數據整理實踐指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 麥卡倫（Q. Ethan McCallum） 著，魏秀麗，李妹芳 譯

圖書標籤:

• 數據整理
• 數據清洗
• 數據預處理
• 數據分析
• Python
• Excel
• 數據質量
• 數據處理
• 數據分析工具
• 實戰指南

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115411020

版次：1

商品編碼：11887509

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：209

正文語種：中文

編輯推薦

　　作者攜手數據領域的強大智囊團為讀者貢獻的一本處理噪音數據的指南。

　　本書囊括眾多真實世界的應用案例以及高水平的方法和策略。

　　本書匯集國外數據社區的技術骨乾和活躍分子的集體智慧，多位數據領域的專傢共同揭示瞭如何處理棘手的數據問題的奧秘。

　　噪音數據就是那些"給你惹麻煩的數據"，從蹩腳的存儲到糟糕的說明，再到令人誤解的策略，有多重情況可能導緻噪音數據。

　　那麼什麼纔是決定性因素呢？有人認為是技術方麵的問題，比如缺失值或格式不對的記錄，但是噪音數據包含更多的問題。

　　本書介紹瞭多種有效的方式來應對噪音數據。在本書中，多位數據領域的專傢共同揭示瞭如何處理棘手的數據問題的奧秘。

　　通過閱讀本書，你將學會：

　　測試你的數據，判斷它是否適閤分析；

　　將電子錶格數據轉變成可用的格式；

　　處理潛藏在文本數據裏的編碼問題；

　　進行一種成功的網絡搜集嘗試；

　　利用自然語言處理（NLP, Natural Language Processing）工具揭露綫上評論的真實情感；

　　處理可以影響分析工作的雲計算問題；

　　避免那些製造數據分析障礙的策略；

　　采用一種係統的數據質量分析方法。

內容簡介

　　隨著數據科學的熱門，數據的優化、整理以及如何處理不良數據成為人們關注的重點。本書通過處理不良數據，進行數據清理的案例，嚮讀者展示瞭處理數據的方法。

　　本書共有19章，從6部分嚮讀者展示瞭使用和清理不良數據背後的理論和實踐。第1部分是Grubby的動手實踐指南，它嚮讀者介紹瞭駕馭、提取數據的方法，如何處理文本數據中的數據以及Web開發中碰到的數據問題。第2部分是讓人充滿意外的數據，它嚮讀者介紹瞭數據也會“撒謊”。第3部分是方法，它嚮讀者介紹瞭處理不良數據的一些方法。第4部分是數據存儲和基礎設施，它嚮讀者介紹瞭如何存儲數據。第5部分是數據的商業化，它嚮讀者介紹瞭如何避免數據處理的一些誤差。第6部分是數據策略，它嚮讀者介紹瞭如何追蹤數據、評估數據質量以及構建數據質量相關平颱等。

　　本書適閤數據科學傢、數據處理和整理相關開發人員閱讀。也適閤想要進入數據處理領域的讀者閱讀。

作者簡介

　　Q．Ethan McCallum，是一位顧問、作傢，也是一名科技愛好者。他幫助很多公司在數據和技術方麵做齣明智的決策，他為The O’Relly Network 和Java.net撰寫文章，並且為《C/C++Users Journal》《Doctor Dobb’s Journal》和《Linux Magazine》撰稿。

目錄

第1章 從頭說起：什麼是噪音數據 1
第2章 是我的問題還是數據的問題 4
2．1 理解數據結構 5
2．2 校驗 8
2．2．1 字段校驗 8
2．2．2 值校驗 9
2．2．3 簡單統計的物理解釋 10
2．3 可視化 11
2．3．1 關鍵詞競價排名示例 13
2．3．2 搜索來源示例 18
2．3．3 推薦分析 19
2．3．4 時間序列數據 22
2．4 小結 27
第3章 數據是給人看的不是給機器看的 28
3．1 數據 28
3．1．1 問題：數據是給人看的 29
3．1．2 對數據的安排 29
3．1．3 數據分散在多個文件中 32
3．2 解決方案：編寫代碼 34
3．2．1 從糟糕的數據格式中讀取數據 34
3．2．2 從多個文件中讀取數據 36
3．3 附言 42
3．4 其他格式 43
3．5 小結 45
第4章 純文本中潛在的噪音數據 46
4．1 使用哪種純文本編碼？ 46
4．2 猜測文本編碼格式 50
4．3 對文本規範化處理 53
4．4 問題：在純文本中摻入瞭特定應用字符 55
4．5 通過Python處理文本 59
4．6 實踐練習題 60
第5章 重組Web數據 62
5．1 你能獲得數據嗎 63
5．1．1 一般工作流程示例 64
5．1．2 Robots 協議 65
5．1．3 識彆數據組織模式 66
5．1．4 存儲離綫版本 68
5．1．5 網頁抓取信息 69
5．2 真正的睏難 73
5．2．1 下載原始內容 73
5．2．2 錶單、對話框和新建窗口 73
5．2．3 Flash 74
5．3 不利情況的解決辦法 75
5．4 小結 75
第6章 檢測撒謊者以及相互矛盾網上評論的睏惑 76
6．1 Weotta公司 76
6．2 獲得評論 77
6．3 情感分類 77
6．4 極化語言 78
6．5 創建語料庫 80
6．6 訓練分類器 81
6．7 分類器驗證 82
6．8 用數據設計 84
6．9 經驗教訓 84
6．10 小結 85
6．11 信息資源 86
第7章 請噪音數據站齣來 87
7．1 實例1：在製造業中減少缺陷 87
7．2 實例2：誰打來的電話 90
7．3 實例3：當“典型的”不等於“平均的” 92
7．4 經驗總結 95
7．5 到工廠參觀能成為試驗的一部分嗎 96
第8章 血、汗和尿 97
8．1 書呆子戲劇性工作交換 97
8．2 化學傢如何整理數字 98
8．3 數據庫都是我們的 99
8．4 仔細檢查 102
8．5 生命短暫的漂亮代碼庫 103
8．6 改變化學傢（和其他電子錶單濫用者） 104
8．7 傳遞綫（tl）和數據記錄器（dr） 105
第9章 當數據與現實不匹配 107
9．1 到底是誰的報價機 108
9．2 股票分割、股利和調整 110
9．3 糟糕的現實 112
9．4 小結 114
第10章 偏差和誤差的來源 115
10．1 估算上的偏差：一般性的問題 117
10．2 報告上的誤差：一般性的問題 118
10．3 其他偏差來源 121
10．3．1 頂層編碼/底部編碼 121
10．3．2 Seam偏差 122
10．3．3 代理報告 123
10．3．4 樣本選擇 123
10．4 結論 124
參考文獻 124
第11章 不要把完美和正確對立起來：噪音數據真是噪音嗎 128
11．1 迴憶學校生活 128
11．2 嚮著專業領域前進 129
11．2．1 政府工作 130
11．2．2 政府數據非常真實 131
11．3 應用實例—服務電話 132
11．4 繼續前進 133
11．5 經驗與未來展望 134
第12章 數據庫攻擊：什麼時候使用文件 135
12．1 曆史 135
12．2 建立我的工具箱 136
12．3 數據存儲—我的路障 136
12．4 將文件作為數據存儲器 137
12．4．1 簡單的文件 138
12．4．2 文件處理一切 138
12．4．3 文件可包含任何數據形式 138
12．4．4 局部數據破壞 139
12．4．5 文件擁有很棒的工具 139
12．4．6 沒有安裝稅 139
12．5 文件的概念 140
12．5．1 編碼 140
12．5．2 文本文件 140
12．5．3 二進製數據 140
12．5．4 內存映射文件 140
12．5．5 文件格式 140
12．5．6 分隔符 142
12．6 文件支持的網絡框架 143
12．6．1 動機 143
12．6．2 實現 145
12．7 反饋 145
第13章 臥庫錶，隱網絡 146
13．1 成本分配模型 147
13．2 組閤展開微妙的作用 150
13．3 隱藏網絡的浮現 151
13．4 存儲圖錶 151
13．5 利用Gremlin遍曆圖錶 152
13．6 在網絡屬性裏尋找價值 154
13．7 從多重數據模型角度考慮並使用正確的工具 155
13．8 緻謝 155
第14章 雲計算神話 156
14．1 關於雲的介紹 156
14．2 何謂“雲” 156
14．3 雲和大數據 157
14．4 Fred的故事 157
14．4．1 起初一切都好 157
14．4．2 基礎結構全部放在雲端 158
14．4．3 隨著規模增長，最初的擴展很輕鬆 158
14．4．4 麻煩齣現瞭 158
14．4．5 需要提高性能 158
14．4．6 關鍵要提高RAID 10性能 158
14．4．7 重要的局部運行中斷引發長期停機 159
14．4．8 有代價的RAID 10 159
14．4．9 數據規模增大 160
14．4．10 地理冗餘成為首選 160
14．4．11 水平擴展並不像想像得那麼簡單 160
14．4．12 成本顯著增長 160
14．5 Fred的荒唐事 161
14．5．1 神話1：雲是所有基礎設施組件的解決方案 161
該神話與Fred故事的聯係 161
14．5．2 神話2：雲可以節約成本 161
該神話與Fred的故事的聯係 162
14．5．3 神話3：通過RAID可以將cloud 10的性能提高至可接受的水平 163
該神話與Fred故事的聯係 163
14．5．4 神話4：雲計算使水平擴展輕鬆 163
該神話與Fred故事的聯係 164
14．6 結論和推薦 164
第15章 數據科學的陰暗麵 165
15．1 避開這些陷阱 165
15．1．1 對數據一無所知 166
15．1．2 應該隻為數據科學傢提供一種工具來解決所有問題 167
15．1．3 應該為瞭分析而分析 169
15．1．4 應該學會分享 169
15．1．5 應該期望數據科學傢無所不能 170
15．2 數據學傢在機構中的位置 170
15．3 最後的想法 171
第16章 如何雇傭機器學習專傢 172
16．1 確定問題 172
16．2 模型測試 173
16．3 創建訓練集 174
16．4 選擇特徵 175
16．5 數據編碼 176
16．6 訓練集、測試集和解決方案集 176
16．7 問題描述 177
16．8 迴答問題 178
16．9 整閤解決方案 178
16．10 小結 179
第17章 數據的可追蹤性 180
17．1 原因 180
17．2 個人經驗 181
17．2．1 快照 181
17．2．2 保存數據源 181
17．2．3 衡量數據源 182
17．2．4 逆嚮恢復數據 182
17．2．5 分階段處理數據並保持各階段的獨立性 182
17．2．6 識彆根源 183
17．2．7 尋找要完善的區域 183
17．3 不變性：從函數程序設計藉來的理念 183
17．4 案例 184
17．4．1 網絡爬蟲 184
17．4．2 改變 185
17．4．3 聚類 185
17．4．4 普及度 185
17．5 小結 186
第18章 社交媒體：是可抹去的印記嗎 187
18．1 社交媒體：到底是誰的數據 188
18．2 管控 188
18．3 商業重組 190
18．4 對溝通和錶達的期望 190
18．5 新的最終用戶期望的技術含義 192
18．6 這個行業是做什麼的 194
18．6．1 驗證API 195
18．6．2 更新通知API 195
18．7 最終用戶做什麼 195
18．8 我們怎樣一起工作 196
第19章 揭秘數據質量分析：瞭解什麼時候數據足夠優質 197
19．1 框架介紹：數據質量分析的4個C 198
19．1．1 完整性 199
19．1．2 一緻性 201
19．1．3 準確性 203
19．1．4 可解釋性 205
19．2 結論 208

前言/序言

數據編織：從雜亂到有序的藝術 在信息爆炸的時代，數據如同繁星般湧現，它們蘊含著深刻的洞察，卻也常常以一種令人卻步的混亂形態存在。數據的價值並非天然顯現，而是需要精巧的技藝與不懈的努力纔能發掘。本書，一本關於“數據編織”的指南，正是為那些渴望將數據從無序的泥沼中解放齣來，轉化為精準、可靠、可操作洞察的探索者而準備。它不是一次簡單的技術手冊，而是一次對數據整理藝術的深度解析，一場從零開始，逐步構建數據之美的實踐之旅。 我們常常驚嘆於那些能夠從海量數據中洞悉趨勢、預測未來、驅動決策的專傢。他們的成功並非源於天生的魔法，而是源於對數據整理這一基石工作的精熟掌握。這本書將帶您走進這個至關重要的領域，深入剖析每一個環節，從最初的數據獲取，到最終的清洗、轉換、標準化，再到質量的校驗與維護。我們相信，數據的有序，是其內在價值得以釋放的先決條件，也是一切高級分析和應用得以成功的基石。 第一篇：數據之源——認識你的原材料 在開始任何精雕細琢之前，理解我們所麵對的“原材料”至關重要。本篇將聚焦於數據的來源，它不僅是信息的起點，更是我們後續一切工作的齣發點。 數據的萬花筒：類型與形態的解析 數據並非韆篇一律，它們以各種各樣的形式存在。從結構化的錶格數據，如數據庫中的記錄；到半結構化的數據，如XML、JSON文件；再到非結構化的文本、圖像、音頻和視頻，每一種形態都有其獨特的挑戰與機遇。我們將深入探討這些數據類型的特點、存儲方式及其在不同場景下的應用，幫助您建立起對數據多樣性的全麵認知。瞭解數據的內在屬性，纔能選擇最閤適的處理工具和方法。 數據的基因圖譜：結構、模式與關係 數據的價值往往隱藏在其結構和模式之中。什麼是字段？什麼是記錄？什麼是主鍵？什麼是外鍵？我們將詳細解讀結構化數據的基本構成要素，並探討不同數據模型（如關係型、維度模型）的優劣。更重要的是，我們將揭示如何識彆數據中的潛在模式，理解實體之間的關聯，這對於後續的數據整閤與分析至關重要。例如，在分析客戶行為時，理解“購買曆史”與“瀏覽記錄”之間的關係，是構建精準營銷策略的關鍵。 數據的生命周期：從誕生到消亡的旅程 數據並非一成不變，它們有著自己的生命周期。從數據的産生、收集、存儲、使用，到最終的歸檔或銷毀，每一個階段都可能影響數據的質量和可用性。我們將探討不同生命周期階段的特點，以及在每個階段需要注意的數據管理問題。理解數據的生命周期，有助於我們預見潛在的風險，並製定有效的管理策略，確保數據的完整性和可靠性。 數據世界的拓荒者：數據獲取的策略與挑戰 數據的來源多種多樣，可以是內部數據庫、第三方API、公開數據集、網絡爬蟲，甚至是人工錄入。本節將係統性地介紹各種數據獲取的渠道與方法，並重點分析其潛在的挑戰，例如數據格式不一緻、數據不完整、數據訪問權限限製、數據隱私與閤規性等。我們會探討如何製定有效的數據獲取策略，確保源頭數據的質量，並為後續的數據處理奠定堅實基礎。 第二篇：數據之淨——滌蕩雜質，還原真顔 獲取數據隻是第一步，真正的挑戰在於將那些混雜著錯誤、不一緻和缺失的原始數據，轉化為乾淨、整潔、可用的信息。本篇將深入探討數據清洗與轉換的核心技術與實踐。 雜亂的背後：數據質量問題的深度剖析 數據質量問題是數據整理過程中最常見的“攔路虎”。我們將深入剖析各種類型的數據質量問題，包括： 錯誤與異常值： 錄入錯誤、傳感器故障、計算偏差等導緻的數值或文本錯誤，如年齡為“300歲”或姓名包含特殊符號。 不一緻性： 同一個實體在不同記錄中存在差異，例如“上海市”、“上海”和“shanghai”可能指嚮同一個城市；日期格式不統一，“2023-01-01”與“01/01/2023”混雜。 重復數據： 同一條信息在數據集中齣現多次，導緻統計失真。 缺失值： 關鍵字段信息缺失，影響數據的完整性和分析的有效性。 數據冗餘： 同一份信息在不同地方重復存儲，占用資源且容易産生不一緻。 我們將分析這些問題産生的原因，以及它們對後續分析可能造成的負麵影響。 數據的“洗禮”：清洗的核心方法與技巧 數據清洗是數據整理的核心環節。本節將係統性地介紹各種常用的數據清洗技術，並輔以具體案例演示： 錯誤校正： 利用規則、字典、模糊匹配等方法，識彆並糾正錄入錯誤。例如，自動糾正常見拼寫錯誤，或根據地址信息推斷正確的城市名稱。 異常值檢測與處理： 介紹統計學方法（如Z-score、IQR）和可視化方法，用於識彆異常值，並探討如何根據業務場景選擇閤適的處理策略（如刪除、替換、截斷）。 一緻性處理： 統一數據格式，例如將日期統一為ISO格式，將度量單位統一，處理文本中的大小寫、空格、標點符號差異。 重復數據檢測與閤並： 介紹基於精確匹配和模糊匹配的重復數據識彆技術，以及如何閤並重復記錄，保留最準確、最完整的信息。 缺失值填充： 探討多種缺失值填充策略，包括刪除、均值/中位數/眾數填充、基於模型預測填充，以及如何根據數據特點和業務需求選擇最佳策略。 數據的“重塑”：轉換的藝術與維度擴展 數據轉換是將原始數據轉化為更適閤分析的格式的過程。本節將深入講解： 數據格式轉換： 將CSV轉換為JSON，將Excel轉換為數據庫錶等。 數據類型轉換： 將文本類型轉換為數值類型，將日期字符串轉換為日期對象等。 特徵工程基礎： 創造新的、更有價值的特徵，例如從齣生日期計算年齡，從地址信息提取省份、城市，或者對文本進行分詞、詞嚮量化。 數據聚閤與分組： 對數據進行匯總統計，例如按地區統計銷售額，按産品類彆計算平均評分。 數據規範化與標準化： 將不同量綱的數據調整到同一尺度，以便進行比較和建模，例如Min-Max標準化和Z-score標準化。 數據質量的“守護神”：驗證與度量的實踐 清洗後的數據並非一勞永逸，持續的質量監控至關重要。本節將介紹： 數據質量指標： 定義並計算關鍵的數據質量指標，如完整性、準確性、一緻性、及時性、唯一性。 數據質量規則： 製定業務規則和技術規則，用於自動檢測數據質量問題。 質量報告與儀錶盤： 構建數據質量報告和可視化儀錶盤，實時監控數據質量狀態。 數據質量改進流程： 建立持續改進的數據質量管理流程，從源頭解決問題。 第三篇：數據之織——整閤、關聯與價值挖掘 當數據變得整潔有序後，如何將分散的數據連接起來，形成一個統一、連貫的整體，並從中挖掘齣更深層次的價值？本篇將聚焦於數據整閤與關聯的策略。 數據的“粘閤劑”：整閤不同來源的數據 現實世界的數據往往分散在不同的係統、數據庫和文件之中。本節將探討： 數據集成技術： ETL（Extract, Transform, Load）、ELT（Extract, Load, Transform）等流程的介紹與應用。 數據倉庫與數據湖： 理解這些集中式數據存儲的架構、目的及適用場景。 跨源數據匹配與識彆： 解決不同數據源中同一實體標識不一緻的問題，例如基於姓名、地址、電話號碼等信息進行匹配。 數據聯邦： 在不移動數據的情況下，實現跨多個數據源的查詢與分析。 數據的“脈絡”：識彆與建模實體關係 數據的價值很大程度上體現在實體之間的關係上。本節將深入研究： 關係型數據庫設計原則： 如何設計規範化的數據庫模型，減少數據冗餘，確保數據一緻性。 實體關係圖（ER圖）的繪製與解讀： 可視化數據模型，清晰展現實體及其之間的聯係。 圖數據庫的應用： 介紹圖數據庫如何更自然地錶達和查詢復雜的關係網絡，例如社交網絡、推薦係統。 知識圖譜構建基礎： 將結構化數據轉化為可解釋的知識錶示，實現更智能的推理。 數據的“提煉”：從關聯中發現洞察 一旦數據被有效地整閤與關聯，便能從中提煉齣寶貴的洞察。本節將涉及： 關聯規則挖掘： 經典的“啤酒與尿布”案例，以及Apriori算法等。 序列模式挖掘： 分析數據事件的發生順序，例如用戶購買商品的順序。 數據可視化在關係分析中的作用： 如何通過圖錶直觀地展示實體間的聯係和模式。 數據“編織”的工具箱：精選實用工具與平颱 本節將為您推薦一係列在數據整理過程中廣泛使用的工具和平颱，包括： 數據處理語言與庫： Python (Pandas, NumPy), R (dplyr), SQL。 數據清洗與轉換工具： OpenRefine, Trifacta, Talend。 數據庫管理係統： MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle。 數據倉庫與數據湖技術： Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Apache Hive, Apache Spark。 可視化工具： Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn。 我們將根據不同工具的特點、功能和適用場景，為讀者提供選型建議。 第四篇：數據之恒——構建可持續的數據治理 數據整理並非一次性工程，而是需要持續維護與優化的過程。本篇將探討如何建立可持續的數據治理體係，確保數據的長期價值。 數據的“法律”：元數據管理與數據字典 元數據是關於數據的數據，它描述瞭數據的來源、含義、格式、質量等信息。本節將深入講解： 元數據的類型與重要性： 技術元數據、業務元數據、操作元數據。 數據字典的構建與維護： 規範化地描述數據集中的每一個字段，提供統一的業務理解。 數據目錄與數據血緣追蹤： 理解數據的完整生命周期，以及數據是如何一步步演變而來。 數據的“安全衛士”：數據隱私與閤規性 在數據處理過程中，保護數據隱私和遵守相關法規至關重要。我們將討論： 常見的數據隱私風險： 個人身份信息泄露、敏感信息暴露。 數據匿名化與去標識化技術： 防止敏感信息被關聯到個人。 GDPR、CCPA等數據隱私法規簡介。 如何在數據整理過程中融入隱私保護原則。 數據的“生命綫”：數據備份、恢復與版本控製 數據的丟失可能帶來災難性的後果。本節將強調： 數據備份策略： 全量備份、增量備份、差異備份。 數據恢復計劃： 製定詳細的恢復流程，確保在意外發生時能快速恢復數據。 數據版本控製： 跟蹤數據的曆史變化，方便追溯和迴滾。 數據的“基因改造”：持續優化與自動化 隨著業務的發展和數據的增長，數據整理流程也需要不斷優化。我們將探討： 自動化數據清洗與驗證流程： 利用腳本和工具實現重復性任務的自動化。 數據質量監控與預警機製： 及時發現和解決潛在的數據質量問題。 性能優化： 針對大規模數據集，優化數據處理和查詢的性能。 構建敏捷的數據整理工作流。 結語 “數據編織”是一門藝術，更是一門實用的技術。它要求我們具備嚴謹的邏輯思維、敏銳的洞察力以及對細節的極緻追求。通過本書的學習，您將掌握從雜亂中發現秩序、從錶麵現象洞悉本質的強大能力。本書的目的，是賦能您成為一名優秀的數據“編織者”，讓您能夠 confidently 地處理任何規模和復雜性的數據，將它們轉化為驅動決策、創造價值的強大引擎。拿起這本書，開啓您的數據編織之旅，讓數據在您的手中煥發新生，講述屬於它們自己的精彩故事。

評分☆☆☆☆☆

對於已經有一定數據處理經驗的從業者來說，這本書也絕對值得一讀。我是一名數據工程師，日常工作中接觸的數據源種類繁多，格式各異，經常需要處理各種棘手的問題。這本書雖然叫做“實踐指南”，但其深度和廣度都超齣瞭我的預期。書中對於一些非常規的數據整理場景，比如非結構化數據的處理、大規模數據集的優化等，都給齣瞭非常精彩的解決方案。我特彆欣賞書中關於數據倫理和隱私保護的討論，這在當前數據安全日益受到重視的背景下，顯得尤為重要。作者不僅關注技術層麵的方法，更強調在數據整理過程中應遵循的原則和規範。書中提到的“數據治理”的理念，也讓我重新審視瞭數據整理在整個數據生命周期中的地位和作用。這本書不僅僅是教你如何“整理”數據，更是教你如何“管理”數據，如何讓數據發揮齣更大的價值。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受就是，作者在數據整理的邏輯和方法論上有著非常深刻的理解，而且能夠用非常清晰易懂的語言錶達齣來。我之前接觸過不少關於數據處理的書籍，有些過於理論化，有些又過於碎片化，很難形成一個完整的知識體係。而這本書，從數據的獲取、清洗、轉換、驗證到最終的存儲，都提供瞭一個非常係統性的框架。書中對於數據質量問題的分析，真的是入木三分，讓我對自己工作中忽略的一些細節有瞭全新的認識。比如，在處理缺失值的部分，書中不僅僅列舉瞭幾種常見的處理方法，還詳細分析瞭各種方法的優缺點以及適用的場景，這比我之前簡單地填充平均值或者刪除行要嚴謹得多。我特彆喜歡書中關於數據驗證的章節，很多時候我們忙於清洗數據，卻忽略瞭驗證數據是否符閤邏輯和業務需求，導緻“清洗”後的數據依舊存在問題。這本書在這方麵給予瞭我很大的啓發，讓我意識到，數據整理並非一蹴而就，而是一個持續迭代和優化的過程。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最深的印象是，它真正做到瞭“實踐”二字。很多關於數據處理的書籍，往往停留在理論層麵，或者隻提供一些通用的原則，但在實際操作中，卻會遇到各種各樣的問題。這本書則不同，它提供瞭大量的、可復用的代碼片段和詳細的操作步驟，涵蓋瞭從數據讀取、清洗、轉換到最終輸齣的整個流程。書中對於各種主流數據處理工具的運用，也進行瞭深入的介紹，比如Python的Pandas庫、SQL語句的優化技巧等，這些都是我在日常工作中經常會用到的。我尤其喜歡書中關於“自動化數據整理”的章節，它讓我看到瞭提高工作效率的曙光。通過書中介紹的方法，我能夠將一些重復性的數據整理任務自動化，從而將更多的時間投入到更具創造性的分析工作中。這本書就像我的一個隨身數據整理顧問，無論遇到什麼問題，翻開它，總能找到解決的思路和方法。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是數據新手的一本“救命稻草”。我是一個剛入行的數據分析師，之前學到的都是一些基礎的統計學知識和簡單的SQL操作，麵對海量、雜亂的數據常常感到束手無策。這本書的內容非常接地氣，語言風格也十分親切，沒有太多晦澀難懂的專業術語，而是用很多生動的案例來解釋復雜的概念。比如，書中關於“髒數據”的分類和識彆，就通過很多貼近實際工作場景的例子，讓我很快就明白瞭不同類型“髒數據”的錶現形式以及潛在的危害。此外，書中提供的很多代碼示例和操作步驟都非常詳細，即便是初學者，也能跟著一步一步地進行實踐。我尤其感激書中關於數據可視化在數據整理中的應用，這讓我明白，通過圖錶直觀地展現數據特徵，可以更有效地發現數據中的問題，並幫助我嚮他人清晰地傳達數據整理的成果。這本書讓我對數據整理不再感到恐懼，而是充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，一看就充滿瞭專業感，讓人對接下來的閱讀充滿期待。書名“數據整理實踐指南”更是直接點明瞭主題，對於我這樣在數據分析領域摸爬滾打多年的職場人來說，簡直是瞌睡瞭有人送枕頭。我一直覺得，數據整理看似簡單，實則不然，裏麵門道太多瞭，常常因為一個細微的格式錯誤或者缺失值處理不當，導緻後續的分析齣現偏差，耗費大量時間和精力去排查，那種感覺真的太痛苦瞭。這本書的齣現，恰恰解決瞭我的燃眉之急，我迫切地想知道它能否提供一些真正實用、行之有效的方法，幫助我規避那些常見的陷阱，提高數據處理的效率和準確性。我尤其關注書中是否會深入講解一些高級的數據清洗技巧，比如如何優雅地處理異常值、如何進行數據轉換和特徵工程，以及在不同業務場景下，如何選擇最閤適的數據整理策略。畢竟，理論知識固然重要，但最終還是要落到實踐中，能否將書中內容靈活運用到實際工作中，纔是衡量一本書價值的關鍵。我希望這本書不僅能讓我掌握“術”，更能讓我理解“道”，真正成為一名數據整理的高手。

評分☆☆☆☆☆

性價比高

評分☆☆☆☆☆

理論基礎

評分☆☆☆☆☆

非常好非常好非常好非常好

評分☆☆☆☆☆

書很好，價格便宜。信賴京東。

評分☆☆☆☆☆

幫助很大

評分☆☆☆☆☆

脈絡清晰

評分☆☆☆☆☆

有些不好啃，而且很薄一本書，需要跟自己所學融會貫通。

評分☆☆☆☆☆

這次送書沒啥磕碰 挺好的 書也挺贊的

評分☆☆☆☆☆

還好還好