前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック] | 本橋 智光 |本 | 通販 | AmazonAmazonはお客様のセキュリティとプライバシーの保護に全力で取り組んでいます。Amazonの支払いセキュリティシステムは、送信中にお客様の情報を暗号化します。お客様のクレジットカード情報を出品者と共有することはありません。また、お客様の情報を他者に販売することはありません。 詳細はこちら
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
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SQLpipe | Data engineering tools and services
Amazon.co.jp: 10年戦えるデータ分析入門 SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く (Informatics &IDEA): 青木峰郎: 本
