Data Cleaning
Sprache: Englisch
Verlag: Association For Computing Machinery Jun 2019, 2019
- Hardcover
- Neu

Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, DeutschlandBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
Verkäufer:in bei AbeBooks seit 11. Januar 2012
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This is an overview of the end-to-end data cleaning process.Data quality is one of the most important problems in data management, since dirty data often leads to inaccurate data analytics results and incorrect business decisions. Poor data across businesses and the U.S. government are reported to cost trillions of dollars a year. Multiple surveys show that dirty data is the most common barrier faced by data scientists. Not surprisingly, developing effective and efficient data cleaning solutions is challenging and is rife with deep theoretical and engineering problems. This book is about data cleaning, which is used to refer to all kinds of tasks and activities to detect and repair errors in the data. Rather than focus on a particular data cleaning task, this book describes various error detection and repair methods, and attempts to anchor these proposals with multiple taxonomies and views. Specifically, it covers four of the most common and important data cleaning tasks, namely, outlier detection, data transformation, error repair (including imputing missing values), and data deduplication. Furthermore, due to the increasing popularity and applicability of machine learning techniques, it includes a chapter that specifically explores how machine learning techniques are used for data cleaning, and how data cleaning is used to improve machine learning models.This book is intended to serve as a useful reference for researchers and practitioners who are interested in the area of data quality and data cleaning. It can also be used as a textbook for a graduate course. Although we aim at covering state-of-the-art algorithms and techniques, we recognize that data cleaning is still an active field of research and therefore provide future directions of research whenever appropriate. 282 pp. Englisch.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9781450371520
- Titel
- Data Cleaning
- Autor
- Ihab F. Ilyas
- Verlag
- Association For Computing Machinery Jun 2019
- Erscheinungsjahr
- 2019
- Zustand
- Neu
- Einband
- Buch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1450371523
- ISBN-13
- 9781450371520
- Artikelgewicht
- 725 Gramm
- Abmessungen
- 241x196x20 mm
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Über die Autorin bzw. den Autor
Xu Chu is a tenure-track assistant professor in the School of Computer Science at Georgia Institute of Technology. He obtained his Ph.D. from the University of Waterloo in 2017. His research interests resolve around two themes: using data management technologies to make machine learning more usable, and using machine learning to tackle hard data management problems such as data integration. He won the Microsoft Research Ph.D. Fellowship in 2015. He also received the Cheriton Fellowship from the University of Waterloo, 2013–2015.
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