陈文贤

本书以独特的方式讲解数据科学，不仅让读者可以轻松学习数据科学理论，又可以动手（手算和机算）进行数据科学实战。本书特色：全彩印刷，图形、表格、思维导图丰富；避免深奥的数学证明，采用简单的数学说明；用各种学习图将本书内容贯穿起来；实战计算，包含小型数据的演算和大型数据的实战程序。本书共13章，内容涵盖丰富的数据科学模型，包含关联分析、聚类分析、贝叶斯分类、近邻法、决策树、降维分析、回归模型等算法。利用

“统计学”是兼具数学计算与图形可视化的课程，也是大数据、运筹学、数据挖掘、数据科学、统计计算、统计学习、机器学习、深度学习和人工智能等技术的基础学科。目前学习统计学的难点在于先学理论还是先学统计工具。统计学的理论体系庞杂而精密，学习起来枯燥艰辛；而如果从统计工具应用上手，则会有其他问题出现，所有的统计软件（如SPSS），并非计算机辅助教学（CAI），它们并非“教你学会统计”，而是应该在“学会了统计