数据分析小数，小数数据类型

       进行数据分析的工作需要对一些数学概念有所了解，而统计和概率可以说是开启数据分析这扇门的钥匙，把它所涉及到的基本知识串在一起，是数据分析能力提升的关键。小编今天就将介绍数据分析小数，小数数据类型，一起来看看吧。

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数据分析小数，小数数据类型

1.数据分析小数基本概念

随机性试验(E)

       可在相同的条件下重复进行，每一次实验可能产生多个结果，且对所有可能产生的结果都预先清楚地知道，每一次实验会产生哪些结果无法预测。

       举例：抛硬币，观察正面和反面出现的情况。

样品间距(S)

       一组随机试验所有可能的结果。

取样点

       样品空间的元素，也就是所有可能的结果。

随意事件

       在随机测试E中S的子集称为随机事件。

可能性

       当条件满足时，重复做n次试验，然后n次试验中事件A发生的次数，用nA表示，如果随着n的增加，频率nA/n逐渐稳定在一个数值p附近，那么这个数值p就称为该条件下事件A发生的概率，记作P(A)=p。

2.小数数据类型

       一件事情发生的概率很容易计算，但是实际情况是我们需要确定事件之间的关系，是相互排斥，独立还是相互关联？因此，我们需要给出一些概率计算公式。

       事件A和事件B的交集部分相同，其中事件A的概率P(A)和事件B的概率P(B)

• 相加规则：任意两个事件A和B，都有P(A)=P(A)+P(B)-P(A∩B)

       注意：P(A)+P(B)不难理解，为什么P(A∩B)要减少，原因是图中只有一个蓝色和一个黄色重叠，而P(A)+P(B)则要减少，所以需要减少。

       B条件概率：在已知事件B发生的条件下，A发生的概率，称为条件概率，记作：P(A|B)

       如果P(A)>0，则P(B|A)=P(A)/P

       如果P(B)>0，则P(A|B)=P(B)/P

       注意：条件概率有很多用途，比如商品转换率，回购率等等，这些数据很容易理解，但是理论基础也不能忘哦！

• 小数点定律(Murphy定律)：如果统计数据很少，那么事件就会呈现出各种各样的极端情况，这些情况都是偶然性的，与其预期值无关！
• 大数字法则：如果统计数字足够大，那么事件的发生频率就会无限接近其预期。但当有足够数量时，男童与女童的性交比例就接近1/2。

       具备统计学和概率论方面的基本知识和技能，其最终目标是能够进行较为复杂或高要求的数据分析工作的重要基石。而且概率的使用远不止于数据分析，在数据挖掘中大量的概率相关算法也同样使用。以上就是数据分析小数，小数数据类型，感谢您的阅读。