描述
开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787040426755
产品特色
内容简介
本书是“大数据科学”丛书的首册，编译自Yang W Lee、Leo L Pipino、James D Funk和Richard Y Wang合作编著的《Journey to Data Quality》,四位作者都是国际数据质量研究的先驱，该书堪称数据质量领域的经典之作。
本书从数据质量的概念入手，结合案例和分析工具，深入浅出地总结了美国学术界和产业界十余年的成果和经验，具有很强的指导性和实用性。全书共12章，内容包括对数据质量概念的翔实介绍，对数据质量项目案例的深入部析，以及信息产品地图等数据质量分析工具的应用指南。无论是对初窥门径的学生，还是对有多年工作经验的实践者，本书都有极高的参考价值。
“大数据科学”丛书涉及大数据理论、技术、产业和管理的方方面面，旨在帮助国内的学者，特别是产业界了解界大数据研究和应用的前沿，也可以作为教学之用。
目 录
前言
第1章 引言
1.1 信息可以被共享吗
1.2 新系统不是解决办法
1.3 开启数据质量之旅
1.4 成功开始的故事
1.5 CEO领导的旅程
1.6 数据质量之旅面临的挑战
1.7 数据质量为什么重要
1.8 本书概览
第2章 成本-效益分析
2.1 挑战性
2.2 成本-收益的权衡
2.3 一个案例
2.4 高级成本-效益分析技术
2.5 本章小结
第3章 数据质量评估（一）
3.1 评估技术和相关方法
3.2 实际中的评价方法
3.3 差距分析技术
3.4 数据完整性评价
3.5 本章小结
附录 数据质量评价调查(IQA)问卷
第4章 数据质量评估（二）
4.1 科德完整性约束
4.2 数据质量指标
4.3 自动化的测量方法
4.4 嵌入过程的数据整体性方法
4.5 本章小结
第5章 保证信息质量的抽样方法
5.1 基本概念
5.2 选择抽样过程
5.3 确定样本量
5.4 交易数据库的抽样
5.5 环境扩展：分布式数据库和数据仓库
5.6 本章小结
第6章 数据质量问题及其模式剖析
6.1 数据质量问题的十大根源
6.2 数据质量问题的表现
6.3 数据质量问题的转换
6.4 本章小结
第7章 识别数据质量问题的根本原因——一个医疗保健组织案例
7.1 案例：好感觉健康系统公司（Feelwell Health
Systems）
7.2 识别问题
7.3 组建跨部门的团队
7.4 采用一种框架：建立并测试假设
7.5 关键信息
7.6 找出数据质量问题的诱因
7.7 本章小结
第8章 信息的产品化管理
8.1 信息产品
8.2 四个案例
8.3 四个原则
8.4 把信息当成副产品来管理是无效的
8.5 本章小结
第9章 开发信息产品地图
9.1 信息产品地图的概念、定义和符号
9.2 绘制信息产品地图的步骤
9.3 建立信息产品地图的一个案例
9.4 本章小结
附录 基于IPMAP的图形化编辑软件
第10章 数据质量实践——一家大型教学医院的案例
10.1 LTH健康系统案例研究
10.2 提交数据质量改进项目
10.3 信息产品地图
10.4 改进方案：当前的处理过程和未来计划
10.5 本章小结
第11章 数据质量政策
11.1 十大政策指引
11.2 本章小结
附录1 数据质量岗位介绍
附录2 来自全球制造公司的数据架构政策示例
附录3 数据质量实践与产品评估工具
第12章 旅途结束了吗
12.1 要点回顾
12.2 面临的挑战和威胁
12.3 对数据质量特征的规范定义
12.4 公司家族化
12.5 数据挖掘
12.6 数据集成
12.7 安全性
12.8 有线和无线的世界
12.9 后记
附录 一种基于期望失验理论的信息质量评估指标体系
F.1 引言
F.2 文献回顾
F.3 信息质量的概念
F.4 信息质量的指标体系
F.5 讨论
参考文献
版权
第1章 引言
1.1 信息可以被共享吗
1.2 新系统不是解决办法
1.3 开启数据质量之旅
1.4 成功开始的故事
1.5 CEO领导的旅程
1.6 数据质量之旅面临的挑战
1.7 数据质量为什么重要
1.8 本书概览
第2章 成本-效益分析
2.1 挑战性
2.2 成本-收益的权衡
2.3 一个案例
2.4 高级成本-效益分析技术
2.5 本章小结
第3章 数据质量评估（一）
3.1 评估技术和相关方法
3.2 实际中的评价方法
3.3 差距分析技术
3.4 数据完整性评价
3.5 本章小结
附录 数据质量评价调查(IQA)问卷
第4章 数据质量评估（二）
4.1 科德完整性约束
4.2 数据质量指标
4.3 自动化的测量方法
4.4 嵌入过程的数据整体性方法
4.5 本章小结
第5章 保证信息质量的抽样方法
5.1 基本概念
5.2 选择抽样过程
5.3 确定样本量
5.4 交易数据库的抽样
5.5 环境扩展：分布式数据库和数据仓库
5.6 本章小结
第6章 数据质量问题及其模式剖析
6.1 数据质量问题的十大根源
6.2 数据质量问题的表现
6.3 数据质量问题的转换
6.4 本章小结
第7章 识别数据质量问题的根本原因——一个医疗保健组织案例
7.1 案例：好感觉健康系统公司（Feelwell Health
Systems）
7.2 识别问题
7.3 组建跨部门的团队
7.4 采用一种框架：建立并测试假设
7.5 关键信息
7.6 找出数据质量问题的诱因
7.7 本章小结
第8章 信息的产品化管理
8.1 信息产品
8.2 四个案例
8.3 四个原则
8.4 把信息当成副产品来管理是无效的
8.5 本章小结
第9章 开发信息产品地图
9.1 信息产品地图的概念、定义和符号
9.2 绘制信息产品地图的步骤
9.3 建立信息产品地图的一个案例
9.4 本章小结
附录 基于IPMAP的图形化编辑软件
第10章 数据质量实践——一家大型教学医院的案例
10.1 LTH健康系统案例研究
10.2 提交数据质量改进项目
10.3 信息产品地图
10.4 改进方案：当前的处理过程和未来计划
10.5 本章小结
第11章 数据质量政策
11.1 十大政策指引
11.2 本章小结
附录1 数据质量岗位介绍
附录2 来自全球制造公司的数据架构政策示例
附录3 数据质量实践与产品评估工具
第12章 旅途结束了吗
12.1 要点回顾
12.2 面临的挑战和威胁
12.3 对数据质量特征的规范定义
12.4 公司家族化
12.5 数据挖掘
12.6 数据集成
12.7 安全性
12.8 有线和无线的世界
12.9 后记
附录 一种基于期望失验理论的信息质量评估指标体系
F.1 引言
F.2 文献回顾
F.3 信息质量的概念
F.4 信息质量的指标体系
F.5 讨论
参考文献
版权
评论
还没有评论。