●推薦序
●譯者序
●前言
●致謝
●關於作者
●關於審稿人
●章 準備數據1
●1.1 導論1
●1.2 使用Python讀寫CSV/TSV文件2
●1.3 使用Python讀寫JSON文件6
●1.4 使用Python讀寫Excel文件7
●1.5 使用Python讀寫XML文件10
●1.6 使用pandas檢索HTML頁面13
●1.7 存儲並檢索關繫數據庫15
●1.8 存儲並檢索MongoDB18
●1.9 使用OpenRefine打開並轉換數據20
●1.10 使用OpenRefine探索數據23
●1.11 排重25
●1.12 使用正則表達式與GREL清理數據27
●1.13 插補缺失值28
●部分目錄

本書分為三大部分。第 一部分會講授一些實戰技巧，用於讀取、寫入、清洗、格式化、探索與理解數據；第二部分由一些較深入的主題組成，比如分類、聚類和預測等；第三部分介紹更高深的主題，從圖論到自然語言處理，到離散選擇模型，再到模擬。

(美)托馬茲·卓巴斯(Tomasz Drabas) 著；刁壽鈞 譯

Preface  前    言數據分析與數據科學已經成功引起了各行各業的注意。當下產生的數據總量已讓人驚嘆，並且這個數據量每天仍在增長；隨著手機使用量的激增，人們對Facebook、Youtube、Netflix或其他4K視頻提供方的訪問將越發地倚重雲計算，這是我們可以預見的必然趨勢。    數據科學家的工作內容包括但遠不限於清理數據、轉換數據和分析數據，為客戶提供業務洞察力，監控公司服務的健康情況，並且自動呈現推薦以促成交銷售。    在本書中，你將學到如何讀取、寫入、清理和轉換數據—這些工作為耗時，但也為關鍵。接著，會提供相當廣泛的工具與技巧—可以說是數據科學家行走江湖的必備技能—內容涉及分類、聚類與回歸，圖論與時間序列分析，以及離散選擇模型與模擬等