Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

10分で分かるr言語入門ver2.10 14 1101

2,848 views

Published on

https://atnd.org/events/57640

Published in: Engineering
  • Be the first to comment

10分で分かるr言語入門ver2.10 14 1101

  1. 1. 10分で分かる R言語入門 ver2.10 大城信晃 2014/11/01 TokyoR#44 1
  2. 2. 開催情報 ATND • https://atnd.org/events/57640 セキココ • http://sekico.co/zaseki/402 ! 2
  3. 3. 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 3
  4. 4. アジェンダ •自己紹介 • Rって何 • Rの使い方 • Rの資料 4
  5. 5. 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 5
  6. 6. 執筆しました!(一部) http://www.amazon.co.jp/dp/4798134902 6
  7. 7. 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 7
  8. 8. 最近の課題 8
  9. 9. 分析のスケール化 • スキルセットの異なる職種に合わせた分 析環境作り(営業、企画、分析官) • 中間データのもち方 • 可視化 9
  10. 10. 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) 10
  11. 11. その他お知らせ 11
  12. 12. 今回はブランデー祭り! 12
  13. 13. 懇親会も是非 ご参加下さい! 13
  14. 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 14
  15. 15. 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 15
  16. 16. 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 16
  17. 17. 用途で分類 コマンドライン形式(CUI) 実務利用プロトタイピング 画面上で操作(GUI) 業務専用 ソフト 実装 17
  18. 18. 他言語との比較 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○ 18
  19. 19. 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 19
  20. 20. 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) 20
  21. 21. 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 21
  22. 22. 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/ 22
  23. 23. Rコンソール起動 23
  24. 24. Rコンソール起動 ココに処理を 記述していく 24
  25. 25. 処理の記述 3+5 = 8 10-7 = 3 25
  26. 26. 解析の流れ データ 処理 レポート 26
  27. 27. 解析の流れ データ 処理 レポート 変数 配列 行列 関数 自作関数 パッケージ データフレーム CSV 作図 27
  28. 28. 解析の流れ データ 処理 レポート 変数 配列 行列 データフレーム 関数 自作関数 パッケージ CSV 作図 28
  29. 29. 値を入れる箱 変数 > hako <- 10 > hako [1] 10 > hako * 2 [1] 20 29
  30. 30. 値を入れる箱 変数 > hako <- 10 > hako [1] 10 > hako * 2 [1] 20 変数に値を入れる 左矢印のイメージ 変数に対して 処理(かけ算) 30
  31. 31. 複数の値をまとめる 配列 > array <- c(10,20,30) > array [1] 10 20 30 > array * 2 [1] 20 40 60 31
  32. 32. 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 32
  33. 33. 各要素へのアクセス 配列 > array[1] [1] 10 > array[2] [1] 20 > array[3] [1] 30 33
  34. 34. 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 34
  35. 35. 2次元の配列 行列 > array2 <- matrix(c(10,20,30,   40,50,60), 2, 3) > array2 [,1] [,2] [,3] [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 60 35
  36. 36. 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 36
  37. 37. 行列覚え方 http://wakuteka.info/R/110729 37 より転載
  38. 38. 各要素の指定 行列 > array2[1,1] [1] 10 > array2[1,] [1] 10 30 50 > array2[,1] [1] 10 20 38
  39. 39. 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 39
  40. 40. 複数の型を持てる データフレーム > 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 40
  41. 41. 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 性別(文字列型) 4 M 173 57 身長、体重(数値型) 5 M 166 64 データフレーム data.frame関数で セット 41
  42. 42. 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 42
  43. 43. 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 43
  44. 44. CSV 解析の流れ データ 処理 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 44
  45. 45. 関数処理の呼び出し • 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 45
  46. 46. 関数処理の呼び出し 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) ・・・・・・ 46
  47. 47. 関数合計を求める > array [1] 10 20 30 > sum(array) [1] 60 47
  48. 48. 関数合計を求める > array [1] 10 20 30 > sum(array) [1] 60 先ほどの配列 関数名(引数) で処理呼び出し 処理結果が 出力される 48
  49. 49. 行列も足せる 関数 > array2 [,1] [,2] [,3] [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 60 > sum(array2) [1] 210 49
  50. 50. 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 50
  51. 51. 関数結果を格納 変数 > ret <- sum(array2) > ret [1] 210 51
  52. 52. 関数結果を格納 > ret <- sum(array2) > ret [1] 210 処理結果を 変数に格納 変数 合計値の 確認 52
  53. 53. CSV読み込み CSV 関数 • 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 53
  54. 54. CSV 関数 CSV読み込み > hawks <- read.csv("hawks.csv") ! > hawks height salary 1 173 17000 2 178 14000 3 180 9000 54
  55. 55. CSV 関数 CSV読み込み > 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 55
  56. 56. CSV 関数CSV読み込み > 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56
  57. 57. 自分で関数を作る 自作関数 • 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 57
  58. 58. 関数の書き方 関数名 <- function (引数) { 処理 } 58
  59. 59. 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] 66.66667 59
  60. 60. 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 } 処理を記述する > varp(array) 実行 [1] 66.66667 60
  61. 61. 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 61
  62. 62. 解析の流れ データ 処理 レポート 変数 配列 行列 関数 自作関数 パッケージ データフレーム CSV 作図 62
  63. 63. 作図標準作図関数 • 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 ・・・・・・ 参考URL http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/50.html 63
  64. 64. 作図標準作図関数 > x <- rnorm(50) > hist(x, breaks=seq(-3, 3,1)) 64
  65. 65. 作図標準作図関数 乱数生成 > x <- rnorm(50) > hist(x, breaks=seq(-3, 3,1)) ヒストグラム 作図関数 65
  66. 66. 作図標準作図関数 > x <- rnorm(50) > plot(x) 乱数生成 プロット 関数 66
  67. 67. 関数をまとめたもの パッケージ • 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 67
  68. 68. 例 • 作図パッケージggplot2を使えるよう にする 68
  69. 69. パッケージ外部パッケージ 作図 > install.packages(“ggplot2”) > library("ggplot2") 69
  70. 70. 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 パッケージを ロード 70
  71. 71. パッケージqplotが利用可能 作図 a <- 1:10 b <- a^2 qplot(a,b) 71
  72. 72. パッケージqplotが利用可能 作図 a <- 1:10 b <- a^2 qplot(a,b) ggplot2 パッケージ の関数72
  73. 73. 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 73
  74. 74. パッケージ参考資料 作図 http://www.slideshare.net/dichika/ggplot2 74
  75. 75. パッケージ紹介:分析用もある 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 75
  76. 76. 詳細はこちらの書籍で • 過去にTokyoRでもテキストとして利用 http://amazon.jp/dp/4627096011/ 76
  77. 77. 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 77
  78. 78. Rで一連の分析が可能 データ 処理 レポート 78
  79. 79. 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 79
  80. 80. • 日本語の資料 80
  81. 81. seekR • R言語用検索エンジン http://seekr.jp/ 81
  82. 82. 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-2822281554
  83. 83. RjpWiki • R言語のWiki http://www.okada.jp.org/RWiki/ 83
  84. 84. 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 84
  85. 85. 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 85
  86. 86. 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 86
  87. 87. 87
  88. 88. • 以下海外のサイト(英語) 88
  89. 89. 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/ 89
  90. 90. 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 90
  91. 91. R-Chart • Rでの作図のサンプルが多数ある http://www.r-chart.com/ 91
  92. 92. 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 92
  93. 93. 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! 93
  94. 94. ご清聴ありがとうございました 94
  95. 95. 質疑応答 95
  96. 96. 予備資料 96
  97. 97. 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) RExcel 97
  98. 98. イケメンツールRStudio 98
  99. 99. RStudio資料 http://www.slideshare.net/wdkz/ rstudio-919 3866958
  100. 100. 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 100
  101. 101. Tips 101
  102. 102. 関数 補足:クリップボード #windowsの場合! >hawks <- read.table("clipboard", header=TRUE,sep=’,’);! #macの場合! >hawks <- read.table(pipe("pbpaste"), header=TRUE,sep=’,’)! > hawks! クリップボードからも height salary! 1 173 17000! 読み込み可能 2 178 14000! 3 180 9000! CSV 102
  103. 103. CSV 関数 補足2:関数調べ方 > ?read.table > ??read.table >help(read.table) ! ヘルプを 呼び出すことが 出来る 103
  104. 104. CSV 関数 補足2:関数調べ方 > ?read.table > ??read.table >help(read.table) 後半には 用例もあるので 参考に ! 104
  105. 105. 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/ 105

×