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課程簡介
引言
- 理解資料準備在分析與機器學習中的重要性
- 資料準備流程及其在資料生命週期中的角色
- 探討原始資料的常見挑戰及其對分析的衝擊
資料收集與獲取
- 資料來源:資料庫、API、試算表、文字檔案等
- 收集資料的技巧,以及在收集過程中確保資料品質的方法
- 從不同來源收集資料
資料清理技巧
- 識別並處理缺失值、異常值與不一致性
- 處理資料集中的重複項與錯誤
- 清理真實世界資料集
資料轉換與標準化
- 資料正規化與標準化技巧
- 分類資料處理:編碼、分箱與特徵工程
- 將原始資料轉換為可用格式
資料整合與彙總
- 合併並組合來自不同來源的資料集
- 解決資料衝突並對齊資料類型
- 資料彙總與整合的技巧
資料品質確保
- 確保流程中資料品質與完整性的方法
- 實施品質檢查與驗證程序
- 資料品質確保的案例研究與實務應用
維度縮減與特徵選擇
- 理解維度縮減的需求
- PCA、特徵選擇與縮減策略等技巧
- 實施維度縮減技巧
總結與下一步
最低要求
- 具備基本的資料概念理解
受眾
- 資料分析師
- 資料庫管理員
- IT 專業人員
14 小時
客戶評論 (2)
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