數(shù)據(jù)分析師進階必備6大數(shù)學利器-創(chuàng)新互聯(lián)

呆鳥說：“數(shù)學，讓我頭痛，翻譯本文讓我頭疼欲裂。不過，數(shù)據(jù)分析師不懂點數(shù)學，也實在說不過去，所以就有了這篇文章。”

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介紹

數(shù)學是現(xiàn)代科學的基石，幾乎所有現(xiàn)代科學都與數(shù)學密不可分，尤其是數(shù)據(jù)科學與機器學習。

要想成為資深數(shù)據(jù)分析師，必須具備一定的數(shù)學知識，熟練應用數(shù)學技巧，才能更好地使用程序自帶的算法。比如說，理解了算法背后的數(shù)學知識，能更好地理解用戶推薦系統(tǒng)的機制。

總之，學好數(shù)學對數(shù)據(jù)分析師來說，有百利而無一害，既可以讓你在工作中脫穎而出，還可以讓你更加自信。相信我，了解算法背后的運行機制，比那些只會使用工具的同行會有更多優(yōu)勢。

毋庸置疑，成為頂級數(shù)據(jù)分析師并不容易，高超的編程技能、精明的商業(yè)頭腦、對數(shù)據(jù)的獨特見解，以及強烈的好奇心，這些一樣都不可少。 而本文要告訴你的是，想要成為優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師要掌握哪些必要的數(shù)學知識。

新手入門

計算機硬件、商務零售、醫(yī)療保健、商業(yè)管理等領域浸淫已久的專業(yè)人士想轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析這一領域，首先要掌握一些必要的數(shù)學知識。

雖然，有人可能會覺得之前的工作已經(jīng)處理過大量的數(shù)據(jù)報表、完成了大量的數(shù)據(jù)計算和趨勢預測工作，但數(shù)據(jù)分析工作所需的數(shù)學技能和這些數(shù)字工作的區(qū)別其實很大。

為什么數(shù)學如此重要 - 因為數(shù)據(jù)科學是科學，而不只是數(shù)據(jù)

網(wǎng)絡工程師也好，商業(yè)分析師也罷，即便每天處理很多數(shù)據(jù)，但他們的工作重點并不是數(shù)據(jù)建模。因為時間壓力，往往只是“用數(shù)據(jù)完成手頭上的工作，趕緊過關了事”，而不是深入研究數(shù)據(jù)，探索數(shù)據(jù)的內(nèi)在關系。不管怎樣， 數(shù)據(jù)科學是科學，而不只是數(shù)據(jù)。那么數(shù)學能力都有哪些呢？可以參考如下幾點：

研究底層動態(tài)，創(chuàng)建數(shù)學實體或信息流程模型

提出假設命題

嚴格評估數(shù)據(jù)源的質(zhì)量

量化及預測數(shù)據(jù)的不準確程度

培養(yǎng)識別信息流潛在模式的敏感度

能夠理解模型的局限

能夠理解數(shù)學論證及背后的抽象邏輯

這些都是為了培養(yǎng)對理解枯燥的數(shù)字、抽象的數(shù)學實體及其性質(zhì)和關系的能力，在大學四年的數(shù)學課程中即可學到，并且，不必非得從頂級大學中以優(yōu)異的成績畢業(yè)才能獲得這些數(shù)學能力。

況且，我要說的還不是大一學的微積分，而是一些簡單的東西，比如數(shù)字2，請看下面這個場景…

一大早，剛到辦公室，正準備開始一天的工作，著手編制復雜的商業(yè)圖表。領導突然給你布置了一項極具挑戰(zhàn)的任務 --- “2分鐘內(nèi)證明2的平方根不是有理數(shù)。”

啥……，您剛才說什么有理？

瞧，不懂點數(shù)學，直接就懵逼了……

打斷一下，告訴我怎么干能成功就可以了

這正是我想說的，想學好數(shù)據(jù)分析沒有一定之規(guī)。數(shù)據(jù)分析，從根本上來說，是一種職能，而非行業(yè)領域，數(shù)據(jù)分析可以處理×××診斷，社交行為分析等各類現(xiàn)象，由此產(chǎn)生的交叉可能性包括多維數(shù)組數(shù)學對象、統(tǒng)計分布、優(yōu)化客觀函數(shù)等等等等……

打住，您先歇會兒……

這都說的是什么東西??？真的假的？

怎么說呢，要想玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析，下面這些內(nèi)容可要費點心思好好研究一下。

一、函數(shù)、變量、方程、圖

學什么

從最簡單的學起，比如線性方程、二項式定理及其性質(zhì)。

對數(shù)、指數(shù)、多項式函數(shù)、有理數(shù)

基本幾何定理、三角恒等式

實數(shù)和復數(shù)及其基本性質(zhì)

級數(shù)、求和與不等式

繪圖、制圖、笛卡爾系和極坐標系、圓錐曲線

怎么用

要理解百萬量級數(shù)據(jù)排序后再搜索會快多少，首先要理解什么是二分法搜索，要理解二分法搜索，就要懂得什么是對數(shù)，什么是遞歸方程式。還有，如果想分析時間序列，就要了解周期函數(shù)和指數(shù)衰減的概念。

在哪兒學

數(shù)據(jù)科學的數(shù)學 - Coursera

代數(shù)簡介 - edX

可汗學院 - 代數(shù)

二、統(tǒng)計學

學什么

統(tǒng)計學可是數(shù)據(jù)分析師的必備技能。想做數(shù)據(jù)分析必須要有堅實的統(tǒng)計學與概率論基礎，這點就不用多說了。除了新出現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習，傳統(tǒng)的機器學習其實就是統(tǒng)計學習，比如李航的統(tǒng)計學習方法講的就是機器學習原理。統(tǒng)計學的內(nèi)容非常廣泛，我們只要關注最核心的概念就可以了。

數(shù)據(jù)摘要與描述性統(tǒng)計：集中趨勢、方差、協(xié)方差、相關性

概率論基礎：基本理念、期望、概率演算、貝葉斯定理、條件概率

概率分布函數(shù)：均勻分布、正態(tài)分布、二項分布、卡方分布、學生t分布、中心極限定理

采樣、測量、誤差、隨機數(shù)生成

假設檢驗：A/B檢驗、置信區(qū)間、P值

方差分析（ANOVA）、t檢驗

線性回歸、正則化

怎么用

面試的時候就會用得上，相信我，作為準數(shù)據(jù)科學家，如果把統(tǒng)計學的概念搞得清清楚楚、明明白白，一定能讓面試官刮目相看。當上了數(shù)據(jù)科學家，統(tǒng)計學更是常用的工具。

在哪兒學

用 R 學統(tǒng)計學專業(yè)?—?Coursera，杜克大學

Python 數(shù)據(jù)科學 - 統(tǒng)計學與概率論?—edX，加利福尼亞大學

商務統(tǒng)計與分析專業(yè)課?—Coursera，萊斯大學

三、線性代數(shù)

學什么

Facebook上的朋友推薦、Spotify上的歌曲推薦，通過深度學習把自拍照片轉(zhuǎn)換為薩爾瓦多·達利風格的人像畫，試問這些操作的共同點是什么？其實就是它們都離不開矩陣和矩陣代數(shù)的知識。

線性代數(shù)這一重要的數(shù)學分支，研究的是機器學習算法如何從數(shù)據(jù)流中獲取有價值信息。下列是必學的線性代數(shù)知識：

矩陣和向量的基本性質(zhì)：標量乘法、線性變換、轉(zhuǎn)置、共軛、秩與行列式

內(nèi)積與外積、矩陣乘法規(guī)則及其算法、逆矩陣

特殊矩陣：方陣、單位矩陣、三角矩陣、稀疏矩陣、密集矩陣、單位向量、對稱矩陣、厄米矩陣（又稱自共軛矩陣）、斜厄米矩陣和酉矩陣

矩陣分解概念：LU分解、高斯消元法、求解 Ax = b 線性方程組

向量空間、基向量、擴張空間、正交性、線性最小二乘法

特征值、特征向量、對角化與奇異值分解（SVD）

怎么用

使用降維技術實現(xiàn)主成分分析時，要用奇異值分解來縮減維度，讓數(shù)據(jù)集參數(shù)變得更少。所有神經(jīng)網(wǎng)絡算法都使用線性代數(shù)處理網(wǎng)絡結構和學習操作。

在哪兒學

線性代數(shù)：從基礎到精通 —edX，UT Austin

機器學習中的數(shù)學知識：線性代數(shù) —Coursera，帝國理工學院，倫敦

五、微積分

學什么

在上大學的時候，微積分是最讓人頭疼的課程，不過，在數(shù)據(jù)科學和機器學習領域里，微積分可是無處不在，最簡單的普通最小二乘法問題的分析解決方案離不開微積分，神經(jīng)網(wǎng)絡中用于學習新模式的反向傳播里也少不了微積分?？梢哉f，微積分是你的技能庫里最有價（zhi）值（qian）的技能。下列是要掌握的微積分知識點：

單變量函數(shù)、極限與連續(xù)、可微性

均值定理、不定式和洛必達法則

大值與最小值

乘積和鏈式法則

泰勒級數(shù)、無限級數(shù)求和與積分

積分中值定理與基本公式，定積分與不定積分方程式

Beta 和 Gamma 函數(shù)

多變量函數(shù)、極限與連續(xù)、偏導數(shù)

常微分方程與偏微分方程的基礎知識（不必了解過于高級的內(nèi)容）

怎么用

理解邏輯回歸算法需要微積分的知識，比如怎樣通過“梯度下降”找到最小損失函數(shù)。 要了解梯度下降的機制，就會用到微積分的概念 - 梯度、導數(shù)、極限和鏈式法則。

在哪兒學

大學預備課 - 微積分?—edX, TU Delft

可汗學院 - 微積分

機器學習中的數(shù)學知識：多變量微積分 —Coursera，帝國理工學院，倫敦

五、離散數(shù)學

學什么

探討數(shù)據(jù)科學的數(shù)學知識時，很少會談及離散數(shù)學這個話題，但幾乎所有現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學都需要計算系統(tǒng)的支持，而這些系統(tǒng)的核心恰恰是離散數(shù)學。大一學生在學習離散數(shù)學時會被告知：初學者一定要掌握日常分析項目使用的算法和數(shù)據(jù)結構。離散數(shù)學核心知識點如下：

集合、子集、冪集

計數(shù)、組合、可數(shù)性

基本證明技巧：歸納法、反證法

歸納、演繹和命題邏輯基礎

數(shù)據(jù)結構基礎：堆棧、隊列、圖、數(shù)組、哈希表、樹

圖形性質(zhì)：連通分支、度、大流與最小割、染×××

遞歸關系與方程

函數(shù)增長率與大O符號法

怎么用

對于任何社交網(wǎng)絡分析，都需要理解圖形性質(zhì)與快速算法來查找和遍歷網(wǎng)絡。不管選擇哪種算法都要理解算法的時空復雜性，比如隨著輸入數(shù)據(jù)大小的變化，運算所需的時空需求如何變化，這時通常會用到大O符號法。

在哪兒學

計算機科學專業(yè)課：離散數(shù)學簡介?—Coursera, Univ. of California San Diego

數(shù)學思想簡介?—Coursera，斯坦福大學

精通離散數(shù)學：集合與數(shù)學邏輯?—Udemy

六、最優(yōu)化、運籌學

學什么

這一部分主題說得都是與應用數(shù)學相關的知識，最常用的是計算機科學原理、控制論、運籌學等。理解這些概念對機器學習實踐來說非常重要。實際上，每種機器學習算法都要在限制條件下實現(xiàn)誤差估計最小化，這就是優(yōu)化。 要學習的內(nèi)容如下：

最優(yōu)化基礎：如何規(guī)劃命題

大值、最小值、凸函數(shù)、全局解

線性規(guī)劃、單純形算法

整數(shù)規(guī)劃

約束規(guī)劃、背包問題

怎么用

用最小二乘法損失函數(shù)解決簡單線性回歸問題一般能得到較為精確的分析解，但在解決邏輯回歸問題時就不行了。要想理解其中的原因，就要理解最優(yōu)化里的凸性概念。這個概念還告訴我們，在絕大多數(shù)機器學習問題里要能夠接受近似解，這是個毋庸置疑的事實。

在哪兒學

商業(yè)分析最優(yōu)化?—edX，麻省理工學院

離散優(yōu)化?—Coursera，墨爾本大學

確定性優(yōu)化?—edX，佐治亞理工學院

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結語

即使數(shù)學不好也不用過于擔心，更不用迷茫無助。想成為資深數(shù)據(jù)分析師要學的東西很多，如果平時不怎么應用數(shù)學知識，就更要下些工夫。但是，如今這個時代最好的地方就是網(wǎng)上有超多優(yōu)秀的資源，比如各類視頻教程。只要花些時間，投入精力，就可以找到適合自己的學習資源。

我可以保證，即便在大學學過這些內(nèi)容，現(xiàn)在重溫或?qū)W習新的數(shù)學知識以后，你會發(fā)現(xiàn)這些時間與精力沒有白費，一定能一點一點地開始理解數(shù)據(jù)分析與機器學習項目背后所隱藏的旋律。這就是進階成為數(shù)據(jù)科學家所要邁出的一大步。

如有任何問題或想法，請聯(lián)系作者 Tirthajyoti. 也可以去看看他的 GitHub項目 ，查看更多 Python、R 與 MATLAB 代碼及機器學習資源。如果喜歡數(shù)據(jù)科學與機器學習，也可以添加作者為領英好友或在 Twitter上加關注。

作者簡介: Tirthajyoti Sarkar ，半導體專家、電子信息工程博士、專業(yè)博主、科技作家、機器學習和數(shù)據(jù)科學的忠粉。

Tirthajyoti Sarkar

譯注：因為數(shù)學不好，雖然查證了一些數(shù)學書籍，也咨詢了學數(shù)學與統(tǒng)計的朋友，但畢竟內(nèi)容較多，難免有所疏漏，如有讀者發(fā)現(xiàn)錯誤，請留言告知，避免誤人子弟，多謝多謝！

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