当我再次仔细阅读统计经验法则时，正如我时不时所做的那样，我发现了这个宝石。注意：我住在加利福尼亚州，所以从这些亚马逊链接中得不到任何钱。 当我再次仔细阅读统计经验法则时，正如我时不时所做的那样，我发现了这个宝石。注意：我住在加利福尼亚州，所以从这些亚马逊链接中得不到任何钱。 使用术语“图表”而不是“可视化”，但这是相同的想法。除了计算汇总统计数据之外，重点还在于可视化。摘要很有用，但可能具有欺骗性；每当你总结数据时，除非分布表现良好，否则你都会丢失一些信息。散点图、直方图、箱线图和须线图等可以揭示摘要如何欺骗您。我也见过这些，特别是具有异常值或双模态或三模态的变量。 这种效应最著名的例子之一是安斯科姆的四重奏。

我在此处添加了维基百科上

的绘图图像： 更多阅读 小型企业的数据可视化 数据可视化通过销售映射提高业务可扩展性 提取、分析和可视化数据的 5 个最佳实践 数据可视化可以使您的内容策略受益的 10 种重要方式 如何使用将演示数据变为现实 从原始数据到可视化：Marvel 社交图谱分析 所有四个数据集都具有相同的 x 平均值标 哥斯达黎加手机号码列表 准差、xy 皮尔逊相关系数和 y 回归线，因此摘要无法说明数据中的差异。 我经常使用相关性来获取数据中关系的要点，并且我已经看到了相关性如何具有欺骗性。在一个项目中，我们有 30K 个数据点，相关性为 0.9+。当我们仅删除 100 个数据点（x 和 y 的最大量值）时，相关今年早些时候，我有幸在主持了一个关于实体、关系和语义：结构化搜索现状的小组讨论。这四位小组成员是我多年来有幸共事的人。

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最大的结构化搜索问题从为用户提供谷歌网络语料库上的结最后，该研究试图了解人们如何从“有抱负”到“转型”，并发现经验丰富的公司，即那些处于这段旅程中的公司，表现出强烈的分歧，分为两条道路。其中之一侧重于信息管理、协作和自上而下的战略方法，以在整个组织中相当均匀地推动分析。如果 GN 列表 愿意的话，可以选择平台策略。第二条路径更侧重于开发特定业务领域的分析技能和工具。两者都可以带来转变，只是不同而已。例如，协作组织试图广泛提高客户参与度，而专业组织则更关注特定的关键绩效指标。 有趣的是，这个专业小组包括许多人，他们发现组织中的组织变革很困难，但技术变革更容易。相比之下，协作组织很难提供更先进的分析功能，例如预测分析，因为他们在基础广泛的平台上花费了太多时间。构化搜索到构建一个击败 Jeopardy! 的计算系统。自然语言理解极限测试的冠军。