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黄源 、刘智杨、孙大松 编 / 中国水利水电出版社 / 2021-12 / 平装
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上书时间2024-05-09
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数据清洗()
《数据清洗(普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材)》编写目的是向读者介绍大数据清洗的基本概念和相应的技术应用,共分8章:数据清洗简介、数据清洗中的理论基础、文件格式及其转换、Excel数据清洗、Kettle数据清洗、Kettle与数据仓库、Python数据清洗、数据清洗综合实训。
《数据清洗(普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材)》将理论与实践操作相结合,通过大量的案例帮助读者快速了解和应用数据清洗相关技术,并对重要的核心知识点加大练习比例,以达到熟练应用的目的。
《数据清洗(普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材)》适用于高校人工智能、大数据技术相关专业的学生,也可供大数据技术爱好者自学使用。
前言第1章 数据清洗简介1.1 数据清洗概述1.1.1 什么是数据清洗1.1.2 数据清洗的原理1.1.3 数据清洗的过程1.2 数据质量管理1.2.1 数据质量管理的含义1.2.2 数据质量的评估1.2.3 数据质量管理应用1.3 数据清洗模型研究1.3.1 数据清洗模型描述1.3.2 数据清洗模型应用1.4 数据清洗常用软件与工具1.4.1 数据清洗常用软件1.4.2 数据清洗常用工具1.5 实训练习1第2章 数据清洗中的理论基础2.1 微积分2.1.1 微积分概述2.1.2 微积分的作用2.2 线性代数2.2.1 线性代数概述2.2.2 线性代数的定义2.3 概率论与数理统计2.3.1 概率论与数理统计概述2.3.2 概率论与数理统计基本概念2.4 最优化理论2.4.1 最优化理论定义2.4.2 凸函数2.5 主成分分析2.5.1 主成分分析概述2.5.2 主成分分析的实现2.6 数据清洗常见算法2.6.1 哈希算法2.6.2 字符串匹配算法2.6.3 聚类算法2.7 实训练习2第3章 文件格式及其转换3.1 文件格式概述3.1.1 文件格式简介3.1.2 Windows中常见的文件格式介绍3.2 数据类型与字符编码3.2.1 数据类型3.2.2 字符编码3.3 跨平台数据传输格式3.3.1 XML3.3.2 ISON3.4 Kettle中文件格式的运行与转换3.4.1 文本文件的转换3.4.2 XML文件的转换3.4.3 JSON文件的转换3.4.4 CSV文件的转换3.5 实训练习3第4章 Excel数据清洗4.1 认识Excel4.1.1 Excel介绍4.1.2 Excel数据清洗的特点4.2 Excel数据清洗基本操作4.2.1 Excel数据工具的认识4.2.2 Excel数据工具的应用4.3 使用Excel中的函数进行数据清洗4.3.1 Excel中的函数介绍4.3.2 Excel函数的具体应用4.4 .实训练习4第5章 Kettle数据清洗5.1 Kettle数据清洗概述5.1.1 Kettle数据清洗简介5.11 2 Kettle数据清洗的认识5.2 Kettle数据清洗基础5.2.1 Kettle数据清洗基本操作5.2.2 Kettle数据清洗的实现5.3 实训练习5第6章 Kettle与数据仓库6.1 数据仓库概述6.1.1 什么是数据仓库6.1.2 数据仓库的特点6.2 Kettle中的数据仓库相关技术6.2.1 Kettle连接数据库6.2.2 Kettle成功连接数据库的其他操作6.3 Kettle在数据仓库中的应用6.3.1 Kettle读取数据库6.3.2 Kettle迁移数据库6.4 实训练习6第7章 Pyttlon数据清洗7.1 Python数据清洗概述7.1.1 Python数据清洗简介7.1.2 Python扩展库的安装与导入7.2 Python数据清洗基础7.2.1 NumPy库的使用7.2.2 Pandas库的使用7.3 机器学习中的数据清洗7.3.1 Seabom库7.3.2 对机器学习中的数据集进行分析清洗7.4 Python中的时间序列7.4.1 时间序列基础datetime7.4.2 Pandas中的日期与时间工具7.5 实训练习7第8章 数据清洗综合实训8.1 Kettle输入记录排序8.2 Kettle数据流优先级排序8.3 Kettle生成记录排序8.4 使用Python清洗数据8.5 Python读取CSV文档参考文献
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开播时间:09月02日 10:30