数据科学：入门/讲故事
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其次，我们只需要在每个章节中提供基本、清晰、直接的信息。我们不是试图做到详尽或完整——本书的价值在于对各个主题的简单综合。还有其他途径可以详细阐述某个特定主题的深度和复杂性。在您进行贡献时，请以“初学者的心态”进行。请还对每个章节进行范围界定，使其可以在一个小时的课堂时间内讲授。如果该章节需要超过一个小时才能讲授，那么它可能过于详细。
- 在可能的范围内，请按照维基百科和维基词典中的定义使用术语和概念。这样，学生就可以参考相应的维基百科/维基词典页面，更深入地了解该概念。
第三，这是一本跨学科的书。我们希望帮助人们将数据科学应用于所有领域。因此，我们需要各种各样的简单示例和简单练习。
第四，请遵守每个章节的简单结构：要点概述、讨论、进一步阅读、练习和参考资料。我们希望“进一步阅读”部分链接到在线资源。“参考资料”部分可能包含离线资源。若要新建页面，请使用来自此原型页面的维基标记。
第五，与任何维基教科书一样，请随时进行更正、扩展解释并在必要时进行添加，即使不是“您的”章节。使用讨论页面解释可能存在争议的更改。
第六，一些语法规则
- 请将学生应该学习的关键术语和短语加粗。
- 使用“代码”标签放置函数和代码片段的名称：
<code>lm()</code> - 使用内联链接
[[ ]]链接到维基百科、维基词典、维基共享资源、维基教科书和其他维基媒体基金会属性。 - 使用引用（<ref> </ref>）引用“外部”来源——包括在线和离线来源。
- 如果您想添加图像或图表，应该将它们加载到Commons中，而不是上传到维基教科书中。
- 如果合适，在上传图表时添加标签
{{Created with R}}。
- 如果合适，在上传图表时添加标签
- 如果使用的是除R标准软件包以外的其他软件包，请在每个函数之后用括号加粗软件包名称：<code>MCMCprobit()</code> ('''MCMCpack''')
- 您可以使用第三章数据的定义作为如何编写章节的示例。
最后，非常感谢您自愿加入我们的团队！
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