10分で分かる
R言語入門 ver2
大城信晃
2015/02/21 TokyoR#461

本セッションの役割
•R初心者のために基礎を説明
•本勉強会の以降の他セッションの前提
知識を得てもらう
•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
2

アジェンダ
•自己紹介
•Rって何
•Rの使い方
•Rの資料
3

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
4

執筆しました！(一部)
http://www.amazon.co.jp/dp/47981349025

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
6

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)
7

アジェンダ
•自己紹介とお知らせ
•Rって何
•Rの使い方
•Rの資料
8

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
9

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.html
10

用途で分類
プロトタイピング実務利用
コマンドライン形式(CUI)
画面上で操作(GUI)
業務専用
ソフト
実装
11

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
12

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
13

あると望ましいスキル
•プログラミングの基礎
•統計学の知識
•(英語力)
14

アジェンダ
•自己紹介とお知らせ
•Rって何
•Rの使い方
•Rの資料
15

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/
16

Rコンソール起動
17

Rコンソール起動
ココに処理を
記述していく
18

処理の記述
3+5 = 8
10-7 = 3
19

処理
解析の流れ
データ
レポート
20

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
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
22

値を入れる箱
> hako <- 10
> hako
[1] 10
> hako * 2
[1] 20
変数
23

値を入れる箱
> hako <- 10
> hako
[1] 10
> hako * 2
[1] 20
変数
変数に対して
処理(かけ算)
変数に値を入れる
左矢印のイメージ
24

複数の値をまとめる
> array <- c(10,20,30)
> array
[1] 10 20 30
> array * 2
[1] 20 40 60
配列
25

複数の値をまとめる
> array <- c(10,20,30)
> array
[1] 10 20 30
> array * 2
[1] 20 40 60
処理は
配列全体に
適用される
配列
３つの値を
配列に格納
26

各要素へのアクセス
> array[1]
[1] 10
> array[2]
[1] 20
> array[3]
[1] 30
配列
27

各要素へのアクセス
> array[1]
[1] 10
> array[2]
[1] 20
> array[3]
[1] 30
配列[番号]で
１個ずつ値を
取り出せる
配列
２個目
3個目
28

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 60
行列
29

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 60
matrixという
関数を利用して
作る
行列
２行３列の
行列
30

行列覚え方
http://wakuteka.info/R/110729
より転載31

各要素の指定
> array2[1,1]
[1] 10
> array2[1,]
[1] 10 30 50
> array2[,1]
[1] 10 20
行列
32

各要素の指定
> array2[1,1]
[1] 10
> array2[1,]
[1] 10 30 50
> array2[,1]
[1] 10 20
1行1列を
指定
行列
1行目全体
を指定
1列目全体
を指定
33

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
34

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
35

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
36

ここまで
• 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
37

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
38

処理の呼び出し関数
•関数は複数の処理をまとめたもの
•様々な計算が手軽に実行できる
39

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)
・・・ ・・・
40

合計を求める関数
> array
[1] 10 20 30
> sum(array)
[1] 60
41

合計を求める関数
> array
[1] 10 20 30
> sum(array)
[1] 60
処理結果が
出力される
関数名(引数)
で処理呼び出し
先ほどの配列
42

行列も足せる
> array2
[,1] [,2] [,3]
[1,] 10 30 50
[2,] 20 40 60
> sum(array2)
[1] 210
関数
43

行列も足せる
> array2
[,1] [,2] [,3]
[1,] 10 30 50
[2,] 20 40 60
> sum(array2)
[1] 210
合計値が
表示される
関数
先ほどの行列
array2
44

結果を格納関数
> ret <- sum(array2)
> ret
[1] 210
変数
45

結果を格納関数
> ret <- sum(array2)
> ret
[1] 210
処理結果を
変数に格納
変数
合計値の
確認
46

CSV読み込み
•変数に毎回データを手入力するのは面倒
•CSV形式(カンマ区切り)ファイルを読み
込む関数がある
関数CSV
47

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
48

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
49

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50

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
自作関数
51

関数の書き方
関数名 <- function (引数) {
処理
}
52

自分で関数を作る自作関数
> varp <- function(x) {
retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x)
retsult
}
> varp(array)
[1] 66.66667
53

自分で関数を作る自作関数
> varp <- function(x) {
retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x)
retsult
}
> varp(array)
[1] 66.66667
関数の定義
処理を記述する
実行
54

ここまで
•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
55

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
56

標準作図関数作図
•標準の関数でも色々と作図可能
目的 関数名
ヒストグラム hist
散布図 plot
箱ヒゲ図 boxplot
・・・ ・・・
http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/50.html
参考URL
57

> x <- rnorm(50)
> hist(x, breaks=seq(-3, 3,1))
標準作図関数作図
58

> x <- rnorm(50)
> hist(x, breaks=seq(-3, 3,1))
標準作図関数作図
乱数生成
ヒストグラム
作図関数
59

> x <- rnorm(50)
> plot(x)
標準作図関数作図
乱数生成
プロット
関数
60

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
61

例
•作図パッケージggplot2を使えるよう
にする
62

> install.packages( ggplot2 )
> library("ggplot2")
外部パッケージパッケージ
作図
63

> 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
64

a <- 1:10
b <- a^2
qplot(a,b)
qplotが利用可能パッケージ
作図
65

a <- 1:10
b <- a^2
qplot(a,b)
qplotが利用可能パッケージ
作図
ggplot2
パッケージ
の関数 66

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
67

参考資料パッケージ
作図
http://www.slideshare.net/dichika/ggplot268

紹介:分析用もあるパッケージ
目的 パッケージ名
主成分分析 stats(組み込み済)
対応分析 MASS
クラスター分析 stats
線形回帰分析 stats
生存分析 survival
ニューラルネット nnet
・・・ ・・・
処理
69

詳細はこちらの書籍で
http://amazon.jp/dp/4627096011/
•過去にTokyoRでもテキストとして利用
70

ここまで
•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
71

処理
Rで一連の分析が可能
データ
レポート
72

アジェンダ
•自己紹介とお知らせ
•Rって何
•Rの使い方
•Rの資料
73

•日本語の資料
74

seekR
http://seekr.jp/
•R言語用検索エンジン
75

ちなみに
•中の人がTokyoRで発表して下さいました！
http://www.slideshare.net/hiratake55/
seekrjp-2228155476

RjpWiki
•R言語のWiki
http://www.okada.jp.org/RWiki/
77

Rコミュニティ発表資料
http://lab.sakaue.info/wiki.cgi/JapanR2010?page=FrontPage
「勉強会発表内容一覧」のリンクから
•Tokyo.R, Nagoya.R, Tukuba.Rのアーカイブ
78

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/20110529/1306667230
79

サンプルデータ
•統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使え
るデータセットまとめ
•http://d.hatena.ne.jp/hoxo_m/
20120214/p1
•データセット一覧
•http://vincentarelbundock.github.io/
Rdatasets/datasets.html
80

81

•以下海外のサイト（英語)
82

CRAN Task Viws
•Rには5000以上パッケージがある
(2014/09現在)
•用途別におすすめパッケージを紹介
http://cran.r-project.org/web/views/
83

CRAN Task Viws
•日本語訳してるサイト(一部機械翻訳)
http://www.trifields.jp/r-cran-task-views-639
84

R-Chart
•Rでの作図のサンプルが多数ある
http://www.r-chart.com/
85

まとめ
•Rは無料の統計解析ソフト
•データ解析からレポートまで利用可能
•Web上の資料も充実
86

まとめ
•Rは無料の統計解析ソフト
•データ解析からレポートまで利用可能
•Web上の資料も充実
是非使ってみましょう！
87

ご清聴ありがとうございました
88

質疑応答
89

予備資料
90

連携も可能
プロトタイピング実務利用
プログラミング言語寄り
(カスタマイズ可能)
直感的な操作(用途は限定)
業務専用
パッケージ
.C()関数
RExcel
91

イケメンツールRStudio
92

RStudio資料
http://www.slideshare.net/wdkz/
rstudio-1386695893

初心者だけど２回目
•箕田さんの初心者セッション
•集計、条件分岐、ループ、作図など
http://www.slideshare.net/
aad34210/tokyo-r21
http://www.slideshare.net/
aad34210/tokyo-r30-beginner 94

Tips
95

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
96

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
97

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
> ?read.table
> ??read.table
>help(read.table)
!
98

紹介：テキスト解析ツール
KH Corder
•茶筅やRを裏側で利用(Rのソースで出力可)
•GUIで形態素解析、対応分析、ネット
ワーク分析が簡単にできる
http://khc.sourceforge.net/
99