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大数据预处理—基于Python的应用 版权信息
- ISBN：9787563832934
- 条形码：9787563832934 ; 978-7-5638-3293-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
大数据预处理—基于Python的应用 内容简介
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。
大数据预处理—基于Python的应用 目录
目录
1大数据预处理概述()
11大数据预处理的目的和主要内容()
12本书主要使用的数据集()
2缺失值及其处理方法()
21概述()
22缺失值的填补()
23缺失值信息的提取()
本章练习()
3数据纠错与格式处理()
31概述()
32数据的逻辑纠错()
33数据的格式纠错()
34日期时间型数据特征及其应用()
本章练习()
4数据类型转换()
41概述()
42数据离散化()
43定性变量数据类型的转换()
本章练习()
5异常分布数据处理Ⅰ：低频分类数据、高偏度数据、异常值()
51概述()
52低频分类数据处理()
53高偏度数据处理()
54异常值检测与处理()
本章练习()
6异常分布数据处理Ⅱ：不平衡数据()
61概述()
62不平衡数据的配平()
63不平衡数据配平的影响()
本章练习()
7数据特征缩放()
71概述()
72数据特征缩放方法()
73数据特征缩放的效果()
本章练习()
8数据归约()
81概述()
82变量选择()
83样本归约()
84伪自变量的识别与影响()
本章练习()
展开全部
大数据预处理—基于Python的应用 作者简介
陈蕾，首都经济贸易大学财政税务学院教授、博士生导师，中央财经大学金融学博士后，美国密歇根州立大学访问学者，国际注册企业价值评估分析师（ICVS）。具有多学科背景，分别在武汉大学和中南财经政法大学获理学学士学位、法学硕士学位和经济学博士学位。兼任国务院国有资产监督管理委员会资产评估项目评审专家、中国资产评估协会国际业务专家、全国资产评估师考试教材编写组专家、北京资产评估协会教育培训委员会委员、国际企业价值评估分析师协会教育委员会委员等。主要研究领域为企业价值与无形资产评估、数字经济与数据资产、产业组织理论。 独立出版专著2部、全英文编著著作1部，参编著作7部；在《管理世界》《改革》《统计研究》等学术刊物及相关会议上发表论文90余篇；主持国家社会科学基金项目、北京市社会科学基金项目、中国博士后科学基金特别资助项目、中国博士后科学基金面上一等资助项目、中国资产评估行业青年研究项目等课题10余项。主要讲授“评估学原理（双语）”“国际评估准则（双语）”“资产评估理论与方法”“无形资产评估”等课程。
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