Produktbild: Avoiding Data Pitfalls

Avoiding Data Pitfalls How to Steer Clear of Common Blunders When Working with Data and Presenting Analysis and Visualizations

46,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

25.10.2019

Verlag

John Wiley & Sons Inc

Seitenzahl

272

Maße (L/B/H)

23,3/18,7/1,5 cm

Gewicht

560 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-119-27816-0

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

25.10.2019

Verlag

John Wiley & Sons Inc

Seitenzahl

272

Maße (L/B/H)

23,3/18,7/1,5 cm

Gewicht

560 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-119-27816-0

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Produktbild: Avoiding Data Pitfalls
  • Preface ix
     
    Chapter 1 The Seven Types of Data Pitfalls 1
     
    Seven Types of Data Pitfalls 3
     
    Pitfall 1: Epistemic Errors: How We Think About Data 3
     
    Pitfall 2: Technical Traps: How We Process Data 4
     
    Pitfall 3: Mathematical Miscues: How We Calculate Data 4
     
    Pitfall 4: Statistical Slipups: How We Compare Data 5
     
    Pitfall 5: Analytical Aberrations: How We Analyze Data 5
     
    Pitfall 6: Graphical Gaffes: How We Visualize Data 6
     
    Pitfall 7: Design Dangers: How We Dress up Data 6
     
    Avoiding the Seven Pitfalls 7
     
    "I've Fallen and I Can't Get Up" 8
     
    Chapter 2 Pitfall 1: Epistemic Errors 11
     
    How We Think About Data 11
     
    Pitfall 1A: The Data-Reality Gap 12
     
    Pitfall 1B: All Too Human Data 24
     
    Pitfall 1C: Inconsistent Ratings 32
     
    Pitfall 1D: The Black Swan Pitfall 39
     
    Pitfall 1E: Falsifiability and the God Pitfall 43
     
    Avoiding the Swan Pitfall and the God Pitfall 44
     
    Chapter 3 Pitfall 2: Technical Trespasses 47
     
    How We Process Data 47
     
    Pitfall 2A: The Dirty Data Pitfall 48
     
    Pitfall 2B: Bad Blends and Joins 67
     
    Chapter 4 Pitfall 3: Mathematical Miscues 74
     
    How We Calculate Data 74
     
    Pitfall 3A: Aggravating Aggregations 75
     
    Pitfall 3B: Missing Values 83
     
    Pitfall 3C: Tripping on Totals 88
     
    Pitfall 3D: Preposterous Percents 93
     
    Pitfall 3E: Unmatching Units 102
     
    Chapter 5 Pitfall 4: Statistical Slipups 107
     
    How We Compare Data 107
     
    Pitfall 4A: Descriptive Debacles 109
     
    Pitfall 4B: Inferential Infernos 131
     
    Pitfall 4C: Slippery Sampling 136
     
    Pitfall 4D: Insensitivity to Sample Size 142
     
    Chapter 6 Pitfall 5: Analytical Aberrations 148
     
    How We Analyze Data 148
     
    Pitfall 5A: The Intuition/Analysis False Dichotomy 149
     
    Pitfall 5B: Exuberant Extrapolations 157
     
    Pitfall 5C: Ill-Advised Interpolations 163
     
    Pitfall 5D: Funky Forecasts 166
     
    Pitfall 5E: Moronic Measures 168
     
    Chapter 7 Pitfall 6: Graphical Gaffes 173
     
    How We Visualize Data 173
     
    Pitfall 6A: Challenging Charts 175
     
    Pitfall 6B: Data Dogmatism 202
     
    Pitfall 6C: The Optimize/Satisfice False Dichotomy 207
     
    Chapter 8 Pitfall 7: Design Dangers 212
     
    How We Dress up Data 212
     
    Pitfall 7A: Confusing Colors 214
     
    Pitfall 7B: Omitted Opportunities 222
     
    Pitfall 7C: Usability Uh-Ohs 227
     
    Chapter 9 Conclusion 237
     
    Avoiding Data Pitfalls Checklist 241
     
    The Pitfall of the Unheard Voice 243
     
    Index 247