读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道20读后总结与感想兼导读
https://img2024.cnblogs.com/blog/3076680/202412/3076680-20241213141845589-1210611886.png1. 基本信息
数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道
[*][美] 巴尔·摩西,[美] 利奥·加维什,[美] 莫莉· 著
[*]机械工业出版社,2024年5月出版
1.1. 读薄率
书籍总字数18.8万字,笔记总字数61295字。
读薄率61295÷188000≈32.6%
1.2. 读厚方向
[*]Data Mesh权威指南
[*]数据的边界:隐私与个人数据保护
[*]数据保护:工作负载的可恢复性
[*]Julia数据科学应用
[*]MLOps权威指南
[*]数据自助服务实践指南:数据开放与洞察提效
[*]商战数据挖掘:你需要了解的数据科学与分析思维
[*]Spark快速大数据分析(第2版)
1.3. 笔记--章节对应关系
笔记章节字数发布日期
2024年读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道01数据质量第1章 为什么数据质量值得关注311711月12日读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道02数据湖仓第2章 对可靠数据系统的构建模块进行组装334511月13日读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道03数据目录第2章 对可靠数据系统的构建模块进行组装273411月14日读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道04收集与清洗第3章 收集、清洗、转换和测试数据328611月15日读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道05数据标准化第3章 收集、清洗、转换和测试数据346211月16日读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道06数据测试第3章 收集、清洗、转换和测试数据380211月17日读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道07异常检测第4章 数据管道的监控和异常检测220911月18日读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道08扩展异常检测第4章 数据管道的监控和异常检测373811月19日读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道09数据可靠性第5章 为数据可靠性进行架构设计327211月20日读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道10数据平台第5章 为数据可靠性进行架构设计363211月21日读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道11根因分析第6章 解决大规模数据质量问题331911月22日读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道12应对与缓解第6章 解决大规模数据质量问题266911月23日读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道13数据沿袭第7章 构建端到端的数据沿袭347611月24日读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道14普及数据质量第8章 推广和普及数据质量319311月25日读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道15数据信任第8章 推广和普及数据质量289011月26日读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道16数据认证第8章 推广和普及数据质量429611月27日读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道17数据网格第9章 现实世界中的数据质量:对话和案例分析334611月28日读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道18数据发现第9章 现实世界中的数据质量:对话和案例分析282111月29日读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道19数据未来第10章 开创可靠数据系统的未来268811月30日$总计61295$2. 亮点
2.1 数据标准化很重要
[*]标准化通常是你的数据在管道中经过的诸多此类转换中的第一个
[*]非常重要
2.2 数据测试
[*]数据测试的两个最佳工具分别是dbt测试和Great Expectation
2.3 数据沿袭
[*]通俗点说,就是来龙去脉
2.4 数据信任
[*]重中之重,不可信,有何用?
[*]其实,也是很有用的。。。。。
[*]比如,米国的那些非农啊、就业啊等等数据操控之用(冠冕堂皇地说法,预期管理)
3. 感想
3.1 总结要及时
[*]总结一定要及时啊,因为时间长了,容易忘
[*]但是,换一个说法,就是没有忘的,就是沉淀下来的精华啊
3.2 数据工程越来越重要
[*]随着时代的发展,AI是数据需求的重头戏,而数据工程是保障数据质量的关键环境,“垃圾进,垃圾出“,数据工程势必占据越来越重要的地位
3.3 数据质量保障是一个长期、持续的过程
[*]只要有数据产生,就要保障数据质量,不会一劳永逸,只会持续不断跟进
3.4 数据信任和操控
[*]前文提到了数据操控,其实还是基于数据信任的
[*]为什么要数据操控?是因为数据不符合预期。
[*]为什么会认为数据不符合预期?是因为相信数据得到的结果,还是要信任啊。
[*]也许你会说,样本取样的问题?为什么样本取样有问题?为什么不全面取样?是不能还是不敢,亦或是不为
[*]修正前期的数据又为啥?
3.5 好书,推荐阅读
来源:程序园用户自行投稿发布,如果侵权,请联系站长删除
免责声明:如果侵犯了您的权益,请联系站长,我们会及时删除侵权内容,谢谢合作!
页:
[1]