Data Cleaning:資料清洗的方法與重要性
Data Cleaning 資料清洗,又稱為資料整理,是資料預處理過程中的一個重要環節。在進行資料分析或建立機器學習模型之前,資料清理對確保分析結果的準確性至關重要。本文將介紹資料清理的基本概念、方法,以及資料清理在實際應用中的重要性。
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資料探勘(Data Mining)是一種從大量資料中自動找出有價值資訊的過程。本文介紹了資料探勘(data mining)的基本概念,Data mining 的技術、常用工具以及在各行業的應用和實例
這篇Python爬蟲入門教學,將帶領你使用BeautifulSoup來實現網路爬蟲。我們將會透過實際的案例-以股票資訊為例,學習如何抓取和解析網頁數據。本教學將詳細指導,讓你透過Python爬蟲,學習到有效地擷取網路資訊
資料科學 (Data Science) 是一門跨領域的學科,他使用數學、統計學、電腦科學以及領域相關的知識和理論,從結構化和非結構化的數據中提取知識和見解。
資料科學家(Data Scientist)收集和分析大量數據。結合了計算機科學、統計學和數學來分析、處理和建模數據,然後解釋結果,為公司制定可行的計劃。這篇介紹資料科學家的工作內容和核心技能。
SQL (Structured Query Language 結構化查詢語言) 是一種專門用來管理與查詢關聯式資料庫(Relational database)的程式語言。這篇介紹關聯式資料庫的三個特徵,帶你認識基礎的SQL語法入門。
「資料前處理(Data Preprocessing)」分成三個面向:1. 資料清理與型態調整 2.資料探索與 3.視覺化特徵工程。是實務上在收集完資料之後,到真正進入模型之前的重要環節。