Bad Data Handbook pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
What is bad data? Some people consider it a technical phenomenon, like missing values or malformed records, but bad data includes a lot more. In this handbook, data expert Q. Ethan McCallum has gathered 19 colleagues from every corner of the data arena to reveal how they’ve recovered from nasty data problems.
From cranky storage to poor representation to misguided policy, there are many paths to bad data. Bottom line? Bad data is data that gets in the way. This book explains effective ways to get around it.
Among the many topics covered, you’ll discover how to:
Test drive your data to see if it’s ready for analysis
Work spreadsheet data into a usable form
Handle encoding problems that lurk in text data
Develop a successful web-scraping effort
Use NLP tools to reveal the real sentiment of online reviews
Address cloud computing issues that can impact your analysis effort
Avoid policies that create data analysis roadblocks
Take a systematic approach to data quality analysis
作者简介
Q Ethan McCallum is a consultant, writer, and technology enthusiast, though perhaps not in that order. His work has appeared online on The O’Reilly Network and Java.net, and also in print publications such as C/C++ Users Journal, Doctor Dobb’s Journal, and Linux Magazine. In his professional roles, he helps companies to make smart decisions about data and technology.
目录信息
Chapter 2 Is It Just Me, or Does This Data Smell Funny?
Understand the Data Structure
Field Validation
Value Validation
Physical Interpretation of Simple Statistics
Visualization
Keyword PPC Example
Search Referral Example
Recommendation Analysis
Time Series Data
Conclusion
Chapter 3 Data Intended for Human Consumption, Not Machine Consumption
The Data
The Problem: Data Formatted for Human Consumption
The Solution: Writing Code
Postscript
Other Formats
Summary
Chapter 4 Bad Data Lurking in Plain Text
Which Plain Text Encoding?
Guessing Text Encoding
Normalizing Text
Problem: Application-Specific Characters Leaking into Plain Text
Text Processing with Python
Exercises
Chapter 5 (Re)Organizing the Web’s Data
Can You Get That?
General Workflow Example
The Real Difficulties
The Dark Side
Conclusion
Chapter 6 Detecting Liars and the Confused in Contradictory Online Reviews
Weotta
Getting Reviews
Sentiment Classification
Polarized Language
Corpus Creation
Training a Classifier
Validating the Classifier
Designing with Data
Lessons Learned
Summary
Resources
Chapter 7 Will the Bad Data Please Stand Up?
Example 1: Defect Reduction in Manufacturing
Example 2: Who’s Calling?
Example 3: When “Typical” Does Not Mean “Average”
Lessons Learned
Will This Be on the Test?
Chapter 8 Blood, Sweat, and Urine
A Very Nerdy Body Swap Comedy
How Chemists Make Up Numbers
All Your Database Are Belong to Us
Check, Please
Live Fast, Die Young, and Leave a Good-Looking Corpse Code Repository
Rehab for Chemists (and Other Spreadsheet Abusers)
tl;dr
Chapter 9 When Data and Reality Don’t Match
Whose Ticker Is It Anyway?
Splits, Dividends, and Rescaling
Bad Reality
Conclusion
Chapter 10 Subtle Sources of Bias and Error
Imputation Bias: General Issues
Reporting Errors: General Issues
Other Sources of Bias
Conclusions
References
Chapter 11 Don’t Let the Perfect Be the Enemy of the Good: Is Bad Data Really Bad?
But First, Let’s Reflect on Graduate School …
Moving On to the Professional World
Moving into Government Work
Government Data Is Very Real
Service Call Data as an Applied Example
Moving Forward
Lessons Learned and Looking Ahead
Chapter 12 When Databases Attack: A Guide for When to Stick to Files
History
Consider Files as Your Datastore
File Concepts
A Web Framework Backed by Files
Reflections
Chapter 13 Crouching Table, Hidden Network
A Relational Cost Allocations Model
The Delicate Sound of a Combinatorial Explosion…
The Hidden Network Emerges
Storing the Graph
Navigating the Graph with Gremlin
Finding Value in Network Properties
Think in Terms of Multiple Data Models and Use the Right Tool for the Job
Acknowledgments
Chapter 14 Myths of Cloud Computing
Introduction to the Cloud
What Is “The Cloud”?
The Cloud and Big Data
Introducing Fred
At First Everything Is Great
They Put 100% of Their Infrastructure in the Cloud
As Things Grow, They Scale Easily at First
Then Things Start Having Trouble
They Need to Improve Performance
Higher IO Becomes Critical
A Major Regional Outage Causes Massive Downtime
Higher IO Comes with a Cost
Data Sizes Increase
Geo Redundancy Becomes a Priority
Horizontal Scale Isn’t as Easy as They Hoped
Costs Increase Dramatically
Fred’s Follies
Myth 1: Cloud Is a Great Solution for All Infrastructure Components
Myth 2: Cloud Will Save Us Money
Myth 3: Cloud IO Performance Can Be Improved to Acceptable Levels Through Software RAID
Myth 4: Cloud Computing Makes Horizontal Scaling Easy
Conclusion and Recommendations
Chapter 15 The Dark Side of Data Science
Avoid These Pitfalls
Know Nothing About Thy Data
Thou Shalt Provide Your Data Scientists with a Single Tool for All Tasks
Thou Shalt Analyze for Analysis’ Sake Only
Thou Shalt Compartmentalize Learnings
Thou Shalt Expect Omnipotence from Data Scientists
Final Thoughts
Chapter 16 How to Feed and Care for Your Machine-Learning Experts
Define the Problem
Fake It Before You Make It
Create a Training Set
Pick the Features
Encode the Data
Split Into Training, Test, and Solution Sets
Describe the Problem
Respond to Questions
Integrate the Solutions
Conclusion
Chapter 17 Data Traceability
Why?
Personal Experience
Immutability: Borrowing an Idea from Functional Programming
An Example
Conclusion
Chapter 18 Social Media: Erasable Ink?
Social Media: Whose Data Is This Anyway?
Control
Commercial Resyndication
Expectations Around Communication and Expression
Technical Implications of New End User Expectations
What Does the Industry Do?
What Should End Users Do?
How Do We Work Together?
Chapter 19 Data Quality Analysis Demystified: Knowing When Your Data Is Good Enough
Framework Introduction: The Four Cs of Data Quality Analysis
Complete
Coherent
Correct
aCcountable
Conclusion
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
在阅读过程中，我不断被作者的洞察力所折服。他能够从看似微不足道的细节中发现“坏数据”的蛛丝马迹，并深入挖掘其背后隐藏的逻辑。我特别关注他对“数据噪音”的分析。他可能解释了数据噪音是如何产生的，以及如何通过不同的方法来过滤和减小数据噪音对分析结果的影响。更重要的是，作者将数据质量问题与业务成果紧密联系起来，他清晰地展示了高质量数据如何能够驱动业务创新，提升运营效率，最终实现商业价值。这本书让我明白，数据质量不仅仅是一个技术问题，更是一个战略问题。它关乎着一个组织是否能够在这个日益数据化的世界中保持竞争力。我期待本书能够提供一些关于如何构建数据质量评估体系的建议，以及如何将数据质量的改进纳入到日常的业务流程中。这本书的价值远不止于理论知识的传递，它更是一种思维方式的启迪，让我能够更加审慎和负责任地对待每一份数据。
评分这本书给我带来的最大改变，是对数据工作的态度。在读这本书之前，我可能更多地将数据工作视为一项技术性的任务，注重算法的实现和模型的调优。然而，这本书让我深刻认识到，数据质量才是所有数据工作的基石。如果数据本身就存在问题，那么再复杂的算法和再精密的模型也无法发挥其应有的作用。作者可能在书中强调了“以数据为中心”的理念，倡导在数据处理的每一个环节都把数据质量放在首位。我特别欣赏作者在讨论数据清洗策略时所体现出的灵活性。他可能认识到，不存在一套适用于所有情况的数据清洗方法，关键在于根据具体的数据特点和业务需求，选择最合适的组合策略。我期待这本书能够提供一些关于如何进行数据质量评估和审计的实用工具和方法，以便我能够定期检查我所处理的数据，确保其准确性和可靠性。这本书的内容对我来说意义非凡，它让我对数据工作有了更深层次的理解和感悟，并为我指明了更有效的工作方向。
评分这本书的封面设计相当引人注目，采用了一种简洁而有力的视觉语言，主标题“Bad Data Handbook”以一种略带棱角、但又不失专业的字体呈现，整体色调偏向深沉，仿佛预示着即将揭示的某个重要领域。我之所以选择这本书，很大程度上是被它的标题所吸引。在当今数据爆炸的时代，我们几乎无时无刻不与数据打交道，无论是工作中的分析报告，还是生活中的各种信息获取，数据无处不在。然而，有多少人真正思考过“坏数据”的存在？它会带来怎样的影响？又该如何应对？这些疑问在我脑海中萦绕已久。这本书似乎提供了一个系统性的解答，它不是一本泛泛而谈的科普读物，也不是一本晦涩难懂的学术专著，而是介于两者之间，旨在为广大的读者，特别是那些需要处理和分析数据的人们，提供一份实用的指南。从封面的感觉来看，它应该会深入浅出地剖析“坏数据”的本质，探讨其产生的根源，以及在不同场景下可能带来的风险和挑战。我特别期待它能分享一些具体的案例，让我们能够更直观地理解“坏数据”在现实世界中的破坏力，并从中学习如何避免类似的错误。这本书不仅仅是关于数据的技术性问题，更可能触及到我们思考和决策的方式，因为不准确的数据往往会导致错误的判断和计划，最终影响到个人乃至组织的命运。
评分这本书不仅在理论层面深刻剖析了“坏数据”的问题，更在实践层面提供了切实可行的解决方案。作者似乎非常注重知识的落地，他可能在书中分享了大量的案例，展示了如何运用书中介绍的方法来解决现实世界中的数据质量挑战。我尤其欣赏作者在探讨数据可视化在数据质量监控中的作用时所做的精彩阐述。他可能解释了如何通过各种图表来直观地展示数据的分布、缺失情况、异常值等，从而帮助我们快速发现数据中的问题。这本书让我明白，数据质量的提升是一个持续的过程，需要不断地学习、实践和总结。作者鼓励读者勇于尝试新的方法，不断优化自己的数据处理流程，并与其他数据从业者分享经验。我期待这本书能够提供一些关于如何建立数据质量文化和激励机制的建议，以鼓励团队成员积极参与到数据质量的提升中来。这本书的内容对我而言，是一笔宝贵的财富，它不仅提升了我的专业技能，更重要的是，它改变了我对数据工作的认知，让我能够以更加积极和负责任的态度去面对数据。
评分这本书的深度和广度让我感到惊喜。作者并没有止步于理论的阐述，而是将目光投向了实际应用。他可能深入探讨了不同行业中“坏数据”所带来的具体影响。比如，在金融领域，一个微小的价格错误可能导致巨额的交易损失；在医疗领域，不准确的病历数据可能直接威胁到患者的生命安全；在市场营销领域，错误的用户画像可能导致资源浪费和品牌形象受损。通过这些生动的例子，读者能够清晰地认识到数据质量问题绝非小事，而是可能引发一系列连锁反应的“蝴蝶效应”。我特别欣赏作者在讨论解决方案时所表现出的条理性。他可能不仅仅是罗列出各种技术工具，更重要的是强调了组织文化、流程规范以及人员培训在保障数据质量方面所扮演的关键角色。这本书似乎在倡导一种“数据驱动”的文化，在这种文化中，每一个参与数据工作的成员都应该对数据的准确性和可靠性负有责任。从这个角度来看，这本书的受众群体应该非常广泛，不仅限于数据科学家和工程师，还包括项目经理、业务分析师、以及任何需要依赖数据进行决策的管理层。它为我们提供了一个思考数据质量问题的全新视角，并指明了通往更可靠数据未来的方向。
评分翻开这本书，首先映入眼帘的是作者对于数据质量重要性的深刻阐述。他用一种非常有说服力的语言，描绘了在信息时代，数据已经成为驱动决策、优化流程、甚至塑造未来的核心要素。然而，就像任何工具一样，如果数据本身存在问题，那么基于它所做出的任何努力都可能事倍功半，甚至南辕北辙。作者似乎非常注重基础概念的铺垫，他可能详细解释了什么是“坏数据”，并将其进行了分类。我猜想，这其中包含了数据错误、数据缺失、数据不一致、数据过时等等各种情况。他可能还会追溯这些“坏数据”的产生源头，从数据收集的环节，到数据录入的过程，再到数据存储和处理的流程，每一个环节都可能成为“坏数据”的温床。这种对源头问题的关注，让我觉得这本书不仅仅是教我们如何“修复”问题，更是要教会我们如何“预防”问题。在我个人的经验中，很多时候我们只是忙于处理已经出现的问题，却很少去反思问题是如何产生的。如果这本书能够提供一套行之有效的方法论，帮助我们在数据生命周期的早期就识别并解决潜在的质量问题，那将是极其宝贵的。我期待它能分享一些关于数据治理、数据验证以及数据清洗的先进技术和最佳实践，并且能够用通俗易懂的语言进行解释，让非技术背景的读者也能轻松理解。
评分这本书的语言风格非常独特，既有严谨的学术性，又不失生动的趣味性。作者善于运用比喻和类比，将抽象的数据概念解释得形象生动，让即便是对数据技术不太熟悉的读者也能轻松理解。例如，他在描述数据异常值时，可能会将其比作餐桌上的一块变质的食物，虽然只是一小部分，但却可能毁掉整顿饭的美味。这种生动形象的描述，让我对“坏数据”有了更深刻的认识。我尤其欣赏作者在探讨数据预处理技术时所表现出的细致入微。他可能详细介绍了各种数据转换、归一化、特征工程等技术，并分析了它们在不同场景下的应用效果。这本书不仅仅是告诉我们“该做什么”，更重要的是告诉我们“为什么这么做”，以及“如何做得更好”。作者对细节的关注，体现在他对每一种方法的适用条件、潜在风险以及优化策略的深入剖析。我期待这本书能够提供一些关于数据版本控制和数据血缘追溯的实践方法，这对于保障数据的可信度和可追溯性至关重要。这本书的内容给我带来了极大的启发，让我对数据处理有了更全面的理解。
评分我非常欣赏作者在阐述“坏数据”的危害时所使用的逻辑。他并非简单地夸大其词，而是通过严谨的分析，展示了“坏数据”如何一步步侵蚀组织的决策能力和运营效率。我尤其关注他对于“数据偏见”这一概念的探讨。在人工智能和机器学习日益普及的今天，训练数据的质量直接决定了模型的准确性和公平性。如果训练数据本身就存在系统性的偏见，那么由此产生的模型也必然会带有这种偏见，甚至会放大这种偏见，导致不公平的决策和歧视性的结果。作者可能详细解析了数据偏见是如何形成的，以及如何识别和纠正它。这对于我理解当前社会上关于算法公平性的讨论非常有帮助。此外，这本书还可能触及了数据安全和隐私保护的问题。当数据质量得不到保障时，一旦发生数据泄露，其后果将不堪设想。作者可能在书中强调了在处理敏感数据时，严格的数据验证和清洗流程是必不可少的安全措施。这本书不仅仅是一本关于“如何处理坏数据”的指南，更是一本关于“如何建立可靠数据体系”的思考录。它为我们提供了一个全面的框架，帮助我们理解数据在现代社会中的多重价值，以及保障数据质量的重要性。
评分本书的结构安排十分合理，循序渐进，让读者能够轻松地掌握复杂的概念。作者在开篇就明确了“坏数据”的定义及其产生的普遍性，随后深入到具体的问题类型和成因分析，最后则落脚于各种可行的解决方案和预防措施。这种递进式的讲解方式，让我在阅读过程中始终保持着清晰的思路，不会感到迷失。我特别喜欢作者在讨论不同数据清洗技术时所进行的详细比较。他可能不仅介绍了各种技术的基本原理，还分析了它们各自的优缺点，以及适用的场景。例如，在处理缺失值时，是简单地填充平均值、中位数，还是采用更复杂的插值算法？在处理异常值时，是直接删除，还是进行转换或替换？作者可能通过大量的实例，帮助我们权衡各种选择的利弊，从而做出最适合自己业务场景的决策。此外，我还注意到作者对“数据治理”这一概念的强调。他似乎认为，解决“坏数据”的问题，仅仅依靠技术手段是远远不够的，更需要建立一套完整的制度和流程来保障数据的生命周期管理。这包括数据标准的制定、数据质量的监控、数据问题的追溯和解决机制等等。这本书为我打开了新的视野，让我意识到数据质量的提升是一个系统工程，需要全方位的努力。
评分读完这本书，我最大的感受是，它教会我如何以一种更批判性的思维来审视数据。在过去，我可能习惯于将接收到的数据视为“事实”，并基于这些事实进行分析和判断。然而，这本书让我明白，任何数据都可能隐藏着“陷阱”。作者可能通过大量的案例研究，揭示了数据在采集、传输、存储和处理过程中可能出现的各种偏差和错误，以及这些错误如何潜移默化地影响我们的决策。我印象特别深刻的是，作者在探讨“数据漂移”问题时所做出的精彩论述。他解释了随着时间的推移，真实世界的数据分布可能会发生变化，而我们如果仍然使用过时的数据模型，就可能导致预测和分析的准确性大幅下降。这本书不仅教我们如何识别和处理现有的“坏数据”，更重要的是，它教我们如何构建一个能够适应变化的、健壮的数据体系。我期待这本书能够提供一些关于自动化数据质量监控和预警的策略，帮助我们及时发现并纠正潜在的数据问题，从而避免不必要的损失。这本书的内容极其丰富，对我的数据处理能力有了显著的提升。
评分技术含量不高，观点虽然多，并不令人“惊奇”
评分技术含量不高，观点虽然多，并不令人“惊奇”
评分技术含量不高，观点虽然多，并不令人“惊奇”
评分好書啊，早點讀到這書的話，處理數據就不用這麼痛苦了！
评分技术含量不高，观点虽然多，并不令人“惊奇”
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