整洁（”tidy”）数据分析一直是数据科学领域中备受推崇的方法。然而，随着 tidyverse 这一数据科学工具集的兴起，一些人开始质疑这一方法的有效性。这些人被称为 Tidyverse 怀疑者。
Tidyverse 怀疑者认为整洁数据原则并不适用于所有情况，他们声称 tidyverse 过于强调数据格式的整洁性，导致了在实际分析中的繁琐和低效。他们主张传统的数据处理方法可能比 tidyverse 更为灵活和高效。
然而，支持 tidyverse 的人认为这一方法可以提高数据分析的可重复性和可读性，并且在处理大规模数据时更加方便。他们认为 tidyverse 提供了一种统一的数据处理语法，使得数据分析过程更加流畅和易于理解。
无论是支持还是质疑，整洁数据分析都是数据科学领域的热门话题。对于 Tidyverse 怀疑者来说，他们的质疑可能会促使整个数据科学社区对这一方法进行深入反思和探讨。而对于支持 tidyverse 的人来说，他们将继续探索这一方法在实际数据分析中的应用，为数据科学领域的发展做出贡献。
无论你是支持还是怀疑 tidyverse，都值得我们在数据分析的道路上保持开放的心态，不断学习和探索。让我们一起探讨 tidyverse 的利与弊，共同推动数据科学领域的发展！
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