CookieCutter的开发者在 Building a Repeatable Data Analysis Process with Jupyter Notebooks 一文讲解了怎样规划数据分析项目的目录结构和notebook的结构，跟《Jupyter Notebook在机器学习领域的项目目录结构规划》不同，作者虽然也强调了规划项目目录的重要性，但是，更侧重于从契合数据分析过程方面怎样规划notebook内容结构。 文中展示了一个数据处理流程图，主要有数据准备、数据处理、数据探索、报告等过程，所以作者强调：如果有多个notebook文件对应不同处理阶段，应该给他们编上顺序号。另外，跟《Jupyter Notebook在机器学习领域的项目目录结构规划》不同，data文件夹还有一个interrim文件夹，用于存储中间数据，不要与raw和processed数据混在一起。 该文重点还是将notebook structure，像一个文档模板，主要有这些部分： A：项目描述部分 1，notebook名称 2，header部分：概要说明这个项目 3，项目动机描述：主要描述项目的来龙去脉，作为一个context备忘，可以记录一些名字、email、时间等信息 4，数据源列表 5，修改历史（change log）：记录比较大的变动 B：数据处理环境准备 1，import必要的python包 2，定义时间戳和存储路径变量 C：数据说明部分 1，数据字段的说明 2，数据字段类型的说明 另外，该文还规定了一些其他内容，就像文档写作规范一样。而整个notebook模板都可以用CookieCutter生成 |
