导读
“数据！数据！！数据！！！”他不耐烦地咆哮着，“巧妇难为无米之炊！”
——阿瑟柯南道尔
智造扫地僧发布
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1.1数据的崛起
生活中，数据无处不在。网站会记录每个用户的每次点击。智能手机会记录你每时每刻的位置和速度。“量化自我的人”戴着智能计步器记录自己的心率、运动习惯、饮食习惯和睡眠模式。智能汽车记录驾驶习惯，智能家居记录生活习惯，智能购物设备记录购买习惯。互联网本就是一幅巨大的知识图谱，其中包括（除此之外）有无数交叉引用的百科全书，如电影、音乐、体育赛事、弹球机、表情包、鸡尾酒等特定领域的数据库，以及很多政府部门发布的不计其数的统计数据（其中一些还挺真实的）充斥在你的头脑中。
在这些数据中隐藏着无数问题的答案，有些问题甚至无人提及。我们将在本书中学习如何找到这些答案。
1.2 什么是数据科学
有一个笑话说，数据科学家是计算机科学家中的统计学家，也是统计学家中的计算机科学家。（哈哈，好像并不好笑。）事实上，一些数据科学家从实际的角度看就是统计学家，而其他数据科学家则与软件工程师没什么区别。有些数据科学家是机器学习专家，有些数据科学家则在机器学习方面知之甚少。有些数据科学家是博士，出版过令人印象深刻的学术作品，而有些数据科学家却从未阅读过学术论文（这有点尴尬）。所以说，无论如何定义数据科学，你都会发现有些数据科学从业者与那些定义完全不相称。
尽管如此，这并不能阻止我们尝试定义数据科学家。我们会说数据科学家是从凌乱的数据中提取有用信息的人。今天，世界各地有无数人在此领域耕耘。
例如，交友网站OkCupid要求其会员回答成百上千个问题，以便为他们找到最合适的交友对象。但它也会分析这些听起来无害的问题，比如你可以从某人回答的问题中得出他/她有多可能在第一次约会时和你上床。
Facebook要求你填写家乡位置和居住位置的信息，表面上是为了让你的朋友更容易找到你并与你联系，但它也会分析这些位置，以研究全球移民模式以及各个橄榄球队的粉丝群的分布情况。
大型零售商Target会跟踪你线上和线下的购买习惯和互动习惯。它使用这些数据预测哪些顾客怀孕了，以便更好地向她们推销母婴商品。
年，奥巴马的竞选团队雇用了数十名数据科学家，他们通过数据挖掘和实验的方式来识别需要额外
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