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本书编写目的是向读者介绍大数据清洗的基本概念和相应的技术应用，共分 8 章：数据清洗简介、
数据清洗中的理论基础、文件格式及其转换、 数据清洗中的理论基础、文件格式及其转换、Excel 数据清洗、Kettle 数据清洗、Kettle 与数据仓库、
Python 数据清洗、数据清洗综合实训。
本书将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用数据清洗相关技术，并对
重要的核心知识点加大练习比例，以达到熟练应用的目的。
本书适用于高校人工智能、大数据技术相关专业的学生，也可供大数据技术爱好者自学使用。