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课程介绍
在辛苦获取数据并将其整理为可用形式之后，最终的目标是从数据中得出清晰、简明的结论。数据分析流程的最后关键一步，取决于统计推断的原理。在本课程中，您将开始打下统计思维的基础，学会用数据的语言交流，并理解数据在向您传达什么。统计思维的基础曾经耗费数十年才逐步建立，但如今借助计算机可以更快掌握。凭借基于 Python 的工具，您将迅速上手，并在课程结束时开始以统计的方式思考。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
图形化探索性数据分析
在深入复杂的统计推断技术之前，您应先通过绘图并计算简单的汇总统计量来探索数据。这个过程称为探索性数据分析，是进行数据统计分析的首要关键步骤。
2
定量探索性数据分析
在本章中，您将计算有用的汇总统计量，用少量数字简洁地描述数据集的关键特征。
3
概率式思维——离散变量
统计推断以概率为基础。由于我们很少能从数据中以绝对确定性得出有意义的结论，因此会使用概率语言来对数据做出定量表述。在本章中，您将学习如何以概率的方式思考离散量：这类变量只能取某些特定值，例如整数。
4
概率式思维——连续变量
现在该转向连续变量了，例如可以取任意分数值的变量。许多原理是相同的，但也存在一些细微差别。在最后一章结束时，您将能够使用所需的概率语言，继续学习本课程续篇中涵盖的推断技术。
Python 中的统计思维（第 1 部分）
课程完成
