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|journal=Information Processing & Management

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|issue=4

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|pages=182–184

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|doi:10.1007/BF00141776

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威廉·克利夫兰（William Cleveland）强调把从数据中提取具有应用价值的[https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_modelling 预测工具]摆在比发掘[https://en.wikipedia.org/wiki/Explanatory_model 解释性理论]更高的优先级上一样。这些[https://en.wikipedia.org/wiki/Statistician 统计学家]们共同展望着一个日益包容、从传统的[https://en.wikipedia.org/wiki/Statistics 统计学]中生长出来并青出于蓝而胜于蓝的应用领域。

威廉·克利夫兰（William Cleveland）强调把从数据中提取具有应用价值的[https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_modelling 预测工具]摆在比发掘[https://en.wikipedia.org/wiki/Explanatory_model 解释性理论]更高的优先级上一样。这些[https://en.wikipedia.org/wiki/Statistician 统计学家]们共同展望着一个日益包容、从传统的[https://en.wikipedia.org/wiki/Statistics 统计学]中生长出来并青出于蓝而胜于蓝的应用领域。

|issue=7485

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|pages=612–613

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|issn:0028-0836

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|pmc:4058759

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|pmid:24482835

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其它的大型[https://en.wikipedia.org/wiki/Academic_journal 期刊]亦紧随其后。

其它的大型[https://en.wikipedia.org/wiki/Academic_journal 期刊]亦紧随其后。

|issue=6168

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|pages=229–229

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|doi:10.1126/science.1250475

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|issn:0036-8075

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|doi:10.1093/biostatistics/kxp014

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|issn:1465-4644

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这样，数据科学的未来不仅在规模和方法论上超越了[https://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_theory 统计学理论]的界线，它还会彻底革新现在的学术和[https://en.wikipedia.org/wiki/Paradigm 研究范式]。<ref name=":2" />

这样，数据科学的未来不仅在规模和方法论上超越了[https://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_theory 统计学理论]的界线，它还会彻底革新现在的学术和[https://en.wikipedia.org/wiki/Paradigm 研究范式]。<ref name=":2" />