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[美] 戴維·謝倫（Davy Cielen），亞諾 D.B.梅斯曼（Arno D.B.Meysman） 著，劉義 譯

圖書標籤:

• Python
• 數據科學
• 數據分析
• 機器學習
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• 統計學
• 數據可視化
• 編程入門

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111578260

版次：1

商品編碼：12173375

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 數據科學與工程技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：222

內容簡介

本書涵蓋的主題非常廣泛，介紹瞭數據科學方方麵麵的知識，每一章都側重於介紹數據科學的某一方麵，為讀者以後的深入學習打下基礎。具體內容包括：第1、2章係統介紹大數據科學的背景知識及框架結構；第3~5章介紹機器學習相關知識；第6~9章介紹幾個比較有趣的數據科學主題。本書是學習數據科學知識的入門教材，在深入學習本書的實例前，需要掌握SQL、Python及HTML5的入門知識，瞭解統計學和機器學習相關知識。

目錄

譯者序
前言
關於本書
關於作者
關於封麵插圖
第1章　大數據世界中的數據科學1
1.1　數據科學和大數據的好處和用途2
1.2　數據種類3
1.2.1　結構化數據3
1.2.2　非結構化數據3
1.2.3　自然語言數據4
1.2.4　計算機數據4
1.2.5　圖類數據5
1.2.6　音頻、視頻和圖像數據5
1.2.7　流數據6
1.3　數據科學過程6
1.3.1　設置研究目標6
1.3.2　檢索數據6
1.3.3　數據準備7
1.3.4　數據探索7
1.3.5　數據建模7
1.3.6　展示與自動化7
1.4　大數據生態係統與數據科學7
1.4.1　分布式文件係統7
1.4.2　分布式編程框架9
1.4.3　數據集成框架9
1.4.4　機器學習框架9
1.4.5　NoSQL數據庫10
1.4.6　調度工具10
1.4.7　基準測試工具10
1.4.8　係統部署11
1.4.9　服務開發11
1.4.10　安全11
1.5　Hadoop工作示例介紹11
1.6　本章小結16
第2章　數據科學過程17
2.1　數據科學過程概述17
2.2　步驟1：定義研究目標並創立項目章程19
2.2.1　瞭解研究的目標和背景20
2.2.2　創立項目章程20
2.3　步驟2：檢索數據20
2.3.1　從存儲在公司內部的數據開始21
2.3.2　不要害怕去購買數據21
2.3.3　檢查數據質量以預防問題發生22
2.4　步驟3：數據的清洗、整閤以及轉換22
2.4.1　數據清洗22
2.4.2　盡可能早地修正錯誤27
2.4.3　從不同的數據源整閤數據28
2.4.4　數據轉換30
2.5　步驟4：探索性數據分析32
2.6　步驟5：構建模型35
2.6.1　模型與變量的選擇35
2.6.2　模型執行36
2.6.3　模型診斷與模型比較39
2.7　步驟6：展示結果並在其上搭建應用程序40
2.8　本章小結40
第3章　機器學習42
3.1　什麼是機器學習，為什麼需要關注它42
3.1.1　機器學習在數據科學中的應用43
3.1.2　機器學習在數據科學過程中的使用43
3.1.3　Python工具在機器學習中的應用44
3.2　建模過程45
3.2.1　特徵工程以及模型選取46
3.2.2　模型的訓練47
3.2.3　模型的驗證47
3.2.4　預測新的觀測值48
3.3　機器學習的類型48
3.3.1　有監督學習48
3.3.2　無監督學習53
3.4　半監督學習60
3.5　本章小結61
第4章　單機上處理大數據63
4.1　大數據處理過程中遇到的難題63
4.2　處理巨量數據的通用技術64
4.2.1　選擇閤適的算法65
4.2.2　選擇閤適的數據結構71
4.2.3　選擇閤適的工具73
4.3　處理大數據集的通用編程技巧75
4.3.1　不必重復發明輪子75
4.3.2　充分利用硬件76
4.3.3　減少計算需求76
4.4　案例研究1：預測惡意URL77
4.4.1　步驟1：確立研究目標77
4.4.2　步驟2：獲取URL數據77
4.4.3　步驟4：數據探索78
4.4.4　步驟5：建模79
4.5　案例研究2：在數據庫中建立一個推薦係統80
4.5.1　所需的工具及技術80
4.5.2　步驟1：研究問題82
4.5.3　步驟3：數據準備82
4.5.4　步驟5：建模86
4.5.5　步驟6：展示與自動化86
4.6　本章小結88
第5章　大數據世界的第一步89
5.1　數據分布存儲和框架處理89
5.1.1　Hadoop：存儲和處理大數據集的框架90
5.1.2　Spark：取代MapReduce以獲得更好的性能92
5.2　案例研究：藉貸的風險評估93
5.2.1　步驟1：研究目標94
5.2.2　步驟2：數據檢索95
5.2.3　步驟3：數據準備98
5.2.4　步驟4（數據探索）和步驟6（報告形成）101
5.3　本章小結111
第6章　瞭解NoSQL112
6.1　NoSQL簡介114
6.1.1　ACID：關係型數據庫核心原則114
6.1.2　CAP理論：多節點數據庫的問題115
6.1.3　NoSQL數據庫的BASE原則116
6.1.4　NoSQL數據庫的種類117
6.2　案例研究：這是什麼疾病123
6.2.1　步驟1：設置研究目標124
6.2.2　步驟2和步驟3：數據檢索與數據準備124
6.2.3　步驟4：數據探索131
6.2.4　再迴到步驟3：為描述疾病概況做數據準備137
6.2.5　再迴到步驟4：為描述疾病概況做數據探索140
6.2.6　步驟6：展示與自動化140
6.3　本章小結141
第7章　圖數據庫的興起143
7.1　互聯數據及圖數據庫概述143
7.2　圖數據庫Neo4j概述146
7.3　數據互聯案例：食譜推薦引擎152
7.3.1　步驟1：設置研究目標153
7.3.2　步驟2：數據檢索154
7.3.3　步驟3：數據準備155
7.3.4　步驟4：數據探索157
7.3.5　步驟5：數據建模159
7.3.6　步驟6：數據展示162
7.4　本章小結162
第8章　文本挖掘和文本分析164
8.1　現實世界中的文本挖掘165
8.2　文本挖掘技術169
8.2.1　詞袋169
8.2.2　詞乾提取和詞形還原170
8.2.3　決策樹分類器171
8.3　案例研究：Reddit帖子分類173
8.3.1　自然語言工具包173
8.3.2　數據科學過程綜述及第1步：研究目標175
8.3.3　第2步：數據檢索175
8.3.4　第3步：數據準備178
8.3.5　步驟4：數據探索180
8.3.6　再迴到步驟3：數據準備的調整182
8.3.7　步驟5：數據分析185
8.3.8　步驟6：展示與自動化188
8.4　本章小結189
第9章　麵嚮終端用戶的數據可視化191
9.1　數據可視化選項192
9.2　Crossfilter—JavaScript MapReduce庫194
9.2.1　安裝195
9.2.2　利用Crossfilter篩選藥品數據集198
9.3　用dc.js創建一個交互式控製麵闆201
9.4　控製麵闆開發工具205
......

前言/序言

　　本書傳遞的知識永存我們心中。人類之所以為人類，人類之所以是現在的樣子，數據科學技術功不可沒。這本書不僅介紹計算機驅動的數據科學相關知識，還將教給讀者洞察連接的能力，以及如何以事實為依據演繹齣結論，如何從過去的經曆中汲取經驗。人類比地球上的任何其他生物更依賴於大腦。人類的生存依賴於人腦，人類在大自然中的位置完全取決於人腦的特性。古往今來，這一戰略解決瞭人類所麵臨的所有問題，在不久的將來，人類也不太可能改變它。
　　當談到原始計算時，人類的大腦隻能引領我們走到目前的境地。現在，我們每天都接收到海量的數據，人腦分析已經無法跟上大數據時代信息所包含的潛在內容，我們已掌握的知識更難以滿足人類的好奇心。因此，我們利用機器為我們做一部分工作，比如：模式識彆，創建連接，以及為人類的眾多問題探尋答案。
　　對知識永無止境的探索是人類的基因，依賴計算機為人類完成一些力所能及的工作是我們的使命。
　　緻謝非常感謝Manning齣版社所有參與本書製作的人員，在你們的幫助下本書得以順利齣版。
　　感謝Ravishankar Rajagopalan對本書的書稿做瞭全麵細緻的技術校對，感謝Jona-than Thoms和 Michael Roberts給瞭許多專業的建議。另外感謝眾多的評審人員，他們在本書的製作過程中提供瞭許多極有價值的意見反饋，他們是：Alvin Raj, Arthur Zubarev, Bill Martschenko, Craig Smith, Filip Pravica, Hamideh Iraj, Heather Campbell, Hector Cuesta, Ian Stirk, Jeff Smith, Joel Kotarski, Jonathan Sharley, J鰎n Dinkla, Marius Butuc, Matt R. Cole, Matthew Heck, Meredith Godar, Rob Agle, Scott Chaussee, Steve Rogers。
　　首先，我想感謝我的妻子Filipa，她給瞭我靈感和動力，讓我得以戰勝所有的睏難。感謝她在我的職業生涯和創作這本書的過程中，始終陪伴在我身邊。感謝她擔負起傢庭的重擔，當我不在的時候獨自照顧我們的小女兒，讓我有瞭充裕的時間去追求我的目標並實現抱負。謹以此書嚮我的妻子緻敬，非常感謝她為我們的小傢庭所做的無私奉獻。
　　同時，我想感謝我的女兒Eva以及我未齣生的兒子，他們給瞭我極大的歡樂並讓我笑口常開。他們活潑有趣、充滿愛心，是上帝送給我的最好的禮物，也是我所期望的最完美的小孩，和他們在一起總是充滿瞭樂趣。
　　特彆要感謝我的父母，謝謝他們對我長期以來的支持。他們無盡的愛和鼓勵讓我從容完成瞭這本書，實現瞭人生的一個階段目標，並繼續我人生新的旅程。
　　同時，真誠地感謝同我一起共事的小夥伴們，謝謝大傢齊心協力，一起攻堅瞭一個又一個難題。特彆要感謝Mo和Arno，他們給瞭我最有力的支持和很好的建議。非常感激大傢在本書的創作過程中付齣的時間和精力，你們棒極瞭！沒有你們，我可能都不會寫這本書。
　　最後，真誠地感謝每一位支持我、理解我的朋友們。我常常忙得沒有空閑時間，謝謝你們的關愛和一如既往的支持，讓我能夠專心創作並完成這本書。
　　Davy Cielen非常感謝我的傢庭和我的朋友們，他們在我完成本書的過程中，給瞭我一如既往的支持和鼓勵。外麵的新鮮事物很多，能在傢完成這本書的創作真的很不容易，謝謝大傢！特彆要感謝我的父母，我的兄弟Jago，還有我親愛的女朋友Delphine。不管我有什麼瘋狂的想法和離奇的舉動，你們一直堅守在我身邊，不離不棄。
　　同時，謝謝我的教母，還有我的教父，他正在與癌癥作鬥爭，但他們的積極樂觀讓生活充滿瞭希望。
　　還要感謝我的朋友們，他們給我買啤酒。也謝謝我女朋友Delphine的父母，她的兄弟Karel和未過門的妻子Tess，謝謝你們的熱情款待和美味佳肴。
　　大傢為瞭美好的生活而努力奮鬥著。
　　最後並且是最重要的一點，我想謝謝本書的閤著者也是我的鐵哥們Mo,以及本書的另一位閤著者Davy，謝謝你們深刻的洞察和獨特見解。為瞭成為一名企業傢和數據科學傢，我們每天共享跌宕起伏的人生，這是一段多麼精彩的旅程，我相信我們的未來會更精彩。
　　Arno D. B. Meysman首先最重要的一點是我要感謝我的未婚妻Muhuba，謝謝她的愛、理解、關心和包容。最後，感謝Davy和Arno，和他們一起度過瞭很多開心時光並讓我們的創業夢想成真。他們堅持不懈的奉獻是我完成本書至關重要的資源。
　　Mohamed Ali

《Python數據科學入門：從零構建數據驅動洞察》 簡介 在這個數據爆炸的時代，理解和利用數據已成為各行各業的核心競爭力。無論您是初涉數據科學領域的學生，還是希望在工作中擁抱數據分析的專業人士，亦或是對商業決策背後的數據邏輯充滿好奇的探索者，本書都將為您提供一條清晰、實用的學習路徑。 《Python數據科學入門：從零構建數據驅動洞察》是一本旨在幫助讀者掌握數據科學核心概念與實踐技能的指南。本書並非局限於理論的堆砌，而是著力於通過生動詳實的案例和代碼示例，引導您一步步走進數據分析的殿堂，親手實現從原始數據到有價值洞察的轉化。我們相信，數據科學並非遙不可及的象牙塔，而是可以通過係統學習和勤於實踐觸手可及的工具。 本書的編寫宗旨是“理解與實踐並重”，我們深入淺齣地講解數據科學的理論基礎，更重要的是，通過Python這一強大而靈活的工具，讓您能夠在真實的場景中動手實踐，解決實際問題。Python因其簡潔的語法、豐富的庫生態以及活躍的社區支持，已成為數據科學領域事實上的標準語言。本書將全麵涵蓋使用Python進行數據科學工作的關鍵庫，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn以及Scikit-learn等，為您構建堅實的技術基石。 本書特色與價值 1. 係統性與完整性： 本書涵蓋瞭數據科學的完整生命周期，從數據的獲取、清洗、預處理，到探索性數據分析（EDA）、數據可視化，再到機器學習模型的構建、評估和部署。我們力求為讀者提供一個全麵的知識框架，避免學習過程中的碎片化。 2. 實戰導嚮與案例驅動： 理論知識的學習固然重要，但脫離實際的應用將難以深化理解。本書精選瞭多個來自不同領域的真實世界數據集，貫穿全書的案例分析將帶領讀者運用所學知識解決實際問題，例如：分析用戶行為以優化産品推薦，預測股票價格以輔助投資決策，識彆欺詐交易以保障金融安全，或者探究疾病傳播規律以助力公共衛生。每一個案例都將伴隨詳盡的代碼實現和結果解讀，讓您在解決問題的過程中體會數據科學的魅力。 3. 循序漸進的學習麯綫： 本書的設計充分考慮瞭讀者的不同背景。對於零基礎的讀者，我們將從Python基礎語法和常用數據結構講起，逐步引導您熟悉編程環境和工具。對於已有一定編程經驗但初涉數據科學的讀者，本書將重點放在數據科學特有的概念和技術上，幫助您快速彌補知識盲點。每一個章節的學習都建立在前一章的基礎上，確保學習的連貫性和可消化性。 4. 核心Python庫的深度解析： NumPy： 作為科學計算的基礎，NumPy提供瞭高效的多維數組對象和大量的數學函數。本書將深入講解NumPy數組的創建、操作、索引、切片以及廣播機製，為您打下數值計算的堅實基礎。 Pandas： Pandas是數據處理和分析的利器，其DataFrame和Series數據結構能夠輕鬆處理錶格型數據。您將學會如何使用Pandas進行數據的讀取、清洗、轉換、閤並、分組以及聚閤等操作，掌握數據預處理的各項關鍵技巧。 Matplotlib與Seaborn： 數據可視化是數據科學中不可或缺的一環。本書將詳細介紹Matplotlib的基礎繪圖功能，並重點講解Seaborn如何利用Matplotlib構建更具統計學意義和視覺吸引力的圖錶，例如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、熱力圖等，幫助您有效地傳達數據中的信息。 Scikit-learn： Scikit-learn是Python中最受歡迎的機器學習庫之一，提供瞭豐富的監督學習和無監督學習算法。本書將帶領您瞭解監督學習（如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機、K近鄰等）和無監督學習（如K-Means聚類、主成分分析PCA等）的基本原理，並演示如何使用Scikit-learn實現模型的訓練、預測和評估，包括交叉驗證、模型選擇等重要概念。 5. 清晰的代碼示例與實踐指導： 本書中的所有代碼示例都經過精心設計和測試，確保其準確性和可執行性。我們鼓勵讀者積極動手實踐，親自運行代碼，修改參數，觀察結果。此外，書中還提供瞭大量的練習題和挑戰，幫助您鞏固所學知識，並培養獨立解決問題的能力。 6. 賦能數據驅動決策： 學習本書的最終目標是賦予您獨立分析數據、挖掘信息並支持決策的能力。無論您是希望提升工作效率，還是尋求職業發展的新機遇，掌握本書中的技能都將為您打開一扇通往更廣闊領域的大門。 內容概覽 本書將從以下幾個核心模塊展開： 第一部分：數據科學基礎與Python入門 數據科學概覽： 什麼是數據科學？它的重要性體現在哪些方麵？數據科學的典型工作流程是什麼？ Python基礎： 變量、數據類型、運算符、控製流（條件語句、循環）、函數、數據結構（列錶、元組、字典、集閤）等。 開發環境搭建： Anaconda發行版的安裝與使用，Jupyter Notebook/Lab的使用。 第二部分：數據處理與分析利器 NumPy精通： NumPy數組的創建與操作，索引與切片，嚮量化計算，廣播機製，常用數學函數。 Pandas數據處理： Series與DataFrame的創建與基本操作，數據的讀取與寫入（CSV, Excel等），缺失值處理，重復值處理，數據篩選與排序，條件選擇。 數據轉換與閤並： 數據閤並（merge, join, concat），數據分組（groupby），數據聚閤（agg, transform），數據透視錶。 第三部分：數據可視化——讓數據“說話” Matplotlib入門： 基本圖錶類型（綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖），圖錶元素的自定義（標題、軸標簽、圖例），子圖的使用。 Seaborn進階： 探索性數據分析（EDA）可視化，統計圖錶（箱綫圖、小提琴圖、分布圖），分類圖錶，迴歸圖，關係圖，多變量可視化（熱力圖）。 第四部分：機器學習入門與實踐 機器學習基礎概念： 監督學習、無監督學習、模型訓練、模型評估、特徵工程。 監督學習算法： 迴歸： 綫性迴歸、多項式迴歸。 分類： 邏輯迴歸、K近鄰（KNN）、決策樹、支持嚮量機（SVM）。 無監督學習算法： 聚類： K-Means聚類。 降維： 主成分分析（PCA）。 模型評估與選擇： 準確率、精確率、召迴率、F1分數，ROC麯綫，交叉驗證，網格搜索。 第五部分：案例分析與進階話題 綜閤案例實戰： 結閤前麵所學知識，通過多個真實數據集進行端到端的項目演示，例如： 用戶行為分析： 分析電商用戶購買行為，構建推薦係統初步模型。 房價預測： 利用公開數據預測房屋價格。 文本情感分析： 對用戶評論進行情感傾嚮分析。 數據科學項目流程： 從問題定義到最終交付的完整流程迴顧。 展望： 數據科學的未來發展方嚮，深度學習、大數據工具等。 目標讀者 對數據科學感興趣，希望係統學習相關理論與實踐的在校學生。 希望提升數據分析能力，運用數據解決實際業務問題的職場人士，如市場營銷、産品經理、運營、金融分析師等。 尋求職業轉型，希望進入數據科學領域發展的技術愛好者。 任何希望通過數據洞察驅動決策，理解數據價值的個人。 學習本書，您將獲得： 紮實的數據科學理論基礎。 精通Python數據科學核心庫的實戰技能。 獨立完成數據分析和建模項目的能力。 用數據驅動業務決策的信心。 拿起這本書，開啓您的數據科學之旅吧！讓我們一起探索數據的無限可能，用知識和工具賦能您的洞察力，在數據的海洋中揚帆遠航。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是一場知識的盛宴！從最基礎的Python語法開始，作者就以一種非常平易近人的方式引導讀者入門，即便我之前對編程幾乎一竅不通，也能輕鬆跟上節奏。數據科學這個概念聽起來似乎很高深，但這本書把它拆解成瞭一個個可理解、可操作的步驟。我特彆喜歡它在介紹Numpy和Pandas時，不僅僅是羅列函數和語法，而是通過大量的實際案例，比如如何處理缺失值、如何進行數據篩選和閤並，讓我直觀地理解瞭這些工具的強大之處。它就像一位經驗豐富的導師，在你迷茫時及時伸齣援手，在你取得小小的成就時給予鼓勵。書中穿插的圖錶和代碼示例都非常清晰，我常常一邊看一邊跟著敲代碼，感覺自己仿佛置身於一個數據科學實驗室，親手操縱著數據，解決著一個個有趣的問題。讀完關於數據清洗的部分，我甚至覺得日常生活中那些繁瑣的數據整理工作也變得有趣起來瞭。這本書讓我第一次真正體會到，原來數據科學並非遙不可及，而是觸手可及的。

評分☆☆☆☆☆

我必須要說，這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期。原本以為隻是簡單介紹一些基礎概念，沒想到它居然能涵蓋到機器學習的入門級知識，這對我來說簡直是意外的驚喜。作者在介紹Scikit-learn時，並沒有止步於調用模型，而是深入淺齣地講解瞭模型評估、參數調優等核心思想，讓我對“為什麼”和“如何做”有瞭更清晰的認識。特彆是關於交叉驗證和過擬閤的討論，真的讓我茅塞頓開，解決瞭睏擾我許久的難題。而且，書中對各種可視化庫，如Matplotlib和Seaborn的介紹，也足夠詳盡，能夠幫助我將分析結果以最直觀、最美觀的方式呈現齣來。我最欣賞的是，作者始終強調實踐的重要性，每一章的最後都有對應的練習題，難度循序漸進，能夠有效地鞏固所學知識。雖然有些章節確實需要花一些時間和精力去消化，但我認為這是值得的，因為這本書為我打開瞭通往更廣闊數據科學世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對數據分析略有瞭解的人，我一直希望能找到一本能夠係統性地梳理數據科學知識體係的書籍。這本書恰恰滿足瞭我的需求。它在理論講解和實踐操作之間找到瞭絕佳的平衡點。在講解每一個算法或技術時，作者不僅會給齣代碼實現，還會深入剖析其背後的數學原理和適用場景，這讓我在知其然的同時，也知其所以然。我尤其印象深刻的是關於時間序列分析的章節，作者詳細介紹瞭ARIMA模型等方法，並給齣瞭實際應用案例，讓我能夠更好地理解和處理具有時間依賴性的數據。此外，書中對如何選擇閤適的模型、如何進行模型評估和優化等方麵的討論，也非常有價值，能夠幫助我提升實際解決問題的能力。總的來說，這本書不僅是一本技術手冊，更是一本思想啓濛的書籍，它幫助我建立起瞭一個完整的數據科學認知框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書確實是一本非常紮實的入門讀物。它的結構安排非常閤理，從基礎的Python數據類型和控製流，到NumPy、Pandas等核心庫的應用，再到更高級的數據可視化和機器學習初步，整個學習路徑清晰而流暢。作者在講解每個知識點時，都提供瞭大量詳細的代碼示例，並且對每一行代碼的作用都做瞭細緻的解釋，這對於初學者來說至<bos>重要。我特彆欣賞它在講解Pandas時，循序漸進地介紹瞭DataFrame和Series的各種操作，包括數據讀取、數據篩選、數據聚閤、數據透視等等，讓我能夠逐步掌握處理錶格型數據的高級技巧。書中還涉及瞭一些統計學的基本概念，並將其與Python的實現相結閤，這對於理解數據分析的底層邏輯非常有幫助。雖然這本書的篇幅不小，但內容充實，很少有冗餘的部分，每一頁都充滿瞭乾貨。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書時，我抱著試試看的心態，畢竟之前接觸過一些比較枯燥的數據科學書籍。然而，這本書的敘事風格讓我眼前一亮。它沒有那種刻闆的教學感，反而像是在與一位熱情洋溢的朋友交流。作者善於用生動有趣的語言來解釋復雜的概念，比如在講解數據挖掘中的一些算法時，他會用一些生活化的比喻，讓我瞬間就能抓住精髓。書中的案例也選取得非常貼近實際，讓我能夠清晰地看到數據科學在商業、金融、甚至日常生活中的應用場景，這極大地激發瞭我學習的動力。我尤其喜歡它關於數據可視化部分的講解，不僅僅是展示如何繪製圖錶，更重要的是教會我們如何通過圖錶來講述數據背後的故事，如何從中提煉齣有價值的洞察。讀完這本書，我不再覺得數據科學是一個遙遠而抽象的領域，而是充滿瞭無限可能性的實踐學科。