テーブルデータ大好き/Bidirectional and Composable Data St...

April 21, 2023

810

テーブルデータ大好き/Bidirectional and Composable Data Structure

florets1

April 21, 2023

Tweet

More Decks by florets1

See All by florets1

カイ二乗検定は何をやっているのか/What_Does_the_Chi-Square_Test_Do

6

1.9k

直積は便利/direct_product_is_useful

3

300

butterfly_effect/butterfly_effect_in-house

1

110

データハンドリング/data_handling

2

150

カイ二乗検定との遭遇/The_path_to_encountering_the_chi-square_test

1

220

率の平均を求めてはいけない/Do_Not_Average_Rates

11

15k

請求と支払を照合する技術/using_full_join_in_r

2

220

応用セッション_同じデータでもP値が変わる話/key_considerations_in_NHST_2

1

1.1k

お名前から性別を推測する/Guessing_gender_from_name

1

500

Other Decks in Technology

See All in Technology

第3回Snowflake女子会_LT登壇資料（合成データ）_Taro_CCCMK

0

180

開発生産性向上！育成を「改善」と捉えるエンジニア育成戦略

1

230

生成AIのガバナンスの全体像と現実解

1

180

KubeCon NA 2024 Recap / Running WebAssembly (Wasm) Workloads Side-by-Side with Container Workloads

1

240

re:Invent をおうちで楽しんでみた～CloudWatch のオブザーバビリティ機能がスゴい！/ Enjoyed AWS re:Invent from Home and CloudWatch Observability Feature is Amazing!

0

120

GitHub Copilot のテクニック集/GitHub Copilot Techniques

23

11k

複雑性の高いオブジェクト編集に向き合う: プラガブルなReactフォーム設計

0

110

ゼロから創る横断SREチーム挑戦と進化の軌跡

2

260

AI時代のデータセンターネットワーク

1

280

マルチプロダクト開発の現場でAWS Security Hubを1年以上運用して得た教訓

2

2.1k

DevOps視点でAWS re:invent2024の新サービス・アプデを振り返ってみた

0

180

生成AIをより賢くエンジニアのための RAG入門 - Oracle AI Jam Session #20

4

210

Featured

See All Featured

Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps

229

52k

The Pragmatic Product Professional

32

6.3k

Optimizing for Happiness

376

70k

Rails Girls Zürich Keynote

94

13k

Writing Fast Ruby

628

61k

XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity

247

1.3M

Producing Creativity

341

39k

For a Future-Friendly Web

175

9.4k

Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines

10

810

29

14k

Product Roadmaps are Hard

49

11k

How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]

48

2.2k

Transcript

1 2023.04.22 Tokyo.R #105 テーブルデータ大好き
2 見積書を整理したいけどフォルダーでは上手に整理できない～😢 顧客A 4月
3 テーブルなら大丈夫😇
4 直積 × = 網羅的に考えられるもれがない
5 完全外部結合 × = こういう照合苦手じゃないですか？機械にやってもらいたい
6 双方向性あいつの上司は誰だ～商品Yは店舗ＡとＣにある出力1を得るには -1か1を入力する 4月21日に到着させるために 4月19日に出荷する
足し算の表を作ったら引き算の表もできてしまった（aとa+bがわかればbがわかる）
7 コンポーザブル T T T T .. テーブルの計算結果がまたテーブルになる（テーブルに閉じた演算がたくさん用意されてる）
8 大好きなところ • 整理上手 📁よりも • 直積網羅的に考える • 完全外部結合
照合に便利 • 双方向性逆にも考えてみる • コンポーザブルつながるひろがる