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Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna
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Bestandsnummer des Verkäufers 100514252
- Titel
- Clean Data
- Autor
- Squire, Megan
- Verlag
- Packt Publishing
- Erscheinungsjahr
- 2015
- Zustand
- New
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1785284010
- ISBN-13
- 9781785284014
Key Features
- Grow your data science expertise by filling your toolbox with proven strategies for a wide variety of cleaning challenges
- Familiarize yourself with the crucial data cleaning processes, and share your own clean data sets with others
- Complete real-world projects using data from Twitter and Stack Overflow
Book Description
Is much of your time spent doing tedious tasks such as cleaning dirty data, accounting for lost data, and preparing data to be used by others? If so, then having the right tools makes a critical difference, and will be a great investment as you grow your data science expertise.
The book starts by highlighting the importance of data cleaning in data science, and will show you how to reap rewards from reforming your cleaning process. Next, you will cement your knowledge of the basic concepts that the rest of the book relies on: file formats, data types, and character encodings. You will also learn how to extract and clean data stored in RDBMS, web files, and PDF documents, through practical examples.
At the end of the book, you will be given a chance to tackle a couple of real-world projects.
What you will learn
- Understand the role of data cleaning in the overall data science process
- Learn the basics of file formats, data types, and character encodings to clean data properly
- Master critical features of the spreadsheet and text editor for organizing and manipulating data
- Convert data from one common format to another, including JSON, CSV, and some special-purpose formats
- Implement three different strategies for parsing and cleaning data found in HTML files on the Web
- Reveal the mysteries of PDF documents and learn how to pull out just the data you want
- Develop a range of solutions for detecting and cleaning bad data stored in an RDBMS
- Create your own clean data sets that can be packaged, licensed, and shared with others
- Use the tools from this book to complete two real-world projects using data from Twitter and Stack Overflow
About the Author
Megan Squire is a professor of computing sciences at Elon University. She has been collecting and cleaning dirty data for two decades. She is also the leader of FLOSSmole.org, a research project to collect data and analyze it in order to learn how free, libre, and open source software is made.
Table of Contents
- Why Do You Need Clean Data?
- Fundamentals – Formats, Types, and Encodings
- Workhorses of Clean Data – Spreadsheets and Text Editors
- Speaking the Lingua Franca – Data Conversions
- Collecting and Cleaning Data from the Web
- Cleaning Data in Pdf Files
- RDBMS Cleaning Techniques
- Best Practices for Sharing Your Clean Data
- Stack Overflow Project
- Twitter Project
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moluna
Greven, Deutschland
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Moluna GmbH
Engberdingdamm 27
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diese vertr. d. d. Geschäftsführer Helge Blischke
Engberdingdamm 27
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Deutschland
Telefon: 02571/5698933
Telefax: 02571/5698930
E-Mail: abe@moluna.de
USt-IdNr.: DE296281834
eingetragen im Handelsregister des Amtsgerichtes Steinfurt
Handelsregisternummer HRB 10553
Wir sind nicht bereit und nicht verpflichtet, an Streitbeilegungsverfahren vor Verbraucherschlichtungsstellen teilzunehmen.
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Nähere Informationen hierzu finden Sie unter www.haendlerbund.de/faircommerce -- [www.haendlerbund.de/faircommerce]
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Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, was eher eintritt.
Sie müssen die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an moluna, Greven, Germany, zurücksenden oder übergeben. Die Frist ist eingehalten, wenn Sie die Ware vor Ablauf der Frist von 14 Tagen zurücksenden. Sie müssen die direkten Kosten der Rücksendung der Waren tragen. Sie haften nur für einen etwaigen Wertverlust der Waren, der auf eine Behandlung zurückzuführen ist, die nicht zur Prüfung der Art, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren erforderlich ist.
Ausnahmen vom Widerrufsrecht
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- Gesetzliches Mängelhaftungsrecht
Die Mängelhaftung richtet sich nach der Regelung "Gewährleistung" in unseren Allgemeinen Geschäftsbedingungen (Teil I).
letzte Aktualisierung: 23.10.2019