参考德拓视频学习：http://113.31.104.47/portal/#/course/courseDetail/b34d160db64624732ef152a1118af11a?courseId ...

教学视频：http://113.31.104.47/portal/#/course/courseDetail/b34d160db64624732ef152a1118af11a?courseId=1b7 ...

大数据本身是一座金矿、一种资源，沉睡的资源是很难创造价值的，它必须经过清洗、分析、建模、可视化等过程加工处理之后，才真正产生价值。 数据加工、清洗的过程与机械加工的流水线生产过程相似。例如，从各个渠道采集到的数据质量很差，于是就需要对数据进行“脱敏”以及“包装”，最终呈现在用户面前时是一个个数据 ...

数据清洗是数据分析过程中一个非常重要的环节，数据清洗的结果直接关系到模型效果和最终结论。在实际中，数据清洗通常会占数据分析整个过程的50%-80%的时间。下面介绍以下数据清洗主要的步骤和任务。 1.数据预处理阶段 该阶段的主要任务是将数据导入数据库中，然后查看数据：对数据有个基本的了解 ...

前言 1. 删除重复 2. 异常值监测 3. 替换 4. 数据映射 5. 数值变量类型化 6. 创建哑变量 统计师的Python日记【第7天：数据清洗（1）】 前言 根据我的Python学习计划： Numpy → Pandas ...

　　接触Python两年多了，还从来没有独立用Python完成一个项目，说来惭愧。最近因为工作需要，用Excel和oracle整理数据貌似不可行了，于是转向Python，理所当然的踩了很多坑，一一记录下来，避免以后再次入坑，毕竟不常用，好了伤疤就会忘了疼··· 业务场景： 　　领导拿来几个 ...

https://blog.csdn.net/wanght89/article/details/78188591?locationNum=4&fps=1 ...

数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些？ 原文链接：https://www.zhihu.com/question/22077960 从两个角度看，数据清洗一是为了解决数据质量问题，，二是让数据更适合做挖掘。不同的目的下分不同的情况，也都有相应的解决方式和方法。 包括缺失值处理、异常 ...