読みやすく、再利用しやすいSQL分析クエリを書くコツ
こんにちは、Wantedlyでデータサイエンティストをしている樋口です! 自分は過去、分析のためにSQLを書いているとき、以下のようなミスをしていました。 メール開封率を集計したら何故か100%を超えてしまった。でもどこが原因かがわからない メール開封率を集計したのち、クリック率も追加で依頼を受けたが、再利用できるクエリになっておらず、一から書き直した クエリのレビューを依頼したら、複雑すぎると言われてしまった こういった経験がある方は自分以外にもいるのではないでしょうか...! SQLは非常に自由度が高く便利である反面、書き方が個人に委ねられ、複雑・難解になりやすいと感じています。 そこで本記事では、自分が実務で学んだ、読みやすく、再利用しやすいSQLクエリの書くコツを紹介したいと思います。個人の経験によるものなので、より良い書き方・考え方もあるかもしれないです。ご了承ください🙏 読み
「データビジュアライゼーションの基礎」のまとめ グラフ編
こんにちは、Wantedlyでデータサイエンティストをしている樋口です! 先日会社で買ってもらったデータビジュアライゼーションの基礎を読みました。データ可視化について網羅的にわかりやすく書かれており参考になったため、記事にまとめてみました。書籍の英語版は無料で公開されているため、よければこちらも参考にしてみてください。 データビジュアライゼーションの知識を学ぶことで、科学的に誤った表現をせずに、芸術的に美しい表現ができ、明確で明瞭かつ魅力的にデータから得られる示唆を伝えることができる様になります。📊 本記事では、特定のライブラリや描画手段によらないデータ可視化の基礎について紹介します。 分量が多くなってしまったので、本記事ではデータビジュアライゼーションの”グラフ"にのみ着目しています。グラフ以外の構成要素(色、タイトル、テキスト、etc.)については別途記事にしたいと思います。 本記事
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