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 ge…
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
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
Atsiliepimai
Atsiliepimų nėra
0 pirkėjai įvertino šią prekę.
5
0%
4
0%
3
0%
2
0%
1
0%
Kainos garantija
Ženkliuku „Kainos garantija” pažymėtoms prekėms Knygos.lt garantuoja geriausią kainą. Jei identiška prekė kitoje internetinėje parduotuvėje kainuoja mažiau - kompensuojame kainų skirtumą. Kainos lyginamos su knygos.lt nurodytų parduotuvių sąrašu prekių kainomis. Knygos.lt įsipareigoja kompensuoti kainų skirtumą pirkėjui, kuris kreipėsi „Kainos garantijos” taisyklėse nurodytomis sąlygomis. Sužinoti daugiau
Elektroninė knyga
22,39 €
DĖMESIO!
Ši knyga pateikiama ACSM formatu. Jis nėra tinkamas įprastoms skaityklėms, kurios palaiko EPUB ar MOBI formato el. knygas.
Svarbu! Nėra galimybės siųstis el. knygų jungiantis iš Jungtinės Karalystės.
Tai knyga, kurią parduoda privatus žmogus. Kai apmokėsite užsakymą, jį per 7 d. išsiųs knygos pardavėjas . Jei to pardavėjas nepadarys laiku, pinigai jums bus grąžinti automatiškai.
Šios knygos būklė nėra įvertinta knygos.lt ekspertų, todėl visa atsakomybė už nurodytą knygos kokybę priklauso pardavėjui.
Perskaityta knyga:
Nenauja knyga, kuri parduodama tiesiai iš knygos.lt sandėlio. Knygos kokybė įvertinta knygos.lt ekspertų.
Tai knyga, kurią parduoda privatus žmogus. Kai apmokėsite užsakymą, jį per 7 d. išsiųs knygos pardavėjas . Jei to pardavėjas nepadarys laiku, pinigai jums bus grąžinti automatiškai.
Šios knygos būklė nėra įvertinta knygos.lt ekspertų, todėl visa atsakomybė už nurodytą knygos kokybę priklauso pardavėjui.
Atsiliepimai