https://blog.csdn.net/wanght89/article/details/78188591?locationNum=4&fps=1 ...
一 業務背景 在系統業務開發的過程中,都會面臨這樣一個問題:面對業務的快速擴展,很多版本在當時沒有時間去全局考慮,導致很多業務數據存儲和管理並不規范,例如常見的問題: 地址采取輸入的方式,而非三級聯動 沒有統一管理數據字典獲取接口 數據存儲的位置和結構設計不合理 不同服務的數據庫之間存在同步通道 而分析業務通常都是要面對全局數據,如果出現大量的上述情況,就會導致數據在使用的時候難度非常大,隨之也會 ...
2021-06-09 08:13 0 1586 推薦指數:
https://blog.csdn.net/wanght89/article/details/78188591?locationNum=4&fps=1 ...
數據挖掘中常用的數據清洗方法有哪些? 原文鏈接:https://www.zhihu.com/question/22077960 從兩個角度看,數據清洗一是為了解決數據質量問題,,二是讓數據更適合做挖掘。不同的目的下分不同的情況,也都有相應的解決方式和方法。 包括缺失值處理、異常 ...
07.數據清洗 數據清洗概念 之前已經講過,數據分析的過程是這樣的。 之前我們學習的一系列python模塊,比如BeautifulSoup、Xpath、selenium等模塊,都是屬於數據清洗的范疇;matplotlib模塊屬於數據可視化模塊。numpy ...
學習筆記,參考原作者 數據清洗是數據分析的第一步, 經常需要花費大量的時間來清洗數據或者轉換格式。 一、數據預處理 1. 部署環境,導入分析包和數據 2. 嘗試去理解這份數據集 我們可以通過對數據集提問來判斷這份數據能不能滿足解答我們的問題,數據是否干凈需不需要進一步處理,問題包括 ...
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隨着大數據時代的發展,越來越多的人開始投身於大數據分析行業。當我們進行大數據分析時,我們經常聽到熟悉的行業詞,如數據分析、數據挖掘、數據可視化等。然而,雖然一個行業詞的知名度不如前幾個詞,但它的重要性相當於前幾個詞,即數據清洗。 顧名思義,數據清洗是清洗臟數據,是指在數據 ...
數據清洗是數據分析過程中一個非常重要的環節,數據清洗的結果直接關系到模型效果和最終結論。在實際中,數據清洗通常會占數據分析整個過程的50%-80%的時間。下面介紹以下數據清洗主要的步驟和任務。 1.數據預處理階段 該階段的主要任務是將數據導入數據庫中,然后查看數據:對數據有個基本的了解 ...
→ 掌握一些數據清洗、規整、合並等功能 → 掌握類似與SQL的聚合等數據管理功能 → 能夠用Pyth ...