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10分で分かるr言語入門ver2.14 15 0905
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第50回R勉強会＠東京（#TokyoR） 初心者セッション https://atnd.org/events/69347
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10分で分かるr言語入門ver2.14 15 0905
- 10分で分かる R言語入門 ver2.14 大城信晃 2015/09/05 TokyoR#501
- 開催情報 ATND •https://atnd.org/events/69347 セキココ •http://sekico.co/zaseki/567 2
- 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
- アジェンダ •自己紹介 •Rって何 •Rの使い方 •Rの資料 4
- 自己紹介 • 名前：大城信晃 • Twitter：doradora09 • 職業：データ基盤構築&分析 • R：勉強中 • マイブーム： • カクテル作り、カメラ • いきなりステーキ 5
- 主な業務 •これまで •製品関連DB構築、行動ターゲティング、 広告主向けDMP開発 •現在 •データ分析基盤構築(AWS) •データコンサル(Google Analytics等) •行動分析ツール企画・開発(n=1) 6
- 7http://marketing.yahoo.co.jp/service/dmp/
- 8https://datumstudio.jp/service/construction-of-infrastructure
- 執筆(一部) http://www.amazon.co.jp/dp/4798134902 9
- 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
- 第１回R勉強会＠東京 11 https://atnd.org/events/2746
- 祝 第50回開催！！12
- 第１回R勉強会＠東京 5年と約半年 13 https://atnd.org/events/2746
- ちなみに、前回 第49回TokyoR・・ 14
- ちなみに、前回 第49回TokyoR・・ 15 入院のため欠席！！
- 健康大事！ 16
- 目指せ100回！ 17
- 18 懇親会もご期待ください！
- 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 19
- 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 20
- 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 21
- 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 22
- 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 23
- 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 24
- 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 25
- 本日の資料 •http://www.slideshare.net/ akiaki5516/10rver2-upload 26
- インストール 27 •２種類の実行環境(デスクトップ) •Rコンソール •RStudio(オススメ)
- 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/ 28
- Rコンソール起動 29
- Rコンソール起動 ココに処理を 記述していく 30
- 処理の記述 3+5 = 8 10-7 = 3 31
- 処理 解析の流れ データ レポート 32
- 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
- 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 34
- 値を入れる箱 > hako <- 10 > hako [1] 10 > hako * 2 [1] 20 変数 35
- 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 36
- 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 37
- 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 38
- 各要素へのアクセス > array[1] [1] 10 > array[2] [1] 20 > array[3] [1] 30 配列 39
- 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 40
- 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 41
- 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 42
- 行列覚え方 http://wakuteka.info/R/110729 より転載43
- 各要素の指定 > array2[1,1] [1] 10 > array2[1,] [1] 10 30 50 > array2[,1] [1] 10 20 行列 44
- 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 45
- 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 46
- 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 47
- 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 48
- 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 49
- 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 50
- 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 51
- 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) ・・・ ・・・ 52
- 合計を求める関数 > array [1] 10 20 30 > sum(array) [1] 60 53
- 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 54
- 行列も足せる > array2 [,1] [,2] [,3] [1,] 10 30 50 [2,] 20 40 60 > sum(array2) [1] 210 関数 55
- 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 56
- 結果を格納関数 > ret <- sum(array2) > ret [1] 210 変数 57
- 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 58
- 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 59
- 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 60
- 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 61
- 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62
- 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 63
- 関数の書き方 関数名 <- function (引数) { 処理 } 64
- 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 65
- 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 66
- 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 67
- 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 68
- 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 69
- > x <- rnorm(50) > hist(x, breaks=seq(-3, 3,1)) 標準作図関数作図 70
- > 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 71
- > x <- rnorm(50) > plot(x) 標準作図関数作図 乱数生成 プロット 関数 72
- 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 73
- 例 •作図パッケージggplot2を使えるよう にする 74
- > install.packages( ggplot2 ) > library("ggplot2") 外部パッケージパッケージ 作図 75
- > 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 76
- a <- 1:10 b <- a^2 qplot(a,b) qplotが利用可能パッケージ 作図 77
- 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 78
- 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 79
- 参考資料パッケージ 作図 http://www.slideshare.net/dichika/ggplot280
- 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 81
- 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 82
- 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 83
- 処理 Rで一連の分析が可能 データ レポート 84
- 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 85
- •日本語の資料 86
- seekR http://seekr.jp/ •R言語用検索エンジン 87
- 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-2228155488
- RjpWiki •R言語のWiki http://www.okada.jp.org/RWiki/ 89
- 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 90
- 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 91
- 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 92
- 93
- •以下海外のサイト（英語) 94
- 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/ 95
- 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 96
- R-Chart •Rでの作図のサンプルが多数ある http://www.r-chart.com/ 97
- 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 98
- 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！ 99
- ご清聴ありがとうございました 100
- 質疑応答 101
- 予備資料 102
- 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 103
- イケメンツールRStudio 104
- RStudio資料 http://www.slideshare.net/wdkz/ rstudio-13866958105
- 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 106
- Tips 107
- 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 108
- 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 109
- 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) 110
- 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/ 111
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