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# Einführung
Es ist leicht, sich in die technische Seite der Datenwissenschaft zu vertiefen, beispielsweise in die Perfektionierung SQL Und Pandas Fähigkeiten, das Erlernen von Frameworks für maschinelles Lernen und das Beherrschen von Bibliotheken wie Scikit-Be taught. Diese Fähigkeiten sind wertvoll, aber sie bringen Sie nur bedingt weit. Ohne ein fundiertes Verständnis der Statistiken, die Ihrer Arbeit zugrunde liegen, ist es schwierig zu sagen, ob Ihre Modelle vertrauenswürdig sind, ob Ihre Erkenntnisse aussagekräftig sind oder ob Ihre Daten Sie möglicherweise irreführen.
Die besten Datenwissenschaftler sind nicht nur erfahrene Programmierer; Sie haben auch ein ausgeprägtes Verständnis für Daten. Sie wissen, wie Unsicherheit, Signifikanz, Variation und Verzerrung zu interpretieren sind, was ihnen dabei hilft, die Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu beurteilen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
In diesem Artikel untersuchen wir sieben zentrale statistische Konzepte, die in der Datenwissenschaft immer wieder auftauchen – beispielsweise bei A/B-Checks, prädiktiver Modellierung und datengesteuerter Entscheidungsfindung. Wir beginnen mit der Unterscheidung zwischen statistischer und praktischer Signifikanz.
# 1. Unterscheidung zwischen statistischer und praktischer Bedeutung
Folgendes wird Ihnen häufig begegnen: Sie führen einen A/B-Take a look at auf Ihrer Web site durch. Model B hat eine um 0,5 % höhere Conversion-Charge als Model A. Der p-Wert beträgt 0,03 (statistisch signifikant!). Ihr Vorgesetzter fragt: „Sollten wir Model B versenden?“
Die Antwort könnte Sie überraschen: Vielleicht auch nicht. Nur weil etwas statistisch signifikant ist, heißt das nicht, dass es in der realen Welt von Bedeutung ist.
- Die statistische Signifikanz sagt Ihnen, ob ein Effekt actual ist (und nicht auf Zufall beruht).
- Die praktische Bedeutung sagt Ihnen, ob dieser Effekt groß genug ist, um ihn zu berücksichtigen
Nehmen wir an, Sie haben 10.000 Besucher in jeder Gruppe. Model A konvertiert mit 5,0 % und Model B mit 5,05 %. Dieser winzige Unterschied von 0,05 % kann bei ausreichender Datenmenge statistisch signifikant sein. Aber hier ist die Sache: Wenn jede Conversion 50 $ wert ist und Sie 1 Million Besucher professional Jahr haben, generiert diese Verbesserung nur 2.500 $ professional Jahr. Wenn die Implementierung von Model B 10.000 US-Greenback kostet, lohnt es sich nicht, obwohl sie „statistisch signifikant“ ist.
Berechnen Sie immer Effektgrößen und Geschäftsauswirkungen neben p-Werten. Die statistische Signifikanz sagt Ihnen, dass der Effekt actual ist. Die praktische Bedeutung sagt Ihnen, ob Sie sich darum kümmern sollten.
# 2. Stichprobenverzerrungen erkennen und angehen
Ihr Datensatz ist niemals eine perfekte Darstellung der Realität. Es handelt sich immer um eine Stichprobe, und wenn diese Stichprobe nicht repräsentativ ist, werden Ihre Schlussfolgerungen falsch sein, egal wie ausgefeilt Ihre Analyse ist.
Stichprobenverzerrungen treten auf, wenn Ihre Stichprobe systematisch von der Grundgesamtheit abweicht, die Sie verstehen möchten. Dies ist einer der häufigsten Gründe für den Ausfall von Modellen in der Produktion.
Hier ist ein subtiles Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, das durchschnittliche Alter Ihrer Kunden zu ermitteln. Sie versenden eine On-line-Umfrage. Jüngere Kunden reagieren eher auf On-line-Umfragen. Ihre Ergebnisse zeigen ein Durchschnittsalter von 38 Jahren, der tatsächliche Durchschnitt liegt jedoch bei 45 Jahren. Aufgrund der Artwork und Weise, wie Sie die Daten erfasst haben, haben Sie die Schätzung um sieben Jahre unterschätzt.
Denken Sie darüber nach, ein Betrugserkennungsmodell anhand gemeldeter Betrugsfälle zu trainieren. Klingt vernünftig, oder? Aber Sie sehen nur den offensichtlichen Betrug, der aufgedeckt und gemeldet wurde. Raffinierter Betrug, der unentdeckt blieb, ist in Ihren Trainingsdaten überhaupt nicht enthalten. Ihr Modell lernt, die einfachen Dinge zu erkennen, übersieht aber die tatsächlich gefährlichen Muster.
So erkennen Sie Sampling-Bias: Vergleichen Sie Ihre Stichprobenverteilungen nach Möglichkeit mit bekannten Populationsverteilungen. Fragen Sie, wie Ihre Daten erfasst wurden. Fragen Sie sich: „Wer oder was fehlt in diesem Datensatz?“
# 3. Verwendung von Konfidenzintervallen
Wenn Sie eine Kennzahl aus einer Stichprobe berechnen – etwa die durchschnittlichen Kundenausgaben oder die Conversion-Charge –, erhalten Sie eine einzige Zahl. Aber diese Zahl sagt Ihnen nicht, wie sicher Sie sein sollten.
Konfidenzintervalle (CI) geben Ihnen einen Bereich an, in dem der wahre Bevölkerungswert wahrscheinlich liegt.
Ein 95 %-KI bedeutet: Wenn wir diesen Stichprobenvorgang 100 Mal wiederholen würden, würden etwa 95 dieser Intervalle den wahren Populationsparameter enthalten.
Nehmen wir an, Sie messen den Buyer Lifetime Worth (CLV) von 20 Kunden und erhalten einen Durchschnitt von 310 $. Das 95 %-KI könnte zwischen 290 und 330 US-Greenback liegen. Dies zeigt Ihnen, dass der tatsächliche durchschnittliche CLV aller Kunden wahrscheinlich in diesem Bereich liegt.
Hier ist der wichtige Teil: Die Stichprobengröße wirkt sich dramatisch auf den CI aus. Bei 20 Kunden kann die Unsicherheit im Bereich von 100 $ liegen. Bei 500 Kunden schrumpft diese Spanne auf 30 $. Die gleiche Messung wird wesentlich präziser.
Anstatt „Der durchschnittliche CLV beträgt 310 $“ zu melden, sollten Sie „Der durchschnittliche CLV beträgt 310 $ (95 %-KI: 290–330 $)“ angeben. Dies kommuniziert sowohl Ihre Schätzung als auch Ihre Unsicherheit. Große Konfidenzintervalle sind ein Sign dafür, dass Sie mehr Daten benötigen, bevor Sie wichtige Entscheidungen treffen. Wenn sich bei A/B-Checks die CIs erheblich überschneiden, unterscheiden sich die Varianten möglicherweise überhaupt nicht. Dies verhindert zu sichere Schlussfolgerungen aus kleinen Stichproben und sorgt dafür, dass Ihre Empfehlungen auf der Realität basieren.
# 4. P-Werte richtig interpretieren
P-Werte sind wahrscheinlich das am meisten missverstandene Konzept in der Statistik. Folgendes bedeutet ein p-Wert tatsächlich: Wenn die Nullhypothese wahr wäre, wäre die Wahrscheinlichkeit, Ergebnisse zu sehen, mindestens so extrem wie das, was wir beobachtet haben.
Folgendes bedeutet es NICHT:
- Die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese wahr ist
- Die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Ergebnisse auf Zufall beruhen
- Die Bedeutung Ihrer Entdeckung
- Die Wahrscheinlichkeit, einen Fehler zu machen
Nehmen wir ein konkretes Beispiel. Sie testen, ob eine neue Funktion die Benutzerinteraktion erhöht. Historisch gesehen verbringen Benutzer durchschnittlich 15 Minuten professional Sitzung. Nach der Einführung der Funktion für 30 Benutzer dauert es durchschnittlich 18,5 Minuten. Sie berechnen einen p-Wert von 0,02.
- Falsche Interpretation: „Die Wahrscheinlichkeit, dass die Funktion nicht funktioniert, liegt bei 2 %.“
- Richtige Interpretation: „Wenn die Funktion keine Auswirkung hätte, würden wir nur in 2 % der Fälle so excessive Ergebnisse sehen. Da das unwahrscheinlich ist, kommen wir zu dem Schluss, dass die Funktion wahrscheinlich eine Auswirkung hat.“
Der Unterschied ist subtil, aber wichtig. Der p-Wert sagt Ihnen nicht, wie wahrscheinlich es ist, dass Ihre Hypothese wahr ist. Es zeigt Ihnen, wie überraschend Ihre Daten wären, wenn es keinen echten Effekt gäbe.
Vermeiden Sie es, nur p-Werte ohne Effektstärken zu melden. Melden Sie immer beides. Ein winziger, bedeutungsloser Effekt kann bei genügend Daten einen kleinen p-Wert haben. Ein großer, wichtiger Effekt kann bei zu wenigen Daten einen großen p-Wert haben. Der p-Wert allein sagt Ihnen nicht, was Sie wissen müssen.
# 5. Fehler vom Typ I und Typ II verstehen
Jedes Mal, wenn Sie einen statistischen Take a look at durchführen, können Sie zwei Arten von Fehlern machen:
- Fehler vom Typ I (falsch positiv): Daraus schließen, dass es einen Effekt gibt, wenn keiner vorhanden ist. Sie starten eine Funktion, die eigentlich nicht funktioniert.
- Fehler vom Typ II (falsch negativ): Es fehlt ein echter Effekt. Sie starten keine Funktion, die tatsächlich geholfen hätte.
Diese Fehler wirken sich gegenseitig aus. Wenn Sie das eine reduzieren, erhöhen Sie normalerweise das andere.
Denken Sie an medizinische Checks. Ein Fehler vom Typ I bedeutet eine falsch constructive Diagnose: Jemand bekommt unnötige Behandlung und Angst. Ein Typ-II-Fehler bedeutet, dass eine Krankheit übersehen wird, wenn sie tatsächlich vorhanden ist: Keine Behandlung, wenn sie nötig ist.
Bei A/B-Checks bedeutet ein Fehler vom Typ I, dass Sie eine nutzlose Funktion ausliefern und Entwicklungszeit verschwenden. Ein Fehler vom Typ II bedeutet, dass Sie eine gute Funktion verpassen und die Gelegenheit verpassen.
Folgendes ist vielen Menschen nicht bewusst: Die Stichprobengröße hilft, Fehler vom Typ II zu vermeiden. Bei kleinen Samples übersehen Sie oft echte Effekte, selbst wenn sie vorhanden sind. Angenommen, Sie testen eine Funktion, die die Conversion von 10 % auf 12 % steigert – eine sinnvolle absolute Steigerung von 2 %. Bei nur 100 Benutzern professional Gruppe bemerken Sie diesen Effekt möglicherweise nur in 20 % der Fälle. Sie werden es in 80 % der Fälle verpassen, obwohl es actual ist. Bei 1.000 Benutzern professional Gruppe werden Sie es in 80 % der Fälle erwischen.
Deshalb ist die Berechnung der erforderlichen Stichprobengröße vor der Durchführung von Experimenten so wichtig. Sie müssen wissen, ob Sie tatsächlich in der Lage sind, relevante Effekte zu erkennen.
# 6. Unterscheidung von Korrelation und Kausalität
Dies ist die berühmteste statistische Falle, in die Menschen jedoch immer wieder tappen.
Nur weil zwei Dinge zusammenwirken, heißt das nicht, dass das eine das andere verursacht. Hier ist ein Information-Science-Beispiel. Sie stellen fest, dass Nutzer, die sich stärker mit Ihrer App beschäftigen, auch höhere Einnahmen erzielen. Verursacht Engagement Einnahmen? Vielleicht. Es ist aber auch möglich, dass Benutzer, die mehr Nutzen aus Ihrem Produkt ziehen (der eigentliche Grund), sich mehr engagieren UND mehr ausgeben. Der Produktwert ist der Störfaktor, der die Korrelation erzeugt.
Benutzer, die mehr lernen, erzielen tendenziell bessere Testergebnisse. Führt die Lernzeit zu besseren Ergebnissen? Teilweise ja. Aber Studierende mit mehr Vorkenntnissen und höherer Motivation lernen mehr und erbringen bessere Leistungen. Vorkenntnisse und Motivation sind Störfaktoren.
Unternehmen mit mehr Mitarbeitern erzielen tendenziell höhere Umsätze. Verursachen Mitarbeiter Einnahmen? Nicht direkt. Unternehmensgröße und Wachstumsphase fördern sowohl die Einstellung als auch den Umsatz.
Hier sind ein paar Warnsignale für falsche Korrelationen:
- Sehr hohe Korrelationen (über 0,9) ohne offensichtlichen Mechanismus
- Eine dritte Variable könnte plausibel beide beeinflussen
- Zeitreihen, die im Laufe der Zeit einen Aufwärtstrend aufweisen
Es ist schwierig, einen tatsächlichen Kausalzusammenhang festzustellen. Der Goldstandard sind randomisierte Experimente (A/B-Checks), bei denen zufällige Zuweisungen Verwirrung stiften. Sie können auch natürliche Experimente verwenden, wenn Sie Situationen finden, in denen die Zuweisung „zufällig“ ist. Kausale Inferenzmethoden wie instrumentelle Variablen und Differenz-in-Differenzen helfen bei Beobachtungsdaten. Und Domänenkenntnisse sind unerlässlich.
# 7. Den Fluch der Dimensionalität bewältigen
Anfänger denken oft: „Mehr Funktionen = besseres Modell.“ Erfahrene Datenwissenschaftler wissen, dass dies nicht korrekt ist.
Wenn Sie Dimensionen (Options) hinzufügen, passieren mehrere schlimme Dinge:
- Die Datenlage wird immer spärlicher
- Entfernungsmetriken verlieren an Aussagekraft
- Sie benötigen exponentiell mehr Daten
- Modelle passen leichter zu stark
Hier ist die Instinct. Stellen Sie sich vor, Sie haben 1.000 Datenpunkte. In einer Dimension (einer Linie) sind diese Punkte ziemlich dicht gepackt. In zwei Dimensionen (einer Ebene) sind sie weiter verteilt. Dreidimensional (ein Würfel), noch weiter ausgebreitet. Wenn Sie 100 Dimensionen erreichen, sind diese 1.000 Punkte unglaublich spärlich. Jeder Punkt ist weit entfernt von jedem anderen Punkt. Der Begriff „nächster Nachbar“ wird nahezu bedeutungslos. Es gibt kein „nahe“ mehr.
Das kontraintuitive Ergebnis: Das Hinzufügen irrelevanter Funktionen beeinträchtigt aktiv die Leistung, selbst bei der gleichen Datenmenge. Deshalb ist die Auswahl der Funktionen wichtig. Sie müssen:
# Zusammenfassung
Diese sieben Konzepte bilden die Grundlage des statistischen Denkens in der Datenwissenschaft. In der Datenwissenschaft werden sich Instruments und Frameworks ständig weiterentwickeln. Aber die Fähigkeit, statistisch zu denken – Daten zu hinterfragen, zu testen und zu argumentieren – wird immer die Fähigkeit sein, die große Datenwissenschaftler auszeichnet.
Wenn Sie additionally das nächste Mal Daten analysieren, ein Modell erstellen oder Ergebnisse präsentieren, fragen Sie sich:
- Ist dieser Effekt groß genug, um von Bedeutung zu sein, oder nur statistisch nachweisbar?
- Könnte meine Stichprobe auf eine Weise verzerrt sein, die ich nicht berücksichtigt habe?
- Was ist mein Unsicherheitsbereich, nicht nur meine Punktschätzung?
- Verwechsle ich statistische Signifikanz mit Wahrheit?
- Welche Fehler könnte ich machen und welcher ist wichtiger?
- Sehe ich einen Zusammenhang oder eine tatsächliche Kausalität?
- Habe ich im Verhältnis zu meinen Daten zu viele Funktionen?
Diese Fragen werden Sie zu zuverlässigeren Schlussfolgerungen und besseren Entscheidungen führen. Nehmen Sie sich beim Aufbau Ihrer Karriere in der Datenwissenschaft die Zeit, Ihre statistischen Grundlagen zu stärken. Es ist nicht die auffälligste Fähigkeit, aber sie macht Ihre Arbeit tatsächlich vertrauenswürdig. Viel Spaß beim Lernen!
Bala Priya C ist ein Entwickler und technischer Redakteur aus Indien. Sie arbeitet gerne an der Schnittstelle von Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Zu ihren Interessen- und Fachgebieten gehören DevOps, Datenwissenschaft und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie liebt es zu lesen, zu schreiben, zu programmieren und Kaffee zu trinken! Derzeit arbeitet sie daran, zu lernen und ihr Wissen mit der Entwickler-Neighborhood zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst. Bala erstellt außerdem ansprechende Ressourcenübersichten und Programmier-Tutorials.