数据的积累、数据的挖掘，分析、归纳、整理，是数据分析师所必须俱备的基本素养，没有它，你永远是匹夫之勇。蛋挞与曼城队2011年夏天，曼城队助理教练大卫·普拉特决定利用数据分析来解决球队在表现方面遇到的一个棘手难题。普拉特发现，尽管球队阵容中拥有多名高大强壮的球员，但他们的角球得分情况却不尽如人意。
线上商品转化率高达35%，远高于传统电商。 乍一看，这些数据确实很闪光。但真相却需要“庖丁解牛”般的分析—— 第一点，金桥店的优秀表现并不能代表整体。很多零售企业都会有明星店铺，这些明星店铺的单店经营业绩都是金桥店所不能比拟的。 第二点，线上订单占比问题。
手写实现 IoC 和 AOP 通过“银行转账”案例，分析该案例中代码层次的问题，运用已有知识解决这些问题，自己动手实现IoC（依赖注入）和AOP（面向切面编程）的功能。这样的学习过程能够让你更深刻地理解和掌握这些核心概念。
唯一的问题是，如果由几百个种子用户推断出新的几百个目标用户，准确性可能高达9成，但如果如某广告公司宣称，对康师傅辣味面进行移动DSP投放时，根据历史投放数据分析挖掘，形成样本库，再通过Lookalike技术进行人群放大，找到与目标受众相似度最高的潜在客户，扩展人群1367万，实际投放受众ID2089万。
而利润就是来自于顺势的单子，虽然有近一半的单子是止损的，但盈利的单子，利润较大，盈亏比大于3：1，整体而言，顺势的单子给我带来了丰厚的利润。
单样本t检验步骤包括检验数据正态性、设定测试假设（平均数是否等于8m）并进行双尾检验，结果显示样本平均株高为334m，显著高于8m，表明存在显著差异。配对样本t检验 适用于比较成对样本之间的差异，特别是当两个样本的观测值存在内在关联时，如两个处理在同一条件下进行试验。
t检验是统计学里用到的重要工具，统计学一直以来都是相当难的学科。t检验主要是检测数据的显著性，所谓显著性，是指零假设为真的情况下拒绝零假设所要承担的风险水平，又叫概率水平，或者显著水平。也就是说检验的是统计出来的量和实际的量的一个差异。
t检验的意义：t检验与所有统计分析相同，其结果提示现有差别不仅仅是抽样误差所致，且提示犯第一类错误的可能性大小，即t0.05与t0.01犯第一类错误的可能性各为5%与1%。
t检验显著性结果查看方法：t检验的结果解读直接查看p值即可。t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两个样本的均值是否显著不同。其中，t值是t检验中的统计量，表示两个样本均值之差除以它们的标准误差的倍数。p值是t检验中的另一个重要指标，表示拒绝原假设（即两个样本之间不存在显著差异）的概率。
T检验是一种假设检验方法，用于评估两个平均数之间的显著性。它主要基于在两个样本平均数之间获得的差异，假定这些样本的差异是正态分布的。T检验可用于比较两个样本中测量到的平均值，例如，两组患者的治疗结果、两组学生的考试成绩等等。T检验使用的基本统计量是检验统计量t值。
1、每列是一个变量，年为一个变量，点为一个，品种为一个，试验结果为一个，然后将试验结果选入Dependent Variable，其他的变量选到Fixed Factor，然后点OK，当然有些设置要具体情况具体分析。
2、每个品种指标的三个重复数据属于基础数据资料肯定使用了呀，其平均值在计算过程中也用到了。因为单因素方差分析是通过计算组间平方和SSA与组内平方和SSE来反映组间误差与组内误差的，通过组间均方与组内均方之比来计算F统计量值，F值与临界值比较来判断是否拒绝原假设。
