第1章數據概述  001
1.1  數字化社會與數據思維  002
1.1.1數字的社會早已到來  002
1.1.2人人都該提升數據素養  004
1.1.3化無形為有形，化抽像為具體  006
1.2  數據的含義與類型劃分  007
1.2.1數據的狹義含義  007
1.2.2數據的廣義含義  009
1.2.3數據類型的劃分  010
1.3  人工智能與數據  011
1.3.1新時代的金礦——數據  011
1.3.2將數據轉化為洞見  012
1.3.3警惕選擇偏見與數據偏見  013

第2章隨機世界中的數據規律  016
2.1  隨機現像  017
2.1.1生活中的隨機現像  017
2.1.2隨機試驗  019
2.2  隨機變量與數據中的隨機  024
2.2.1隨機變量及其分布  024
2.2.2數據中的隨機性  028
2.3  數據的形態與中心極限定理  030
2.3.1正態分布  030
2.3.2中心極限定理  033

第3章數據收集與整理  036
3.1  如何獲取數據  037
3.1.1獲取一手數據  037
3.1.2獲取二手數據  048
3.2  “二維”視角看數據  054
3.2.1二維表  054
3.2.2二維表的基本操作  059
3.3  如何清洗數據  063
3.3.1數據的格式化與結構化  064
3.3.2缺失值與異常值  066

第4章數據的描述與可視化  070
4.1  數據的集中、離中趨勢  071
4.1.1數據的集中趨勢  071
4.1.2數據的離中趨勢  075
4.2  數據的變換  077
4.2.1數據的無量綱化  077
4.2.2連續型變量的變換  080
4.2.3類別特征的變換  083
4.3  數據的可視化  084
4.3.1科學繪圖  084
4.3.2可視化的重要性  096
4.3.3數據形態看數據  104

第5章特征的構建與關聯  112
5.1  特征的創建與選取  113
5.1.1特征的創建  113
5.1.2與時俱進選取指標  115
5.2  特征的擴充與降維分析  117
5.2.1特征的擴充  117
5.2.2降維分析  121
5.3  特征間的關繫  126
5.3.1相關≠因果  126
5.3.2相關繫數  128
5.3.3從相關到回歸  132

第6章非結構化數據的結構化  141
6.1  用“二維表”的結構理解數據  142
6.2  圖像即矩陣  145
6.2.1用矩陣視角打開圖像  145
6.2.2圖像特征的處理  150
6.3  文本的向量之路  156
6.3.1文本的分詞、清洗與整理  156
6.3.2從句子到向量的詞袋模型  167
6.3.3Word2Vec讓詞語變向量  171

第7章無數據，不課堂  176
7.1  數據與算法，打開另一扇窗  177
7.1.1語文——水滸傳  177
7.1.2物理——伏安法測電阻  178
7.1.3生物——鳶尾花分類  180
7.2  可視化，讓內容更加圖強  183
7.2.1數學——二次函數性質分析  183
7.2.2英語——I have a dream  185
7.2.3化學—&mdash素周期表  186
7.2.4歷史——中國歷史人口數據可視化  189
7.2.5地理——衛星影像圖  193

附錄  196
附錄一抽樣分布與參數估計  197
附錄二假設檢驗  208
附錄三騰訊扣叮Python實驗室：Jupyter Lab使用說明  214

新一代人工智能的崛起深刻影響著國際競爭格局，人工智能已經成為推動國家與人類社會發展的重大引擎。2017年，國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，其中明確指出：支持開展形式多樣的人工智能科普活動，鼓勵廣大科技工作者投身人工智能知識的普及與推廣，全面提高全社會對人工智能的整體認知和應用水平。實施全民智能教育項目，在中小學階段設置人工智能相關課程，逐步推廣編程教育，鼓勵社會力量參與寓教於樂的編程教學軟件、遊戲的開發和推廣。
為了貫徹落實《新一代人工智能發展規劃》，國家有關部委相繼頒布出臺了一繫列政策。截至2022年2月，全國共有440所高校設置了人工智能本科專業，387所高等職業（專科）院校設置了人工智能技術服務專業，一些高校甚至已經在積極探索人工智能跨學科的建設。在高中階段，“人工智能初步”已經成為信息技術課程的選擇性必修內容之一。在2022年實現“從0到1”突破的義務教育階段信息科技課程標準中，明確要求在7～9年級需要學習“人工智能與智慧社會”相關內容。實際上，1～6年級階段的不少內容也與人工智能關繫密切，是學習人工智能的基礎。
人工智能是一門具有高度交叉屬性的學科，筆者認為其交叉性至少體現在三個方面：行業交叉、學科交叉、學派交叉。在大數據、算法、算力三駕馬車的推動下，新一代人工智能已經逐步開始賦能各個行業。人工智能也在助力各學科的研究，近幾年，《自然》等頂級刊物不斷刊發人工智能賦能學科的文章，如人工智能推動數學、化學、生物、考古、設計、音樂以及美術等。人工智能內部的學派也在不斷交叉融合，像知名的AlphaGo，就是集三大主流學派優勢，並且現在這種不同學派間取長補短的研究開展得如火如荼。總之，未來的學習、工作與生活中，人工智能賦能的身影將無處不在，因此掌握一定的人工智能知識與技能將大有裨益。
根據筆者長期從事人工智能教學、研究經驗來看，一些人對人工智能還存在一定的誤區。比如將編程與人工智能直接畫上了等號，又或是認為人工智能就隻有深度學習等。實際上，人工智能的知識體繫十分龐大，涵蓋的內容相當廣泛，不但有邏輯推理、知識工程、搜索算法等相關內容，還涉及機器學習、深度學習以及強化學習等算法模型。當然，了解人工智能的起源與發展、人工智能的道德倫理，對正確認識人工智能和樹立正確的價值觀也是十分必要的。
通過對人工智能及其相關知識的繫統學習，可以培養數學思維（mathematical thinking）、邏輯思維（reasoning thinking）、計算思維（computational thinking）、藝術思維（artistic thinking）、創新思維（innovative thinking）與數據思維（data thinking），即MRCAID。然而遺憾的是，目前市場上既能較綜合介紹人工智能相關知識，又能輔以程序代碼解決問題，同時還能迅速入門的圖書並不多見。因此筆者策劃了本繫列圖書，以期實現體繫內容較全、配合程序操練及上手簡單方便等特點。
本書以數據素養為主線，按照如下內容進行組織：第1章介紹什麼是數據素養、數據的類型以及人工智能與數據的關繫；第2章介紹認識數據規律中涉及的隨機等相關概念，為認識數據、理解數據以及利用數據奠定基礎；第3章介紹如何獲取數據以及清洗數據的相關知識與技能，這也是利用機器學習等算法分析問題的前提；第4章圍繞數據的一些特征以及數據的可視化相關內容展開探討，進一步加深對數據的理解；第5章繫統闡述了數據的特征這一概念以及如何善用特征發現問題、分析問題；第6章介紹了圖像、文本等非結構化數據的處理技能，為人工智能相關算法處理圖像、文本鋪平道路；第7章結合數據分析、數據可視化以及簡單的人工智能算法，給出了幾個數據賦能課堂的案例。本書的附錄部分，介紹了抽樣分布與參數估計、假設檢驗及Python實驗室Jupyter Lab的使用。
本書的出版要感謝曾提供熱情指導與幫助的院士、教授、中小學教師等專家學者，也要感謝與筆者一起並肩參與寫作的其他作者，同時還要感謝化學工業出版社編輯老師們的熱情支持與一絲不苟的工作態度。
在本書的出版過程中，未來基因 ( 北京 ) 人工智能研究院、騰訊教育、阿裡雲、科大訊飛等機構給予了大力支持，在此一並表示感謝。
由於筆者水平有限，書中內容不可避免會存在疏漏，歡迎廣大讀者批評指正並提出寶貴意見。

龔超
2023年4月於清華大學