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深度學習
JaVaScriPt數據整理 版權信息
- ISBN：9787302537298
- 條形碼：9787302537298 ; 978-7-302-53729-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
JaVaScriPt數據整理 本書特色
主要內容 ● 建立數據管道 ● 采集、存儲和檢索 ● 處理異常數據集 ● 清洗和準備原始數據 ● 使用D3實現交互式可視化
JaVaScriPt數據整理 內容簡介
為什么不使用JavaScript分析數據呢？你可借助*的庫和數據處理技術來采集、清洗、處理、存儲和呈現Web應用數據。JavaScript語言管道和以數據為中心的Web應用將極大地提升你的工作效率。
《JavaScript數據整理》將JavaScript作為數據分析的核心，呈現大量緊貼實用的方法，指導你創建基于JavaScript的數據處理管道，處理常見數據和異常數據，并掌握一些有效的故障排除策略。此外，你可實現交互式可視化，將應用部署到生產環境中。每章的內容都極具價值，為你的可重用數據整理工具包添加新利器。
JaVaScriPt數據整理 目錄
第1章 快速入門：建立數據處理流程
1.1 為什么要進行數據整理
1.2 數據整理指的是什么
1.3 為什么要寫一本關于JavaShipt數據整理的書
1.4 可以通過本書獲取哪些知識
1.5 為什么要使用進行數據整理
1.6 是否適用于數據分析
1.7 在生態系統中暢游
1.8 組裝你的工具包
1.9 建立數據處理流程
1.9.1 設置階段
1.9.2 數據整理過程
1.9.3 計劃
1.9.4 采集、存儲和檢索
1.9.5 探索性編碼
1.9.6 清洗和準備
1.9.7 分析
1.9.8 可視化
1.9.9 轉入生產環境
小結
第2章 Nod.js快速入門
2.1 開啟工具包
2.2 構建一個簡單的報告系統
2.3 獲取代碼和數據
2.3.1 查看代碼
2.3.2 下載代碼
2.3.3 安裝Node.js
2.3.4 安裝依存項
2.3.5 運行Node.js代碼
2.3.6 運行Web應用程序
2.3.7 獲取數據
2.3.8 獲取第2章對應的代碼
2.4 安裝Node.js
2.5 使用Node.is
2.5.1 創建一個Node.js項目
2.5.2 創建一個命令行應用程序
2.5.3 創建一個代碼庫
2.5.4 創建一個簡單的Web服務器
2.6 異步編碼
2.6.1 加載單個文件
2.6.2 加載多個文件
2.6.3 錯誤處理
2.6.4 使用Promise進行異步編碼
2.6.5 在Promise中封裝異步操作
2.6.6 使用async和await進行異步編碼
小結
第3章 采集，存儲和檢索
第4章 處理不常見的數據
第5章 探索性編碼
第6章 清洗和準備
1.1 為什么要進行數據整理
1.2 數據整理指的是什么
1.3 為什么要寫一本關于JavaShipt數據整理的書
1.4 可以通過本書獲取哪些知識
1.5 為什么要使用進行數據整理
1.6 是否適用于數據分析
1.7 在生態系統中暢游
1.8 組裝你的工具包
1.9 建立數據處理流程
1.9.1 設置階段
1.9.2 數據整理過程
1.9.3 計劃
1.9.4 采集、存儲和檢索
1.9.5 探索性編碼
1.9.6 清洗和準備
1.9.7 分析
1.9.8 可視化
1.9.9 轉入生產環境
小結
第2章 Nod.js快速入門
2.1 開啟工具包
2.2 構建一個簡單的報告系統
2.3 獲取代碼和數據
2.3.1 查看代碼
2.3.2 下載代碼
2.3.3 安裝Node.js
2.3.4 安裝依存項
2.3.5 運行Node.js代碼
2.3.6 運行Web應用程序
2.3.7 獲取數據
2.3.8 獲取第2章對應的代碼
2.4 安裝Node.js
2.5 使用Node.is
2.5.1 創建一個Node.js項目
2.5.2 創建一個命令行應用程序
2.5.3 創建一個代碼庫
2.5.4 創建一個簡單的Web服務器
2.6 異步編碼
2.6.1 加載單個文件
2.6.2 加載多個文件
2.6.3 錯誤處理
2.6.4 使用Promise進行異步編碼
2.6.5 在Promise中封裝異步操作
2.6.6 使用async和await進行異步編碼
小結
第3章 采集，存儲和檢索
第4章 處理不常見的數據
第5章 探索性編碼
第6章 清洗和準備
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JaVaScriPt數據整理 作者簡介
Ashley Davis既是一位軟件開發人員，也是一名企業家。此外，他還會編寫一些技術圖書。他擁有超過20年的軟件開發經驗，從編寫代碼到管理團隊無不涉獵，甚至還有自主創業的經歷。他曾任職于多家公司，行業和規模跨度都非常之大，從小型的初創公司到大型跨國公司，都曾留下他的足跡。與此同時，他還經常編寫和發布一些開源代碼，以此來回饋社區用戶。
需要特別說明的是，Ashley創建了JavaScript數據整理工具包Data-Forge。在此基礎上，他構建了Data-Forge Notebook。這是一個記事本樣式的桌面應用程序，用于在Windows、macOS和Linux平臺上使用JavaScript進行數據轉換、分析和可視化。此外，Ashley還是一個嗅覺敏銳的系統交易者，使用C 和JavaScript開發了很多量化交易應用程序。
如果想要了解本書的最新更新、開源庫等，請關注Ashley的推特賬號@ashleydavis75，也可以在Facebook上關注The Data Wrangler，或者通過http://www.the- data-wrangler.com注冊電子郵件以獲取最近更新。
如果想要詳細了解Ashley的背景資料，請訪問他的個人主頁(http://www.codecapers.com.au)，或者訪問他的Linkedin個人檔案(https://www. linkedin.com/in/ashleydavis75)。
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