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Bad Data Handbook

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Q. Ethan McCallum 作者
O'Reilly Media
譯者
2012-11-21 出版日期
264 頁數
USD 39.99 價格
Paperback
叢書系列
9781449321888 圖書編碼

Bad Data Handbook 在線電子書 圖書標籤: 數據挖掘  數據分析  數據  計算機  data  統計  Python  O'Reilly   


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發表於2024-12-23

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Bad Data Handbook 在線電子書 用戶評價

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技術含量不高,觀點雖然多,並不令人“驚奇”

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技術含量不高,觀點雖然多,並不令人“驚奇”

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好書啊,早點讀到這書的話,處理數據就不用這麼痛苦瞭!

評分

bad data ,bad life

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技術含量不高,觀點雖然多,並不令人“驚奇”

Bad Data Handbook 在線電子書 著者簡介

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.


Bad Data Handbook 在線電子書 著者簡介


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Bad Data Handbook 在線電子書 圖書描述

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

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