Oferta w cenach detalicznych. Zaloguj się aby mieć dostęp do oferty w cenach hurtowych.
Sprzedaż tylko na faktury dla zalogowanych klientów

Działy

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

Wydawnictwo:
Kategoria:
Czas dostawy:
7 dni
Poleć znajomemu:
EAN:
9788328380295
Data dodania:
2024-04-28
Rok wydania:
2021
ISBN:
978-83-283-8029-5
Oprawa:
miękka
Format:
168x237
Ilość stron:
328
Cena netto:
75.24 PLN
Cena:
79.00 PLN (zawiera 5% VAT)
Ilość:
Zapytaj o produkt

Kilka słów o książce:

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!

Dodaj swoją opinie