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大数据预处理―基于Python的应用 简介
数据预处理的目的是在进行数据分析前,通过技术手段解决集中存在的数据质量问题,并进一步提升数据信息含量的。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。本书可作为统计学、数据科学与大数据技术、计算机相关专业等本科专业和统计学、应用统计学等专业研究生的教材或教学参考用书。
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