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    【推荐】分析的前提—数据质量

    数据质量(Data Quality)是数据分析结论有效性和准确性的基础也是最重要的前提和保障。...看到上面这些Data Profile的统计信息,我们可能会联想到统计学上面的统计描述,统计学上会使用一些统计量来描述一些数据集或者样本集的特征,如果我们没有类似OWB的这类ETL工具,我们同样可以借助统计的这些知识来对数据进行简单的...对于字段值的缺失,很多资料都会介绍使用一些统计的方法进行修补,其实就是对缺失值的预测或者估计,一般会使用平均数、众数、前后值取平均等方法,或者使用回归分析的方法拟合指标的变化趋势后进行预测。...这些方法在缺失值无法使用其他途径找回或者重新统计计算,并且在缺失值有变化规律可循的前提下都是可取的,当某天的指标值丢失时可以通过这类方法根据前几天的数据来预估该天的数值。...最后,总结一下数据可修正的前提:1) 数据质量的问题可以通过Data Auditing的过程被审核出来;2) 数据的问题必须有迹可循,可以通过趋势进行预测或者可以通过一些规则进行转换还原。

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    React 困境与未来,何时迎来自己的“Angular.js 时刻”?

    于是在新项目中,Angular.js 不再作为优先选项,市面上其他出色的框架开始迎来自己的机会空间。 2015 年,我们开始在前端开发中使用 React。...想象一下,在没有 UI Kit、表单框架、智能 API 客户端和 SaaS 集成的前提下搞开发,其难度可想而知。...或者更确切地讲,他们不鼓励开发者在不配合框架的前提下使用 React,而他们所推荐的框架会更多强调服务端渲染。 还有第二个问题。React.js 官方文档主要推荐使用 Next.js。...‘ 现有应用不受影响 与 Angular.js 到 Angular 2 的过渡不同,React 服务端组件的推出并不算是重大变化。...因此,对于 React 是否将迎来自己的“Angular.js 时刻”这个问题,答案显然是否定的。但如果大家现在起打算新开一个项目,那会如何选择?

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