バッドデータハンドブック
TOPICS Data Science , Database 発行年月日 2013年09月 PRINT LENGTH 310 ISBN 978-4-87311-640-2 原書 Bad Data Handbook FORMAT PDF 値の欠落、形式から外れたレコード、エンコーディング形式が不明な文字列。「バッドデータ」と聞いた時に思い浮べる典型例です。しかし、これら以外にも「そもそもデータにアクセスできない」「消えてしまった」「昨日と違っている」「データはあるが形式が処理に適していない」など、データを収集・分析するエンジニアは、これらの「バッドデータ」と正面から向きあわなければならないことが多々あります。本書では、これらの問題のあるデータのパターンを紹介し、その対処法を解説しています。 19人のデータ分析の専門家が、自らの経験を通して得た、さまざまな教訓、実践的な方法論等を詳述した本書は
『自然を名づける―なぜ生物分類では直感と科学が衝突するのか』 分類学の進化 - HONZ
世界は名前であふれている。 街ゆく若者が凝視する手のひらサイズの四角い機械には「スマートフォン」、鋭い目つきでゴミをあさる黒い鳥には「カラス」、体毛がほとんどなく出歯のネズミには見たままの「ハダカデバネズミ」という名前がある。これらの名前はもちろん、自然に授けられたものではなく、ヒトによってつけられたものである。名前のないものを見つけることが難しいほどに、ヒトはあらゆるものを分類し、命名してきた。世界を分類し命名することは、ヒトのDNAに組み込まれた本能なのかもしれない。 それではヒトは、この分類し命名する本能を抱えて、どのように世界と対峙してきたのか。人類の誕生以来本能に任せて行っていた分類と命名が、学問へと昇華したのは18世紀。古典物理学がアイザック・ニュートンの『プリンキピア』から始まったように、生物の分類学はカール・リンネの『自然の体系』から始まった。本書はリンネがどのように生物界
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