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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)

10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： 10件のカスタマーレビュー
Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 721位 (本の売れ筋ランキングを見る)
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Amazon Customer

地味なタイトルだが中身は素晴らしい！

2018年4月28日

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。

9人のお客様がこれが役に立ったと考えています

2018年5月14日

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。

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

2018年5月12日

Amazonで購入

コーディングのいい例、悪い例を比較しながら前処理を学べる。
特徴量を考え、作っていくなかでコードが煩雑になることはよくある。
それが管理しやすくなったことが最大の収穫。
あと、頭の中で思いついてはいるものの、実装が面倒だなと思っていた特徴量が
サンプルコードで比較的楽に実装できたこともよかった。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

2018年5月23日

Amazonで購入

主にRを使っておりますが、業務の理由から他の言語で処理をしなければならない場面があり、他言語は不慣れであったため大変参考になりました。企画として同じ処理を比較してみるというのは新鮮だったと思います、Juliaやscalaなども見てみたいです。

1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25日

Amazonで購入

SQLを主に仕事で使っておりますが、そのSQLを別の言語に置き換える場合、知識のマッピングが出来るので重宝します。
SQL、R、Pythonと知識をそのまま移行できる点が素晴らしいと感じました。

この本は発売前から注目しておりました。発売日前なのにベストセラーとなっていたので驚きです。
それぐらいデータ分析の現場は前処理が重要で、かつ仕事の7割8割は前処理なんじゃないかと思うぐらいの時間を割いています。
その問題に対して、ダイレクトに突き刺す良い本だと感じました。

12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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darekimi

「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

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。

7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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一弧

「処理」されない「前」に読むべき「必全」の案内地図

2018年5月17日

Amazonで購入

　猫も犬もイタチも　データサイエンスに　追い立てられている昨今の状況ではあります。
一本釣りで高級魚をとれるほどの名人はともかく、チームワークでゴミ捨て場のようなデータに直面しようとしている烏合の衆にとって、共通の「テクニック」を身に着けることは、大きな力となることでしょう。すべての初心者を逃さないという意味での「大全」かも知れません。パワハラ、セクハラ、アカ（デミック）ハラ、モラ（ル）ハラ　などなどで　道に迷わされているあなたが　「処理」されない「前」に読むべき「必全」の案内地図と言えましょう。　

2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27日

Amazonで購入

製造プロセスデータの分析を主にやっております。
前処理関連は本当にめんどくさいものです。理由はケースバイケースですが、大体
・条件に応じてコードの使い分けを要する(joinまみれの横長か、unionまみれの縦長になる)
・処理が下手だとすぐメモリアウト（うまければ明日から数百億行を処理しろと言われるので結局無理)
・無茶ぶりに耐えられる人間が少ない
が、敬遠される原因かなあと考えております。
こうならないためには、まず
・全データを用いてトライアルやらなくていいでしょう、お客様のフルデータだと月1000万円単位の使用料ですが払えるんですか
・お客様の要求するレベルの自動データ分析には、最善でも月このくらいコストがかかります。みあいますか
・お客様の追加要求は、予約Webページが5分待たされる程度の負荷をかけるのですがいいですね
といった、演算コストを金銭的コストにして顧客に納得してもらう必要があります。
それは書かれていませんので、顧客のエンジニアと話し合ってください。
Awesomeなエンジニアがいないのであれば、さっさと手を引きましょう。

15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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