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)
    Autor:
    Michael Walker
    Wydawnictwo:
    Helion
    Serie wydawnicze:
    Receptury
    Packt
    Wydawnictwo:
    Helion
    Serie wydawnicze:
    Receptury
    Packt
    Ocena:
    Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
    Stron:
    328
    Druk:
    oprawa miękka
    Dostępne formaty:
    PDF
    ePub
    Mobi
    Wyłącznie

    Książka

    niedostępna

    Powiadom mnie, gdy książka będzie dostępna

    Ebook (29,90 zł najniższa cena z 30 dni)

    79,00 zł (-45%)
    43,45 zł

    Dodaj do koszyka lub Kup na prezent
    Kup 1-kliknięciem

    ( 29,90 zł najniższa cena z 30 dni)

    Przenieś na półkę

    Do przechowalni

    Powiadom o dostępności audiobooka »

    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 ebooka

    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

    Wybierz metodę płatności

    Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint