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然后便开始一边仔细研究，一边开始打印。
数据明显都是经过整理的。这足以说明他们并不是什么都没做。
看过这些数据之后，罗静仁几乎敢肯定，从中要分析出什么有用的东西很难。
原因很简单，数学是研究规律的学科。数据量不足的情况下，很难从这些杂乱的数据中找到所需要的规律，这是数学常识！
罗静仁现在真想冲到马博涛面前问问他到底懂不懂什么叫「样本量效应」
更别提小数据集容易受到噪声的影响，噪声可能会掩盖数据中潜在的规律。
在大数据的情况下，噪声的影响通常可以通过统计方法来减小，但在数据量较少时，这种干扰更加明显。
再加上数据驱动的建模，数据的质量和数量都至关重要。数据量不足意味着所得到的模型可能是欠拟合的，根本无法真实反映数据的背后规律。
真的，罗静仁越看越生气————
这个姓马的不厚道！拿这些破数据来催他们办事就算了！竟然还玩出逼宫这种操作？
