数据分析思维课
郭炜
前易观 CTO
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数据分析思维课
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中秋放送 | 数据分析基础回顾

相关性与因果关系
因果倒置的例子
数字的衡量能力
基于业务流程和实验的结果
合适的数据抽样算法
数据抽样的重要性
严于律己,宽以待人
标准差的重要性
错误利用模型的风险
预测世界的关键
控制自律与自由
领域知识的重要性
竞争优势的积累
警惕幸存者偏差
发现错误
未雨绸缪
平衡预期
规避风险
努力增加经历样本
生活的平常心
平均值和辛普森悖论
因果关系的误解
科学评估的必要性
大数据与基础理论的关系
标准差与成功评估
数据验证的重要性
数据分布与决策
细微优势的重要性
避免非随机结果证明观点
项目风险控制
辨别偶然与必然
质与量不等价
数据分析基础回顾

该思维导图由 AI 生成,仅供参考

你好,我是这门课程的编辑正霖,我又来了。
明天就是中秋节啦,在这里提前祝你中秋节快乐!不知道你有没有复习的习惯呢?课程更新到现在,你应该也能感受到,到了“如何用数据说话”这一章,对之前知识点的综合运用更多了。
基于此,我为你准备了两篇复习回顾(分别回顾数据分析基础以及数据算法基础)。我会把前两章每一讲画出一个思维导图并加上这一讲的金句(重点关键句),如果你对这节课所讲的内容感觉很模糊,可以点击对应的超链接去复习一下。好了,那我们今天就从“数据分析基础”这一章开始吧!
拆开来看,“质”与“量”是不等价的。平均值和辛普森悖论告诉我们要抓大放小,不要因为某一个单项优势就洋洋得意,也不要因为局部失败就一蹶不振。生活,要有一颗平常心,我们的目标是让我们这一生的“人生平均值”逐步提高。
生活里最难的就是如何辨别什么是偶然,什么是必然。我们期待把生活全部变成必然,但其实你会发现人的一生很短暂,我们一生的经历很难都是必然。站在数据分析的角度来看,生活本来就充满着各种不确定性,你如果不去努力,那经历的样本就太少了,你经历的可能就会是各种偶然的极端情况(比如一路上老是遇上红灯)。
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这篇文章总结了数据分析基础的重要概念和原则。作者强调了数据分析中的关键概念,如平均值、大数定律、风险控制等,并提出了在数据分析中需要注意的一些误区,如幸存者偏差和因果倒置。此外,文章还强调了数据分析的艺术在于找到反U型最高点,以及正确的数据验证对于决策的重要性。作者还提到了数据抽样的重要性,以及在衡量事物时需要基于细致的业务流程和实验。最后,文章还强调了相关性与因果关系的区别。整体而言,这篇文章对数据分析基础的重要概念和原则进行了全面而深入的阐述,对于读者快速了解数据分析基础具有重要意义。

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全部留言(3)

  • 最新
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  • 进化菌
    感谢小编的整理,中秋节快乐! 总得花时间回顾才行的,好东西看一遍怎么吸收的完整~
    2021-09-20
    7
  • 小昭
    打卡,中秋已过,提前祝小编国庆快乐~
    2021-09-25
    2
  • 夜空中最亮的星
    辛苦了,中秋快乐
    2021-09-22
    1
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