这才是最核心的数据分析问题，数据分析师请不要再关心错误的方向

有几种常见的数据类型。

1、表：最经典的数据类型。在表数据中，行通常表示样本，列表示特征;

2、点云：很多数据可以看作是某个空间中的一组点;

3、时间序列：文本序列、调用序列和DNA序列可以看作是时间序列。它们也是变量(通常是时间)的函数;

4、图像：可以看作是两个变量的函数;

5、视频：时空坐标功能;

6、网页和报纸：尽管网页或报纸上的每一篇文章都可以看作是一个时间序列，但整个网页或报纸都有一个空间结构;

7、网络数据：网络本质上是一个图形，由节点和相关节点的边组成。

除了上述基本数据类型外，还可以考虑更高层次的数据，如图像集、时间序列集、表序列等。

这才是最核心的数据分析问题，数据分析的基本假设是观测数据是由一定的模型生成的，而数据分析的基本问题是找出模型。由于在数据采集过程中不可避免地会引入噪声，这些模型都是随机模型。例如，点集对应的数据模型是概率分布，时间序列对应的数据模型是随机过程，图像对应的数据模型是随机场，网络对应的数据模型是图模型和贝叶斯模型。

这才是最核心的数据分析问题，通常我们对整个模型不感兴趣，只想找到其中的一部分。例如，我们使用相关性判断两组数据是否相关，使用排序对数据的重要性进行排序，使用分类和聚类对数据进行分组等。

在许多情况下，我们需要近似随机模型。最常用的方法是将随机模型近似为确定性模型，用于基于变分原理的所有回归模型和图像处理模型;另一种方法是近似其分布，如假设概率分布为正态或时间序列为马尔可夫链。

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