前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]

著者 : 本橋智光

• 技術評論社 (2018年4月13日発売)

感想・レビュー・書評

[YABUKI Yukiharuさんの感想 · 2019年1月4日]

2018/04/11 初観測

[ジマさんの感想 · 2018年11月12日]

知ってることも多かったけど、「実務ではこういうことがあるからこういう処理をしたほうがいい」的な実践的な話がちょいちょいあり、そういうところは役立った。

pythonの良い書き方とかも教えてくれているので役に立つ。

[Eeeさんの感想 · 2018年10月21日]

データなんて全部から引っ張ればいいんてね？と思ってた考えを改めたることができた。

どうしてダメなのかの理由とプログラムがあるのがとても良い。

[miyaさんの感想 · 2018年7月10日]

機械学習の前に、データを「前処理」する。そこには確実にテクがある

[fraserlibさんの感想 · 2018年6月22日]

請求記号　007.6/Mo 83

[gunmakeさんの感想 · 2018年5月6日]

実用書である。
なにかと派手な話題が多いデータサイエンスの中で、地味だが大切な前処理を取り上げている。
しかもSQL,R,Pythonの主要なツールについて併記してあり大変助かった。
今までSQLについてまったく知らなかったがなかなか奥深い分野と思われる。

第1章 前処理とは
第2章 抽出
第3章 集約
　SQLのWindow関数は大変役に立つ関数が多い
第4章 結合
　JOIN句の説明がわかりやすかった
　4-3過去データの結合、4-4全結合はとても役に立ちそう。
第5章 分割
第6章 生成
第7章 展開
　長いこと縦持ち、横持ちのことがわからなかったがpythonのpivot_tableでわかるようになった
第8章 数値型
　数値のカテゴリ化など使えそう
　数値の補完にこんな手法があったのは知らなかった（多重代入法）
第9章 カテゴリ型
　カテゴリ型は結構大切
第10章 日時型
　SQLの実行にPostgreSQLを使っていたがこの章ではエラーがでてほとんど実行できなかった
　データベースによっては方言が存在するのかな？
　10-7 平日/休日への変換は役立ちそう
第11章 文字型
　高度な内容だったので手がです
第12章 位置情報型
　今回はデータとして緯度、経度が準備されていてそれを使うだけだったが
　その位置情報そのものを集めてくるのが大変そう
まとめ
データはデータベースに置きSQLでデータを前さばきしながらPython/Rでデータ加工するのが
最強のセットかな？SQLのWindow関数をもっと知りたい。