10分で分かるr言語入門ver2.5

10分で分かる
R言語入門 ver2.5
大城信晃
2013/11/09 TokyoR#35
13年11月9日土曜日

開催情報
ATND
http://atnd.org/events/45114
セキココ
http://sekico.co/zaseki/218


お知らせ
Rユーザー会 (11/29 - 30 @統数研)
http://prcs.ism.ac.jp/useRjp/
Japan.R (12/7 @ヤフー)
http://atnd.org/events/44682


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


アジェンダ
• 自己紹介
• Rって何
• Rの使い方
• Rの資料

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。いつか業務で使いたい
• マイブーム：
• カクテル作り
• カメラ

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
• データを使って顧客像を探る

TokyoRでは
• 第１回から主に運営側で参加
• 初心者セッション
• 最近は懇親会でピザ注文したりお酒作
ったりしてます


お菓子もどうぞ！


本日のお酒


本日のお酒
ジョニーウォーカー


本日のお酒
• ジョニー・ウォーカー (Johnnie Walker) は
スコッチ・ウイスキーの世界的に有名なブラ
ンドで、スコットランド・キルマーノック
(Kilmarnock)の発祥である。

• ジョニー・ウォーカーはスコッチの銘柄とし
ては世界で一番広まっている。200以上の
国々で年間1億2000万本売れている。


種類


ジョニ青！


懇親会も是非
ご参加下さい！


では本題に
• 自己紹介とお知らせ
• Rって何
• Rの使い方
• Rの資料

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


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


用途で分類
コマンドライン形式(CUI)

実装

実務利用

プロトタイピング

業務専用
ソフト
画面上で操作(GUI)

他言語との比較
特徴

価格

統計特化

無料

SAS/
SPSS

統計特化

数十万∼

エクセル

直感的

１万∼

高速だが
無料∼
C++
開発コスト高数万
スクリプト
Python
無料
言語

大規模データ
△
(メモリ依存)

○

速度
△
○

(約100万行)
実装次第

◎

実装次第

○

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


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)


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

インストール
Windows

Mac

http://cran.md.tsukuba.ac.jp/

Linux


bin/windows/base/


Rコンソール起動


Rコンソール起動

ココに処理を
記述していく


処理の記述

3+5 = 8
10-7 = 3


解析の流れ
データ
処理
レポート

解析の流れ
変数
配列
行列

データ
関数

処理

データフレーム

CSV

自作関数
パッケージ

レポート

作図

ここでは

• Rを使ったデータの表現/操作方法につ
いて説明します


変数

値を入れる箱

> hako <- 10
> hako
[1] 10
> hako * 2
[1] 20


変数

値を入れる箱

> hako <- 10
> hako

変数に値を入れる
左矢印のイメージ

[1] 10
> hako * 2
[1] 20


変数に対して
処理(かけ算)

配列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


３つの値を
配列に格納
処理は
配列全体に
適用される

配列

各要素へのアクセス

> array[1]
[1] 10
> array[2]
[1] 20
> array[3]
[1] 30

配列

各要素へのアクセス

> array[1]
[1] 10

配列[番号]で
１個ずつ値を
取り出せる

> array[2]
２個目
[1] 20
> array[3]
[1] 30

3個目

行列

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

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
２行３列の
行列

行列覚え方

http://wakuteka.info/R/110729
より転載

行列

各要素の指定

> array2[1,1]
[1] 10
> array2[1,]
[1] 10 30 50
> array2[,1]
[1] 10 20


行列

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
1行目全体
を指定
1列目全体
を指定

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


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


data.frame関数で
セット
性別(bool型)
身長、体重(数値型)

> x$HEIGHT
[1] 158 162 177 173 166

> x$HEIGHT[1]
[1] 158

> x$HEIGHT[1:3]
[1] 158 162 177


要素の指定
$で
身長(HEIGHT)
を全指定
身長1つめだけ

身長1-3番目

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

ここでは
• 関数の利用/作成方法
• CSVによるデータ読み込み


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


関数

処理の呼び出し

目的
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)

・・・


関数名と書式

・・・

関数

合計を求める

> array
[1] 10 20 30
> sum(array)
[1] 60


関数

合計を求める

> array

先ほどの配列

[1] 10 20 30
> sum(array)

関数名(引数)
で処理呼び出し

[1] 60
処理結果が
出力される

関数

行列も足せる

> array2
[,1] [,2] [,3]
[1,] 10 30 50
[2,] 20 40 60
> sum(array2)
[1] 210

関数

行列も足せる

> array2
[,1] [,2] [,3]
[1,] 10 30 50

先ほどの行列
array2

[2,] 20 40 60
> sum(array2)
[1] 210

合計値が
表示される

変数関数

結果を格納

> ret <- sum(array2)
> ret
[1] 210


変数関数

結果を格納

> ret <- sum(array2)
> ret
[1] 210


合計値の
確認

処理結果を
変数に格納

CSV 関数 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


> hawks <- read.csv("hawks.csv")

> hawks
height salary
1

173 17000

2

178 14000

3

180 9000



> 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


> 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

自作関数

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


関数の書き方
関数名 <- function (引数) {
処理
}


自作関数


> varp <- function(x) {
retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x)
retsult
}
> varp(array)
[1] 66.66667

自作関数

関数の定義

> varp <- function(x) {

retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x)
retsult
}
> varp(array)
[1] 66.66667

処理を記述する
実行

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

ここでは
• 作図関数
• 外部パッケージの利用方法


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

・・・

・・・

参考URL
http://cse.naro.aﬀrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/50.html

作図

標準作図関数

> x <- rnorm(50)
> hist(x, breaks=seq(-3, 3,1))


標準作図関数

作図

乱数生成
> x <- rnorm(50)
> hist(x, breaks=seq(-3, 3,1))

ヒストグラム
作図関数


パッケージ

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

例

• 作図パッケージggplot2を使えるよう
にする


パッケージ

外部パッケージ

作図

> install.packages( ggplot2 )
> library("ggplot2")


パッケージ

外部パッケージ

作図

> install.packages( ggplot2 )
> library("ggplot2")

パッケージを
ロード


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
作図

a <- 1:10
b <- a^2
qplot(a,b)


qplotが利用可能

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

パッケージ

参考資料

作図

http://www.slideshare.net/dichika/ggplot2

パッケージ

紹介:分析用もある

処理
目的
主成分分析
対応分析
クラスター分析
線形回帰分析
生存分析
ニューラルネット
・・・


パッケージ名
stats(組み込み済)
MASS
stats
stats
survival
nnet
・・・

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/

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。作図用や分析用など
色々ある


Rで一連の分析が可能
データ
処理
レポート

• 日本語の資料


seekR
• R言語用検索エンジン
http://seekr.jp/


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-22281554

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


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


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


• 以下海外のサイト（英語)


CRAN Task Viws
• Rには2000以上パッケージがある
• 用途別におすすめパッケージを紹介
http://cran.r-project.org/web/views/


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


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


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！

ご清聴ありがとうございました


質疑応答


予備資料


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

RExcel

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)

イケメンツールRStudio


RStudio資料

http://www.slideshare.net/wdkz/
rstudio-13866958

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-r30-beginner

http://www.slideshare.net/
aad34210/tokyo-r21

CSV 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
height salary クリップボードからも
1
173 17000
読み込み可能
2
178 14000
3
180
9000

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

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

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