第 2 周，我们将重点介绍基础统计学。这是数据分析最重要的组成部分之一，要想在数据行业取得成功，清楚地了解所有相关概念至关重要。统计学为我们提供了一系列工具，这些工具提供了将定量数据和定性数据转化为信息的方法，我们可以利用这些信息产生洞察力。

企业必须不断努力，提供比竞争对手 "更好 "的产品和服务。通过正态分布或钟形曲线，我们可以直观地从方法论的角度思考质量问题，这是最古老且久经考验的技术之一。因此，在第 3 周，我们将首先学习直方图和正态曲线，然后了解经验法则，它可以让我们快速粗略地估计给定数据的分布情况。最后，我们将学习量化两个数据变量之间相互关系的测量方法。相关性和协方差是量化变量间关系的两个重要度量，我们将学习这两个度量。

可视化是一种关键技术，可以提供隐藏在数据中的答案。本周，您将探索各种可用的数据可视化方法以及如何使用它们进行分析。这些技术将使您有能力从数据中创建引人入胜的故事和仪表盘，让非分析师群体也能轻松理解。作为数据行业的从业人员，您不仅需要处理数据和解决数据驱动的问题，还需要说服公司高管和政府官员做出正确的决策。这些高管/官员可能并不精通数据科学，因此任职者必须能够以他们能够理解的方式展示和可视化数据故事。本模块将帮助您实现这一目标。

本周我们将学习如何创建条形图、柱状图和仪表盘。数据可视化通过将数据整理成更易于理解的形式来帮助讲述故事。好的可视化可以去除数据中的杂音，突出有用的信息，从而讲述一个故事。

本周，我们将探讨如何通过使用预测建模生成可操作的洞察力，这些洞察力一旦实施，将为企业提供可预测的未来结果。预测建模是一组可以用来预测结果的方法和算法。利用基本的预测建模技术，我们还将探索消费者需求预测。