既刊(1巻)

データ分析に強くなるSQLレシピ 小規模データの前処理・分析の書き方&テクニック

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2,700
●小規模データの分析で使えるSQLの書き方がわかる!――基礎から応用テクニックまでを標準SQLサンプルコードとともに徹底解説!多くの中小企業では、ビジネスで分析に使うデータとして、数百万件から数億件といった大規模なデータを用意できることはあまり多くありません。ビッグデータのように多種類のデータがあるのではなく、数百件から数万件程度の小規模なデータを扱うことになります。本書では、このような小規模データの前処理や分析を行なうSQLの書き方やテクニックをレシピとしてまとめています。主にデータの前処理にあたる部分について、実用的なサンプルコードとともに解説します。たとえば、合計、平均、最小値、最大値の求め方、小数処理、グループ集計、重複除外、日付・文字列処理、条件分岐といった基本的なSQLから、複数のテーブルに分割・結合、検索結果からのさらなる絞り込み(サブクエリ、相関サブクエリ等)、統計データの作成(外れ値・欠損値処理、データの代表値・分布の調査等)、売上データRFM分析や購買履歴データアソシエーション分析等といった応用的なSQLまで、小規模データの前処理や分析の実践的な手法やノウハウを解説しています。■本書の構成第1章 SQLの基本第2章 基本的な関数を知る第3章 複数のテーブルを結合する第4章 サブクエリの使用第5章 統計データを作成する第6章 複雑な問題を解く付録(データベースを作成する/削除する)練習問題の解答
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あらすじ

●小規模データの分析で使えるSQLの書き方がわかる!――基礎から応用テクニックまでを標準SQLサンプルコードとともに徹底解説!多くの中小企業では、ビジネスで分析に使うデータとして、数百万件から数億件といった大規模なデータを用意できることはあまり多くありません。ビッグデータのように多種類のデータがあるのではなく、数百件から数万件程度の小規模なデータを扱うことになります。本書では、このような小規模データの前処理や分析を行なうSQLの書き方やテクニックをレシピとしてまとめています。主にデータの前処理にあたる部分について、実用的なサンプルコードとともに解説します。たとえば、合計、平均、最小値、最大値の求め方、小数処理、グループ集計、重複除外、日付・文字列処理、条件分岐といった基本的なSQLから、複数のテーブルに分割・結合、検索結果からのさらなる絞り込み(サブクエリ、相関サブクエリ等)、統計データの作成(外れ値・欠損値処理、データの代表値・分布の調査等)、売上データRFM分析や購買履歴データアソシエーション分析等といった応用的なSQLまで、小規模データの前処理や分析の実践的な手法やノウハウを解説しています。■本書の構成第1章 SQLの基本第2章 基本的な関数を知る第3章 複数のテーブルを結合する第4章 サブクエリの使用第5章 統計データを作成する第6章 複雑な問題を解く付録(データベースを作成する/削除する)練習問題の解答

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