Przetwarzanie obfitych ilości danych daje wiedzę, która leży u podstaw znacznych decyzji podejmowanych przez organizację. Pozwala to na uzyskiwanie wyśmienitych efektów: techniki wydobywania wiedzy z informacji stają się coraz bardziej wyrafinowane. Podstawowym warunkiem sukcesu jest uzyskanie adekwatnej jakości danych. Wykorzystanie niespójnych i niepełnych informacji prowadzi do podejmowania błędnych decyzji. Skutkiem mogą być straty finansowe, stwarzanie potężnych zagrożeń czy uszczerbek na wizerunku. A zatem oczyszczanie jest wyjątkowo ważną częścią analizy danych.
Ta książka jest ergonomicznym zbiorem gotowych do wykorzystania receptur, podanych tak, by maksymalnie ułatwić cykl przygotowania danych do analizy. Omówiono tu takie kwestie dotyczące informacji jak importowanie, ocena ich jakości, uzupełnianie braków, porządkowanie i agregacja i przekształcanie. Poza zwięzłym omówieniem tych zadań zaprezentowano najskuteczniejsze techniki ich wykonywania przy pomocy rozmaitych 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 informacji. Zezwalają na one także dostrojenie procesu do mocnych potrzeb.
Tytuł Czyszczenie informacji w Pythonie. Receptury. Innowacyjne techniki i narzędzia Pythona do wykrywania i eliminacji , a także wyciągania kluczowych cech z danych Autor Michael Walker Wydawnictwo Helion EAN 9788328380295 ISBN 9788328380295 Kategoria Nauka i technologia\Informatyka liczba stron 328 Rok wydania 2021 Oprawa Miękka Wydanie 1
Opinie i recenzje użytkowników
Dodaj opinie lub recenzję dla Czyszczenie danych w pythonie. receptury. nowoczesne techniki i narzędzia pythona do wykrywania i eliminacji zanieczyszczeń oraz wydobywania kluczowych cech z danych. Twój komentarz zostanie wyświetlony po moderacji.