消息 首页 搜索 举报
  • 数据清洗 黄源 涂旭东 罗少甫 编著 机械工业出版社 9787111657156 正版旧书
21年品牌 40万+商家 超1.5亿件商品

数据清洗 黄源 涂旭东 罗少甫 编著 机械工业出版社 9787111657156 正版旧书

正版旧书 里面部分笔记 内容完好 可正常使用 旧书不附带光盘

￥ 8 八五品

库存6件

江西南昌
认证卖家担保交易快速发货售后保障

作者黄源 涂旭东 罗少甫 编著

出版社机械工业出版社

ISBN9787111657156

出版时间2020-07

装帧线装

页数236页

货号4446244

上书时间2024-07-09

辉煌二手教材专营店

七年老店
已实名 已认证 进店 收藏店铺
  • 最新上架

   商品详情   

品相描述：八五品
商品描述
温馨提示：亲！旧书库存变动比较快，有时难免会有断货的情况，为保证您的利益，拍前请务必联系卖家咨询库存情况！谢谢！
书名：数据清洗
编号：4446244
ISBN：9787111657156[十位:]
作者：黄源 涂旭东 罗少甫 编著
出版社：机械工业出版社
出版日期：2020年07月
页数：236
定价：49.90 元
参考重量：0.450Kg
-------------------------
新旧程度：6-9成新左右，不影响阅读，详细情况请咨询店主
如图书附带、磁带、学习卡等请咨询店主是否齐全* 图书目录 *
目 录 前言 第1章 数据清洗基础 1.1 数据清洗概述 1.1.1 数据清洗的定义 1.1.2 数据清洗的对象 1.1.3 数据清洗的原理 1.1.4 数据清洗的评估 1.1.5 数据清洗的框架模型 1.1.6 数据清洗研究与应用展望 1.1.7 数据清洗的行业发展 1.2 数据标准化 1.2.1 数据标准化简介 1.2.2 数据标准化方法 1.2.3 数据标准化的实例 1.3 数据清洗的常用工具 1.4 实训1 安装和运行Kettle 1.5 实训2 安装和运行OpenRefine 1.6 实训3 安装和运行Python 3 1.7 小结 习题1 第2章 数据清洗方法 2.1 数据质量 2.1.1 数据质量的定义 2.1.2 数据质量中的常见术语 2.2 数据预处理 2.2.1 数据预处理简介 2.2.2 数据预处理方法 2.3 数据清洗方法 2.3.1 数据缺失值的处理方法 2.3.2 噪声数据的处理方法 2.3.3 冗余数据的处理方法 2.3.4 数据格式与内容的处理方法 2.4 数据清洗中的统计学基础 2.5 实训1 找出离群点 2.6 实训2 找出统计对象 2.7 实训3 找出数据清洗的步骤 2.8 实训4 找出异常数据 2.9 小结 习题2 第3章 文件类型 3.1 文件格式 3.1.1 文件格式概述 3.1.2 Windows中常见的文件格式 3.2 数据类型与字符编码 3.2.1 数据类型概述 3.2.2 字符编码 3.2.3 用Python读取文件 3.2.4 数据转换 3.3 数据转换的实现 3.3.1 用Python生成与读取CSV文件 3.3.2 用Python读取与转换JSON文件 3.4 实训1 将XML文件转换为JSON文件 3.5 实训2 将JSON文件转换为CSV文件 3.6 小结 习题3 第4章 数据采集与抽取 4.1 数据采集概述 4.1.1 了解数据采集 4.1.2 日志数据采集与处理的常见方法 4.1.3 数据采集平台 4.1.4 数据采集工具 4.2 网页数据采集与实现 4.2.1 网络爬虫概述 4.2.2 网页数据采集的实现 4.3 数据抽取 4.3.1 数据抽取概述 4.3.2 文本数据抽取 4.3.3 网页数据抽取 4.4 实训1 使用Kettle抽取本地XML文件 4.5 实训2 使用Kettle抽取CSV数据并输出为文本文件 4.6 小结 习题4 第5章 Excel数据清洗与转换 5.1 Excel数据清洗概述 5.1.1 Excel简介 5.1.2 Excel数据清洗与转换方法 5.2 Excel数据清洗与转换的实现 5.2.1 常用数据分析函数介绍 5.2.2 删除重复行 5.2.3 文本查找和替换 5.2.4 数据替换 5.2.5 字符串截取 5.2.6 字母大小写转换 5.2.7 删除空格和非打印字符 5.2.8 数字和数字符号的转换 5.2.9 日期和时间处理 5.2.10 合并和拆分列 5.2.11 数据的转置 5.2.12 数据查询和引用 5.3 实训1 清洗简单数据 5.4 实训2 清洗复杂数据 5.5 小结 习题5 第6章 ETL数据清洗与转换 6.1 数据仓库与ETL 6.1.1 数据仓库 6.1.2 ETL概述 6.2 Kettle数据清洗与转换基础 6.2.1 Kettle数据清洗 6.2.2 Kettle数据转换 6.3 Kettle数据仓库高级应用 6.4 实训1 在Kettle中识别流的*后一行并写入日志 6.5 实训2 在Kettle中用正则表达式清洗数据 6.6 实训3 使用Kettle过滤数据表 6.7 实训4 使用Kettle生成随机数并相加 6.8 小结 习题6 第7章 Python数据清洗 7.1 Python数据清洗基础 7.1.1 Python语言基础 7.1.2 Python数据清洗所用库 7.2 数据读写、选择、整理和描述 7.2.1 从CSV文件读取数据 7.2.2 写入数据到CSV文件 7.2.3 数据整理和描述 7.3 数据分组、分割、合并和变形 7.3.1 数据分组 7.3.2 数据分割 7.3.3 数据合并 7.3.4 数据变形 7.4 缺失值、异常值和重复值处理 7.4.1 缺失值处理 7.4.2 异常值检测和过滤 7.4.3 移除重复数据 7.5 时间序列处理 7.5.1 Python的日期与时间工具 7.5.2 Pandas时间序列数据结构 7.6 字符串处理 7.6.1 Python字符串方法列表 7.6.2 Python正则表达式 7.6.3 Pandas的字符串方法 7.7 实训1 清洗企业员工信息 7.8 实训2 清洗在校生饮酒消费数据 7.9 小结 习题7 第8章 R语言数据清洗 8.1 R语言简介 8.2 R语言基础 8.2.1 R语言运算符号 8.2.2 R语言数据类型 8.3 R语言data.table数据包 8.3.1 data.table数据包介绍 8.3.2 创建data.table对象
  • 数据清洗 黄源 涂旭东 罗少甫 编著 机械工业出版社 9787111657156 正版旧书

   相关推荐   

—  没有更多了  —

店铺评价
消息 首页 搜索

以下为对购买帮助不大的评价

此功能需要访问孔网APP才能使用
暂时不用
打开孔网APP