🔑 名詞卡
驗證性資料分析（Confirmatory Data Analysis, CDA）
🎯 定義
更注重於驗證研究者提出的假設，透過分類、分群、相關性分析以及預測模型等方法，對探索階段所發現的模式進行更深入的挖掘。
重點
- 相較於探索性資料分析（EDA），CDA 著重「驗證先前生成的假設並進行深入挖掘」，而非初步描述或探索模式。
- 為了更全面理解數據，研究人員也可能結合定性分析，對量化分析的結果進行深入探討，以發現數據中更細緻的內涵。
易混淆
- vs 探索性資料分析：EDA 在前（生成假設）、CDA 在後（驗證假設）。
📖 課文原文「相較於探索性資料分析，驗證性資料分析更注重於驗證研究者提出的假設，透過分類、分群、相關性分析以及預測模型等方法，研究人員可以對探索階段所發現的模式進行更深入的挖掘。」