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《JavaScript數據整理》，[美] 阿什利·戴維斯（Ashl 著，出版社： 清華大學出版社。

清華大學出版社成立於1980年6月，是教育部主管、清華大學主辦的綜合性大學出版社。清華社現年出版圖書、音像製品、電子出版物等近3000種，銷售規模和綜合實力以及在高等教育教材市場、科技圖書市場、館配圖書市場占有率均名列前茅。

內容簡介

主要內容：

建立數據管道

採集、存儲和檢索

處理異常數據集

清洗和準備原始數據

使用D3實現交互式可視化

讀者對象：

《JavaScript數據整理（大數據應用與技術叢書）》面向中級JavaScript開發人員，不要求讀者具有數據分析經驗。

Ashley Davis是一位企業家，也是一位軟件開發人員和技術圖書作者。Ashley用JavaScript語言創建了用於數據轉換、分析和呈現的Data-Forge和Data-Forge Notebook軟件。

目錄

章 快速入門：建立數據處理流程

1．1 為什麼要進行數據整理

1．2 數據整理指的是什麼

1．3 為什麼要寫一本關於JavaScript數據整理的書

1．4 可以通過本書獲取哪些知識

1．5 為什麼要使用JavaScript進行數據整理

1．6 JavaScript是否適用於數據分析

1．7 在JavaScript生態系統中暢遊

1．8 組裝你的工具包

1．9 建立數據處理流程

1．9．1 設置階段

1．9．2 數據整理過程

1．9．3 計劃

1．9．4 採集、存儲和檢索

1．9．5 探索性編碼

1．9．6 清洗和準備

1．9．7 分析

1．9．8 可視化

1．9．9 轉入生產環境

小結

第2章 Node．js快速入門

2．1 開啟工具包

2．2 構建一個簡單的報告系統

2．3 獲取代碼和數據

2．3．1 查看代碼

2．3．2 下載代碼

2．3．3 安裝Nodejs

2．3．4 安裝依存項

2．3．5 運行Nodejs代碼

2．3．6 運行Web應用程序

2．3．7 獲取數據

2．3．8 獲取

第2章 對應的代碼

2．4 安裝Nodejs

2．5 使用Node．js

2．5．1 創建一個Node．js項目

2．5．2 創建一個命令行應用程序

2．5．3 創建一個代碼庫

2．5．4 創建一個簡單的Web服務器

2．6 異步編碼

2．6．1 加載單個文件

2．6．2 加載多個文件

2．6．3 錯誤處理

2．6．4 使用Promise進行異步編碼

2．6．5 在Promise中封裝異步操作

2．6．6 使用async和await進行異步編碼

小結

第3章 採集、存儲和檢索

3．1 構建你的工具包

3．2 獲取代碼和數據

3．3 核心數據表示

3．3．1 地震網站

3．3．2 涉及的數據格式

3．3．3 強大功能和靈活性

3．4 導入數據

3．4．1 從文本文件加載數據

3．4．2 從RESTAPI加載數據

3．4．3 解析JSON文本數據

3．4．4 解析CSV文本數據

3．4．5 從數據庫導入數據

3．4．6 從MongoDB導入數據

3．4．7 從MySQL導入數據

3．5 導出數據

3．5．1 你需要有可供導出的數據

3．5．2 將數據導出到文本文件

3．5．3 將數據導出到JSON文本文件

3．5．4 將數據導出到CSV文本文件

3．5．5 將數據導出到數據庫

3．5．6 將數據導出到MongoDB

3．5．7 將數據導出到MySQL

3．6 構建完整的數據轉換

3．7 擴展流程

小結

第4章 處理不常見的數據

4．1 獲取代碼和數據

4．2 從文本文件導入自定義數據

4．3 通過網頁爬取導入數據

4．3．1 識別要爬取的數據

4．3．2 使用cheerio進行網頁爬取

4．4 使用二進制數據

4．4．1 解包自定義二進制文件

4．4．2 填充自定義二進制文件

4．4．3 將JSON替換為BSON

4．4．4 將JSON轉換為BSON

4．4．5 反序列化BSON文件

小結

第5章 探索性編碼

5．1 擴展工具包

5．2 分析交通事故

5．3 獲取代碼和數據

5．4 迭代和反饋環

5．5 了解數據的個步驟

5．6 使用縮減後的數據樣本

5．7 使用Excel進行原型設計

5．8 使用Nodejs進行探索性編碼

5．8．1 使用Nodemo

5．8．2 對你的數據進行探索

5．8．3 使用Data-Forge

5．8．4 計算趨勢列

5．8．5 輸出新的CSV文件

5．9 在瀏覽器中進行探索性編碼

5．10 將所有內容整合到一起

小結

……

第6章 清洗和準備

第7章 處理大型數據文件

第8章 處理大量數據

第9章 實用數據分析

0章 基於瀏覽器的可視化

1章 服務器端可視化

2章 實時數據

3章 使用D3實現高級可視化

4章 轉入生產環境

附錄