Czyszczenie danych w Pythonie. Receptury - Michael Walker - książka - miękka
Producent:
Przetwarzanie dużych ilości danych daje wiedzę, która leży u podstawistotnych decyzji podejmowanych przez organizację. Pozwala to na uzyskiwanieznakomitych efektów: techniki wydobywania wiedzy z danych stają się corazbardziej wyrafinowane. Podstawowym warunkiem sukcesu jest uzyskanie odpowiedniejjakości danych. Wykorzystanie niespójnych i niepełnych informacji prowadzi dopodejmowania błędnych decyzji. Konsekwencją mogą być straty finansowe,stwarzanie konkretnych zagrożeń czy uszczerbek na wizerunku. A zatemoczyszczanie jest wyjątkowo ważną częścią analizy danych.Ta książka jestpraktycznym zbiorem gotowych do użycia receptur, podanych tak, aby maksymalnieułatwić proces przygotowania danych do analizy. Omówiono tu takie kwestiedotyczące danych jak importowanie, ocena ich jakości, uzupełnianie braków,porządkowanie i agregacja, a także przekształcanie. Poza zwięzłym omówieniemtych zadań zaprezentowano najskuteczniejsze techniki ich wykonywania za pomocąróżnych narzędzi: Pandas, NumPy, Matplotlib czy SciPy. W ramach każdej recepturywyjaśniono skutki podjętych działań. Cennym uzupełnieniem jest zestaw funkcji iklas zdefiniowanych przez użytkownika, które służą do automatyzacji oczyszczaniadanych. Umożliwiają one też dostrojenie procesu do konkretnych potrzeb.Wksiążce znajdziesz receptury, dzięki którym:- wczytasz i przeanalizujeszdane z różnych źródeł- uporządkujesz dane, poprawisz ich błędy i uzupełniszbraki- efektywnie skorzystasz z bibliotek Pythona- zastosujeszwizualizacje do analizy danych- napiszesz własne funkcje i klasy doautomatyzacji procesu oczyszczania danychPrawdziwą wartość mają tylkooczyszczone i spójne dane!
Sklep: skupszop.pl
Cena:
56.48
PLN
Przejdź do sklepu