数据分析指南

如果你已经有了大量的数据，而你仍然无法回答一个问题......更多的数据真的是你需要的吗？在这一点上，你并不是因为缺乏数据而无法解决你的问题。那么，为什么你会相信，有了更多的数据，你的问题就会得到解决？ 用爱因斯坦的一句老话来说，"精神错乱的定义是

纳什均衡（Nash Equilibrium）是博弈论中的一个概念，在这个概念中，博弈的最佳结果是没有动机偏离其初始策略。 在你玩的任何游戏中，你都应该了解是否存在纳什均衡，因为这是最可能的结果，除非做了一些事情来改变游戏的参数。

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： 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

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， 也就是说：倾向于根据想到的相似实例的数量

敏感性分析（Sensitivity Analysis）是一种用于财务建模的数学公式，用于计算目标变量是否受到其他外部变量（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。

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。

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

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

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。 元数据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： 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？ 最广泛使用的查询语言是

's%20principle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

基于概念知识图的支付宝用户下一次消费意向预测：

特征工程是为表格数据构建出色模型的最重要部分。我重新审视了过去从事的数十个表格 ML 项目，并将我使用的技术提炼为可重复的、强大的流程。这是我发现的： 先从让我们处理 NaN 开始：选项 #1：用有意义的值填充它们 如果“NaN 销售”意味

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：不再有脾气暴躁、只看到风险的 IT 基础架构技术人员

如何使用关系数据库和统计模型来检测金融欺诈并保护普通人的银行账户？ 1、我的部分工作是使用规则和模型来检测潜在的交易欺诈和激励游戏，但也延伸到检测垃圾邮件、不当内容和虚假评论等方面。我的角色可能比你在大多数地方找到的要广泛一些。您会发现不同

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。