Data Wrangling with SQL
Kimberly Seefeld
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In den Warenkorb legenNeuware - Data Wrangling with SQL is a hands-on textbook designed to help students develop the practical skills needed to prepare real-world data for analysis. Because most data arrives incomplete, inconsistent, or poorly structured, data wrangling is often the most time-consuming and critical phase of the analytics process.Using clear explanations, business-focused examples, and guided exercises, students learn how to assess data quality, clean messy datasets, handle missing values, remove duplicates, normalize formats, merge data from multiple sources, create calculated fields, and reshape data for reporting and analysis. The text introduces essential SQL concepts in the context of solving practical data preparation challenges rather than memorizing syntax.The book also explores modern AI-assisted approaches to data cleaning, validation, and SQL query development, helping students understand how artificial intelligence can support data professionals while maintaining data quality and accuracy.Features include: - Seven chapters covering the complete data wrangling workflow- Step-by-step demonstrations and guided labs- Practice exercises and review questions- Real-world business and analytics scenarios- Coverage of joins, filtering, transformations, aggregation, and reshaping- AI-assisted data preparation techniques- Companion resources for students and instructorsIdeal for introductory data analytics, business analytics, database, data science, and information systems courses.
Bestandsnummer des Verkäufers 9781969233425
Data Wrangling with SQL is a hands-on textbook designed to help students develop the practical skills needed to prepare real-world data for analysis. Because most data arrives incomplete, inconsistent, or poorly structured, data wrangling is often the most time-consuming and critical phase of the analytics process.
Using clear explanations, business-focused examples, and guided exercises, students learn how to assess data quality, clean messy datasets, handle missing values, remove duplicates, normalize formats, merge data from multiple sources, create calculated fields, and reshape data for reporting and analysis. The text introduces essential SQL concepts in the context of solving practical data preparation challenges rather than memorizing syntax.
The book also explores modern AI-assisted approaches to data cleaning, validation, and SQL query development, helping students understand how artificial intelligence can support data professionals while maintaining data quality and accuracy.
Features include:
- Seven chapters covering the complete data wrangling workflow
- Step-by-step demonstrations and guided labs
- Practice exercises and review questions
- Real-world business and analytics scenarios
- Coverage of joins, filtering, transformations, aggregation, and reshaping
- AI-assisted data preparation techniques
- Companion resources for students and instructors
Ideal for introductory data analytics, business analytics, database, data science, and information systems courses.
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Die Widerrufsfrist beträgt 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Transporteur ist, die letzte Ware oder den letzten Posten oder das letzte Exemplar in Besitz genommen hat.
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Um die Widerrufsfrist einzuhalten, reicht es aus, dass Sie Ihre Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
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Wir können einen Abzug von der Rückerstattung für den Wertverlust der gelieferten Waren vornehmen, wenn der Verlust auf eine unnötige Behandlung durch Sie zurückzuführen ist.
Wir werden die Rückerstattung unverzüglich und nicht später als 14 Tage nach dem Tag vornehmen, an dem wir über Ihre Entscheidung, diesen Vertrag zu widerrufen, informiert wurden.
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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.
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Ausnahmen vom Widerrufsrecht
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