使用这本免费电子书学习数据科学中的数据清洗和预处理技术
使用免费电子书学习数据科学中的数据清洗和预处理技术
数据科学视野最近发布了一本名为《数据清洗和预处理：面向数据科学初学者》的新电子书，为数据科学流程的这些关键早期阶段提供了全面的介绍。在本指南中，读者将了解为什么正确清洗和预处理数据对于构建有效的预测模型和从分析中得出可靠的结论是如此重要。该电子书涵盖了收集、清洗、整合、转换和减少数据的一般工作流程，为分析做好准备。它还探讨了数据清洗和预处理的迭代性质，使这个过程既是一门艺术，也是一门科学。
为什么需要这样一本书呢？
实际上，数据是杂乱的。现实世界的数据，即公司和组织每天收集的数据，充满了不准确性、不一致性和缺失项。正如谚语所说：“垃圾进，垃圾出。”如果我们用脏、不准确的数据来喂养我们的预测模型，我们的模型的性能和准确性将受到影响
该电子书的一个重要亮点是对用于数据操作、可视化、机器学习和处理缺失值的关键Python库的实际演示。读者将熟悉Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn和Missingno等基本工具。该指南以一个案例研究结束，使读者能够应用前面章节中介绍的所有概念和技能。
《数据清洗和预处理》提供了一本解决常见数据质量问题的全面指南。它探讨了处理缺失值、检测异常值、归一化和缩放数据、选择特征、编码变量和平衡非均衡数据集的技术。读者将学习评估数据完整性、合并数据集、处理偏斜分布和非线性关系的最佳实践。通过Python代码示例，读者将获得实际经验，识别数据异常、填补缺失数据、提取特征和预处理杂乱的数据集，使其准备好进行分析。案例研究将所有主要概念连接在一起，形成一个端到端的数据清洗和预处理工作流。
一个数据科学家工具包的核心是能够识别常见的数据质量问题。
《数据清洗和预处理：面向数据科学初学者》是任何急于进入数据科学领域，但仍需要掌握处理现实世界数据的人的绝佳起点。本指南将带您深入了解如何将原始数据整理成完美的形式，以便您可以真正从中获得一些成果。到达终点时，您将掌握所有必要的知识和技能，能够像专业人士一样清洗和预处理数据。不再被不稳定、错误的数据所困扰！凭借这本电子书赋予您的技能，您将能够驯服最难缠的数据集，并像专家一样提取有意义的见解。
无论您是新手还是希望提升技能，对于数据科学初学者而言，《数据清洗和预处理：面向数据科学初学者》都是您数据科学图书馆中不可或缺的资源。
Matthew Mayo（@mattmayo13）是一位数据科学家，也是VoAGI的主编，VoAGI是一家重要的在线数据科学和机器学习资源。他的兴趣包括自然语言处理、算法设计和优化、无监督学习、神经网络和自动化机器学习方法。Matthew拥有计算机科学硕士学位和数据挖掘研究生文凭。您可以通过editor1@VoAGI[dot]com与他联系。
