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如果你是一名数据分析师，我们要开始考虑如何使用ChatGPT在探索性数据分析工作中发挥它的作用了。
模型：高性能模型更昂贵，延迟也更高。
较好版本的prompt提供了具体的AB测试数据和目标，使模型可以生成更具体和有针对性的显著性检验方法和步骤。
回归分析用于研究变量之间的关系。
蒙特卡洛算法是一种强大的数据分析工具，可以在许多领域发挥作用。
马尔科夫链还可用于文本生成和推荐系统。
计算物品之间的相似度：可以使用余弦相似度、皮尔逊相关系数等方法计算物品之间的相似度。
我们可以通过观察关联规则来了解客户之间的关联。
我们可以通过观察图像的拐点来选择最优的聚类数。
K近邻算法适用于非常小的数据集，对于较大的数据集，运算时间会变得非常慢。
每种算法都有其适用的场景和优缺点，需要结合具体的应用场景进行选择。
置信度和置信区间是一组参数，来告诉你这个算法模型误差有多大 。
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6年数据分析师，专注用户增长、数据分析思维与工具，期待和你一起探索数据的奥秘！
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