빅데이터는 현대 사회에서 매우 중요한 역할을 한다. 기업들은 빅데이터를 활용하여 고객의 요구를 파악하고, 제품 및 서비스를 개선하며, 새로운 비즈니스 모델을 개발한다. 정부는 빅데이터를 활용하여 사회 문제를 해결하고, 국민의 복지를 증진한다
이 책을 통해 독자들은 데이터 전처리에 대한 이해를 높이고, 빅데이터 분석을 위한 데이터를 효과적으로 처리할 수 있을 것이다.

제1장 데이터 구조와 종류
● 데이터란 | 6p
● 데이터 유형 | 8p
● 데이터세트 | 9p
● 빅데이터의 전처리 | 10p
● 일반적인 데이터의 전처리 흐름 | 11p
● 데이터 특징 | 14p
● 데이터 종류 | 21p
● 데이터 베이스란 | 25p
● 데이터 베이스 관리 시스템 특징 | 26p
● 데이터 베이스 관리 시스템 종류 | 28p

제2장 데이터 품질 및 전처리 기법
● 데이터 전처리란 | 30p
● 데이터 분석 대상에 따른 전처리 | 32p
● 데이터 전처리 종류 | 36p
● 개요 | 37p
● 데이터 품질의 저해 요인 | 38p
● 개요 | 43p
● 데이터 전처리 기법의 특징 | 46p
● 데이터의 시각화와 분석 변수 | 49p

제3장 데이터 정제 및 통합
● 개요 | 52p
● 데이터의 종류 | 53p
● 결측값과 졀측값의 처리 | 56p
● 노이즈와 평활화 | 64p
● 데이터 정리 | 67p
● 데이터 통합 | 72p
● 데이터 표준 | 81p

제4장 데이터 축소 및 변환
● 개요 | 85p
● 데이터 압축과 압축 알고리즘 | 89p
● 차원 축소 | 98p
● 기타 데이터 축소 방법 | 104p
● 개요 | 109p
● 데이터 변환 방법 | 110p
● 데이터 변환 중 정규화 | 113p

제5장 파이썬 프로그램 소개
● 데이터 전처리란 | 116p
● 파이썬이란 | 117p
● 파이썬 실습 | 123p
● 넘파이(Numpy) | 149p
● 판다스(Pandas) | 151p
● 시각화 | 153p

제6장 데이터 구조 전처리 및 내용 전처리
● 개요 | 155p
● 데이터 추출 | 156p
● 데이터 집약 | 159p
● 데이터 분할 | 165p
● 데이터 생성 | 169p
● 수치형 데이터 | 171p
● 정규화 | 173p
● 데이터 제거 | 176p

제7장 다양한 전처리 알고리즘 및 데이터 전처리
● 이상치 탐지 방법 | 198p
● DBSCAN | 207p
● 시계열 데이터 | 215p
● 시계열 데이터 잡음 제거 | 217p
● 텍스트 데이터와 시계열 데이터 | 219p

제8장 오디오 데이터 및 이미지 데이터 전처리 기술
● 오디오의 데이터화 | 224p
● 오디오 Feature 추출 | 228p
● 개요 | 232p
● 이미지 데이터 전처리 알고리즘 | 234p
● 이미지의 노이즈 제거 | 238p
● 이미지 복원 | 242p
● 데이터 변조 | 245p