Microsoft Edge + Open AI回答のGoogle翻訳
はい、Tidy dataは、データセットの意味をその構造にマッピングする標準的な方法です。 データセットは、行、列、およびテーブルが観測、変数、および型とどのように一致しているかに応じて、乱雑または整頓されています。
Tidy dataでは：
すべての列は変数です。
すべての行は観察です。 ^{[1] [2]}
Tidy データは、tidyverse 全体で可能な限り使用されるデータを格納する標準的な方法を表します。 データが整理されていることを確認すると、ツールと格闘する時間が減り、分析により多くの時間を費やすことができます.^[2]

Microsoft Edge + Open AI回答のGoogle翻訳
Tidy dataは、階層データ構造を表すようには設計されていません。 これは、各行が 1 つの観測値を表し、各列が変数を表す表形式のデータを表すように設計されています^[1]。
ただし、ネストされたリストやツリーを使用するなど、階層データ構造を表す方法は他にもあります^[3]。

ChatGPT回答のGoogle翻訳
はい、Tidy dataは階層データを表すことができます。 実際、整理されたデータの原則は、階層構造またはネストされたデータ構造にも拡張できます。
階層データでは、オブザベーションに親子関係があり、1 つの親オブザベーションが複数の子オブザベーションを持つ場合があります。 このような場合、データセット内の各観測には一意の識別子があり、観測間の階層関係は追加の列を使用して表されます。
たとえば、会社の部門の階層を表すデータセットを考えてみましょう。このデータセットには、部門名、部門 ID、および親部門の ID の列があります。
このデータセットでは、CEO オフィスがルート ノードであり、親部門はありません。 財務および人事部門は CEO オフィスの子ノードであり、経理、給与、福利厚生、および採用部門は財務および人事部門の子ノードです。 この階層構造は、データの繰り返しなしで整然としたデータ形式で表すことができます。

ChatGPT回答のGoogle翻訳
はい、Tidy dataは、集約されたコンポーネントを持つ階層データを表すこともできます。 このような場合、以前の回答で提供した例と同様に、観測間の階層関係は追加の列を使用して表されます。 さらに、集約されたコンポーネントは、階層内の各ノードの要約または集約された値を含む列によって表されます。
たとえば、会社の売上データの階層構造を表すデータセットを考えてみましょう。これらの変数の組み合わせごとに、地域、国、製品、および売上高の列があります。
この例では、売上データが階層の各レベルで集計され、各地域、国、および製品の売上高が表示されます。 階層構造は、親子関係の追加の列を使用して表すことができ、集計された売上高は、階層の各レベルの個別の列で表すことができます。
この整然としたデータ表現では、各行は、地域、国、および製品の一意の組み合わせと、階層の各レベルの対応する集計された売上高を表しています。 これにより、さまざまな集計レベルでの販売データの効率的な分析と視覚化が可能になります。

ChatGPT回答のGoogle翻訳
申し訳ありませんが、以前の回答を訂正しなければなりません。北米の総売上高は実際には 4500 ではなく 5000 です。
これは、整頓されたデータの修正版です。

ChatGPT回答のGoogle翻訳
あなたは正しいです、私は私の間違いをお詫びします。 米国の売上はcountry_sales列ですでに計上されているため、北米、米国の地域の売上はNULLになるはずです。 ご指摘いただきありがとうございます。 これは、整頓されたデータの修正版です。

ChatGPT回答のGoogle翻訳
あなたは正しいです、私は私の間違いをもう一度お詫びします。 この特定の国でのこの特定の製品の売上はすでに product_sales 列に計上されているため、North America、USA、Apples の国の売上も NULL にする必要があります。 これは、整頓されたデータの修正版です。

ChatGPT回答のGoogle翻訳
あなたは再び正しいです。 前回の回答で誤りがありましたことをお詫び申し上げます。 Apples と Oranges の各行では、country_sales 列に NULL が含まれている必要があります。これは、これらの製品の売上が product_sales 列で既に計上されているためです。 これは、整頓されたデータの修正版です。