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能够看到这里的读者，大概已经明白了数据分析要做什么事情，在什么步骤最花时间，问题要问成什么标准才算合格，以及最好采用什么步骤解决问题。任何人都没有办法替我们问出合适的问题，或者在通向正解的道路上做出合适的思考与刞断。不过这里可以在工具层面向你介绍加速解决问题的试验过程。
本书最初的原始稿有一部分内容发布在公众号上，公众号原来计划叫“实用数据分析”，但此名称被注册了，于是注册了一个叫作“数据分析指北”的公众号。从原来设想的名字大概也能窥到本书的主旨思想，就是 实用 。
实用 意味着少一些理论。少一些并不意味着不需要，相反，理论很重要，不过需要我们自己把关及补课。很幸运，我们出生在这个时代，学习资料已经枀大丰富化，只要想学点什么，我们总能在网络上找到不少参考资料。
实用 还意味着，本系列有些内容（比如后面会介绍的可视化、自动文档生成等）可能并不适用于最终呈现给我们的观众（比如，朋友、领导、同事等），还需要再去做一些美化和调整。尽管我这种认为“内容大于形式”的人来看已经足够好了。
实用 也意味着，我们不会覆盖所有的内容和细节，只会覆盖比较重要的部分。也期望你能够从这种介绍的“事八法则”中，吸收到养分。
后面我们会首先从成本角度介绍一下数据分析；然后介绍本书数据分析中重点使用的工具——KNIME的一些基础使用方法，让我们可以立即动手操作；接下来介绍一些基本的读取、分析过程，以及一些基础节点；最后，读者根据自身具体情冴，阅读学习KNIME的进阶及高级内容。
快让我们开始吧！