次のうち、split-compute-combine（split-apply-combine とも呼ばれます）の単一ステップでは実行できないものはどれですか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、データセットが利用可能なRAMを超えるときに、新しい手法が必要になる理由を解説します。base R の関数でのデータのインポート／エクスポートは遅くなりがちで、その簡単な改善方法を紹介します。最後に、bigmemory パッケージを導入します。
bigmemory の基本操作に慣れてきたところで、簡単なデータ探索と分析のテクニックを見ていきます。特に、テーブルの作成方法と split-apply-combine アプローチの実装方法を学びます。
iotools パッケージを使って数値データと文字列データの両方を処理し、チャンク単位の処理という概念を紹介します。
現在の演習
これまでの章では、住宅データを紹介し、単一マシンのRAMと同程度かそれ以上の大きさのデータで計算する方法を見てきました。この章では、データの予備分析として、時間とともに変化するさまざまな傾向を比較します。
