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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(Ben Jones)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;23cm

并列正题名:

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:

(美) 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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