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出版者:

作者:Phillips, Patricia Pulliam/ Stawarski, Cathy A., Ph.D.

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:2008-2

价格:289.00元

装帧:

isbn号码:9780787987183

丛书系列:

图书标签:

数据收集
数据分析
数据挖掘
数据科学
统计学
研究方法
信息管理
数据库
数据质量
数据处理

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具体描述

Data Collection Data Collection is the second of six books in the Measurement and Evaluation Series from Pfeiffer. The proven ROI Methodology--developed by the ROI Institute--provides a practical system for evaluation planning, data collection, data analysis, and reporting. All six books in the series offer the latest tools, most current research, and practical advice for measuring ROI in a variety of settings. Data Collection offers an effective process for collecting data that is essential to the implementation of the ROI Methodology. The authors outline the techniques, processes, and critical issues involved in successful data collection. The book examines the various methods of data collection, including questionnaires, interviews, focus groups, observation, action plans, performance contracts, and monitoring records. Written for evaluators, facilitators, analysts, designers, coordinators, and managers, Data Collection is a valuable guide for collecting data that are adequate in quantity and quality to produce a complete and credible analysis.

好的，这是一份关于一本名为《Data Collection》的图书的详细简介，该简介将完全聚焦于该书不包含的内容，并以一种自然、详尽的方式呈现，字数约1500字。 --- 《Data Collection》：一部聚焦于数据生命周期管理、质量保障与高级分析方法的专著图书概述：《Data Collection》并非一本关于如何简单地“收集”原始数据的入门手册。相反，本书旨在为经验丰富的研究人员、数据架构师以及数据治理专家提供一个深入、批判性的视角，探讨数据在现代复杂信息生态系统中如何被获取、验证、转化为可信资产的全过程。本书坚决摒弃了对基础数据采集工具（如问卷设计软件、传感器基础操作或基础SQL查询语法）的冗余介绍，而是将焦点集中于数据生命周期中更具挑战性、更依赖于策略和架构的环节。本书明确不包含以下核心内容（及其相关延伸）：第一部分：基础采集技术与工具的入门教学本书不涉及任何关于“如何设置”或“如何使用”基础数据采集工具的入门级指南或操作教程。 1. 基础调查方法论的机械操作：我们完全跳过了如何设计一份有效的基础问卷的章节。例如，书中不会出现关于李克特量表（Likert Scale）的具体构建步骤、开放式问题的编码指南，或者如何使用SurveyMonkey、Qualtrics等平台进行初级部署的屏幕截图教程。本书不关心问卷的视觉布局或用户体验（UX），它只关注问卷结果的结构化验证。 2. 简单数据库查询语言（SQL）基础语法：《Data Collection》不包含基础的`SELECT FROM table WHERE condition`语句讲解。它假设读者已经熟练掌握了数据提取的机械层面操作。我们不会讨论如何编写`JOIN`语句来合并两个初级数据集，也不会解释`GROUP BY`的底层执行逻辑。本书关注的SQL层级是高级查询优化和数据源的语义一致性校验。 3. 基础编程语言（如Python/R）的采集库应用：书中不会出现关于如何使用Pandas读取CSV文件、使用Requests库进行简单的网页抓取，或使用`rvest`包进行网页爬虫的详细代码示例。本书不教授如何“爬取”数据，而是假设数据已经通过高效、合规的API或ETL流程被传输到了一个受控的环境中。基础的数据清理函数（如`dropna()`）的解释也被省略。 4. 传感器硬件的物理配置与校准：对于物联网（IoT）或物理科学应用，本书完全避开了关于传感器（如温度计、压力计、RFID阅读器）的物理安装、电池更换、固件升级或出厂校准的步骤描述。我们假设传感器网络已稳定运行，且输出的数据流已经通过边缘计算节点进行了初步的清洗和标准化。第二部分：数据治理与合规性的高阶战略（非基础合规清单）本书侧重于数据治理的战略性、架构性挑战，因此，它不会包含那些常见的、列表式的合规性检查清单或基础的法律术语解释。 5. 基础隐私法规（如GDPR/CCPA）的术语解释：我们不会花费篇幅解释“什么是个人身份信息（PII）”、“知情同意（Informed Consent）”的具体法律定义，或“被遗忘权”的基本操作流程。本书假定读者对这些法规的基础要求已了如指掌，并要求读者关注在数据流中实现这些权利的架构性挑战——例如，如何设计一个分布式账本系统来审计数据访问权限的变更记录，而非简单地记录用户签署了隐私条款。 6. 基础安全协议与加密算法的原理：书中不会深入讲解AES-256的加密流程、TLS握手的具体步骤，或哈希函数（如SHA-256）的工作机制。我们关注的重点是如何在跨云环境和混合架构中管理密钥生命周期，以及如何在不同数据域之间自动应用基于风险的动态加密策略，而不是算法本身的数学原理。第三部分：数据源的简单分类与描述本书不提供关于数据源的简单分类学（如“定量 vs. 定性”，“主数据 vs. 交易数据”）。它假设读者已经完成了对自身业务数据生态系统的分类工作。 7. 针对特定行业的数据源清单：我们不会列出“医疗行业通常使用EHR系统”或“金融行业依赖核心银行系统”这样的通用知识。本书不包含针对特定垂直行业（如零售POS数据、临床试验数据、供应链日志）的通用数据源映射表或行业标准术语表。这些内容被认为属于领域知识（Domain Knowledge）范畴，而非数据收集的架构性挑战。第四部分：数据转换（Transformation）的初级阶段虽然数据收集的终点是可用的数据，但本书将高级转换（如特征工程、复杂模型训练）视为后续阶段的工作。因此，它严格限制在数据接入点前后的验证工作。 8. 基础数据清洗与去重操作：本书不包含关于如何处理缺失值（Imputation）的多种统计学方法（如均值/中位数填充）的详细对比分析，也不讨论基础的模糊匹配算法来识别重复记录。我们关注的是数据源头质量的早期介入，即如何在数据进入系统之前就通过预验证层阻止低质量数据的涌入，而不是在数据进入仓库后进行大规模的“打扫”。 9. 简单的数据可视化和报告生成：我们完全跳过了如何使用Tableau、Power BI或Matplotlib库来生成条形图、饼图或趋势线图的内容。本书不教授“如何向利益相关者展示数据”，而是专注于确保“被展示的数据本身在结构和语义上是不可辩驳的真实资产”。结论：本书的真正焦点《Data Collection》是一本关于数据可靠性、系统韧性与架构选择的书。它关注的是：数据血缘的深度追踪与不可篡改性，以及如何设计跨系统的数据溯源机制。分布式采集系统中的时间同步与最终一致性保障。利用元数据驱动的验证引擎，自动识别和隔离语义漂移（Semantic Drift）而非简单的格式错误。在面对数据供应商频繁的API变更时，如何构建弹性、可自我修复的数据摄取管道。简而言之，如果你正在寻找一本教你如何“开始收集数据”的书，本书可能会让你感到失望。它预设了你已经知道如何“收集”，而你的真正挑战在于如何确保你收集到的一切都是正确的、可信的，并且能够长期、合规地被管理。