Summary
この文章では、Excelデータ整理における課題と、それに対するR言語の活用法について探求します。私自身も日々Excelと格闘している中で、Rがどれほど強力なツールになるか気づかされました。 Key Points:
- Rを活用したExcelデータ整理の効率化：`readxl`と`data.table`による高速処理が可能に。
- メモリ管理の重要性：大規模データ処理時の小分け処理や最適化戦略でエラーを回避。
- 日本企業特有の導入障壁に対する具体的な解決策を提示し、Rの導入戦略を提案。
Excelデータ整理の地獄、Rで乗り切った話
"Excel data wrangling? Been there, done that – 140+ messy files with data scattered like confetti across shifting templates. SSIS? Nope, not when dates play musical chairs between cells!
Enter R to the rescue. Used XLConnect to build summary sheets with surgical precision – creating named ranges, slapping formulas referencing those pesky moving targets (looking at you, Sheet3!$J$20), and battling Windows preview gremlins where my work mysteriously vanished (until opening the file – *facepalm*).
Memory errors? Oh boy. Had to process files in tiny batches like some sort of spreadsheet sommelier ("ah yes, this directory pairs nicely with 4MB heap space"). Switched to readxl + data.table for the final merge – faster than Excel on espresso.
Not perfect? Maybe. But until jailbreakr matures, this duct-tape-and-R solution saved my sanity. Shoutout to R wizards who make battling spreadsheet chaos slightly less traumatic!"
本段の原文をご参照ください: https://www.johnmackintosh.net/blog/2017-01-15-taming-wild-spreadsheets/
日本の現場でRを使うときの壁とは？
「Excelのデータ整理で苦労した話、わかるー！ 140個以上のぐちゃぐちゃファイルで、テンプレートがコロコロ変わってデータがバラバラ…SSISなんて使えるわけないよ、日付がセルの中で迷子になってるんだもん。
そこでRでXLConnectを使ってまとめシートを作ったんだけど、これがまた大変でさ。名前付き範囲作ったり、Sheet3!$J$20みたいな動くターゲットを参照する数式を貼り付けたり。Windowsのプレビュー機能のバグで作業が消える事件もあったし（実際に開いたら復活するんだよね、なんで？）。
メモリエラーもひどくて、小分け処理するはめに。まるで「このフォルダには4MBのヒープスペースがお似合いです」って言ってるみたいで、自分でも笑っちゃった。最終的にはreadxlとdata.tableでマージしたら、エクセルより速くてびっくり。
完璧じゃないけど、jailbreakrが成熟するまでの繋ぎとしては悪くないでしょ？ でもこれ、日本でやろうとしたら困りそう…まず英語のエラーメッセージに戸惑う人が多そうだし、Rのコミュニティも英語圏ほど活発じゃない。あと日本の企業ってExcel信仰が強いから、「Rなんて使わずにVBAでやれ」って言われそうで怖いよね。それに、和製Excelの独自仕様（例えば和暦処理）とか、また別の地獄が待ってる気がする…。
でもまあ、データ整理で泣いてる同士がいたら、このノウハウ教えてあげたいな。きっと役に立つはず！」
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