標籤彙整: 資料科學基礎概念

『實驗』的基本概念：控制與重複

係最根本的方法*。在基礎學校教育中，我們其實都學過實驗的基礎概念和重要性。然而在實際工作與生活中，卻還是常常看到有人將現象與因果混淆，做出錯誤的決定。本篇我們介紹實驗的基本概念。

資料分析基本概念：Outlier、Robustness、Sensitivity、Sanity

本篇介紹資料分析、解讀時常會碰到的幾個概念：Outlier、Robustness、Sensitivity、Sanity。不管你是否從事『資料』相關職位，在工作甚至生活中都有可能接觸到『資料』。了解資料分析的基本概念，可以幫助我們更正確的認識資料代表的意義，更有效率的應用資料做出正確的決定，避免不必要的謬誤。

『勿枉勿縱』：混淆矩陣、precision、recall 及其他

關於設定判斷標準，我們都聽過『勿枉勿縱』這個說法。一般來說我們希望模型給出答案的『正確率』最高，但是有些情況下，『正確率』不是唯一的標準。本篇介紹與『正確率』（以及『錯誤率』）相關的一些術語和概念，無論是平常工作、生活都會碰到，也是資料分析面試常常出現的考題。