ビッグデータ分析-データの要約

ビッグデータ分析では、レポートが非常に重要です。すべての組織は、意思決定プロセスをサポートするために定期的に情報を提供する必要があります。このタスクは通常、SQLおよびETL(抽出、転送、およびロード)の経験を持つデータアナリストによって処理されます。

このタスクを担当するチームは、ビッグデータ分析部門で生成された情報を組織のさまざまな領域に広める責任があります。

次の例は、データの要約の意味を示しています。フォルダに移動しますbda/part1/summarize_data フォルダ内で、 summarize_data.Rprojそれをダブルクリックしてファイルします。次に、summarize_data.R スクリプトを作成してコードを確認し、提示された説明に従ってください。

# Install the following packages by running the following code in R. 
pkgs = c('data.table', 'ggplot2', 'nycflights13', 'reshape2') 
install.packages(pkgs)

ザ・ ggplot2パッケージはデータの視覚化に最適です。ザ・data.table パッケージは、メモリ効率の高い要約を実行するための優れたオプションです。 R。最近のベンチマークは、それがよりもさらに速いことを示していますpandas、同様のタスクに使用されるPythonライブラリ。

次のコードを使用してデータを確認してください。このコードは、bda/part1/summarize_data/summarize_data.Rproj ファイル。

library(nycflights13) 
library(ggplot2) 
library(data.table) 
library(reshape2)  

# Convert the flights data.frame to a data.table object and call it DT 
DT <- as.data.table(flights)  

# The data has 336776 rows and 16 columns 
dim(DT)  

# Take a look at the first rows 
head(DT) 

#   year    month  day   dep_time  dep_delay  arr_time  arr_delay  carrier 
# 1: 2013     1     1      517       2         830         11       UA 
# 2: 2013     1     1      533       4         850         20       UA 
# 3: 2013     1     1      542       2         923         33       AA 
# 4: 2013     1     1      544      -1        1004        -18       B6 
# 5: 2013     1     1      554      -6         812        -25       DL 
# 6: 2013     1     1      554      -4         740         12       UA  

#     tailnum  flight  origin   dest    air_time   distance    hour   minute 
# 1:  N14228   1545     EWR      IAH      227        1400       5       17 
# 2:  N24211   1714     LGA      IAH      227        1416       5       33 
# 3:  N619AA   1141     JFK      MIA      160        1089       5       42 
# 4:  N804JB    725     JFK      BQN      183        1576       5       44 
# 5:  N668DN    461     LGA      ATL      116        762        5       54 
# 6:  N39463   1696     EWR      ORD      150        719        5       54

次のコードには、データの要約の例があります。

### Data Summarization
# Compute the mean arrival delay  
DT[, list(mean_arrival_delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE))] 
#        mean_arrival_delay 
# 1:           6.895377  
# Now, we compute the same value but for each carrier 
mean1 = DT[, list(mean_arrival_delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE)), 
   by = carrier] 
print(mean1) 
#      carrier    mean_arrival_delay 
# 1:      UA          3.5580111 
# 2:      AA          0.3642909 
# 3:      B6          9.4579733 
# 4:      DL          1.6443409 
# 5:      EV         15.7964311 
# 6:      MQ         10.7747334 
# 7:      US          2.1295951 
# 8:      WN          9.6491199 
# 9:      VX          1.7644644 
# 10:     FL         20.1159055 
# 11:     AS         -9.9308886 
# 12:     9E          7.3796692
# 13:     F9         21.9207048 
# 14:     HA         -6.9152047 
# 15:     YV         15.5569853 
# 16:     OO         11.9310345

# Now let’s compute to means in the same line of code 
mean2 = DT[, list(mean_departure_delay = mean(dep_delay, na.rm = TRUE), 
   mean_arrival_delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE)), 
   by = carrier] 
print(mean2) 

#       carrier    mean_departure_delay   mean_arrival_delay 
# 1:      UA            12.106073          3.5580111 
# 2:      AA             8.586016          0.3642909 
# 3:      B6            13.022522          9.4579733 
# 4:      DL             9.264505          1.6443409 
# 5:      EV            19.955390         15.7964311 
# 6:      MQ            10.552041         10.7747334 
# 7:      US             3.782418          2.1295951 
# 8:      WN            17.711744          9.6491199 
# 9:      VX            12.869421          1.7644644 
# 10:     FL            18.726075         20.1159055 
# 11:     AS             5.804775         -9.9308886 
# 12:     9E            16.725769          7.3796692 
# 13:     F9            20.215543         21.9207048 
# 14:     HA             4.900585         -6.9152047 
# 15:     YV            18.996330         15.5569853 
# 16:     OO            12.586207         11.9310345

### Create a new variable called gain 
# this is the difference between arrival delay and departure delay 
DT[, gain:= arr_delay - dep_delay]  

# Compute the median gain per carrier 
median_gain = DT[, median(gain, na.rm = TRUE), by = carrier] 
print(median_gain)