数据清理
-
（实战篇）使用Python清理机器学习的文本数据
在自然语言处理（NLP）的过程中，我们不可能直接从原始文本转到拟合机器学习或深度学习模型，我们必须要首先清理文本，这意味着将其拆分为单词并处理标点符号和大小写。 事实上，您可能需要使用一整套文本准备方法，方法的选择实际上取决于您的自然语言处理任务。 在本教程中，您将了解如何清理和准备文本，以便使用机器学习进行建模。具体内容如下： 从如何通过开发自己的非常简单…
-
您必须了解的最全面的数据清洗指南！
由于大数据是机器学习和人工智能技术的前提，所以企业需要确保大数据的质量。 尽管市场上有可以帮助企业获得干净且结构化的数据，但这些平台并不能使确保企业自身数据的质量。因此，企业需要了解数据清洗策略的必要步骤，并使用数据清洗工具来消除数据集中的问题。 数据清理（或数据清洗）泛指为帮助企业拥有更好的数据而开发的工作流。 我们在这篇文章中介绍的与数据清理相关的一些常…
-
如何清理数据？数据清理的方法有哪些？
什么是数据清理？ 数据清理指的是修复或消除数据集中不准确、已损坏、格式不正确、重复或不完整的数据的过程。 数据清理在大数据的ETL(提取、转换、加载)过程中起着至关重要的作用，有助于保证信息的一致性、正确性和高质量。 在大规模数据集中，重复的数据，或标记错误的数据是非常常见的，即使这些数据看起来正确，也有可能导致错误的结果。 这些疑难杂症导致数据清理的工作非…
-
什么是数据清理？为什么说清理数据非常重要?
根据早期的大数据行业的调查发现，数据科学家工作中“最难受”的方面是数据清理，这占据了他们约60%的时间。 即使在近几年，数据清理仍是数据科学家耗时较长的工作内容。虽然2020年进行的一项调查显示出现在只将约45%的时间用于数据清理等数据准备工作，但这仍然表明，数据清理依然是个令人头疼的问题。 大多数人都同意，我们在使用数据时，您的见解和分析的质量与您所使用的…
