大数据预处理—基于Python的应用

目录

1大数据预处理概述()

11大数据预处理的目的和主要内容()

12本书主要使用的数据集()

2缺失值及其处理方法()

21概述()

22缺失值的填补()

23缺失值信息的提取()

本章练习()

3数据纠错与格式处理()

31概述()

32数据的逻辑纠错()

33数据的格式纠错()

34日期时间型数据特征及其应用()

本章练习()

4数据类型转换()

41概述()

42数据离散化()

43定性变量数据类型的转换()

本章练习()

5异常分布数据处理Ⅰ：低频分类数据、高偏度数据、异常值()

51概述()

52低频分类数据处理()

53高偏度数据处理()

54异常值检测与处理()

本章练习()

6异常分布数据处理Ⅱ：不平衡数据()

61概述()

62不平衡数据的配平()

63不平衡数据配平的影响()

本章练习()

7数据特征缩放()

71概述()

72数据特征缩放方法()

73数据特征缩放的效果()

本章练习()

8数据归约()

81概述()

82变量选择()

83样本归约()

84伪自变量的识别与影响()

本章练习()