1. 10分で分かる
R言語入門 ver2.11
大城信晃
2015/01/15 TokyoR#451
3分バージョン

2. 自己紹介
• 名前：大城信晃
• Twitter：doradora09
• 職業：データマイニングエンジニア
• R：勉強中。
• 業務ではhadoop使ってます
• マイブーム：
• カクテル作り
• カメラ
2

3. 執筆しました！(一部)
http://www.amazon.co.jp/dp/47981349023

4. これまで/現在の仕事
•ショッピング関連
•商品／製品DB 保守開発
•データ分析関連
•行動ターゲティング
•DMP
•データを使って顧客像を探る
4

5. TokyoRでは
•第１回から主に運営側で参加
•初心者セッション
•懇親会(ピザ、お酒)
5

6. 会場 & ビール 提供
6
VOYAGE GROUPさん
ありがとうございます！

7. 本セッションの役割
•「10分で分かるR言語入門」の要点を
絞った紹介
•後のセッション理解のための準備
•資料は後ほど公開しますのでざっと眺
めていただければと思います
7

8. アジェンダ
•自己紹介
•Rって何
•Rの使い方
•Rの資料(省略)
8

9. 詳細
•下記スライドをご参照下さい
•http://www.slideshare.net/
akiaki5516/10rver210-14-1101
9

10. 懇親会も是非
ご参加下さい！
10

11. アジェンダ
•自己紹介とお知らせ
•Rって何
•Rの使い方
11

12. 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

13. 特徴 価格 大規模データ 速度
統計特化 無料
△
(メモリ依存)
△
SAS/
SPSS
統計特化 数十万∼ ○ ○
エクセル 直感的 １万∼
(約100万行)
C++
高速だが
開発コスト高
無料∼
数万
実装次第 ◎
Python
スクリプト
言語
無料 実装次第 ○
他言語との比較
13

14. こんな方におすすめ
•色々な統計手法を試してみたい方
•エクセルでは物足りない方
•まずは無料で始めてみたい方
14

15. アジェンダ
•自己紹介とお知らせ
•Rって何
•Rの使い方
15

16. Rの使い方
•ベーシックなRコンソール (今回説明)
•便利なRStudio (オススメ)
16

17. インストール
Windows
http://cran.md.tsukuba.ac.jp/
bin/windows/base/
Mac http://cran.md.tsukuba.ac.jp/
Linux http://cran.md.tsukuba.ac.jp/
17

18. Rコンソール起動
18

19. Rコンソール起動
ココに処理を
記述していく
19

20. 処理の記述
3+5 = 8
10-7 = 3
20

21. 処理
解析の流れ
データ
レポート
変数
配列
行列
データフレーム
関数
パッケージ
自作関数
作図
CSV
21

22. ここでは
• 変数：１種類の型の値を１つ入れる箱(スカラー)
• 配列：１種類の型の値を複数入れる箱(ベクトル)
• 行列：１種類の型の複数ベクトルをまとめて表現
• データフレーム：複数の型のベクトルをまとめて
表現
22
=> データフレームが超大事

23. 複数の型を持てる
> sex <- c("F","F","M","M","M") #性別
> height <- c(158,162,177,173,166) #身長
> weight <- c(51,55,72,57,64) #体重
> ( x <- data.frame(SEX=sex, HEIGHT=height, WEIGHT=weight) )
SEX HEIGHT WEIGHT
1 F 158 51
2 F 162 55
3 M 177 72
4 M 173 57
5 M 166 64
データフレーム
23

24. 複数の型を持てる
> sex <- c("F","F","M","M","M") #性別
> height <- c(158,162,177,173,166) #身長
> weight <- c(51,55,72,57,64) #体重
> ( x <- data.frame(SEX=sex, HEIGHT=height, WEIGHT=weight) )
SEX HEIGHT WEIGHT
1 F 158 51
2 F 162 55
3 M 177 72
4 M 173 57
5 M 166 64
性別(文字列型)
身長、体重(数値型)
データフレーム
data.frame関数で
セット
24

25. 要素の指定
> x$HEIGHT
[1] 158 162 177 173 166
!
> x$HEIGHT[1]
[1] 158
!
> x$HEIGHT[1:3]
[1] 158 162 177
$で
身長(HEIGHT)
を全指定
データフレーム
身長1つめだけ
身長1-3番目
25

26. CSV
処理
解析の流れ
データ
レポート
変数
配列
行列
関数
自作関数
データフレーム
パッケージ
作図
26

27. ここでは
•組み込み関数：基本的な演算が可能
•CSV：read.csv関数でCSV形式のデー
タを読み込める
•自作関数：自身で関数を定義できる
27
=> read.csv系は便利

28. 処理の呼び出し関数
目的 関数名と書式
データの結合 C(データ)
合計 sum(データ)
個数を求める length(データ)
平均 mean(データ)
標準偏差 sd(データ)
・・・ ・・・
28

29. 関数CSV
> hawks <- read.csv("hawks.csv")
!
> hawks
height salary
1 173 17000
2 178 14000
3 180 9000
CSV読み込み
29

30. 関数CSV
> hawks <- read.csv("hawks.csv")
!
> hawks
height salary
1 173 17000
2 178 14000
3 180 9000
read.csv関数に
hawks.csvという
CSVファイルを
渡して
変数に代入
CSV読み込み
30

31. CSV読み込み関数CSV
> hawks <- read.csv("hawks.csv")
!
> hawks
height salary
1 173 17000
2 178 14000
3 180 9000
CSVファイルの
変数への
読み込みが
確認できる31

32. 補足：クリップボード関数
#windowsの場合!
>hawks <- read.table("clipboard",
header=TRUE,sep=’,’);!
#macの場合!
>hawks <- read.table(pipe("pbpaste"),
header=TRUE,sep=’,’)!
> hawks!
height salary!
1 173 17000!
2 178 14000!
3 180 9000!
クリップボードからも
読み込み可能
CSV
32

33. 処理
解析の流れ
データ
レポート
変数
配列
行列
関数
パッケージ
自作関数
作図
CSV
データフレーム
33

34. ここでは
•作図関数：可視化が可能
•パッケージ：CRANからダウンロード
して利用する
34
=> パッケージ利用が超大事

35. 関数をまとめたもの
•複数の関数をまとめたもの
•様々なパッケージがCRANというシステ
ムにて無料公開されている
•自作のパッケージも公開できる
パッケージ
35

36. 例
•作図パッケージggplot2を使えるよう
にする
36

37. > 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
外部パッケージパッケージ
作図
パッケージを
ロード
37

38. qplot(carat, price,
data = diamonds,
colour = clarity)
サンプルデータ
diamonds
パッケージ
作図
diamonds
データの
carat, priceを
描画
38

39. 補足2：関数調べ方関数CSV
> ?read.table
> ??read.table
>help(read.table)
! ヘルプを
呼び出すことが
出来る
39

40. > ?read.table
> ??read.table
>help(read.table)
!
補足2：関数調べ方関数CSV
後半には
用例もあるので
参考に
example( 関数名 )
40

41. 処理
まとめ：Rで一連の分析が可能
データ
レポート
41

42. 再掲：詳細
•下記スライドをご参照下さい
•http://www.slideshare.net/
akiaki5516/10rver210-14-1101
42

43. •ご清聴ありがとうございました！
43