高度なフィルタリングと分析
TechCorp は、リーダーシップ育成プログラムへの参加候補として、将来性の高い従業員を特定しようとしています。具体的には、30歳未満でありながら、すでに中級（Mid）または上級（Senior）レベルの給与を得ている従業員です。この分析では、外れ値の除去、数値データからカテゴリ別給与グレードの作成、そして複数のフィルター条件の組み合わせが必要になります。単純なフィルタリングでは対応できない、実際のビジネス課題を解決する手法を学びましょう。
Table、Selection、StringColumn クラスはあらかじめインポートされています。
この演習はコースの一部です
Java でのデータインポート
演習の手順
- 外れ値（給与が $40K 未満または $250K 超）を除去します。
- フィルタリング後に削除された行数を数えます。
- 給与を
"Junior"、"Mid"、"Senior"のグレードに対応付けます。 - 年齢が30歳未満で
"Mid"または"Senior"グレードに該当する従業員を絞り込みます。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
public class DataExploration {
public static void main(String[] args) {
// Start with the high earners table from previous exercises
Table employees = Table.read().csv("employees.csv");
// Remove outliers (salary < $40K or > $250K)
Selection outliers = employees.intColumn("Salary").isLessThan(____)
.or(employees.intColumn("Salary").isGreaterThan(____));
Table cleanedData = employees.____(outliers);
// Count rows removed after filtering
System.out.println("Employees after removing outliers: " + (employees.____() - cleanedData.____()));
// Map salaries to Junior, Mid, and Senior grades
StringColumn salaryGroup = cleanedData.intColumn("Salary").map(
salary -> {
if (salary < 100000) return "____";
else if (salary < 200000) return "Mid";
else if (salary >= 200000) return "____";
else return "Error";
},StringColumn::create).setName("SalaryGrade");
cleanedData = cleanedData.addColumns(salaryGroup);
// Filter for Mid/Senior grades under age 30
Selection highPotential = cleanedData.stringColumn("____")
.isEqualTo("Mid")
.or(cleanedData.stringColumn("SalaryGrade").isEqualTo("Senior"))
.and(cleanedData.intColumn("____").isLessThan(30));
Table highPotentialEmployees = cleanedData.where(____);
System.out.println(highPotentialEmployees.rowCount());
System.out.println(highPotentialEmployees.first(5));
}
}