データクリーニングは非常に面倒な作業。だけど、それはその後の解析に多大な影響を及ぼす。今まではExcelでおもに行ってましたが、Rでも十分可能そうですね。クリーンの手順も可視化されますしよさそうです。

stadio のブックマーク 2018/04/24 07:34

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/362857360/comment/stadio" data-user-id="stadio" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/id.fnshr.info/2018/04/23/r-data-cleaning-school/" data-original-href="https://id.fnshr.info/2018/04/23/r-data-cleaning-school/" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fid.fnshr.info%2F2018%2F04%2F23%2Fr-data-cleaning-school%2F" data-user-icon="/users/stadio/profile.png">Rによるデータクリーニング実践――政府統計からのグラフ作成を例として｜Colorless Green Ideas</a><br><p style="clear: left">データクリーニングは非常に面倒な作業。だけど、それはその後の解析に多大な影響を及ぼす。今まではExcelでおもに行ってましたが、Rでも十分可能そうですね。クリーンの手順も可視化されますしよさそうです。</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/stadio/20180424#bookmark-362857360"><span class="datetime-body">2018/04/24 07:34</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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Rによるデータクリーニング実践――政府統計からのグラフ作成を例として｜Colorless Green Ideas

id.fnshr.info2018/04/23

データクリーニングが繁雑な作業であることを示すために、政府の統計データから日本の男のみの高校と女のみの高校の数の推移をグラフ化する事例を紹介する。クリーニングの作業にはR言語を用い、複数のファイルを...

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