什麼是過關統計關係？ 統計學中的“相關性”是什麼意思？

出門時，最常被問到的問題是通行證之間的統計關係，“為什麼應用開發者要用TalkingData的統計分析，難道他們自己就不能做嗎，看起來很簡單”。 每當這種情況發生時，我都會感到各種苦澀，滿頭牛，在製作統計分析平台的過程中遇到的無數坑，騎著羊駝在我腦海中呼嘯而過。

在過去的4年裡，TalkingData在移動統計分析方面投入了大量資金，以填補許多空白。 但不管怎麼解釋，還是有很多朋友沒有黃河之心就死不了。 所以我鼓勵大家做乙個統計分析平台，一起踩坑，“看山跑死馬醫”，只要斷幾條腿，大家就會“和我發生關係”。

為了避免意外，今天我們將重點討論移動統計分析的陷阱。

第乙個大坑：裝置唯一性識別。

智慧型裝置的唯一識別是所有移動統計分析的基礎，如果唯一識別不準確，就沒有資料分析。 客戶一般在訪問TalkingData時都會啟動資料，有時由於裝置的唯一標識不準確，資料差異可以達到20%以上。

在PC時代，PC的唯一性可以通過一些硬體ID（如硬碟、CPU、網絡卡、MAC等）來識別，技術相對成熟，識別也比較穩定。 但在智慧型手機上，情況就大不相同了：

首先，對使用者私隱和資料安全有更多的控制權，一些資料無法獲得。 特別是蘋果系統對此更加嚴格，其識別方法經歷了UUID、UDID、WiFi Mac、Open UDID、IDFA、IDFV等不同階段的安全策略調整，不同的型號和不同的系統版本需要使用不同的方法，ID持久化的手段也不同。

其次，國內Android手機生態非常碎片化，有2萬多個不同的Android系統，底層介面或多或少不同，而且一直沒有統一的標準或絕對的保險資訊獲取手段，都需要針對性和適配性。 如果您不知道，至少需要 4 種方法來記錄原生 ID，並且需要超過 6 種方法來持久化 HTML5 ID。 這裡需要的不僅是經驗的積累，還有耐心。

經過與2萬多個系統的艱苦奮鬥，TalkingData逐步建立了較為完善的智慧型裝置TDID（TalkingData Device ID）識別系統，在裝置識別的準確性方面具有優異的表現。 當然，隨著智慧型裝置品類和型號的不斷增長，這場鬥爭還會繼續，我們將繼續投入資源來保持高質量的裝置識別能力。

第二個陷阱：資料標準化。

資料標準化解決了資料質量問題。

令人欣慰的是，乙個屬於教育工作者的節日——教師節，竟然有這麼多奇怪的行為！ 微笑，明亮，發自內心！ 懷著希望，我們迎來了新的賽季。

裝置唯一性識別。

資料標準化。

資料歸一化解決了以下問題：

資料質量問題。

“統計”一詞，當用作複數名詞時，表示統計資訊，當用作單數名詞時，它指的是統計資料。 統計學是獲取、整理、分析、描述和推斷社會經濟現象資料的方法的總稱，包括獲取資料和充分利用這些資料的方法。

統計學就是把資料放在一起。

相關關係：當乙個或幾個相互關聯的變數取某個值時，對應的其他變數的值是不確定的，但它仍然按照一定的規律在一定範圍內變化。 變數之間的這種相關性稱為不確定相關性。

相關性的型別。

1）完全相關：一種現象的量變完全由另一種現象的量變決定。在這種情況下，相關性稱為函式關係，因此也可以說函式關係是相關性的特例。

3）不相關：兩種現象互不影響，其量變獨立。

1）正相關：兩種現象朝同一方向變化。

2）負相關：兩種現象向相反的方向變化。

3.按相關形式分類。

4.按關係中涉及的變數數進行分類。

3）偏相關：當因變數與兩個或兩個以上的自變數相關時，如果將其餘的自變數視為常數（即常數），只研究因變數與其中乙個自變數之間的相關性，則稱為偏相關。

也就是說，兩個變數之間的關係是相互影響的，乙個變數隨著兩個變數的變化而變化，但它不僅是一種數量上的依賴關係，而且是一種具有實際意義的關係。

相關性是確實存在的反應現象的相互依存關係，並且這種關係的價值是不確定的。

2.一般而言，統計學是利用統計資料，對統計資料進行描述、分析、總結或運用，為未來製作新的統計資料。 它們是描述性統計和推論性統計，統計是統計學中的乙個概念。

王建定教授發現。

統一統計理論是全球網際網絡一體化的理論基礎。

17世紀，笛卡爾提出了變數的概念，隨後出現了函式論、函式論、方程論、微積分等主流數學，給西方國家帶來了新的工業革命。 20世紀30年代，前蘇聯學者提出隨機變數概念，概率論、數理統計、資訊理論、系統論、控制論等學科相繼興起，將世界帶入了高科技時代。 2006年，王建定教授首次發現了變數與隨機變數的差分、聯絡和互換關係，從而提出了統一的統計理論。 該理論是全球網際網絡一體化的理論基礎，因為網際網絡中資訊的自由流動是通過其載體變數和隨機變數的變化和相互轉化來完成的。

統計詞源最早出現在中世界的拉丁語“地位”中，意思是各種現象的狀態和條件。

一般來說，統計學有三個含義：統計工作、統計資訊和統計科學。 統計工作、統計資料和統計科學之間的關係是：

統計工作的成果是統計資料，而統計資料和統計科學的基礎是統計工作，它既是對統計工作經驗的理論總結，也是指導統計工作的原則、原則和方法。

一般來說，統計學是利用統計資料，描述、分析、總結或使用統計資料來推斷未來。 為了提出新的統計，它們是描述性統計和推論統計，而統計是統計學中的乙個概念。

統計學是一門收集、處理、分析、解釋和從資料中得出結論的科學。 這個定義表明，統計學是一套處理和分析資料的方法和技術，它研究來自各個領域的資料，而統計學是由一套處理資料的方法組成的，這些方法就是對資料的研究。 沒有資料，統計方法就毫無用處，統計就失去了意義。

但是，如果不對資料進行統計分析，那麼它們只是一堆資料，無法得出任何有用的結論。

他們試圖將概率帶入數學領域。 我之前的朋友說的也沒錯，那就是柯爾莫哥羅夫建立了概率論的理論基礎，而現代概率論更像是測度論統計學，是一門在概率論基礎上發展起來的新生科學，當然也不是那麼新，但與許多數學領域相比，它是比較新的。 早在 16 世紀之前，它就屬於理論數學的範疇。

另外，它其實是概率論的數學基礎，研究概率的人很多，也就是一群賭徒研究賭博的問題，當時的理解叫做賭博理論，賭博理論，就是看不起統計學，我們平時學習和使用，因為它不是那麼純粹的數學。 然後它引起了數學家的注意。 所以，在很多理論數學家眼裡，並不是大家都能理解的那種，比如扔篩子，屬於賭博論，屬於經典概率論，與現代概率論不同。

統計學主要是一種幫助人們處理資料的思想和方法，它基於概率論。

統計工作和統計資料是統計活動的過程與統計活動結果之間的關係。

“統計”一詞有三個含義：統計、統計和統計。 統計學是統計工作的結果，統計學和統計工作是理論與實踐的關係。

由此可見，統計工作是基礎，沒有統計活動，就沒有辦法談統計資料，統計就無法形成和發展。