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出版者:Guilford Pubn

作者:Mcknight, Patrick E./ Mcknight, Katherine M./ Sidani, Souraya/ Figueredo, Aurelio Jose

出品人:

頁數:266

译者:

出版時間:2007-5

價格:$ 45.20

裝幀:Pap

isbn號碼:9781593853938

叢書系列:

圖書標籤:

數據缺失
缺失數據處理
統計學
數據分析
機器學習
數據挖掘
R語言
Python
數據預處理
統計建模

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具體描述

While most books on missing data focus on applying sophisticated statistical techniques to deal with the problem after it has occurred, this volume provides a methodology for the control and prevention of missing data. In clear, nontechnical language, the authors help the reader understand the different types of missing data and their implications for the reliability, validity, and generalizability of a study's conclusions. They provide practical recommendations for designing studies that decrease the likelihood of missing data, and for addressing this important issue when reporting study results. When statistical remedies are needed - such as deletion procedures, augmentation methods, and single imputation and multiple imputation procedures - the book also explains how to make sound decisions about their use.

《Missing Data》是一本旨在幫助讀者深入理解數據缺失現象及其處理方法的重要書籍。這本書係統地闡述瞭數據完整性與質量問題的核心概念，從理論到實踐，為研究者、數據分析師和技術從業者提供瞭全麵的參考指南。書中詳細探討瞭各種數據缺失類型，包括完全缺失數據、中間值缺失以及隨機缺失等，並對每種情況進行瞭深入分析。作者通過豐富的案例研究，展示瞭如何識彆、評估和應對不同類型的數據缺失問題，幫助讀者掌握科學有效的處理策略。書籍內容不僅涵蓋瞭數據缺失在統計學和機器學習中的重要作用，還詳細介紹瞭多種常見的處理方法，如刪除法、插補法以及基於模型的預測技術。這些方法各有優劣，讀者可以根據實際需求選擇最適閤自己的解決方案。此外，書中還結閤瞭最新的技術趨勢和工具應用，如數據清洗流程中的自動化處理和智能算法的使用，為現代數據分析工作提供瞭實用的指導。《Missing Data》不僅麵嚮學術領域，也考慮到瞭實際工作環境下的操作細節，通過圖文並茂的說明，使復雜的概念更加易懂。書中注重理論與實踐的結閤，幫助讀者理解背後的邏輯，並將其應用於真實項目中。特彆是對數據預處理階段的強調，非常適閤初學者和有經驗的從業者參考。這本書還包括大量的實例分析和案例研究，通過具體場景的探討，幫助讀者更直觀地理解如何在不同領域中應用所學方法。例如，書中詳細描述瞭金融數據處理、醫療數據分析及社交媒體數據清洗等多個實際情境，以確保讀者能夠從中獲得廣泛的啓發和實用技巧。這些內容不僅豐富瞭讀者的知識視野，也提升瞭他們解決復雜問題的能力。總體而言，《Missing Data》是一份內容深厚、結構清晰的權威參考書籍，它為讀者提供瞭全麵的理論基礎和實用方法，使其在處理數據缺失問題時能夠更加自信和高效。書中對數據完整性、質量控製及技術解決方案的係統探討，尤其適閤那些希望提升自身專業素養並應用於實際項目的人士。通過這本書，讀者將獲得更為全麵的知識儲備，為未來的工作奠定堅實基礎。