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数据清洗

数据清洗
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作者: 著 , 著 , 著
出版社: 机械工业出版社
2020-07
ISBN: 9787111657156
定价: 49.90
装帧: 其他
分类: 教材教辅考试>教材>高职教材>工程技术
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  • 《数据清洗》主要介绍数据清洗技术的基本概念与应用。全书共有8章，分别讲述了数据清洗基础、数据清洗方法、文件类型、数据采集与抽取、Excel数据清洗与转换、ETL数据清洗与转换、Python数据清洗、R语言数据清洗。 
     《数据清洗》将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据清洗的相关技术。针对书中重要的、核心的知识点，提供了较多的练习，帮助读者达到熟练应用的目的。 
     《数据清洗》可作为高职高专院校大数据技术与应用、软件技术、信息管理、计算机网络等专业的专业课教材，也可作为大数据爱好者的参考书。 黄源，重庆航天职业技术学院副教授，参加工作以来，一直从事计算机课程的教学与科研，公开发表科研，教改论文多篇，并于2013年获得副教授职称。积极参加学校的精品课程建设与微课改革，出版专著3部，以前参编的北大出版社《网页设计教程与实训》曾获教材一等奖。 目 录 

    前言 

    第1章 数据清洗基础 

     11 数据清洗概述 

     111 数据清洗的定义 

     112 数据清洗的对象 

     113 数据清洗的原理 

     114 数据清洗的评估 

     115 数据清洗的框架模型 

     116 数据清洗研究与应用展望 

     117 数据清洗的行业发展 

     12 数据标准化 

     121 数据标准化简介 

     122 数据标准化方法 

     123 数据标准化的实例 

     13 数据清洗的常用工具 

     14 实训1 安装和运行Kettle 

     15 实训2 安装和运行OpenRefine 

     16 实训3 安装和运行Python 3 

     17 小结 

     习题1 

    第2章 数据清洗方法 

     21 数据质量 

     211 数据质量的定义 

     212 数据质量中的常见术语 

     22 数据预处理 

     221 数据预处理简介 

     222 数据预处理方法 

     23 数据清洗方法 

     231 数据缺失值的处理方法 

     232 噪声数据的处理方法 

     233 冗余数据的处理方法 

     234 数据格式与内容的处理方法 

     24 数据清洗中的统计学基础 

     25 实训1 找出离群点 

     26 实训2 找出统计对象 

     27 实训3 找出数据清洗的步骤 

     28 实训4 找出异常数据 

     29 小结 

     习题2 

    第3章 文件类型 

     31 文件格式 

     311 文件格式概述 

     312 Windows中常见的文件格式 

     32 数据类型与字符编码 

     321 数据类型概述 

     322 字符编码 

     323 用Python读取文件 

     324 数据转换 

     33 数据转换的实现 

     331 用Python生成与读取CSV文件 

     332 用Python读取与转换JSON文件 

     34 实训1 将XML文件转换为JSON文件 

     35 实训2 将JSON文件转换为CSV文件 

     36 小结 

     习题3 

    第4章 数据采集与抽取 

     41 数据采集概述 

     411 了解数据采集 

     412 日志数据采集与处理的常见方法 

     413 数据采集平台 

     414 数据采集工具 

     42 网页数据采集与实现 

     421 网络爬虫概述 

     422 网页数据采集的实现 

     43 数据抽取 

     431 数据抽取概述 

     432 文本数据抽取 

     433 网页数据抽取 

     44 实训1 使用Kettle抽取本地XML文件 

     45 实训2 使用Kettle抽取CSV数据并输出为文本文件 

     46 小结 

     习题4 

    第5章 Excel数据清洗与转换 

     51 Excel数据清洗概述 

     511 Excel简介 

     512 Excel数据清洗与转换方法 

     52 Excel数据清洗与转换的实现 

     521 常用数据分析函数介绍 

     522 删除重复行 

     523 文本查找和替换 

     524 数据替换 

     525 字符串截取 

     526 字母大小写转换 

     527 删除空格和非打印字符 

     528 数字和数字符号的转换 

     529 日期和时间处理 

     5210 合并和拆分列 

     5211 数据的转置 

     5212 数据查询和引用 

     53 实训1 清洗简单数据 

     54 实训2 清洗复杂数据 

     55 小结 

     习题5 

    第6章 ETL数据清洗与转换 

     61 数据仓库与ETL 

     611 数据仓库 

     612 ETL概述 

     62 Kettle数据清洗与转换基础 

     621 Kettle数据清洗 

     622 Kettle数据转换 

     63 Kettle数据仓库高级应用 

     64 实训1 在Kettle中识别流的最后一行并写入日志 

     65 实训2 在Kettle中用正则表达式清洗数据 

     66 实训3 使用Kettle过滤数据表 

     67 实训4 使用Kettle生成随机数并相加 

     68 小结 

     习题6 

    第7章 Python数据清洗 

     71 Python数据清洗基础 

     711 Python语言基础 

     712 Python数据清洗所用库 

     72 数据读写、选择、整理和描述 

     721 从CSV文件读取数据 

     722 写入数据到CSV文件 

     723 数据整理和描述 

     73 数据分组、分割、合并和变形 

     731 数据分组 

     732 数据分割 

     733 数据合并 

     734 数据变形 

     74 缺失值、异常值和重复值处理 

     741 缺失值处理 

     742 异常值检测和过滤 

     743 移除重复数据 

     75 时间序列处理 

     751 Python的日期与时间工具 

     752 Pandas时间序列数据结构 

     76 字符串处理 

     761 Python字符串方法列表 

     762 Python正则表达式 

     763 Pandas的字符串方法 

     77 实训1 清洗企业员工信息 

     78 实训2 清洗在校生饮酒消费数据 

     79 小结 

     习题7 

    第8章 R语言数据清洗 

     81 R语言简介 

     82 R语言基础 

     821 R语言运算符号 

     822 R语言数据类型 

     83 R语言datatable数据包 

     831 datatable数据包介绍 

     832 创建datatable对象
  • 内容简介:
    《数据清洗》主要介绍数据清洗技术的基本概念与应用。全书共有8章，分别讲述了数据清洗基础、数据清洗方法、文件类型、数据采集与抽取、Excel数据清洗与转换、ETL数据清洗与转换、Python数据清洗、R语言数据清洗。 
     《数据清洗》将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据清洗的相关技术。针对书中重要的、核心的知识点，提供了较多的练习，帮助读者达到熟练应用的目的。 
     《数据清洗》可作为高职高专院校大数据技术与应用、软件技术、信息管理、计算机网络等专业的专业课教材，也可作为大数据爱好者的参考书。
  • 作者简介:
    黄源，重庆航天职业技术学院副教授，参加工作以来，一直从事计算机课程的教学与科研，公开发表科研，教改论文多篇，并于2013年获得副教授职称。积极参加学校的精品课程建设与微课改革，出版专著3部，以前参编的北大出版社《网页设计教程与实训》曾获教材一等奖。
  • 目录:
    目 录 

    前言 

    第1章 数据清洗基础 

     11 数据清洗概述 

     111 数据清洗的定义 

     112 数据清洗的对象 

     113 数据清洗的原理 

     114 数据清洗的评估 

     115 数据清洗的框架模型 

     116 数据清洗研究与应用展望 

     117 数据清洗的行业发展 

     12 数据标准化 

     121 数据标准化简介 

     122 数据标准化方法 

     123 数据标准化的实例 

     13 数据清洗的常用工具 

     14 实训1 安装和运行Kettle 

     15 实训2 安装和运行OpenRefine 

     16 实训3 安装和运行Python 3 

     17 小结 

     习题1 

    第2章 数据清洗方法 

     21 数据质量 

     211 数据质量的定义 

     212 数据质量中的常见术语 

     22 数据预处理 

     221 数据预处理简介 

     222 数据预处理方法 

     23 数据清洗方法 

     231 数据缺失值的处理方法 

     232 噪声数据的处理方法 

     233 冗余数据的处理方法 

     234 数据格式与内容的处理方法 

     24 数据清洗中的统计学基础 

     25 实训1 找出离群点 

     26 实训2 找出统计对象 

     27 实训3 找出数据清洗的步骤 

     28 实训4 找出异常数据 

     29 小结 

     习题2 

    第3章 文件类型 

     31 文件格式 

     311 文件格式概述 

     312 Windows中常见的文件格式 

     32 数据类型与字符编码 

     321 数据类型概述 

     322 字符编码 

     323 用Python读取文件 

     324 数据转换 

     33 数据转换的实现 

     331 用Python生成与读取CSV文件 

     332 用Python读取与转换JSON文件 

     34 实训1 将XML文件转换为JSON文件 

     35 实训2 将JSON文件转换为CSV文件 

     36 小结 

     习题3 

    第4章 数据采集与抽取 

     41 数据采集概述 

     411 了解数据采集 

     412 日志数据采集与处理的常见方法 

     413 数据采集平台 

     414 数据采集工具 

     42 网页数据采集与实现 

     421 网络爬虫概述 

     422 网页数据采集的实现 

     43 数据抽取 

     431 数据抽取概述 

     432 文本数据抽取 

     433 网页数据抽取 

     44 实训1 使用Kettle抽取本地XML文件 

     45 实训2 使用Kettle抽取CSV数据并输出为文本文件 

     46 小结 

     习题4 

    第5章 Excel数据清洗与转换 

     51 Excel数据清洗概述 

     511 Excel简介 

     512 Excel数据清洗与转换方法 

     52 Excel数据清洗与转换的实现 

     521 常用数据分析函数介绍 

     522 删除重复行 

     523 文本查找和替换 

     524 数据替换 

     525 字符串截取 

     526 字母大小写转换 

     527 删除空格和非打印字符 

     528 数字和数字符号的转换 

     529 日期和时间处理 

     5210 合并和拆分列 

     5211 数据的转置 

     5212 数据查询和引用 

     53 实训1 清洗简单数据 

     54 实训2 清洗复杂数据 

     55 小结 

     习题5 

    第6章 ETL数据清洗与转换 

     61 数据仓库与ETL 

     611 数据仓库 

     612 ETL概述 

     62 Kettle数据清洗与转换基础 

     621 Kettle数据清洗 

     622 Kettle数据转换 

     63 Kettle数据仓库高级应用 

     64 实训1 在Kettle中识别流的最后一行并写入日志 

     65 实训2 在Kettle中用正则表达式清洗数据 

     66 实训3 使用Kettle过滤数据表 

     67 实训4 使用Kettle生成随机数并相加 

     68 小结 

     习题6 

    第7章 Python数据清洗 

     71 Python数据清洗基础 

     711 Python语言基础 

     712 Python数据清洗所用库 

     72 数据读写、选择、整理和描述 

     721 从CSV文件读取数据 

     722 写入数据到CSV文件 

     723 数据整理和描述 

     73 数据分组、分割、合并和变形 

     731 数据分组 

     732 数据分割 

     733 数据合并 

     734 数据变形 

     74 缺失值、异常值和重复值处理 

     741 缺失值处理 

     742 异常值检测和过滤 

     743 移除重复数据 

     75 时间序列处理 

     751 Python的日期与时间工具 

     752 Pandas时间序列数据结构 

     76 字符串处理 

     761 Python字符串方法列表 

     762 Python正则表达式 

     763 Pandas的字符串方法 

     77 实训1 清洗企业员工信息 

     78 实训2 清洗在校生饮酒消费数据 

     79 小结 

     习题7 

    第8章 R语言数据清洗 

     81 R语言简介 

     82 R语言基础 

     821 R语言运算符号 

     822 R语言数据类型 

     83 R语言datatable数据包 

     831 datatable数据包介绍 

     832 创建datatable对象
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