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九月二十日，星期三。
天气晴转多云，气温２６度－１９度，西南风２－３级。
清晨。
对纽约里发生那些事，都一无所知的大卫，在家里的卧室爬了起来。
他坐在床边醒了一会儿神，然后穿好衣服，出门洗漱。
大卫打算近几天都去燧石图书馆里，好好学习一下那些已经标记好的书籍。
它们对于现在的大卫来说，太重要了！
大卫洗漱完，整理好背包，拿上它来到了一楼餐厅。
餐桌旁，除了他，包括黑迈克，全家人都在了。
“早！”
洛伊萨对着他甜甜的一笑：“大卫哥哥，你可一点也不早，我们马上就要上学去了！”
莎洛尼亚则直接站起来，把她和妹妹的午餐装进书包里：“大卫哥哥，我们吃好了，要去上学了。”
塞拉也放下了刀叉，送两姐妹离开。【1】 【6】 【6】 【小】 【说】
黑迈克和洛伊萨互动了一下，笑着跟在塞拉后面送她们出门。
啧！
看来他在这个家里的地位是直线下降啊！
大卫和两个妹妹打了招呼后，坐到餐桌开始吃早餐。
老大卫笑呵呵的看着儿子。
他很敏锐的感觉到了大卫的小心思。
“你今天打算干什么？”
大卫没抬头，继续干饭：“我这几天都打算去图书馆，我需要多学习一些专业知识了，只有我在需要它们的时候，才知道它们在我脑子记里，实在是太少了！”
老大卫点点头，只要这小子不再折腾那些危险的事情，那就随他吧。
刚转身回来的黑迈克，听到大卫又要去图书馆，一脸的便秘表情。
他想了一下，找了一个借口。
“今天我不陪你去图书馆了，我和老大卫一起去看看汽水厂。”
老大卫父子听了，都哈哈大笑起来。
这个黑大个。。。
“好吧，等下你把我送到图书馆，晚上再去接我就行。”
黑迈克乐了：“没问题！快，你应该吃完了吧！我们现在就走吧！”
大卫被催得只能大口吞了手里的三明治，又干了一大杯果汁。
塞拉笑着帮他带了一些午餐，装进袋子里，给大卫拿上。
然后，大卫就被黑迈克拉着出了门。
上了车之后，黑迈克心情不错的打开了车窗，一路上都笑呵呵的。
坐在副驾驶的大卫，歪着头看着他：“伙计，你今天有问题！你是不是有什么事没告诉我！”
黑迈克笑嘻嘻道：“我早上给哈维打了一个电话，他说蒂姆惦记的那个洛瑞已经回纽约了，今天还有她的新电影戏份。我打算等会儿去汽水厂告诉蒂姆那小子！哈哈～”
大卫一阵的无语！
“伙计，你可别乱搞！蒂姆他估计过一阵子就忘了洛瑞了，你别让他把这件事搞得没办法收场。”
黑迈克摆手：“要让他了解洛瑞，怎么干最直接？”
“怎么办？”
“直接带蒂姆去片场啊！带他看看电影到底是怎么拍出来的，也让他明白一下Ｘ星的平常生活。”
额。。。
“Ｘ星能有什么平常生活？洛瑞不拍片的时候，还不是去站街吗？”
“哈哈～当然了！不过你现在的那些计划，搞得那些站街女孩们，都快消失在街上了，伙计！”
大卫诧异起来：“林奇和那个卡尔，他们这么效率的吗？是那个净街计划？”
黑迈克耸肩，拐到了拿骚大街上：“前两天咱们夜店开业那晚，你不是也坐车看到街上的景象了吗？那些警察们跟疯子一样的上街驱赶她们，现在她们之中，有很多都被赶到新泽西这边了。”
大卫回想着那晚街面上的情况，警察、街面线人、行人，以往那些都在街上晃悠的美女们，好像真的一个都没看见。
黑迈克在图书馆不远处停了下来。
大卫拿上手里的背包，想了想道：“伙计，等下你回去给波丽打一个电话，说一下服务公司再招人的话，从那些被驱赶的站街美女们里面招一些。这件事我已经跟林奇打过招呼了。”
“what？你确定？”
“当然伙计！如果她们想要改变自己的生活现状，我们能帮上一点忙。这也是我能想到最好的办法了。”
大卫说完，开门下车，还没走几步，一拍脑袋，回头对黑迈克喊道：“你去哈维那边的时候也告诉他一下，让他和西德里奇家族的人，去站街美女里招一些演员，这样一来又能解决一些人了。”
黑迈克坏笑着点头：“没问题！我会都告诉他们的！晚上５点我来接你！”
大卫比划了一个ＯＫ，走向了燧石图书馆。
走进图书馆大门之后。
大卫找到一个小桌子，把背包里面的记事本翻找出来。
按照上面的记录，找到了他今天想要看的书。
１９７４年出版的《计算机方法的简明调研》，作者彼得·诺尔。
这本书中将数据科学定义为：“处理数据的科学，一旦数据与其代表的事物的关系建立起来，将为其他领域与科学提供借鉴。”
彼得·诺尔在这本书的前言部分，首次明确提出了数据科学的感念：“数据科学是一门给予数据处理的科学。”
并提到了数据科学与数据学的区别。
数据科学，是解决数据问题的科学。
数据学，则侧重于数据处理及其在教育领域中的应用。
大卫感兴趣的是前半部分，数据科学。
在未来，这门学科的衍生理论，已经被各个行业领域已经广泛应用起来。
按照大卫的理解，数据科学就是，通过对历史数据的分析、解读、建模和对未来的预测，来帮助人们更好的做决定。
像金融数据学，就包括了数据收集、数据分类、数据分析、数据筛选、数据处理、数据整合等等。
比如，前世的大卫去某个证券公司开户，在办理手续时，工作人员就会让你填写一张客户投资风险评估调查表。
然后，证券公司就会给你做一个投资人类型判定，你是激进型的，还是稳健型的。
那么，填表就是数据收集，评判类型就是数据分类。
有了这些初步的信息之后，证券公司还会根据你填写的个人信息，对你进行一系列的分析、筛选、标注、整合，最后给你制定一份股票投资计划，推送给你。
以上就是一套简单的金融数据学实际应用。
当然了，大卫前世，原来他手机上那些根据他的喜好，推送的短视频和新闻、消息。
大数据时代嘛！
这些都是基于这本书出现之后，被人们广泛重视，并继续研究努力出来的更多实际应用方式。
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