统计学在数据分析领域有着举足轻重的基石作用，它能更好还原事情真相，让我们了解事物背后的关联，呈现一个更加理性、客观的世界。统计分析可以解决日常数据分析工作 70%-80% 的需求。但很多数据工作者，不太注重统计学知识，这让他们遇到了不少困扰：

红、绿方案各支持一半，领导希望有专业意见，你凭经验做出了判断，而同事通过A/B测试给出了与你相反意见却被采纳，结果也证明他的结论是对的。
公司采购产品，供应商都说自己的好，你认为只有买了才知道好坏，而你的同事则通过计算小部分产品次品率推断出整体情况，很快选出最佳供应商，为公司降低了不必要风险。
你会用数据做漂亮的图表，能判断出“销售额下降了”，却很难统计分析出现象背后发生的原因，新人却通过数据找出问题、提出解决方案，促进了公司下季度业绩增长。

工作中还有很多类似现象发生，就因为缺乏统计学知识，让很多人失去了一个又一个重要机会，很是可惜。

统计学在大数据、AI时代正发挥着至关重要的作用，从招聘JD上就可以体现。百度、滴滴等头部企业的很多高薪、核心数据岗位，对应聘者的最基本要求就是要懂统计学知识。

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对数据感兴趣，或正在做大数据相关工作的人，如果你想进行一些模型假设等核心工作，想从更科学的角度看待数据，接近数据背后的“真相”，进一步提升数据分析能力，统计学知识的掌握则很重要。

假设检验，作为统计学中的重中之重，在实际中有着广泛的应用。虽然很多人都会，但在工作中却很难合理应用。而它的使用则影响参数选择、模型好坏等，并决定后续分析工作能否顺利进行。因此，假设检验的学习不能少。

如果你掌握假设检验等知识，并能利用它们很好的解决业务问题，你面试进大厂则会容易很多，而且进入核心团队，涨薪水，这都是迟早的事儿！

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直播课内容介绍

年薪 20w+ 数据分析岗面试必问

开课时间：3月11日（20:00-22:00）

讲师介绍

梁老师：

一线互联网资深数据分析、数据挖掘专家，超过十年软件开发经验。精通Python与Java开发，擅长数据科学方法、数据分析与可视化，机器学习，自然语言处理网络爬虫等技术。曾参与阿里云大学数据分析，机器学习，自然语言处理等课程开发与认证设计，担任阿里云学院导师。

知识要点

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