Un recente KD Nuggets sondaggio attirato la mia attenzione. Ha chiesto agli intervistati di completare una frase come segue:
"Con la tendenza verso i Big Data e i metodi Machine Learning basati sui dati
Le statistiche diventeranno meno importantiL'importanza delle statistiche non cambieràLe statistiche diventeranno più importanti, come fondamento della Data ScienceNon sono sicuro""Le statistiche diventeranno più importanti" è stato il chiaro vincitore. Anche se questo sondaggio non è un sondaggio scientifico, è comunque interessante vedere quali persone sono disposte a prendere il tempo per esprimere le proprie opinioni. La parola "statistica" ha contesti diversi, ed è un peccato che sia stata vista così negativamente per così tanto tempo da così tanti. Questo è forse il motivo per cui abbiamo visto altri termini entrare (e fuori) della moda: data mining, data science, analytics predittiva, ecc., Per rebrandare quelli che sono essenzialmente concetti statistici. È ironico che molte persone mettano le statistiche in una scatola come se fosse per sempre una cosa: si occupa solo di dati piccoli, si tratta di test di ipotesi, ecc. - quando le statistiche sono fondamentalmente sulla gestione del cambiamento.
Nel altri post , Di cui ho scritto statistica come propria disciplina, come è fondamentale per l'analisi dei dati e la creazione di valore, e come l'alfabetizzazione statistica sta diventando sempre più importante (celebrando il primo in assoluto Anno internazionale delle statistiche ). Jeff Leek di Semplicemente statistiche ha un bel video di YouTube su Il panorama dell'analisi dei dati mostrando che le statistiche sono fondamentali per l'analisi dei dati, e mentre anche altre discipline contribuiscono, non contribuiscono direttamente.
La prima volta che ho sentito le statistiche descritte come "il linguaggio della scienza" è stato molti anni fa in una conversazione con David Salsburg , autore di The Lady Tasting Tea e il primo statista Pfizer mai assunto. Per essere più scientifico in qualunque le decisioni che prendi - nella scienza, nell'industria, nel governo - avrai bisogno di statistiche! E le statistiche hanno bisogno di te! Robert Tibshirani, eminente statistico presso la Stanford University, è stato citato nel Blog di New York Times Bits l'anno scorso: "Le statistiche sono insolite. ... È un campo di servizio per altre discipline. Non si basa sul proprio lavoro. Ha bisogno di altri ". Questo è espresso in modo simile in una recente intervista che ho fatto con il Professor Shirley Coleman .
Non è passato molto tempo da quando le università ti richiedevano di soddisfare i requisiti di lingua straniera, specialmente per le lauree in scienze. Ora sembra che una nuova lingua - le statistiche - stia facendo il suo ingresso nei programmi di studio per lauree in scienze e affari. Di recente, è stata presentata una proposta per stabilire un curriculum di statistiche all'interno dei dipartimenti di chimica delle università e delle università statunitensi. Ciò è apparentemente vero anche in alcune parti dell'Europa, come riportato in un recente numero di Lo scienziato analitico . Oltre ai curricula in evoluzione nelle business school per includere più statistiche / data mining / analisi predittiva (e offrendo nuovi gradi in queste aree), anche le scienze dure stanno incorporando più statistiche per preparare meglio i loro laureati a lavorare nell'industria.
Molti dei nostri clienti confermano che trascorrono alcuni anni investendo nelle loro nuove assunzioni per instillare le migliori pratiche statistiche perché la loro formazione accademica non le ha adeguatamente preparate a svolgere il lavoro necessario. Uno dei nostri partner di lunga data, Predictum , offre corsi come analisi dei dati e statistiche per scienziati e ingegneri dal 1997.
Le statistiche come una parola possono avere qualche bagaglio (molti purtroppo non hanno avuto la migliore introduzione a questo potente argomento e lo considerano un "sadismo"), ma " pensiero statistico "È un altro termine che proietta tutto in una luce più strategica. Il pensiero statistico è scientifico sulla risoluzione dei problemi, parlando il linguaggio della scienza in un dato contesto, perché cos'è la scienza? La scienza - buona scienza - è il modo efficace ed efficace per comprendere il mondo naturale e sociale per essere più informati e fare un uso migliore di tali informazioni. In un recente webcast con Russ Wolfinger , abbiamo avuto modo di vedere e ascoltare alcune interessanti applicazioni del pensiero statistico nella scienza.
La buona scienza e la sua lingua con un certo livello di competenza sono necessarie per ricavare valore dal crescente volume e dalla complessità dei dati che continuiamo a accumulare. Possiamo tutti noi imparare, a un certo livello, il linguaggio della scienza in modo da poter prendere decisioni più informate, utilizzare al meglio le scarse risorse e imporre azioni migliori.
Nota: Una versione di questo post è apparsa per la prima volta nel Blog di International Institute for Analytics .
Joal ha scritto:
Sono d'accordo che la matematica è la lingua della scienza.
L'espressione che ho sentito è che la statistica * è * il metodo scientifico. Questa è stata una rivelazione per me come studente universitario. Andai nell'argomento a metà chiedendomi perché la statistica fosse anche una questione di informatica, e uscì chiedendomi come la scienza potesse farne a meno.
Anne ha scritto:
Apprezzo i commenti. Raw Data sembra una lettura interessante - grazie per averlo consigliato. La matematica e le statistiche hanno una relazione interessante. Molti pensavano che le statistiche fossero una branca della matematica. Le statistiche usano certamente la matematica, ma è una disciplina propria e una disciplina relativamente giovane. David Salsburg considerava anche le statistiche "la scienza della scienza". Il sottotitolo del suo libro, The Lady Tasting Tea, è "Come le statistiche hanno rivoluzionato la scienza nel ventesimo secolo". Mi chiedo cosa direbbe Galileo oggi. Siamo fortunati a vivere in tempi così interessanti.
Mike Barlow ha scritto:
Ottimo post e molto attuale. Ho appena finito di leggere un'antologia veramente eccellente di brevi articoli sui dati, con il titolo poco appetitoso, "'Raw Data" è un Oxymoron. "Nonostante il titolo, lo consiglio vivamente. Supporta il tuo punto di vista che i dati sono / sono i mattoni della scienza.
Tammy Jackson ha scritto:
La matematica è conosciuta da molto tempo come lingua della scienza. Questa citazione è di Galileo:
â La filosofia è scritta in questo grande libro, l'universo che si erge continuamente aperto al nostro sguardo. Ma il libro non può essere compreso se prima non si impara a comprendere la lingua e si leggono le lettere in cui è composta. È scritto nel linguaggio della matematica, ei suoi personaggi sono triangoli, cerchi e altre figure geometriche senza le quali è umanamente impossibile capirne una sola parola; senza di loro, si vaga in un oscuro labirinto
Galileo Galilee in Assayer
Le statistiche sono l'applicazione della matematica al metodo scientifico.
