介绍这10个分析方法数据统计分析方法有哪些？ _数据统计分析方法

本文站在统计学家的角度对数据科学常用的一些技术方法进行总结，帮助读者建立直观印象。内容对应的R代码可以在作者的GitHub上找到。
无论你在数据科学中是何种立场，你都无法忽视数据的重要性，数据科学家的职责就是分析、组织和应用这些数据。
著名求职网站Glassdoor根据庞大的就业数据和员工反馈信息，将数据科学家排名为美国最佳的25个工作之首。虽然名头不小，但毫无疑问，数据科学家所做的具体工作是不断发展变化的。随着机器学习等技术越来越普及，像深度学习这样的新兴领域在研究人员、工程师以及聘用他们的公司中成为新宠，数据科学家们将继续在创新浪潮和技术进步中崭露头角。
尽管具有强大的编程能力很重要，但数据科学家不需要都是软件工程师（实际上会用Python你就可以上路了）。数据科学家处于编程、统计学和批判性思维的交叉区域。正如Josh Wills所说：“数据科学家是这样一种人，他比任何程序员都更懂统计，并且他比任何统计学家都更懂编程” 。
我认识很多想转行数据科学家的软件工程师，他们盲目地使用TensorFlow或者Apache Spark等机器学习框架去处理数据，却没有深入理解背后的统计理论。因此本文要谈一谈统计学习(statistical learning) ，它是源于统计学和泛函分析的一个机器学习理论框架。
为什么要学习统计学习？
首先，为了知道如何以及何时使用各种分析方法，理解各种分析方法背后的思想很重要。要想掌握更精巧复杂的方法，你必须先理解较简单的方法；其次，当你想准确地评估一种分析方法的效果时，你得知道其运行的多好或者多么不好；第三，这是一个令人兴奋的研究领域，在科学、业界和金融领域有重要的应用。最后，统计学习也是一名现代数据科学家的重要素养。一些统计学习的代表性问题包括：

找出前列腺癌的高危因素
根据对数周期图对一个音位进行分类
根据人口统计学资料、饮食和临床测量数据预测某人是否会得心脏病
自定义一个垃圾邮件检测系统
识别手写的邮政编码数字
确定一个组织样本属于哪一类癌症
建立人口调查数据中工资和人口统计学变量之间的关系

在大学的最后一个学期，我完成了一门数据挖掘的独立学习课程。该课程涵盖了来自3本书的大量材料：《Intro to Statistical Learning》(Hastie, Tibshirani, Witten, James), 《Doing Bayesian Data Analysis》 (Kruschke),和《Time Series Analysis and Applications》 (Shumway, Stoffer) 。我们在贝叶斯分析、马尔科夫链、蒙特卡洛、层次建模、监督学习和非监督学习方面做了大量的练习。
这些经历加深了我对数据挖掘的兴趣，并使我确信要在此领域进一步专注。最近我完成了Stanford Lagunita的统计学习在线课程，它涵盖了我在独立学习课程中读过的《Intro to Statistical Learning》的全部内容。在接触了这本书两次之后，我想分享这本书中的10个统计分析方法，我相信任何数据科学家，若想更有效的处理大数据集，都应该学习这些方法。
在介绍这10个分析方法之前，我想先对统计学习和机器学习做一个区分。我曾经写过一篇关于机器学习的很受欢迎的文章，所以我相信我有专业能力来区分二者：

机器学习是人工智能的一个子领域，统计学习是统计学的一个子领域；
机器学习强调大规模应用和预测准确性，统计学习强调模型及其可解释性(interpretability) ，精度(precision)和不确定性(uncertainty) 。

但是这种区别已经越来越模糊，并且存在大量交叉。此外，机器学习的市场营销做的更好。
线性回归
在统计学中，线性回归是一种通过拟合因变量(dependent)和自变量(independent variable)之间最佳线性关系来预测目标变量的方法。最佳拟合是通过确保每个实际观察点到拟合形状的距离之和尽可能小而完成的。最佳拟合指的是没有其他形状可以产生更小的误差了。线性回归的两种主要类型是：简单线性回归(Simple Linear Regression)和多元线性回归(Multiple Linear Regression) 。简单线性回归使用单一的自变量，通过拟合出最佳的线性关系来预测因变量。而多元线性回归使用多个自变量，拟合出最佳的线性关系来预测因变量。
选择任意两个你日常生活中使用的相关的东西。比如，我有过去3年中自己每月开支、每月收入、每月旅行次数的数据，现在我想回答下列问题：