入門基礎知識
大數據的流程：數據收集、數據儲存、數據建模、數據分析、數據變現。
大量看似不相關的事卻能夠通過觀察分析告訴人們背後的因果，並預測未來趨勢。
數據：承載了信息的東西才是數據
信息：把我們不清楚的事情闡明的描述
古典概型：包含的單位事件是有限的，且單位事件包含的概率相等（例如拋硬幣）
排列組合：從某些數據中驅逐一部分，有先後順序的組合（例如買彩票，不同數字的組合）
理解幾個名詞：加權值、平均值、標準差、眾數、中位數、抽樣
標準差：（偏離平均值的程度，波動程度）
公式：
歐氏距離：用於描述多維點之間的距離
二維：
三維：
N維：
曼哈頓距離：兩個點在標準坐標系上的絕對軸距總和
又稱為出租車距離，例如在橫平豎直的街道，出租車從一個位置到另外一個位置的距離。曼哈頓距離更多的是應用意義。
同比與環比：
同比：與相鄰時段的同一時期相比
環比：直接和報告的上一時期相比
高斯分布：又成為正態分布
入門基礎知識
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