Avis des lecteurs
Il n'y a actuellement aucun avis de lecteur. La note est basée sur 3 votes.
Titre original :
Data Cleaning
Contenu du livre :
La qualité des données est l'un des problèmes les plus importants de la gestion des données, car des données sales conduisent souvent à des résultats d'analyse inexacts et à des décisions commerciales erronées.
Les données de mauvaise qualité dans les entreprises et au sein du gouvernement américain coûteraient des milliers de milliards de dollars par an. De nombreuses enquêtes montrent que les données sales sont l'obstacle le plus courant auquel se heurtent les scientifiques des données. Il n'est donc pas surprenant que le développement de solutions de nettoyage de données efficaces et efficientes soit un défi et qu'il comporte des problèmes théoriques et techniques profonds.
Ce livre traite du nettoyage des données, qui est utilisé pour faire référence à toutes sortes de tâches et d'activités visant à détecter et à réparer les erreurs dans les données. Plutôt que de se concentrer sur une tâche particulière de nettoyage des données, nous donnons une vue d'ensemble du processus de nettoyage des données de bout en bout, en décrivant diverses méthodes de détection et de réparation des erreurs, et en tentant d'ancrer ces propositions dans des taxonomies et des vues multiples. Plus précisément, nous couvrons quatre des tâches de nettoyage de données les plus courantes et les plus importantes, à savoir la détection des valeurs aberrantes, la transformation des données, la réparation des erreurs (y compris l'imputation des valeurs manquantes) et la déduplication des données. En outre, en raison de la popularité et de l'applicabilité croissantes des techniques d'apprentissage automatique, nous incluons un chapitre qui explore spécifiquement la manière dont les techniques d'apprentissage automatique sont utilisées pour le nettoyage des données, et comment le nettoyage des données est utilisé pour améliorer les modèles d'apprentissage automatique.
Ce livre est destiné à servir de référence utile aux chercheurs et aux praticiens qui s'intéressent au domaine de la qualité et du nettoyage des données. Il peut également servir de manuel pour un cours de troisième cycle. Bien que nous visions à couvrir les algorithmes et techniques de pointe, nous reconnaissons que le nettoyage des données est encore un domaine de recherche actif et nous fournissons donc des orientations futures de recherche lorsque cela est approprié.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781450371537 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
Achat:
Actuellement disponible, en stock.
