機能改善 領収データ発行機能にてインボイス制度の書式での出力に対応しました。 詳しくはこちらをご覧ください。

新機能 参加者によるイベント出席機能をリリースしました。今までは主催者による出席管理機能はありましたが、大規模イベント等での受付処理が大変とのフィードバックをいただいてました。今後はイベント作成時に発行される「出席コード」を会場現地や配信で共有してもらうことで、参加者自身でイベント出席登録を行うことができるようになります。これにより受付処理が容易になりますので、イベント主催者の皆様はぜひご活用ください。詳しくはこちらのニュース特集ページ をご確認ください。

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Jul

8

【R】dplyrパッケージで手軽にデータ処理

データ整形の定番パッケージ「dplyr」を使ってデータ整形の練習をします!

Organizing : Bizreach データサイエンスチーム

Registration info

無料参加

Free

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11/15

Description

概要

データ整形や集計に特化したdplyrパッケージを使いこなす練習をします。よく使う関数に絞って実際に手を動かし、挙動を理解します。後半ではチェーン演算子を用いた処理の連携を紹介します。
ご自身のPCで実際にコードを書きながら進めるので、より具体的な使い方がわかります。

対象

Rを既に使用したことがあり、基本的な操作ができる方
  ※RとR StudioをインストールしたノートPCをお持ち下さい。

当日の内容

dplyrパッケージの関数を使用し、直感的なデータ整形と集計の練習を行います。

勉強会の目標

dplyrパッケージの関数を用いて、人間の思考に沿ったデータ整形と集計ができるようになることを目指します。

列の選択、データの条件抽出、並び替え、グループ別集計、グループ毎の分析関数の適用ができ、 これらの関数を任意に連結させて複雑な処理をわかりやすく書けるように練習します。

アジェンダ

  • dplyrパッケージのインストール
  • dplyrパッケージの機能俯瞰
  • 練習用データフレームの作成
  • よく使う関数の練習
  • チェーン演算子の紹介
  • 演習問題

詳細

日時:7月8日(水)19時30分 - 20時30分

会場:株式会社ビズリーチ(東京都渋谷区渋谷2-15-1 渋谷クロスタワー12F)
  ※エレベーターホール南側の「ガーデン」というスペース(上の写真)の入口に担当者がいます。

持ち物:
・ノートPC(RとRStudioをインストール済みのもの)
・名刺(名札用。名刺をお持ちでない場合は記名でもOKです)
  ※Wi-Fi はこちらで用意いたします。

勉強会のスタイル:
  講師が説明し、ご自身のPCで演習を行います。勉強会後は質問、雑談もOKです。途中参加、途中退室も可能です。


ドリンクの持ち込みは可能ですが、食べ物はご遠慮ください。

写真は株式会社ビズリーチの「ガーデン」というスペースです。

芝生をイメージした広い作りで、プロジェクションマッピングを使用して再現した海もあります。

渋谷のオフィスとは思えない、開放的な空間での講義をお楽しみ下さい!

Presenter

Feed

ktbiz

ktbizさんが資料をアップしました。

07/07/2015 17:21

ktbiz

ktbizさんが資料をアップしました。

07/07/2015 17:20

ktbiz

ktbizさんが資料をアップしました。

07/07/2015 17:19

ktbiz

ktbiz published 【R】dplyrパッケージで手軽にデータ処理.

06/25/2015 11:27

【R】dplyrパッケージで手軽にデータ処理 を公開しました!

Group

OWL.learn

データサイエンス、機械学習、自然言語処理などのテーマにイベントを企画しています。

Number of events 8

Members 372

Ended

2015/07/08(Wed)

19:30
20:30

Registration Period
2015/06/24(Wed) 09:00 〜
2015/07/07(Tue) 00:00

Location

株式会社Bizreach

東京都渋谷区渋谷2-15-1 (渋谷クロスタワー 12階)

Attendees(11)

kenta_hojo

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【R】dplyrパッケージで手軽にデータ処理 に参加を申し込みました!

canzawa

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smuraki

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s_a_25

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otanet

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rip_curl_jp1

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yutaka_kataoka_16

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mochan_tk_kawamoto

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Takayukiy

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masamasa1112

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【R】dplyrパッケージで手軽にデータ処理に参加を申し込みました!

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