极道
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数据科学的三个基础常识
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原文中文，约1100字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了数据科学家需要了解的三个观点：相关性与因果关系的区别、只能从数据中学习P(A|B)、科学实验的有效性。科学实验能捕捉因果信息，而大多数社会数据则无法做到这一点。
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关键要点
- 数据科学家需要理解相关性与因果关系的区别。
- P(A | B) 表示在 B 的情况下 A 的概率，而 P(A | do(B)) 表示在干预 B 的情况下 A 的概率。
- 我们只能从数据中学习 P(A | B)，而无法得知干预的效果。
- 科学实验通过随机对照试验能够有效捕捉因果信息。
- 大多数社会数据无法提供因果关系的信息，统计算法只能学习 P(A | B)。
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