20170826 fukuoka.r告知_reafletでお手軽可視化_on_r

1. LT fukuoka.R #09告知 (+時間あればちょっとreaflet紹介) 2017/08/26 doradora09

2. 自己紹介

3. 自己紹介 • 大城信晃 • twitter : doradora09 • 沖縄出身 -> 東京 -> 福岡 • Webエンジニア -> データ分析者 • ヤフー -> DATUM STUDIO -> LINE Fukuoka • 執筆 • Rで始めるビジネス統計分析 (2014) • 勉強会 • TokyoR運営 (2010-2017) • fukuoka.R運営にJOIN (2017- ) • 意思決定のためのデータ分析勉強会 in Fukuoka(2017- )

4. 余談： (見覚えあると思ったら) 第5回でもこちらの会場使ってました (2010/5)

5. 本日は、告知を。 (時間あれば軽く中身も)

6. fukuoka.R #09を開催します！

7. 発表者 & 参加者も募集中です！

8. この辺からJOIN 次回 30-40人参加をキープできるかが鍵

9. タイムテーブル

10. 東京や広島からも強力な援軍が。

11. fukuoka.R #09 9/9(土) 13:00 – 17:00 タイミングの合う方は是非ご参加ください！

12. 時間あれば • ちょっとだけ発表予定の内容 • reaflet, ggmap, spパッケージあたり

13. reafletでお手軽可視化 on R (LTバージョン) 2017/08/26 doradora09

14. 本日のお話 ①leafretパッケージの用例 ②緯度経度の取得 ③測地、投影座標系の変換地図へのお手軽可視化 + 関連情報のご紹介

15. leafretとは (wikipediaより) • Leaflet は広く使われているWeb地図のための JavaScriptライブラリである。 2011年に最初にリリースされた[2]。 • モバイルとデスクトップのプラットフォームのほとんどに対応し、HTML5とCSS3に対応している。 OpenLayersやGoogle Maps API（英語版）とともに最も人気のあるJavaScript地図ライブラリの一つであり、FourSquare、Pinterest、Flickrなどの有名なサイトで使われている。 https://ja.wikipedia.org/wiki/Leaflet

16. {leafret}パッケージ • Rからleafretを呼び出せるようにしたラッパーパッケージ • JSがかけなくてもお手軽に利用できます

17. 基本操作 • 数行書くだけで動作します #インストール install.packages("leaflet") library(leaflet) #緯度経度をセット df <- data.frame (id=1:2, lng=c(130.42059, 130.3996), lat=c(33.58974, 33.58904), pop=c("hakata", "tenjin") ) # 描画 m <- leaflet(df) %>% addTiles() %>% addMarkers(lng=~lng, lat=~lat) m

18. 基本操作 • 数行書くだけで動作します #インストール install.packages("leaflet") library(leaflet) #緯度経度をセット df <- data.frame (id=1:2, lng=c(130.42059, 130.3996), lat=c(33.58974, 33.58904), pop=c("hakata", "tenjin") ) # 描画 m <- leaflet(df) %>% addTiles() %>% addMarkers(lng=~lng, lat=~lat) m

19. おすすめ機能：クラスター化 • 縮尺によってかたまりで俯瞰したい場合に便利 #クラスター化 df2 <- data.frame(id=1:100, lng=130+rnorm(1000), lat=33+rnorm(1000)) leaflet(df2) %>% addTiles() %>% addMarkers(~lng, ~lat, label=~paste0(id,"番"), clusterOptions= markerClusterOptions())

20. #クラスター化 df2 <- data.frame(id=1:100, lng=130+rnorm(1000), lat=33+rnorm(1000)) leaflet(df2) %>% addTiles() %>% addMarkers(~lng, ~lat, label=~paste0(id,"番"), clusterOptions= markerClusterOptions()) おすすめ機能：クラスター化 • 縮尺によってかたまりで俯瞰したい場合に便利

21. #クラスター化 df2 <- data.frame(id=1:100, lng=130+rnorm(1000), lat=33+rnorm(1000)) leaflet(df2) %>% addTiles() %>% addMarkers(~lng, ~lat, label=~paste0(id,"番"), clusterOptions= markerClusterOptions()) おすすめ機能：クラスター化 • 縮尺によってかたまりで俯瞰したい場合に便利

22. デモ

23. 詳細はこちらの資料が詳しいです https://rpubs.com/kazutan/leaflet_slide

24. 注意 • Rのreafletパッケージの場合、大量のデータを可視化しようとするとブラウザが耐えられなくなるケースがあります (1万点以上はきつかったような・・) • その場合はQJISなど専用ツールでの可視化をおすすめします

25. ②緯度、経度の求め方 • あらかじめ緯度経度の形で情報を保持している場合は通常稀です • 郵便番号、住所、地名といった情報から緯度経度を調べることができます

26. Webサービスで1つずつ調べる https://mapfan.com/map/spots/SCH,J,2GR?full=true

27. GoogleのAPIを使う場合座標を住所に変換する場合は以下が便利 (ただし、2500件/dayのAPI制限あり) >install.packages('ggmap') >library(ggmap) # 住所・緯度経度対応用 >ggmap::geocode(‘博多駅’, source=“google”, output=“latlon”) Information from URL : http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address=%E5%8D%9A%E5%A4%9A%E9%A7%85& sensor=false lon lat 1 130.4212 33.59024

28. 一括変換サービスを使う場合東京大学空間情報科学研究センターが提供する「CSVアドレスマッチングサービス」 http://newspat.csis.u-tokyo.ac.jp/geocode-cgi/geocode.cgi?action=start

29. ③測地、投影座標系の変換 • (詳しいことは専門の方にお任せしますが・・) • 計測方法によっては座標がずれてプロットされることがあります

30. 謎のウイスキーデータ https://www.mathstat.strath.ac.uk/outreach/nessie/datasets/whiskies.txt スコットランドのストラスクライド大学が提供する86種類のウイスキーのフレーバーに関するオープンデータ

31. 問題は、地図にプロットしようとしてもそのままではプロットできないという点

32. Rでは{sp}パッケージで測地系の変換が可能です http://www.pu-hiroshima.ac.jp/~ttetsuji/R/[69]sp-class.html library(sp) library(readr) library(rgdal) library(tidyr) library(dplyr) #ウイスキーデータ dat <- readr::read_csv("https://www.mathstat.strath.ac.uk/outreach/nessie/datasets/whiskies.txt") > dat[,c(2,16:17)] Source: local data frame [86 x 3] Distillery Latitude Longitude (chr) (int) (int) 1 Aberfeldy 286580 749680 ##⚫️このままでは使えない 2 Aberlour 326340 842570 3 AnCnoc 352960 839320

33. Rでは{sp}パッケージで測地系の変換が可能です # 地理座標系の変換（Ordnance Survey National Grid reference system (epsg27700) ->epsg4326） class(dat) <- "data.frame" df_sp_whiskeies <- SpatialPointsDataFrame(coords = cbind(dat$Latitude, dat$Longitude), data = dat, proj4string = CRS("+init=epsg:27700")) sp_whiskeies_proj <- spTransform(df_sp_whiskeies, CRS("+init=epsg:4326")) # leafletで表示する場合の緯度経度を抽出したデータフレームを作成 df.coords <- sp_whiskeies_proj %>% as.data.frame() %>% dplyr::select(starts_with("coords")) %>% dplyr::rename(lat = coords.x2, lon = coords.x1) glimpse(df.coords) #変換後の座標 > head(df.coords) lon lat 1 -3.850199 56.62519 ##⚫️OK 2 -3.229644 57.46739 3 -2.785295 57.44175

34. 蒸溜所の一覧のプロット # leafletで可視化 leaflet() %>% addMarkers(data = df.coords) %>% addTiles() 1 Aberfeldy 286580 749680 2 Aberlour 326340 842570 3 AnCnoc 352960 839320 1 -3.850199 56.62519 2 -3.229644 57.46739 3 -2.785295 57.44175

35. まとめ • 数行書くだけで地図上への可視化が可能なleaflet • Rなら座標取得、変換、地図上への可視化まで一通りのパッケージが揃っていて便利です • 緯度経度取得： ggmap::geocode • 座標変換：{sp}パッケージもう少し詳細な話はfukuoka.Rにて！

36. Enjoy !

20170826 fukuoka.r告知_reafletでお手軽可視化_on_r

20170826 fukuoka.r告知_reafletでお手軽可視化_on_r

Recommended

More Related Content

Similar to 20170826 fukuoka.r告知_reafletでお手軽可視化_on_r

Similar to 20170826 fukuoka.r告知_reafletでお手軽可視化_on_r(20)

More from Nobuaki Oshiro

More from Nobuaki Oshiro(20)

Recently uploaded

Recently uploaded(13)

20170826 fukuoka.r告知_reafletでお手軽可視化_on_r