Opis treści
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.
_x005F_x000D_ _x005F_x000D_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.
_x005F_x000D_ _x005F_x000D_W książce znajdziesz receptury, dzięki którym:
_x005F_x000D_ _x005F_x000D_- _x005F_x000D_
- wczytasz i przeanalizujesz dane z różnych źródeł _x005F_x000D_
- uporządkujesz dane, poprawisz ich błędy i uzupełnisz braki _x005F_x000D_
- efektywnie skorzystasz z bibliotek Pythona _x005F_x000D_
- zastosujesz wizualizacje do analizy danych _x005F_x000D_
- napiszesz własne funkcje i klasy do automatyzacji procesu oczyszczania danych _x005F_x000D_
Prawdziwą wartość mają tylko oczyszczone i spójne dane!
_x005F_x000D_„Czyszczenie danych w Pythonie. Receptury. Nowoczesne techniki i narzędzia Pythona do wykrywania i eliminacji zanieczyszczeń oraz wydobywania kluczowych cech z danych”, Michael Walker – jak czytać ebook?
Ebooka „Czyszczenie danych w Pythonie. Receptury. Nowoczesne techniki i narzędzia Pythona do wykrywania i eliminacji zanieczyszczeń oraz wydobywania kluczowych cech z danych”, tak jak pozostałe książki w formacie elektronicznym przeczytacie w aplikacji mobilnej Woblink na Android lub iOS lub na innym urządzeniu obsługującym format epub lub mobi - czytnik ebooków (Pocketbook, Kindle, inkBook itd.), tablet, komputer etc. Czytaj tak, jak lubisz!
Zanim zdecydujesz się na zakup, możesz również przeczytać u nas darmowy fragment ebooka. A jeśli wolisz słuchać, sprawdź, czy książka jest dostępna w Woblink także jako audiobook (mp3).
