Czyszczenie danych

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 3 głosach.

Oryginalny tytuł:

Data Cleaning

Zawartość książki:

Jakość danych jest jednym z najważniejszych problemów w zarządzaniu danymi, ponieważ brudne dane często prowadzą do niedokładnych wyników analizy danych i błędnych decyzji biznesowych.

Słabe dane w przedsiębiorstwach i rządzie Stanów Zjednoczonych kosztują biliony dolarów rocznie. Liczne badania pokazują, że brudne dane są najczęstszą barierą napotykaną przez analityków danych. Nic dziwnego, że opracowanie skutecznych i wydajnych rozwiązań w zakresie czyszczenia danych stanowi wyzwanie i jest obarczone głębokimi problemami teoretycznymi i inżynieryjnymi.

Ta książka dotyczy czyszczenia danych, które jest używane w odniesieniu do wszelkiego rodzaju zadań i działań mających na celu wykrywanie i naprawianie błędów w danych. Zamiast skupiać się na konkretnym zadaniu czyszczenia danych, przedstawiamy przegląd kompleksowego procesu czyszczenia danych, opisując różne metody wykrywania i naprawy błędów oraz próbując zakotwiczyć te propozycje w wielu taksonomiach i widokach. W szczególności omawiamy cztery najpopularniejsze i najważniejsze zadania czyszczenia danych, a mianowicie wykrywanie wartości odstających, transformację danych, naprawę błędów (w tym przypisywanie brakujących wartości) i deduplikację danych. Ponadto, ze względu na rosnącą popularność i zastosowanie technik uczenia maszynowego, zawarliśmy rozdział, który w szczególności bada, w jaki sposób techniki uczenia maszynowego są wykorzystywane do czyszczenia danych oraz w jaki sposób czyszczenie danych jest wykorzystywane do ulepszania modeli uczenia maszynowego.

Książka ta ma służyć jako przydatne źródło informacji dla naukowców i praktyków zainteresowanych obszarem jakości danych i czyszczenia danych. Może być również wykorzystywana jako podręcznik na kursach dla absolwentów. Chociaż naszym celem jest omówienie najnowocześniejszych algorytmów i technik, zdajemy sobie sprawę, że czyszczenie danych jest nadal aktywną dziedziną badań i dlatego w stosownych przypadkach przedstawiamy przyszłe kierunki badań.