本书探讨了数据科学的基本原理。它考虑了现代数据科学的发展方式和原因。这本书在将数据应用于决策方面比现有的书籍走得更远。这本书不仅对本科生有用,还能帮助企业主提高决策能力。本书使用现实生活中的例子,探讨了基于信息的决策框架的可能性和局限性。 https://www.arclerpress.com/book/chemistry/data-science-for-business-and-decision-making-an-introductory-text-for-students-and-practitioners.html 我们生活在一个信息至关重要的世界。它是一种在公开市场上买卖的商品。鉴于信息的重要性,必须确保其投入和产出的质量足够稳健,以满足整个社会的需要。在商业领域,信息是最重要的。如今,许多商业决策都依赖于信息。事实上,信息的质量可以直接影响决策的质量。这本书被认为是信息科学的导论。具体来说,本书试图探索数据科学作为一个新兴学科在一个信息社会的更广泛的背景下。这本书倾向于关注信息在决策中的作用。从这个意义上说,这本书部分驳斥了那些认为商业头脑完全取决于直觉或直觉的人。科学方法因其精确、有条理而被广泛应用于各个领域。科学取代了一些曾经是商业决策的主要组成部分的非理性。当然,直觉也有作用,一些不依赖科学的人也能做出出色的决定。唯一的问题是,这些优秀的决定是偶然发生的,而不是经过深思熟虑的过程的结果。

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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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