内容简介

数据分析基本技术——
数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧。

1 数据分析引言：分解数据

1.1 分析步骤

数据分析总的来说就是认清问题，以及继而解决问题。

在探索性数据分析中，问题就是要找到一些值得进行测试的假设条件。

把问题和数据分解为更小的组块。

（王）比较对象——
时间前后比较，项目之间比较。

2 实验：检验你的理论

2.1 比较法

统计与分析最基本的原理之一就是比较法。

2.2 观察研究法

被研究的人自行决定自己属于哪个群体的一种研究方法。

2.3 混杂因素

混杂因素就是研究对象的个体差异。它们不是你试图进行比较的因素，最终会导致分析结果的敏感度变差。

只要结论有意义，而且你已经彻头彻尾地查找过混杂因素，那么你就已经做了观察研究法要求你做的一切工作。

2.4 控制组

一组体现现状的处理对象，未经过任何新的处理。（也称为对照组）

2.5 随机控制

数据分析的核心：证明因果关系。

随机分配方法：

3 最优化：寻找最大值

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