データ視覚化のプロが選ぶデータ分析のオススメ本32選
データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。 中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。 本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。 データ可視化そのものについて知りたいたは、こちらの記事からどうぞ。 データ可視化とは？その重要性や手法、よくある課題と解決策を解説 データ分析における視覚化（ビジュアライゼーション）系のおすすめの本17選1 S
Data Visualization
Published by Princeton University Press. Incomplete draft. This version: 2018-04-25. Buy from Amazon Buy from Powell's Buy from the Publisher “Finally! A data visualization guide that is simultaneously practical and elegant. Healy combines the beauty and insight of Tufte with the concrete helpfulness of Stack Exchange. Data Visualization is brimming with insights into how quantitative analysts can
Rでデータ読み込みから前処理までのTips - Qiita
Rでテキストファイルの読み込みからデータ加工の流れ（前処理）で覚えておくとかなり便利、あるいはよくハマるポイントを中心に。 細かい知識が多いのだがまとまったものがなかったのでまとめてみた。 ありがちなハマりを回避して作業効率を上げるために。 データの読み込み データファイルの読み込み プロジェクトごとにワーキングディレクトリをセットするといい CSVファイルの読み込み read.csv()はヘッダありが前提。 文字コード fileEncoding="文字コード名"で指定できる。Windowsで作ったCSVを読み込む際、BOMが付いていることがあるのでfileEncoding="UTF-8-BOM"とする 文字列の扱い 文字列が自動的にfactor型になるので、不都合な場合はstringsAsFactors=Fを指定する 欠損値の扱い 欠損値が空欄であったり、データベースからエクスポートした
Rを使うなら知っておきたいチートシート群 - Qiita
Rにもチートシートはある。 なかでもRStudio社のチートシートは使い勝手が良い。 RStudio社のチートシートは知っている人にとっては当たり前の情報だが、知らない人は本当に知らないことを最近知ったのでQiitaにも記事を残しておく。 できればこの記事をストックするのではなく、以下のURLをブックマークしてほしい。 https://www.rstudio.com/resources/cheatsheets/ 以下に各チートシートの簡単な紹介とURLを示す。 データハンドリング いわゆるデータの前処理。Data Wranglingとも言う。 dplyr、tidyrを使った例が図入りで書かれている。必見。 https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/data-wrangling-cheatsheet.pdf なお、データハンドリング
9 popular ways to perform Data Visualization in Python
Introduction The beauty of art lies in the message it conveys. At times, reality is not what we see or perceive. The endless efforts from the likes of Vinci and Picasso have tried to bring people closer to the reality using their exceptional artworks on a certain topic/matter. Data scientists are no less than artists. They make paintings in form of digital visualization (of data) with a motive of
Programming Languages Influence Network | Exploring Data
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