PS：本章的内容非常初级（和我的水平相当），大神们可以忽略，小白可以参考
数据分析问题，简单来说就是根据已有的数据集，通过数学，概率学，统计学等方式进行科学合理的判断和分析，从而对未知的数据集进行预测的过程。
举个例子（后面争取每个知识点都能举个例子，尽量通俗易懂，这也是我的id命名的来源，也是对自己的挑战）：
我要判断一个人是男人还是女人，那我可以拿到一些信息（比如这个人的身高体重，头发的长度，穿什么鞋，是否涂口红，是否染发，是否带耳环，是否抽烟等），然后基于这些信息，结合我这30年来对成千上万人的认知，就会给出一个最终的结论：如果一个人身高1米6，体重100斤，涂口红，穿高跟鞋，带耳环，那么这个人很大概率是女性。这个例子其实就是一个很好的数据分析过程,属于数据分析里的有监督问题里面的分类问题。我拿到一个人的这些信息，辅助我对这个人的性别做出判断。
再比如：
我要预测一个房子的房价，我可以拿到的信息有（小区位置，房屋建成年限，房屋面积大小，是否靠近地铁，是否靠近学校等），那我根据这些信息，也可以对该房屋的价格做一个大致的判断。这也是一个数据分析问题，具体属于监督问题里的回归问题。
下面我会对一些数据分析常用的概念和基础知识做一下总结：
1）一个数据集，通常可以分为两个大的部分，一个是特征（feature），一个是标签（label）.(当然在进行模型训练时每一部分还可以再细分成训练集，验证集和测试集，后面用到再说）
比如上面的第一例子中，我们需要判断的内容（男/女）就是标签，其他的信息（比如身高体重，是否带耳环等）就是特征，特征也可以叫做字段。
根据是否有标签，可以把数据分析问题分为两大类：有监督问题（有标签）和无监督问题（无标签),（其实另外还有一个半监督问题，我们用到再说）
这里的标签，即事实上这个人的真实性别（groudtruth）。在进行模型训练的时候，需要事先对数据的label进行人工标注，也就是在训练的时候有这个标注结果对模型进行监督，也即有监督的来源（模型的效果很大程度上需要依赖标注的准确率，所以标注工作其实是非常重要的）。
根据label的类别，又可以把有监督问题分为分类问题（label为离散值，比如性别）和回归问题（label为连续值，比如房价），无监督问题一般是指聚类问题。
大体的关系如下图：
