数据分析初步

这一节包含的知识点

比「节」更细的一层：具体到能对上一道题的步骤。

• 总量、均值与中位数均值反映总体水平但容易受极端值影响，中位数是排序后位于中间的那个数，更能代表典型情况。
• 分组对比与趋势观察按类别或时间分组后比较各组的数值，找出组间差异以及随时间上升或下降的规律。
• 从数据到结论的推理边界相关不等于因果，样本有限时结论只能说明这一批数据的情况，不能随意推广到全部对象。
• 异常值的识别与处理明显偏离整体分布的数值先核实来源，再决定保留、修正还是剔除，并说明理由
• 相关不等于因果两组数据同步变化未必是一方导致另一方，可能存在共同原因或纯属巧合

先修：学它之前要先会

• 数据的组织与结构

完整前置链：一路要先会

不只是直接先修 —— 把先修的先修也追到底，顺序就是该学的顺序（含跨学科）。

1. 1数据与编码→
2. 2数据的组织与结构

后继：学会它之后可以往哪走

• 数据可视化

学习「数据分析初步」

这个知识点还没有内容（还没有教材或出版物接进来）。现在能做的：看清它在坐标系里的位置 —— 先修是什么、学完之后通向哪里，然后把「我了解了」记下来。

自述不等于掌握：它只是「我知道这一条讲什么」，不会计入学习单元完成数。学习记录存在这台设备上。

还没有任何内容覆盖这条概念。要让它长出来，需要导入并发布一份讲到它的材料 —— Publishing 会在正文里找候选（带原句作证据），由人确认后挂到这条上。

还没有任何学习目标、测评或任务标注到这条知识点上。学习链只列**真的标注过**的条目 —— 没有就是没有，不按模板补一个出来。