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Inhaltsangabe
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
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Über die Autorin bzw. den Autor
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.
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Paperback. Zustand: Very Good. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged. Artikel-Nr. GOR007558590
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Anbieter: ThriftBooks-Atlanta, AUSTELL, GA, USA
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Paperback. Zustand: Good. No Jacket. Former library book; Pages can have notes/highlighting. Spine may show signs of wear. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less 1.25. Artikel-Nr. G1449321887I3N10
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Paperback. Zustand: Good. No Jacket. Missing dust jacket; Pages can have notes/highlighting. Spine may show signs of wear. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less 1.25. Artikel-Nr. G1449321887I3N01
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Bad Data Handbook
Verlag:
O'Reilly Media, Incorporated, 2012
ISBN 10: 1449321887
ISBN 13: 9781449321888
Gebraucht
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Zustand: Very Good. Former library book; may include library markings. Used book that is in excellent condition. May show signs of wear or have minor defects. Artikel-Nr. 16317922-20
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Bad Data Handbook: Cleaning Up the Data So You Can Get Back to Work
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Zustand: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages. Artikel-Nr. M01449321887-V
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Bad Data Handbook
Anbieter: Anybook.com, Lincoln, Vereinigtes Königreich
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Zustand: Good. This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has soft covers. In good all round condition. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,550grams, ISBN:9781449321888. Artikel-Nr. 9776600
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Bad Data Handbook
Anbieter: moluna, Greven, Deutschland
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Zustand: New. Welcome to data science s dirty secret: real-world data is messy. Data scientists must spend a good deal of time playing software developer, writing code to clean up data before they can actually do anything constructive with it. This is a necessary evil, b. Artikel-Nr. 4186350
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PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000. Artikel-Nr. WO-9781449321888
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Bad Data Handbook
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - 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. Artikel-Nr. 9781449321888
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