数据采集与预处理技术 - 中国高校教材图书网
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书名： |
数据采集与预处理技术
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| ISBN： | 978-7-300-35281-7 |
责任编辑： | |
| 作者： |
孔祥铭 田宝川 孙封君
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装订： | 平 |
| 印次： | 1-1 |
开本： | 大16 |
| 定价： |
￥49.00
折扣价：￥44.10
折扣：0.90
节省了4.9元
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千字数： |
220
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| 出版社： |
中国人民大学出版社 |
装订： | 平 |
| 出版日期： |
2026-08-10 |
页数： |
270页
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| 每包册数： |
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立体化教材： | |
| 专业分类： | |
中图法分类： | 文化理论 |
| 用途分类： | |
读者分类： | |
| 国家规划教材： |
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省部级规划教材： |
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| 入选重点出版项目： |
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获奖信息： |
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| 印刷日期： | |
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| 内容简介： |
本书立足数据要素产业发展实际，紧密围绕数据采集与预处理这一大数据分析领域的核心技能，系统融入了人工智能（AI）技术。本书面向数据采集工程师、数据分析师等岗位，突出实操能力和项目落地。本书从导论、Python 及相关编程工具、网络调查数据采集、网页数据采集与处理、数据库数据抽取与处理、数据预处理技术基础、数据预处理技术进阶、非结构化数据采集与预处理技术、技能拓展：AI 赋能数据采集与预处理共九个项目展开。读者能够系统掌握数据采集与预处理的关键技术，并直接应用于数据要素产业中的实际数据处理任务。
本书适用于高等职业教育统计专业，同时也适用于财经类、计算机类等相关专业的教学。
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| 作者简介： |
孔祥铭，北京科技职业大学文理学院副院长，北京市优秀青年人才，兼职北京数学会高职高专教育专业委员会秘书长。曾主编《数学建模》《数学技术》等新形态教材，讲授“统计调查方法及应用”“Python程序设计基础”等课程。
田宝川，北京科技职业大学副教授，入选北京市优秀人才培养计划，研究方向为微分方程、深度学习与数据分析，讲授“程序设计基础”“Python语言智能应用”等课程。
孙封君，北京数据集团智能院集团数智创新研究院院长、北京车网科技发展有限公司总经理。
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| 章节目录： |
项目一 导论
任务一 认识数据采集与预处理
任务二 数据类型与预处理流程
任务三 数据采集的法律法规与伦理
项目二 Python 及相关编程工具
任务一 Python 编程环境搭建
任务二 Python 基础语法
任务三 Python 进阶编
任务四 Python 文件读写
项目三 网络调查数据采集
任务一 网络问卷数据采集
任务二 文献调查数据采集
项目四 网页数据采集与处理
任务一 网页文件格式介绍
任务二 网页数据抓取
任务三 网页数据解析
任务四 网站访问日志数据采集
任务五 网页数据采集进阶
项目五 数据库数据抽取与处理
任务一 数据库的安装与配置
任务二 SQL 基本语法
任务三 SQL 查询与排序
任务四 NoSQL 数据简介
项目六 数据预处理技术基础
任务一 NumPy 与 Pandas 的安装及介绍
任务二 缺失值与异常值处理
任务三 数据冗余清理
任务四 数据标签与索引
任务五 数据整合与转换
任务六 SQL 在数据预处理中的应用
项目七 数据预处理技术进阶
任务一 sklearn 的安装及介绍
任务二 Z-score 标准化
任务三 Min-Max 归一化
任务四 数据的降维
项目八 非结构化数据采集与预处理技术
任务一 文本数据采集与预处理
任务二 图像和视频数据采集与预处理
任务三 音频数据采集与预处理
项目九 技能拓展: AI 赋能数据采集与预处理
情境一 AI 在数据采集中的应用
情境二 AI 在数据预处理中的应用
参考文献
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| 精彩片段： |
三、数据采集与预处理的重要性
数据采集与预处理虽然是数据分析的前期准备工作，但其重要性不可忽视。业界有一句广为流传的话：“垃圾进，垃圾出。”意思是说，如果输入的数据质量很差，那么无论使用多么先进的分析方法，得出的结论也不会可靠。
以金融风控为例，银行需要通过分析用户的信用数据来判断其贷款风险。如果采集的数据不全面，比如缺少用户的收入信息，或者数据存在错误，比如将还款记录弄混，那么风控模型就可能做出错误的判断，导致不该放贷的用户获得贷款，或者优质客户被拒之门外。
再以电商推荐为例，平台需要根据用户的浏览和购买记录来推荐商品。如果用户行为数据采集不完整，或者存在大量重复和错误的记录，那么推荐系统就无法准确理解用户的喜好，推荐的商品可能与用户需求相差甚远，从而影响用户体验和平台销售额。
因此，高质量的数据采集与预处理是数据分析成功的基础和前提。 在实际工作中，数据分析人员往往需要花费大量时间在数据采集与预处理上。据统计，这一环节可能占据整个数据分析项目时间的60%～80%。
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| 书 评： |
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| 其 它： |
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