从一开始就创建良好的数据,而不是在收集数据之后修复它。通过遵循这本书中的指导方针,你将能够进行更有效的分析,并产生研究数据的及时演示。

数据分析师通常与数据集提出了勘探和研究设计不良,导致解释的困难和延误产生有意义的结果。数据分析培训的重点是如何在开始认真分析之前清理和转换数据集。通过使用良好的数据集设计和理解数据类型如何决定可以执行的分析类型,可以避免不恰当或令人困惑的表示、度量单位选择、编码错误、缺失值、离群值等。

这本书讨论了数据集创建的原则和最佳实践,并涵盖了基本数据类型及其相关的适当统计和可视化。这本书的一个重点是为什么选择某些数据类型来表示概念和度量,而不是典型的讨论如何分析选定的特定数据类型。

你会: 注意创建和收集数据的原则 了解基本数据类型和表示 选择数据类型,预测分析目标 理解数据集的结构和用于分析和共享的实践 由例子引导和用例(好的和坏的) 使用清洁工具和方法创建良好的数据

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相关内容

学习编程,数据结构是基础中的基础。

通过使用Python开发用例,全面了解监督学习算法您将学习监督学习概念、Python代码、数据集、最佳实践、常见问题和缺陷的解决方案,以及实现结构化、文本和图像数据集算法的实践知识。

你将从介绍机器学习开始,强调监督学习、半监督学习和非监督学习之间的区别。在接下来的章节中,你将学习回归和分类问题,它们背后的数学,像线性回归、逻辑回归、决策树、KNN、朴素贝叶斯等算法,以及像随机森林、支持向量机、梯度增强和神经网络等高级算法。提供了所有算法的Python实现。最后,您将得到一个端到端模型开发流程,包括模型的部署和维护。在阅读了Python的监督学习之后,你将会对监督学习和它的实际实现有一个广泛的理解,并且能够以一种创新的方式运行代码和扩展它。

你将学习:

  • 回顾使用Python进行监督学习的基本构建块和概念
  • 为结构化数据以及文本和图像开发监督学习解决方案
  • 解决围绕过拟合、特征工程、数据清理和建立最佳拟合模型的交叉验证的问题
  • 理解从业务问题定义到模型部署和模型维护的端到端模型周期
  • 在使用Python创建监督学习模型时,避免常见的缺陷并遵循最佳实践

这本书是给谁的

  • 对监督学习的最佳实践和标准感兴趣,并使用分类算法和回归技术来开发预测模型的数据科学家或数据分析师。

https://www.apress.com/gp/book/9781484261552

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本书建立在基本的Python教程的基础上,解释了许多没有被常规覆盖的Python语言特性:从通过利用入口点作为微服务扮演双重角色的可重用控制台脚本,到使用asyncio高效地整理大量来源的数据。通过这种方式,它涵盖了基于类型提示的linting、低开销测试和其他自动质量检查,以演示一个健壮的实际开发过程。

Python的一些功能强大的方面通常用一些设计的示例来描述,这些示例仅作为一个独立示例来解释该特性。通过遵循从原型到生产质量的真实应用程序示例的设计和构建,您不仅将看到各种功能是如何工作的,而且还将看到它们如何作为更大的系统设计过程的一部分进行集成。此外,您还将受益于一些有用的附加说明和库建议,它们是Python会议上问答会议的主要内容,也是讨论现代Python最佳实践和技术的主要内容,以便更好地生成易于维护的清晰代码。

高级Python开发是为已经能用Python编写简单程序的开发人员准备的,这些开发人员希望了解什么时候使用新的和高级语言特性是合适的,并且能够以一种自信的方式这样做。它对于希望升级到更高级别的开发人员和迄今为止使用过较老版本Python的非常有经验的开发人员特别有用。

你将学习

  • 理解异步编程
  • 检查开发插件架构
  • 使用类型注释
  • 回顾测试技术
  • 探索打包和依赖项管理

这本书是给谁的 -已经有Python经验的中高级开发人员。

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管理统计和数据科学的原理包括:数据可视化;描述性措施;概率;概率分布;数学期望;置信区间;和假设检验。方差分析;简单线性回归;多元线性回归也包括在内。另外,本书还提供了列联表、卡方检验、非参数方法和时间序列方法。

教材:

  • 包括通常在入门统计学课程中涵盖的学术材料,但与数据科学扭曲,较少强调理论
  • 依靠Minitab来展示如何用计算机执行任务
  • 展示并促进来自开放门户的数据的使用
  • 重点是发展对程序如何工作的直觉
  • 让读者了解大数据的潜力和目前使用它的失败之处
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使用Microsoft Excel中流行的数据挖掘技术,更好地理解机器学习方法。

软件工具和编程语言包接受数据输入并直接交付数据挖掘结果,对工作机制没有任何见解,并在输入和输出之间造成了鸿沟。这就是Excel可以提供帮助的地方。

Excel允许您以透明的方式处理数据。当您打开一个Excel文件时,数据立即可见,您可以直接使用它。在执行挖掘任务时,可以检查中间结果,从而更深入地理解如何操作数据和获得结果。这些是隐藏在软件工具和编程语言包中的模型构建过程的关键方面。

这本书教你通过Excel进行数据挖掘。您将了解当数据集不是很大时Excel在数据挖掘方面的优势。它可以为您提供数据挖掘的可视化表示,在结果中建立信心。您将手动完成每一个步骤,这不仅提供了一个主动学习体验,而且还告诉您挖掘过程是如何工作的,以及如何发现数据内部隐藏的模式。

你将学到什么

  • 使用可视化的一步一步的方法理解数据挖掘
  • 首先从理论上介绍了一种数据挖掘方法,然后是Excel的实现
  • 揭开机器学习算法背后的神秘面纱,让每个人都能接触到一个复杂的话题
  • 熟练使用Excel公式和函数
  • 获得数据挖掘和Excel的实际操作经验

这本书是给谁的

  • 任何对学习数据挖掘或机器学习感兴趣的人,特别是数据科学视觉学习者和擅长Excel的人,希望探索数据科学主题和/或扩展他们的Excel技能的人。建议对Excel有基本或初级的了解。
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理解并实施panda的大数据分析解决方案,强调性能。本书通过探索其底层实现和数据结构,增强了您使用Python数据分析库pandas的直觉。

《Pandas 编程思想》介绍了大数据的主题,并通过观看pandas帮助解决的激动人心和有影响力的项目来展示概念。从那里,您将学习按大小和类型评估您自己的项目,以确定pandas是否适合您的需要。作者Hannah Stepanek解释了如何在pandas中有效地加载和规范化数据,并回顾了一些最常用的加载器和它们的几个最强大的选项。然后,您将了解如何有效地访问和转换数据,应该避免哪些方法,以及何时使用更高级的性能技术。您还将学习基本的数据访问、学习panda和直观的字典语法。此外,还讨论了如何选择正确的DataFrame格式、使用多层次的DataFrame以及将来如何改进panda。

在本书结束时,您将对pandas库的底层工作原理有一个牢固的理解。准备好用正确的方法在你自己的项目中做出自信的决定。

你将学到什么

  • 理解pandas的底层数据结构,以及为什么在某些情况下它会这样执行
  • 了解如何使用pandas正确地提取、转换和加载数据,重点关注性能
  • 选择正确的数据格式,使数据分析简单有效。
  • 使用其他Python库提高pandas操作的性能

这本书是给谁的

  • 具有基本Python编程技能的软件工程师热衷于在大数据分析项目中使用pandas。Python软件开发人员对大数据感兴趣。
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本书主要内容包括:数据清洗在数据科学领域中的重要作用,文件格式、数据类型、字符编码的基本概念,组织和处理数据的电子表格与文本编辑器,各种格式数据的转换方法,解析和清洗网页上的HTML 文件的三种策略,提取和清洗PDF 文件中数据的方法,检测和清除RDBMS 中的坏数据的解决方案,以及使用书中介绍的方法清洗来自Twitter 和Stack Overflow 的数据。

本书适合任何水平的数据科学家以及对数据清理感兴趣的读者阅读。

数据清洗是数据挖掘与分析过程中不可缺少的一个环节,但因为数据类型极其复杂,传统的清洗脏数据工作单调乏味且异常辛苦。如果能利用正确的工具和方法,就可以让数据清洗工作事半功倍。

本书从文件格式、数据类型、字符编码等基本概念讲起,通过真实的示例,探讨如何提取和清洗关系型数据库、网页文件和PDF文档中的数据。最后提供了两个真实的项目,让读者将所有数据清洗技术付诸实践,完成整个数据科学过程。

如果你是一位数据科学家,或者从事数据科学工作,哪怕是位新手,只要对数据清洗有兴趣,那么本书就适合你阅读!

  • 理解数据清洗在整个数据科学过程中的作用
  • 掌握数据清洗的基础知识,包括文件清洗、数据类型、字符编码等
  • 发掘电子表格和文本编辑器中与数据组织和操作相关的重要功能
  • 学会常见数据格式的相互转换,如JSON、CSV和一些特殊用途的格式
  • 采用三种策略来解析和清洗HTML文件中的数据
  • 揭开PDF文档的秘密,提取需要的数据
  • 借助一系列解决方案来清洗存放在关系型数据库里的坏数据
  • 创建自己的干净数据集,为其打包、添加授权许可并与他人共享
  • 使用书中的工具以及Twitter和Stack Overflow数据,完成两个真实的项目
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从数据科学的角度研究Python,并学习用于做出关键业务决策的数据可视化的成熟技术。从介绍Python的数据科学开始,您将进一步了解Python环境,并熟悉Jupyter Notebook和Spyder等编辑器。通过Python编程入门之后,您将掌握数据科学中使用的基本Python编程技术。接下来是数据可视化,您将看到它如何满足现代业务需求并形成决策的关键因素。您还将了解Python中一些流行的数据可视化库。

将重点转移到数据结构,您将从数据科学的角度了解数据结构的各个方面。然后使用Python处理文件I/O和正则表达式,然后收集和清理数据。继续探索和分析数据,您将看到Python中的高级数据结构。然后,您将深入研究数据可视化技术,了解Python中的许多绘图系统。

最后,您将完成一个详细的案例研究,您将有机会重温到目前为止介绍的概念。

你会学到什么

  • 在数据科学中使用Python编程技术
  • Python中的主数据收集
  • 为BI系统创建引人入胜的可视化
  • 部署收集和清理数据的有效策略
  • 整合Seaborn和Matplotlib绘图系统

这本书是给谁看的

具有基本Python编程知识的开发人员希望采用使用Python进行数据分析和可视化的关键策略。

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数据结构和算法的更新、创新方法

这个权威的指南由其领域的专家组成的作者团队编写,它甚至解释了最困难的数学概念,这样您就可以清楚地理解c++中的数据结构和算法。

权威的作者团队采用面向对象的设计范式,使用c++作为实现语言,同时还提供基本算法的直觉和分析。

  • 提供一种独特的多媒体格式,学习基本的数据结构和算法
  • 允许您可视化关键的分析概念,了解该领域的最新见解,并进行数据结构设计
  • 为开发程序提供清晰的方法
  • 具有清晰,易于理解的写作风格,打破了即使是最困难的数学概念

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找到有合适技能的人。本书阐明了创建高效能数据集成团队的最佳实践,使您能够理解计划、设计和监视一次性迁移和日常集成系统的技能和需求、文档和解决方案。

数据的增长是爆炸式的。随着跨企业系统的多个信息源的不断到达,将这些系统组合成一个单一的、内聚的、可记录的单元变得比以往任何时候都更加重要。但是,与其他软件规程相比,集成的方法有很大的不同,它要求能够编写代码、协作并将复杂的业务规则分解为可伸缩的模型。

数据迁移和集成可能很复杂。在许多情况下,项目团队将实际的迁移保留到项目的最后一个周末,任何问题都可能导致错过最后期限,或者在最坏的情况下导致需要在部署后进行协调的数据损坏。本书详细介绍了如何进行战略规划以避免这些最后时刻的风险,以及如何为未来的集成项目构建正确的解决方案。

你会学到什么

  • 理解集成的“语言”,以及它们在优先级和所有权方面的关系
  • 创建有价值的文档,带领您的团队从发现到部署
  • 研究当今市场上最重要的集成工具
  • 监视您的错误日志,并查看输出如何增加持续改进的周期
  • 为整个企业提供有价值的集成解决方案

这本书是给谁看的

构建相应实践的执行和集成团队领导。它也适用于需要额外熟悉ETL工具、集成过程和相关项目可交付成果的集成架构师、开发人员和业务分析人员

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由于特征工程通常是特定于数据类型且依赖于应用程序的,本书包含专门介绍主要数据类型的特征工程的章节,如文本数据、图像数据、序列数据、时间序列数据、图形数据、流数据、软件工程数据、Twitter 数据和社交媒体数据。这些章节介绍了生成经过反复测试、手工制作的特定于域的功能以及自动通用功能生成方法(如 Word2Vec)的方法。

本书目录:

  1. 预览概述
  2. 文本数据特征工程 
  3. 视觉数据特征提取学习
  4. 基于特征的时序分析
  5. 数据特征流工程
  6. 序列特征生成与特征工程
  7. 图与网络特征生成
  8. 特征选择与评估
  9. 监督学习中的自动特征工程
  10. 基于模式的特征生成
  11. 深度学习特征表示
  12. 用于社交机器人检测的特征工程
  13. 用于软件分析的特征生成与工程
  14. Twitter应用特征工程

本书还包含有关特征选择、基于特征转换的自动方法、使用深度学习方法生成功能以及使用频繁和对比度模式生成特征的章节。有几章是关于在特定应用中使用特征工程的。

本书包含许多有用的特征工程概念和技术,这些概念和技术适用于多种方案:(a) 生成功能以表示没有要素时的数据,(b) 在(人们可能担心)存在时生成有效特征功能不够好/竞争力不够,(c) 在功能过多时选择功能,(d) 为特定类型的应用程序生成和选择有效功能,以及 (e) 了解与相关挑战以及需要处理的方法,各种数据类型。

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