ダミー データ。 応用情報処理

Excelでダミーデータを作る

ダミー データ

何回かに分けて取り扱う リスト構造の第3回です。 ( 第1回 , 第2回 ) 今回は、 リスト構造にデータをつなぐ insert の操作を紹介します。 次の前提とします。 データは int型 の n のみとする。 リストは、n の昇順に並ぶようにする。 データのアクセスは、1方向のみとする。 構造体定義 自己参照型構造体は次のようになります。 head とダミーデータ リストの先頭を覚えておく head ポインタを用意します。 先頭(head)と、自分の次(next)の2種類のポインタを使って、データのつながりをたどります。 リストが空かどうかなどにより処理が煩雑にならないように、ここでは head はダミーレコードを指し、ダミーレコードの次に本当のエントリがつながる構造とします。 しかしここでは、n の昇順に並ぶリストになるようにしなければなりません。 そのため、入れたいデータの値とリスト中の n を比べて、挿入場所を探すことになります。 そして、ポインタのつなぎ替えにより、その場所への追加を表現します。 関数 insert の処理手順は、次の3ステップとなります。 新しいデータを入れるべき挿入場所を見つける• 挿入用のエントリをつくる• ポインタをつなぎ替えて、挿入場所にデータを挿入する 1. 挿入場所を見つける処理 たとえば、下図のようにデータが並んでいるとして、新データ 25 を入れる場所を探します。 上の例で 20 の次に新データ 25 を入れるつなぎ替えは、次のようなイメージです。 挿入場所は、「次のデータを見に行くと、新データの値を超えた!」ところです。 コードでは、リストの先頭から調べていくので、まずポインタ p がリストの先頭を指すようにします。 リストの終わりまでの間で挿入場所まで p を進める処理はこうです(新データを x とします)。 dummy の次やリストの最後に追加する場合でも、この条件で上手く判定できます。 挿入場所にデータを挿入する 上の図の青線のように、ポインタのつなぎ替えをします。 p の次に新データ q をつなぎ、q は後ろのデータを指すようにします。 insert 関数 関数全体は次の通りです。 head の宣言はこの関数の上にあります。 リストが空だったり挿入場所が先頭かどうかを判断して、処理を分けて書くことになります。 ダミーがあると ・・・ リストには常に1つ以上のデータがあるので、先頭かどうかの特別扱いが要りません。 リストの途中に入れることになります。 上の insert関数を見ても分かるように、いつも同じ処理で任意の場所に挿入ができます。 次回は、 を紹介します。 (今回のクイズはありません) [ 関連記事 ] , [ ご案内 ] 構造体やポインタの要点を学習できるコース: (のクイズはありませんでした).

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【Linux】ダミーファイルを任意のサイズで作成する

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Excel 2016でダミーデータを作成したい:エクセルの使い方• Excel 2016でダミーデータを作成したい スポンサードリンク• Excelで関数や機能を使った練習をしたい、とか資料を作成したいといったときにダミーデータを作成したいときがあります。 このサイトでも様々なダミーデータを使用していますが、どのように作成したら楽なのか・・・といったことを書いてみたいと思います。• ここでは下図のようなダミーデータを作成してみます。 連番は行番号と連動させています。 ここの例では 1001 からの連番としています。 2行目なので行番号は「2」となります。 自分で後からわかるような数式であることが望ましいと思います。 ランダムな日付を作成するのですが、どのような日付の並びにするのかが問題となります。 ここでは、単純にある期間のランダムな日付であればよいことにしています。 日付のセルは 表示形式を長い日付形式としています。 ダミーデータに使用する担当者や商品名などはリストにしておくと便利です。 ここでは Sheet2にテーブル「元データ」として作成してみました。 データリストを作成後、[ホーム]タブの「テーブルとして書式設定」から書式を選択して、テーブルに変換しています。 テーブル名は[テーブルツール]リボンの「デザイン」タブのテーブル名で「元データ」としました。 担当者は作成したテーブルからランダムな1〜6の数値によって呼び出します。 担当者の数式とは 列数が 「2」と「3」 が違うだけです。 この数式では False がポイントになります、商品名は元テーブルで昇順に並んでいないためです。 担当者と商品名の場合は検索値が1〜6で元テーブルでは昇順に並んでいるので TRUE を省略しています。 08,0 といった数式にすることが考えられます。 ダミーデータを作成するのに RANDBETWEEN関数 を使っていますので、再計算のたびにデータが変化します。 ここのページで使っている画像のデータが変化しているのはこれが原因です。 [F9]キーを押して、手動で再計算させることもできます。 再計算のたびにデータが変化しますので、データが変化しないようにするには、数式を値に変更する必要があります。 右下に表示される [貼り付けオプション]ボタンをクリックして「値」を選択します。 B2:G24を選択して、[データ]タブの[昇順]をクリックしてデータを日付順に並べ替えました。 一応、これでダミーデータは完成としました。 スポンサードリンク ||Excel 2016でダミーデータを作成したい.

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例えば職業のカテゴリとして、1. 事務系、2. 医療・看護系・・・6 芸能・芸術系のように定義されている場合に、別なカラム(事務系、. 一般的にカテゴリーデータのような数値に大小の連続性がなく、数値の大小によってパラメータに影響を与えない項目についてはダミー変数に直すといいと言われています。 また、文字列のデータについても同様です。 文字列の場合はそのままではデータ分析に使用できません。 何かしらの方法で数値に置き替える必要があります。 その場合にダミー変数に修正します。 Pandasを用いることで簡単にダミー変数に直すことができます。 実際に例を見た方が分かりやすいかと思いますので下に示します。 ダミー変数の例 ダミー変数の例として次のようなカテゴリがあるとします。 職業のカテゴリです。 カテゴリ例 1 事務系 2 医療・看護系 3 教育系 4 営業・販売系 5 公務員系 6 芸能・芸術系 実際のデータは職業というカラムに設定されているとします。 この職業というカラムに対してダミー変数を使用した場合、最終的には以下のように表現をし直すことが出来ます。 次に実際のソース例についてみていきます。 ソースコード データの表示(ダミー変数前) 先ほどの例で示したデータがすでに入っている前提とします。 先ほどの職業のカラムが1~6のカラムに分割されていることが分かります。 引数が無い場合は自動的に判断されます。 その場合は数値以外のデータについてダミー変数に変換されます。 ここでは職業のカラムが消えています。 そのため後処理で職業のカラムを使用できないことに注意してください。 head 多重共線性の影響をなくすために一部の列を削除してます。 ダミー変数を行う場合の注意点(多重共線性) ダミー変数を使用する場合1つ注意点があります。 ダミー変数同士は高度に相関する可能性があります。 例えば性別のカテゴリがあり、1. 男性、2. 女性と定義されているとします。 その性別のカテゴリに対してダミー変数を使用した場合、新規に"男性"を示す列と"女性"を示す列が追加されます。 その場合、どちらか一方の列に1が設定されている場合、残りの列には0が設定されることになります。 このようにどちらかが決まるともう一方についても決まってしまう場合は高度に相関していることとなり、分析としてあまり良くない結果がでると言われています。 今の例では2つのカテゴリでしたが、複数のカテゴリであったも同じです。 その場合は、いくつかの列を意図的に削除することで影響を少なくすることが出来ます。 専門的には多重共線性と言われているので興味がある場合は調べてください。 ダミー変数を使用しない方がいいケース 数値に大小の連続性がある場合はダミー変数にしないようが良いと言われています。 例えば最終学歴のカテゴリがあり、1. 中学、2. 高校、3. 専門(高専)、4. 大学、5. 大学院と定義されているカテゴリがあったとします。 数値が大きくなれば大きくなるほど高学歴となるため、一般的には年収が高くなる傾向がありあす。 その場合、最終学歴の数値の大小と年収には関連性は存在することになります。 しかし、ここで最終学歴をダミー変数にした場合は独立したパラメータとなってしまうので、最終学歴と年収の関連性は薄くなってしまいます。 このように数値に大小の連続性がある場合はダミー変数にしないようが良いケースもあると言われています。

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