前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]

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多く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。

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。

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。

目次

１　入門前処理（前処理とは）
２　データ構造を対象とした前処理（抽出
集約
結合
分割
生成
展開）
３　データ内容を対象とした前処理（数値型
カテゴリ型
日時型
文字型
位置情報型）
４　実践前処理（演習問題）

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