or
Den här övningen är en del av kursen
Lär dig grundläggande tekniker för att bedöma datakvalitet i Java-applikationer. Upptäck hur du använder deskriptiv statistik för att identifiera avvikare, detekterar och hanterar saknade värden på lämpligt sätt, samt validerar datatyper för att förebygga fel. Behärska centrala verktyg som DescriptiveStatistics för numerisk analys, Optional för null-hantering och DateTimeFormatter för datumvalidering.
Behärska datatransformationstekniker för tillförlitliga Java-applikationer. Lär dig att normalisera strängar med reguljära uttryck för konsekvent textmatchning, standardisera kategorier med EnumMap och HashMap för robusta uppslagstabeller, och hantera datumformat med Javas tids-API med LocalDate och ZoneId för konsekvent datumhantering över tidszoner.
Säkerställ datakvalitet genom valideringstekniker. Lär dig att implementera intervallvalidering för numeriska värden och datum, behärska mönstervalidering med reguljära uttryck för att verifiera dataformat, och tillämpa begränsningsvalidering för att upprätthålla affärsregler.
Omvandla rörig tabelldata till rena, användbara datamängder med Tablesaw – ett kraftfullt Java-bibliotek. Du bedömer datakvalitet, standardiserar kolumninnehåll och tillämpar filtreringsoperationer för att förbereda dina data. I slutet av kapitlet kan du tryggt omvandla rådata till analysfärdiga tabeller.
Aktuell övning