Przepływ pracy w analizie danych przy użyciu Stata

Opinie czytelników

Książka jest dobrze zorganizowanym i praktycznym przewodnikiem po analizie danych w STATA i jest korzystna dla naukowców na wszystkich poziomach. Kładzie nacisk na zarządzanie przepływem pracy, dokumentację i organizację danych, dzięki czemu jest cennym źródłem informacji dla każdego, kto pracuje nad dużymi zbiorami danych. Skupia się jednak głównie na STATA, co może nie być tak istotne dla użytkowników innych języków programowania, takich jak R.

⬤ Dobrze zorganizowana i łatwa w czytaniu
⬤ dostarcza praktycznych wskazówek dotyczących zarządzania danymi
⬤ przydatna do organizowania i dokumentowania badań
⬤ ma zastosowanie do różnych poziomów zaawansowania STATA
⬤ oferuje konkretne przykłady i spostrzeżenia
⬤ pomaga poprawić przepływ pracy i wydajność
⬤ wysoce polecana przez użytkowników
⬤ przejrzysty tekst i cenne sugestie dotyczące przepływu pracy.

⬤ Skierowana głównie do użytkowników STATA, co może ograniczać jej przydatność dla osób korzystających z innego oprogramowania, takiego jak R
⬤ niektórzy użytkownicy uznają ją za podstawową, jeśli mają już doświadczenie ze STATA
⬤ wersja Kindle jest krytykowana za brakujące informacje
⬤ brak ćwiczeń praktycznych
⬤ niektórzy recenzenci wspominają, że może być nudna ze względu na charakter zarządzania danymi.

(na podstawie 30 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

The Workflow of Data Analysis Using Stata

Zawartość książki:

The Workflow of Data Analysis Using Stata, autorstwa J. Scotta Longa, jest niezbędnym narzędziem produktywności dla analityków danych.

Long przedstawia wnioski wyciągnięte ze swojego doświadczenia i pokazuje, jak projektować i wdrażać wydajne przepływy pracy zarówno dla projektów jednoosobowych, jak i zespołowych. Po wprowadzeniu przepływów pracy i wyjaśnieniu, w jaki sposób lepszy przepływ pracy może ułatwić pracę z danymi, Long opisuje planowanie, organizowanie i dokumentowanie pracy.

Następnie przedstawia, jak pisać i debugować pliki do Stata oraz jak korzystać z lokalnych i globalnych makr. Po omówieniu konwencji, które znacznie upraszczają analizę danych, autor omawia czyszczenie, analizę i ochronę danych.