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데이터 과학 효율을 높이는 데이터 클리닝 요약정보 및 구매

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제조사 에이콘출판
원산지 국내산
브랜드 에이콘출판
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    데이터 과학 효율을 높이는 데이터 클리닝

    9791161757094.jpg

    도서명:데이터 과학 효율을 높이는 데이터 클리닝
    저자/출판사:데이비드 메르츠/에이콘출판
    쪽수:628쪽
    출판일:2023-01-31
    ISBN:9791161757094

    목차
    1부. 데이터 수집
    1장. 테이블 형식
    __정리
    __CSV
    ____온전성 검사
    ____좋은 데이터, 나쁜 데이터, 텍스트 데이터
    ______나쁜 데이터
    ______좋은 데이터
    __유해하다고 간주되는 스프레드시트
    __SQL RDBMS
    ____데이터 타입 다듬기
    ____R에서 반복
    ____SQL이 잘못되는 위치(및 이것을 확인하는 방법)
    __기타 형식
    ____HDF5와 NetCDF-4
    ______도구와 라이브러리
    ____SQLite
    ____아파치 파켓
    __데이터 프레임
    ____스파크/스칼라
    ____판다스와 파생된 래퍼
    ____Vaex
    ____R의 데이터 프레임(Tidyverse)
    ____R의 데이터 프레임(data.table)
    ____흥미로운 Bash
    __연습
    ____엑셀 데이터 정리
    ____SQL 데이터 정리
    __대단원

    2장. 계층적 형식
    __JSON
    ____JSON의 모습
    ____NaN 처리와 데이터 타입
    ____JSON Lines
    ____GeoJSON
    ____깔끔한 지리
    ____JSON 스키마
    __XML
    ____사용자 레코드
    ____키홀 마크업 언어
    __구성 파일
    ____INI와 플랫 사용자 정의 형식
    ____TOML
    ____YAML
    __NoSQL 데이터베이스
    ____문서 지향 데이터베이스
    ______누락된 필드
    ______비정규화와 비정규화의 불만
    ____키/값 저장소
    __연습
    ____채워진 영역 탐색
    ____관계형 모델 생성
    __대단원

    3장. 데이터 소스의 목적 변경
    __웹 스크래핑
    ____HTML 테이블
    ____테이블 형식이 아닌 데이터
    ____커맨드라인 스크래핑
    __PDF
    __이미지 형식
    ____픽셀 통계
    ____채널 조작
    ____메타데이터
    __바이너리 직렬화된 데이터 구조
    __사용자 정의 텍스트 형식
    ____구조화된 로그
    ____문자 인코딩
    __연습
    ____NPY 파서 향상
    ____웹 트래픽 스크래핑
    __대단원

    2부. 오류의 변천
    4장 이상 징후 감지
    __결측 데이터
    ____SQL
    ____계층적 형식
    ____센티넬
    __잘못 코딩된 데이터
    __고정된 한도
    __아웃라이어
    ____z-스코어
    ____사분위수 범위
    __다변량 아웃라이어
    __연습
    ____유명한 실험
    ____철자가 틀린 단어
    __대단원

    5장. 데이터 품질
    __결측 데이터
    __편향적인 트렌드
    ____편향 이해
    ____편향 감지
    ____기준선과 비교
    ____벤포드의 법칙
    __클래스 불균형
    __정규화과 스케일링
    ____머신러닝 모델 적용
    ____스케일링 기술
    ____요인 및 샘플 가중치
    __주기성과 자기 상관관계
    ____도메인 지식 트렌드
    ____발견된 주기
    __비스포크 검증
    ____콜레이션 검증
    ____트랜스크립션 검증
    __연습
    ____데이터 특성화
    ____오버샘플링된 여론 조사
    __대단원

    3부. 수정과 참조
    6장. 값 보정
    __전형적인 값 보정
    ____전형적인 테이블 형식 데이터
    ____지역성 보정
    __트렌드 보정
    ____트렌드 타입
    ____더 크게 얽힌 시계열
    ______데이터 이해
    ______사용할 수 없는 데이터 제거
    ______일관성 보정
    ______보간법
    ____비시간적 트렌드
    __샘플링
    ____언더샘플링
    ____오버샘플링
    __연습
    ____대체 트렌드 보정
    ____다중 특징 밸런싱
    __대단원

    7장. 피처 엔지니어링
    __날짜/시간 필드
    ____날짜 시간 만들기
    ____규칙성 부여
    ____중복된 타임스탬프
    ____타임스탬프 추가
    __문자열 필드
    ____퍼지 매칭
    ____명시적 범주
    __문자열 벡터
    ____분해
    ____로테이션과 화이트닝
    ____차원 축소
    ____시각화
    __양자화와 이진화
    __원핫 인코딩
    __다항식 특징
    ____합성 특징 생성
    ____특징 선택
    __연습
    ____간헐적 발생
    ____레벨 특성화
    __대단원

    4부. 부록
    A. 마치며
    __여러분이 아는 것
    __여러분이 아직 모르는 것
    B. 용어 사전
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