Summary
本記事では、RのdplyrとSQLを比較し、NHSデータ分析におけるそれぞれの特性と利点を探ります。医療データ分析においては、効率的なアプローチが必要不可欠であり、この比較は専門家や実務者にとって非常に価値ある情報を提供します。 Key Points:
- dplyrは直感的なパイプライン処理を提供し、コードの可読性や保守性が高まります。私自身も複雑なSQLクエリよりも、dplyrの方が理解しやすいと感じました。
- lubridateパッケージによる時間軸データ処理は、医療データ分析において重要です。このツールを使うことで、不正確な日時データのクレンジングが簡単になります。
- dplyrとSQLのハイブリッドアプローチを採用することで、それぞれの強みを活かした効率的なデータ分析が可能になります。この方法なら、大規模データでもスムーズに扱えます。
SQLとdplyrの比較って、誰かがNHS向けにRを紹介した時の話からだったと思う。確か、患者の流れを可視化する資料があったはず。それを使って、元データをdplyrで処理し直す例と、SQLサーバーに取り込んでクエリで同じことやる場合と…どっちが分かりやすいかっていう検証。たしか、スプレッドシートの内容も公開されてた気がするけど、細かい数字までは覚えてない。SQLならネストしたSELECT文が増えてくるし、その割にdplyrだとチェーンつなげるだけで済む場面が多かったような…。何人かは最初混乱してたけど、途中から何となく流れが掴めてきたみたいだった。全体的には手順が半分くらい短縮できてた印象あるけど、それも状況によるかな。
本段の原文をご参照ください: https://www.johnmackintosh.net/blog/2018-05-31-dplyr-for-the-win/
しかし、都市部と地方の格差について語るとき、やっぱり七十多の自治体が今なお人口減少に悩んでいるという話も耳に入ってくる。たしか新聞か何かで見たような気もするけど、若者が大都市へ流れてしまう現象はここ数年で特に目立つ感じがした。どうしてこんなふうになったのか、一概には言えないものの、仕事探しや進学だけが理由じゃないかもしれない。駅前の商店街なんて昔より静かだし、週末になると車の数も以前ほど多くない。町役場では対策を考えているらしいけど、その成果がどこまで出ているかは正直わからない。
)
Reference Articles
ALL
プログラミング言語
Related Discussions