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カレーが食べたい
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こんにちわ。データ部の長野です。 TVISION INSIGHTSのデータ部では、複雑なデータ抽出をする機会が多々あります。 今回は最近おこなった複雑なデータ抽出ロジックの1つ、 「『継続して○○した日数』とその最大値」 をSQLで求める方法を紹介します！ ======= 2021/06/26追記 ======= 記事中に積み上げ和を表現するのに、SUM(not_cont_date_flg) OVER (PARTITION BY user_id) AS cum_not_cont_date_flgというコード記述があるのですが、以下のような御指摘を受けました。 先日の「連続で結果xが出た回数」の時もでてきたのだけど、もしかしてPostgreSQL/redshiftとBigQueryでwindow関数のsumの挙動が違う？BigQueryだと積み上げにならないでウィンドウごとの和（user_i
はじめまして。データサイエンティストの森下です。 TVISIONでは探索的にデータを見てく段階では、可視化に加えて複数の回帰モデルを作成して検討する、ということをよくやっています。 モデルの数が少ない場合は個別にモデルを作成してsummary()で見ていく事もできますが、モデルの数が増えるにつれてそのやり方では管理が難しくなってきます。 そこで、本記事では、purrrのmap()とbroomのtidy(), glance()を用いて複数の回帰モデルを効率的に扱う方法を紹介したいと思います。 まずはライブラリを読み込みます。tidyverseはデータハンドリングと可視化のためのパッケージ群です*1。 tidymodelsはモデリングをtidyなやり方で統一的に扱えるようにするパッケージ群になります。今回はbroomのみ用いますが、後日他のパッケージの紹介記事も書ければと思っています。 lib
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