第1章　数据驱动程序设计

数据驱动程序设计（data-driven programming）是以数据为核心，将数据处理与分析的各项任务程序化的过程。程序员基于传统程序设计的控制流程与自定义函数，加入一维、二维、三维或更高维数据对象的向量化（vectorization）处理方式，运用隐式循环（implicit looping）的泛函式编程（functional programming）范式，结合面向对象编程（object-oriented programming）概念，以抽象层次较高的方式进行高效且精简的程序编写。

许多数据分析语言属于动态程序设计语言（dynamic programming languages），它们是高阶程序语言的一个类别，动态的意思是在执行时（runtime）才决定数据的结构，或引进所需的函数、对象或其他程序代码。JavaScript、PHP、Ruby、Python、R、MATLAB等都属于动态语言，而FORTRAN、C、C++则是传统的静态语言；前者弹性大、互动佳，后者执行速度快。数据科学家除了掌握传统的程序设计逻辑外，还要结合动态程序设计语言的数据结构与编程要领，更重要的是统计机器学习的专业知识，方能完成大数据分析不断尝试错误（trial-and-error）的快速雏形化建模（fast prototyping）任务，迎接数据驱动决策制定（data-driven decision making）的新时代。