データ分析に強くなるSQLレシピ 小規模データの前処理・分析の書き方＆テクニック（インプレス） [電子書籍]

データ分析に強くなるSQLレシピ 小規模データの前処理・分析の書き方＆テクニック（インプレス） の 商品概要

• ●小規模データの分析で使えるSQLの書き方がわかる！
  
  ――基礎から応用テクニックまでを標準SQLサンプルコードとともに徹底解説！
  多くの中小企業では、ビジネスで分析に使うデータとして、数百万件から数億件といった大規模なデータを用意できることはあまり多くありません。ビッグデータのように多種類のデータがあるのではなく、数百件から数万件程度の小規模なデータを扱うことになります。本書では、このような小規模データの前処理や分析を行なうSQLの書き方やテクニックをレシピとしてまとめています。
  
  主にデータの前処理にあたる部分について、実用的なサンプルコードとともに解説します。たとえば、合計、平均、最小値、最大値の求め方、小数処理、グループ集計、重複除外、日付・文字列処理、条件分岐といった基本的なSQLから、複数のテーブルに分割・結合、検索結果からのさらなる絞り込み（サブクエリ、相関サブクエリ等）、統計データの作成（外れ値・欠損値処理、データの代表値・分布の調査等）、売上データRFM分析や購買履歴データアソシエーション分析等といった応用的なSQLまで、小規模データの前処理や分析の実践的な手法やノウハウを解説しています。
  
  ■本書の構成
  第1章　SQLの基本
  第2章　基本的な関数を知る
  第3章　複数のテーブルを結合する
  第4章　サブクエリの使用
  第5章　統計データを作成する
  第6章　複雑な問題を解く
  付録（データベースを作成する／削除する）
  練習問題の解答
  

• 目次

  表紙
  本書情報および正誤表のWebページ
  はじめに
  本書の表記法
  目次
  第1章　SQLの基本
  1-1　データベースとは／1-1-1　ファイルの特徴を知る
  1-1-2　データベースに求められるものを知る
  1-1-3　データ分析にも使えるデータベース
  1-2　データベースの種類／1-2-1　関係データベース
  1-2-2　NoSQLデータベース
  1-3　データベース／1-3-1　関係データベースにおけるテーブル
  1-3-2　データベースを操作する
  1-4　テーブルの作成／1-4-1　テーブルの名前を決める／1-4-2　データ型を決める
  1-4-3　NULLの役割
  1-4-4　外部キーを設定する
  1-4-5　連番を自動的に付与する
  1-4-6　テーブルの構造を変更する
  1-5　データの登録と取得／1-5-1　レコードを登録する
  1-5-2　レコードを取得する
  1-6　データの更新と削除／1-6-1　レコードを更新する
  1-6-2　不要なレコードを削除する
  1-6-3　更新を確定させる
  練習問題
  第2章　基本的な関数を知る
  2-1　関数と演算子／2-1-1　関数とは
  2-1-2　足し算する
  2-1-3　引き算する／2-1-4　掛け算する
  2-1-5　割り算する
  2-1-6　累乗を計算する
  2-2　集約関数を知る／2-2-1　合計を求める
  2-2-2　レコード数を求める
  2-2-3　平均を求める
  2-2-4　最小値と最大値を求める
  2-2-5　グループごとに集計する
  2-3　小数を処理する／2-3-1　扱える桁数を意識する
  2-3-2　浮動小数点数を扱う／2-3-3　固定小数点数を扱う／2-3-4　四捨五入や切り捨て、切り上げを計算する
  2-4　日付を処理する／2-4-1　日付のデータ型を考える／2-4-2　日付に対して足し算と引き算をする
  2-4-3　日付で比較する
  2-4-4　日付を整形する
  2-5　文字列を処理する／2-5-1　文字列を結合する／2-5-2　文字の位置を探す
  2-5-3　文字列の一部を取得する
  2-5-4　大文字と小文字を変換する
  2-5-5　文字を置換する
  2-6　重複を除外する／2-6-1　重複したものは1つだけ出力する
  2-6-2　グループ化する
  2-7　条件によって分岐する／2-7-1　シンプルな条件で分岐する
  2-7-2　複数の条件で分岐する
  2-7-3　条件に応じて集計する
  2-7-4　NULLに対応する
  練習問題
  第3章　複数のテーブルを結合する
  3-1　正規化によるテーブルの分割／3-1-1　複数のテーブルに分割する
  3-1-2　第1正規化：同じ情報の繰り返しを除去する
  3-1-3　第2正規化：他のカラムからの依存を除去する
  3-1-4　第3正規化：他のカラムとの依存関係を除去する
  3-2　ER図による可視化／3-2-1　テーブル間の関係を図示する
  3-2-2　ER図を作成する／3-2-3　IE記法の描き方を学ぶ
  3-3　内部結合と外部結合／3-3-1　共通のレコードで結合する
  3-3-2　一方に存在するレコードで結合する
  3-3-3　3つ以上のテーブルを結合する
  3-3-4　複数のテーブルを縦に並べる
  3-3-5　小計を作る
  3-4　直積（交差結合）／3-4-1　直積を求める
  3-5　インデックス（索引）／3-5-1　インデックスの効果を知る
  3-5-2　SQLでインデックスを作成する
  3-5-3　複数のカラムにインデックスを設定する
  3-5-4　重複を許可しないインデックスを設定する
  3-5-5　インデックスを削除する
  練習問題
  第4章　サブクエリの使用
  4-1　サブクエリとは／4-1-1　サブクエリとは／4-1-2　条件としてSQLの結果を使う
  4-1-3　ALLとANY
  4-1-4　サブクエリの結果をテーブルとして使う
  4-1-5　取得するカラムとして使う
  4-1-6　WITHによる再利用
  4-1-7　再帰的な探索
  4-2　 片方のテーブルにしか存在しないレコードの抽出／4-2-1　NOT INを使う方法
  4-2-2　NOT EXISTSを使う方法
  4-2-3　外部結合を使う方法
  4-3　他のテーブルからの更新／4-3-1　サブクエリの結果で更新する
  4-3-2　結合を使った条件の指定
  4-4　相関サブクエリ／4-4-1　相関サブクエリの構文
  4-4-2　相関サブクエリの注意点
  4-5　分析関数／4-5-1　分析関数の動作
  4-5-2　分析関数の例
  練習問題
  第5章　統計データを作成する
  5-1　度数分布表／5-1-1　度数分布表を作成する
  5-1-2　累積度数と相対度数を計算する
  5-1-3　度数分布表からヒストグラムを描く
  5-2　中央値、最頻値／5-2-1　中央値を求める
  5-2-2　最頻値を求める
  5-2-3　中央値と最頻値の活用例
  5-3　分散、標準偏差、標準化、偏差値／5-3-1　分散と標準偏差
  5-3-2　標準化と偏差値
  5-4　前処理／5-4-1　前処理とは
  5-4-2　外れ値の判定
  5-4-3　外れ値の処理
  5-4-4　欠損値の処理
  5-5　複数の軸で集計する／5-5-1　整然データと雑然データ
  5-5-2　縦持ちのデータを横持ちのデータに変換する
  5-5-3　クロス集計とは
  5-5-4　SQLでのクロス集計の例
  5-6　相関係数／5-6-1　相関係数の求め方
  5-6-2　SQLで相関係数を計算する
  5-6-3　相関係数の解釈
  5-7　移動平均／5-7-1　移動平均の種類
  5-7-2　加重移動平均
  5-7-3　移動平均の利用
  練習問題
  第6章　複雑な問題を解く
  6-1　売上データからRFM分析をする／6-1-1　RFM分析の流れ
  6-1-2　RFM分析を実行する
  6-2　ABC分析やデシル分析をする／6-2-1　ABC分析とは
  6-2-2　デシル分析
  6-3　顧客データを匿名化する／6-3-1　匿名化の目的
  6-3-2　匿名化の手法
  6-4　勤怠データから給与を計算する／6-4-1　勤怠データの構造
  6-4-2　給与を計算する
  6-5　在庫データからダッシュボードを作成する／6-5-1　在庫データの構造
  6-5-2　一覧データを表示する
  6-5-3　商品別の在庫数の推移
  6-5-4　返品の内訳
  練習問題
  あとがき
  付録
  データベースを作成する
  データベースを削除する
  練習問題の解答
  INDEX
  著者プロフィール
  奥付
  

データ分析に強くなるSQLレシピ 小規模データの前処理・分析の書き方＆テクニック（インプレス） の商品スペック