《The Art of Data Science》深入探讨您随时可以使用的大量数据,并从中探及索获得见解。本书重点介绍如何分析数据并进行筛选,借此找出数据背后的故事。作者运用本身的经验,透过分析数据科学引导初学者和管理人员。

两位作者都拥有管理数据科学以及在专业环境中管理分析员的经验。作者讨论本身的经验,说明哪些做法将确实产生成功的结果,以及哪些陷阱会导致数据科学必然失败。

数据分析很难,部分原因是很少有人能解释如何进行数据分析。这并不是说没有人定期做数据分析。而是那些真正擅长于此的人还没有告诉我们他们头脑中进行的思考过程。

在这本书中,我们打算做的是写下数据分析的过程。我们所描述的不是一个具体的数据分析“公式”——类似于“应用这个方法,然后运行那个测试”——而是一个可以应用于各种情况的通用过程。通过我们管理数据分析师和进行自己的数据分析的丰富经验,我们仔细观察了哪些可以产生一致的结果,哪些不能对数据产生有用的见解。我们的目标是把我们学到的东西写下来,希望别人能发现它有用。

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数据科学(英語:data science)是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。 它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。 数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。
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