数据预处理从入门到实战 基于SQL、R、Python

图书标准信息

• 作者 [日]本桥智光
• 出版社 人民邮电出版社
• 出版时间 2021-02
• 版次 1
• ISBN 9787115552327
• 定价 89.00元
• 装帧 平装
• 开本 其他
• 纸张 胶版纸
• 页数 253页
• 字数 421千字

【内容简介】

在大数据、人工智能时代，数据分析必不可少。本书以数据分析中至关重要的数据预处理为主题，通过54道例题具体介绍了基于SQL、R、Python的处理方法和相关技巧。全书共4个部分：第1部分介绍预处理的基础知识；第2部分介绍以数据结构为对象的预处理，包括数据提取、数据聚合、数据连接、数据拆分、数据生成和数据扩展；第3部分介绍以数据内容为对象的预处理，涉及数值型、分类型、日期时间型、字符型和位置信息型；第4部分为预处理实战，介绍与实际业务相同的预处理流程。
  本书适合新手数据科学家、系统工程师、具备编程及数理基础的技术人才，以及对数据挖掘和数据分析等感兴趣的人阅读。

【作者简介】

本桥智光（作者）

先后在系统开发公司担任研究员，在互联网企业担任数据科学家，目前在数字医疗初创公司SUSMED株式会社担任CTO，同时就职于HOXO-M株式会社，并以自由职业者的身份从事量子退火计算机的验证工作，拥有制造业、零售业、金融业、运输业、休闲业和互联网等多个行业的数据分析经验。曾在KDD CUP 2015中赢得亚军。爱好是开发马里奥AI。

Twitter：@tomomoto_LV3

陈涛（译者）

运筹学硕士毕业，主要从事数据库、数据分析工作，对机器学习、深度学习领域相关的理论和技术较为熟悉。因兴趣自学日语，一直致力于追求兴趣和工作的完美结合。

邮箱：victory123_456@163.com

【目录】

第 1部分　预处理入门      1

第　1章 什么是预处理　2

1-1　数据　2

记录数据　2

数据类型　3

1-2　预处理的作用　3

机器学习　4

无监督学习和有监督学习　4

用于数据分析的3种预处理　5

1-3　预处理的流程　6

对数据结构的预处理　7

对数据内容的预处理　7

预处理的步骤　7

1-4　3种编程语言　9

正确使用编程语言　9

1-5　包和库　10

用于数据分析的包和库　10

1-6　数据集　11

酒店预订记录　12

工厂产品记录　13

月度指标记录　14

文本数据集　14

1-7　读取数据　14

第　2部分 对数据结构的预处理　19

第　2章 数据提取　20

2-1　提取指定的列　20

Q　提取列　21

2-2　按指定条件提取　26

Q　按条件提取数据行　28

Q　间接利用索引提取数据行　33

2-3　不基于数据值的采样　35

Q　随机采样　35

2-4　基于聚合ID的采样　38

Q　按ID采样　39

第3章　数据聚合　43

3-1　计算数据条数和类型数　43

Q　计数和唯一值计数　44

3-2　计算合计值　48

Q　合计值　48

3-3　计算最值、代表值　50

Q　代表值　51

3-4　计算离散程度　54

Q　方差和标准差　54

3-5　计算众数　57

Q　众数　58

3-6　排序　61

排序函数　61

Q　为时序数据添加编号　62

Q　排序　66

第4章　数据连接　69

4-1　主表的连接　69

Q　主表的连接　70

4-2　切换按条件连接的表　77

Q　切换按条件连接的主表　77

4-3　连接历史数据　84

Q　获取往前数第n条记录的数据　85

Q　前n条记录的合计值　88

Q　前n条记录的平均值　92

Q　过去n天的合计值　95

4-4　交叉连接　99

Q　交叉连接处理　99

第5章　数据拆分　105

5-1　记录数据中模型验证数据的拆分　105

Q　交叉验证　107

5-2　时序数据中模型验证数据的拆分　111

Q　准备时序数据中的训练数据和验证数据　113

第6章　数据生成　117

6-1　通过欠采样调整不平衡数据　118

6-2　通过过采样调整不平衡数据　119

Q　过采样　120

第7章　数据扩展　124

7-1　转换为横向显示　124

Q　转换为横向显示　125

7-2　转换为稀疏矩阵　128

Q　稀疏矩阵　128

第3部分　对数据内容的预处理　131

第8章　数值型　132

8-1　转换为数值型　132

Q　各种数据类型的转换　132

8-2　通过对数化实现非线性变换　135

Q　对数化　137

8-3　通过分类化实现非线性变换　139

Q　数值型的分类化　140

8-4　归一化　142

Q　归一化　143

8-5　删除异常值　146

Q　根据标准差删除异常值　146

8-6　用主成分分析实现降维　148

Q　用主成分分析实现降维　149

8-7　数值填充　152

Q　删除缺失记录　153

Q　用常数填充　155

Q　均值填充　157

Q　用PMM实现多重插补　160

第9章　分类型　164

9-1　转换为分类型　164

Q　分类型的转换　165

9-2　哑变量化　168

Q　哑变量化　169

9-3　分类值的聚合　171

Q　分类值的聚合　172

9-4　分类值的组合　175

Q　分类值的组合　175

9-5　分类型的数值化　177

Q　分类型的数值化　178

9-6　分类型的填充　181

Q　用KNN填充　182

第　10章 日期时间型　185

10-1　转换为日期时间型、日期型　185

Q　日期时间型、日期型的转换　185

10-2　转换为年、月、日、时、分、秒、星期　189

Q　获取各日期时间元素　190

10-3　转换为日期时间差　194

Q　计算日期时间差　195

10-4　日期时间型的增减　200

Q　日期时间的增减处理　200

10-5　转换为季节　203

Q　转换为季节　204

10-6　转换为时间段　208

10-7　转换为工作日、休息日　209

Q　添加休息日标志　209

第　11章 字符型　212

11-1　通过形态分析进行分解　213

Q　提取名词和动词　213

11-2　转换为单词的集合数据　215

Q　创建词袋　216

11-3　用TF-IDF调整单词权重　220

Q　创建使用TF-IDF的词袋　221

第　12章 位置信息型　224

12-1　从日本坐标系到世界坐标系的转换以及从度、分、秒到度的转换　224

Q　从日本坐标系转换为世界坐标系　224

12-2　两点间距离、方向的计算　228

Q　计算距离　228

第4部分　预处理实战　233

第　13章 实战练习　234

13-1　聚合分析的预处理　234

Q　聚合分析的准备工作　234

13-2　用于推荐的预处理　238

Q　生成推荐矩阵　238

13-3　预测建模的预处理　243

Q　用于预测建模的预处理　243

结语　254

参考文献　255