帕布莉卡增强型分析(Augmented Analytics)是我去年开始有所耳闻的概念，简单来说，就是自动化的数据分析。从选择数据集到选择建模算法，再到输出预测和洞见，都可以智能地、“傻瓜”式地、高效能地实现，是目前数据科学领域希求的愿景。
本书作为去年刚出版的新书，介绍了不少较新的算法在Predictive Analysis和Prescriptive Analysis中的运用，信息量不小。数据洞察部分有启发意义，序列分析和LSTM的案例实现也值得细读。
然而很可惜，这本书只能算一本实战算法书，止步于列举算法和部分实战示例，而与书名的“增强型分析”关系不大。
对于我最关心的数据分析流程智能化的问题，比如对增强型分析平台搭建的建议、用何算法发掘可能被忽略的数据、面对不同业务需求和数据特征该如何判断算法优劣、最终决策的复杂分析等，除了第五章的Prescriptive Analysis沾边之外，本书均未涉及。
算是一篇虽有干货，但有蹭热度之嫌的离题作文。
