一切模型都是錯(cuò)誤的，但其中一些是有用的。

數(shù)據(jù)分析的根本在于妥善分解問(wèn)題、為數(shù)據(jù)套上適當(dāng)?shù)男闹悄Ｐ秃徒y(tǒng)計(jì)模型、做出正確的判斷，但并不保證次次得到正確答案。

1. 數(shù)據(jù)分析的模式：確認(rèn)問(wèn)題--》分解數(shù)據(jù)--》評(píng)估數(shù)據(jù)--》決策；如何提問(wèn)獲取需要的信息來(lái)確認(rèn)問(wèn)題非常關(guān)鍵
2. 檢驗(yàn)?zāi)愕睦碚摚汉玫腁B測(cè)試；沒(méi)有任何統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是絕對(duì)準(zhǔn)確的，比較是破解觀察數(shù)據(jù)不準(zhǔn)備的法寶，數(shù)據(jù)只有對(duì)比才有意義；
3. 尋找最大值：利用規(guī)劃求解；設(shè)定公式及所有約束條件，求可行區(qū)域內(nèi)的最大解
4. 數(shù)據(jù)圖形化：數(shù)據(jù)圖形化的根本在于正確比較

5. 假設(shè)檢驗(yàn)：證偽法：通過(guò)每一條信息剔除基本不可能的假設(shè)；之后將各種因素之間建立正負(fù)相關(guān)性關(guān)聯(lián)；每一條信息分別給各個(gè)假設(shè)賦正負(fù)值，擁有最大值的假設(shè)是最可能發(fā)生的；

6.貝葉斯統(tǒng)計(jì)：貝葉斯很神奇：若默認(rèn)患感冒，檢驗(yàn)結(jié)果為陽(yáng)性的概率為90%,或未患感冒，檢驗(yàn)結(jié)果為陽(yáng)性的概率為9%；如果你檢驗(yàn)結(jié)果為陽(yáng)性，感冒的概率為多少（1%的人患了感冒）。比如大家都認(rèn)為A非?？赡馨l(fā)生，突然收到消息說(shuō)A很可能不發(fā)生；這是的做法不是讓所有人重新評(píng)估A發(fā)生的概率，而是評(píng)估A如果發(fā)生收到這條消息的概率和A不發(fā)生收到這條消息的概率，之后利用貝葉斯進(jìn)行計(jì)算。

7.主觀概率：將直覺(jué)固化為主觀概率數(shù)據(jù)；用標(biāo)準(zhǔn)偏差確定分歧大小；

8. 啟發(fā)法：你是憑沖動(dòng)做決定，還是憑幾個(gè)精心選取的關(guān)鍵數(shù)據(jù)做決定？或是構(gòu)建一個(gè)包含所有變量的模型，然后得出最佳答案？

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的《深入浅出数据分析》读书笔记的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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