×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Czyszczenie danych w Pythonie. Receptury. Nowoczesne techniki i narzędzia Pythona do wykrywania i eliminacji zanieczyszczeń oraz wydobywania kluczowych cech z danych

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Serie wydawnicze:
Receptury
Packt
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
328
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment

Przetwarzanie dużych ilości danych daje wiedzę, która leży u podstaw istotnych decyzji podejmowanych przez organizację. Pozwala to na uzyskiwanie znakomitych efektów: techniki wydobywania wiedzy z danych stają się coraz bardziej wyrafinowane. Podstawowym warunkiem sukcesu jest uzyskanie odpowiedniej jakości danych. Wykorzystanie niespójnych i niepełnych informacji prowadzi do podejmowania błędnych decyzji. Konsekwencją mogą być straty finansowe, stwarzanie konkretnych zagrożeń czy uszczerbek na wizerunku. A zatem oczyszczanie jest wyjątkowo ważną częścią analizy danych.

Ta książka jest praktycznym zbiorem gotowych do użycia receptur, podanych tak, aby maksymalnie ułatwić proces przygotowania danych do analizy. Omówiono tu takie kwestie dotyczące danych jak importowanie, ocena ich jakości, uzupełnianie braków, porządkowanie i agregacja, a także przekształcanie. Poza zwięzłym omówieniem tych zadań zaprezentowano najskuteczniejsze techniki ich wykonywania za pomocą różnych narzędzi: Pandas, NumPy, Matplotlib czy SciPy. W ramach każdej receptury wyjaśniono skutki podjętych działań. Cennym uzupełnieniem jest zestaw funkcji i klas zdefiniowanych przez użytkownika, które służą do automatyzacji oczyszczania danych. Umożliwiają one też dostrojenie procesu do konkretnych potrzeb.

W książce znajdziesz receptury, dzięki którym:

  • wczytasz i przeanalizujesz dane z różnych źródeł
  • uporządkujesz dane, poprawisz ich błędy i uzupełnisz braki
  • efektywnie skorzystasz z bibliotek Pythona
  • zastosujesz wizualizacje do analizy danych
  • napiszesz własne funkcje i klasy do automatyzacji procesu oczyszczania danych

Prawdziwą wartość mają tylko oczyszczone i spójne dane!

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Michael Walker jest analitykiem danych. Od ponad trzydziestu lat zajmuje się tym zagadnieniem w różnych instytucjach edukacyjnych. Od 2006 roku prowadzi na wyższych uczelniach zajęcia z analizy danych, metod badawczych, statystyki i programowania. Poza tym tworzy raporty dla fundacji i sektora publicznego, a także publikuje analizy w czasopismach naukowych.

Zobacz pozostałe książki z serii

Helion - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint