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. 開催情報
ATND
• https://atnd.org/events/57640
セキココ
• http://sekico.co/zaseki/402
!
2

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. アジェンダ
•自己紹介
• Rって何
• Rの使い方
• Rの資料
4

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. 執筆しました！(一部)
http://www.amazon.co.jp/dp/4798134902 6

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. 最近の課題
8

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. 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. その他お知らせ
11

12. 今回はブランデー祭り！
12

13. 懇親会も是非
ご参加下さい！
13

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. Rコンソール起動
23

24. Rコンソール起動
ココに処理を
記述していく
24

25. 処理の記述
3+5 = 8
10-7 = 3
25

26. 解析の流れ
データ
処理
レポート
26

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. 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. 値を入れる箱
変数
> hako <- 10
> hako
[1] 10
> hako * 2
[1] 20
29

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

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 関数合計を求める
> array
[1] 10 20 30
> sum(array)
[1] 60
47

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. 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. 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. 関数結果を格納
変数
> ret <- sum(array2)
> ret
[1] 210
51

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. 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. 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. 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. 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. 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. 関数の書き方
関数名 <- function (引数) {
処理
}
58

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. 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. 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. 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. 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. 作図標準作図関数
> x <- rnorm(50)
> hist(x, breaks=seq(-3, 3,1))
64

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. 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. 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. 例
• 作図パッケージggplot2を使えるよう
にする
68

69. パッケージ外部パッケージ
作図
> install.packages(“ggplot2”)
> library("ggplot2")
69

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. パッケージqplotが利用可能
作図
a <- 1:10
b <- a^2
qplot(a,b)
71

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. 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. パッケージ参考資料
作図
http://www.slideshare.net/dichika/ggplot2 74

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. 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. 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. Rで一連の分析が可能
データ
処理
レポート
78

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. • 日本語の資料
80

81. seekR
• R言語用検索エンジン
http://seekr.jp/
81

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. RjpWiki
• R言語のWiki
http://www.okada.jp.org/RWiki/
83

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. 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. 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

88. • 以下海外のサイト（英語)
88

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. 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. R-Chart
• Rでの作図のサンプルが多数ある
http://www.r-chart.com/
91

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. 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. ご清聴ありがとうございました
94

95. 質疑応答
95

96. 予備資料
96

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. イケメンツールRStudio
98

99. RStudio資料
http://www.slideshare.net/wdkz/
rstudio-919 3866958

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. Tips
101

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. 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. 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. 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