Data Afroのデータアナリティクス通信

「データサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる」の 19本目 です。   実際に公開されている演習問題（100問は こちらに公開 されております）に取り組んでいきます。一緒に手を動かしてやってみましょう。大リーグへの道は長し！ KNIMEのインストールが完了していない場合は こちら を参考にしてみてください KNIMEの基本的な使用方法などをざっと確認したい場合は アーカイブ を 「データサイエンス100本ノック」って何ですか？という場合は こちら を       データサイエンス 100本ノック 19本目 P-019: レシート明細データ（receipt.csv）に対し、1件あたりの売上金額（amount）が高い順にランクを付与し、先頭から10件表示せよ。項目は顧客ID（customer_id）、売上金額（amount）、付与したランクを表示させること。 なお、売上金額（amount）が等しい場合は同一順位を付与するものとする。            以下の答え・解説を見る前に実際にチャレンジしてみてください。                     では、実際にKNIME（ナイム）でやってみよう！ さてさて、、いろんなやり方があると思うんですがKNIME（ナイム）を使ってデータの順位付けする(同一順位あり)をやっていきましょう。 KNIME（ナイム）でのデータのランキング（順位）を付ける 順位付け、、そうですランキングですね。ノード検索でRANKと入れると、出てきますね！ RANKノード です。こちらを使い順位付け出来そうです。   Ranking Attributeは順位付する対象のフィールドである売上金額（amount）を。 売上金額（amount）が等しい場合は同一順位を付与するということなのでRanking ModeはDenseを選びます（数値が等しい場合は同一順位を付与し、その後の順位は1つだけ下がる）。Ranking Modeに関しては RANKノード のヘルプページを参考にしてみてください。     順...

「データサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる」の 18本目 です。   実際に公開されている演習問題（100問は こちらに公開 されております）に取り組んでいきます。一緒に手を動かしてやってみましょう。大リーグへの道は長し！ KNIMEのインストールが完了していない場合は こちら を参考にしてみてください KNIMEの基本的な使用方法などをざっと確認したい場合は アーカイブ を 「データサイエンス100本ノック」って何ですか？という場合は こちら を       データサイエンス 100本ノック 18本目 P-018: 顧客データ（customer.csv）を生年月日（birth_day）で若い順にソートし、先頭から全項目を10件表示せよ。            以下の答え・解説を見る前に実際にチャレンジしてみてください。                     では、実際にKNIME（ナイム）でやってみよう！ さてさて、、いろんなやり方があると思うんですがKNIME（ナイム）を使ってデータの並び順をの変更は、前回と同じですね。 KNIME（ナイム）でのデータの並び替え（ソート順変更して降順に並べる） KNIME（ナイム）で、データの並び替え（降順にし）、そして先頭から全項目を10件表示は1つのノード（ top k selector ）で完了することができます。   降順（descending）の設定をすればOKです              お疲れ様でした。     という感じで今回は終了となります！   もちろん他の方法もあるので探ってみてください :)     本日のデータサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる はここで終了です！   お疲れ様でした！

「データサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる」の 17本目 です。   実際に公開されている演習問題（100問は こちらに公開 されております）に取り組んでいきます。一緒に手を動かしてやってみましょう。大リーグへの道は長し！ KNIMEのインストールが完了していない場合は こちら を参考にしてみてください KNIMEの基本的な使用方法などをざっと確認したい場合は アーカイブ を 「データサイエンス100本ノック」って何ですか？という場合は こちら を       データサイエンス 100本ノック 17本目 P-017: 顧客データ（customer.csv）を生年月日（birth_day）で高齢順にソートし、先頭から全項目を10件表示せよ。            以下の答え・解説を見る前に実際にチャレンジしてみてください。                     では、実際にKNIME（ナイム）でやってみよう！ さてさて、、いろんなやり方があると思うんですがKNIME（ナイム）を使ってデータの並び順を変えてみましょう。 日付型を扱う際には、データが持っている日付型のフォーマットを確認しておく必要がありますね。今回は、日付型の標準フォーマット「YYYY-MM-DD」です。 KNIME（ナイム）でのデータの並び替え（ソート順変更） KNIME（ナイム）で、データの並び替え、そして先頭から全項目を10件表示は1つのノードで完了することができました。     ソートするフィールドを選んで、昇順or降順を選びます   詳細設定にてOutput OrderにてSort outputを選んでおきます          お疲れ様でした。     という感じで今回は終了となります！   もちろん他の方法もあるので探ってみてください :)     本日のデータサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる はここで終了です！ ...

「データサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる」の 16本目 です。   実際に公開されている演習問題（100問は こちらに公開 されております）に取り組んでいきます。一緒に手を動かしてやってみましょう。大リーグへの道は長し！ KNIMEのインストールが完了していない場合は こちら を参考にしてみてください KNIMEの基本的な使用方法などをざっと確認したい場合は アーカイブ を 「データサイエンス100本ノック」って何ですか？という場合は こちら を       データサイエンス 100本ノック 16本目 P-016: 店舗データ（store.csv）から、電話番号（tel_no）が3桁-3桁-4桁のデータを全項目表示せよ。            以下の答え・解説を見る前に実際にチャレンジしてみてください。                     では、実際にKNIME（ナイム）でやってみよう！ さてさて、、いろんなやり方があると思うんですがKNIME（ナイム）にて前回と同じように 正規表現（Regular Expression） を使って条件の抽出ができるかやってみます。     KNIME（ナイム）での正規表現（Regular Expression）を使った方法。 「店舗データ（store.csv）から、電話番号（tel_no）が3桁-3桁-4桁のデータを全項目表示」の取得が必要となります。つまり 03-XXXX-XXXX などがあれば除く必要があるってことですね。   店舗データ（store.csv）の電話番号（tel_no）データを見ると、、 確かに混在している。 それでは、、KNIME（ナイム）での正規表現（Regular Expression）を使って取得してみます。 『\d{3}-\d{3}-\d{4}』が正規表現の条件でした    お疲れ様でした。     という感じで今回は終了となります！   もちろん他の方法もあるので探ってみてください :) ...

「データサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる」の 15本目 です。   実際に公開されている演習問題（100問は こちらに公開 されております）に取り組んでいきます。一緒に手を動かしてやってみましょう。大リーグへの道は長し！ KNIMEのインストールが完了していない場合は こちら を参考にしてみてください KNIMEの基本的な使用方法などをざっと確認したい場合は アーカイブ を 「データサイエンス100本ノック」って何ですか？という場合は こちら を       データサイエンス 100本ノック 15本目 P-015: 顧客データ（customer.csv）から、ステータスコード（status_cd）の先頭がアルファベットのA〜Fで始まり、末尾が数字の1〜9で終わるデータを全項目抽出し、10件表示せよ。            以下の答え・解説を見る前に実際にチャレンジしてみてください。                     では、実際にKNIME（ナイム）でやってみよう！ さてさて、、いろんなやり方があると思うんですがKNIME（ナイム）にて前回と同じように 正規表現（Regular Expression） を使って条件の抽出ができるかやってみます。今回はなかなか手強そうな感じですね。 KNIME（ナイム）での正規表現（Regular Expression）を使った方法。 「ステータスコード（status_cd）の 先頭がアルファベットのA〜Fで始まり、末尾が数字の1〜9で終わる データ」の取得が必要となります。 『^[A-F].*[1-9]$』が正規表現の条件でした       その後で先頭の10件をお馴染みのTOP K Selectorノードで取得します。          お疲れ様でした。     という感じで今回は終了となります！   もちろん他の方法もあるので探ってみてください :)     本日のデータサイ...

「データサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる」の 14本目 です。   実際に公開されている演習問題（100問は こちらに公開 されております）に取り組んでいきます。一緒に手を動かしてやってみましょう。大リーグへの道は長し！ KNIMEのインストールが完了していない場合は こちら を参考にしてみてください KNIMEの基本的な使用方法などをざっと確認したい場合は アーカイブ を 「データサイエンス100本ノック」って何ですか？という場合は こちら を       データサイエンス 100本ノック 14本目 P-014: 顧客データ（customer.csv）から、ステータスコード（status_cd）の末尾が数字の1〜9で終わるデータを全項目抽出し、10件表示せよ。            以下の答え・解説を見る前に実際にチャレンジしてみてください。                     では、実際にKNIME（ナイム）でやってみよう！ さてさて、、いろんなやり方があると思うんですがKNIME（ナイム）にて前回と同じように 正規表現（Regular Expression） を使って条件の抽出ができるかやってみます。 KNIME（ナイム）での正規表現（Regular Expression）を使った方法。 「末尾が数字の1〜9 で終わるデータ」を正規表現をRow filterノードで実行してみます。 『.*[1-9]$』 が正規表現の条件となります       その後で先頭の10件をお馴染みのTOP K Selectorノードで取得します。          お疲れ様でした。     という感じで今回は終了となります！   もちろん他の方法もあるので探ってみてください :)     本日のデータサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる はここで終了です！   お疲れ様でした！

「データサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる」の 13本目 です。   実際に公開されている演習問題（100問は こちらに公開 されております）に取り組んでいきます。一緒に手を動かしてやってみましょう。大リーグへの道は長し！ KNIMEのインストールが完了していない場合は こちら を参考にしてみてください KNIMEの基本的な使用方法などをざっと確認したい場合は アーカイブ を 「データサイエンス100本ノック」って何ですか？という場合は こちら を       データサイエンス 100本ノック 13本目 P-013: 顧客データ（customer.csv）から、ステータスコード（status_cd）の先頭がアルファベットのA〜Fで始まるデータを全項目抽出し、10件表示せよ。            以下の答え・解説を見る前に実際にチャレンジしてみてください。                     では、実際にKNIME（ナイム）でやってみよう！ さてさて、、いろんなやり方があると思うんですがKNIME（ナイム）にて正規表現（Regular Expression）を使って条件の抽出ができるかやってみます。 それ以外にも少し力技でマニュアルで抽出する方法も試していきましょう。 KNIME（ナイム）での正規表現（Regular Expression）を使った方法から。   「先頭がアルファベットのA〜Fで始まるデータを全項目抽出」の正規表現をRow filterノードで実行してみます。その後で先頭の10件をお馴染みのTOP K Selectorノードで取得します。 『^[A-F].*』 が正規表現の条件となります   Regular Expression 正規表現からの先頭の10件の結果です         それでは次の方法、最初の一文字目を抽出して、条件となるアルファベット（A〜F）を含んでいる行を探し出す方法について   String Manipulationノードで『subst...

「データサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる」の 12本目 です。   実際に公開されている演習問題（100問は こちらに公開 されております）に取り組んでいきます。一緒に手を動かしてやってみましょう。大リーグへの道は長し！ KNIMEのインストールが完了していない場合は こちら を参考にしてみてください KNIMEの基本的な使用方法などをざっと確認したい場合は アーカイブ を 「データサイエンス100本ノック」って何ですか？という場合は こちら を       データサイエンス 100本ノック 12本目 P-012: 店舗データ(df_store)から、住所 (address) に"横浜市"が含まれるものだけ全項目表示 せよ。            以下の答え・解説を見る前に実際にチャレンジしてみてください。                     では、実際にKNIME（ナイム）でやってみよう！ さてさて、、今回は住所 (address) に"横浜市"が含まれていたら抽出ですね。今回もお馴染みの自由にフィルタを行えるRule-based Row Filterノードにて、条件を作って 「条件 => TRUE 」 の形とできるか探ってみましょう。   今回は特定の文字列が含まれているかと調査するものなので、、文字列絵を検索するLIKEを使用してみます。今回は以下の条件式で取得できました。   $address$ LIKE "*横浜市*" => TRUE             という感じで今回は終了となります！ もちろん他の方法もあるので探ってみてください :)     本日のデータサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる はここで終了です！   お疲れ様でした！

「データサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる」の 11本目 です。   実際に公開されている演習問題（100問は こちらに公開 されております）に取り組んでいきます。一緒に手を動かしてやってみましょう。大リーグへの道は長し！ KNIMEのインストールが完了していない場合は こちら を参考にしてみてください KNIMEの基本的な使用方法などをざっと確認したい場合は アーカイブ を 「データサイエンス100本ノック」って何ですか？という場合は こちら を       データサイエンス 100本ノック 11本目 P-011: 顧客データ（customer.csv）から顧客ID（customer_id）の末尾が1のものだけ全項目抽出し、10件表示せよ。            以下の答え・解説を見る前に実際にチャレンジしてみてください。                     では、実際にKNIME（ナイム）でやってみよう！ さて、今回の課題は、前回の「データの前方一致で条件指定する」の逆で、「データの後方一致で条件指定する」というもので、データ文字列の後方から条件で抽出していくというものですね。     今回もど定番の方法で。。   まず顧客ID（customer_id）の末尾が1だけを取得します。   KNIMEではRIGHT関数はないので代わりにString Manipulationノードを使用して、substr関数を使い取得します。 substr($customer_id$, length($customer_id$)-1)   この後は、簡単ですね、、"1"に一致するしている「10件表示」ですね。           という感じで今回は終了となります！ もちろん他の方法もあるので探ってみてください :)     本日のデータサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる はここで終了です！   お疲れ様でし...

「データサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる」の 10本目 です。   実際に公開されている演習問題（100問は こちらに公開 されております）に取り組んでいきます。一緒に手を動かしてやってみましょう。大リーグへの道は長し！ KNIMEのインストールが完了していない場合は こちら を参考にしてみてください KNIMEの基本的な使用方法などをざっと確認したい場合は アーカイブ を 「データサイエンス100本ノック」って何ですか？という場合は こちら を       データサイエンス 100本ノック 10本目 P-010: 店舗データ(df_store)から、店舗コード(store_cd)が"S14"で始まるものだけ全項目抽 出し、10件表示せよ。            以下の答え・解説を見る前に実際にチャレンジしてみてください。                     では、実際にKNIME（ナイム）でやってみよう！ さて、今回の課題に関してもいろんなやり方が出来そうですね。   今回はど定番の方法で。。 まず 店舗コード(store_cd)が"S14"で始まるって のを探りたいので、最初の3文字だけを対象にするように絞り込んでみました。   KNIMEではLEFT関数はないので代わりにString Manipulationノードを使用して、substr関数を使いました。 substr($your_column$, 0, 3)   この後は、簡単ですね、、"S14"に一致する店舗コード(store_cd)の抽出を行います。     最後は、、「10件表示せよ」なのでTop Kですね。       という感じで今回は終了となります！ もちろん他の方法もあるので探ってみてください :)     本日のデータサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる はここで終了です！   お疲れ様でした！

「データサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる」の 9本目 です。   実際に公開されている演習問題（100問は こちらに公開 されております）に取り組んでいきます。一緒に手を動かしてやってみましょう。大リーグへの道は長し！ KNIMEのインストールが完了していない場合は こちら を参考にしてみてください KNIMEの基本的な使用方法などをざっと確認したい場合は アーカイブ を 「データサイエンス100本ノック」って何ですか？という場合は こちら を       データサイエンス 100本ノック 9本目 P-009: 以下の処理において、出力結果を変えずにORをANDに書き換えよ。 df_store.query('not(prefecture_cd == "13" | floor_area > 900)') ですが、これはPython用の設問なのでKNIME用として、、 「出力結果を変えずにORをANDに書き換える」とします NOT([prefecture_cd] = “13” OR [floor_area] > 900)            以下の答え・解説を見る前に実際にチャレンジしてみてください。                     では、実際にKNIME（ナイム）でやってみよう！ 今回はORをANDに変えるということなのでそれぞれの演算子を調整する必要がありますね。   さて、まずは実施前の結果をKNIMEで確認。結果は3件でした。   NOT ( $prefecture_cd$ = "13" OR $floor_area$ > 900) => TRUE         これを、、以下のようにANDへ変更し、floor_areaの方は「＞」は「<=」とします。先頭の$prefecture_cd$も本当は「=」は「!=」としたいですがKNIMEには「!=」が無いようなので、、以下のようにしてみました。   NOT ($prefectu...

「データサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる」の 8本目 です。   実際に公開されている演習問題（100問は こちらに公開 されております）に取り組んでいきます。一緒に手を動かしてやってみましょう。大リーグへの道は長し！ KNIMEのインストールが完了していない場合は こちら を参考にしてみてください KNIMEの基本的な使用方法などをざっと確認したい場合は アーカイブ を 「データサイエンス100本ノック」って何ですか？という場合は こちら を       データサイエンス 100本ノック 8本目 P-008: レシート明細データ（receipt.csv）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、以下の全ての条件を満たすデータを抽出せよ。 顧客ID（customer_id）が”CS018205000001″ 商品コード（product_cd）が”P071401019″以外        以下の答え・解説を見る前に実際にチャレンジしてみてください。                     では、実際にKNIME（ナイム）でやってみよう！ 今回はですね、「 特定条件に合致しない行を抽出する(!=) 」ということで不一致を探すというものですね！   設定ではフィルターしたいのは、顧客ID（customer_id）が"CS018205000001"で、その中の商品コード（product_cd）が”P071401019″以外のものということになります。       ここでは、前回までとは異なり、フィールド「product_cd」の条件は不一致を取得するものとなります。条件は「以外」、ということなので「等しくない」という演算子を選びます。   最初は不一致の「!=」を探したのですが、 KNIME（ナイム）では不一致は NOT でいいようです。以下のようにかっこで後ろの条件の方を囲ってあげて、その中に商品コード（p...

「データサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる」の 7本目 です。   実際に公開されている演習問題（100問は こちらに公開 されております）に取り組んでいきます。一緒に手を動かしてやってみましょう。大リーグへの道は長し！ KNIMEのインストールが完了していない場合は こちら を参考にしてみてください KNIMEの基本的な使用方法などをざっと確認したい場合は アーカイブ を 「データサイエンス100本ノック」って何ですか？という場合は こちら を       データサイエンス 100本ノック 7本目 P-007: レシート明細データ（receipt.csv）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、以下の全ての条件を満たすデータを抽出せよ。 顧客ID（customer_id）が”CS018205000001″ 売上金額（amount）が1,000以上2,000以下        以下の答え・解説を見る前に実際にチャレンジしてみてください。                     では、実際にKNIME（ナイム）でやってみよう！ 今回のは、「 複数条件に合致する行を抽出する 」ということで6本目の延長です！   設定ではフィルターしたいのは、顧客ID（customer_id）が"CS018205000001"で、売上金額（amount）が 1,000以上2,000以下 という一つの数値データに対して2つの数値条件を行うというものですね。 これは前回のKNIMEの条件構文に少し付け足すことで完了します。   $customer_id$ = "CS018205000001" AND ($amount$ >= 1000 AND $amount$ <= 2000 ) => TRUE     結果は1件だけでした。     という感じで今回も終了です！ もちろん他の方法もあるので探ってみてく...

「データサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる」の 6本目 です。   実際に公開されている演習問題（100問は こちらに公開 されております）に取り組んでいきます。一緒に手を動かしてやってみましょう。大リーグへの道は長し！ KNIMEのインストールが完了していない場合は こちら を参考にしてみてください KNIMEの基本的な使用方法などをざっと確認したい場合は アーカイブ を 「データサイエンス100本ノック」って何ですか？という場合は こちら を       データサイエンス 100本ノック 6本目 P-006: レシート明細データ（receipt.csv）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上数量（quantity）、売上金額（amount）の順に列を指定し、以下の全ての条件を満たすデータを抽出せよ。 ・顧客ID（customer_id）が”CS018205000001″ ・売上金額（amount）が1,000以上または売上数量（quantity）が5以上        以下の答え・解説を見る前に実際にチャレンジしてみてください。                     では、実際にKNIME（ナイム）でやってみよう！ 今回のは、「 複数条件に合致する行を抽出する 」するということで5本目の延長ですね。抽出する条件が追加されるものとなります。   設定ではフィルターしたいのは、顧客ID（customer_id）が"CS018205000001"で、売上金額（amount）が1,000以上で、さらに売上数量（quantity）が5以上。。。これは前回のKNIMEの条件構文に少し付け足すことで完了します。   $customer_id$ = "CS018205000001" AND ($amount$ >= 1000 OR $quantity$ >= 5) => TRUE    AND以下の構文はカッコで括ってあげないと正しい結果と...

「データサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる」の 5本目 です。   実際に公開されている演習問題（100問は こちらに公開 されております）に取り組んでいきます。一緒に手を動かしてやってみましょう。大リーグへの道は長し！ KNIMEのインストールが完了していない場合は こちら を参考にしてみてください KNIMEの基本的な使用方法などをざっと確認したい場合は アーカイブ を 「データサイエンス100本ノック」って何ですか？という場合は こちら を       データサイエンス 100本ノック 5本目 P-005: レシート明細データ（receipt.csv）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、以下の全ての条件を満たすデータを抽出せよ。 ・顧客ID（customer_id）が”CS018205000001″ ・売上金額（amount）が1,000以上        以下の答え・解説を見る前に実際にチャレンジしてみてください。                     では、実際にKNIME（ナイム）でやってみよう！ 今回のは、「 複数条件に合致する行を抽出する 」するということが必要になりますね。 複数の検索条件を異なる列に当ててデータのフィルターが必要ということですね。 やってみました。今回は Rule-based Row Filter を使用しました。 こちらを使用して文字型データの特定の文字情報と、数値型のデータではある数値以上や以下などを絞り込めます。   設定ではフィルターしたいのは、顧客ID（customer_id）が"CS018205000001"で、売上金額（amount）が1,000以上でしたね。この場合は以下のように演算式（KNIME用の式）を書いてあげることで回答を得ることが出来ました。       KNIMEのフィルターの条件式       という感じで今回も...

「データサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる」の 4本目 です。   実際に公開されている演習問題（100問は こちらに公開 されております）に取り組んでいきます。一緒に手を動かしてやってみましょう。大リーグへの道は長し！ KNIMEのインストールが完了していない場合は こちら を参考にしてみてください KNIMEの基本的な使用方法などをざっと確認したい場合は アーカイブ を 「データサイエンス100本ノック」って何ですか？という場合は こちら を       データサイエンス 100本ノック 4本目（4問目）  P-004: レシート明細データ（receipt.csv）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、以下の条件を満たすデータを抽出せよ。 顧客ID（customer_id）が”CS018205000001″        以下の答え・解説を見る前に実際にチャレンジしてみてください。                   KNIMEで実際にやってみよう！ 今回は「 特定条件に合致する行を抽出 」するということが必要になりますね。 ピンときた方は多いのでは？条件で抽出。。そうそうフィルターですね。 今回は Row Filterノード を使用しました。  設定ではフィルターしたい顧客ID（customer_id）が”CS018205000001を以下の画像のように設定しワークフローを実行するだけです。             という感じでかなり簡単です！もちろん他の方法もあるので探ってみてください :)     データサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみるノック4本目 はここで終了です！   お疲れ様でした！

「データサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみる」の 3本目 です。   実際に公開されている演習問題（100問は こちらに公開 されております）に取り組んでいきます。一緒に手を動かしてやってみましょう。大リーグへの道は長し！ KNIMEのインストールが完了していない場合は こちら を参考にしてみてください KNIMEの基本的な使用方法などをざっと確認したい場合は アーカイブ を 「データサイエンス100本ノック」って何ですか？という場合は こちら を       データサイエンス 100本ノック 3本目（3問目）  P-003: レシート明細データ（df_receipt）から売上年月日（sales_ymd）、顧客ID （customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、10件表示せよ。ただし、sales_ymdsales_dateに項目名を変更しながら抽出すること。        以下の答え・解説を見る前に実際にチャレンジしてみてください。                   KNIMEで実際にやってみよう！ 今回の問題は2本目の延長で簡単に出来てしまいますね。調整するのは CSV Readerノード だけでした。   前回変更しているCSVを読み込んでそこで取得列（Transformationタブから）と取得行数（Limit Rowsタブから）を設定していると思いますが、再度、「Transformationタブ」へ戻り「New Name」で新しい列名を入れてあげるだけでOKです。       もちろん他の方法もあるので探ってみてください :)     データサイエンス100本ノックをKNIME（ナイム）でやってみるノック3本目 はここで終了です！   お疲れ様でした！