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Pythonバッドデータハンドブック : データにまつわる問題への19の処方箋の評価
データ更新日:2020-09-13

Python分野での評価

書籍の評価について

簡単に次のような指標から評価を計算しています。

  • ・書籍が紹介されているQiita記事のいいね数と更新日
  • ・書籍が紹介されているサイトのGoogleでの検索順位
  • ・Twitterで書籍に関する最新ツイートのいいね数とリツイート数

詳細な評価の計算方法については下記をご覧ください。

書籍の評価について

順位25
総合点3
Qiitaの記事での点数2
twitterでの点数1

基本情報

内容データの中に隠れた問題を見つけ出す。問題のあるデータの様々なパターンを紹介し、その対処法を解説。
目次はじめに:バッドデータとは何か? 気のせいかな。このデータ、何かおかしくないか? 機械ではなく人間が使うことを意図したデータ プレーンテキストに潜むバッドデータ Webにあるデータの(再)構成 オンラインレビューから嘘つきと混乱した人を発見する バッドデータは起立して 血と汗と尿 データと現実が一致しないとき バイアスとエラーの源 最善は善の敵、バッドデータは本当にバッドなのか? ファイルにこだわる Crouching Table,Hidden Network クラウドコンピューティングの神話 ソーシャルメディア:消去可能インク? データ品質分析の解明:データが十分良いときを知る
著者Q.イーサンマッカラム
出版日2013-09-25
ページ数280
出版社オライリー・ジャパン : オーム社

本を紹介しているQiitaの記事

記事名いいね数
(保存版:随時更新) データ前処理手法まとめ by Team AI164

他の分野での評価

AI」での評価

順位15
総合点6
Qiitaの記事での点数5
twitterでの点数1