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第1章数据清洗概述

1.1数据清洗基础

1.1.1数据清洗的定义

1.1.2数据清洗的原理

1.1.3数据清洗的流程

1.1.4数据清洗的常用方法

1.1.5数据清洗的评估描述

1.1.6数据清洗中的常用评测数据集

1.2数据质量与数据仓库

1.2.1数据质量的定义

1.2.2常见的数据质量问题

1.2.3数据质量与数据清洗

1.2.4数据仓库与ETL

1.2.5数据映射

1.2.6主数据与元数据

1.3数据清洗中的统计基础

1.3.1描述性统计

1.3.2推论统计

1.3.3随机变量

1.4数据清洗环境与常用工具

1.4.1数据清洗环境介绍

1.4.2数据清洗常用工具

1.5本章小结

1.6实训

习题1

第2章文件格式

2.1文件格式概述

2.2Kettle中文件格式的转换

2.2.1文本文件转换

2.2.2CSV文件转换

2.2.3XML文件转换

2.2.4JSON文件转换

2.2.5Excel文件转换

2.2.6生成记录转换

2.3本章小结

2.4实训

习题2

第3章Web数据抽取

3.1Web数据抽取基础

3.2Web数据抽取的实现

3.2.1Kettle数据抽取原理

3.2.2Kettle数据抽取实现

3.3本章小结

3.4实训

习题3





第4章网络爬虫

4.1网络爬虫基础

4.2Python3网络爬虫实现

4.2.1urllib模块

4.2.2Requests库

4.2.3BeautifulSoup库

4.3Python3网络爬虫实例

4.3.1urllib实例

4.3.2requests实例

4.4本章小结

4.5实训

习题4

第5章Kettle数据清洗

5.1Kettle数据清洗概述

5.2Kettle数据清洗实现

5.2.1清洗简单数据

5.2.2清洗复杂数据

5.3本章小结

5.4实训

习题5

第6章数据迁移

6.1数据迁移概述

6.2数据迁移实现技术

6.2.1基于主机的迁移方式

6.2.2备份恢复的迁移方式

6.2.3基于存储的迁移方式

6.2.4基于文件系统的迁移方式

6.2.5基于数据库的迁移方式

6.3数据迁移实现

6.3.1数据库安装与使用

6.3.2Kettle数据迁移

6.4本章小结

6.5实训

习题6

第7章文本数据处理

7.1文本分词

7.2文本数据处理方法

7.3jieba分词的应用

7.3.1jieba概述

7.3.2jieba应用实例

7.4本章小结

7.5实训

习题7

第8章Python数据清洗

8.1Python数据清洗概述

8.1.1Python数据清洗相关库

8.1.2Python数据清洗库的安装

8.2NumPy使用

8.2.1数组的创建与使用

8.2.2计算模块与随机模块的使用

8.2.3NumPy数据清洗实例

8.3Pandas使用

8.3.1Pandas数据类型概述

8.3.2Pandas数据类型应用

8.3.3Pandas数据清洗

8.4matplotlib使用

8.4.1matplotlib的介绍

8.4.2matplotlib的应用

8.5Python数据清洗实例

8.5.1清洗内部数据

8.5.2清洗外部数据

8.6本章小结

8.7实训

习题8

第9章DataCleaner数据分析与清洗

9.1DataCleaner简介

9.1.1DataCleaner概述

9.1.2DataCleaner界面认识

9.2DataCleaner应用

9.2.1认识DataCleaner

9.2.2DataCleaner数据分析实例

9.3本章小结

9.4实训

习题9

第10章数据清洗综合实训

10.1Python数据分组与显示

10.2Python数据清洗与显示

10.3Kettle分组排序

10.4Kettle模糊匹配

参考文献