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[美] 麦卡伦（Q. Ethan McCallum） 著，魏秀丽，李妹芳 译

图书标签:

• 数据整理
• 数据清洗
• 数据预处理
• 数据分析
• Python
• Excel
• 数据质量
• 数据处理
• 数据分析工具
• 实战指南

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115411020

版次：1

商品编码：11887509

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：209

正文语种：中文

编辑推荐

　　作者携手数据领域的强大智囊团为读者贡献的一本处理噪音数据的指南。

　　本书囊括众多真实世界的应用案例以及高水平的方法和策略。

　　本书汇集国外数据社区的技术骨干和活跃分子的集体智慧，多位数据领域的专家共同揭示了如何处理棘手的数据问题的奥秘。

　　噪音数据就是那些"给你惹麻烦的数据"，从蹩脚的存储到糟糕的说明，再到令人误解的策略，有多重情况可能导致噪音数据。

　　那么什么才是决定性因素呢？有人认为是技术方面的问题，比如缺失值或格式不对的记录，但是噪音数据包含更多的问题。

　　本书介绍了多种有效的方式来应对噪音数据。在本书中，多位数据领域的专家共同揭示了如何处理棘手的数据问题的奥秘。

　　通过阅读本书，你将学会：

　　测试你的数据，判断它是否适合分析；

　　将电子表格数据转变成可用的格式；

　　处理潜藏在文本数据里的编码问题；

　　进行一种成功的网络搜集尝试；

　　利用自然语言处理（NLP, Natural Language Processing）工具揭露线上评论的真实情感；

　　处理可以影响分析工作的云计算问题；

　　避免那些制造数据分析障碍的策略；

　　采用一种系统的数据质量分析方法。

内容简介

　　随着数据科学的热门，数据的优化、整理以及如何处理不良数据成为人们关注的重点。本书通过处理不良数据，进行数据清理的案例，向读者展示了处理数据的方法。

　　本书共有19章，从6部分向读者展示了使用和清理不良数据背后的理论和实践。第1部分是Grubby的动手实践指南，它向读者介绍了驾驭、提取数据的方法，如何处理文本数据中的数据以及Web开发中碰到的数据问题。第2部分是让人充满意外的数据，它向读者介绍了数据也会“撒谎”。第3部分是方法，它向读者介绍了处理不良数据的一些方法。第4部分是数据存储和基础设施，它向读者介绍了如何存储数据。第5部分是数据的商业化，它向读者介绍了如何避免数据处理的一些误差。第6部分是数据策略，它向读者介绍了如何追踪数据、评估数据质量以及构建数据质量相关平台等。

　　本书适合数据科学家、数据处理和整理相关开发人员阅读。也适合想要进入数据处理领域的读者阅读。

作者简介

　　Q．Ethan McCallum，是一位顾问、作家，也是一名科技爱好者。他帮助很多公司在数据和技术方面做出明智的决策，他为The O’Relly Network 和Java.net撰写文章，并且为《C/C++Users Journal》《Doctor Dobb’s Journal》和《Linux Magazine》撰稿。

目录

第1章 从头说起：什么是噪音数据 1
第2章 是我的问题还是数据的问题 4
2．1 理解数据结构 5
2．2 校验 8
2．2．1 字段校验 8
2．2．2 值校验 9
2．2．3 简单统计的物理解释 10
2．3 可视化 11
2．3．1 关键词竞价排名示例 13
2．3．2 搜索来源示例 18
2．3．3 推荐分析 19
2．3．4 时间序列数据 22
2．4 小结 27
第3章 数据是给人看的不是给机器看的 28
3．1 数据 28
3．1．1 问题：数据是给人看的 29
3．1．2 对数据的安排 29
3．1．3 数据分散在多个文件中 32
3．2 解决方案：编写代码 34
3．2．1 从糟糕的数据格式中读取数据 34
3．2．2 从多个文件中读取数据 36
3．3 附言 42
3．4 其他格式 43
3．5 小结 45
第4章 纯文本中潜在的噪音数据 46
4．1 使用哪种纯文本编码？ 46
4．2 猜测文本编码格式 50
4．3 对文本规范化处理 53
4．4 问题：在纯文本中掺入了特定应用字符 55
4．5 通过Python处理文本 59
4．6 实践练习题 60
第5章 重组Web数据 62
5．1 你能获得数据吗 63
5．1．1 一般工作流程示例 64
5．1．2 Robots 协议 65
5．1．3 识别数据组织模式 66
5．1．4 存储离线版本 68
5．1．5 网页抓取信息 69
5．2 真正的困难 73
5．2．1 下载原始内容 73
5．2．2 表单、对话框和新建窗口 73
5．2．3 Flash 74
5．3 不利情况的解决办法 75
5．4 小结 75
第6章 检测撒谎者以及相互矛盾网上评论的困惑 76
6．1 Weotta公司 76
6．2 获得评论 77
6．3 情感分类 77
6．4 极化语言 78
6．5 创建语料库 80
6．6 训练分类器 81
6．7 分类器验证 82
6．8 用数据设计 84
6．9 经验教训 84
6．10 小结 85
6．11 信息资源 86
第7章 请噪音数据站出来 87
7．1 实例1：在制造业中减少缺陷 87
7．2 实例2：谁打来的电话 90
7．3 实例3：当“典型的”不等于“平均的” 92
7．4 经验总结 95
7．5 到工厂参观能成为试验的一部分吗 96
第8章 血、汗和尿 97
8．1 书呆子戏剧性工作交换 97
8．2 化学家如何整理数字 98
8．3 数据库都是我们的 99
8．4 仔细检查 102
8．5 生命短暂的漂亮代码库 103
8．6 改变化学家（和其他电子表单滥用者） 104
8．7 传递线（tl）和数据记录器（dr） 105
第9章 当数据与现实不匹配 107
9．1 到底是谁的报价机 108
9．2 股票分割、股利和调整 110
9．3 糟糕的现实 112
9．4 小结 114
第10章 偏差和误差的来源 115
10．1 估算上的偏差：一般性的问题 117
10．2 报告上的误差：一般性的问题 118
10．3 其他偏差来源 121
10．3．1 顶层编码/底部编码 121
10．3．2 Seam偏差 122
10．3．3 代理报告 123
10．3．4 样本选择 123
10．4 结论 124
参考文献 124
第11章 不要把完美和正确对立起来：噪音数据真是噪音吗 128
11．1 回忆学校生活 128
11．2 向着专业领域前进 129
11．2．1 政府工作 130
11．2．2 政府数据非常真实 131
11．3 应用实例—服务电话 132
11．4 继续前进 133
11．5 经验与未来展望 134
第12章 数据库攻击：什么时候使用文件 135
12．1 历史 135
12．2 建立我的工具箱 136
12．3 数据存储—我的路障 136
12．4 将文件作为数据存储器 137
12．4．1 简单的文件 138
12．4．2 文件处理一切 138
12．4．3 文件可包含任何数据形式 138
12．4．4 局部数据破坏 139
12．4．5 文件拥有很棒的工具 139
12．4．6 没有安装税 139
12．5 文件的概念 140
12．5．1 编码 140
12．5．2 文本文件 140
12．5．3 二进制数据 140
12．5．4 内存映射文件 140
12．5．5 文件格式 140
12．5．6 分隔符 142
12．6 文件支持的网络框架 143
12．6．1 动机 143
12．6．2 实现 145
12．7 反馈 145
第13章 卧库表，隐网络 146
13．1 成本分配模型 147
13．2 组合展开微妙的作用 150
13．3 隐藏网络的浮现 151
13．4 存储图表 151
13．5 利用Gremlin遍历图表 152
13．6 在网络属性里寻找价值 154
13．7 从多重数据模型角度考虑并使用正确的工具 155
13．8 致谢 155
第14章 云计算神话 156
14．1 关于云的介绍 156
14．2 何谓“云” 156
14．3 云和大数据 157
14．4 Fred的故事 157
14．4．1 起初一切都好 157
14．4．2 基础结构全部放在云端 158
14．4．3 随着规模增长，最初的扩展很轻松 158
14．4．4 麻烦出现了 158
14．4．5 需要提高性能 158
14．4．6 关键要提高RAID 10性能 158
14．4．7 重要的局部运行中断引发长期停机 159
14．4．8 有代价的RAID 10 159
14．4．9 数据规模增大 160
14．4．10 地理冗余成为首选 160
14．4．11 水平扩展并不像想像得那么简单 160
14．4．12 成本显著增长 160
14．5 Fred的荒唐事 161
14．5．1 神话1：云是所有基础设施组件的解决方案 161
该神话与Fred故事的联系 161
14．5．2 神话2：云可以节约成本 161
该神话与Fred的故事的联系 162
14．5．3 神话3：通过RAID可以将cloud 10的性能提高至可接受的水平 163
该神话与Fred故事的联系 163
14．5．4 神话4：云计算使水平扩展轻松 163
该神话与Fred故事的联系 164
14．6 结论和推荐 164
第15章 数据科学的阴暗面 165
15．1 避开这些陷阱 165
15．1．1 对数据一无所知 166
15．1．2 应该只为数据科学家提供一种工具来解决所有问题 167
15．1．3 应该为了分析而分析 169
15．1．4 应该学会分享 169
15．1．5 应该期望数据科学家无所不能 170
15．2 数据学家在机构中的位置 170
15．3 最后的想法 171
第16章 如何雇佣机器学习专家 172
16．1 确定问题 172
16．2 模型测试 173
16．3 创建训练集 174
16．4 选择特征 175
16．5 数据编码 176
16．6 训练集、测试集和解决方案集 176
16．7 问题描述 177
16．8 回答问题 178
16．9 整合解决方案 178
16．10 小结 179
第17章 数据的可追踪性 180
17．1 原因 180
17．2 个人经验 181
17．2．1 快照 181
17．2．2 保存数据源 181
17．2．3 衡量数据源 182
17．2．4 逆向恢复数据 182
17．2．5 分阶段处理数据并保持各阶段的独立性 182
17．2．6 识别根源 183
17．2．7 寻找要完善的区域 183
17．3 不变性：从函数程序设计借来的理念 183
17．4 案例 184
17．4．1 网络爬虫 184
17．4．2 改变 185
17．4．3 聚类 185
17．4．4 普及度 185
17．5 小结 186
第18章 社交媒体：是可抹去的印记吗 187
18．1 社交媒体：到底是谁的数据 188
18．2 管控 188
18．3 商业重组 190
18．4 对沟通和表达的期望 190
18．5 新的最终用户期望的技术含义 192
18．6 这个行业是做什么的 194
18．6．1 验证API 195
18．6．2 更新通知API 195
18．7 最终用户做什么 195
18．8 我们怎样一起工作 196
第19章 揭秘数据质量分析：了解什么时候数据足够优质 197
19．1 框架介绍：数据质量分析的4个C 198
19．1．1 完整性 199
19．1．2 一致性 201
19．1．3 准确性 203
19．1．4 可解释性 205
19．2 结论 208

前言/序言

数据编织：从杂乱到有序的艺术 在信息爆炸的时代，数据如同繁星般涌现，它们蕴含着深刻的洞察，却也常常以一种令人却步的混乱形态存在。数据的价值并非天然显现，而是需要精巧的技艺与不懈的努力才能发掘。本书，一本关于“数据编织”的指南，正是为那些渴望将数据从无序的泥沼中解放出来，转化为精准、可靠、可操作洞察的探索者而准备。它不是一次简单的技术手册，而是一次对数据整理艺术的深度解析，一场从零开始，逐步构建数据之美的实践之旅。 我们常常惊叹于那些能够从海量数据中洞悉趋势、预测未来、驱动决策的专家。他们的成功并非源于天生的魔法，而是源于对数据整理这一基石工作的精熟掌握。这本书将带您走进这个至关重要的领域，深入剖析每一个环节，从最初的数据获取，到最终的清洗、转换、标准化，再到质量的校验与维护。我们相信，数据的有序，是其内在价值得以释放的先决条件，也是一切高级分析和应用得以成功的基石。 第一篇：数据之源——认识你的原材料 在开始任何精雕细琢之前，理解我们所面对的“原材料”至关重要。本篇将聚焦于数据的来源，它不仅是信息的起点，更是我们后续一切工作的出发点。 数据的万花筒：类型与形态的解析 数据并非千篇一律，它们以各种各样的形式存在。从结构化的表格数据，如数据库中的记录；到半结构化的数据，如XML、JSON文件；再到非结构化的文本、图像、音频和视频，每一种形态都有其独特的挑战与机遇。我们将深入探讨这些数据类型的特点、存储方式及其在不同场景下的应用，帮助您建立起对数据多样性的全面认知。了解数据的内在属性，才能选择最合适的处理工具和方法。 数据的基因图谱：结构、模式与关系 数据的价值往往隐藏在其结构和模式之中。什么是字段？什么是记录？什么是主键？什么是外键？我们将详细解读结构化数据的基本构成要素，并探讨不同数据模型（如关系型、维度模型）的优劣。更重要的是，我们将揭示如何识别数据中的潜在模式，理解实体之间的关联，这对于后续的数据整合与分析至关重要。例如，在分析客户行为时，理解“购买历史”与“浏览记录”之间的关系，是构建精准营销策略的关键。 数据的生命周期：从诞生到消亡的旅程 数据并非一成不变，它们有着自己的生命周期。从数据的产生、收集、存储、使用，到最终的归档或销毁，每一个阶段都可能影响数据的质量和可用性。我们将探讨不同生命周期阶段的特点，以及在每个阶段需要注意的数据管理问题。理解数据的生命周期，有助于我们预见潜在的风险，并制定有效的管理策略，确保数据的完整性和可靠性。 数据世界的拓荒者：数据获取的策略与挑战 数据的来源多种多样，可以是内部数据库、第三方API、公开数据集、网络爬虫，甚至是人工录入。本节将系统性地介绍各种数据获取的渠道与方法，并重点分析其潜在的挑战，例如数据格式不一致、数据不完整、数据访问权限限制、数据隐私与合规性等。我们会探讨如何制定有效的数据获取策略，确保源头数据的质量，并为后续的数据处理奠定坚实基础。 第二篇：数据之净——涤荡杂质，还原真颜 获取数据只是第一步，真正的挑战在于将那些混杂着错误、不一致和缺失的原始数据，转化为干净、整洁、可用的信息。本篇将深入探讨数据清洗与转换的核心技术与实践。 杂乱的背后：数据质量问题的深度剖析 数据质量问题是数据整理过程中最常见的“拦路虎”。我们将深入剖析各种类型的数据质量问题，包括： 错误与异常值： 录入错误、传感器故障、计算偏差等导致的数值或文本错误，如年龄为“300岁”或姓名包含特殊符号。 不一致性： 同一个实体在不同记录中存在差异，例如“上海市”、“上海”和“shanghai”可能指向同一个城市；日期格式不统一，“2023-01-01”与“01/01/2023”混杂。 重复数据： 同一条信息在数据集中出现多次，导致统计失真。 缺失值： 关键字段信息缺失，影响数据的完整性和分析的有效性。 数据冗余： 同一份信息在不同地方重复存储，占用资源且容易产生不一致。 我们将分析这些问题产生的原因，以及它们对后续分析可能造成的负面影响。 数据的“洗礼”：清洗的核心方法与技巧 数据清洗是数据整理的核心环节。本节将系统性地介绍各种常用的数据清洗技术，并辅以具体案例演示： 错误校正： 利用规则、字典、模糊匹配等方法，识别并纠正录入错误。例如，自动纠正常见拼写错误，或根据地址信息推断正确的城市名称。 异常值检测与处理： 介绍统计学方法（如Z-score、IQR）和可视化方法，用于识别异常值，并探讨如何根据业务场景选择合适的处理策略（如删除、替换、截断）。 一致性处理： 统一数据格式，例如将日期统一为ISO格式，将度量单位统一，处理文本中的大小写、空格、标点符号差异。 重复数据检测与合并： 介绍基于精确匹配和模糊匹配的重复数据识别技术，以及如何合并重复记录，保留最准确、最完整的信息。 缺失值填充： 探讨多种缺失值填充策略，包括删除、均值/中位数/众数填充、基于模型预测填充，以及如何根据数据特点和业务需求选择最佳策略。 数据的“重塑”：转换的艺术与维度扩展 数据转换是将原始数据转化为更适合分析的格式的过程。本节将深入讲解： 数据格式转换： 将CSV转换为JSON，将Excel转换为数据库表等。 数据类型转换： 将文本类型转换为数值类型，将日期字符串转换为日期对象等。 特征工程基础： 创造新的、更有价值的特征，例如从出生日期计算年龄，从地址信息提取省份、城市，或者对文本进行分词、词向量化。 数据聚合与分组： 对数据进行汇总统计，例如按地区统计销售额，按产品类别计算平均评分。 数据规范化与标准化： 将不同量纲的数据调整到同一尺度，以便进行比较和建模，例如Min-Max标准化和Z-score标准化。 数据质量的“守护神”：验证与度量的实践 清洗后的数据并非一劳永逸，持续的质量监控至关重要。本节将介绍： 数据质量指标： 定义并计算关键的数据质量指标，如完整性、准确性、一致性、及时性、唯一性。 数据质量规则： 制定业务规则和技术规则，用于自动检测数据质量问题。 质量报告与仪表盘： 构建数据质量报告和可视化仪表盘，实时监控数据质量状态。 数据质量改进流程： 建立持续改进的数据质量管理流程，从源头解决问题。 第三篇：数据之织——整合、关联与价值挖掘 当数据变得整洁有序后，如何将分散的数据连接起来，形成一个统一、连贯的整体，并从中挖掘出更深层次的价值？本篇将聚焦于数据整合与关联的策略。 数据的“粘合剂”：整合不同来源的数据 现实世界的数据往往分散在不同的系统、数据库和文件之中。本节将探讨： 数据集成技术： ETL（Extract, Transform, Load）、ELT（Extract, Load, Transform）等流程的介绍与应用。 数据仓库与数据湖： 理解这些集中式数据存储的架构、目的及适用场景。 跨源数据匹配与识别： 解决不同数据源中同一实体标识不一致的问题，例如基于姓名、地址、电话号码等信息进行匹配。 数据联邦： 在不移动数据的情况下，实现跨多个数据源的查询与分析。 数据的“脉络”：识别与建模实体关系 数据的价值很大程度上体现在实体之间的关系上。本节将深入研究： 关系型数据库设计原则： 如何设计规范化的数据库模型，减少数据冗余，确保数据一致性。 实体关系图（ER图）的绘制与解读： 可视化数据模型，清晰展现实体及其之间的联系。 图数据库的应用： 介绍图数据库如何更自然地表达和查询复杂的关系网络，例如社交网络、推荐系统。 知识图谱构建基础： 将结构化数据转化为可解释的知识表示，实现更智能的推理。 数据的“提炼”：从关联中发现洞察 一旦数据被有效地整合与关联，便能从中提炼出宝贵的洞察。本节将涉及： 关联规则挖掘： 经典的“啤酒与尿布”案例，以及Apriori算法等。 序列模式挖掘： 分析数据事件的发生顺序，例如用户购买商品的顺序。 数据可视化在关系分析中的作用： 如何通过图表直观地展示实体间的联系和模式。 数据“编织”的工具箱：精选实用工具与平台 本节将为您推荐一系列在数据整理过程中广泛使用的工具和平台，包括： 数据处理语言与库： Python (Pandas, NumPy), R (dplyr), SQL。 数据清洗与转换工具： OpenRefine, Trifacta, Talend。 数据库管理系统： MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle。 数据仓库与数据湖技术： Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Apache Hive, Apache Spark。 可视化工具： Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn。 我们将根据不同工具的特点、功能和适用场景，为读者提供选型建议。 第四篇：数据之恒——构建可持续的数据治理 数据整理并非一次性工程，而是需要持续维护与优化的过程。本篇将探讨如何建立可持续的数据治理体系，确保数据的长期价值。 数据的“法律”：元数据管理与数据字典 元数据是关于数据的数据，它描述了数据的来源、含义、格式、质量等信息。本节将深入讲解： 元数据的类型与重要性： 技术元数据、业务元数据、操作元数据。 数据字典的构建与维护： 规范化地描述数据集中的每一个字段，提供统一的业务理解。 数据目录与数据血缘追踪： 理解数据的完整生命周期，以及数据是如何一步步演变而来。 数据的“安全卫士”：数据隐私与合规性 在数据处理过程中，保护数据隐私和遵守相关法规至关重要。我们将讨论： 常见的数据隐私风险： 个人身份信息泄露、敏感信息暴露。 数据匿名化与去标识化技术： 防止敏感信息被关联到个人。 GDPR、CCPA等数据隐私法规简介。 如何在数据整理过程中融入隐私保护原则。 数据的“生命线”：数据备份、恢复与版本控制 数据的丢失可能带来灾难性的后果。本节将强调： 数据备份策略： 全量备份、增量备份、差异备份。 数据恢复计划： 制定详细的恢复流程，确保在意外发生时能快速恢复数据。 数据版本控制： 跟踪数据的历史变化，方便追溯和回滚。 数据的“基因改造”：持续优化与自动化 随着业务的发展和数据的增长，数据整理流程也需要不断优化。我们将探讨： 自动化数据清洗与验证流程： 利用脚本和工具实现重复性任务的自动化。 数据质量监控与预警机制： 及时发现和解决潜在的数据质量问题。 性能优化： 针对大规模数据集，优化数据处理和查询的性能。 构建敏捷的数据整理工作流。 结语 “数据编织”是一门艺术，更是一门实用的技术。它要求我们具备严谨的逻辑思维、敏锐的洞察力以及对细节的极致追求。通过本书的学习，您将掌握从杂乱中发现秩序、从表面现象洞悉本质的强大能力。本书的目的，是赋能您成为一名优秀的数据“编织者”，让您能够 confidently 地处理任何规模和复杂性的数据，将它们转化为驱动决策、创造价值的强大引擎。拿起这本书，开启您的数据编织之旅，让数据在您的手中焕发新生，讲述属于它们自己的精彩故事。

评分☆☆☆☆☆

对于已经有一定数据处理经验的从业者来说，这本书也绝对值得一读。我是一名数据工程师，日常工作中接触的数据源种类繁多，格式各异，经常需要处理各种棘手的问题。这本书虽然叫做“实践指南”，但其深度和广度都超出了我的预期。书中对于一些非常规的数据整理场景，比如非结构化数据的处理、大规模数据集的优化等，都给出了非常精彩的解决方案。我特别欣赏书中关于数据伦理和隐私保护的讨论，这在当前数据安全日益受到重视的背景下，显得尤为重要。作者不仅关注技术层面的方法，更强调在数据整理过程中应遵循的原则和规范。书中提到的“数据治理”的理念，也让我重新审视了数据整理在整个数据生命周期中的地位和作用。这本书不仅仅是教你如何“整理”数据，更是教你如何“管理”数据，如何让数据发挥出更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深的印象是，它真正做到了“实践”二字。很多关于数据处理的书籍，往往停留在理论层面，或者只提供一些通用的原则，但在实际操作中，却会遇到各种各样的问题。这本书则不同，它提供了大量的、可复用的代码片段和详细的操作步骤，涵盖了从数据读取、清洗、转换到最终输出的整个流程。书中对于各种主流数据处理工具的运用，也进行了深入的介绍，比如Python的Pandas库、SQL语句的优化技巧等，这些都是我在日常工作中经常会用到的。我尤其喜欢书中关于“自动化数据整理”的章节，它让我看到了提高工作效率的曙光。通过书中介绍的方法，我能够将一些重复性的数据整理任务自动化，从而将更多的时间投入到更具创造性的分析工作中。这本书就像我的一个随身数据整理顾问，无论遇到什么问题，翻开它，总能找到解决的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是，作者在数据整理的逻辑和方法论上有着非常深刻的理解，而且能够用非常清晰易懂的语言表达出来。我之前接触过不少关于数据处理的书籍，有些过于理论化，有些又过于碎片化，很难形成一个完整的知识体系。而这本书，从数据的获取、清洗、转换、验证到最终的存储，都提供了一个非常系统性的框架。书中对于数据质量问题的分析，真的是入木三分，让我对自己工作中忽略的一些细节有了全新的认识。比如，在处理缺失值的部分，书中不仅仅列举了几种常见的处理方法，还详细分析了各种方法的优缺点以及适用的场景，这比我之前简单地填充平均值或者删除行要严谨得多。我特别喜欢书中关于数据验证的章节，很多时候我们忙于清洗数据，却忽略了验证数据是否符合逻辑和业务需求，导致“清洗”后的数据依旧存在问题。这本书在这方面给予了我很大的启发，让我意识到，数据整理并非一蹴而就，而是一个持续迭代和优化的过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是数据新手的一本“救命稻草”。我是一个刚入行的数据分析师，之前学到的都是一些基础的统计学知识和简单的SQL操作，面对海量、杂乱的数据常常感到束手无策。这本书的内容非常接地气，语言风格也十分亲切，没有太多晦涩难懂的专业术语，而是用很多生动的案例来解释复杂的概念。比如，书中关于“脏数据”的分类和识别，就通过很多贴近实际工作场景的例子，让我很快就明白了不同类型“脏数据”的表现形式以及潜在的危害。此外，书中提供的很多代码示例和操作步骤都非常详细，即便是初学者，也能跟着一步一步地进行实践。我尤其感激书中关于数据可视化在数据整理中的应用，这让我明白，通过图表直观地展现数据特征，可以更有效地发现数据中的问题，并帮助我向他人清晰地传达数据整理的成果。这本书让我对数据整理不再感到恐惧，而是充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，一看就充满了专业感，让人对接下来的阅读充满期待。书名“数据整理实践指南”更是直接点明了主题，对于我这样在数据分析领域摸爬滚打多年的职场人来说，简直是瞌睡了有人送枕头。我一直觉得，数据整理看似简单，实则不然，里面门道太多了，常常因为一个细微的格式错误或者缺失值处理不当，导致后续的分析出现偏差，耗费大量时间和精力去排查，那种感觉真的太痛苦了。这本书的出现，恰恰解决了我的燃眉之急，我迫切地想知道它能否提供一些真正实用、行之有效的方法，帮助我规避那些常见的陷阱，提高数据处理的效率和准确性。我尤其关注书中是否会深入讲解一些高级的数据清洗技巧，比如如何优雅地处理异常值、如何进行数据转换和特征工程，以及在不同业务场景下，如何选择最合适的数据整理策略。毕竟，理论知识固然重要，但最终还是要落到实践中，能否将书中内容灵活运用到实际工作中，才是衡量一本书价值的关键。我希望这本书不仅能让我掌握“术”，更能让我理解“道”，真正成为一名数据整理的高手。

评分☆☆☆☆☆

速度快的没发说，这就是选择京东的原因

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券购，划算

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理论基础

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不错，包装完好，慢慢学习

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好书，比较有实用性

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有些不好啃，而且很薄一本书，需要跟自己所学融会贯通。

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评分☆☆☆☆☆

好书，值得购买！