数据分析指南

P值是在统计假设检验中的一种衡量边际显著性水平的指标，代表了一个特定事件的概率。 p值或概率值告诉您数据在原假设下发生的可能性有多大： [list] [*]小于 0.05 的 p 值通常被认为具有统计显着性，在这种情况下应拒绝原假设。 [*]大于 0.05 的 p 值表示与原假设的偏差在统计意义上不

相关性并不意味着因果关系（Correlation Does Not Imply Causation）：描述了不能仅仅根据观察到的两个变量之间的关联或相关性来合法地推断它们之间的因果关系。 两个事件相继发生，并不意味着第一个事件导致了第二个事件。 这种谬

不确认偏见，也称为失证偏差或认知失调（Disconfirmation Bias）：不加批判地只接受那些支持自己信念的证据与信息，而积极地反驳那些挑战自己信念的其他证据。 当证据或外部信息使我们高兴时就不加批判地接受，而这些证据

基于概念知识图的支付宝用户下一次消费意向预测： [img] 本文阐述了用概念知识图进行用户下一步意图预测的技术。该系统已经部署在支付宝的网络上，为超过1亿的日活跃用户提供

ATNA 是一个首字母缩写词，代表Best Alternative T o a N egotiated A greement，最好的交易替代方案。 如果谈判失败，双方无法达成协议，谈判方可以采取的最有利的选择。 换句话说，如果谈判不成功，一方的

可逆的决策（Reversible Decisions）可以快速做出，而且不用纠结于寻找完整的信息。 这种决定不是鲁莽行事或信息不足的借口，而是一种信念，即我们应该使我们的决策框架适应我们所做的决策的类型。 一旦你面临一个决定，问题就变成了你应该快点还是慢点。 您是否收集了尽可能多的

博弈论是构思竞争者之间社会状况的理论框架。 它是对对抗性情况下的战略和决策的研究，它提供了几个基础的心理模型，帮助你批判性地思考冲突。 在某些方面，博弈论是战略科学，或者至少是战略环境中独立和竞争参与者的最佳决策。 博弈论的主要先驱是 1940 年代的数学家约翰·冯·诺依曼和经济

沙特利耶原理（Chatelier's Principle）又称为勒沙特利耶法则（Le Chatelier's law）。 这是物理学和化学中的一个说法： 如果一个系统的平衡被一个或多个决定因素（如温度、压力或浓度）的变化所扰乱，该系统倾向于通过尽可能抵消变

数据库视图只是伪装成表的查询。 数据表主要记录数据。视图产生从该数据派生的信息。 下面是几个用途: [b]1、抽象[/b] 也许您必须连接来自数十个不同表的数据才能获得特定类型报告所需的所有数据。因此，

新的基于云的 SaaS 服务让一切变得简单。人们可以想象 IT 服务和数据湖，就像可以很容易地从插座中获取电力一样。这真的这么简单，以至于这些服务在未来甚至可以让数据工程师变得多余吗？ 试想一下：不再有脾气暴

可用性启发式（availability heuristic），也称为可用性偏差（Availability Bias），是一种思维捷径：人们会根据一个例子、实例或案例在脑海中出现的容易程度来判断事件的可能性，

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如今，越来越多的企业意识到，更多的数据并不等于更深入的知识和更好的业务决策。 [b]元数据[/b] 元数据描述数据并包括诸如数据的年代、创建位置、所有者以及与哪些概念（或其他数据）相关的信息。它使我们能够理解我们的数据，因

查询引擎是一种软件，可以对数据执行查询以生成问题的答案，例如： [list] [*]今年到目前为止，我每月的平均销售额是多少？ [*]过去一天我网站上最受欢迎的五个网页是什么？ [*]网络流量与上一年相比如何逐月比较？ [/list] 最广泛使用的查询语言是[

当事情发生时，近因（Proximate Cause）被认为是造成损害、损失或伤害的直接原因。 在法律和保险中，近因是指与伤害充分相关且法院认为该事件是伤害原因的事件。法律中有两种类型的因果关系：事实原因和近因（或法律）原因。 1、事实的因果关系是通过

敏感性分析（Sensitivity Analysis）是一种用于财务建模的数学公式，用于计算[b]目标变量[/b]是否受到其他[b]外部变量[/b]（称为输入变量）的影响。这是分析模型对其输入参数的敏感程度的有用方法。 这是投资者用来了