Příručka špatných dat: Příručka: Vyčištění dat, abyste se mohli vrátit k práci

Recenze čtenářů

Recenze knihy „Bad Data Handbook“ vyzdvihují její silné stránky, které spočívají v poskytování reálných poznatků a praktických rad, jak se vypořádat se špatnými daty, a také v poutavém formátu eseje. Někteří recenzenti však považovali název knihy za zavádějící a upozorňovali na její nedostatečnou strukturovanost vzhledem k příspěvkům více autorů.

Nabízí cenné poznatky a osvědčené postupy pro identifikaci a opravu špatných dat.

Poutavý formát eseje z ní činí příjemné čtení.

(na základě 15 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Bad Data Handbook: Cleaning Up the Data So You Can Get Back to Work

Obsah knihy:

Co jsou špatná data? Někteří lidé to považují za technický jev, jako jsou chybějící hodnoty nebo chybné záznamy, ale špatná data zahrnují mnohem více. V této příručce shromáždil datový expert Q. Ethan McCallum 19 kolegů ze všech koutů datové sféry, aby prozradili, jak se z nepříjemných problémů s daty dostali.

Ke špatným datům vede mnoho cest - od mrzutého úložiště přes špatnou reprezentaci až po chybnou politiku. Sečteno a podtrženo? Špatná data jsou data, která překážejí. Tato kniha vysvětluje účinné způsoby, jak je obejít.

Mezi mnoha probíranými tématy se dozvíte, jak:

⬤ Testujte svá data, abyste zjistili, zda jsou připravena k analýze.

⬤ Zpracovat tabulková data do použitelné podoby.

⬤ Vypořádat se s problémy s kódováním, které číhají na textová data.

⬤ Vyvinout úspěšné úsilí o webový scraping.

⬤ Používejte nástroje NLP k odhalení skutečného sentimentu online recenzí.

⬤ Řešit problémy s cloud computingem, které mohou ovlivnit vaše analytické úsilí.

⬤ Vyhněte se zásadám, které vytvářejí překážky pro analýzu dat.

⬤ Přistupujte k analýze kvality dat systematicky.