R语言学习：速读《Data Science for Business with R》书籍

测试开头

2022年第09周。
R语言学习，这一周记录如下。

本周，我速读了《Data Science for Business with R》书籍。

我先看了目录，简要内容结构如下。

R语言学习：速读《Data Science for Business with R》书籍

Data Science for Business with R 由 Jeffrey S. Saltz 和 Jeffrey M. Stanton 撰写，作者提供了一个使用全球航空公司客户调查数据集的案例，以说明如何将数据转化为业务决策，此外还有大量示例。这本书使用免费的R和RStudio软件，它可是最流行的数据科学工具之一。本书章节遵循从介绍和安装 R 和 RStudio、使用数据架构、进行数据收集、执行数据分析以及过渡到数据归档和演示。每章内容组织结构类似，首先从学习目标和背景开始，然后介绍函数的使用和简单的示例，将这些函数应用于案例研究，最后以章节挑战问题、资源和 R 函数列表结束。Data Science for Business with R为读者提供了数据科学领域的简单实用的指南。

做数据科学所需技能？这本书回答了这个问题。

1）学习应用领域

2）与数据用户沟通

3）看清复杂系统的大局

4）知道如何表示数据

5）数据变换与分析

6）数据可视化与演示

7）重视数据质量

8）数据伦理

关于这八点，详细的解读，大家可以看这本书。同时，你也可以思考下这个问题：做数据科学所需技能？总体来说，我还是很赞同作者提及的这八点，在此基础上面，我补充三点。

1）团队合作，他人力量

2）编程技能，高效工作

3）解决问题，创造价值

如何识别数据问题？

通常，一切有价值的事情，都与一个个有价值的问题有关系。

原则：需要开放性、好奇心、创造力和提出大量问题的意愿。

这本书分享了三点策略。

1）与SME（领域专家或者专业人士）互动并让该人讲述相关情况的故事

2）寻找异常情况，包括好的和坏的

3）找出风险和不确定性

关于原则和策略的更多内容，还是请你阅读这本书。同时，你也可以思考下这些问题。

1）如何识别数据问题？

2）如何利用数据解决你感兴趣的问题？

3）你所感兴趣的问题可以带来那些价值？

4）如何正确定义你感兴趣的问题？以及问题的正确性？如何正确解决问题？

这本书，我重点关注<<Introduction: Data Science, Many Skills>>这部分内容。数据科学是什么，数据科学的步骤，数据科学所需技能，数据问题的识别等，在这里都有介绍。后面的章节内容，就是R语言、函数、实例和应用结合起来，以有序推进数据科学工作流程各个环节所要做的事情。

需要看这本书的朋友，请给R语言公众号发送消息：20220226。
我也创建R语言群，你可以添加我微信，我邀请你进群，一起学习。

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