分析，以创建最有用模型为目标

分析工具会简化实际情况，在数据和假设正确的情况下，只要工具可靠，分析以创建最有用的模型为目标。——《深入浅出数据分析》

1.优化和证伪：两种截然不同的分析思路

---

1.1优化法

优化法是针对最优化问题的分析方法，以目标函数为模型，针对假设变化必须修改模型。

目标函数=目标变量+决策变量+约束条件，其中决策变量是优化时可控因素的可靠数据，约束条件则是不可控因素的可靠数据，一般包括决策变量参数和可行区域。

1.2假设检验

假设检验的核心是证伪。

假设检验的思路是剔除无法证实的假设，对无法证伪的假设评级。

通过观察诊断性确定有效证据，评估假设完成评级。

2.优秀数据图形的特征

---

三个特征可以评价数据图形优劣：

一是图形体现了数据，尤其是体现了和目标有关的数据。

二是图形对数据作了正确的比较，数据只有相互比较才会有意义。

三是图形展示了多个变量的情况。

3.贝叶斯规则：精确整合新信息

---

贝叶斯规则提供了一种将新信息整合到分析中的精确方法。

新信息改变了基础概率，新的条件概率建构到基础概率和条件概率上。

基础概率谬误是指存在基础概率数据却选择忽略导致决策错误，避免基本概率谬误的唯一办法是务必将其整合到分析中。