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数据是现实世界运转留下的痕迹。 这些痕迹如何展示出来，则取决于我们采用什么样的数据收集和样本采集方法。 将具象的数据转化为抽象的数据，过程是绝对主观的。 数据的随机性和不确定性来源： 过程本身 数据采集方法 统计推断 关注的是如何从随机过程产生的数据中提取信息。 关于建模 数据即信息，不需要模型，了解相关性就够了。–Anderson 这是错误的想法。 什么是模型 模型是一个特殊的镜片，...

通常表现为：画一些直方图等，来看看数据的分布。 看起来探索性数据分析只是很小的一部分，其实它的地位很重要，是数据可科学中的重要一环。 这个像太祖长拳，用在不同的人手里，会有不同的效果。换句话说，随着你的认知的提升，探索性数据分析能够得出的东西是完全不同的。 基本工具 图，表以及汇总统计量。 探索性数据分析是什么 是一种系统性分析数据的方法： 用盒形图展示所有变量的分布情况 用散点图展示变量两两之...

kNN的主要思想：根据某个对象的属性值找到相似的对象们，让对象们一起投票决定这个对象属于哪一类。 这里银行的信息是，根据属性值找到的对象们，并不是来源于一个类，如果是一个类的话，直接将这个待分类对象归类为此类就完成了。 既然是投票，就意味着可能是平票，如果平了的话，就随便选择一个类作为此类的分类即可。 《数据科学实战》这本书里举的例子很贴近我们的生活，引用过来，作为参考： 假设一个人会对自己看过...

数据分析是将原始数据进行排序和组织的过程，是用来帮助解释过去和预测未来的一系列方法。 数据分析不是只针对数字进行分析，而是关于： 如何设定/提出问题 演化解释 验证假设 数据的本质 现实世界所有场景都包含数据，数据分为： 结构化/非结构化 连续/离散 … 有不同的分类方法，从更普遍的意义上来看，数据分为： 分类型 数值型 其中，分类型中又分为： 定类：如住房类型 定序：如年龄 ...