Mining Imperfect Data: Dealing with Contamination and Incomplete Records
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Beschreibung
"Mining Imperfect Data: Dealing with Contamination and Incomplete Records" von Ronald K. Pearson ist ein Fachbuch, das sich mit den Herausforderungen und Techniken der Datenanalyse beschäftigt, wenn die verfügbaren Daten unvollständig oder verunreinigt sind. Der Autor bietet einen umfassenden Überblick über Methoden zur Identifikation und Behandlung von Fehlern in Datensätzen, die in realen Anwendungen häufig vorkommen. Das Buch behandelt sowohl theoretische Konzepte als auch praktische Ansätze zur Verbesserung der Datenqualität und zur Erzielung genauerer Analyseergebnisse. Pearson legt besonderen Wert auf statistische Methoden und Algorithmen, die es ermöglichen, trotz unvollständiger Informationen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Dieses Werk richtet sich an Datenwissenschaftler, Analysten und Forscher, die mit der Herausforderung konfrontiert sind, aus unvollkommenen Daten zuverlässige Schlussfolgerungen zu ziehen.
Produktdetails
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Über den Autor
- Gebunden
- 302 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Gebunden
- 250 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 364 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 326 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Kartoniert
- 190 Seiten
- Erschienen 2016
- Technics Publications
- hardcover -
- Erschienen 1991
- North River Pr
- Kartoniert
- 198 Seiten
- Erschienen 2019
- O'Reilly
- hardcover
- 390 Seiten
- Erschienen 2010
- World Scientific
- Gebunden
- 473 Seiten
- Erschienen 2016
- SAP PRESS
- Kartoniert
- 173 Seiten
- Erschienen 2018
- O'Reilly Media
- Gebunden
- 372 Seiten
- Erschienen 2015
- dpunkt.verlag GmbH
- Gebunden
- 590 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- paperback
- 234 Seiten
- Erschienen 2009
- W3l
- Gebunden
- 338 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- Kartoniert
- 313 Seiten
- Erschienen 2022
- Springer VS


