《大数据预处理：基于Python的应用》是由首都经济贸易大学出版社出版的一本关于大数据预处理方面的书籍，作者是任韬，主要介绍了关于大数据、Python方面的知识内容，目前在大数据预处理类书籍综合评分为：7.4分。
数据预处理的目的是在进行数据分析前，通过技术手段解决集中存在的数据质量问题，并进一步提升数据信息含量的。本书主要围绕着“什么是数据预处理、数据预处理的作用是什么、如何进行数据预处理”展开，主要内容包括缺失值处理、数据纠错、数据格式转化、低频分类数据处理、高偏度数据处理、异常值处理、数据配平、数据特征缩放、数据归约等。通过本书的学习，读者可以充分理解常用数据预处理方法的精髓，并掌握具体技术细节，为数据分析实践打下扎实基础。本书可作为统计学、数据科学与大数据技术、计算机相关专业等本科专业和统计学、应用统计学等专业研究生的教材或教学参考用书。
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类型：大数据分析
《Python金融大数据分析 第2版》分为5部分，共21章。第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具集，还介绍了面向对象编程；第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法，包括数据可视化、输入/输出操作和数学中与金融相关的知识等；第4部分介绍Python在算法交易上的应用
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类型：Python数据分析
本电子书将带您深入了解Python与HDF5（Hierarchical Data Format 5）在大数据应用方面的强大功能。我们将介绍Python编程语言和HDF5的基本知识，并探讨如何利用它们处理大量数据，并进行高效的数据存储和分析。这本电子书将以超清中文的形式呈现，帮助您快速掌握Python和HDF5的应用技巧，为您的大数据项目提供有力支持。
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类型：Python
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类型：Python数据分析
编辑推荐 金融行业已经以惊人的速度采用Python，一些大的投资银行和对冲基金使用Python来构建核心的交易和风险管理系统。本书可以帮助开发人员和量化分析人员入门Python，并指导他们掌握Python在计量金融学上的重要应用。 本书通过大量的实用示例并以一个大型的真实案例研究为基础，讲解如何为基于蒙特卡洛模拟的衍生品和风险分析开发一个成熟的框架。本书大部分内容使用了交互式的IPython Notebooks，并包含了如下主题。 基础知识：Python数据结构，
