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出版者:人民邮电出版社

作者:Q.Ethan McCallum

出品人:

页数:209

译者:魏秀丽

出版时间:2016-3-1

价格:49.00

装帧:平装

isbn号码:9787115411020

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
数据分析
大数据
计算机
工具书
2016
豆瓣
肖凯
数据整理
实践指南
数据分析
数据清洗
数据管理
工作效率
办公技巧
表格处理
信息组织
数据可视化

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具体描述

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。

《海边的足迹：一段关于等待与成长的寻觅之旅》序章：迷雾海岸的低语当第一缕晨曦艰难地穿透海面上的薄雾，空气中弥漫着海盐与潮湿泥土混合的独特气息。我站在那片被当地人称为“寂静海滩”的边缘，脚下的沙砾细密而冰凉，每一次潮水的退去，都在湿润的沙滩上留下蜿蜒的痕迹，如同无声的笔触，书写着永恒的等待。这片海滩，是我童年时期无数次奔跑嬉戏的乐园，也是我成年后，心绪不宁时总会不自觉来到的地方。它承载了太多，也隐藏了太多。海浪温柔地拍打着岸边，如同母亲轻柔的呢喃，却也带着一丝不易察觉的忧伤。我试图分辨那低语中蕴含的深意，却总是徒劳。这片海，像一个深邃的谜语，总是在我触及时，便悄然退去，留下无尽的猜想。然而，正是这份神秘，吸引着我一次又一次地前来，仿佛那里藏着我失落的答案。第一章：海鸥的翅膀与被遗忘的承诺我的外祖父，是一位沉默寡言却眼神深邃的老渔夫。他总喜欢在黄昏时分，坐在老屋门口的藤椅上，望着海的方向，嘴里含糊不清地念叨着什么。我记不清他具体说过些什么，只依稀记得他曾指着远处的海平线，对我说：“孩子，海是有记忆的，它会把一切都留下来。” 那时我还小，不明白“记忆”一词在海上的含义。直到有一天，我无意中翻出外祖父留下的一个生锈的铜制望远镜。那镜筒上布满了岁月的痕迹，仿佛也诉说着无尽的故事。我举起它，望向远方，海面在镜头的放大下，显得更加广阔而神秘。我看到海鸥在空中盘旋，它们的翅膀划破空气，像是某种古老的符号。外祖父去世后，他留下的那间老屋也渐渐荒废。我时常会去那里，试图在斑驳的墙壁和落满灰尘的旧物中，寻找外祖父的影子，寻找他口中“海的记忆”。我找到一本泛黄的日记本，里面记录着他年轻时出海的经历，以及一些零碎的诗句。其中一页写着：“月色如钩，海风轻拂，许下承诺，待君归来。” 承诺？归来？这究竟是写给谁的，又是什么样的承诺？这个谜团，像一颗种子，在我心中悄然发芽。第二章：潮汐的韵律与尘封的信笺我对外祖父的日记产生了浓厚的兴趣。他用一种古朴而充满诗意的语言，描绘着海上风暴的肆虐，星辰的指引，以及与大海搏斗的艰辛。然而，日记中总有一些空白，一些欲言又止的段落，似乎刻意地回避着某个重要的人物或事件。我开始留意海边的潮汐变化。外祖父曾告诉我，潮汐的涨落是海最规律的呼吸。我常常会跟着潮水，在沙滩上漫步，寻找被冲上岸的各种物件。贝壳、海螺、断裂的渔网，还有一些不知名的海草。它们都带着海水的味道，也带着被时光打磨的痕迹。有一天，在退潮后的礁石缝隙里，我发现了一个密封的玻璃瓶。瓶子里装着一封信，信笺早已被海水浸泡得模糊不清，但依稀能辨认出娟秀的笔迹。我小心翼翼地将信笺展开，尽管字迹模糊，但其中几句话却异常清晰：“……我仍在等待，即使希望渺茫。海风捎来你的消息，却又将它带走……” 这位写信的女子，与外祖父的日记之间，是否有着某种联系？她又在等待着谁？第三章：星辰的轨迹与远方的呼唤我对外祖父的过往越来越好奇。我开始向村里年长的老人们打听。他们大多记忆模糊，只记得外祖父年轻时是个英俊的小伙子，也曾出过远海，后来便变得沉默寡言。有人说他曾遇上风暴，丢了重要的东西；也有人说他曾在某个遥远的港口，遇上了心爱的人。我继续翻阅外祖父的日记，终于在一个被撕掉的页面下，找到了一张褪色的照片。照片上，年轻的外祖父与一位美丽的女子并肩站立，女子笑容灿烂，眼中闪烁着如同星辰般的光芒。照片背面，用铅笔写着两个名字：“阿海”和“星辰”。 “星辰”？我突然想起，外祖父的日记里，曾有关于星辰的详细记载，他熟悉各种星宿的轨迹，并以此辨别方向。莫非，“星辰”就是那位女子？我继续寻找，终于在外祖父的房间里，找到了一张手绘的星图，上面用红笔标记着一些星座。而在星图的边缘，用极小的字写着：“XXX港，11月15日，晴。” 我查阅了天文资料，11月15日，正是北斗七星最明显的季节。外祖父一定是在那个夜晚，在那个名为“XXX港”的地方，与“星辰”相遇，或者约定了什么。我开始搜集关于“XXX港”的信息，那是一个遥远的、几乎被历史遗忘的港口，传说那里曾是海上贸易的重镇。第四章：航海日志与未竟的旅程我的寻觅之路，渐渐将我引向了那个陌生的港口。我开始学习海上的航行知识，学习如何解读风向，如何辨认海图。我对外祖父的经历，有了更深的理解。他的沉默，他的忧伤，他的执着，都源于一段无法实现的爱恋，一份被命运捉弄的承诺。我找到外祖父年轻时留下的另一本航海日志。这本日志比之前的日记更加详尽，记录了他多次前往“XXX港”的航程。其中一段记录引起了我的注意：“……再次抵达XXX港，却只闻旧事，不见故人。海风依旧，人事已非。只留下一封信，与一句未竟的承诺……” 未竟的承诺？我越发确信，那封在玻璃瓶里的信，与外祖父的故事息息相关。我开始尝试联系“XXX港”当地的档案馆，希望能找到关于“星辰”的线索。然而，多年过去，许多记录都已遗失，要找到一个人，如同大海捞针。第五章：海的慰藉与心灵的归宿我依然会回到寂静海滩。潮水来了又去，海鸥依旧在空中翱翔。外祖父的故事，像一首未完的歌，在我心中回荡。我没有找到“星辰”，也没有完全解开那个承诺的谜团，但在这段寻觅的过程中，我找到了另一种成长。我学会了观察，学会了倾听，学会了耐心。我从外祖父身上，看到了坚韧和深情。我明白了，有些事情，或许并没有确切的答案，但追寻的过程本身，就充满了意义。海，它带走了许多，却也留下了更多。它见证了爱，见证了等待，也见证了岁月的流转。我坐在沙滩上，海风吹拂着我的脸颊。我望着远方，海面在夕阳下泛着金色的光芒。我仿佛看到外祖父的身影，他站在海边，望着远方，眼中带着一丝释然。也许，他已经找到了他的“星辰”，在那片更广阔的海洋。我的寻觅还在继续，但不再是带着焦急和迷茫。取而代之的是一份平静，一份对生命的热爱，以及对未知的好奇。海边的足迹，仍在延伸，我将带着这份勇气，继续前行，去探寻更多属于自己的，关于等待、关于成长、关于爱的故事。而这片海，将永远是我心灵的归宿，是我永远的慰藉。

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。

目录信息

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
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

从排版和易读性上来说，这本书也做得相当出色。很多技术类书籍的图表往往晦涩难懂，但《数据整理实践指南》的配图和流程图设计得非常直观。尤其是在讲解复杂的数据结构转换时，作者使用了大量的“箭头流向图”来展示数据从混乱到有序的每一步变化，这种视觉化的辅助极大地降低了理解难度。我记忆犹新的是关于“数据融合”那一章，涉及多源数据的连接、合并与去重，内容本身逻辑性强且容易出错。但作者通过一个贯穿全书的虚拟电商项目案例，将不同格式（CSV、JSON、数据库记录）的数据逐步汇聚起来，每一步操作都配有清晰的代码片段和结果展示，读起来一气呵成，毫无障碍。这体现了编者对读者的极大尊重，他们深知读者在面对技术细节时需要的是清晰的路径指引，而不是模糊的宏观论述。这种细致入微的设计，让这本书即使在面对初学者时，也能保持极高的友好度和实践指导价值。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本以为这是一本枯燥的技术手册，但读完之后才发现，它简直就是一本数据人员的“情商修炼手册”。作者在书中花了相当大的篇幅来讨论数据治理和元数据的管理，这部分内容非常精彩，它将“整理”从技术执行层面提升到了战略高度。书里有个章节专门讨论了“数据所有权与可信度”的建立，分析了在一个团队环境中，如何通过清晰的文档化和版本控制，来避免“数据孤岛”和“重复劳动”的陷阱。特别是关于如何设计一套易于理解且能持续维护的数据字典的建议，简直是救命稻草。我们团队之前因为数据定义不统一闹了不少次矛盾，读了这本书后，我立刻采纳了书中关于“定义先行，再进行整理”的建议，效果立竿见影。它强调了数据整理不只是技术活，更是沟通和协作的桥梁。这种将软技能融入硬核技术分析的写法，使得整本书的阅读体验非常流畅，不像很多技术书那样让人读完就忘，而是会让人忍不住想要立刻应用到日常工作中去，去优化那些被我们习以为常的低效流程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的亮点之一，在于它对“数据质量评估”的系统性构建。以往我看过很多关于数据清洗的书籍，大多集中在如何利用正则表达式或者特定算法去修正错误，但这本书的格局要大得多。它首先建立了一套多维度的质量评估框架，涵盖了准确性、完整性、一致性、及时性等多个维度，并针对每个维度提供了可量化的检查指标。我特别欣赏作者在讲解“异常值检测”时所采取的包容性态度——它没有一味主张“一刀切”地删除异常值，而是引导读者去探究异常值背后的业务含义。比如，书中通过一个零售库存的案例，展示了如何区分是录入错误导致的异常，还是真实但罕见的业务事件。这种基于业务逻辑的深度挖掘，远比单纯依赖统计学指标（如三倍标准差）来判断要可靠得多。这种深入骨髓的“业务导向型数据整理”理念，让我彻底改变了过去那种“工具至上”的整理观念，真正学会了如何让数据说话，而不是被数据牵着鼻子走。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据整理实践指南》读下来，我最大的感受就是，作者简直是把多年踩过的坑都一一标记出来了，掰开了揉碎了教我们怎么走“高速公路”。这本书的结构安排得极其巧妙，它不是那种干巴巴的理论堆砌，而是紧紧围绕着“实践”二字展开。比如，在谈到数据清洗时，书中详细阐述了不同类型脏数据（比如缺失值、异常值、重复记录）的具体识别方法和处理策略，每一个方法后面都紧跟着贴合实际工作场景的案例演示，看得我仿佛就在操作自己的数据集一样。尤其让我印象深刻的是，它对“数据标准化”和“数据转换”的讲解，不再是简单地介绍公式，而是深入探讨了在不同分析目标下，选择哪种转换方法最为恰当，甚至还提到了不同编程语言库（比如Python的Pandas或者R的dplyr）在处理这些任务时的性能差异和最佳实践。对于我这种常年与Excel和初级数据库打交道的用户来说，这本书简直是一次从“手工操作”到“自动化思维”的飞跃，让我清晰地看到了如何将那些耗时费力的重复劳动，通过系统化的整理流程高效解决。它教会我的不只是“怎么做”，更是“为什么这么做”，这种思维层面的提升，远比单纯学会几个函数要宝贵得多。

评分☆☆☆☆☆

真正让我感觉物超所值的是，这本书超越了传统意义上数据预处理的范畴，深入探讨了“数据资产化”的前期准备工作。它不仅仅是教你如何把数据清理干净，更重要的是，它指导你如何将这些“干净且结构化”的数据，转化为企业可以长期利用的战略资产。书中有一节讨论了“数据湖/数据仓库的构建基础”，虽然不是深入架构设计，但它明确指出了在构建这些平台之前，数据整理的规范性需要达到何种程度，以及如何通过良好的整理习惯来预先规避后期平台维护的巨大成本。这种前瞻性的视角，让我意识到，今天多花一个小时整理数据，未来可能节省十个工程师一周的调试时间。对于那些希望从数据分析师向数据工程师或数据架构师转型的读者来说，这本书提供的这种“自下而上的系统规划”视角，是非常宝贵且稀缺的知识点，它让我看到了数据整理工作在整个数据生命周期中的核心战略地位。

评分☆☆☆☆☆

书的内容过于零碎，令人抓不住其主题。

评分☆☆☆☆☆

翻译的质量感觉不是太好，很多地方读起来拗口；内容上，对于自己体验过的场景，很有共鸣感，学到不少；没有体验过的部分，感觉距离太远，读不进去，以后有经验后可以回头再读；不适合初学者，适合有了一定经验想要进一步提高的相关工作人员

评分☆☆☆☆☆

书的内容过于零碎，令人抓不住其主题。

评分☆☆☆☆☆

多人拼凑，粗知滥造。