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前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック] 大型本 – 2018/4/13

本橋智光 (著)

21件のカスタマーレビュー

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商品の説明

内容紹介

Law of Awesome Data Scientist

データサイエンスの現場において、その業務は「前処理」と呼ばれるデータの整形に
90%以上の時間を費やすと言われています。
「前処理」を効率よくこなすことで、予測モデルの構築やデータモデリングといった
本来のデータサイエンス業務に時間を割くことができるわけです。

本書はデータサイエンスに取り組む上で欠かせない
「前処理スキル」の効率的な処理方法を網羅的に習得できる構成となっています。
ほとんどの問題についてR、Python、SQLを用いた実装方法を紹介しますので、
複数のプロジェクトに関わるようなデータサイエンスの現場で重宝するでしょう。

出版社からのコメント

前処理が適切に行われているかどうかで、データ分析の品質は左右されます。
本書でさまざまな前処理のテクニックを身に付けてください。

商品の説明をすべて表示する

登録情報

大型本: 336ページ
出版社: 技術評論社 (2018/4/13)
言語: 日本語
ISBN-10: 4774196479
ISBN-13: 978-4774196473
発売日： 2018/4/13
梱包サイズ: 23 x 18.4 x 2.4 cm
おすすめ度： 21件のカスタマーレビュー
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トップカスタマーレビュー

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kenken

目的なしで読むとつらいかも

2018年5月14日

形式: 大型本Amazonで購入

発売前に予約して購入しました。
購入目的は、python使いこなすためにヒントもらおうというざっくりしたものでした。
ざっくりしてたので、ちょっと読み進めるのも苦労しましたが、、、
python,R,SQLのいいところ、悪い所をプログラミング事例で学べて良かったです。
今後は最適解を出すためにも使い分けを含めた、考え方、視野を
取り入れて行く必要があるのだなと感じます。

4人のお客様がこれが役に立ったと考えています

2018年4月28日

形式: 大型本Amazonで購入

RやpythonでSQLでデータ分析をする時に必要となるデータ操作のテクニックが学べます。例えばSQL以外だと結合の柔軟性が低く、SQLなら非等価結合や自己結合するようなケースでは、どうやったら良いのか悩む事があると思います。そう言った実践で必要となるデータの操作をRやpandasで学べるので大変実践的です。惜しいのは、タイトルをもっとキャッチーに出来なかったのかということかな。。また、SQLでも、例えば、直近20件の合計を自己結合を使わずにスマートなSQLで描く方法など、スキルがある程度ある人でも、学ぶところはあるはずです。わたしは、いくつか、おおっ！となりました。まさか今更SQLで学びがあるなんて思いませんでした。本当に良い本だと思います。ニッチな用途ですが、ひさひざに買ってよかったと思える本でした。

15人のお客様がこれが役に立ったと考えています

2018年6月21日

形式: 大型本Amazonで購入

自身のような「(情報システムのプログラミング経験は豊富だが)分析のための前処理はうとい」人には非常に参考になると思います。
エッセンスを吸収したらすぐに手放すつもりでしたが手元においておくことにしました。(笑)

ただ、以下の様な点が気になったので次回作の期待を込めて☆1つ減らしました。

(1)レビューされていない
以下の様な単純なミスがあります。おそらく第三者のレビューはなかったのかと思います。そのせいか全体を通して表現の揺れやいいまわしが洗練されていない印象を受けました。(内容がよいだけに勿体無いなと)

『本書では次の4種類の補完方法について解説します。』→ 実際には6種類
『カテゴリ化に対応していないので、★カテゴリ化★の方法をしっかり身につけましょう』 ★部分は「ダミー変数化」が正しい

(2)厳密でない
例えば「pythonでは、ブール型はbool、カテゴリ型はcategory型が提供されている」という記載がありますがpythonにはcategory型は存在せずライブラリ(pandas)が提供する型です。こういった混乱を招く雑な表現が少なくありません。

(3)コードの良し悪しの基準が恣意的
全体を通して「これは非AWESOME(もしくはAWESOME)なコード」という説明がなされていますが、判断基準が恣意的というか一貫性がないと感じました。
「計算量は多いけど簡潔で可読性が高いのでAWESOME」「簡潔でないが計算量が少ないのでAWESOME」という感じ。どっちやねん！と。笑

(4)Awesomeが微妙な場合がある
「改変が容易なのでAWESOME」と主張しているコードで何度も同じ列名をタイプしてたりします。この場合は、コードを関数化して列名を引数にして使い回すかつ汎用的(同じ処理を違う列でも適用できるようにする)にするのがAWESOMEですね。

(5)冗長
箇条書きや表形式にしたほうが簡潔に表現できることも文章で記述されているので無駄に長い。

本書の内容とは関係ありませんが、上述したような指摘はプログラマの世界では「曖昧・冗長・一貫性がない」と避難されても仕方がない恥ずかしい事ですが、データサイエンティストという職業では重視されない(＝確率の世界を扱っているので厳密さを求められない=>曖昧さがむしろ「柔軟」として評価される)のかな？なんて思いました。

次回作に期待します。個人的には「外れ値の扱い方」が薄かったのでそのあたりの考え方や方法論・ノウハウを学びたいと思いました。

11人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

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ひよっこデータサイエンティスト

駆け出しのデータサイエンティストにオススメ

2018年7月15日

形式: 大型本Amazonで購入

データサイエンティストとして必要不可欠なSQLとRとpythonのコードがまとめられており非常に便利。特に、自分はpythonの扱いが他の二つに比べると経験が浅いためとても役に立っている。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

2018年9月27日

形式: 大型本Amazonで購入

前処理の本がすくないので食らいつきましたが、初心者向けの本にかんじました。もう少し期待してましたが、、

2018年9月19日

形式: 大型本Amazonで購入

前処理大全、ということでデータ解析の前処理を俯瞰して理解できることを期待して購入したが、内容は薄味。逐一３言語で解説してることもあり、本の厚みの割に学びは少ない。

2018年8月17日

形式: 大型本Amazonで購入

まさかの前処理に特化した本とは…
実践的で非常に参考になりました。

「大全」という言葉に釣られると期待外れかも

2018年5月14日

形式: 大型本

比較的ググれば出てくるような基礎的なデータハンドリングに関する内容で、すでに仕事や研究でデータ分析をある程度経験したことのある人にとっては本書によって新規性のある情報は得られないのでは、と思った。

基礎的だがよくある問題として、文字コード、データの型、異常値、欠損値をいかに扱っていくか、などの内容にも触れて欲しかったように思う。

ただ、本書に価値があるとしたら、SQLは使えるがRやPythonを使ったことがない、みたいな読者はスムーズに他言語でのデータハンドリングが学べるというところかもしれない。同じ課題に対して３つの言語でコードが書かれている点は非常に面白いなと思った。

19人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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