Data Cleaning
Data quality is one of the most important problems in data management, since dirty data often leads to inaccurate data analytics results and incorrect business decisions. Poor data across businesses and the U.S. government are reported to cost trillions of dollars a year. Multiple surveys show th... Lue lisää
Data quality is one of the most important problems in data management, since dirty data often leads to inaccurate data analytics results and incorrect business decisions. Poor data across businesses and the U.S. government are reported to cost trillions of dollars a year. Multiple surveys show th... Lue lisää
Data quality is one of the most important problems in data management, since dirty data often leads to inaccurate data analytics results and incorrect business decisions. Poor data across businesses and the U.S. government are reported to cost trillions of dollars a year. Multiple surveys show that dirty data is the most common barrier faced by data scientists. Not surprisingly, developing effective and efficient data cleaning solutions is challenging and is rife with deep theoretical and engineering problems. This book is about data cleaning, which is used to refer to all kinds of tasks and activities to detect and repair errors in the data. Rather than focus on a particular data cleaning task, we give an overview of the end-to-end data cleaning process, describing various error detection and repair methods, and attempt to anchor these proposals with multiple taxonomies and views. Specifically, we cover four of the most common and important data cleaning tasks, namely, outlier detection, data transformation, error repair (including imputing missing values), and data deduplication. Furthermore, due to the increasing popularity and applicability of machine learning techniques, we include a chapter that specifically explores how machine learning techniques are used for data cleaning, and how data cleaning is used to improve machine learning models. This book is intended to serve as a useful reference for researchers and practitioners who are interested in the area of data quality and data cleaning. It can also be used as a textbook for a graduate course. Although we aim at covering state-of-the-art algorithms and techniques, we recognize that data cleaning is still an active field of research and therefore provide future directions of research whenever appropriate.
- Kustantaja / Valmistaja ACM Books
- ISBN 9781450371537
- Tuotekoodi 9781450371537
- Kirjoittajat Ihab F. Ilyas; Xu Chu
- Kieli Englanti
- Ilmestymispäivä 18.06.2019
- Vuosi 2019
- Tuoteryhmä Ulk talous, it, yhteiskunta
- Tuotepääryhmä Ulkomaiset kirjat
- Tuotelinja Kirjat
- Sivumäärä 282
- Avainsanat Data Science - General; System Administration - Storage & Retrieval; Database Administration & Management
- Kirjastoluokka COM
- Pituus (mm) 235
- Leveys (mm) 190
- Korkeus (mm) 15
- Paino (g) 490
- Tuotemuoto Pehmeäkantinen
- Tuotemuodon lisätiedot Trade pokkari (US)
Tämä tuote kuuluu tuoteryhmiin
Lue lisää tuotearvosteluista
Tuotearvostelut Suomalainen.comissa
Tutustu tuotearvostelujen käytäntöihin ja ehtoihin ennen kuin jätät arvostelun.
Suomalainen.com -verkkokaupassa on mahdollista jättää tuotearvosteluja siellä myynnissä olevista tuotteista. Tuotearvosteluja voivat jättää sekä tuotetta Suomalaisesta Kirjakaupasta ostaneet asiakkaat että muut sivuston käyttäjät. Arvostelijan nimimerkin jälkeinen teksti kertoo, onko kyseessä vahvistettu ostaja vai muu asiakas/sivuston käyttäjä.
-
Vahvistettu ostaja - Kyseinen arvostelu on jätetty käyttämällä tuotteen ostajalle lähetettyä sähköpostilinkkiä. Kyseessä on siis vahvistettu ostaja eli arvostelun jättänyt henkilö on ostanut todennetusti kyseisen tuotteen.
-
Vahvistettu suosittelija - Kyseinen arvostelu on jätetty suomalainen.com -verkkosivustolla. Arvostelijan sähköpostiosoite on vahvistettu, jotta on voitu varmistua siitä, että arvostelun on jättänyt oikea henkilö. Suomalainen.com ei kuitenkaan ole vahvistanut, että kyseinen henkilö on ostanut tuotteen.
- Ei tekstiä nimimerkin jälkeen - Kyseinen arvostelu on jätetty suomalainen.com -verkkosivustolla, mutta arvostelun jättäjän sähköpostiosoitetta ei ole vahvistettu.
Tuotearvostelussa pakollisia tietoja ovat tuotteen pistemäärä (tähdet), otsikko sekä arvosteluteksti. Jos jätät arvostelun sinulle lähetetyn sähköpostilinkin kautta, arvostelu julkaistaan käyttämällä etunimeäsi sekä sukunimen ensimmäistä kirjainta.
Jos jätät arvostelun sivustollamme, voit käyttää arvostelussa myös nimimerkkiä. Arvostelun jättämisen yhteydessä sinulta kysytään sähköpostiosoitetta, jonka avulla vahvistamme, että arvostelun on lähettänyt oikea henkilö, eikä esimerkiksi robotti. Tuotearvostelujen palveluntarjoajana toimii Yotpo. Katso Yotpon tietosuojaseloste.
Arvostelut julkaistaan tuotteen kohdalla automaattisesti ja ne tulevat esiin viiveellä. Suomalainen.com pidättää kuitenkin oikeuden poistaa kommentit, jotka sisältävät epäasiallista, herjaavaa tai halventavaa kieltä, vihapuhetta tai ovat muuten hyvän tavan vastaisia, tai joissa markkinoidaan muiden toimijoiden sivustoja tai tuotteita.
Jättämällä arvostelun annat Suomalaiselle Kirjakaupalle oikeuden käyttää kyseisiä arvosteluja omassa markkinoinnissaan (sekä painettu että digitaalinen) ilman erillistä korvausta. Arvosteluja käytetään myös analysointiin ja markkinoinnin kehittämiseen.
Tuotearvostelun jättäneiden kesken arvotaan säännöllisin väliajoin tuotepalkintoja. Tutustu arvonnan sääntöihin täällä.
Mikäli haluat poistaa jättämäsi tuotearvostelun verkkokaupastamme, pyyntö tästä tulee ohjata asiakaspalveluumme: asiakaspalvelu@suomalainen.com.
Tuotearvostelut eivät ole tarkoitettu asiakasreklamaatioiden tai tilauskyselyjen tekemiseen. Reklamaatiotapauksissa pyydämme ottamaan yhteyttä asiakaspalveluumme: asiakaspalvelu@suomalainen.com.
Jättämällä arvostelun suomalainen.com -verkkokauppaan hyväksyt yllämainitut käytännöt ja ehdot.
Lue lisää tuotearvosteluista.