当书中出现“数据”时，究竟指的是什么呢？
主要指的是结构化数据（structured data），这个故意含糊其辞的术语代指了所有通用格式的数据，例如：
- 表格型数据，其中各列可能是不同的类型（字符串、数值、日期等）。比如保存在关系型数据库中或以制表符/逗号为分隔符的文本文件中的那些数据。
- 多维数组（矩阵）。
- 通过关键列（对于SQL用户而言，就是主键和外键）相互联系的多个表。
- 间隔平均或不平均的时间序列。
这绝不是一个完整的列表。大部分数据集都能被转化为更加适合分析和建模的结构化形式，虽然有时这并不是很明显。如果不行的话，也可以将数据集的特征提取为某种结构化形式。例如，一组新闻文章可以被处理为一张词频表，而这张词频表就可以用于情感分析。
引入惯例：
Python社区已经广泛采取了一些常用模块的命名惯例：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns import statsmodels as sm
也就是说，当你看到np.arange时，就应该想到它引用的是NumPy中的arange函数。这样做的原因是：在Python软件开发过程中，不建议直接引入类似NumPy这种大型库的全部内容（from numpy import *）。