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10分で分かるr言語入門 短縮バージョン 15-0117_upload用

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10分で分かるr言語入門 短縮バージョン 15-0117_upload用

Published in: Technology
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10分で分かるr言語入門 短縮バージョン 15-0117_upload用

  1. 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. 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. 3. 執筆しました!(一部) http://www.amazon.co.jp/dp/47981349023
  4. 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. 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. 6. 会場 & ビール 提供 6 VOYAGE GROUPさん ありがとうございます!
  7. 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. 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. 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. 10. 懇親会も是非 ご参加下さい! 10
  11. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 18. Rコンソール起動 18
  19. 19. Rコンソール起動 ココに処理を 記述していく 19
  20. 20. 処理の記述 3+5 = 8 10-7 = 3 20
  21. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 36. 例 •作図パッケージggplot2を使えるよう にする 36
  37. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 43. •ご清聴ありがとうございました! 43

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