ステップ・バイ・ステップ チュートリアル

Exploratory デスクトップは、Rによって提供されるデータ・ラングリング(データ変形/操作)、視覚化そして機械学習の統合されたエクスペリエンスを提供します。

Exploratory デスクトップを使用して、最も生産的にあらゆるデータを操作し深い洞察を得るために、一連のチュートリアルを用意しました。各チュートリアルは、異なるユースケースに対応するように設計されているため、特定の順番に従う必要はありません。ただし「クイックスタートガイド」を始めにご覧になることをおすすめします。

クイックスタートガイド

データソースタイプ

MongoDB データ

データを取得するために高度に最適化されているが、データのクエリや分析のためには最適化されていないNoSQLデータベースの性質上、MongoDBのデータを扱うのは難しいことがあります。リレーショナルデータベースや表形式のデータとは異なり、データはしばしば階層型でネストされ、配列型のデータを含みます。 Exploratoryを使用すると、MongoDBからデータをすばやく抽出できるだけでなく、表形式でなかったり正規化されていないデータを、必要に応じて扱いやすい形にきちんと整理して統計分析を簡単に適用できます。このチュートリアルでは、手順を順を追って説明します。

JSON データ

Amazon Redshift データベース

Webスクレーピング

アクセスログデータ

Stripe データ

MailChimp データ

Google アナリティクス データ

データラングリング(データ変形/操作)

分析 / 機械学習

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