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文本大数据抓取与挖掘专题
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零代码玩转网络爬虫!(2021版)
22207人学习
¥129.00
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Python数据分析--玩转Pandas(2024版)
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Python数据分析--玩转文本挖掘(2024版)
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更 多 3 门 课 程
Python统计分析与建模
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Python数据分析--统计分析(2024版)
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Python数据分析--玩转统计模型(2024版)
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Python数据挖掘系列课程
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数据挖掘入门视频课程
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Python数据分析--玩转数据挖掘(2024版)
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更 多 3 门 课 程
数据分析师实战开发
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数据分析工程师-基础与理论实战
1103人学习
¥130.00
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数据分析-爬虫开发实战
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爬虫Scrapy实战开发视频课程
46631人学习
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更 多 15 门 课 程
数据分析师实战开发
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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群:
数据质量是数据挖掘的基础和保障
你将会学到:
数据质量是数据挖掘的基础和保障
课程简介:
在大数据的数据挖掘和数据分析中,需要用到大量的原始数据,这些原始数据来自人口和计划生育业务的数据上报,比如:奖励扶助系统、少生快富系统、流动人口系统、育龄妇女管理系统、快速直报采集系统等,还来自各种抽样调查、焦点调查、人口统计、普查数据等。这些原始数据的质量直接影响到数据分析的结果。采用错误的原始数据,即使数据挖掘和数据分析的手段再高明,也不会得到正确的结论。花大笔的银子建立起来的数据仓库也会付之东流,发挥不了应有的作用。良好的数据质量是建立数据仓库的基础和前提。如果原始数据准确无误,那么计算出来的结果也会准确无误,也就具有权威性和可靠性,得出的结论也就无可争议。因此保证原始数据的质量,提高原始数据的质量意义重大,它为学术研究、数据分析、政策咨询和科学决策提供了有力的武器。在这个意义上说,高质量的原始数据是无价之宝。无疑,在大数据时代的数据挖掘中,保障数据质量至关重要。这个课程就是讨论如何保障数据质量,如何根据数据质量的准则去检验现有数据的数据质量问题,如何建立数据质量管理体系和方法。各级组织机构都应该重视数据质量管理,并且成立相应的委员会,委员会的成员应该是高级管理人士。
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课程大纲-数据质量是数据挖掘的基础和保障
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