数据处理

本文介绍了CPython中数据结构的关键操作的Big-O表示法。 big-o标记本质上是一种衡量操作时间复杂度的方法。 本文还说明了列表，集合和字典的许多常用操作。为算法设计和选择正确的数据结构至关重要。

数据预处理的主要步骤分为：数据清理、数据集成、数据规约和数据变换。本文将从这四个方面详细的介绍具体的方法。如果在一个项目中，你在这几个方面的数据处理做的都很不错，对于之后的建模具有极大的帮助，并且能快速达到一个还不错的结果。

要做机器学习项目，第一重要的就是数据

我们用Pandas来处理大量数据，而不是大数据，为什么呢？

一个人工智能项目中，最重要的究竟是数据、算法还是处理过程?有些人说，没有来龙去脉的数据是没有意义的，这些数据的来龙去脉可以是其他数据、模型/算法或处理流程。让我们以一种简洁的方式探究这些人工智能的要素，以发现每种视角的优点。

数据采集、特征提取、数据标准化、数据清洗和数据预处理，这些是常规数据分析前的工作。

大数据和分析法的质量，不如分析的目的来得重要。最有趣的紧张态势和争论，始终围绕着组织是否会因使用分析法而获得最大报酬，以使既有的流程行为(process behavior)更完善，或者改变公司人员的行为。

Pandas 是一个 Python 软件库，它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。一般而言，Pandas 是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。在本文中，作者从基本数据集读写、数据处理和 DataFrame 操作三个角度展示了 23 个 Pandas 核心方法。 Pandas 是基于 NumPy 构建的库，在数据处理方…

作为一名数据从业者，你的世界充满了数据，而这些数据充满了问题。本指南列出了在数据处理时可能遇到的各种问题以及建议的解决方案。

我们在收集、储存和处理大量数据方面取得的进展对于机器学习，或者说人工智能的发展起着重要的作用。许多问题都需要大数据的支持来解决，幸运的是，现在收集、存储和处理大数据的成本比以前要小得多，速度也要快得多。

每每看到数据挖掘师对于大规模数据处理，机器学习算法侃侃而谈的时候，觉得这就是数据分析师该有的样子，这就是大师。

对于任何数据科学家来说，速度和时间都是一个关键因素。在商业活动中，通常不会使用仅仅有数千个样本的玩具数据集。大部分时候你的数据集包括数百万或数亿个样本。客户订单，网络日志，帐单活动，股票价格等 – 现在的数据集非常庞大。

大量的数据在BDP进行替换/追加操作， 这样每天的工作量会很大 。有了同步宝后，只需要首次将数据放到同步宝指定的文件夹， 之后同步宝将数据自动同步至BDP，那数据图表结果也实时随之变化！

马云：对数据分析的基本理解对下一代年轻人来说非常重要，这就是你们要进入的世界。

使用scikit-learn对数据进行预处理。