Rでのデータクレンジングと準備

生データは、エラー、欠損値、または一貫性のないフォーマットが含まれていることが多く、そのまま分析に使用できることはほとんどありません。これらの問題を見つけて修正する方法を学ぶことは、データプロフェッショナルのワークフローにおいて最も重要なステップであり、データから導き出される結論が正確で信頼できるものであることを保証します。 このコースでは、データ品質の問題を特定し、それらを解決するためのプログラム的なソリューションを適用するための構造化されたアプローチを提供します。基本的なデータ構造の理解から、分析が確固たる基盤の上に構築されることを保証する洗練されたクレンジングパイプラインの実装へと進みます。再現可能なワークフローに焦点を当てることで、混沌としたスプレッドシートを、モデリングの準備が整った構造化データに変える方法を学びます。 学習内容： - 計算の正確性を確保するために、データ型を理解し、フォーマット間で変換する - 範囲およびカテゴリの制約を適用して、範囲外の値を特定し、処理する - 完全一致および部分一致の技術を使用して、重複レコードを特定し、解決する - パターンを特定し、補完戦略を適用することにより、欠損データを体系的に処理する - 最新のテキスト操作ツールを使用して、文字列データをクリーンアップし、標準化する - 一貫性のない命名規則を持つ異なるデータセットを結合するために、レコードリンケージを実装する - 効率的なダウンストリーム分析のためにデータセットを再構築するための、Tidy Dataの原則を実践する このコースは、データ品質の基本的な定義とTidy Dataの哲学から始まり、実践的なテキストベースの演習へと進みます。現代のRエコシステムを使用して、反復的なタスクを自動化し、乱雑な文字列を処理し、完全に一致しないデータセットを結合する方法を学びます。 このコースは、Rの構文を基本的なレベルで理解しており、データ準備の実践的な側面に焦点を当てたい初心者向けに設計されています。データエンジニアリングや高度な統計学の事前の経験は必要ありません。 今日からデータクレンジングのツールキット構築を始めましょう。