これらのコースを受講したことで、プロフェッショナルなビジュアライゼーションやダッシュボードを自信を持って作成できるようになりました
Shoebur Rahman調達スペシャリスト、Giz Bangladesh
コースの説明
現実のデータは手強いものです。複雑で散らかったデータセットを前にして、どこから手をつければよいのか迷うこともありますよね。tidyr パッケージを使えば、そんなデータをすっきり整った形に整備できます。列名に埋もれた値は行へ移し、JSON ファイルはデータフレームになり、欠損値も見落とされなくなります。さまざまな乱雑なデータセットでこれらの手法を練習しながら、ソ連が宇宙に送り込んだ犬の数や、ニュージーランドで最も人気のある鳥など、興味深い事実も学びます。tidyverse のツールキットに tidyr があれば、ほぼどんなデータでも整然データに変換でき、その後の分析で大きな効果を発揮します。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
整然データ（Tidy Data）
このコースの中心となる整然データの考え方を紹介します。最初の2つのレッスンでは、乱雑な文字列の列を分割して、分析に使える整然とした変数と観測にすぐ変換していきます。最後のレッスンでは、欠損値を上書き・削除する方法を学びます。
2
ワイド形式からロング形式へ、そして元に戻す
この章では、pivot_longer() と pivot_wider() を使って、データをワイド形式からロング形式へ、さらにその逆へとピボットする方法を学びます。変数が乱雑な列名に隠れている場合や、列ではなく行に格納されている場合に必要になる関数です。学習の途中で、宇宙犬、核爆弾、そして惑星の気温についても触れていきます。
3
データを拡張する
データでは値が欠けていることがよくあり、ときには観測値そのものが抜けていることもあります。この章では、欠けている観測を補ってデータセットを完成させる方法を学びます。カウントデータにゼロの観測を追加したり、時系列を全区間のシーケンスに拡張したり、ほかにもさまざまな手法に取り組みます。
4
データのレクタンリング
最後の章では、JSON や XML のような入れ子構造のデータを、整った長方形のデータに変換する方法を学びます。このスキルにより、Web API からのデータ処理が可能になります。さらに、入れ子構造を活用して、整然とした出力を生み出すエレガントなモデリング・パイプラインを作る方法も学びます。
R
tidyrでデータを整形する
コース修了
