乾淨的數據 數據清洗入門與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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斯誇爾（Megan Squire） 著，任政委 譯

圖書標籤:

• 數據清洗
• 數據質量
• 數據分析
• Python
• 數據預處理
• 數據 wrangling
• Pandas
• 數據可視化
• 統計學
• 機器學習

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115420473

版次：01

商品編碼：11932480

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

頁數：188

正文語種：中文

編輯推薦

數據清洗是數據挖掘與分析過程中不可缺少的一個環節，但因為數據類型極其復雜，傳統的清洗髒數據工作單調乏味且異常辛苦。如果能利用正確的工具和方法，就可以讓數據清洗工作事半功倍。
本書從文件格式、數據類型、字符編碼等基本概念講起，通過真實的示例，探討如何提取和清洗關係型數據庫、網頁文件和PDF文檔中的數據。提供瞭兩個真實的項目，讓讀者將所有數據清洗技術付諸實踐，完成整個數據科學過程。
如果你是一位數據科學傢，或者從事數據科學工作，哪怕是位新手，隻要對數據清洗有興趣，那麼本書就適閤你閱讀！
- 理解數據清洗在整個數據科學過程中的作用
- 掌握數據清洗的基礎知識，包括文件清洗、數據類型、字符編碼等
- 發掘電子錶格和文本編輯器中與數據組織和操作相關的重要功能
- 學會常見數據格式的相互轉換，如JSON、CSV和一些特殊用途的格式
- 采用三種策略來解析和清洗HTML文件中的數據
- 揭開PDF文檔的秘密，提取需要的數據
- 藉助一係列解決方案來清洗存放在關係型數據庫裏的壞數據
- 創建自己的乾淨數據集，為其打包、添加授權許可並與他人共享
- 使用書中的工具以及Twitter和Stack Overflow數據，完成兩個真實的項目

內容簡介

本書主要內容包括：數據清洗在數據科學領域中的重要作用，文件格式、數據類型、字符編碼的基本概念，組織和處理數據的電子錶格與文本編輯器，各種格式數據的轉換方法，解析和清洗網頁上的HTML 文件的三種策略，提取和清洗PDF 文件中數據的方法，檢測和清除RDBMS 中的壞數據的解決方案，以及使用書中介紹的方法清洗來自Twitter 和Stack Overflow 的數據。

作者簡介

Megan Squire 依隆大學計算科學專業教授，主要教授數據庫係統、Web開發、數據挖掘和數據科學課程。有二十年的數據收集與清洗經驗。她還是FLOSSmole研究項目的領導者，緻力於收集與分析數據，以便研究免費軟件、自由軟件和開源軟件的開發。

目錄

目錄

第1 章 為什麼需要清洗數據 1
1．1　新視角　1
1．2　數據科學過程　2
1．3　傳達數據清洗工作的內容　3
1．4　數據清洗環境　4
1．5　入門示例　5
1．6　小結　9
第2　章 基礎知識——格式、 類型與編碼　11
2．1　文件格式　11
2．1．1　文本文件與二進製文件　11
2．1．2　常見的文本文件格式　14
2．1．3　分隔格式　14
2．2　歸檔與壓縮　20
2．2．1　歸檔文件　20
2．2．2　壓縮文件　21
2．3　數據類型、空值與編碼　24
2．3．1　數據類型　25
2．3．2　數據類型間的相互轉換　29
2．3．3　轉換策略　30
2．3．4　隱藏在數據森林中的空值　37
2．3．5　字符編碼　41
2．4　小結　46
第3　章 數據清洗的老黃牛——電子錶格和文本編輯器　47
3．1　電子錶格中的數據清洗　47
3．1．1　Excel 的文本分列功能　47
3．1．2　字符串拆分　51
3．1．3　字符串拼接　51
3．2　文本編輯器裏的數據清洗　54
3．2．1　文本調整　55
3．2．2　列選模式　56
3．2．3　加強版的查找與替換功能　56
3．2．4　文本排序與去重處理　58
3．2．5　Process Lines Containing　60
3．3　示例項目　60
3．3．1　第一步：問題陳述　60
3．3．2　第二步：數據收集　60
3．3．3　第三步：數據清洗　61
3．3．4　第四步：數據分析　63
3．4　小結　63
第4　章 講通用語言——數據轉換　64
4．1　基於工具的快速轉換　64
4．1．1　從電子錶格到CSV　65
4．1．2　從電子錶格到JSON　65
4．1．3　使用phpMyAdmin 從SQL語句中生成CSV 或JSON　67
4．2　使用PHP 實現數據轉換　69
4．2．1　使用PHP 實現SQL 到JSON的數據轉換　69
4．2．2　使用PHP 實現SQL 到CSV的數據轉換　70
4．2．3　使用PHP 實現JSON 到CSV的數據轉換　71
4．2．4　使用PHP 實現CSV 到JSON的數據轉換　71
4．3　使用Python 實現數據轉換　72
4．3．1　使用Python 實現CSV 到JSON的數據轉換　72
4．3．2　使用csvkit 實現CSV 到JSON的數據轉換　73
4．3．3　使用Python 實現JSON 到CSV的數據轉換　74
4．4　示例項目　74
4．4．1　第一步：下載GDF 格式的Facebook 數據　75
4．4．2　第二步：在文本編輯器中查看GDF 文件　75
4．4．3　第三步：從GDF 格式到JSON格式的轉換　76
4．4．4　第四步：構建D3 圖　79
4．4．5　第五步：把數據轉換成Pajek格式　81
4．4．6　第六步：簡單的社交網絡分析　83
4．5　小結　84
第5　章 收集並清洗來自網絡的數據　85
5．1　理解HTML 頁麵結構　85
5．1．1　行分隔模型　86
5．1．2　樹形結構模型　86
5．2　方法一：Python 和正則錶達式　87
5．2．1　第一步：查找並保存實驗用的Web 文件　88
5．2．2　第二步：觀察文件內容並判定有價值的數據　88
5．2．3　第三步：編寫Python 程序把數據保存到CSV 文件中　89
5．2．4　第四步：查看文件並確認清洗結果　89
5．2．5　使用正則錶達式解析HTML的局限性　90
5．3　方法二：Python 和BeautifulSoup　90
5．3．1　第一步：找到並保存實驗用的文件　90
5．3．2　第二步：安裝BeautifulSoup　91
5．3．3　第三步：編寫抽取數據用的Python 程序　91
5．3．4　第四步：查看文件並確認清洗結果　92
5．4　方法三：Chrome Scraper　92
5．4．1　第一步：安裝Chrome 擴展Scraper　92
5．4．2　第二步：從網站上收集數據　92
5．4．3　第三步：清洗數據　94
5．5　示例項目：從電子郵件和論壇中抽取數據　95
5．5．1　項目背景　95
5．5．2　第一部分：清洗來自Google Groups 電子郵件的數據　96
5．5．3　第二部分：清洗來自網絡論壇的數據　99
5．6　小結　105
第6　章 清洗PDF 文件中的數據　106
6．1　為什麼PDF 文件很難清洗　106
6．2　簡單方案——復製　107
6．2．1　我們的實驗文件　107
6．2．2　第一步：把我們需要的數據復製齣來　108
6．2．3　第二步：把復製齣來的數據粘貼到文本編輯器中　109
6．2．4　第三步：輕量級文件　110
6．3　第二種技術——pdfMiner　111
6．3．1　第一步：安裝pdfMiner　111
6．3．2　第二步：從PDF 文件中提取文本　111
6．4　第三種技術——Tabula　113
6．4．1　第一步：下載Tabula　113
6．4．2　第二步：運行Tabula　113
6．4．3　第三步：用Tabula 提取數據　114
6．4．4　第四步：數據復製　114
6．4．5　第五步：進一步清洗　114
6．5　所有嘗試都失敗之後——第四種技術　115
6．6　小結　117
第7　章 RDBMS 清洗技術　118
7．1　準備　118
7．2　第一步：下載並檢查Sentiment140　119
7．3　第二步：清洗要導入的數據　119
7．4　第三步：把數據導入MySQL　120
7．4．1　發現並清洗異常數據　121
7．4．2　創建自己的數據錶　122
7．5　第四步：清洗&字符　123
7．6　第五步：清洗其他未知字符　124
7．7　第六步：清洗日期　125
7．8　第七步：分離用戶提及、標簽和URL　127
7．8．1　創建一些新的數據錶　128
7．8．2　提取用戶提及　128
7．8．3　提取標簽　130
7．8．4　提取URL　131
7．9　第八步：清洗查詢錶　132
7．10　第九步：記錄操作步驟　134
7．11　小結　135
第8　章 數據分享的最佳實踐　136
8．1　準備乾淨的數據包　136
8．2　為數據編寫文檔　139
8．2．1　README 文件　139
8．2．2　文件頭　141
8．2．3　數據模型和圖錶　142
8．2．4　維基或CMS　144
8．3　為數據設置使用條款與許可協議　144
8．4　數據發布　146
8．4．1　數據集清單列錶　146
8．4．2　Stack Exchange 上的OpenData　147
8．4．3　編程馬拉鬆　147
8．5　小結　148
第9　章 Stack Overflow 項目　149
9．1　第一步：關於Stack Overflow 的問題　149
9．2　第二步：收集並存儲Stack Overflow數據　151
9．2．1　下載Stack Overflow 數據　151
9．2．2　文件解壓　152
9．2．3　創建MySQL 數據錶並加載數據　152
9．2．4　構建測試錶　154
9．3　第三步：數據清洗　156
9．3．1　創建新的數據錶　157
9．3．2　提取URL 並填寫新數據錶　158
9．3．3　提取代碼並填寫新錶　159
9．4　第四步：數據分析　161
9．4．1　哪些代碼分享網站最為流行　161
9．4．2　問題和答案中的代碼分享網站都有哪些　162
9．4．3　提交內容會同時包含代碼分享URL 和程序源代碼嗎　165
9．5　第五步：數據可視化　166
9．6　第六步：問題解析　169
9．7　從測試錶轉嚮完整數據錶　169
9．8　小結　170
第10　章 Twitter 項目　171
10．1　第一步：關於推文歸檔數據的問題　171
10．2　第二步：收集數據　172
10．2．1　下載並提取弗格森事件的數據文件　173
10．2．2　創建一個測試用的文件　174
10．2．3　處理推文ID　174
10．3　第三步：數據清洗　179
10．3．1　創建數據錶　179
10．3．2　用Python 為新錶填充數據　180
10．4　第四步：簡單的數據分析　182
10．5　第五步：數據可視化　183
10．6　第六步：問題解析　186
10．7　把處理過程應用到全數據量（非測試用）數據錶　186
10．8　小結　187

前言/序言

《洞察數據：信息時代的價值挖掘與商業實踐》 在這信息爆炸的時代，數據已然成為驅動決策、塑造未來、創造價值的核心要素。然而，原始的數據往往如同未經雕琢的璞玉，雜亂無章，充斥著錯誤、遺漏和不一緻，直接應用如同緣木求魚，甚至可能誤導判斷，帶來難以估量的損失。正因如此，如何從海量、復雜的數據中提取齣有價值的信息，成為企業在激烈競爭中脫穎而齣、實現可持續發展的關鍵能力。 《洞察數據：信息時代的價值挖掘與商業實踐》一書，正是為應對這一挑戰而生。它並非僅僅聚焦於數據處理的技術細節，而是從更宏觀、更具戰略性的視角，深入探討瞭如何在數字洪流中構建一套完整的數據價值挖掘體係，並將其有效地融入到實際的商業運營之中。本書旨在為讀者勾勒齣一幅清晰的藍圖，指引他們如何將原始數據轉化為驅動業務增長的強大引擎。 第一部分：理解數據價值的本質與驅動力 在深入探討技術與實踐之前，本書首先迴歸到數據價值的本源。我們為何需要數據？數據究竟能為商業帶來什麼？這一部分將帶領讀者審視數據在現代商業環境中的核心地位。 數據作為新石油： 藉用“數據是新的石油”這一經典比喻，本書將深入剖析數據如何如同石油一樣，經過提煉、加工，能夠産生巨大的經濟價值。我們將探討不同類型數據的價值錶現，例如用戶行為數據可以驅動個性化推薦，交易數據可以優化庫存管理，傳感器數據可以實現預測性維護等等。 商業決策的基石： 傳統商業決策往往依賴經驗和直覺，但日益復雜多變的市場環境使得這種方式的風險增高。《洞察數據》強調，基於數據的決策能夠提供更客觀、更精準的依據，從而降低風險，提高成功率。我們將分析數據如何支持市場分析、客戶細分、産品開發、風險評估等關鍵業務環節。 驅動創新與增長： 數據不僅僅是支持現有業務的工具，更是激發創新、驅動增長的催化劑。本書將探討數據如何幫助企業發現新的市場機會，優化産品或服務，甚至催生全新的商業模式。例如，通過分析用戶反饋和使用習慣，企業可以迭代升級産品，滿足用戶日益增長的需求，從而在市場中占據優勢。 構建數據驅動的組織文化： 技術的應用離不開人的支持，而組織文化的轉變同樣至關重要。本書將討論如何從組織層麵培養數據驅動的思維方式，鼓勵員工利用數據解決問題，將數據分析的意識滲透到日常工作中，最終實現全員參與的數據價值挖掘。 第二部分：構建堅實的數據基礎——從信息到洞察的轉化路徑 要實現數據價值，首先需要建立起一套高效、可靠的數據處理與分析流程。這一部分將著重闡述如何從零散的信息中提煉齣具有洞察力的知識。 數據采集策略與技術： 數據的生命周期始於采集。本書將詳細介紹各種數據采集的渠道和方法，包括但不限於：綫上行為追蹤（網站日誌、APP埋點）、傳感器數據（IoT設備）、第三方數據購買、調查問捲、社交媒體爬取等。同時，也會探討不同采集技術的技術特點、優缺點以及適用場景，確保數據來源的廣泛性和代錶性。 數據存儲與管理： 海量數據的有效存儲與管理是後續分析的基礎。本書將介紹業界主流的數據存儲方案，如關係型數據庫（MySQL, PostgreSQL）、NoSQL數據庫（MongoDB, Cassandra）、數據倉庫（Snowflake, Redshift）、數據湖（Hadoop HDFS, S3）等。重點將放在不同存儲技術的適用性、性能優化、數據治理原則以及如何構建可擴展的數據基礎設施。 數據整閤與互聯互通： 在實際業務中，數據往往分散在不同的係統和部門。本書將深入探討數據整閤的挑戰與解決方案。我們將介紹ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）等數據集成技術，以及API集成、消息隊列等方法，確保數據在企業內部能夠順暢流通，形成統一的數據視圖。 元數據管理與數據目錄： 數據的“身份證”——元數據，對於理解和使用數據至關重要。本書將強調元數據管理的重要性，包括數據定義、數據來源、數據質量、數據所有權等信息的記錄和維護。同時，也會介紹數據目錄的應用，幫助用戶快速查找、理解和發現可用的數據集，提高數據利用效率。 數據安全與閤規性： 在數據價值挖掘的過程中，數據安全與閤規性是不可忽視的基石。本書將重點討論數據加密、訪問控製、數據脫敏、隱私保護（如GDPR, CCPA等法規遵從）等關鍵議題，以及如何在數據利用與閤規之間找到平衡點，保障企業和用戶數據的安全。 第三部分：數據分析的藝術與科學——從發現模式到預測趨勢 數據收集和整理完畢後，便進入瞭數據分析的核心環節。這一部分將帶領讀者領略數據分析的魅力，掌握從數據中洞察規律、預測未來的方法。 探索性數據分析（EDA）： 在深入建模之前，EDA是理解數據特性的重要步驟。本書將介紹常用的EDA技術，如數據可視化（散點圖、摺綫圖、柱狀圖、熱力圖等）、統計摘要（均值、中位數、標準差）、相關性分析、分布分析等，幫助讀者快速瞭解數據的分布、異常值、潛在關係，為後續分析提供方嚮。 統計學在數據分析中的應用： 統計學是數據分析的基石。本書將深入淺齣地介紹常用的統計學概念和方法，包括假設檢驗、迴歸分析（綫性迴歸、邏輯迴歸）、方差分析、時間序列分析等，並結閤實際案例說明如何運用這些工具來驗證假設、識彆變量間的關係、預測未來走勢。 機器學習基礎與應用： 機器學習為數據分析帶來瞭強大的預測和分類能力。本書將涵蓋常見的機器學習算法，如聚類（K-Means）、分類（決策樹、支持嚮量機）、迴歸（隨機森林、梯度提升）、降維（PCA）等。重點在於理解算法的原理、適用場景以及如何構建和評估模型，並分享在客戶流失預測、欺詐檢測、推薦係統等領域的實際應用案例。 數據可視化作為溝通工具： 優秀的數據可視化能夠將復雜的數據洞察清晰地傳達給非技術人員。本書將介紹數據可視化設計原則，以及如何利用Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn等工具創建富有錶現力和信息量的數據圖錶，有效地支持業務決策。 因果推斷與實驗設計： 在許多場景下，我們不僅僅關心相關性，更希望理解事物之間的因果關係。本書將探討因果推斷的基本概念和方法，如A/B測試、傾嚮性評分匹配等，幫助讀者設計閤理的實驗，從而科學地評估乾預措施的效果，做齣更具戰略性的決策。 第四部分：數據價值的商業落地——驅動業務增長與競爭優勢 理論結閤實踐，本書的最終目標是將數據洞察轉化為可衡量的業務成果。這一部分將聚焦於數據價值如何在實際商業場景中得到應用，幫助企業實現增長和獲得競爭優勢。 客戶分析與個性化營銷： 理解客戶是商業成功的關鍵。本書將深入探討如何利用數據進行客戶畫像構建、客戶細分、生命周期價值（CLV）預測、流失預警等。並在此基礎上，指導讀者如何設計和實施個性化的營銷活動，如精準推薦、定製化優惠、內容營銷等，從而提升客戶滿意度和忠誠度。 運營優化與效率提升： 數據分析能夠顯著提升企業運營效率。本書將探討如何利用數據優化供應鏈管理、庫存控製、生産調度、服務流程等。例如，通過分析銷售數據和客戶需求，精準預測産品銷量，減少庫存積壓；通過分析生産設備運行數據，實現預測性維護，降低停機時間。 風險管理與欺詐檢測： 數據是識彆和規避風險的有力武器。本書將介紹如何利用數據分析技術進行信用風險評估、市場風險預測、操作風險監控等。並重點講解如何構建欺詐檢測模型，識彆可疑交易、虛假信息，最大程度地減少企業損失。 産品創新與市場洞察： 數據是産品迭代和創新的源泉。本書將展示如何通過分析用戶反饋、市場趨勢、競爭對手數據，發現産品改進的空間，識彆新的市場機會。例如，通過分析用戶對某項功能的反饋，指導産品團隊進行優化；通過監測社交媒體上的熱門話題，發現潛在的新産品需求。 構建數據驅動的決策支持係統： 最終，數據價值的體現離不開有效的決策支持。本書將討論如何構建智能化的數據儀錶盤（Dashboard）和報錶係統，為管理層提供實時、全麵的業務洞察，支持他們做齣更明智、更及時的戰略和戰術決策。 衡量數據價值與持續優化： 如何評估數據項目帶來的實際效益，並持續優化數據分析能力，是本書關注的另一個重要方麵。我們將討論關鍵績效指標（KPI）的設定、ROI（投資迴報率）的計算，以及如何建立持續學習和改進的數據文化，確保數據價值能夠不斷增長。 《洞察數據：信息時代的價值挖掘與商業實踐》不僅是一本理論指導書籍，更是一本實踐指南。它穿越瞭數據采集、存儲、分析到商業應用的完整鏈條，力求為讀者提供一套係統、可操作的知識體係。無論您是資深的商業領袖，還是初入職場的數據愛好者，抑或是希望提升數據應用能力的業務分析師，都能從中獲得寶貴的啓示和實用的方法，掌握在信息時代駕馭數據、創造價值的強大能力。本書將幫助您將數據從冰冷的數字轉化為驅動業務發展的智慧之光。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始拿到《乾淨的數據：數據清洗入門與實踐》這本書的時候，並沒有抱太高的期待，想著可能就是一本工具書，講解一下各種函數和命令。但事實證明，我低估瞭這本書的深度和廣度。它不僅僅是羅列瞭一些數據清洗的技巧，更重要的是構建瞭一個完整的數據清洗的思維框架。作者非常強調“理解數據”在清洗過程中的核心地位，提醒我們不能盲目地應用各種方法，而是要結閤業務場景和數據本身的特點來製定清洗策略。書中有大量的篇幅都在講解如何去探索性地分析數據，如何通過可視化工具來發現潛在的問題，以及如何評估清洗的效果。我尤其喜歡書中關於數據質量評估的部分，它提供瞭一些量化的指標和方法，讓我們能夠客觀地衡量清洗的成果，而不是憑感覺。我把書中的一些方法用在我分析用戶行為數據時，發現瞭一些之前從未注意到的數據異常，這些異常的背後可能隱藏著重要的業務洞察。這本書讓我深刻體會到，數據清洗不是一個孤立的步驟，而是數據分析流程中不可分割的關鍵一環。

評分☆☆☆☆☆

這本《乾淨的數據：數據清洗入門與實踐》真是讓人驚喜連連！我一直對數據分析和機器學習領域很感興趣，但總感覺自己缺瞭一塊關鍵的拼圖，那就是紮實的數據處理能力。很多時候，麵對一堆雜亂無章的數據，我就會感到力不從心，即使有再好的算法，也抵不過“垃圾進，垃圾齣”的現實。而這本書，恰恰填補瞭這個空白。它沒有上來就講什麼高深的理論，而是非常接地氣地從最基礎的概念講起，比如什麼是髒數據，為什麼數據清洗如此重要，以及數據清洗在整個數據分析流程中扮演的角色。作者用瞭很多貼近實際的例子，比如用戶注冊信息的缺失、重復，或者商品數據的分類不一緻等等，這些都是我們在日常工作中經常會遇到的問題。閱讀的過程就像是和一位經驗豐富的前輩在交流，他會告訴你“你看，這裏有問題，咱們這樣處理”，並且每一步都解釋得清清楚楚。我尤其喜歡書中對各種常見數據問題的詳細剖析，從缺失值、異常值到重復值、不一緻值，都給齣瞭清晰的定義和識彆方法。讓我感覺數據清洗不再是一個神秘而令人畏懼的黑盒子，而是可以被係統性地掌握和解決的工程。

評分☆☆☆☆☆

這本書《乾淨的數據：數據清洗入門與實踐》，真的讓我對數據處理這件事有瞭全新的認識。之前，我總覺得數據清洗就是一些零碎的技巧，需要的時候查查資料，然後復製粘貼一些代碼。但這本書，讓我看到瞭數據清洗背後更係統、更本質的東西。它不僅僅是告訴你“怎麼做”，更重要的是讓你理解“為什麼這麼做”。作者在書中花瞭很大篇幅去講解數據清洗的哲學和原則，比如“最小化信息損失”、“避免引入新的偏差”等等，這些理念對於建立一個健康的數據處理習慣至關重要。我尤其喜歡書中關於數據驗證和審計的章節，它強調瞭在清洗過程中保持透明度和可追溯性的重要性，這對於保證數據分析結果的可信度非常有幫助。閱讀這本書，我感覺自己不再是一個被數據牽著鼻子走的小白，而是能夠主動地去駕馭數據，去創造有價值的數據産品。這本書不僅提升瞭我的技術能力，更重要的是，它培養瞭我對數據科學嚴謹的態度。

評分☆☆☆☆☆

讀完《乾淨的數據：數據清洗入門與實踐》，我最大的感受是，原來數據清洗可以這麼有意思！我之前一直以為這部分工作是枯燥乏味的，但這本書徹底顛覆瞭我的看法。作者在書中巧妙地將一些看似枯燥的技術點，通過生動的案例和循序漸進的講解，變得引人入勝。例如，在講解如何處理缺失值時，書中不僅介紹瞭常用的插補方法，還討論瞭各種方法的適用場景和潛在的優缺點，甚至會引導讀者思考“為什麼我們要這樣做”，而不是簡單地給齣一個“標準答案”。我印象特彆深刻的是關於異常值檢測的部分，書中並沒有止步於簡單的統計學方法，而是延伸到瞭一些更智能的算法，比如基於聚類和密度的方法，並且都配上瞭清晰的圖示和代碼示例。我嘗試著將書中的一些方法應用到我自己的項目中，結果發現數據質量有瞭質的飛躍，後續的分析也變得更加順暢和可靠。更重要的是，這本書不僅僅是教你“怎麼做”，更重要的是教你“為什麼這麼做”，培養瞭讀者的獨立思考能力和解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

《乾淨的數據：數據清洗入門與實踐》這本書，給我的感覺就像是打開瞭一扇通往數據世界的大門，讓我看到瞭一個更清晰、更可靠的數據環境。我之前在處理一些公開數據集時，經常會遇到各種各樣的問題，比如格式不統一、字段含義不清、數據量巨大且重復等，這些問題常常讓我望而卻步，不知道從何下手。而這本書，就像一位經驗豐富的老嚮導，一步一步地指引我如何去應對這些挑戰。它從最基礎的數據加載和格式轉換講起，到如何識彆和處理不一緻的數據，再到如何進行數據去重和標準化，每一步都講解得非常細緻。我特彆欣賞的是書中對各種數據轉換和清洗工具的介紹，不僅有概念性的講解，還有非常實用的代碼示例，很多代碼都可以直接拿來用，稍加修改就能滿足自己的需求。讀這本書的過程，讓我對數據的“生命周期”有瞭更深的理解，也明白瞭為什麼高質量的數據是後續一切分析和建模的基礎。

評分☆☆☆☆☆

，

評分☆☆☆☆☆

基本沒有什麼有價值的東西

評分☆☆☆☆☆

價格實惠，京東送貨很快的，印刷不錯

評分☆☆☆☆☆

這本書對數據清洗的方法和技術做瞭詳細的介紹，內容非常有價值！

評分☆☆☆☆☆

不錯。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

書非常不錯，用保護膜裝著！

評分☆☆☆☆☆

清洗思路不錯

評分☆☆☆☆☆

好！！

評分☆☆☆☆☆

書正版沒話說 還沒看 努力學習中