從散亂數據中獲取洞察令你焦頭爛額？別急，救星來了！

數據具備許多形式，散亂無章。 不管咱們談論的是 缺失數據、非結構化數據， 仍是缺少常規結構的數據， 都須要採用某些方法對數據執行清理， 才能處理數據以改進數據質量。 這個系列教程探索了處理實際數據的重要問題， 以及能夠應用的一些方法。

這個系列教程分爲3個部分：處理散亂數據，從乾淨的數據集中獲取寶貴洞察和可視化數據。

第一部分：處理散亂數據。發現爲執行驗證和處理而清理數據的相關常見問題及其解決方案。您還將找到一個自定義工具，該工具用於執行數據清理和合並數據集以供分析。主要包含如下幾個部分：

• 什麼是散亂數據
• 數據格式和模式
• 數據混合或融合
• 數據清理方法
• 數據概要分析
• 構建一個數據清理工具
• 開源數據清理工具

第二部分：從乾淨的數據集中獲取寶貴洞察。瞭解 VQ 和 ART 算法。VQ 能夠快速高效地對一個數據集進行聚類，而 ART 能夠根據該數據集來調節聚類次數。主要包含如下幾個部分：

• 矢量量化
• 實現 VQ
• 經過 VQ 進行聚類
• 自適應共振理論
• 實現 ART
• 經過 ART 進行聚類

第三部分：可視化數據。探索可視化數據的一些更有用的應用，以及一些可用來建立這種可視化的方法，包括 R 編程語言、gnuplot 和 Graphviz。主要包含如下幾個部分：

• 可視化原始數據集
• 可視化運算過程
• 可視化集羣

趕快點擊「閱讀原文」get 完整文章， 玩轉數據作精準洞察！