19인의 데이터 과학자가 알려주는 나쁜 데이터 핸드북

나쁜 데이터란 누락된 값이나 어그러진 기록 등 일하는 데 방해가 되는 모든 데이터를 뜻한다. 이 책은 데이터 과학자 19명의 입을 통해 나쁜 데이터 문제를 해결하는 효과적인 방법을 설명한다. 데이터가 분석될 준비가 되었는지 테스트하는 방법, 스프레드시트 데이터를 유용한 포맷으로 바꾸는 방법, 텍스트 데이터에 숨어있는 인코딩 문제 다루는 방법, 성공적인 웹 데이터 수집 방법, NLP 툴을 사용해 온라인 리뷰의 진짜 의도를 밝히는 방법, 분석 작업에 영향을 줄 수 있는 클라우드 컴퓨팅 이슈 다루는 방법, 데이터 분석에 방해가 되는 방침을 피하는 방법, 체계적인 데이터 퀄리티 분석 방법 등을 다룬다.