【実践データ分析】<Web注文分析(ノック1-10)>まとめ
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Fumihiko__K
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Fumihiko Kimura
@Fumihiko__K
【実践データ分析】 <Web注文分析> ノック1:データ読み込み pandasでのデータ取り込みがdataikuだとどうなるか？ ・取り込みデータは4種類 ・商品マスタやトランザクションデータ →datasetとして取り込みますが1分以内に終わります #dataiku #機械学習 pic.twitter.com/4RgRfd7VrZ
2023-05-31 18:00:59
Fumihiko Kimura
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【実践データ分析】 <Web注文分析> ノック2:データのユニオン 良くある分割されたトランザクションデータの結合(Union)をどう実施するか？ ・transaction_1とtransaction_2のユニオン ・transaction_detail_1と2のユニオン →ノーコードのVisual Recipesを活用して一瞬です #dataiku #機械学習 pic.twitter.com/BwZtSCpCSZ
2023-06-01 18:00:00
Fumihiko Kimura
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【実践データ分析】 <Web注文分析> ノック3:売上データ同士の結合(join) ・前回のユニオンデータを利用 ・transaction_detailを主に、transactionを左結合 ・transaction_idをjoinキーに指定 ・二重計上を避けるためprice列は除外 →こちらもVisual RecipesのJoinレシピで一発です #dataiku #機械学習 pic.twitter.com/OL62H71OEQ
2023-06-02 07:45:00
Fumihiko Kimura
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【実践データ分析】 <Web注文分析> ノック4:マスターデータの結合(join) ・前回との差は複数のマスターデータをJoin ・transaction_detailに、item_masterを左結合 ・transaction_detailに、customer_masterを左結合 →複数マスタの結合もVisual RecipesのJoinレシピで一発です #dataiku #機械学習 pic.twitter.com/tl0JEmHxaf
2023-06-03 07:45:00
Fumihiko Kimura
@Fumihiko__K
【実践データ分析】 <Web注文分析> ノック5:必要データ(売上列)の作成 ・quantity列×item_price列を掛け算してprice(売上)列を作成します →Visual RecipesのPrepareレシピで結果を見ながら作成できます！ #dataiku #機械学習 pic.twitter.com/cyg7NKtMtb
2023-06-04 08:00:01
Fumihiko Kimura
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【実践データ分析】 <Web注文分析> ノック6:データの検算 作成したprice(売上)列の計算結果が正しいか確認 ・加工前のtransaction内のpriceの合計値 ・加工後のpriceの合計値 ・上記二つが971,135,000で同じか確認 →EDA(探索的データ分析)として列毎に統計情報を可視化できます #dataiku #機械学習 pic.twitter.com/6BR9pPMNNC
2023-06-05 07:45:00
Fumihiko Kimura
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【実践データ分析】 <Web注文分析> ノック7:各種統計量の把握 欠損値の把握や、顧客属性などの統計情報の把握 ・欠損値が無い事の確認 ・一変量解析の活用 →datasetからStatisticsの情報を活用してこちらも可視化して確認できます！ しかも自動で生成されて超便利です #dataiku #機械学習 pic.twitter.com/VGQWRjLhey
2023-06-06 07:45:00
Fumihiko Kimura
@Fumihiko__K
【実践データ分析】 <Web注文分析> ノック8:月別のデータ集計① ・日付列のDate型への変換 ・Date型データの年/月への分解 ・集計単位となる年月列の作成 →Prepareレシピで結果を確認しながらノーコードで完了です！ #dataiku #機械学習 pic.twitter.com/9qGmypkxH0
2023-06-09 08:26:59
Fumihiko Kimura
@Fumihiko__K
【実践データ分析】 <Web注文分析> ノック8:月別のデータ集計② ・月別売上の集計（作成した年月列でPriceをsum） →Groupレシピでこちらも一瞬でdoneしました！ ※2019年2-7月の売上算出完了 #dataiku #機械学習 pic.twitter.com/BMhNVevMSn
2023-06-10 07:45:00
Fumihiko Kimura
@Fumihiko__K
【実践データ分析】 <Web注文分析> ノック9:月別、商品別のデータ集計 ・月別かつ商品別に、売上の合計値、数量を表示 ・要素が複数に跨るためPivot的に把握したい →Pivotレシピを活用してExcelと同じ感覚で即座にデータ集計できました #dataiku #機械学習 pic.twitter.com/14I9f7vaCS
2023-06-11 07:45:00
Fumihiko Kimura
@Fumihiko__K
【実践データ分析】 <Web注文分析> ノック10:商品別の売上推移の可視化 ・グラフ用のデータ集計(Pivot) ・時系列をY軸、売上をY軸とした時系列折れ線グラフの作成 →集計したデータセットに対してChartを作成してDoneです。 ここまでWeb注文分析のノック10本全てノーコードで完了！ #dataiku #機械学習 pic.twitter.com/geWmdWUL6G
2023-06-12 07:45:00