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當真正投入到資料中的時候，王浩發現A級難度的實驗分析確實很不一般。

上一次幫助夏教授給納微實驗室做資料分析，研發難度評級就只有‘C’，‘C’級難度的研究，做兩堂相關課程的講解，靈感就能積累到上百點。

只要認真投入到資料理解工作中，靈感值的上升速度也非常快，完全不亞於教學回饋的速度。

現在不一樣了。

他花費一個多小時的時間去研究資料，發現數據量比上一次龐大的多，而且也要複雜的多，單單是實驗相關的資料分類，就有二、三十種，細分有上百種之多，每一種都可以說是海量的內容。

如果一條條看過去，根本就看不完。

他只能試圖去理解每一種資料分類，對資料包含的內容更瞭解，也對於實驗有個整體的瞭解。

在消耗教學幣專注模式下，效果還是很不錯的，一個多小時漲了三點靈感值。

相對於A級任務難度來說，自己做研究，一個小時能獲得3點靈感值，速度已經非常快了。

王浩看了一下時間，帶著期待去上課了。

《機率論與數理統計》。

時間已經進入12月底，《機率論與數理統計》課程也進入到後期階段，講的都是二維離散變數的分佈、隨機變數的密度等內容。

這一部分和資料分析工作關聯性很高。

王浩帶著期待開始了課程，教室裡的每個學生都聽的很認真，有的學生看過來的眼神甚至有些敬畏。

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