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题名/责任者:

数据陷阱:不可不知的数据处理、分析和可视化错误/(美) 本·琼斯著 陈天皓, 段力鲡, 步凡译

出版发行项:

北京:中国人民大学出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-300-31063-3/CNY99.00

载体形态项:

252页:图 (部分彩图), 肖像;23cm

统一题名:

Avoiding data pitfallse : how to steer clear of common blunders when working with data and presenting analysis and visualizations

其它题名:

不可不知的数据处理、分析和可视化错误

个人责任者:

琼斯 (Jones, Ben) 著

个人次要责任者:

陈天皓 译

个人次要责任者:

段力鲡 译

个人次要责任者:

步凡 译

学科主题:

数据处理-研究

中图法分类号:

TP274

出版发行附注:

本书中文简体字版由约翰·威立父子公司授权中国人民大学出版社在全球范围内独家出版发行

责任者附注:

本·琼斯, Data Literacy公司创始人兼首席执行官, 在华盛顿大学连续学院教授数据可视化。陈天皓, 工商管理和信息技术双硕士, 项目管理专业人士。段力鲡香港城市大学统计学硕士, 深耕大数据挖掘与分析领域, 曾分别于英国保诚 (亚洲总部)、平安寿险总部担任数据科学家。现就职于沃尔玛中国, 担任商业分析经理。步凡, 北京大学数学科学学院本科, 美国杜克大学统计学博士。现任美国加州大学洛杉矶分校 (UCLA) 博士后研究员。主要研究方向为贝叶斯统计、随机过程模型、传染病动力模型等。

提要文摘附注:

在本书中, 作者为我们展示了以下七种在数据处理过程中常见的数据陷阱: 陷阱1: 认知误差--我们如何看待数据; 陷阱2: 技术陷阱--我们如何对数据进行处理; 陷阱: 数学失误--我们如何对数据进行计算; 陷阱4: 统计疏忽--我们如何对数据进行比较; 陷阱5: 分析偏差--我们如何对数据进行分析; 陷阱 6: 绘图乌龙--我们如何对数据进行可视化; 陷阱7: 设计风险--我们如何对数据进行修饰。同时也向我们展示了这些数据陷阱是如何产生、如何变得如此常见的, 指导我们如何从一开始就避免它们, 并针对上述数据陷阱, 提供了与之相对应的真实示例, 以及数据可视化的实用指导。

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