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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，透过这个镜片观察和了解现实世界的本质，而这个镜片是什么，不同学科的人，有不同的工具。
如何构建模型
如何知道什么数据用什么模型？
一半是艺术，一半是科学。
这没有统一标准，如何选择模型，选择的理由是什么，都是摸着石头过河，加经验总结。
但是EDA（探索性数据分析）是一个比较好的起步方法。通过EDA绘制图形，从数据中获取直观的感觉。对帮助解决问题有很大帮助。
从简单处着手，先做起来，再做好。
END.
参考：
《数据科学实战》