真实数据科学

本书以“真实数据科学”为核心视角，通过扎实且具实践导向的内容，深入解析负责任的数据科学实践路径。从提出PCS框架（可预测性、可计算性、稳定性）切入，贯穿数据科学生命周期全流程，探究如何通过批判性思维和实证评估，确保数据分析结果的可信度，避免“数据窥探”和误导性结论。
同时，本书敏锐聚焦数据科学实践中的关键环节，借助全球器官捐献数据、美国农业部食物营养数据等真实案例，详细演示数据清洗、探索性数据分析、模型构建等技术的实际应用，展现多重因素如何影响分析质量，以及如何通过严谨的全流程管理提升结果的可靠性。
通过本书，读者将深入理解数据科学实践的核心逻辑，掌握解锁负责任的数据分析与决策的有效方法，了解如何在复杂的真实数据场景中得出可信的结论，从而成为推动数据科学负责任应用的实践者。