Pracuję w dziedzinie eksploracji danych i miałem bardzo mało formalnego wykształcenia statystycznego. Ostatnio czytam dużo pracy, która koncentruje się na bayesowskich paradygmatach uczenia się i wydobywania, które uważam za bardzo interesujące.
Moje pytanie brzmi (w kilku częściach), biorąc pod uwagę problem, czy istnieją ogólne ramy, dzięki którym można zbudować model statystyczny? Jakie są pierwsze rzeczy, które robisz, gdy otrzymujesz zestaw danych, który chcesz modelować proces bazowy? Czy istnieją dobre książki / samouczki, które wyjaśniają ten proces, czy jest to kwestia doświadczenia? Czy podczas konstruowania modelu wnioskowanie jest na pierwszym planie, czy też najpierw starasz się opisać dane, zanim zaczniesz się martwić, jak je wykorzystać do obliczeń?
Wszelkie informacje będą mile widziane! Dzięki.