Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
データハンドリング/data_handling
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
florets1
July 11, 2024
Education
280
2
Share
データハンドリング/data_handling
florets1
July 11, 2024
More Decks by florets1
See All by florets1
データ分析をはじめよう/lets_start_data_analysis
florets1
2
970
なぜSQLはAIぽく見えるのか/why does SQL look AI like
florets1
0
620
Tableauとggplot2の背景/Background_of_Tableau_and_ggplot2
florets1
0
82
Rで学ぶデータハンドリング入門/Introduction_to_Data_Handling_with_R
florets1
0
150
人工知能はクロスジョインでできている/AI_Is_Built_on_Cross_Joins
florets1
0
100
仮説の取扱説明書/User_Guide_to_a_Hypothesis
florets1
4
470
複式簿記から純資産を排除する/eliminate_net_assets_from_double-entry_bookkeeping
florets1
1
480
カイ二乗検定は何をやっているのか/What_Does_the_Chi-Square_Test_Do
florets1
7
2.5k
直積は便利/direct_product_is_useful
florets1
3
480
Other Decks in Education
See All in Education
Gitの中身 / 03-a-git-internals
kaityo256
PRO
0
180
共感から、つくる: 変わり続ける自分と、誰かのための創造
micknerd
1
320
AI時代において英語学習は本当に必要? ~未経験からのバイリンガルキャリアの始め方を教えます~
kekekenta
0
130
演習:Gitの応用操作 / 05-git-advanced
kaityo256
PRO
0
270
Sponsorship 2026 | VizChitra
vizchitra
2
250
Padlet opetuksessa
matleenalaakso
12
15k
青森県の人口減少について | | 下山学園高等学校
aomori6
0
130
小さなまちで始める デジタル創作の居場所〜すべての子どもが創造的に未来を描ける社会へ〜
codeforeveryone
0
430
「機械学習と因果推論」入門 ③ 漸近効率な推定量と二重機械学習
masakat0
0
520
Highest and Best Use: Development Considerations for Land Sites
rmccaic
0
240
演習:GitHubの基本操作 / 06-github-basic
kaityo256
PRO
0
280
Tips for the Presentation - Lecture 2 - Advanced Topics in Big Data (4023256FNR)
signer
PRO
0
550
Featured
See All Featured
Tips & Tricks on How to Get Your First Job In Tech
honzajavorek
1
490
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1370
200k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
250
1.3M
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
3k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
432
67k
The Impact of AI in SEO - AI Overviews June 2024 Edition
aleyda
5
800
Organizational Design Perspectives: An Ontology of Organizational Design Elements
kimpetersen
PRO
1
680
Bash Introduction
62gerente
615
210k
The Anti-SEO Checklist Checklist. Pubcon Cyber Week
ryanjones
0
120
JAMstack: Web Apps at Ludicrous Speed - All Things Open 2022
reverentgeek
1
420
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
274
21k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
97
6.6k
Transcript
1 2024.07.13 Tokyo.R #114 データハンドリング
2 応募者の選考データ 雑然データ.csv 整然データ.csv
3 整然データは扱いやすい(1)
4 整然データは扱いやすい(2)
5 整然データは扱いやすい(3)
6 整然データは扱いやすい(4)
7 整然データは扱いやすい(5) いいところ:選考段階が三次、四次と増えてもコード変更なしで通過率を求めることができる
8 雑然データは扱いにくい(1)
9 雑然データは扱いにくい(2)
10 雑然データは扱いにくい(3) つらいところ:選考段階が増えるごとにコード変更が必要
11 雑然データを整然データに変換 整然データ.csv 雑然データ.csv pivot_longer
12 変換できたら後は同じ
13 整然データの定義(1) 1.個々の変数が1つの列をなす。 2.個々の観測が1つの行をなす。 3.個々の観測の構成単位の類型が1つの表をなす。 4.個々の値が1つのセルをなす。
14 整然データの定義(2) 1.個々の変数が1つの列をなす。 2.個々の観測が1つの行をなす。 3.個々の観測の構成単位の類型が1つの表をなす。 4.個々の値が1つのセルをなす。 定義を満たしていない 変数が1つの列をなしていない
15 整然データの定義(3) 1.個々の変数が1つの列をなす。 2.個々の観測が1つの行をなす。 3.個々の観測の構成単位の類型が1つの表をなす。 4.個々の値が1つのセルをなす。 定義を満たしていない 応募者NO.1、選考段階「一次」の観測で1行 応募者NO.1、選考段階「二次」の観測で1行 となってほしい
16 整然データの定義(4) 1.個々の変数が1つの列をなす。 2.個々の観測が1つの行をなす。 3.個々の観測の構成単位の類型が1つの表をなす。 4.個々の値が1つのセルをなす。 定義を満たしている
17 整然データの定義(5) 1.個々の変数が1つの列をなす。 2.個々の観測が1つの行をなす。 3.個々の観測の構成単位の類型が1つの表をなす。 4.個々の値が1つのセルをなす。 分ける ・一つの事実は一つの場所へ ・矛盾した登録を防げる
18 整然データの定義(6) 1.個々の変数が1つの列をなす。 2.個々の観測が1つの行をなす。 3.個々の観測の構成単位の類型が1つの表をなす。 4.個々の値が1つのセルをなす。 1月応募.csv 2月応募.csv 3月応募.csv つなげる
19 整然データの定義(7) 1.個々の変数が1つの列をなす。 2.個々の観測が1つの行をなす。 3.個々の観測の構成単位の類型が1つの表をなす。 4.個々の値が1つのセルをなす。 定義を満たしていない 1つのセルに複数の値が入っている
20 整然データの定義(8) 1.個々の変数が1つの列をなす。 2.個々の観測が1つの行をなす。 3.個々の観測の構成単位の類型が1つの表をなす。 4.個々の値が1つのセルをなす。 分ける
雑然データに気を付けて データハンドリングが難しいなあ と感じたら、それは 雑然データかもしれません。 雑然データのままがんばるのではなく 整然データに変換できないか 検討してみましょう。