本书介绍到的一些有用的数据分析理念及方法

1.A/B Test: 控制组与实验组（随机分配实验组，最大限度避免混杂因素干扰）
2.通过目标函数C₁X₁ + C₂X₂ = P解决问题（C表示约束变量，X表示决策变量，P表示期望最大化对象）
3.使用二维散点图探索原因（增加平均线作为判断标准）
4.当描述数据图形时，需要论述可相互换用的两种因果模型或图解。
5.汇集正相关和负相关变量，构建一个具备因果关系的网络模型；提出各种假设；证伪法排除；通过证据的诊断性找出否定性最小的假设（分列+-）
6.贝叶斯规则：计算条件概率（利用基础概率）；修正主观概率
7.直方图与回归线的数据分析作用；
8.作为一种量度方式，相对于回归线的机会误差（均方根误差）分布与相对于平均值的标准偏差具有相同用途。
9.分割数据有助管理误差。