Olympic Dataを題材にRSQLite、RFM分析、パラメータ、Mac、３次元散布図を使ってた。

ExploratoryとRSQLiteの連携

SQLの勉強として、SQLiteを触りました。適当なデータベースねたがなかったので、EDAsalonのオリンピックデータ使いました（IOC,exploratoryのみなさん、ごめんなさい）

確か、exploratoryはSQLも連携できると聞いたなーと思って、ググったら https://exploratory.io/note/2ac8ae888097/8482041754876436
いいHow toがありました。
これを元にさくっと行けるだろうと思って、やったら少してこずりました。

ポイントは私の場合、二つありました。
一つ目は以下のように書くことです。

４行目を書かずに３行目までだとエラーになります

library(DBI)
library(RSQLite)
con <- dbConnect(SQLite(), "/Users/shotanabe/SQL/EDAsalon.db")
dbGetQuery(conn, "SELECT * FROM olympic_data")

二つ目のポイントは、文字列の囲み文字は’を使うことです。“は引数の記述に使われており（一つ目のポイントの４行目のdbGetQuery関数）、ツールが変な動作になります。

SELECT CASE
            WHEN medal = 'Gold' THEN 3 
            WHEN medal = 'Silver' THEN 2
            WHEN medal  = 'Bronze' THEN 1

これさえ、クリアしたらさくっとSQLiteのコードが動きました。よかった。。

RFM分析のデータへの適用（with SQL code)

勉強に使った本にRFM分析のことが書いてあり、以前のExploratoryのブートキャンプでもやったなーと思って、復習がてらやってみました。
オリンピックデータに対してのRFM分析の定義は 1. Recency：各チームの直近のメダル獲得年と2020年現在の差分（小さい方が優秀）
2. Frequency：各チームの過去１２０年のメダル獲得年の回数
3. Medatary（造語）：金銀銅の獲得重みを３、２、１とした各チームの過去１２０年のメダル獲得量（獲得なしは０）

Exploratoryのパラメータ機能を使ってみる

RFM分析結果を可視化したら予想以上に見辛かった。
困ったなーとビールを飲みながら、考えていたら
パラメータ機能を思い出したので使ってみた。
これまた　良いHow toがありました。
https://exploratory.io/note/BWz1Bar4JF/Bpn7RbJ5Hs

３次元散布図の使用（Mac限定）

西田さんが以前にチラッと言っていた。
「この機能、Mac限定だよ」

その時の俺の心の声（Windowsユーザー）
「( ͡° ͜ʖ ͡°)　え？」

でも今は、、
気付いたら、俺はMacユーザーになっていた。
（２本指クリックは１週間経って存在を知った）

というわけで、３次元散布図を使ってみた。
グリグリできる！！　面白い！！
みんな　使おう！！（Mac限定）
評判よかったら、Exploratoryスタッフさんが頑張ってWindowsにも実装してくれるはず。

Mac PCでのexplotaroty使用

「こいつ、、、、早いぞ！」
サクサク動いてくれる。