2003年数据探索与清洗详解：Tamr Parnidasu与Theodore Johnson合作

《探索性数据挖掘与数据清洗》(2003)是Wiley Series in Probability and Statistics系列的一部分，由WALTER A. SHEWHART和SAMUELS WILKS共同创立，编委会包括多位知名学者如David J. Balding、Peter Bloomfield等。本书旨在介绍和探讨在数据分析领域中至关重要的两个步骤：探索性数据挖掘和数据清洗。 探索性数据挖掘（Exploratory Data Mining，EDM）是统计学和计算机科学交叉领域中的关键实践，它涉及使用各种技术和方法来从大量数据中发现模式、趋势和潜在关系，而无需预先设定的具体假设。EDM过程通常包括数据预处理、可视化、建模和解释等多个阶段，其目的是为了理解数据的本质，从而指导后续的分析工作。常用的方法包括聚类分析、关联规则学习、主成分分析等。 数据清洗（Data Cleaning，DC）则是数据质量管理的重要组成部分，它关注于识别并修复或纠正原始数据中存在的错误、不一致性和缺失值。数据清洗的步骤包括数据验证、异常检测、缺失值处理、重复值处理以及数据格式标准化等。有效的数据清洗能够提高数据质量，确保分析结果的准确性和可靠性，这对于任何依赖数据驱动决策的领域都是至关重要的。 这本书由TAMRAPARNIDASU和THEODORE JOHNSON两位来自AT&T Labs, Research Division的作者撰写，他们结合实际经验，将理论知识与业界实践相结合，为读者提供了深入理解数据挖掘和数据清洗的实用指南。版权方面，所有权利归John Wiley & Sons, Inc.所有，未经许可，禁止任何形式的复制、存储或传输，除非符合1976年美国版权法的第107或108条款的规定。 《探索性数据挖掘与数据清洗》不仅适合数据科学家、分析师和机器学习工程师，也对业务决策者和研究人员极具参考价值，它强调了在进行深入分析之前数据准备的必要性，是提升数据分析质量和决策效率的重要资源。书中不仅介绍了理论框架，还提供了许多实战案例，使读者能够掌握并应用到实际工作中。