10分で分かるR言語入門ver2_0906
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    10分で分かるR言語入門ver2_0906 10分で分かるR言語入門ver2_0906 Presentation Transcript

    • 10分で分かる R言語入門 ver2 大城信晃12年9月8日土曜日
    • セキココ http://sekico.co/ zaseki/5512年9月8日土曜日
    • アジェンダ • 自己紹介 • Rって何 • Rの使い方 • Rの資料12年9月8日土曜日
    • アジェンダ • 自己紹介 • Rって何 • Rの使い方 • Rの資料12年9月8日土曜日
    • 自己紹介 • 名前:大城信晃 • Twitter:doradora09 • 職業:Webエンジニア • R:勉強中 • マイブーム: • 15分間集中法 • 出張用カクテル集め12年9月8日土曜日
    • 出張用カクテル • 小型化により20本突破! • 懇親会でどうぞ12年9月8日土曜日
    • 写真変えました! Before After12年9月8日土曜日
    • 写真変えました! Before After12年9月8日土曜日
    • 撮影者 ボブさん twitter @bob3bob3 ありがとうございます!12年9月8日土曜日
    • ちなみに主催者の場合 Before After12年9月8日土曜日
    • こうなる Before After さすがボブさん!12年9月8日土曜日
    • では本題に • 自己紹介 • Rって何 • Rの使い方 • Rの資料12年9月8日土曜日
    • R言語(アールげんご)は、オープンソ ースでフリーソフトウェアの統計解 析向けプログラミング言語、及びそ の開発実行環境である。 Wikipediaより引用12年9月8日土曜日
    • オープンソース 個人が開発に参加できる フリーソフトウェア タダで使える 統計解析向け 関連パッケージが豊富 プログラミング言語 ロジックが記述可能 開発実行環境 Rコンソール12年9月8日土曜日
    • 用途で分類 プログラミング言語寄り (カスタマイズ可能) 実務利用 プロトタイピング 業務専用 パッケージ 直感的な操作(用途は限定)12年9月8日土曜日
    • 他言語との比較 特徴 大規模デー 価格 速度 パッケージ タ △ 無料 △ が豊富 (メモリ依存) エクセル 直感的 1万∼ (約100万行) 大規模 SAS ○ 60万∼ ○ データ処理 高速 無料∼ C++ 実装次第 ◎ 開発コスト高 数万12年9月8日土曜日
    • での使われ方 • プロトタイプをRで作って検証 • PythonやC++で実装 GoogleとFacebookではRをどうやって使っているのか? http://pracmper.blogspot.jp/2010/01/googlefacebookr.html12年9月8日土曜日
    • こんな方におすすめ • エクセルでは物足りない方 • いろいろな統計手法を試してみたい方 • プログラムも学びたい方12年9月8日土曜日
    • アジェンダ • 自己紹介 • Rって何 • Rの使い方 • Rの資料12年9月8日土曜日
    • インストール http://cran.md.tsukuba.ac.jp/ Windows bin/windows/base/ Mac http://cran.md.tsukuba.ac.jp/ Linux http://cran.md.tsukuba.ac.jp/12年9月8日土曜日
    • Rコンソール起動12年9月8日土曜日
    • Rコンソール起動 ココに処理を 記述していく12年9月8日土曜日
    • 例:足し算引き算 3+5 = 8 10-7 = 312年9月8日土曜日
    • 解析の流れ データ 処理 レポート12年9月8日土曜日
    • 解析の流れ 変数 データ 配列 行列 処理 レポート12年9月8日土曜日
    • 変数 値を入れる箱 > hako <- 10 > hako [1] 1012年9月8日土曜日
    • 変数 値を入れる箱 > hako <- 10 変数に値を入れる > hako 左矢印のイメージ [1] 1012年9月8日土曜日
    • 変数 値を入れる箱 > hako <- 10 変数名を打つと > hako 中の値が出る [1] 1012年9月8日土曜日
    • 変数 値を入れる箱 > hako <- 10 > hako [1] 10 > hako * 2 変数に対して [1] 20 処理(かけ算)12年9月8日土曜日
    • 配列 複数の値をまとめる > array <- c(10,20,30) > array [1] 10 20 30 > array * 2 [1] 20 40 6012年9月8日土曜日
    • 配列 複数の値をまとめる > array <- c(10,20,30) > array 3つの値を [1] 10 20 30 配列に格納 > array * 2 [1] 20 40 6012年9月8日土曜日
    • 配列 複数の値をまとめる > array <- c(10,20,30) > array 値の確認 [1] 10 20 30 > array * 2 [1] 20 40 6012年9月8日土曜日
    • 配列 複数の値をまとめる > array <- c(10,20,30) > array [1] 10 20 30 処理は > array * 2 すべての値に [1] 20 40 60 適用される12年9月8日土曜日
    • 配列 複数の値をまとめる > array[1] 配列[番号] で1個ずつ値を [1] 10 取り出せる > array[2] [1] 20 > array[3] [1] 3012年9月8日土曜日
    • 配列 複数の値をまとめる > array[1] [1] 10 > array[2] 2個目 [1] 20 > array[3] [1] 3012年9月8日土曜日
    • 配列 複数の値をまとめる > array[1] [1] 10 > array[2] [1] 20 > array[3] 3個目 [1] 3012年9月8日土曜日
    • 行列 2次元の配列 > array2 <- matrix(c(10,20,30,   40,50,60), 2, 3) > array2 [,1] [,2] [,3] [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 6012年9月8日土曜日
    • 行列 2次元の配列 > array2 <- matrix(c(10,20,30,   40,50,60), 2, 3) > array2 matrixという [,1] [,2] [,3] 関数を利用して 作る [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 6012年9月8日土曜日
    • 行列 2次元の配列 > array2 <- matrix(c(10,20,30,   40,50,60), 2, 3) > array2 2行3列の [,1] [,2] [,3] 行列 [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 6012年9月8日土曜日
    • 行列 各要素の指定 > array2[1,1] 1行1列を [1] 10 指定 > array2[1,] [1] 10 30 50 > array2[,1] [1] 10 2012年9月8日土曜日
    • 行列 各要素の指定 > array2[1,1] [1] 10 > array2[1,] 1行目全体 を指定 [1] 10 30 50 > array2[,1] [1] 10 2012年9月8日土曜日
    • 行列 各要素の指定 > array2[1,1] [1] 10 > array2[1,] [1] 10 30 50 > array2[,1] 1列目全体 [1] 10 20 を指定12年9月8日土曜日
    • 解析の流れ 変数 データ 配列 関数 行 行列 処理 自作関数 CSV レポート12年9月8日土曜日
    • 関数 処理の呼び出し • 関数は複数の処理をまとめたもの • 関数名(引数) という書き方で呼び出す12年9月8日土曜日
    • 関数 処理の呼び出し 目的 関数名と書式 使い方 データの結合 C(データ) C( C , B , B ) 合計 sum(データ) sum(10,20,30) 個数を求める length(データ) length(array) 平均 mean(データ) mean(array) 標準偏差 sd(データ) sd(array) ・・・ ・・・ ・・・12年9月8日土曜日
    • 関数 合計を求める > array [1] 10 20 30 > sum(array) [1] 6012年9月8日土曜日
    • 関数 合計を求める > array 先ほどの [1] 10 20 30 配列array > sum(array) [1] 6012年9月8日土曜日
    • 関数 合計を求める > array [1] 10 20 30 関数名(引数) > sum(array) で処理呼び出し [1] 6012年9月8日土曜日
    • 関数 合計を求める > array [1] 10 20 30 > sum(array) 処理結果が [1] 60 出力される12年9月8日土曜日
    • 関数 合計を求める > array2 [,1] [,2] [,3] [1,] 10 30 50 先ほどの行列を 渡した場合 [2,] 20 40 60 > sum(array2) [1] 21012年9月8日土曜日
    • 関数 合計を求める > array2 [,1] [,2] [,3] [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 60 > sum(array2) 合計値が 表示される [1] 21012年9月8日土曜日
    • 変数 関数 結果を格納 > ret <- sum(array2) > ret 処理結果を [1] 210 変数に格納12年9月8日土曜日
    • 変数 関数 結果を格納 > ret <- sum(array2) > ret 合計値の [1] 210 確認12年9月8日土曜日
    • 解析の流れ 変数 データ 配列 関数 行 行列 処理 自作関数 CSV レポート12年9月8日土曜日
    • CSV 関数 CSV読み込み • 変数に毎回データを手入力するのは面倒 • CSVファイルを読み込む関数がある • エクセル等の外部データ連携に利用12年9月8日土曜日
    • CSV 関数 CSV読み込み > hawks <- read.csv("hawks.csv") > hawks height salary 1 173 17000 2 178 14000 3 180 900012年9月8日土曜日
    • CSV 関数 CSV読み込み > hawks <- read.csv("hawks.csv") > hawks read.csv関数に height salary CSVファイルを 1 173 17000 渡す 2 178 14000 3 180 900012年9月8日土曜日
    • CSV 関数 CSV読み込み > hawks <- read.csv("hawks.csv") > hawks height salary 1 173 17000 CSVファイルの 取り込みが 2 178 14000 確認できる 3 180 900012年9月8日土曜日
    • 解析の流れ 変数 データ 配列 関数 行 行列 処理 自作関数 CSV レポート12年9月8日土曜日
    • 自作関数 自分で関数を作る • 関数は自分で定義することも可能 • 繰り返し使う処理は自作関数にする12年9月8日土曜日
    • 自作関数 自分で関数を作る > varp <- function(x) { retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x) retsult } > varp(array) [1] 66.6666712年9月8日土曜日
    • 自作関数 自分で関数を作る > varp <- function(x) { 関数の定義 retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x) retsult 関数名 <- function (引数) { } 処理 > varp(array) } [1] 66.6666712年9月8日土曜日
    • 自作関数 自分で関数を作る > varp <- function(x) { retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x) retsult } > varp(array) 定義された処理 が実行される [1] 66.66667 (不偏分散の算出)12年9月8日土曜日
    • 解析の流れ 変数 データ 配列 関数 行 行列 処理 自作関数 CSV パッケージ レポート 作図12年9月8日土曜日
    • パッケージ 関数をまとめたもの • 複数の関数をまとめられる • 自作のパッケージも公開できる • 外部のパッケージも利用可能12年9月8日土曜日
    • パッケージ 外部パッケージ • 外部パッケージはCRANに集約 • すべて無料でダウンロードできる12年9月8日土曜日
    • パッケージ 外部パッケージ 作図 > install.packages( ggplot2 ) > library("ggplot2") CRANから パッケージ ダウンロード& インストール12年9月8日土曜日
    • パッケージ 外部パッケージ 作図 > install.packages( ggplot2 ) パッケージを > library("ggplot2") ロード12年9月8日土曜日
    • パッケージ 外部パッケージ 作図 a <- 1:10 b <- a^2 新たに qplot(a,b) qplot関数が 使える12年9月8日土曜日
    • パッケージ qplot実行結果 作図 a <- 1:10 b <- a^2 qplot(a,b)12年9月8日土曜日
    • パッケージ その他作図関数 作図 • 標準の関数でも作図可能 目的 関数名と書式 使い方 ヒストグラム hist(データ) hist(array) 散布図 plot(x, y) plot(a,b) ・・・ ・・・ ・・・12年9月8日土曜日
    • 一連の作業がすべて可能 データ 処理 レポート12年9月8日土曜日
    • アジェンダ • 自己紹介 • Rって何 • Rの使い方 • Rの資料12年9月8日土曜日
    • CRAN Task Viws • Rには2000以上パッケージがある • 用途別におすすめパッケージを紹介 http://cran.r-project.org/web/views/12年9月8日土曜日
    • seekR • R言語用検索エンジン http://seekr.jp/12年9月8日土曜日
    • RjpWiki • R言語のWiki http://www.okada.jp.org/RWiki/12年9月8日土曜日
    • Rコミュニティ発表資料 • Tokyo.R, Nagoya.R, Tukuba.Rのアーカイブ http://lab.sakaue.info/wiki.cgi/JapanR2010?page=FrontPage 「勉強会発表内容一覧」のリンクから12年9月8日土曜日
    • RとSQLの対応付け • SQLが分かる人は一読の価値有り http://d.hatena.ne.jp/a_bicky/20110529/130666723012年9月8日土曜日
    • R-Chart • Rでの作図のサンプルが多数ある http://www.r-chart.com/12年9月8日土曜日
    • まとめ • Rは無料の統計解析ソフト • パッケージが豊富 • データ解析からレポートまで利用可能12年9月8日土曜日
    • ご清聴ありがとうございました12年9月8日土曜日
    • 質疑応答12年9月8日土曜日
    • 予備資料12年9月8日土曜日
    • 連携も可能 プログラミング言語寄り (カスタマイズ可能) .C()関数 実務利用 RExcel プロトタイピング 業務専用 パッケージ 直感的な操作(用途は限定)12年9月8日土曜日
    • イケメンツールRStudio12年9月8日土曜日