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Python数据预处理技术与实践 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书基础理论和工程应用相结合，循序渐进地介绍了数据预处理的基本概念、基础知识、工具应用和相关案例，包括网络爬虫、数据抽取、数据清洗、数据集成、数据变换、数据向量化、数据规约等知识，书中针对每个知识点，都给出了丰富的教学实例和实现代码，*后，通过一个新闻文本分类的实际项目讲解了数据预处理技术在实际中的应用。 本书的特点是几乎涵盖了数据预处理的各种常用技术及主流工具应用，示例代码很丰富，适合于大数据从业者、AI技术开发人员以及高校大数据专业的学生使用。
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Python数据预处理技术与实践 大数据分析与挖掘从业者和AI技术开发人员
本书结合作者的项目经验，从实际工程需求出发，循序渐进地介绍了大数据预处理相关技术、流行工具与应用案例，全书分为三部分，核心内容概要如下： *部分 数据预处理的基础知识。包括数据预处理的基本概念、工作流程、应用场景、开发环境、入门演练和Python科学计算工具包Numpy、SciPy、Pandas的实际应用等。 第二部分 数据预处理的实战进阶。内容包括： 数据采集与存储，主要涉及数据结构类型和采集方式，着重介绍了爬虫技术以及不同格式的文本信息抽取和文件读取。 高效读取文件、正则清洗文本信息、网页数据清洗和文本批量清洗。 中文分词精讲、封装分词工具包、NLTK词频处理、命名实体抽取和批量分词处理。 特征向量化处理，涉及数据解析、缺失值处理、归一化处理、特征词文本向量化、词频-逆词频、词集模型、词袋模型和批量文本特征向量化。
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本书结合作者的项目经验，从实际工程需求出发，循序渐地介绍了大数据预处理相关技术、流行工具与应用案例，全书分为三部分，核心内容概要如下： *部分 数据预处理的基础知识。包括数据预处理的基本概念、工作流程、应用场景、发环境、门演练和Python科学计算工具包Numpy、SciPy、Pandas的实际应用等。 第二部分 数据预处理的实战阶。内容包括： 数据采集与存储，主要涉及数据结构类型和采集方式，着重介绍了爬虫技术以及不同格式的文本信息抽取和文件读取。 高效读取文件、正则清洗文本信息、网页数据清洗和文本批量清洗。 中文分词精讲、封装分词工具包、NLTK词频处理、命名实体抽取和批量分词处理。 特征向量化处理，涉及数据解析、缺失值处理、归一化处理、特征词文本向量化、词频-逆词频、词集模型、词袋模型和批量文本特征向量化。 基于Gensim
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