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数据预处理从入门到实战:基于SQL、R、Python电子书

一本书掌握大数据、人工智能时代需要的数据预处理技术 ·KDD CUP 2015亚军得主多行业实战经验总结； ·54道例题，涵盖常见数据预处理技术； ·3个实战案例，快速提升应用能力； ·3种语言实现对比，代码优化关键一目了然； ·配套数据源码可下载； ·SQL的版本为Redshift，Pyhton的版本为3.6，R的版本的3.4； ·双色印刷。数据提取/数据聚合/数据连/数据拆分/数据生成/数据扩展

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7.1

作者：[日]本桥智光著

出版社：人民邮电出版社有限公司

出版时间：2021-02-01

字数：19.2万

所属分类：科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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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、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。 【推荐语】 一本书掌握大数据、人工智能时代需要的数据预处理技术 ·KDD CUP 2015亚军得主多行业实战经验总结； ·54道例题，涵盖常见数据预处理技术； ·3个实战案例，快速提升应用能力； ·3种语言实现对比，代码优化关键一目了然； ·配套数据源码可下载； ·SQL的版本为Redshift，Pyhton的版本为3.6，R的版本的3.4； ·双色印刷。数据提取/数据聚合/数据连/数据拆分/数据生成/数据扩展数值型/分类型/日期时间型/字符型/位置信息型 1.习题式结构，带着问题思考、学习，效果更好本书采用问题驱动式，先抛出常见预处理任务，引导读者思考如何实现。像这样带着问题学习，可以大大提高学习效果，让理解更深。 2.对比3种不同语言的实现，把握每种语言的特长用SQL、R、Python对比解决相同的案例问题，可以让读者了解各语言在处理各种预处理问题时有哪些优缺，从而根据情况选择合适的语言，提升预处理效率。 3.同时给出一般代码与理想代码，优化处理的关键一目了然对于每道例题，都同时给出一般代码与理想代码，读者不仅可以边阅读边思考如何修改一般代码，还可以通过与理想代码的对比明白如何优化代码。 【作者】 本桥智光（作者）先后在系统发公司担任研究员，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

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