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| 編輯推薦： |
为什么不使用JavaScript分析数据呢？你可借助*的库和数据处理技术来采集、清洗、处理、存储和呈现Web应用数据。JavaScript语言管道和以数据为中心的Web应用将极大地提升你的工作效率。
《JavaScript数据整理》将JavaScript作为数据分析的核心，呈现大量紧贴实用的方法，指导你创建基于JavaScript的数据处理管道，处理常见数据和异常数据，并掌握一些有效的故障排除策略。此外，你可实现交互式可视化，将应用部署到生产环境中。每章的内容都极具价值，为你的可重用数据整理工具包添加新利器。
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| 內容簡介： |
主要内容
● 建立数据管道
● 采集、存储和检索
● 处理异常数据集
● 清洗和准备原始数据
● 使用D3实现交互式可视化
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| 關於作者： |
Ashley Davis既是一位软件开发人员，也是一名企业家。此外，他还会编写一些技术图书。他拥有超过20年的软件开发经验，从编写代码到管理团队无不涉猎，甚至还有自主创业的经历。他曾任职于多家公司，行业和规模跨度都非常之大，从小型的初创公司到大型跨国公司，都曾留下他的足迹。与此同时，他还经常编写和发布一些开源代码，以此来回馈社区用户。
需要特别说明的是，Ashley创建了JavaScript数据整理工具包Data-Forge。在此基础上，他构建了Data-Forge Notebook。这是一个记事本样式的桌面应用程序，用于在Windows、macOS和Linux平台上使用JavaScript进行数据转换、分析和可视化。此外，Ashley还是一个嗅觉敏锐的系统交易者，使用C和JavaScript开发了很多量化交易应用程序。
如果想要了解本书的最新更新、开源库等，请关注Ashley的推特账号@ashleydavis75，也可以在Facebook上关注The Data Wrangler，或者通过http：www.the- data-wrangler.com注册电子邮件以获取最近更新。
如果想要详细了解Ashley的背景资料，请访问他的个人主页http：www.codecapers.com.au，或者访问他的Linkedin个人档案https：www. linkedin.cominashleydavis75。
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| 目錄：
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第1章 快速入门：建立数据处理流程
1.1 为什么要进行数据整理
1.2 数据整理指的是什么
1.3 为什么要写一本关于JavaShipt数据整理的书
1.4 可以通过本书获取哪些知识
1.5 为什么要使用进行数据整理
1.6 是否适用于数据分析
1.7 在生态系统中畅游
1.8 组装你的工具包
1.9 建立数据处理流程
1.9.1 设置阶段
1.9.2 数据整理过程
1.9.3 计划
1.9.4 采集、存储和检索
1.9.5 探索性编码
1.9.6 清洗和准备
1.9.7 分析
1.9.8 可视化
1.9.9 转入生产环境
小结
第2章 Nod.js快速入门
2.1 开启工具包
2.2 构建一个简单的报告系统
2.3 获取代码和数据
2.3.1 查看代码
2.3.2 下载代码
2.3.3 安装Node.js
2.3.4 安装依存项
2.3.5 运行Node.js代码
2.3.6 运行Web应用程序
2.3.7 获取数据
2.3.8 获取第2章对应的代码
2.4 安装Node.js
2.5 使用Node.is
2.5.1 创建一个Node.js项目
2.5.2 创建一个命令行应用程序
2.5.3 创建一个代码库
2.5.4 创建一个简单的Web服务器
2.6 异步编码
2.6.1 加载单个文件
2.6.2 加载多个文件
2.6.3 错误处理
2.6.4 使用Promise进行异步编码
2.6.5 在Promise中封装异步操作
2.6.6 使用async和await进行异步编码
小结
第3章 采集，存储和检索
第4章 处理不常见的数据
第5章 探索性编码
第6章 清洗和准备
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