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《数据驱动安全：数据安全分析、可视化和仪表盘》一第2章
本节书摘来异步社区《数据驱动安全：数据安全分析、可视化和仪表盘》一书中的第2章 ，第2节，[美]杰·雅克布（Jay Jacobs）鲍布·鲁迪斯（Bob Rudis） 着 薛杰 王占一 张卓 胡开勇 蒋梦飏 赵爽 译, 更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。
第2章
打造自己的分析工具箱
伟大的事业是通过不懈努力，一砖一瓦建立起来的。
—Hesiod
当你想赶快开始使用本书的各种用例时，至少要确保在所有场景下对于两门主要的语言 Python（www.python.org）和R（www.r-project.org）基本熟悉和掌握。市面上有非常多的数据分析工具，我们认为这两种语言提供了几乎所有的数据探索方面的必要特性而且很容易掌握。
全书的一个主线是在于提炼安全数据分析这门学科的核心思想：想法、探索、尝试（有错误）、迭代。传统的语言或者开发环境，往往将它们转化为编辑、编译、运行这样的过程，这往往是没有什么成效的。数据分析和创造出包含丰富信息的可视化效果，需要高交互和反复尝试。即使有许多优点，单单Python和R语言也不能通过代码和数据真正实现丰富的动态交互效果。但是当它们分别结合IPython（https://ipython.org/）、Rstudio（www.rstudio.com/)时则变为强大的探索工具，从转换原始粗糙的数据到生成复杂的可视化，都能完成快速开发和测试。
这一章节提供了每个工具的安装资源指南，介绍了每个语言和开发环境的核心特性，并且提供了本书后续章节的示例结构。每个章节在开头包含以下“设置”代码（程序清单2-0），确保你使用合适的环境运行示例程序。在章节的末尾会有脚本示例，帮助你建立自定义的目录结构。
最后更新：2017-06-21 17:32:02