出版社： 中国人民大学出版社
ISBN：9787300182391
版次：1
商品编码：11963104
包装：平装
开本：16开
出版时间：2016-05-01
用纸：轻型纸
页数：432
具体描述
编辑推荐
·一本非常实用的社会统计软件Stata数据管理的指导书！·有效提升大数据时代的数据管理能力和处理能力！
·社会科学工作者、数据工作者的数据管理参考书！
·手把手逐步演示数据管理的流程，易上手，易操作，突出实务！
·国际Stata出版社授权，中国人民大学中国调查与数据中心翻译，准确、经得起检验的数据管理实务手册。
一本生动可读的数据管理书。作者就像是一个坐在对面娓娓道来的讲故事的人，将数据管理的流程和步骤一一展现，让我们重新认识到Stata在数据管理方面的迷人魅力。大数据时代，让数据为我所用，易用，乐用，是这本书的一个出发点。
该书的翻译也是可圈可点的，精确，流畅，译者唐丽娜不亏是科班出身并长期致力于社会统计的专家，她在社会数据的管理与统计方面的专业经验，以及在CGSS（中国综合社会调查）项目中丰富的实操经验，也极大保证了这本书的翻译质量。
内容简介
数据管理是介于原始数据收集和统计分析之间的一项重要工作，其包含了数据分析中那些挑战性的方面。《Stata环境下的数据管理实务手册》从Stata入手，展示了Stata在管理数据工作中的作用，而非仅仅是其在统计上的优势。《Stata环境下的数据管理实务手册》各章甚至各章中的大多数小节都是相互独立的，每一部分都关注某一个特定的数据管理任务，并且提供了相应的实例来展示如何在Stata中实现这一特定数据管理任务。这使得本书提供了两种不同的方式供读者使用。读者可挑选其中某一章节进行阅读学习，或以数据管理任务为导向快速获得相应帮助。
《Stata环境下的数据管理实务手册》包含11章，第1章是简介，第2—5章讨论数据管理的基本问题：读入和保存数据、数据清理、给数据加标签以及创建变量。第6—8章讨论的是在数据管理项目中较为常见的问题：合并数据、处理子群体中的个案以及改变数据结构。第9章讨论的是有关数据管理编程的问题。其相对第2—5章的内容而言更为深入和高级。这章描述了应怎样组织构建数据分析以便其能被循环使用，并介绍了很多用来处理重复性任务的简单编程方法。第10章主要为拓展内容，介绍了怎样为本书获取一些在线资源，如何寻找和安装其他STATA用户编写的程序，并推荐了一系列补充的在线资源。最后附录列出STATA操作中的一些基本要素。这些要素并不是关于某一个特定的数据管理任务，较为分散，但却无处不在。
作者简介
迈克尔 ·N·米歇尔（Michael N. Mitchell），是一位医疗卫生服务领域的高级统计师。12年来，他一直在加州大学洛杉矶分校学术技术服务部门的统计咨询组工作。所著书籍有A Visual Guide to Stata Graphics，Interpreting and Visualizing Regression Models Using Stata，Stata for the Behavioral Sciences等。唐丽娜，社会学博士，就职于中国人民大学中国调查与数据中心。研究领域为宗教社会学、社会调查方法与技术、社会科学数据管理及数据可视化、数据库建设。
内页插图
精彩书评
有人说收集数据就像收垃圾一样：收集之前就应该想好怎么处理它。——罗素.福克斯，马克思.哥白尼和罗伯特.虎克
目录
第一章 入门介绍1．1 本书的使用
1．2 本书的概要
1．3 本书使用的案例
第二章 读取和录入数据
2．1 简 介
2．2 读入Stata数据
2．3 保存Stata数据
2．4 读取逗号或制表符作分隔符的文件
2．5 读取空格作分隔符的文件
2．6 读取固定格式文件
2．7 读取一条观测值包含多行原始数据的固定格式的文件
2．8 读取SAS XPORT文件
2．9 读取数据时的常见错误
2．10 在Stata数据编辑器中直接输入数据
2．11 保存逗号或制表符作分隔符的文件
2．12 保存空格作分隔符的文件
2．13 保存SAS XPORT文件
第三章 数据清理
3．1 简 介
3．2 数据的双录
3．3 单个变量检查
3．4 用分类变量检查分类变量
3．5 用连续变量检查分类变量
3．6 用连续变量检查连续变量
3．7 修正数据中的错误
3．8 识别重复录入
3．9 关于数据清理的总结性思考
第四章 给数据加标签
4．1 简 介
4．2 描述数据
4．3 给变量加标签 4．4 给取值加标签
4．5 标签的作用
4．6 用不同的语言给变量和取值加标签
4．7 给数据添加注释
4．8 格式化变量的显示
4．9 改变数据中的变量顺序
第五章 创建变量
5．1 简 介
5．2 创建和修改变量
5．3 数值表达式和函数
5．4 字符表达式和函数
5．5 重新编码
5．6 给缺失值编码
5．7 虚拟变量
5．8 日期变量
5．9 日期-时间变量
5．10 变量间的计算
5．11 个案间的计算
5．12 更多的使用egen命令的例子
5．13 把字符型变量转换成数值型变量
5．14 把数值型变量转换成字符型变量
5．15 变量重命名和变量排序
第六章 合并数据
6．1 简 介
6．2 添加数据
6．3 添加数据时存在的问题
6．4 一对一匹配合并数据
6．5 一对多匹配合并数据
6．6 合并多个数据
6．7 更新合并
6．8 合并数据时的其他选项
6．9 合并数据时的问题
6．10 连接数据
6．11 交叉合并数据
第七章 处理分组的观测值
7．1 简 介
7．2 为每个分组获取独立的结果
7．3 分组独立计算数值
7．4 组内计算：加下标的观测值
7．5 组内计算：跨观测值计算
7．6 组内计算：求和
7．7 组内计算：更多示例
7．8 比较by命令和tsset命令
第八章 改变数据形状
8．1 简 介
8．2 宽数据和长数据
8．3 长数据转换成宽数据
8．4 长数据转宽数据时的问题
8．5 宽数据转换成长数据
8．6 宽数据转长数据时的问题
8．7 多层次数据
8．8 延展数据
第九章 数据管理编程
9．1 简 介
9．2 对数据管理长期目标的建议
9．3 执行do文件和制作日志文件
9．4 数据检验的自动化
9．5 合并do文件
9．6 介绍Stata中的宏
9．7 使用Stata中的宏
9．8 通过变量循环实现命令的重复执行
9．9 通过数字循环实现命令的重复执行
9．10 任何数据管理都能用循环实现命令的重复执行
9．11 获取Stata命令保存的结果
9．12 把estimation命令的结果保存为数据
9．13 编写Stata程序
第十章 附加资源
10．1 本书的在线资源
10．2 搜索并安装其他程序
10．3 更多在线资源
附录 基础知识
A1．简 介
A2．Stata语法概述
A3．用by命令进行分组分析
A4．注释
A5．数据类型
A6．逻辑表达式
A7．函数
A8．用if和in对观测值进行分组
A9．用keep和drop选择观测值和变量
A10．缺失值
A11．变量列表
主题词表
精彩书摘
书如其名，这是一本关于用Stata来管理数据的操作手册。作为一本操作手册，也就没有必要一定遵循某种顺序来阅读每个章节。书中各章不仅各自独立，并且各章中的大多数小节也相互独立。书中每一部分都关注某一个特定的数据管理任务，且提供了相应的示例来展示如何在Stata中实现这一特定的数据管理任务。我认为本书至少有两种使用方式。读者可挑选其中一章，比如第3章“数据清理”，通过阅读这一章来掌握一些有关如何清理和准备数据的新知识点或小技巧。这样，当下次需要清理数据时，就可以直接使用之前学到的这些相关知识点，如果需要的话，也可以再快速浏览一下相关章节。
或者，面对之前从来没有做过的数据任务（或者也许之前做过，但是已经很长时间没有操作过了），希望能够快速获得帮助。例如，要读入一个用逗号作为分隔符的数据文件。这时候，拿起这本书直接翻到第2章“读入数据”的2.4节，这节介绍了如何读入以逗号和制表符作分隔符的数据文件。根据这节中的示例，就能把逗号分隔的数据文件读入Stata，然后继续你的数据处理工作。
当阅读这本书的时候，读者会发现本书的每个章节都是为解决某个具体问题而设计的，但千万不要迷失在一些附属或难懂的细节之中。如果发现自己需要了解一些更深的知识，本书的每个小节也列出了一些Stata帮助文件中的相关参考文件，这些参考中包含了更多的知识。如果读者用的是Stata 11.0版本，那么这些帮助文件中还包含了在线参考手册的链接。由于本书是按照实际数据管理中会遇到的不同任务来组织的，而Stata的参考手册是根据命令来组织的，因此我希望本书能够帮助读者将手头上要处理的数据管理任务和手册中与这些任务相关的对应条目联系起来。从这个角度来看，本书并不是Stata参考手册的竞争者，相反是它们的使用指南。
建议读者能够自己去操作和运行书中的示例。和被动学习（比如仅阅读本书）相比，实际操作让你进入一种主动学习的状态。如果读者主动在Stata中敲入命令，查看运行结果，自己试验同一命令的变体，那么相信这时你对知识的理解，和被动学习相比，会更好且更深入。
为了方便读者重复操作书中列出的示例，书中所有的数据都可以从网络上直接下载。通过在Stata中键入下面的命令，将书中涉及到的所有数据直接读入Stata的当前工作目录下：
执行完这些命令后，就可以使用这些数据了，比如：要用数据wws.data，只需键入如下命令即可：
. use wws
书中每个小节都是独立的，因此可以在每个小节开时，键入相关命令，直接重复运行本节中的示例。有时，甚至可以在某个小节的中间重复运行一个示例，但并不是在所有的小节中都能这么操作。此时，需要重新回到这一小节的开头来重复这些示例。尽管大部分的章节是独立的，但有些部分仍是建立在之前章节的基础上。即使在这种情况下，数据也是可用的，以便读者能从任何一个给定小节开头部分来运行这些示例。
尽管书中讲的所有示例都可以通过点击Stata菜单中的相关条目来实现，但本书的重点是使用Stata的命令行进行操作。但，有一点需要说明：Stata里有两个非常方便的交互界面/点击的功能，即使一些以写命令为主的用户（包括我自己）也会发现这些功能很有用。数据编辑器（Data Editor，2.10节会介绍）是一个非常有用的用来把数据录入Stata的交互界面。在这节中，还介绍了变量管理器（Variable Manager）的使用。虽然这是在给一个新创建的数据添加标签的背景中，介绍变量管理器，但它对修改（或增加）一个既存数据的标签同样非常有用。
需要说明的是本书是在Stata 11.0下写成的。书中大部分示例在11.0之前的版本中也同样有效。但是，有些示例在11.0之前的版本下是无效的，最明显的是第6章中那些用来讲解数据合并的例子。
这就提出了一个问题，读者要一直保持自己所用的Stata是最新的，这也是一个不错的练习。要想证实你的Stata是最新版并获取所有免费更新，输入下面这个命令：
然后根据提示操作。升级完成后，可键入命令 help whatsnew来查看刚刚都更新了些什么以及此前Stata的更新记录。
在下载完所需数据并实现Stata的全面升级后，便可投入到本书的学习中，并亲自操作书中的所有示例。在此之前，希望读者能看完下面一节，它是对本书的总体介绍，能够帮助读者选择可能是你想最先阅读的章节。
……
前言/序言
探寻数据价值：精准、高效、科学的数据管理之道 在信息爆炸的时代，数据已然成为驱动社会进步、企业决策和科研探索的核心动力。然而，海量数据的存在本身并不能自动转化为有价值的洞见。数据管理的优劣，直接决定了我们能否从错综复杂的数据海洋中有效地提取、清洗、转换、整合并最终应用信息，以达成我们的目标。本书并非一本操作手册，它深入剖析数据管理的核心理念、关键技术及其在实际应用中的重要性，旨在为读者构建一套严谨、系统的数据管理思维框架。我们将一起踏上一段探索数据内在价值的旅程，学习如何以科学、严谨的态度对待数据，确保数据的准确性、一致性、完整性和可用性，从而在纷繁复杂的数据环境中，做出更明智的决策，取得更卓越的成就。 数据管理的基石：理解与原则 在深入技术细节之前，理解数据管理的基本原则至关重要。本书将从数据管理的概念入手，阐释其在现代社会中的角色和意义。我们将探讨数据生命周期的各个阶段，包括数据的产生、收集、存储、处理、分析、归档和销毁，并强调在每个阶段都应遵循的 best practices。本书将重点介绍数据管理的核心原则，例如： 准确性 (Accuracy): 确保数据的真实性和精确性，消除错误和偏差。我们将讨论数据校验、验证和纠错的策略，以及如何建立有效的质量控制机制。 一致性 (Consistency): 保证数据在不同来源、不同系统之间保持统一的格式、定义和值。我们将探讨数据标准化、集成和同步的技术，以及如何避免数据冗余和冲突。 完整性 (Completeness): 确保数据的覆盖度和可用性，避免缺失和遗漏。我们将讨论缺失数据的原因，以及填充、插补和处理缺失数据的各种方法。 及时性 (Timeliness): 保证数据的最新状态，使其能够及时反映现实情况。我们将探讨数据更新、同步和缓存的策略，以及如何优化数据访问速度。 安全性 (Security): 保护数据的机密性、完整性和可用性，防止未经授权的访问、泄露或损坏。我们将讨论数据加密、访问控制、备份和恢复等安全措施。 合规性 (Compliance): 遵循相关的法律法规、行业标准和组织政策，确保数据的使用和管理符合规定。我们将探讨数据隐私保护、数据主权等议题。 通过对这些基本原则的深刻理解，读者将能够从宏观层面把握数据管理的脉络，为后续的技术应用和实践奠定坚实的基础。 数据清洗与预处理：数据的“炼金术” 原始数据往往是“粗糙”的，充满了错误、噪声、不一致和缺失值。数据清洗和预处理是数据管理中最具挑战性但又至关重要的环节，其目标是将原始数据转化为高质量、可用于分析的“干净”数据。本书将系统地介绍数据清洗和预处理的各个方面，包括： 识别和处理异常值 (Outlier Detection and Handling): 异常值可能是测量错误、数据输入错误或真实但极端的观测值。我们将探讨多种识别异常值的方法，如统计方法（Z-score、IQR）、可视化方法（箱线图、散点图）和机器学习方法，并讨论如何根据异常值的性质选择合适的处理策略（删除、转换、替换）。 处理缺失值 (Missing Value Imputation): 缺失值是数据分析中的常见问题。本书将深入探讨不同类型的缺失值（MCAR, MAR, MNAR），以及各种缺失值处理技术，包括删除法（列表删除、成对删除）、均值/中位数/众数填充、回归填充、K近邻填充以及更高级的机器学习插补方法。我们将分析不同方法的优缺点及其适用场景。 数据标准化与归一化 (Data Standardization and Normalization): 许多机器学习算法对数据的尺度敏感。本书将介绍常用的标准化（均值为0，标准差为1）和归一化（缩放到[0,1]或[-1,1]区间）技术，并讨论它们在不同算法中的应用。 数据格式转换与统一 (Data Format Conversion and Unification): 不同来源的数据可能存在格式不一致的问题（如日期格式、数值格式、文本编码）。我们将讲解如何进行格式转换，以及如何统一不同数据源的表示方式。 文本数据清洗 (Text Data Cleaning): 对于包含文本信息的数据，需要进行去除标点符号、停用词、数字、进行大小写转换、词干提取或词形还原等操作，以提高文本分析的效率和准确性。 重复数据检测与删除 (Duplicate Data Detection and Removal): 重复数据会导致分析结果的偏差。我们将介绍识别和删除重复记录的方法，包括基于精确匹配和模糊匹配的策略。 通过掌握这些数据清洗和预处理的技术，读者将能够有效地提升数据的质量，为后续的数据分析和建模打下坚实的基础，确保分析结果的可靠性。 数据整合与转换：构建统一视图 在现实世界中，数据往往分散在不同的数据库、文件系统或应用程序中。将这些分散的数据整合起来，形成一个统一、连贯的视图，是数据管理的重要任务。本书将深入探讨数据整合的策略和技术： 数据抽取、转换、加载 (ETL - Extract, Transform, Load): ETL是数据仓库和数据集成领域的核心过程。我们将详细阐述ETL的三个阶段，包括从源系统中抽取数据，根据预定的规则进行转换（清洗、标准化、聚合等），以及将转换后的数据加载到目标系统中。 数据集成方法 (Data Integration Methods): 除了ETL，我们还将介绍其他数据集成方法，如数据联邦 (Data Federation)、数据虚拟化 (Data Virtualization) 和数据服务 (Data Services)。每种方法都有其独特的优势和适用场景，我们将进行深入的比较和分析。 数据模型设计与应用 (Data Modeling Design and Application): 为了有效地组织和管理整合后的数据，数据模型的设计至关重要。本书将介绍常用的数据模型类型（如关系模型、维度模型），以及在数据仓库和数据库设计中的应用。我们将探讨实体-关系模型 (ER Model) 和星型模型 (Star Schema)、雪花模型 (Snowflake Schema) 等，并讲解如何根据业务需求设计合理的数据模型。 数据字典与元数据管理 (Data Dictionaries and Metadata Management): 数据字典是描述数据结构、含义和关系的宝贵资源。我们将强调元数据管理的重要性，包括如何创建和维护数据字典，以及如何利用元数据来提升数据的可理解性和可追溯性。 数据转换技术 (Data Transformation Techniques): 数据转换是为了满足特定分析或应用需求而对数据进行的修改。我们将介绍各种数据转换技术，如聚合 (Aggregation)、分解 (Decomposition)、派生 (Derivation) 和映射 (Mapping)，以及如何根据业务逻辑设计有效的转换规则。 通过对数据整合与转换的深入学习，读者将能够打破数据孤岛，构建统一的数据视图，为数据分析和决策提供更全面、更可靠的信息支持。 数据质量管理：保障数据的生命力 高质量的数据是有效数据管理和数据分析的前提。本书将 dedicate 章节深入探讨数据质量管理 (Data Quality Management, DQM) 的概念、框架和实践。我们将： 定义和衡量数据质量维度 (Defining and Measuring Data Quality Dimensions): 除了前面提到的准确性、一致性、完整性、及时性，我们还将探讨其他重要的数据质量维度，如有效性 (Validity)、唯一性 (Uniqueness)、可访问性 (Accessibility) 等，并介绍如何针对这些维度制定衡量指标。 建立数据质量规则 (Establishing Data Quality Rules): 书中将指导读者如何根据业务需求和数据特性，制定具体、可执行的数据质量规则。例如，某个字段的长度限制、某个字段必须是特定枚举值之一、或者两个字段之间必须满足某种逻辑关系。 数据质量评估与监控 (Data Quality Assessment and Monitoring): 我们将介绍常用的数据质量评估方法，包括抽样检查、全量检查以及自动化工具的应用。同时，也将讨论如何建立持续的数据质量监控机制，及时发现和预警潜在的数据质量问题。 数据质量改进策略 (Data Quality Improvement Strategies): 一旦发现数据质量问题，需要采取有效的改进措施。本书将介绍数据清洗、数据修复、数据源改进、流程优化等多种数据质量改进策略，并讨论如何根据问题的根源选择合适的解决方案。 数据质量工具的应用 (Application of Data Quality Tools): 虽然本书侧重于理念和方法，但也会提及一些市面上常见的数据质量管理工具的类型和功能，帮助读者了解如何利用技术手段来提升数据质量管理的能力。 通过建立完善的数据质量管理体系，读者能够确保数据的可靠性，减少因数据质量问题而产生的错误决策和资源浪费。 数据安全与隐私保护：守护数据的信任 在数据日益重要的今天，数据安全和隐私保护已成为不容忽视的议题。本书将从数据管理的角度，深入探讨相关概念和实践： 数据安全的基本原则 (Fundamental Principles of Data Security): 我们将回顾CIA三元组（机密性、完整性、可用性）以及其他重要的安全原则，如最小权限原则、职责分离原则等。 数据加密技术 (Data Encryption Techniques): 了解对称加密和非对称加密的工作原理，以及如何在存储和传输过程中应用加密技术来保护数据的机密性。 访问控制与身份认证 (Access Control and Authentication): 探讨如何通过用户角色、权限管理和身份认证机制，限制对敏感数据的访问。 数据备份与灾难恢复 (Data Backup and Disaster Recovery): 学习如何制定有效的备份策略，以及在发生灾难时如何快速恢复数据，确保业务的连续性。 隐私法规与合规性 (Privacy Regulations and Compliance): 介绍常见的隐私法规（如GDPR、CCPA）的基本要求，以及如何在数据管理过程中确保合规性。 匿名化与假名化技术 (Anonymization and Pseudonymization Techniques): 探讨如何通过对敏感数据进行处理，以保护个人隐私，同时仍能用于分析。 通过掌握数据安全与隐私保护的相关知识，读者能够建立起对数据安全的敬畏之心，并在数据管理过程中采取有效的防护措施，赢得用户和利益相关者的信任。 数据管理在不同场景下的应用 本书的讨论将不仅仅局限于理论层面，还将通过案例分析，展示数据管理在不同领域的实际应用。我们将探讨： 商业智能与数据分析 (Business Intelligence and Data Analytics): 如何通过良好的数据管理，为商业智能和数据分析提供可靠的数据基础，驱动企业决策。 科学研究与学术探索 (Scientific Research and Academic Exploration): 在科研领域，严谨的数据管理对于研究的 Reproducibility 和 Validity 至关重要。 政府与公共服务 (Government and Public Services): 如何利用数据管理提升政府效率，优化公共服务，并保障公民数据的安全。 金融与风险管理 (Finance and Risk Management): 在高风险的金融行业，数据管理的准确性和及时性直接关系到风险控制和业务合规。 通过这些案例，读者将能够更直观地理解数据管理的重要性和价值，并能够将所学的知识应用到自己的具体工作场景中。 结语：拥抱数据驱动的未来 数据管理是一项持续的、动态的工程，需要持续的学习和实践。本书的目标是为你提供一个坚实的理论基础和一套可行的实践指南，让你能够更有信心地面对数据世界的挑战。掌握了强大的数据管理能力，你将能够更有效地挖掘数据的潜力，发现隐藏的规律，做出更明智的决策，并在快速发展的数据驱动时代中，占据有利的地位。这本书将是你开启高效、精准、科学数据管理之旅的理想伙伴。
用户评价
评分
这本书的名字，听起来就让我觉得很踏实。《Stata 环境下的数据管理实务手册》。我一直觉得，很多统计软件的书籍，要么过于理论化，要么就只给一些零散的代码片段，真正能够系统性地讲解数据管理实操的，却少之又少。我希望这本书能像一位循循善诱的导师，不仅教我“是什么”，更能教我“怎么做”，并且“为什么这样做”。我渴望在书中找到关于数据清洗的实用技巧，例如如何识别和处理缺失值、异常值，以及如何统一数据编码。同时，我也期待书中能详细介绍数据转换和合并的各种方法，比如如何根据不同的需求进行数据的聚合、拆分和重塑。对我来说，最重要的是，我希望这本书能够提供清晰的代码示例，并且解释这些代码背后的逻辑，这样我才能真正理解，并且能够根据自己的实际情况进行修改和应用。我希望这本书能帮助我建立起一个更加 robust 的数据处理框架，让我在未来的数据分析工作中更加游刃有余。
评分初拿到《Stata 环境下的数据管理实务手册》，我带着一种略显审慎的好奇心翻阅。我经常在学术研究的初期，被海量、杂乱的数据折磨得焦头烂额，往往是花费了大量时间在数据的前期处理上，却收效甚微，甚至因为数据处理不当而影响了最终的研究结论。我期待这本书能够填补我在这方面的知识空白。我特别想看到书中能够详细讲解如何利用Stata强大的命令来解决实际的数据问题，比如如何有效地导入不同格式的数据集，如何进行数据的清洗和核查，以及如何进行数据的合并和重塑。我希望书中能包含一些实际案例，通过这些案例，我能够更直观地理解各种数据管理技术的应用场景，并且能够学会如何根据具体的数据情况选择最合适的处理方法。我更期待书中能够分享一些数据管理的最佳实践和技巧，帮助我构建一个更高效、更规范的数据处理流程，从而能够更专注于数据分析本身，而不是被琐碎的数据问题所困扰。
评分读到《Stata 环境下的数据管理实务手册》这个书名，我立刻联想到我曾经在学习Stata时遇到的诸多难题。尤其是数据管理这一块，感觉自己就像是摸着石头过河，很多时候不知道如何下手，也不知道最有效的方法是什么。我非常期待这本书能为我提供一个清晰的指引。我希望书中能详细讲解如何在Stata中进行数据的预处理，比如如何检查数据的完整性、一致性，如何处理缺失值和异常值。同时，我也希望它能深入介绍数据转换和合并的各种技巧，以及如何根据不同的研究需求来组织和管理我的数据集。对我而言，最重要的是，我希望这本书能够提供大量的实用代码示例，并且能够解释这些代码背后的逻辑，这样我才能真正理解并掌握这些技能，而不是仅仅停留在模仿的层面。我相信，如果这本书能够做到这些，它将成为我学习Stata过程中一本不可或缺的宝贵参考书。
评分这本书的书名其实早就吸引了我，《Stata 环境下的数据管理实务手册》。作为一个对数据分析充满热情，但又常常在数据处理的泥沼中挣扎的研究者，我一直渴望能有一本真正落地、实操性强的指南。拿到这本书，我首先被它严谨的装帧和清晰的目录所打动，这预示着这是一本用心之作，而非敷衍了事。我期待它能像一位经验丰富的老友，一步步带领我跨越数据清理、转换、合并等一系列繁琐但至关重要的数据准备环节。我尤其关注书中是否能提供针对各种常见数据问题的解决方案，比如缺失值的处理策略，异常值的识别与修正，以及如何高效地进行数据格式的转换和标准化。我希望它能提供一些实用的代码模板，让我能够快速上手，并且能够理解其背后的逻辑，从而触类旁通，举一反三。对于我来说，数据管理不仅仅是为了让数据“干净”，更是为了确保后续分析的可靠性和有效性。因此，我期望这本书能够深入浅出地阐述数据管理的重要性，并提供切实可行的方法，让我能够建立起一套系统性的数据管理流程，避免重复犯错，提升工作效率。
评分《Stata 环境下的数据管理实务手册》这个书名，立刻勾起了我作为一名常年与数据打交道的从业者的兴趣。我的工作日常就是与各种各样的数据源打交道，从原始的文本文件到复杂的数据库，数据的清理、整理和转化几乎占据了我大部分的时间。我迫切地需要一本能够提供系统性、指导性的读物，帮助我提升在这方面的效率和准确性。我期望书中能够深入讲解Stata在数据管理方面的强大功能，包括但不限于数据导入导出、变量管理、数据清洗、数据合并、数据重塑等。我尤其关注书中能否提供一些处理大规模数据集和复杂数据结构的实用方法，以及如何利用Stata进行数据的可视化以便于发现潜在的数据问题。我希望能从中学习到一些前沿的数据管理技术和最佳实践，从而能够更好地应对工作中遇到的各种挑战，提高我的工作产出和分析质量。
评分.
评分图书质量不错，值得购买
评分刚到手，还在慢慢学习中。
评分.
评分Good value for money
评分高大上的书，虽然看的不是太明白
评分不错，很实用
评分很不错，物流非常给力
评分书的内容还可以，数据很有针对性。不过书有点脏，要是外面有塑封就好了。
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