数据准备：从获取到整理（数据分析与应用丛书）--聚文网

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内容简介

数据的获取方式、数据的形式及其结构纷繁芜杂，如何把数据整理成我们想要的样子呢？本书通过真实案例构建了数据准备过程中的方法与技术体系，并通过 Python 3编程实现从数据获取到数据整理的全过程。全书内容包括数据来源、数据类型、数据编码、数据清洗、数据插补、数据配平、数据重构、数据变换、数据缩放和数据归约。为使读者能够快速掌握数据准备的方法与技术，本书的数据文件与程序代码均可下载（见封底二维码）。本书既可作为高等院校的数据分析类课程教材，也可作为社会科学领域数据分析的自学用书。从事数据分析与数据管理工作的相关人员，以及用Python解决实际数据分析问题的工程技术和管理人员亦可参考使用。

第1章数据来源 1.1 调查和观察数据 1.1.1 调查数据 1.1.2 观察数据 1.2 数据库数据 1.2.1 关系型数据库 1.2.2 非关系型数据库 1.3 爬虫数据 1.4 日志数据第2章数据类型 2.1 结构化数据 2.1.1 基本数据类型 2.1.2 二维表结构数据 2.2 集合数据类型 2.2.1 列表 2.2.2 元组 2.2.3 字典 2.2.4 集合 2.2.5 推导式 2.3 其他常见的结构化数据 2.3.1 数组 2.3.2 矩阵 2.3.3 数列 2.3.4 数据帧 2.3.5 日期时间型数据 2.4 非结构化数据 2.4.1 网页与JSON数据 2.4.2 图像数据 2.4.3 音频数据 2.4.4 视频数据第3章数据编码 3.1 数据编码的基本要求和原则 3.2 数据编码的结构类型 3.2.1 分类编码 3.2.2 顺序编码 3.2.3 分段编码 3.2.4 值标签编码 3.2.5 Dummy/虚拟变量编码 3.2.6 尺度编码第4章数据清洗 4.1 异常值清洗 4.1.1 异常值识别 4.1.2 异常值处理 4.2 重复数据清洗 4.2.1 重复数据检测 4.2.2 重复数据删除 4.3 低频类别清洗 4.3.1 观察低频类别 4.3.2 低频类别处理 4.4 数据纠错

数据准备：从获取到整理（数据分析与应用丛书）

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