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Creating Good Data: A Guide to Dataset Structure and Data Representation

Kataloginformation Katalogdatensatz500308355 .

Kataloginformation
Feldname	Details
Vorliegende Sprache	eng
ISBN	978-1-4842-6102-6
ISBN	978-1-4842-6104-0
Name	Foxwell, Harry J. ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L	Creating Good Data
Zusatz zum Titel	A Guide to Dataset Structure and Data Representation
Auflage	1st ed. 2020.
Verlagsort	Berkeley, CA
Verlagsort	Berkeley, CA
Verlag	Apress
Verlag	Imprint: Apress
Erscheinungsjahr	2020
	2020
	2020
Umfang	1 Online-Ressource(XV, 105 p. 16 illus.)
Titelhinweis	Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-1-4842-6102-6
Titelhinweis	Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-1-4842-6104-0
ISBN	ISBN 978-1-4842-6103-3
Klassifikation	UN
	COM021000
	005.7
Kurzbeschreibung	Chapter 1: The Need for Good Data -- Chapter 2: Basic Data Types and When to Use Them -- Chapter 3: Representing Quantitative Data -- Chapter 4: Planning Your Data Collection and Analysis -- Chapter 5: Good Datasets -- Chapter 6: Good Data Collection -- Chapter 7: Dataset Examples and Use Cases -- Chapter 8: Cleaning your Data -- Chapter 9: Good Data Anayltics -- Appendix A: Recommended Reading.
2. Kurzbeschreibung	Create good data from the start, rather than fixing it after it is collected. By following the guidelines in this book, you will be able to conduct more effective analyses and produce timely presentations of research data. Data analysts are often presented with datasets for exploration and study that are poorly designed, leading to difficulties in interpretation and to delays in producing meaningful results. Much data analytics training focuses on how to clean and transform datasets before serious analyses can even be started. Inappropriate or confusing representations, unit of measurement choices, coding errors, missing values, outliers, etc., can be avoided by using good dataset design and by understanding how data types determine the kinds of analyses which can be performed. This book discusses the principles and best practices of dataset creation, and covers basic data types and their related appropriate statistics and visualizations. A key focus of the book is why certain data types are chosen for representing concepts and measurements, in contrast to the typical discussions of how to analyze a specific data type once it has been selected. You will: Be aware of the principles of creating and collecting data Know the basic data types and representations Select data types, anticipating analysis goals Understand dataset structures and practices for analyzing and sharing Be guided by examples and use cases (good and bad) Use cleaning tools and methods to create good data.
SWB-Titel-Idn	1737517345
Signatur	Springer E-Book
Bemerkungen	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse	$uhttps://doi.org/10.1007/978-1-4842-6103-3
Internetseite / Link	Resolving-System

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