本記事は最近読んだ次の記事からインスピレーションを得ました。 RのdplyrやPythonのpolarsのようなパッケージでデータフレームの操作に慣れている人ならば、Rのdbplyrを使うことで、バグが少ない上に早くサブクエリを構築することができます。 何千回も実行するSQLならば時間をかけてチューニングされたSQLを構築したほうがよいと思いますが、分析の試行錯誤のサイクルを早く回したい場合など数十回ぐらいしか実行しないSQLならば、dbplyrから実行したほうがよいでしょう。 それではざっくり元記事に沿って例を説明します。 カラムのサブクエリ 大分類（major_category）で絞って、該当する作品を表示する例をお借りします。 まず素直にms_categoriesテーブルから該当するcategory_idを抜き出しておいて、%in%で求めると、 category_id_fiction
R の統計解析結果を AI に解説させる - Qiita
R の統計解析結果を AI に解説させる統計ソフト (ウェブアプリ) を作って無料公開しました プロンプトや実際のコード、AI のモデルによる違いなどの情報を載せてあります。 自己紹介 エミュイン合同会社 で開発に関わっています。 ふだんは臨床医です。この記事が、Qiitaへの初投稿になります。 最近、弊社より ブラウザだけで使える無料統計ソフト Reactive stat をリリースしました。 信頼性の高い R で統計解析し、その結果を AI が解説します！ その背景には、統計に苦労している医療者の助けになりたい、という気持ちがあります。 医療における統計の環境 学会発表や学術論文では統計を避けて通れない 医師は、臨床以外に、学術活動として、学会発表や学術論文の記述をすることも求められます。専門医などの資格取得には、論文発表の業績を要求されることが一般的です。看護師も、学会などで看護研究
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Rのdbplyrでサブクエリを構築すると分かりやすい