サンプルデータ

このチュートリアルでは、以下の従業員データを使います。

• HR Employee Attrition - リンク

数値型（numeric, integer, double）

「Age（年齢）」の列はNumeric型とありますが、これはExploratoryの中で数値型のデータに一般的によく使われるデータ型です。

数値型の列の場合は、数値の範囲ごとに含まれる行の数がバーとして可視化されるヒストグラムというタイプのチャートが表示されます。

それぞれのバーにマウスを重ねると、その数値の範囲に含まれる行数が表示されます。下の例では30歳から35歳の範囲に343行のデータがあることが分かります。

ここで使っているデータは一行が一人の従業員を表しているので、30歳から35歳の範囲に343人の従業員がいるということになります。

また、チャートの下には平均値や中央値といった数値に関するサマリ情報（または統計値）が表示されます。

この例では、この企業の平均年齢が36.92歳だということが分かります。

カテゴリー（charcter, factor）

次は「Job Role（職種）」の列を見てみましょう。

この列のデータ型は「character」となっています。これはこの列が文字列を含むデータのためです。

このタイプのデータをカテゴリー型とも呼びますが、Exploratoryでは「character（カテゴリー）」か「factor（順序付きのカテゴリー）」という2つのタイプが割り当てられます。

カテゴリー型の列の場合は、最も頻繁に出てくる値から順に、横向きのバーチャートとして表示されます。

上のイメージにある「Job Role」の列の場合は「Sales Executive（営業の重役）」の職についている人が一番多く、326人いるということが分かります。

ロジカル（logical）

次に「Attrition（退職）」の列を見てみましょう。

この列のデータタイプは「logical」となっていますが、これはこの列のデータがTRUEかFALSEの2つの値しかとらないロジカル型のデータだからです。

日本語では「論理値」と言ったりもします。

ロジカル型の場合は、カテゴリー型と同じように、TRUE、FALSEそれぞれの件数を表す横向きのバーチャートがいつもこの順番で表示されます。

サマリ情報としてはTRUE、FALSEそれぞれの件数並びに、比率も表示されます。

日付（date, POSIXct）

今回の従業員データにはありませんが、日付型の列というのもよくあります。

Exploratoryではこのタイプのデータには、「date」と「POSIXct」のどちらかのデータ型が割り当てられます。

「date」は日付のみが入っているデータの列に対して使われます。（例：2019-10-15）

「POSIXct」は日付と時間が入っているデータに対して使われます。（例：2019-10-15 10:05:05）ちなみに、「POSIXct」の最初の「POSIX」はPortable operating system interfaceの略で、様々なコンピューターシステム間での互換性に関する規格ですが、ここでは直接の意味はありません。それよりも最後の「ct」はCalender Timeの略ですが、これこそが時間に関するデータタイプであるということを示します。