数据科学：如何在统计实践中实现更高透明度作者
数据科学和统计学都受益于透明度、对数据其他解释的开放性以及承认不确定性。透明度的采用得到了以下因素的进一步支持 重要的道德考量 比如共产主义、普遍主义、无私主义和有组织的怀疑主义。
通过七种统计程序可以提高透明度：
数据可视化
量化推理不确定性
报告多个模型
涉及多名分析师
谦虚地解释结果
共享代码和数据
本文将讨论在统计实践中采 哥伦比亚电话号码数据 用透明度的好处、局限性和指导方针。我们还将探讨数据科学对当今商业的影响。
什么是数据科学和统计学？
如果您已经熟悉数据科学和统计学，请随意跳过。否则，本节将作为快速入门。 卡西·科兹科夫谷歌决策智能主管将数据科学称为“让数据变得有用的学科”。统计学本身 指的是收集、组织、解释和呈现数据。
数据科学是一门跨学科领域，它利用统计学、数学、计算机科学和信息技术等领域来使收集到的信息变得有用。如今，数据科学已成为领先行业之一，因为各种公司、政府和个人收集和利用了大量数据。