程大綱
本節通過幫助您理解不同類型的數據的圖形表示，向您介紹不同類型的數據。它還解釋了它的不同組成部分。
本節通過公式來描述標準偏差的求解方法。它解釋了通過導出的觀測向最精確解的相對趨勢。您還將學習使用Jupyter筆記本中的代碼來更好地理解這一點。在本節後麵的部分中，您還將學習如何圖形化地表示觀察結果、數據和元數據。
在本節開始時，您將了解統計的技術相關性及其重要性。稍後，您將了解大數據及其在當今不斷發展的技術中的重要性。
在本節中，您將學習差分統計和推論統計。它還理解如何以及為什麼在數據分析中使用它們。
本節首先用一個例子定義什麼是集中趨勢。然後，演講者在本節的後半部分解釋了集中趨勢的不同測量方法。
我們的課程指導老師
巴蘭尼·阿卡拉先生
數據科學家
Bharani在過去兩年裏一直在數據科學領域工作。他精通Python、R和Java等語言。他還在深度學習領域擁有專業知識，並與Keras和TensorFlow等深度學習框架合作過。過去兩年，他一直從事技術內容方麵的工作，並教授了許多關於數據科學的課程。
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常見問題
學習“集中趨勢測量”課程需要哪些先決條件?
《集中趨勢測量》是一門初級課程。在你開始學習這門課程之前，你必須做一些關於數據科學的功課，因為如果你沒有徹底理解它，這個主題的解釋是在相同的背景下理解的。
完成這個免費的集中趨勢測量證書課程需要多長時間?
這個免費的證書課程為期1.5小時。你可以學習集中趨勢的概念，並在你方便的時候工作來理解這個主題，因為課程是自定進度的。
我可以終身享受這個免費課程嗎?
是的，一旦你報名學習集中趨勢的測量，你將有終身機會獲得這個偉大的學習學院的免費課程。beplay2018官网您可以登錄並在空閑時學習。
在我完成集中趨勢測量之後，我的下一個學習選擇是什麼?
一旦你學習完統計學中的集中趨勢概念，你可以選擇一個數據科學碩士學位這將有助於你在這個領先領域的職業發展。
集中趨勢測度值得學習嗎?
是的，學習集中趨勢的概念是有益的。它被應用於許多領域，包括醫學。它預測一個數據集的正常值或平均值。它將整個數據集濃縮為一個在使用數據集池時可能有價值的代表值。
成功的故事
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集中趨勢的度量
統計學引入集中趨勢的度量。我們日常生活中幾乎所有的過程都要用到它。分析師必須有良好的統計學知識，因為這有助於他們做出與商業計劃相關的有效決策。數據科學通常取決於集中趨勢度量。如果你傾向於成為罰款數據科學家，你必須徹底了解所有集中趨勢的度量方法。集中趨勢被定義為收集到的數據集的描述性總結，其中單個值代表整個數據。當您需要將數據集合表示為單個值時，就需要使用集中趨勢度量。
例如,
這是一張記分卡，
Sr.No |
主題 |
標誌著 |
1 |
英語 |
92 |
2 |
數學 |
74 |
3. |
統計數據 |
80 |
4 |
數據科學 |
86 |
上麵例子的集中趨勢是:
92 + 74 + 80 + 864 = 83
因此，集中趨勢是83。
集中趨勢也被稱為中心度量。它對繪製頻率分布中的數據起著至關重要的作用。它表明了分布的一般形狀，並提供了一個關於數字如何分組的更好的想法。你可以使用幾種統計方法表示分布的中心。通過集中趨勢統計，您將看到數據的分布，涉及分散性或可變性。因此，鍾形曲線的寬度是讓您了解數據中離散量的來源。這個過程允許您確定數據的集中趨勢是強還是弱。因此,分散曲線的一般形狀在決定數據的集中趨勢方麵起著重要作用。
集中趨勢可以通過三種類型的序列來計算。
單個序列:它是由單個值組成的一係列數據。
離散序列:它是一係列數據，包括值和給定值的頻率。
連續級數:它是一係列連續有頻率的值。
集中趨勢度量主要有三種類型:
- 意思是:平均數是最常用的集中趨勢度量。它是項的和與項的個數之比。在數據科學方麵，對於沒有在區間內分組的未分組數據，這裏的算術平均值是總體數據中所有值的和除以總體數據中所有值的個數。對於分組數據，平均值是通過使用分布的中點和頻率的近似來計算的。
中位數:中位數將分布分為兩半，它也被稱為分布中第50百分位的值。中位數位置可以通過公式(N+1)/2找到，其中N是存在的數據數量。假設N為7，根據公式，中位數為4。假設N是6，那麼根據公式，中位數是4.5，這意味著中位數在4和5之間。中位數以這樣一種方式分布數據，即中位數的兩側有等量的數據，有時表示數據集的值，該值可以極高或極低。在處理非正常數據時，您會發現這個結果。
模式:模式是常用的集中趨勢度量。分布中的共同分數也對應於分布上的最高點。如果發現多個最高頻率，則該分布稱為多模態分布。例如，在分布22、44、66、44、88中，出現頻率最高的數字是44，這就成為你的數據的模態。在數據科學方麵，該模式將幫助您從整個人口數據集中識別頻繁出現的值。模式值並不總是必須出現在數據集的中心。假設沒有經常出現的值。它表示該特定數據集沒有模式。模式也可以是多模式，比如雙峰或三峰。模式通常被專家用作分析目的的唯一中心值。
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