大数据预处理:基于Python的应用--聚文网

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内容简介

数据预处理的目的是在进行数据分析前，通过技术手段解决集中存在的数据质量问题，并进一步提升数据信息含量的。本书主要围绕着“什么是数据预处理、数据预处理的作用是什么、如何进行数据预处理”展开，主要内容包括缺失值处理、数据纠错、数据格式转化、低频分类数据处理、高偏度数据处理、异常值处理、数据配平、数据特征缩放、数据归约等。通过本书的学习，读者可以充分理解常用数据预处理方法的精髓，并掌握具体技术细节，为数据分析实践打下扎实基础。本书可作为统计学、数据科学与大数据技术、计算机相关专业等本科专业和统计学、应用统计学等专业研究生的教材或教学参考用书。

作者简介

任韬，男，经济学博士，首都经济贸易大学统计学院教授，博士生导师。主要研究方向：大数据分析，经济统计学。主持国家社会科学基金、教育部人文社会科学研究等科研项目多项，发表学术论文20余篇，出版专著、教材5本。刘帅，男，理学博士，现任教于北京工商大学数学与统计学院。主要研究方向：数据科学、机器学习、自动化学习、数据自动化等。于数据科学领域有多年研究和实践经历，发表SCI论文1篇，主持设计开发数据产品2项，参与企业级数据项目若干。

1大数据预处理概述
1.1大数据预处理的目的和主要内容
1.2本书主要使用的数据集
2缺失值及其处理方法
2.1概述
2.2缺失值的填补
2.3缺失值信息的提取
本章练习
3数据纠错与格式处理
3.1概述
3.2数据的逻辑纠错
3.3数据的格式纠错
3.4日期时间型数据特征及其应用
本章练习
4数据类型转换
4.1概述
4.2数据离散化
4.3定性变量数据类型的转换
本章练习
……

大数据预处理:基于Python的应用

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