アカデミー

  先週のチャレンジの回答はこちらで見つけることができます。       今回も、「ウィークリーチャレンジ・ユーザーグループ・10月テイクオーバーイベント」の新しいチャレンジで、Dallas-Ft. Worth, Texasユーザーグループの@Charity_K_Wilsonさんからの投稿です。Charity Wilson-Perezさん、貢献ありがとうございます、そしてみなさんがこのチャレンジを楽しんで取り組くむことを願っています。   近年、編み物やかぎ針編みなどの毛糸を使った趣味の人気が高まっています。あなたは冬に間に合うように温かいマフラーを編もうと決めましたが、何年も使えるように高品質の素材を使いたいと考えています。提供されたデータセットを使って、どの種類の毛糸が最高の評価を受けているか、そして素晴らしいマフラーを編むためにはどのような繊維を選択すべきかを判断してください。   このチャレンジのタスクは以下のとおりです。 Yarn IDごとに主な繊維を特定します。多くの毛糸は複数の繊維をブレンドしているため、各毛糸に関連する繊維は一つだけに関連付けます。 どのカテゴリ（動物性（animal）、植物性（vegetable）、合成（synthetic））の繊維が最も高い平均評価を持っているかを特定します。対応する平均評価は何ですか？ 最高ランクの繊維のカテゴリ内で、最高の評価を受けている繊維のタイプを特定します。一貫した評価に基づいて分析を行う必要があるため、最低50以上の評価を持つ繊維のみを考慮します。     ソース: https://github.com/awalsh17/ravelry_yarns/tree/main/data   ...その他を表示

解答を送信する準備が出来たら、「返信」をクリックしてこの投稿にワークフローをアップロードしてください。   このページに添付されている解決策をダウンロードして確認することもできます。   練習問題１の修了、おめでとうございます！　     ...その他を表示

先週のチャレンジの回答はこちらで見つけることができます。     テニスアナリストの帽子をかぶり、テニス界最大の番狂わせに関する魅力的な統計を解明する準備はできていますか？   このチャレンジでは、世界中の男子シングルステニス大会の統計データセットが用意されています。あなたの課題は、少なくとも20の決勝ラウンドがあったトーナメントで、誰が決勝で最大の平均順位差で勝ったかを決定することです。   答えを見つけるには、Match Data データセットを使って以下のタスクを実行します： 決勝戦のデータが 20 回以上あるトーナメントで、勝者と敗者の平均順位差を求めます。Round value = Finalのトーナメントのみを考慮します。 最も逆転が起こりそうなトーナメントを特定する。これは、平均順位差が最も高いトーナメントとなります。 前のタスクで特定したトーナメントの決勝戦で最も多く勝利した選手の名前と、その選手がこの特定のトーナメントで何回勝利したかを特定します   頑張ってください！ ...その他を表示

  先週のチャレンジの回答はこちらで見つけることができます。   このチャレンジは@hannah_malek さんからのものです。Hannahさん、ご投稿ありがとうございました！   毎月、XYZ銀行のリスク・チームはリスク・レポートを作成し、その中で各主要リスク指標（KRI）は特定のしきい値に従って赤、琥珀、緑（RAG）のステータスに割り当てられています。これらのしきい値はKRIごとに固有であり、定期的に変更されます。   データセットは、KRI、日付、関連するKRIの詳細、および与えられた日付における各KRIに対応する閾値の集合から構成されています。これらには、赤色（red）カテゴリの閾値限界値、琥珀色（amber）および緑色（green）カテゴリの上限値および下限値と、それぞれのオペレータ（演算子）が含まれます。   今週のチャレンジは、特定の日付のRAGしきい値に基づいて、各KRIのRAGステータスを計算することです。 ...その他を表示

  先週のチャレンジの回答はこちらで見つけることができます。   このチャレンジは @Sebastian_Chaieb2からのものです。Sebastianさん、ご投稿ありがとうございました！   このチャレンジは、前回のLEGO®データ分析（#213）の上級バージョンです。今回も、同じデータセットを使ってレポートを作成しますが、今回はレポートにレゴモデルの画像を組み込みます！   また、前回と異なり、このチャレンジで開発するアプリでは、ドロップダウンメニューを組み込み、ユーザーがレゴコレクションを選択できるようにします。さらに、リストボックスは、リストから1つまたは複数のリリース年を選択できるようにします。   以下は、このチャレンジを克服するために待ち受けているタスクの内訳です：   １．データセットの統合と表の作成：   データセットを統合して、以下の列を持つ包括的な表を作成します： Model Number （これは Set ID です） Model Name Year Released Number of Parts Collection Name   ２．アプリ開発：   ユニークなコレクション名（Collection Name）を選択可能なドロップダウンメニューを作成します：   前のステップで作成した表の Collection Name 列を使用します 50 以上のモデル名が登録されているコレクションのみを使用します ピリオド（.）、カンマ（,）、およびフォワードスラッシュ（/）を含むコレクション名を除外します   ユーザーが、単一のリリース年または複数のリリース年を選択できるリストボックスを設計します： 前のステップで作成した表のYear Released列を使用します   ３．フィルタリングとモデル選択：   アプリユーザーが設定した入力データを使用して表をフィルタリングし、ユーザーが選択したコレクション名と発売年に対応するModel Numberを選択します。   ４．画像の自動取得：   次のウェブサイト（https://brickset.com/search?query=31100&scope=All）からそれぞれのモデルの画像を取得するバッチマクロを作成します 以下の構文を使ってウェブサイトのアドレスを修正します 'https://brickset.com/search?query=' + tostring([Model Number]) + '&scope=All'     ページの内容を抽出し、[Model Number]フィールドの横にhttps://images.brickset.com/sets/images/ を含む行を識別するフィルタを実装します。 画像（JPG）とModel Numberへのパスを抽出します（時々ページに追加の画像が添付されることがあります） [Model Number] = [ExtractedModelNumber]の場合、画像リンクのみを取得するフィルタを使用します 2つ目のダウンロードツールを使用して、画像をblobとしてダウンロードします（JPG画像が間違ったblob形式であるというエラーを出す場合は、ペイロードパラメータContent-Type: application/pngとContent-Disposition: attachmentを使用します)。     ５．最終の出力とPDF表示： 最終の出力として、アプリの最後にPDFファイルが表示されるようにします   データソース：https://www.kaggle.com/datasets/rtatman/lego-database?resource=download https://brickset.com/search/ ...その他を表示