22、数据处理与分析：从逻辑运算到数据清洗

数据处理与分析：从逻辑运算到数据清洗

在数据处理和分析领域，批判性阅读、逻辑运算、数据筛选以及数据清洗都是非常重要的环节。以下将详细介绍这些方面的内容。

批判性阅读与交流

在阅读相关资料时，除了进行随意阅读，还应该进行批判性阅读。要思考哪些方法有效，哪些无效，作者为何做出某种选择，以及如何帮助作者更好地向自己解释其研究结果。如果有机会，可以与作者进行交流。例如，在社交媒体上以一种外交式的推文开启对话，如回复推文“我喜欢你的模型输出以及它给我对周五比赛的洞察。你为什么使用 X 而不是 Y？” 相反，如果回复“你的模型很糟糕，你应该用我喜欢的模型”，很可能会被忽略，甚至引发无意义的争吵，损害原发布者和其他读者对你的看法。

此外，还可以通过以下练习来加深理解：
1. 用不同的游戏重复相关过程。
2. 用不同的特征（如冲球码数）重复相关过程。

对于想要学习更多统计学知识的人，以下书籍可供参考：
|书籍名称|作者|出版信息|适用人群|
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|Advancing into Analytics: From Excel to Python and R|George Mount|O’Reilly, 2021|熟悉 Excel，想过渡到 R 或 Python 的人|
|Statistical Inference via Data Science: A ModernDive into R and the Tidyverse|Chester Ismay 和 Albert Y. Kim|CRC Press, 2019|想学习 R 并了解统计推断的人|
|Prac