统计学与业务建模以及机器学习的关系 - hemansnation

统计学是机器学习的四大支柱之一，另外三个是线性代数、微积分和概率。要在机器学习或数据科学方面表现出色，你应该掌握的一件事是统计学。
在这里，我用例子写了常用术语。
统计分为两部分，分别是：

1. 描述性统计:探索数据（尚无观点）。了解我们拥有什么类型的数据，我们拥有多少样本，是定性的还是定量的。
2. 推论统计:建立假设并对其进行检验。一旦您使用描述性统计工具描述了您的数据，现在是时候进一步使用推论统计了。一旦您接受或拒绝您的假设，您就可以设置：

• 基于规则的学习模型：您可以根据数据和发现的关系制定业务规则。这些规则通常由主题专家制定。这可能有点危险，因为存在太多确定性的风险。如果您是制定规则的专家，您会发现即使有其他解释也很难拒绝。这就是机器学习模型比基于规则的学习模型强大得多的原因。
• 机器学习模型：构建随数据变化的模型。